あらまし
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タッチベースインタラクティブCOVID-19診断支援可視化システム 劉 家慶 黄 慧敏 王 芳 原 野 健山 智子 岩本 祐太郎 林 蘭芬 陳 延偉 （システム開発論文） 誌名 電子情報通信学会論文誌 D Vol.J105-D No.1 pp.89-96 発行日: 2022/01/01 早期公開日: 2021/09/09 Online ISSN: 1881-0225 DOI: 10.14923/transinfj.2021SKP0007 論文種別: 特集論文 (システム開発論文特集) 専門分野: 生体工学 キーワード: タッチベース, インタラクティブ, セグメンテーション, 定量評価, 可視化, 本文: PDF(5.8MB)>>
あらまし: COVID-19における肺炎の影響は，肺野領域におけるCT画像から炎症領域の割合を評価する評価指標CT Involvement Score (CTIS)からその重症度を評価できる．そのため，精度の高い炎症領域の抽出手法の確立と得られた情報からCOVID-19の特徴を把握する可視化に対して直感的な対話操作が重要となる．本研究では，CTISを高い精度で評価し，かつその特徴を把握するため，深層学習と対話操作修正を融合した炎症領域の半自動セグメンテーション手法とタッチベース操作から定量評価及び可視化操作を実現するシステムを開発した．提案システムは，新型コロナウイルスに対する肺炎炎症の重症度について，計算機による診断支援が可能となり，医師2名から高い評価が得られた． | |||||
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