超音波プローブ検査の半自動化へ前進、深層学習で取得画像を適正化する技術開発 電通大
超音波プローブによる検査画像は、呼吸などによる身体の移動に追従しながら、ターゲットとなる臓器を撮像する医師の手技にその精度が左右されるが、日本の研究グループが深層学習による画像解析を通じ、適切な画像になるようプローブの位置を調整するシステムの開発に成功した。
深層学習で撮影画像を評価しながら、プローブ走査位置を調整
開発に成功したのは、電気通信大学大学院情報理工学研究科の小泉憲裕准教授、小木曽公尚准教授、西山悠准教授、博士後期課程1年の周家禕氏らの研究グループ。超音波プローブによる検査は、患者の呼吸や拍動等により運動する臓器を、検査者となる医師が画像を見ながら手技でプローブの位置などを調整する必要がある。今回研究グループはこうした医師の手間と負担を軽減するため、大林製作所（東京都）の協力を得て、深層学習（ディープラーニング）に基づくビジュアルサーボシステム※を開発。被験者の腎臓撮影を通じてシステムの機能を検証した。実験では、深層学習による臓器の運動軌道をなめらかに推定できる手法を採用することで、画像の適正度と安定性を高い精度で維持できることを確認したという。
研究グループでは、医用診断画像の適正度を自動で評価することで、医師の負担を大幅に軽減することが期待できるほか、がんや結石を対象とする超音波や放射線、重粒子線治療用ビームの照射モニタリングなどへの応用展開も見込まれるとしている。
※ビジュアルサーボシステム：視覚センサ(超音波画像)により患部を抽出し、これにロボティックに追従するシステム