AI技術「GAN」を用いた本物そっくりな網膜剥離画像生成技術を開発 イーグロースとツカザキ病院眼科

AI技術を産業に応用する際、課題となることのひとつがAIが学習するための教師データの不足があげられる。例えば、CTやMRI画像からAIが病気を発見しようにも病気の画像が少なければAIは充分な学習ができず、AIによる発見システムの精度が上がりにくい。そこで、今後はAIが学習するために画像や動画など、リアルな症例を「作成」(生成)していく技術がポイントになる。その上で、イーグロースが発表した技術は注目したい内容だ。

本物そっくりな網膜剥離の画像を「GAN」を用いて生成

イーグロース株式会社は、社会医療法人三栄会ツカザキ病院眼科と提携し、AIを用いて、広角眼底画像から網膜剥離の実症例と同等な表現力を持つ疑似症例画像の生成技術を開発しました。また、当該技術を応用し、合併症例(網膜剥離および緑内障)の症例画像の生成にも成功しました。



概要
AIによる診断支援研究が活発に行われているが、データ収集の難しい症例に対しては、学習用パターンの不足によって判定精度の向上が難しい。イーグロース株式会社(本社:京都府京都市中京区、代表取締役 今西勁峰、以下「イーグロース」)は、国内最大規模の眼科部門である社会医療法人三栄会ツカザキ病院眼科(以下、ツカザキ病院眼科)と提携し、深層学習技術の1つであるGAN(Genarative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク)と呼ばれる技術を応用したAIを用いて、広角眼底画像に対し疾患の特徴を付加可能な技術を開発しました。本技術を利用して、元画像の特徴を維持しながら、網膜剥離の特徴を付加した症例画像の生成に成功しました。

元画像特徴を維持したままの疑似症例生成
本技術は元画像特徴を維持したまま、目的とする特徴を付加するようAIを訓練することで、元の広角眼底画像の視神経乳頭や血管などの特徴を維持したまま、高い表現力を持つ擬似的な症例画像を生成可能です。


AIによる擬似症例画像生成
実症例画像との比較

病変部の局所コントロール機能を用いた合併症例の生成
本技術では、ユーザの入力した領域を中心に病変の特徴を付加できるため、他の病変画像に対し、元画像内の病変部特徴を影響しない合併症例の画像を生成可能です。すでに本技術を用いて、緑内障および網膜剥離の合併症例画像の生成に成功しました。


局所コントロールによる緑内障と網膜剥離の合併症例生成


今後の展望
今後は眼科領域における様々な診断用AIの精度向上の研究へ応用開始予定です。また、他科や他業種企業とも連携し、本技術を応用したAIの開発を行います。

※掲載画像のデータ処理および学習には、さくらインターネット株式会社の「高火力コンピューティング」サービス(TeslaV100, 32GBモデル)を利用しています。
【イーグロース株式会社】

イーグロース株式会社は2D・3D医用画像処理を専門として、深層学習を利用した医用画像解析ソフトウェアの基礎技術研究、製品設計・開発事業を展開し、OEM製品を含め、開発製品は全国の医療機関への導入実績を持つ。
開発した深層学習技術を自社製品のみでなく、他企業・医療機関へ技術提供や共同開発を実施している。
現在は複数大学病院や医療機関と共同研究を実施しており、医療現場の課題解決、国内の医療産業技術向上を目的として研究開発を行っている。

会社名: イーグロース株式会社
所在地: 京都府京都市中京区 下丸屋町403番地
URL: https://www.egrowth.co.jp

【ツカザキ病院眼科】

ツカザキ病院(夫由彦院長)は、兵庫県姫路市の社会医療法人三栄会(塚崎高志理事長)の急性期・救急病院として、脳卒中ケアユニット、心臓、脳血管カテーテル治療チームなどを持ち、地域の救急医療の中核を担っている。また基幹型臨床研修病院として、地域医療を担う若い医療人材も育成している。眼科部門(田淵仁志主任部長)は専門疾患別チームで診療に当たる国際標準スタイルを採用し、現在眼科常勤医23名が診療に当たっている。手術対象疾患は白内障、網膜、緑内障、角膜、眼瞼、涙道、小児・神経、眼窩の眼科全領域をカバーしており、さらに小児先天性疾患、炎症・感染性疾患、網膜遺伝性疾患、加齢黄斑変性などの、手術療法が適応にならない難治性疾患に対しても高度医療提供の方針に恥じないよう不断の努力を続けている。

病院名:社会医療法人三栄会 ツカザキ病院眼科
所在地:兵庫県姫路市網干区68-1
URL : http://www.tsukazaki-hp.jp/care/ophthalmology

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