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AIを利用した医療画像診断支援システムについてご紹介

 

当記事ではAI×画像処理により、医療がどのように変わりつつあるのか解説します。以下の記事でもAIと医療を絡めたお話をしていますが、当記事は実例を交えた解説となります。少し専門性が高いです。

管理人は学生時代に医療画像の診断支援システムを研究しておりましたので、この分野は結構詳しいです(-ω☆)キラリ

 

画像処理シリーズ第1弾<AIによる画像診断システム>

 

今回のターゲットは以下のような方です。

  • AIを利用した実例が知りたい
  • 医療画像処理に興味がある

 

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3つの画像診断支援(CAD)技術

 

図1_3つの診断支援技術

 

一言で医療画像診断支援システムと言っても、かなり広い意味があります。「SE」という職業にも色々な分野(インフラ、ネットワーク、Androidアプリなど)が存在するのと同じですね。

図1にも同じ記載がありますが、医療画像診断支援システムを3つに分けてみると、以下の用途になります。

  • 第2の意見としての診断支援(例 . がんが存在する場所を教えてくれる)
  • 第2の画像としての診断支援(例 . 画像をみやすしてくれる)
  • インテリジェントツールとしての診断支援(例 .長さを計測する際の補助をしてくれる)

上記3つの用途について、実例を交えてみてみましょう。

 

乳房領域の画像診断

乳がん検出支援

図2_Mammography-CADの表示例

 

乳がんは女性がかかるがんの中で最も多いとされています。医療画像処理の分野で最も研究され、実用化されている領域でもあります。若い女性は乳腺の密度が濃い「高濃度乳房」の人が多いと言われており、乳がんマンモグラフィー画像はこのタイプの人のがんを写しづらく、課題になっています。

乳がんマンモグラフィーを対象としたCADは、以下のように第2の意見として診断支援を行います。

 

  • 腫瘤(がん領域)の強調(見落とし防止)
  • 検出した腫瘤候補をマーカで表示(図2の緑枠、紫枠)
  • 腫瘤領域の拡大表示(図2の紫枠、腫瘤かどうかを医師が判断しやすくする)

 

このシステムでAIが利用されている箇所は以下です。

  • 腫瘤(がん領域)の強調
  • 腫瘤候補の選定

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胸部領域の画像診断

経時サブトラクション

図3_Temporal-Subtractionの表示例

 

経時サブトラクションとは、以下のような場合に効果を発揮し、第2の画像として診断支援を行います。

 

例 .

A画像:2015年3月に撮影した胸部X線画像(この時は健康だった)

B画像:2018年5月に撮影した胸部X線画像(肺がんの疑いあり)

 

A画像とB画像の引き算をすることで、がんの疑いのある部分を強調することができ、見落としを防止することができます。

少しでも前回撮影時との差がある部分は黒く表示れるため、初期の小さながんも見落としにくいメリットがあります。

 

このシステムでAIが利用されている箇所は以下です。

  • 過去画像、現在画像を引き算する際の位置合わせ

 

整形領域の画像診断

心胸郭比計測支援

 

心肺ボリューム比の計測例

 

インテリジェントツールの一例として、心臓と肺をシステムが自動で認識、心肺ボリューム比を自動計測するシステムも存在します。こちらはまだ研究段階ですが。

この計算結果は、心肥大という病気の進行度を「定量的に判断する基準」として使用できるのではないかと注目されています。現在は、体積ではなく定規を使って長さを計測し、進行度を判断しているそうです。

 

このシステムでAIが利用されている箇所は以下です。

  • 肺、心臓領域の認識
  • 進行度の判定

 

計測ナビゲーション

 

整形計測ナビゲーション

 

整形領域における各種計測において(背骨がどれだけ曲がってるとか)、測定点の指定をナビゲーションすることにより、計測の簡便化、効率化を図るシステムが存在します。

こちらもインテリジェントツールのひとつです。

 

このシステムでAIが利用されている箇所は以下です。

  • 測定したい部分の強調表示

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まとめ

今回はAI×画像処理により、医療がどのように変わりつつあるのかを実例を含めて解説いたしました。医療は私達の生活と密接に関わり合う分野なので、今後のAIの活用に期待ですね。

 

最後までご視聴ありがとうございました。

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