AIを利用したMRI高速化 – ニューヨーク大学とFacebookが共同研究

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MRIは放射線被曝のない一方、どのような断面でも自由に撮像できる”情報量の多い”医療画像検査のひとつである。全身の骨・関節から、脳実質・脳血管、腹部各臓器、眼窩や眼球内部に至るまで、非常に幅広い画像的評価を実現している。しかし、一般的なMRI検査は20分〜1時間程度と検査時間が長く、姿勢保持が困難な患者や小児にとっては大きな障壁となっていた。

2016年、米ニューヨーク大学はデータ取得の高速化によって省かれた画像データを、深層学習を利用して再構成を図る技術を初めて公開した。現在MRIの高速化技術は世界各地でAIを利用した研究がなされているが、その多くは、機械的に撮影プロセスを高速化しようとするのではなく、撮像範囲を適宜省略しAIで画像の再構築を行なうことで、検査時間を大幅に短縮しようとするものとなっている。AI in Healthcareが行なった、ニューヨーク大学で同プロジェクトを率いるDaniel Sodickson医師へのインタビューでは、現在はFacebook Artificial Intelligence Researchグループとの共同研究を進めており、研究手法や利用するアーキテクチャ、ベースとなるデータセットまでをオープンソース化する予定だという。

MRIの高速化は患者体験の改善と同時に、MRIの利用促進・撮像可能部位の拡大・画像の質向上に繋がる可能性が指摘されている。当該技術で先行するニューヨーク大学とFacebookによって、研究のオープンソース化が進めば、関連研究は世界的にも一層の加速をみせることになるだろう。

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TOKYO analytica
TOKYO analyticaは、データサイエンスと臨床医学への深い造詣を武器とし、健康に関するあらゆるモノ・コトのエビデンス構築・普及をお手伝いするメディカルコンサルティングプロジェクトです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. M.Okamoto MD, MPH, MSc
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、ロンドン大学ユニバーシティカレッジ(University College London)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。専門はメディカルデータサイエンス。ロンドンでのベンチャーエンジニアを経て、英国内の大学で医療データベース研究に従事。

2. T.Sugino MD
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。