PR

 富士通研究所は2017年6月23日、中国の富士通研究開発中心と共同で、CT検査で身体を撮影した画像データをAI(人工知能)で解析する技術を開発したと発表した。過去にCT検査で撮影した画像データの中から、類似の画像データを検索できる。医師が同技術を使うと患者の症例を調べる手間を減らせる。

CT検査で身体を撮影した画像データをAIで解析している様子
CT検査で身体を撮影した画像データをAIで解析している様子
[画像のクリックで拡大表示]

 同技術は広島大学が提供する画像データを使って開発した。同大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は「医師が積み重ねてきた経験による判断を、AIが支援する」と話す。

 開発した技術の仕組みは次の通り。まずCT検査で撮影した画像データ3万個をAIのアルゴリズムに学習させた。学習には、機械学習の一種である「SVM(Support Vector Machine)」と「ディープラーニング(深層学習)」をそれぞれ適用した。

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(左)と富士通研究所ソフトウェア研究所メディアサービスプロジェクトの馬場孝之主任研究員
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(左)と富士通研究所ソフトウェア研究所メディアサービスプロジェクトの馬場孝之主任研究員
[画像のクリックで拡大表示]

 学習したAIのアルゴリズを使った解析システムに新たにCT検査で撮影した画像データを入力すると、過去に撮影した画像データから似た傾向を持つものを検索。検索した画像データは似ている傾向が高い順に並べる。医師はこの順位を判断の参考にする。

 「開発した技術を使うと、画像データを検査する業務が最大約6分の1に短縮できそうだ」。富士通研究所の馬場孝之ソフトウェア研究所メディアサービスプロジェクト主任研究員は技術の優位性をこう話す。

 開発に当たっては、肺疾患の患者の画像データを使った。肺疾患の画像データは異常がありそうな部分に影ができる。この影が比較的広範囲に広がる傾向のある「びまん性肺疾患」の画像データで開発を進めた。

 影が広範囲に広がる画像データは医師が検査すると手間がかかりやすいという。開発した技術は画像データを肺の構造に沿って四つに分割し、過去の画像データを検索しやすいように工夫した。

 同技術は様々な疾患に適用できるという。「2018年度中には実用可能な水準まで精度などを高めたい」と馬場主任研究員は話した。