放射線治療で必要な臓器の自動認識と輪郭作成をAIで高精度に高効率に行うシステムを開発

今回は「放射線治療で必要な臓器の自動認識と輪郭作成をAIで高精度に高効率に行うシステムを開発」についてご紹介します。

関連ワード (期待、統一、輪郭等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


広島大学は3月11日、放射線治療で欠かせない腫瘍や臓器の輪郭作成を、AIで自動的に高精度に行うシステム「Step-wise net」を開発したと発表した。CTやMRIの画像から臓器の輪郭を自動的に抽出し、輪郭作成を行うというものだ。従来の方式に比べて、精度が「著しく向上」したという。

放射線治療では、臓器ごとに線量分布を評価できるように、CTやMRIの医療画像上で腫瘍の領域や正常な臓器の輪郭を作成する。臨床試験では、この輪郭作成は統一したルールの下で行われなければいけない。そのためにも、自動輪郭作成ツールの需要が高まっている。そこで広島大学学大学院医系科学研究科(河原大輔助教、小澤修一特任准教授、永田靖教授)と日本臨床腫瘍研究グループ(JCOG。西尾禎治教授)からなる研究グループは、従来の深層学習を用いた輪郭作成技術を発展させた「Step-wise net」を開発した。

このシステムは、輪郭作成の対象となる臓器周辺域の抽出と、抽出した領域内での臓器の高精度な輪郭作成という2段構えになっている。研究グループは、これを用いて頭頸部の輪郭作成精度の評価を行った。その結果、すべての臓器において、画像変形技術を用いた非AIの市販ツール「Atlas」法よりも精度が高かった。さらに、従来のAI技術である「U-net」と比較しても、すべての臓器において「Step-wise net」の精度が高い結果となった。

ツール別の輪郭作成の結果。黄色が正解、緑線がツールが描いた輪郭。(a)Atlas、(b)U-net、(c)Step-wise-net。

自動輪郭作成が可能になれば、輪郭作成時間は従来の1/10にまで短縮予定で、臨床業務が改善されるという。また、手動で輪郭を描き出す方式とは異なり、施設ごとの差がなく、均質な輪郭が取得できるため、この自動輪郭作成ツールの活用が期待されるとのことだ。

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