より正確な診断を行うための画像の加工・処理

レントゲンをはじめ、エコー（超音波）やCT（コンピュータ断層撮影）、MRI（磁気共鳴画像）などの検査で、体の内部を見る画像診断技術が進歩したことで、さまざまな疾患の早期発見が可能になりました。疾患の有無や種類、進行度を正しく診断するためには、より見やすく、疾患の状態がわかりやすい画像が必要です。診療放射線技師や臨床検査技師が撮影した画像を、正確な診断が可能な状態に加工処理する技術を研究するのが「医用画像処理工学」です。

画像処理技術で患者の身体的ダメージを軽くする

レントゲンの場合、X線の量を増やして撮影すれば、より鮮明な画像を得ることができますが、X線は放射線の一種なので、高い線量を照射すると患者の被曝レベルも上がってしまいます。できる限り身体的ダメージが少ない撮影で診断しやすい画像を作るには、画像処理の専門的な技能が必要です。
コンピュータ処理により、内臓などの3D画像が生成できるCTも、元の画像には目的以外の臓器や骨などが写っています。そこで、目的以外の臓器を消したり、患部がわかりやすいよう色分けしたりして、腫瘍などの疾患の進行度を確認するための断面画像を準備する必要があります。こうした作業を行うためにも、医用画像処理工学は重要なのです。

AIを活用して医師の画像診断をサポート

AI（人工知能）を活用し、医師の画像診断をサポートする研究も進んでいます。同じ疾患であっても、患者ごとに画像は異なりますし、同じ患者の画像でも、機械の違いや設定によって異なるため、画像のバリエーションは無数にあります。ベテラン医師は、さまざまなバリエーションの画像を見た経験により、画像上の診断ポイントを理解しています。それと同じ訓練をAIに対して行い、医師と同等の診断ができるようにしようという研究なのです。実現すると、専門医がいない過疎地や深夜の時間帯の病院などでも、正確・迅速な画像診断に基づく医療が行えるようになるでしょう。