[1Z3] 機械学習-機械学習基礎(3)

[1Z3-05] CNN，FCN，U-Netを用いたびまん性肺疾患の領域抽出の比較

〇村上 佳菜子¹、橋本 典明¹、木戸 尚治¹、平野 靖¹、間普 真吾¹、近藤 堅司^2,3、小澤 順² (1. 山口大学創成科学研究科、2. 産業技術総合研究所、3. パナソニック株式会社)

キーワード：CNN、FCN、U-Net、びまん性肺疾患

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．