肺野CT画像における結節影検出のための分類モデルの構築

抄録

本稿では，肺野CT画像からがんの可能性がある結節影を検出する方法を提案する．提案手法では，肺野領域からトリミングした画像を畳み込みニューラルネットワークで構築した分類モデルに入力し，結節影と判定された場合はトリミングした位置で肺野CT画像に印を付ける．本稿では提案手法における分類モデルの有効性を確認するために，充実性結節影，すりガラス状結節影と非結節影の3クラスに分類するモデルを構築し，分類精度を検証する．検証の結果，すりガラス状結節影画像および非結節影画像については，分類精度は95%以上となった．しかし，充実性結節影画像の分類精度は81.87％であり，誤分類された画像の大部分は非結節影と分類された．