富士通研究所、ＡＩでＣＴ画像診断を効率化する技術を開発
富士通研究所は６月２３日、ＣＴ検査の効率化につながる「類似症例検索技術」を開発したと発表した。医師と同じような立体的見方ができるようＡＩを活用して異常陰影を認識し、過去に撮影されたＣＴ画像のデータベースと照合することで類似症例を検索するもの。臓器全体に異常陰影が立体的に広がる肺炎などの診断効率化への貢献が期待される。
異常陰影が肺全体に広がる疾患群は、胸部ＣＴ検査の中でもかなりの割合を占め、撮影装置の高度化により画像枚数も増大しており、画像の読影判断には豊富な知識や経験も必要なことから、同社では、診断の効率化のため、参考となる病名や治療情報の蓄積された過去の類似症例を検索できる技術の開発に取り組んでいた。
このほど開発した技術は、医師が画像の類似性を判断する際に、臓器内を「末梢、中枢、上下左右」といった立体的な領域に分けて、各領域の異常陰影の広がり方を見ていることに着目した。これは、医師と同様な見方ができるよう、境界が視覚的に分かりにくい臓器内の領域を画像解析で自動分割し、各領域内の異常陰影の候補をＡＩを活用して認識することにより、立体的な広がり方が似たＣＴ画像を高精度に検索するものだ。
詳しく述べると、まず、ＣＴ画像から異常陰影の候補を機械学習によって認識し（図（ａ））、続いて、ＣＴ画像におい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、肺を中枢と末梢の領域に分割する（図（ｂ））。次に、上下方向の体軸に沿って、中枢と末梢の領域に存在する異常陰影の候補個数をヒストグラム化して、異常陰影の立体的な広がりの特徴を見ることにより、類似する症例を検索する（図（ｃ））。
富士通研究所では、本技術について、広島大学との共同研究で実データに基づく評価実験を行ったところ、約８５％の正解率で類似症例が検索されたことから、医師が症例を判断する診断時間を最大６分の１に短縮できる可能性があるとしている。
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