株式会社富士通研究所は、富士通研究開発中心有限公司と共同で、CT（Computed Tomography:コンピュータ断層撮影）検査において、過去に撮影されたCT画像のデータベースの中から、異常陰影の立体的な広がり方が類似する症例を検索する技術を開発した。
従来、初期の肺がんなどのように異常陰影が1か所に集中している場合に、CT画像をもとに類似症例を検索する技術があったが、肺炎などのびまん性肺疾患のように、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という。
今回、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。
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、実データを用いて本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、本技術では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となるという。詳細はこちらから。
・画像提供：富士通研究所
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