魚住 春日   松原 尚輝   寺本 篤司   日木 あゆみ   本元 強   河野 達夫   齋藤 邦明   藤田 広志   
日本医用画像工学会大会予稿集 2019年7月 日本医用画像工学会
小児には肺炎の高い感染,重症化のリスクが存在するため,直確な診断や治療が早急に求められる.そこで本論文では,小児肺炎などの胸部疾患を対象としたコンピュータ支援診断システムの閉発を目的に,解析領域である肺野の抽出手法を提案する.肺野の抽出にはDeep learningの一種で,物体検出と領域抽出を同時に行うMask R-CNNを用いた.Mask R-CNNの学習にはChestX-ray8データベースより選択した小児200枚,成人800枚の合計1000枚の胸部X線画像を用いた.肺炎と診断された...