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2007年10月15日 (月)

医用画像の診断支援システム(CAD: Computer Aided Diagnosis System)



X線CTとかMRIだけでなく、PETとかSPECTとか拡散MRIとか、病気の診断に際して撮影される医用画像の種類が増えつつある。おまけに、こういった医用画像を撮影する装置の空間分解能が向上して、患者ひとりから撮影される画像が高精細化している。この結果、読影医が診断に際して参照する画像の枚数が膨大になって、全部の画像を精査することが難しくなってしまった。実際、読影にかける時間やディスプレイの分解能に応じて、せっかく高精細に撮影したMRIを、わざわざ低分解能に落として表示するようなこともおこなわれつつある。もちろん、それでも、診断には充分だからではあるけれども、分解能を落とすことで病変の格付けの精度は若干犠牲になるかもしれない。


そこで、医師の診断を手助けするツールとして、診断支援システムの開発が進んでいる。使い方は次のとおり。



  1. 画像を撮影

  2. 医師が画像診断する

  3. コンピュータが画像から病変を自動抽出する

  4. 医師がコンピュータの病変抽出結果と自分の診断結果を比較する

  5. 両者に齟齬があれば診断しなおす

  6. 報告書を書く


診断支援システムの結果を参照することで(1)医師が見落としに気付くというご利益と(2)医師は病変に気付いたけどコンピュータが気付かなかったせいで医師が自分の正しい診断結果を翻す、という副作用の二つが起こりうる。(1)と(2)を比較して利益が多くて、なおかつ診断レポートの作成に要する時間が短くなるならば、システムを入れる価値がある。マンモグラフィを対象とした診断支援システムは、このような観点から導入が進んでいる。


医用画像と診断システムの併用が進むと、画像と診断結果の組の蓄積も進んで、機械学習に利用できるサンプルも蓄積される。この蓄積は、医学的な知見を診断支援に利用可能な形でモデル化する上で有用で、うまく使えば診断支援の精度も向上していく。


鍵は、病変抽出処理の初期精度と、処理結果を医師に提示するインタフェースのあり方。両者を同時に改善できるエンジニアは、ほとんど居ない。そもそも病変に関する知見を持つエンジニアも少なくて、苦労が続く。


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