医用画像の未来：CTスキャンを超えて

従来の医療用画像処理システムには、主にスキャン装置のセンサーが含まれていた。しかし今日、業界はAIベースのソリューションに移行している。最新の3D可視化ツール、イメージング・ソフトウェア・ソリューション、AR/VRにより、医療用イメージング技術の進歩は、影響を受けることなく無限に広がっている。これらのデジタル技術は、より良い画像圧縮やより迅速な結果に役立っている。さらに、クラウド技術は医療データの保存に一役買っている。他の産業と同様に、医療分野も利用可能な最高の技術を採用することで前進している。

人工知能はさらに、疑わしい所見を浮き彫りにし、通常は気づかれない潜在的な問題領域を特定することで、診断におけるブレークスルーを担っている。高解像度の画像とアルゴリズムのサポートにより、医師は通常では発見が困難な細部まで見ることができるようになった。

医療用画像処理分野を再構築するテクノロジー

クラウド技術

医療画像分野の生データ管理には、クラウド・コンピューティングが有利である。

医療用画像ソリューションの種類や業界の開発レベルに基づき、クラウド技術はさまざまなシナリオに適用できる。

• クラウド画像アーカイブ、膨大な画像データの保管、医療画像の災害復旧を遠隔で行う
• 3Dヘルスケア画像アプリケーション、イメージング・センター、モバイル画像読み取りなどのクラウド画像ベースのソフトウェア・アプリケーション
• 手術中継
• 遠隔健康モニタリングと画像ベースのオンライン診察

クラウドベースのソリューションは、放射線科医が懸念事項を特定し、疾患を理解するのに役立つ。

3Dイメージング

3Dビジュアライゼーションの最新技術は、多次元ビジュアライゼーションで高品質の画像を生成する。それは異なるスキャン層から構成され、多目的な画像を作り出します。3D画像を視覚化する可能性は、いくつかのアプリケーションを持っています。

例えば、体のある部分は精密な分析が必要です。そのため、適切な評価を確実にするために、複数の画像レイヤーが必要になることがある。3次元シネマティック・レンダリングは、MRIやCTスキャンに体積可視化を加えたものである。スキャンに3D画像技術を使用することで、腫瘍や軟部組織の診断に役立ちます。

トモシンセシスの分野でも、従来の2Dマンモグラフィからシフトしてきている。放射線技師はさまざまな角度から画像を撮影し、組織を徹底的にチェックします。放射線技師は、3Dデータセットを使って物事を見ることができます。さらに、3D超音波技師は、放射線技師にアプローチする前に、より良い画像を撮影することができます。さらに、CT血管造影における3D可視化技術の効果により、臨床医は出血や動脈瘤をチェックすることができる。

周辺ポインティングデバイスは3D画像と相互作用できる。画像は回転させたり、医療専門家が断面に切り取ったりすることができる。この画像は、より良い視覚化と処置前のプランニングに使用される。医師はこれらの画像を3Dプリンターで印刷することもできる。

AR/VR

放射線処理ツールを使用しながら、AR/VR技術の統合はより良いデジタルコンテンツを提供する。AR/VR対応画像はコミュニケーションを容易にし、より良い患者ケアプロセスをもたらす。

また、近年はヘッドマウントデバイスの利用も増えている。AR/VR機器は、直感的な操作とインターフェースを提供する。例えば、医師はAR技術を使ってMRIの3D画像を構築することができる。その後、3Dメガネやバーチャルリアリティヘッドセットを使って画像を研究することができる。先進的なヘッドマウントガジェットは、バーチャル画像を容易にしながら頭の動きを検出する。このように、AR/VR技術は、放射線科医が仮想表面上で解剖学的な詳細を得ることを可能にする。AR/VR技術によって生成された3D画像は、より良いビューのために回転させたり拡大したりすることができる。

例えば、ARに基づく手術前計画システムは、バーチャルツールを利用する。このツールは患者の体に3Dホログラムを表示する。その結果、外科医は標的の位置を簡単かつ迅速に特定することができる。

人工知能

AIは、医療画像産業を後押しする最も有望なツールの1つである。世界の医療診断におけるAI市場は、2020年の5億500万米ドルから2025年には38億6800万米ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は50.2%である。

放射線技師はAIを使って検査プロセスをスピードアップできる。複数のスキャンを同時に処理することで、ML技術はより迅速な意思決定に役立つパターンを見つけることができる。さらに、AI対応ソフトウェアの助けを借りて、放射線情報システム（RIS）や画像保存通信システム（PACS）からの重要なデータを生成、報告、分析することができる。

医療専門家の患者治療を支援するために、GPUを使用したエッジコンピューティングは、画質を向上させ、画像生成を高速化し、画像解析を実行します。NVIDIAとクアルコムのプラットフォーム開発によるGPU技術を使用すると、信号を2Dまたは3D画像に変換できますが、これには一連の複雑な計算が必要です。GPUコンピューティングは、医療画像処理を高速化して改善し、医療専門家がより適切で迅速な判断を下せるようにします。

2020年6月現在、ジョンズ・ホプキンス医学研究所のチームが発表した新しい報告書によると、AIは胸部X線をマッピングし、大量のデータを利用して、COVID-19を検出、予防、治療するための解決策を迅速に見つけ出す能力を発揮している。研究チームはまた、COVID-19感染に対して受けている治療の種類に応じて患者をランク付けすることで、AIがリスク分類の改善に役立つ可能性があることも発見した。さらに、米国立衛生研究所（NIH）は2020年8月、AIと医療画像技術を利用してCOVID-19の検出と治療を改善するMedical Imaging and Data Center（MIDRC）を立ち上げた。

デジタル・ツイン

デジタル・ツイン・テクノロジー」とは、特定の治療や処置が組織や腫瘍、臓器にどのような影響を与えるかを調べるために、実際に患者に試すことなく、ある対象を3Dで可視化することである。これによって臨床医は、患者に実施する前に、必要不可欠な調整や治療をテストすることができる。現在までに、AI技術と同様に、診断の精度を向上させ、治療効果を予測するのに役立つ優れたテスト環境であることが証明されている。

まとめ！

eInfochipsは25年以上に渡り、健康モニタリング、診断（画像および非画像）、遠隔医療アプリケーション用のFDAクラスII、IIIデバイスの設計、開発、導入、管理における強力な製品エンジニアリングの専門知識を持っています。NVIDIA、NXP、クアルコム、Azure、AWSとの戦略的パートナーシップ、次世代AIソリューション構築の強力な専門知識を活用し、ターンキーR&D、プロジェクトベースのコンサルティング、実装、リソース増強サービスを提供しています。設計コンサルティング（オプティクス/センサー、ISP/SoCの選択）、画像チューニング（社内ラボ、CoEの活用）、3Dビジュアライゼーション、医療用画像処理における高性能コンピューティングの実現など、製品エンジニアリング・サービスにより、ヘルスケア業界のお客様のテクノロジー・ランドスケープの拡大を支援します。

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