医療技術の進歩に伴い、早期発見すれば助かる病気が増えてきました。そこで、医師の診断をサポートするAI画像技術を採用した診断支援システムの研究開発が急ピッチに進められています。

電気電子情報工学科/次世代センシングシステム研究所/武尾 英哉教授

医師の診断をサポートするコンピュータ画像支援診断（CAD: Computer Aided-Diagnosis）という秘術が、医療メーカーを中心に開発されています。CADは、コンピュータがレントゲン写真・CT・MRI・超音波・眼底画像などの医用画像を自動解析し、病気の疑いのある場所を自動抽出し、それを医師に提示することで診断をサポートする機能です。最近は、この分野にもAIが積極的に導入されています。

今回は、眼底画像による糖尿病網膜症疾患の検出を目的としたCADを紹介します。糖尿病性網膜症は、眼科医が眼底画像を観察することで診断していますが、所見の微妙な変化や出血、浮腫、細小血管閉塞等の病変を客観的かつ正確に把握することは難しいです。そこで、オートエンコーダと呼ばれるAI技術を利用して、糖尿病性網膜症の病変の疑いのある箇所を自動抽出する方法を開発しました。

オートエンコーダとは、AIに多くの正常画像（健常者の眼底画像）だけを学習させ、入力された全ての眼底画像に対して、常に正常画像を出力するように機能されたAIの一種です。すなわち、病気のある画像であっても、その人が健常者ならばこういった眼底画像になるだろうという正常画像が出力（再構成）されます。また、病気のない画像の場合は、そのまま同じ正常画像が再構成されます。そこで、入力した眼底画像と出力された再構成画像の差を比較、すなわち差分画像をみると、正常な人の場合は差のない真っ暗な画像、糖尿病性網膜症の患者さんの場合は差のある白い画像となり、すぐに病気だと発見できます。

オートエンコーダによる再構成画像の例と入出力の差分画像を図1、2に示します。図に示すように、健常者はそのまま原画像が再構成され、糖尿病性網膜症の患者さん場合はその画像の正常組織部分のみが再構成されるため、差分画像には病変部位が抽出されることが容易に確認できます。