We propose a method for classifying the pneumonia by COVID-19 from CT volumes using metric learning Although PCR method is currently used for COVID-19, the accuracy is low On the other hand, researches on automatic diagnosis from medical images using deep learning have been done actively, and we considered that it is effective for classification of COVID-19 In this paper, we aim to establish an automatic COVID-19 classification method based on deep learning from CT volumes The proposed method is classified between COVID-19 pneumonia and other diseases using metric learning, which has been attracting attention in the field of image recognition We achieved 80％ accuracy in five cross-validation experiments Alternate abstract:抄録 本稿では，CT画像から距離学習を用いて，COVID-19による肺炎か否かを判定する方法を提案する．現在，COVID-19の検査にはPCRが用いられているが，識別精度が低いという問題点がある．一方，深層学習を用いて画像から病気を自動診断する研究も進められており，COVID-19の診断においても有効であると考えられる．そこで本研究では深層学習を用いたCOVID-19症例の自動識別法の確立を目的とする．提案手法では，近年画像認識分野で注目を集めている距離学習を応用させた方法により，CT画像からCOVID-19による肺炎かそれ以外の疾患かの二値分類を行う．5回の交差検証による実験の結果，識別精度80％を達成することができた．
