画像生成AIを使ったCTの画像改善

画像生成AIを使ったCTの画像改善

　今回は「AIを用いたCT画像の鮮明化」についての研究です。

　近年、AI（人工知能）の技術は急速に発達しています。特に、文章や画像を生成する生成AIは身近なものになってきており、使用した経験がある人もいるかと思います。これらの技術は今後さらに私たちの生活へ影響を与えると予想され、あらゆる領域で研究が進められています。AIを医療の領域で生かす研究を行っているのが、弘前大学の尾崎翔先生です。

CTを支えうるAI

　尾崎先生は、画像生成AIを用いてCT画像の画質改善を行う研究をしています。CTとは、 病気の発見や診断をするための医療装置であり、X線と呼ばれる放射線を当てて得られた、情報をもとに体内を画像化します。

　CT画像は、照射するX線の量を増加させることで鮮明な画像を出力することができますが、画像化するまでの時間を短縮したり、X線の量を減らしたりすることで通常よりも画質が悪くなります。そういった際、尾崎先生が扱う画像生成AIを用いると、不鮮明な箇所がAIによって補完され、画質が改善された画像を出力することが出来ます。現在、AIに鮮明なCT画像を学習させる段階は終了しており、学習済みのAIが人工的に画質を劣化させた画像を高画質化させる評価において、既存手法を大きく上回る画質改善効果を示しています。今後は、数種類あるCT装置のうちどの装置でも対応することができるか、検証していきます。

データで正確な画像を

　一般的な画像生成AIの特徴として、多様性に富んだ画像を生成できます。創造的な作品を出力する際には重要な機能ですが、この特徴をもつAIを使用すると、画像の細部が変化してしまい、臓器の構造が正常に反映されなかったり、重要な病変が削除されたりと、正確な状態が把握できなくなります。

　そこで、こういった性質を抑制するため、出力の際は画像データと共にCT装置が収集した患者の身体情報をAIに組み込みます。このような情報を追加で与えることで、患者の状態を保存したまま高画質な画像に変換できます。

　現在は検証段階ですが、このAIが実用化されることにより、X線の量が少なく済み、鮮明で正確なCT画像を速く得られます。これは患者の負担が少なくなることはもちろん、診断が効率化され、医師が患者に向き合う時間の増加にも繋がります。

最後に、尾崎先生からのメッセージ

　将来、どんなことが役立つかは誰にも分かりません。私も、元々学んでいた物理の知識が思わぬ形で人の役に立っています。興味のあることを突き進めていくうちに、その知識が思わぬ方向で誰かの役に立つことがあるかもしれません。

　人工知能研究は、幅広い分野が協力することで、急速に発展してきました。色々なことに興味を持つ人が集まることで新しい技術が生まれ、社会が発展していくことに繋がります。

　そして、そんな興味のあることを追求してきた人に、私の研究室に来てほしいです。

研究写真「プログラミングによるAI開発」

陸奥新報社 2024年(令和6年)9月2日 掲載（PDF）