富士フイルム、人工知能を用いて患者ごとの体内の立体構造をより正確に描出する画像処理技術を新開発

富士フイルム株式会社は、患者ごとの体内の立体構造を、より正確に描出できる、人工知能を用いた新たな画像処理技術を開発した。

同技術は、X線で撮影した乳腺や脂肪といった人体の構造情報が登録されたデータベースを元に、撮影した画像を独自のアルゴリズムで分析するものだ。撮影したX線画像から、人体の厚みを推測することや、人体の構造情報に当てはまらないと認識したものをノイズとして画像から取り除くことなどにより、粒状性が良く、高精細なX線画像を提供し、撮影X線量を大幅に低減することが可能になる。

同社は、同技術を、まずは、乳がん検査用デジタルX線撮影装置「AMULET　Innovality（アミュレットイノバリティ）」用オプションソフトウェア「トモシンセシス撮影用ソフト Excellent（エクセレント）」に搭載し、富士フイルムメディカル株式会社を通じて平成28年7月1日より発売する。

なお、同社は、6月16日から18日まで東京ビックサイトにて開催される「第24回日本乳癌学会学術総会併設展示会」で同技術を発表する。

乳がんの早期発見や診断のために広く利用されているマンモグラフィ検査では、2次元の撮影画像で病変や乳腺構造を確認する。しかし、病変や乳腺構造が重なって写っていると視認しにくいため、高度な読影技術が求められる。近年は、異なる角度から複数枚撮影した乳房の画像を再構成して、乳房内の断層像を生成するトモシンセシス検査の普及が進んでいる。トモシンセシス検査では、腫瘤（しゅりゅう）と乳腺などの重なりを分離して観察できるので、乳がん検査の精度向上に寄与している。同社は平成25年5月に、独自開発のFPD（*2）を搭載し高精細な診断画像を提供する、トモシンセシス撮影対応の「AMULET Innovality」を発売。乳がんの早期発見に貢献してきた。

今回発売された「トモシンセシス撮影用ソフト Excellent」は、新画像処理技術により、乳房構造のパターンに当てはまらないものをノイズとして認識し、画像から取り除くため、石灰化や乳腺構造が重なって見える領域であっても、画像全体を劣化させることなく、これまで見分けにくかったノイズと微小な石灰化が見分けやすくなるなど、診断に適した粒状性が良い高精細な画像の提供を実現する。

また、同ソフトは、撮影した複数枚の2次元の画像を再構成し、乳房の断層像を推定する際に、逐次近似法（*3）を用いて被写体の構造の位置情報をより正確に抽出する作業を繰り返し行うため、乳腺や石灰化など乳房の立体構造を高精度に認識することができる。逐次近似法は、位置情報の抽出作業を繰り返し行うことから、一般的には処理に時間がかかるが、同社は独自のアルゴリズムを用いることで、スピーディに被写体の正確な構造を認識することを可能とした。さらに、断層像を再構成する際に活用する画像の情報量を従来比約4倍に増やし、乳房の微細構造を、より精細に復元して、読影しやすい画像を生成する。

「トモシンセシス撮影用ソフト Excellent」によって、これまでと同等の高画質でありながら、従来比最大約4割（*4）の低線量化が可能だという。

同社は、X線画像診断分野において長年に亘って培ってきた医療現場に求められる診断画像や、その解析情報、X線特有の傾向といった知見と技術をさらに発展させ、今まで以上により詳細な被写体の構造を認識できる人工知能を用いた画像処理技術を開発しました。この技術は、今後同社のDR（Digital Radiography）やCR（Computed Radiography）にも活用していく予定だとしている。

AMULET Innovality用オプションソフトウェアについて

発売日

平成28年7月1日

品名

「トモシンセシス撮影用ソフト　Excellent」
（販売名：デジタル式乳房用X線診断装置　FDR MS-3500/認証番号：224ABBZX00182000のオプション）

標準ユーザー渡し価格（税別）

26,900,000円（※）
※トモシンセシス撮影キットおよび「トモシンセシス撮影用ソフト　Excellent」（ソフトウェア、オプションキーソフト）

主な特長

（1）人工知能を用いた画像処理により、粒状性が良い高精細な画像を提供

X線で撮影した乳房の構造情報が膨大に登録されたデータベースを元に、撮影した画像を独自のアルゴリズムで分析。乳房構造のパターンに当てはまらないものだけをノイズとして認識し、画像から取り除く。これまで見分けにくかったノイズと微小な石灰化が見分けやすくなるなど、診断に適した粒状性が良い高精細な画像の提供を実現する。

（2）高精度な画像をスピーディに提供

撮影した複数枚の2次元の画像を再構成し、乳房の断層像を推定する際に、逐次近似法を用いて被写体の構造の位置情報をより正確に抽出する作業を繰り返し実施。乳腺や石灰化など乳房の立体構造を高精度に認識することができる。逐次近似法は、位置情報の抽出作業を繰り返し行うことから、一般的には処理に時間がかかりるが、独自のアルゴリズムを用いることで、スピーディに被写体の正確な構造を認識することを可能とした。