RSNA＠シカゴ -2

2018/11/26

今回、初めて知った興味深いことは、このAIブームは、
「異常所見の自動検出」以外にも応用されている、ということです。

1つは「計測領域の自動化」です。
例えば、筋肉量を計測する際、人の目でしか分離できない地道な作業があったのですが、
それをコンピューターに判断させる、というものです。

ただ、画像定量化の専門家として、私の意見は、この技術はまだちょっと怪しい、です。
異常所見の有る無しと違って、例えば骨の増加や減少は1-2％のわずかな数値をを見ています。
間違っていても確認者がすぐに判断できるレベルではないので、高い信頼性が必要です。

もう1つの応用は「CTやMRIの画質向上」です。

CTは、スピードや解像度の発展がすでにピークに達しており、残された課題は被曝線量です。
CTの画像化の原理であるFBPが、現在IRという方式に変わりつつあるのですが、
さらに、AIによるノイズ除去を加えることで、線量をかなり抑えることができるのだそうです。

一方、MRIの残された課題は、何と言ってもスピードです。
高磁場化やRFコイルの多チャンネル化などのハードに加え、
Parallel imaging や Compressed sensing などでスピード化がされてきましたが、
ちょっと理屈がわからないのですが、AIを応用することで早くなるそうです。

— posted by 千葉恒 at 02:44 pm