画像分類モデルで腹部CT画像から腎腫瘍を検出する場合，腎領域をあらかじめ切り出したマスク画像を使用すると検出精度が向上すると分かっている．しかしこの場合，新規患者に対する診断でも何らかのマスク処理が必要となる点が問題である．一方，腎腫瘍の検出に物体検出モデルを用いる場合は，腎領域のアノテーションが必要なのは学習時のみであり，新規患者に対する診断時のコストを削減できる．本研究では CNN に基づく SSD や RetinaNet, Transformer に基づく DETR などの物体検出モデルを用いて造影・非造影のCT画像から腎腫瘍の検出を行い，画像単位と患者単位それぞれの検出精度を比較する．