医用画像解析

仕組み

このプロセスは、画像と患者のメタデータの両方を保存するDICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）のようなフォーマットで、デジタル画像を取得することから始まる。これらの画像は、ノイズ除去や正規化などの技術によって画質を向上させるために前処理される。次に、訓練されたAIモデル（通常は畳み込みニューラルネットワーク（CNN））が画像を解析し、特定のタスクを実行する：

• 検出：腫瘍や病変などの異常の存在と位置を特定することで、多くの場合、その周囲にバウンディングボックスを描く。
• セグメンテーション：臓器や異常の正確な形や大きさを明らかにする。U-Netのようなアーキテクチャは、このタスクに非常に有効である。
• 分類：画像や関心領域を、例えば悪性か良性かに分類すること。

モデルの出力は、検出やセグメンテーションを元のスキャンに直接重ねることで視覚化され、臨床医に直感的で実用的なレポートを提供する。

実際のAI/MLアプリケーション

1. 脳スキャンにおける腫瘍検出： Ultralytics YOLO11のような最先端のアーキテクチャを含む物体検出モデルは、Brain Tumorデータセットのようなデータセットでトレーニングすることで、MRIスキャン内の腫瘍を識別し、位置を特定することができます。疑わしい領域を自動的に強調表示することで、これらのシステムは放射線科医が症例に優先順位をつけ、重要な領域に注意を集中させるのに役立ち、より早く正確な診断につながる可能性がある。 Radiology』誌などに掲載された研究結果Artificial Intelligenceなどの雑誌に掲載された研究は、一貫してこれらのツールの可能性を実証している。
2. CT検査における肺塞栓症の検出：CT血管造影で肺の血栓（肺塞栓）を特定することは、時間的制約のある困難な作業です。AIモデルは、患者ごとに数百の画像スライスを分析し、高い精度で塞栓の可能性にフラグを立てることができる。これは「第二の読影医」の役割を果たし、検出率を向上させ、診断までの時間を短縮する。米国国立衛生研究所（NIH）は、このようなアプリケーションの研究を積極的に支援している。

関連用語との区別

• コンピュータビジョン（CV）：医療画像解析は、コンピュータ・ビジョンという広い分野の中でも、非常に専門性の高いアプリケーションです。CVはあらゆる視覚的理解（自律走行車や 小売店分析など）を含みますが、医療画像解析は医療分野に特化しており、規制遵守や極めて高い精度の必要性など、医療分野特有の課題に焦点を当てています。
• 画像分割：これは、医用画像解析で頻繁に実行される特定のタスクである。画像セグメンテーションでは、画像を意味のあるセグメントに分割する（例えば、腎臓と周辺組織を分離する）。基本的な技術ではあるが、分類、検出、レジストレーションなど、医用画像解析パイプラインの一要素に過ぎない。
• データ分析： データ解析は、画像だけでなく、あらゆる種類のデータから洞察を引き出すことに関する、より広範な分野である。ヘルスケアの文脈では、データ解析は、電子カルテに基づいて患者の転帰を予測したり、医用画像モデルの性能指標を分析するために使用されるかもしれませんが、本質的に視覚的なものではありません。

ツールとトレーニング

堅牢な医用画像解析ソリューションの開発と導入には、専用のツールが必要です。PyTorchや TensorFlowのような基礎ライブラリは、ビルディングブロックを提供します。MONAIや SimpleITKのようなドメインに特化したライブラリは、医用画像ワークフロー用のビルド済みコンポーネントを提供します。

Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、医療データセットでカスタムモデルをトレーニングし、実験を管理し、モデル展開の準備をするプロセスを合理化します。効果的なモデルは、広範なデータの増強と注意深いハイパーパラメータのチューニングに依存しています。The Cancer Imaging Archive (TCIA)のようなソースからの公開データセットは、トレーニングと検証に不可欠です。最後に、臨床使用を目的としたソリューションはすべて、米国食品医薬品局（FDA）のような規制機関の厳格なガイドラインを遵守しなければなりません。