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本研究は，褥瘡の肉芽組織の病理組織所見，肉眼的所見と触診の所見，超音波診断検査（以下エコー）の所見を統合し，エコーによる肉芽組織の客観的評価方法
を確立し，自動判別システムを構築することを目指している．
今年度は、深い褥瘡における肉芽組織（良性と不良）の状態を自動で判別を検証することとした．しかし，深い褥瘡の画像データが少なく、自動の検証までは達成できなかった．
昨年度から引き続き，既存の褥瘡エコー画像から肉芽の状態を機械学習を用いて特徴量を抽出し，判別の有無を確認した．静止画では課題があったため，エコーを動画にて描出した画像を分析に用いた．広い範囲で褥瘡部の観察をすることで，より健常な皮膚の部位と褥瘡部の境界が明確になるため，特徴を抽出しやすく，周囲皮膚と肉芽の組織との輝度の違いから特徴量を算出し，不良肉芽と良性肉芽の判別可能性を見い出した。
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