機械学習を用いたMR画像からの転移性脳腫瘍の分類に関する一検討

摘要

本稿では，magnetic resonance (MR) imaging装置により得られたMR画像に対して，機械学習を用いて転移性脳腫瘍を分類する手法を提案する.提案手法では，MR画像の各スライス画像より特徴を抽出し，機械学習手法 を適用することにより，転移性脳腫瘍の分類を可能とする.特に，画像に対するground-truthとして転移性脳腫瘍に 関するセグメンテーション結果が存在しないという現実の診療状況を考慮した手法構築を図る.具体的に，データの再構築を図るため，brain tumor segmentation (BraTS)データセットを活用し，再構築後の学習データを利用して機械学習手法を適用することで，分類器を構築する.これにより，診療現場の状況を考慮した高精度な転移性脳腫瘍の分類が期待できる.本稿の最後では，実験により提案手法の有効性を示す.