Author：Sato Junya
Affiliation：The University of Osaka Artificial Intelligence Diagnostic Radiology
Abstract：胸部CT画像から臓器ごとの状態を定量的に評価し、将来的に健康指標の測定へ応用することを目指して、各臓器領域を自動で抽出するセグメンテーション手法を開発した。学習には大規模なパブリックデータセットに含まれる胸部CT画像を用い、TotalSegmentatorによって作成した臓器ラベルを教師データとして、nnU-Netによるモデル学習を行った。その結果、平均IoUは90.2%を示し、胸部CT画像から各臓器の領域を高精度に抽出できることが確認された。これらの結果から、本手法は胸部臓器の画像情報を安定して取得するための有用な基盤技術となり、臓器の状態評価や健康関連指標の定量化に役立つ可能性が示された。