著者

村上 佳菜子 橋本 典明 木戸 尚治 平野 靖 間普 真吾 近藤 堅司 小澤 順

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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近年,Deep Learningを用いた医用画像の解析の手法が多く提案されており,その中でも画像認識に優れているCNNが用いられることが多い.CNNを用いてびまん性肺疾患を識別する際,陰影ごとに関心領域を切り出す必要がある.しかし,びまん性肺疾患の診断においては識別とともに検出が重要である.そこで本研究では,関心領域を設定せず,CT画像からびまん性肺疾患の領域を検出・抽出する方法を提案する.本研究では,U-NetとFCNを用いて6つの陰影パターンの領域抽出を試み,CNNと比較した.