[2K6-OS-1b] 医療におけるAIの社会実装に向けて(2/2)

[2K6-OS-1b-05] 臨床応用を目指した主観的評価指標に基づく医療動画に適するノイズ除去手法の探索

〇仁宮 洸太^1,2、篠原 宏樹¹、小寺 聡¹、勝然 進¹、澤野 晋之介¹、中本 光彦¹、竹内 博俊¹、赤澤 宏¹、小室 一成¹ (1. 東京大学医学部附属病院循環器内科、2. 国立保健医療科学院)

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キーワード：ノイズ除去、医療画像、臨床応用

医療画像を適切に解釈するためには、専門的な知識に加え、多くの経験が求められる。しかし検査機器等の限界により生じるノイズは読影を困難にしてきた。様々な深層学習を用いたノイズ除去手法が提案されてきたが、専門医による読影に適したノイズ除去手法は必ずしも明らかではない。本研究では、心エコー動画（白黒・カラー）、冠動脈造影検査動画（白黒）、市内の車載動画（白黒）の４つを題材とし、5名の循環器専門医の評価実験を通して、医療画像に適した深層学習によるノイズ除去手法を検討した。DnCNN,PPN2V,Real ESRGANのノイズ除去手法を用いた動画と元動画を使用し、複数同時順位比較法でランキング付けを行い、題材間及びノイズ除去手法間の比較を行った。冠動脈造影検査を除き、Real ESRGANが安定してoriginalの画像よりも高い評価であった。その他の手法は、元動画と比較した場合、同等または若干劣る結果が見られた。これより医療画像においては、汎用的なノイズ除去の利用に加え、エッジや構造の保持を目的として、動画の性質を踏まえたノイズ除去手法の併用がよりよい読影支援を可能にすることが示唆された。