肝臓がんの画像診断を人工知能（機械学習）で支援する「類似多時相CT画像検索システム」を開発

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■肝臓がんの画像診断を人工知能（機械学習）で支援する「類似多時相CT画像検索システム」を開発｜立命館大学

by Akira Ohgaki（画像：Creative Commons）

AIで肝臓がんの画像診断を支援

（2016/12/14、日経デジタルヘルス）

肝臓がんは、平均5年生存率が30％程度とがん全体の中でも低く、早期発見と正確な診断が求められる。今回のシステムは「単純相」「動脈相」「門脈相」「遅延相」と呼ばれる、造影剤注入からの時間が異なる肝臓の複数のX線CT画像を使う。各相の関係（共起関係）の特徴を抽出したうえで、過去の症例データベースとの類似度を計算する。この結果から、類似症例を出力する。

　検索は大きく2つのステップから成る。まず、X線CT画像から、臓器（肝臓）と腫瘍を分離し、臓器と腫瘍それぞれの3次元モデルを作成する。次に、各相の関係の特徴（多時相共起特徴）を抽出する。現状では臓器と腫瘍の分離に機械学習を用いており、臓器と腫瘍の3次元モデルを3分ほどで作成できる。今後は多時相共起特徴の抽出にも機械学習を導入予定という。

立命館大学情報理工学部先端ICTメディカル・ヘルスケア研究センター長の陳延偉教授の研究グループは、肝腫瘍の画像診断を人工知能（機械学習）で支援するシステム「類似多時相CT画像検索システム」を開発したそうです。

今回開発されたシステムは人工知能で肝臓がんの画像診断を支援するシステムですが、人工知能が病気の診断の支援を行うという研究が数多く進められています。

人工知能が治療法を選択するようになるという背景には、IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする！？によれば、医療従事者は、膨大な数の情報（最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録）を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないところまで来ていることにあります。

がん治療法、ＡＩが選択…シカゴ大・中村教授ら２年以内に実用化目標

（2016/10/3、読売新聞）