ＣＴの放射線被ばく量を４分の１に減らす、ＫＡＩＳＴチームが新技術開発

「コンピューター断層撮影（ＣＴ）」の放射線被ばくを４分１以下に減らす方法を、国内研究チームが発見した。ＫＡＩＳＴバイオ及び脳工学科のイェ・ジョンチョル教授チームは、人工知能技術を利用して、低線量ＣＴで撮影した医療画像を高画質に作る技術を開発したと、１８日明らかにした。

ＣＴは、患者の体内の断面を撮影できるので、医療検査で多く使われているが、放射線被ばくが多いという弱みがあった。放射線量を減らした「低線量ＣＴ」もあるが、信号が弱く、小さなノイズでも画質が落ちる。

これを防ぐためには、ノイズだけを選んで除去する「フィルタリング」技術が必要だが、複雑に絡んでいる信号のうち、どれが本物の映像信号なのかを見分けるのが容易でなかった。

研究チームは、アルファゴなどの人工知能の特徴である「機械学習（マシンランニング）」技術を利用して、この問題を解決した。信号成分を複数方向に分けた後、どの方向から本物のノイズが多く入ってくるかを、人工知能に自ら探し出せるよう、アルゴリズムを組んだ。この結果を適用して撮影すると、２．５ｍＳｖ（ミリシーベルト）低線量ＣＴで撮った映像を、１０ｍＳｖの高線量ＣＴで撮った映像と同じように鮮明に変えることができた。韓国人の年平均放射線露出量は３．６ｍＳｖより低い。

イェ教授は、「直ちに商用化できる技術であり、ＣＴによる放射線被ばく量を大幅に減らすことができる」と語った。

イェ教授チームはこの技術で、１日、米医学物理学会（ＡＡＰＭ）主催の「国際低線量ＣＴ映像の獲得に向けたグランドチャレンジ」大会で２位についた。この大会は、ＣＴの被ばく量を減らすことを目的に、昨年１２月から６か月間、オンラインで行われ、世界から１０３のチームが参加した。この研究結果は、学術誌「メディカルフィジックス（Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｐｈｙｓｉｃｓ）に掲載される予定だ。

변지민　ピョン・ジミン東亜サイエンス記者 동아사이언스기자here@donga.com