[1C5-GS-13] AI応用: 医療 (1)

[1C5-GS-13-05] 三次元畳み込みニューラルネットワークを用いた肺野結節影の検出

〇李 拓宇¹、山﨑 達也² (1. 新潟大学大学院、2. 新潟大学)

キーワード：深層学習、三次元畳み込みニューラルネットワーク、コンピュータ断層撮影画像

本稿では、3次元の肺野CT画像からがんの原因となる結節影を検出する方法を提案する。提案手法では、CT画像の肺野部分から抽出した3次元小領域画像を画像を三次元畳み込みニューラルネットワークで構築された検出モデルに入力する。そして、入力された小領域画像が結節影であると判定されたら、CT画像内の対応する位置にマークをつける。本稿では、提案手法における検出モデルの有効性を検証するために、結節影と非結節影の二つのクラスに分類するモデルを構築して分類精度の検証を行い、さらに実際にいくつかの肺野CT画像に対して結節影検出を行った。その結果、モデルの正解率は94.44%であった。しかし、結節影検出の過程でいくつかの偽陽性が確認された。