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2017年07月28日(金)
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医療が変わる!CT検査にAI活用の類似症例検索技術誕生

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医療が変わる!CT検査にAI活用の類似症例検索技術誕生

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異常を迅速かつ正確に検出!富士通研究所が開発
株式会社富士通研究所は23日、北京の富士通研究開発中心有限公司と共同で、CT検査における異常陰影の立体的類似症例を迅速かつ高精度に検索・検出する新技術を開発したと発表した。AIを活用した技術で、医療現場の効率化をサポートするものとなる。

コンピュータ断層撮影検査であるCTを用いた疾患画像検査では、近年撮影装置の高度化により、検査対象の画像枚数が増加しており、精度が向上する一方で、確認を行っていく医師の業務負荷はますます増大する傾向にある。

とくに異常陰影が肺の全体に立体的に広がる、びまん性肺疾患群などでは、類似性をチェックしながらCT画像の読影診断を進め、間質性肺炎や肺気腫などさまざまな疾患のなかから、異常を同定しなければならない。こうしたケースは、胸部CT検査数のかなりの割合を占めるものだが、読影する医師の豊富な知識や経験を必要とすることはもちろん、判断するまでに多くの時間と労力がかかるという課題がある。

一方、初期の肺がんなどのように、異常陰影が1箇所に集中しているような場合では、医師が特定の断面画像上で注目領域を指定し、その領域に類似するこれまでの患者類似症例の断面画像を2次元的に検索する技術がすでにあり、これを活用することができる。そこでこれを3次元的に発展させ、読影診断の効率化に寄与する検索技術を生み出せないかと考えられた。

CT画像類似症例検索
医師のように立体的領域で自動分割してチェック、診断時間は最大約6分の1に!
従来の技術で、びまん性肺疾患などの症例検索を行うと、ある断面画像は似ていても、立体的に見ると類似するとは限らないということが生じ、あらためて医師がひとつひとつ確認していかなければならなかった。

そこで新技術の開発にあたっては、確認時に医師が臓器内を末梢・中枢・上下左右といった立体的領域に分けて、それぞれの領域における異常陰影の広がり方を見ていることに着目。コンピュータでも医師と同様な見方が実行できるよう、境界が視覚的には分かりにくい臓器内の領域を、膨大なデータをもととした画像解析で自動分割し、閣僚域内の異常陰影候補をAIで認識させることにより、3次元的な異常の広がりの類似症例画像を検索できるようにした。

まず、撮影されたCT画像から異常陰影候補を機械学習によって認識、次に画像として比較的明瞭な部分から、中枢と末梢の境界面を順次推定することにより、領域分割を行う。そして上下方向の体軸に沿って中枢や末梢の領域に存在する異常陰影候補の数をヒストグラム化し、過去の症例データベースと照合して、立体的広がりの特徴が共通するケースを抽出してくる仕組みになっている。

富士通研究所では、この新技術を国立大学法人広島大学大学院医師薬保健学研究科放射線診断学研究室の粟井和男教授との共同研究に適用し、実際にびまん性肺疾患の患者CT画像を用いた評価実験を行った。

その結果、検索結果の上位5件に、医師診断で“正解”となるものが含まれる割合は約85%になり、かなりの割合で類似症例を検索できることが確認されたそうだ。これにより、従来手作業で文献などから類似症例を探していた医師の診療業務における大幅な効率化が期待でき、判断にかかる診断時間を最大約6分の1にまで短縮できる可能性があるとしている。

富士通研究所では、この技術について、頭部CTや腹部CT、さらにMRIや超音波検査といった他の画像診断検査にも応用可能とみており、幅広い臨床応用、医療効率化に寄与できると見込んでいる。

今後はさらにさまざまな症例のCT画像に対する実証実験を重ねるなど精度向上に努め、有用な情報を医師に提示できる検索技術として、富士通株式会社の関連ソリューションへの実装を目指していくとした。

(画像はプレスリリースより)


外部リンク

株式会社富士通研究所 プレスリリース
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2017/06/23.html


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