びまん性肺疾患は肺 CT 画像において異常陰影が見られる病気であり，早期の発見と適切な治療が求められている．陰影は病変の性状を示しており，びまん性肺疾患の疾患の特定や進行の確認といった診断の手がかりとなる．そこで，画像より抽出した特徴から有効な特徴の特定と陰影の解釈を試みた．本論文では，特徴選択手法として Bolasso を適用し，各陰影の解釈に適した特徴の絞り込みを行った．Bolasso は Lasso とブートストラップ法を組み合わせた特徴選択手法である．この手法は，データの再標本と Lasso の適用を繰り返すことで得られる組み合わせ集合から，有効な特徴を推定する．実験では，人工データを用いて Bolasso の有効性を示し，びまん性肺疾患を含む肺 CT 画像に対して，解釈に有効な特徴の推定と評価を行った．