横浜市立大学、AIを用いた認知症・パーキンソン病の検査手法の開発に着手

最終更新日:2022/08/08

横浜市立大学放射線診断学教室は、フォーカスシステムズと共同でAIを用いた新たな脳核医学検査手法の開発に着手しました。高価な検査装置を導入することなく精度の高い画像診断を行えるようになり、より多くの人が安全で高精度な医療を受けられる環境作りへの貢献が期待できます。

宇都宮大輔教授、石渡義之助教率いる横浜市立大学放射線診断学教室は、株式会社フォーカスシステムズと脳の核医学検査において、「SPECT装置」で生成された画像をAIで高精度化する共同研究を開始しました。

認知症やパーキンソン病等の診断にはSPECT検査が必要とされています。「SPECT装置」の中でも、高性能・高価な「SPECT/CT装置」と、CT一体型でない比較的安価な「SPECT装置」がありますが、この研究では「SPECT装置」でも「SPECT/CT装置」と同等の医用画像を生成することを目指しています。

この実現により、患者は医療分野において課題視されるCTによる放射線被ばく線量を抑えられるほか、病院・クリニック等でも高価な「SPECT/CT装置」を導入することなく精度の高い画像診断を行えるようになり、より多くの人が安全で高精度な医療を受けられる環境作りへの貢献が期待できます。

SPECT検査は、微量のガンマ線（放射線の一種）が含まれた検査薬を注射し、体内に取り込まれた検査薬から放出されるガンマ線を検知して画像化（撮像）する「核医学検査」手法の一つです。CTやMRIが臓器の形や大きさを調べるのに対し、核医学検査では臓器の機能的な変化を画像情報にして異常の兆候を読み取るため、病気の早期発見が可能となります。

SPECTによる撮像においては、放出されるガンマ線が体内で減弱する相当分、放射分布情報を真の値に近づけるために補正（SPECT吸収補正）するのが一般的です。主な補正手法として、CTによる「CTAC法」や、特定の係数を乗じる「Chang法」が挙げられますが、「Chang法」では骨や軟部組織等遮蔽物による減弱の不均一性により、正確な吸収補正ができない手法とされています。

今回開始した研究では、吸収補正前の画像と、CTAC法を用いてCTにより吸収補正されたSPECT画像をAIに学習させ、深層学習モデルを構築します。この深層学習モデルを利用して、吸収補正前の画像からSPECT吸収補正画像（CT吸収補正画像に相当）を出力することで、安価な「SPECT装置」での撮像精度を、高価な「SPECT/CT装置」と同等の精度とすることを目指します。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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