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富士通研究所、AIを活用してCT画像から類似症例を検索する技術を開発

 株式会社富士通研究所は23日、中国の富士通研究開発中心有限公司と共同で、CT(コンピュータ断層撮影)検査におけるAIを活用した類似症例検索技術を開発したと発表した。

 従来、初期の肺がんなどのように異常陰影が1カ所に集中している場合には、CT画像をもとに類似症例を検索する技術があったが、臓器全体に異常陰影が立体的に広がる場合には、立体的な類似性を医師が改めて確認していく必要があり、判断に時間がかかっていた。

従来の類似症例検索

 富士通研究所では、医師が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、各領域における異常陰影の広がり方を見ていることに着目し、医師と同様な見方ができるよう、境界が複雑な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をAIを活用して認識することで、立体的な広がり方が似た症例を高精度に検索する技術を開発した。

医師の画像の見方

 技術では、まず、CT画像から異常陰影候補を機械学習によって認識する。次に、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で、肺を中枢および末梢の領域に分割する。さらに、上下方向の体軸に沿って、中枢および末梢の領域に存在するそれぞれの異常陰影候補の個数をヒストグラム化し、異常陰影の立体的な広がりの特徴を見ることで、類似する症例を検索する。

開発した類似症例検索技術

 国立大学法人広島大学大学院医歯薬保健学研究科放射線診断学研究室の粟井和夫教授との共同研究において、実データを用いて技術を評価した結果、医師があらかじめ定めた正解が検索結果の上位5件に含まれる割合について、技術では85%の正解率で検索できた。これにより、医師の診療業務の効率化が期待でき、医師が判断に時間がかかっていた症例に対し、医師が症例を判断する診断時間の短縮が可能になるとしている。

 富士通研究所では、開発した技術はCTによるびまん性肺疾患の診断だけでなく、頭部CT・腹部CT、さらにMRIや超音波などの他の画像診断にも応用が可能と考えられると説明。今後、さまざまな症例のCT画像による実証実験を重ね、富士通株式会社の関連ソリューションへの実装を目指すとしている。