SARS-CoV-2ウイルスによるCOVID-19拡大は、2019年12月の初発生からわずか36カ月で6億7000万人以上が感染に至り、すでに680万人が死亡している。疾患の迅速かつ正確な検出と診断は、世界中で最優先事項となった。研究者たちはCOVID-19検出のためのさまざまな手法に取り組んでおり、特に胸部画像に対するAI利用例は膨大な数となっている。カナダ・カルガリー大学などの研究チームは28日、COVID-19画像解析へのAI利用を包括的に調査したレビュー論文を公開した。
Medical & Biological Engineering & Computingから公開された論文は、COVID-19画像解析に関する最近のアプローチを詳細にレビューし、既存の研究努力の貢献度や利用可能な画像データセット、および最近の研究で使用された性能指標についてなどを調査している。胸部X線（CXR）、コンピュータ断層撮影（CT）画像、肺の超音波画像を中心とする医療画像に対して、AIベースのアプローチによる自動画像分析システムが多々提唱された。ここでは、患者画像からのCOVID-19検出と分類、感染領域のセグメンテーション、重症度評価、患者の経過追跡が含まれ、機械学習、深層学習、転移学習、およびハイブリッドモデルが活用されている。
COVID-19に対して「AIがどのように適用されてきたか」、「現在どのような課題があり、将来の研究領域には何があるか」を包括的に学ぶことのできるレビュー論文となっている。全文を無償で閲覧できるので、関心のある読者はぜひ一度読んでみることをお勧めしたい。
参照論文：
A survey of machine learning-based methods for COVID-19 medical image analysis
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