人工知能は光音響イメージングの画質を向上させられると研究者らが報告しています。
この比較的新しい医用画像技術は、血管の可視化、脳活動の研究、皮膚病変の特徴把握、乳がんの診断などの用途に使用できます。ただし、描出される画像の品質は、装置に使用されるセンサーの数と配置に大きく左右されます。センサーの数が多いほど、画質は向上します。
新たなアプローチでは、画質を維持したままセンサーの数を大幅に削減できます。これにより、装置コストの削減、撮像速度の向上、または診断の改善が可能になります。
光音響イメージとは何ですか？
光音響法は、超音波イメージングといくつかの点で類似しています。超音波イメージングでは、プローブが超音波を体内に送り、組織がそれを反射します。プローブ内のセンサーが戻ってきた音波を検出し、体内の画像を生成します。一方、光音響イメージングでは、非常に短いレーザーパルスを組織に照射します。レーザーパルスは組織に吸収され、超音波に変換されます。超音波イメージングと同様に、研究者はその後、波を検出し、画像に変換することができます。
研究チームは、超音波センサーの数が少ない低コストの光音響装置の画質を向上させる方法を模索しました。
そのために、研究チームはまず、512個のセンサーを備えた自ら開発した高性能光音響スキャナーを使用しました。これにより、優れた画質の画像が得られました。研究チームは人工ニューラルネットワークに画像を分析させ、高画質画像の特徴を学習させました。
次に研究者らは、センサーの大半を取り外し、128個または32個のセンサーのみを残しました。その結果、画質には悪影響が出ました。データが不足したため、画像にはストリーク状アーティファクトと呼ばれる歪みが現れました。しかし、事前に学習させたニューラルネットワークが、これらの歪みをおおむね補正できることが判明しました。これにより、画質は512個のセンサーで得られた測定結果に近づきました。
光音響法では、画質は研究者が使用するセンサーの数だけでなく、可能な限り多くの方向から情報を取得することによっても向上します。研究者が対象物の周囲にセンサーを配置する範囲が広いほど、画質は良くなります。機械学習アルゴリズムは、研究者が狭い範囲からのみ記録した画像の画質改善にも成功しました。
「レーザーパルスは人体全体を透過できないため、撮像領域は通常一方向からしかアクセスできません。そのため、これは臨床応用にとって特に重要です」と、チューリッヒ大学おおよびチューリッヒ工科大学（ETH Zurich）の生体医用イメージング教授であるダニエル・ラザンスキー氏は述べています。
AIの援助の手
科学者らは、本アプローチが光音響イメージングに限定されないことを強調しています。この手法は、未処理の記録データではなく再構成された画像に対して作用するため、他のイメージング技術にも適用可能です。
「基本的に、同じ手法を用いて、あらゆる種類のスパースデータから高品質な画像を生成できます」とラザンスキー氏は述べています。同氏によると、医師は患者から得られた低品質の画像を読影する際に、しばしば困難に直面するといいます。「このような画像もAI手法によって改善できることを示しており、より正確な診断を行いやすくなります」。
ラザンスキー氏によると、本研究は、科学者が既存の人工知能手法をどのように活用できるかを示す好例です。
「多くの人々は、AIが人間の知能に取って代わる可能性があると考えています。少なくとも現在利用可能なAI技術については、それは恐らく誇張されています」と同氏は述べています。「AIは人間の創造性に取って代わることはできませんが、骨の折れる反復的な作業から私たちを解放してくれる可能性はあります」。
現在の研究では、科学者らは小動物向けに改良された光音響断層撮影装置を使用し、マウスの画像で機械学習アルゴリズムを訓練しました。ラザンスキー氏によると、次のステップは、本手法を人間の患者から得られた光音響画像に適用することです。
造影剤は不要
光音響法（光音響イメージングとも呼ばれる）とは異なり、超音波、X線、MRIなどの多くの画像技術は、主に体内の解剖学的変化の可視化に適しています。血流や代謝の変化などの追加の機能的情報を得るためには、医師は撮像前に造影剤や放射性トレーサーを患者に投与する必要があります。
対照的に、光音響法は造影剤を使用せずに機能的および分子レベルの情報を可視化できます。その一例が組織の酸素化の局所的変化であり、これはがんの重要な指標で、早期診断に役立つ可能性があります。また、血管内の脂質含有量も、心血管疾患の早期発見に役立つ可能性のある、別の疾患マーカーです。
ただし、光音響イメージングで使用される光波は、他の波とは異なり、人体を完全には透過しないため、本手法は皮膚下数センチメートル（1インチ強）の深さまでの組織の調査にしか適していない点に留意する必要があります。
