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理化学研究所 AIを用いた超音波検査で胎児の心臓異常検知性能向上へ

2019.08.02

従来の問題点

理化学研究所(以下 理研)は、2019年7月26日(金)にAIを用いて胎児心臓をスクリーニングする技術を進展させたとする研究を、プレスリリースで発表した。

研究は、理研、理研AIP-富士通連携センター、昭和大学、そして国立がん研究センター研究所との共同で研究された(以下 共同研究グループ)。

従来の超音波検査は、人体の骨などに当たると反射し影となる。そのため、本来確認したい対象物に対して画像情報を取得できないことが問題であった。

共同研究グループでは、2018年頃から機械学習、深層学習を用いて胎児心臓超音波画像の解剖学的構造をリアルタイムに検知する研究を進めてきた。

新技術の内容

新技術は、元画像と専門医の知見によりランダムに作成した「人工影」を合成したものを入力画像とする。

その入力画像を影のみの画像と、それ以外の構造物のみを含んだ画像を一度分離する。

分離した画像を、オートエンコーダを呼ばれる深層学習(教師なし学習法)に再構成する。

最終的には、入力画像と再構成画像との誤差と人工影と分離した、影のみ画像との人工影が存在する領域誤差が、同時に小さくなるよう学習させる。

学習後に影を検出する際には、入力画像を超音波検査画像とし、影のみ画像を検出結果とする。

影のみ画像の画素値の合計比較などにより、影あり/影なしを自動的に判定する仕組みだ。

新技術を昭和大学病院産婦人科において通常の妊婦健診で取得した胎児心臓の超音波検査動画に適用して評価した。

その結果、伝統的な画像処理手法、及び従来型のディープラーニング手法(SegNet)と比較して、開発した新手法は高精度に影を検出できることを確認した。

新技術は、成人循環器やがん検診など、超音波検査が用いられている幅広い医療分野で横展開することが期待できる。
(画像はプレスリリースより)

▼外部リンク

理化学研究所
http://www.riken.jp/pr/press/2019/20190726_1/#note8

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