AIでCOVID-19の画像診断を支援
2019年末より新型コロナウイルス感染症（COVID-19）が世界規模のパンデミックになり、人類を脅かしている。COVID-19の検査ではRT-PCR（reverse transcriptase polymerase chain reaction）が主に採用されているが, 胸部CT画像もCOVID-19の検査として極めて有用であることが報告されている．本研究は、人工知能技術（深層学習）を用いて、CT画像から炎症領域をセグメンテーションすることにより、炎症領域の占有比率を定量分析し、COVID-19の重症度を評価する。また、全肺野と各肺葉における炎症領域を三次元可視化することにより、直感的に視認できるようになった。 Fig.1. Graph-PGCRネットワークの構成図。高精度に炎症領域をセグメンテーションすることができる。 >Video 1. 全肺野と各肺葉における炎症領域の三次元可視化
関連発表論文：
1. H.Huang, L.Lin, Y.Iwamoto, Y.-W. Chen, et. al. Graph-Based Pyramid Global Context Reasoning with a saliency-aware projection for COVID-19 lung Infections segmentation. Proc. of IEEE ICASSP 2021 (in press)
2. 劉家慶, 健山智子, 岩本祐太郎, 陳延偉, “タッチベースインタラクティブCOVID-19のセグメンテーション、定量評価 および可視化システム,” 電子情報通信学会医用画像研究会, MI2020-20, 2020.9.3. (Link)