CT画像によるCOVID-19性肺炎診断支援システムKindAI-COVIDの開発

現在においても、COVID-19の世界的な感染拡大は深刻な問題となっている。本報では胸部CT画像がCOVID-19性肺炎か否かを鑑別するための深層学習を用いたシステムKindAI-COVIDの開発について報告する。本システムでは多くの訓練画像を確保するため、CTのスライス画像毎にCOVID-19性肺炎か否かを判定することが特徴である。まず、診断に必要なスライスの範囲を読影医が指定する。次にU-netを用いて肺野が抽出される。深層学習による鑑別には、ImageNetで学習済みのGoogLeNetをfine-tuningしたものが用いられる。本研究では、近畿大学病院で撮影されたCOVID-19性肺...

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Published in生体医工学 Vol. Annual59; no. Abstract; p. 311
Main Authors 木村, 裕一, 石井, 一成, 小塚, 健倫, 永岡, 隆, 山田, 誉大, 吉田, 久, 波部, 斉, 根本, 充貴
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 公益社団法人 日本生体医工学会 2021
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ISSN1347-443X
1881-4379
DOI10.11239/jsmbe.Annual59.311

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Abstract 現在においても、COVID-19の世界的な感染拡大は深刻な問題となっている。本報では胸部CT画像がCOVID-19性肺炎か否かを鑑別するための深層学習を用いたシステムKindAI-COVIDの開発について報告する。本システムでは多くの訓練画像を確保するため、CTのスライス画像毎にCOVID-19性肺炎か否かを判定することが特徴である。まず、診断に必要なスライスの範囲を読影医が指定する。次にU-netを用いて肺野が抽出される。深層学習による鑑別には、ImageNetで学習済みのGoogLeNetをfine-tuningしたものが用いられる。本研究では、近畿大学病院で撮影されたCOVID-19性肺炎患者39名の70検査、2925スライスと、非COVID患者91名の101検査、2311スライスのCTデータ(DICOM形式)を対象とする。スライスごとの正診率としては83.1%、各スライスの最頻値によって判定される検査ごとの正診率としては87.2%が得られた。比較的高い精度でCOVID-19性肺炎を診断することが可能であったことから、問題を診断に必要なスライスがCOVID-19性肺炎か否かに単純化したことや、訓練データ数を確保するためにスライス毎に訓練したことなどの有効性が確認された。
AbstractList 現在においても、COVID-19の世界的な感染拡大は深刻な問題となっている。本報では胸部CT画像がCOVID-19性肺炎か否かを鑑別するための深層学習を用いたシステムKindAI-COVIDの開発について報告する。本システムでは多くの訓練画像を確保するため、CTのスライス画像毎にCOVID-19性肺炎か否かを判定することが特徴である。まず、診断に必要なスライスの範囲を読影医が指定する。次にU-netを用いて肺野が抽出される。深層学習による鑑別には、ImageNetで学習済みのGoogLeNetをfine-tuningしたものが用いられる。本研究では、近畿大学病院で撮影されたCOVID-19性肺炎患者39名の70検査、2925スライスと、非COVID患者91名の101検査、2311スライスのCTデータ(DICOM形式)を対象とする。スライスごとの正診率としては83.1%、各スライスの最頻値によって判定される検査ごとの正診率としては87.2%が得られた。比較的高い精度でCOVID-19性肺炎を診断することが可能であったことから、問題を診断に必要なスライスがCOVID-19性肺炎か否かに単純化したことや、訓練データ数を確保するためにスライス毎に訓練したことなどの有効性が確認された。
Author 石井, 一成
吉田, 久
木村, 裕一
根本, 充貴
波部, 斉
永岡, 隆
山田, 誉大
小塚, 健倫
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  organization: 近畿大学 医学部 放射線医学教室 放射線診断学部門
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  organization: 近畿大学 理工学部 情報学科
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  fullname: 根本, 充貴
  organization: 近畿大学 生物理工学部 医用工学科
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