Medical Imaging Technology Today and Where it is Headed

「メディカルイメージング」と聞いて、最初に思い浮かぶのはX線写真、あるいは一般に知られているX線の画像ではないだろうか？ X線写真は最も古く、現在でも最も頻繁に使用されている医療用画像診断の方法ですが、今日、この魅力的で革新的な科学の分野には、さらに多くのものがあります。 この記事では、医療用画像処理技術の現状と最新の進歩をレビューし、そう遠くない将来に大きなブレークスルーが期待される分野を明確にすることを試みています。

画像診断の広範な範囲 – その内容

今日、医療画像は病気の診断と管理に不可欠なものです。 医療用画像診断の最も初期の形態は、1895年にレントゲンによって導入されたX線装置でした。 それ以来、X線画像は大きく進歩し、従来のX線は、X線画像にコンピュータ処理の能力を組み合わせたコンピュータ断層撮影（CT）に急速に取って代わられています。 CTスキャナーは、3つの異なる平面で画像を撮影します。 CTの技術自体も長年にわたって改良が加えられてきました。

磁気共鳴イメージング（MRI）は、医療用画像処理における放射線被ばくへの懸念がピークに達していた20世紀末に登場しました。 この画像システムは、自然の磁場を利用して体内構造の画像を取得するものである。 当初は診断用途に限定されていたが、機器の改良により、軟部組織や血管の画像診断に用いられるようになった。 最新の MRI 装置はコンパクトで開放的な装置であり、患者に閉所恐怖症を感じさせなくなった。

超音波検査も放射線を用いない画像診断法である。 反射した音波を利用して、内臓の状態を画像化する。 超音波の大きな利点は、持ち運びができることです。 ベッドサイドでの検査、血管構造の研究、産科での胎児の健康状態の評価など、広く医療に応用されている

その他の高度医療画像技術は、核放射性同位元素の力を利用している。 陽電子放射断層撮影法（PET）は、グルコースなどの放射性標識分子を体内組織に取り込ませることができる。 そして、その分布がセンサーによって検出され、診断の手がかりとなる。 造影剤の導入により、CT血管造影のような部位特異的な画像診断が可能になりました。 放射性同位元素で標識された物質を血液中に注入すると、血管の構造を容易に可視化することができます。 これは、血管の異常や出血を特定するのに役立ちます。 また、放射性標識分子は特定の組織に取り込まれることがあるので、診断の絞り込みに役立ちます。 例えば、テクネチウム-99は骨スキャンに、ヨウ素-131は甲状腺組織の研究に使用されます。

How Medical Imaging Technology has Progressed Over the Years

医療用画像処理技術は、長年にわたり飛躍的に進歩してきました。 これは、画像を取得するモダリティに限ったことではありません。 医療画像を共有し保存するための後処理や、より高度な新しい方法がますます重視されるようになってきました。

診断用医療画像の分野では、臨床医が画像を操作して、同じデータからより多くの洞察と情報を得ることができるようになりました。

Advances in Storage and Retrieval of Imaging Data

今日、さまざまな種類のイメージング デバイスが採用され、それらが生成する固有のデータにより、医療機関やエンド ユーザーにとって統合と連携の容易さは最も重要な関心事となっています。 今日、ほとんどすべての種類の画像はデジタルで取得され、巨大なデータ ファイルで構成されています。 この点で、PACS (Picture Archiving and Communications System) の導入は大きな進展でした。 これは、多様な機器やシステムからの医用画像を統合的に保存・閲覧するためのプラットフォームです。 PACSサーバーでは、主にDICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）形式で画像が保存されます。

DICOM は米国放射線科学会が策定した規格です。 CTスキャン、MRI、超音波、PETスキャンなどすべての画像は、DICOMフォーマットでのみ保存、検索、共有されることになっています。 DICOM形式では、診断ミスを最小限に抑えるため、患者の詳細情報が画像に埋め込まれています。

先進医療画像ツール

Medical 3D Imaging Technology

既存の医療画像技術における欠点の1つは、体の組織や器官は3次元であるのにその結果は2次元であったことでした。 3次元の構造を理解するためには、臨床医がさまざまな角度から撮影した画像スライスを見て、解釈のための心象風景を再構築する必要があります。 この作業は時間がかかり、ミスも起こりやすい。 3D画像は、高度な医療用画像処理ソフトウェアや機器のメーカーが長年目指してきたものです。 現在、3D画像レンダリングは、いくつかのDICOMアプリケーションによって提供されています。 これは通常、2D画像の再構成に基づいています。 3D再構成は、臨床医が複数の断面画像を見る手間を省き、関心のある部分に焦点を絞ることができる。 3D画像はまた、臨床診断に到達する際に非常に有用なツールであるボリュメトリック分析を可能にします

3D再構成のもうひとつの派生形は、マルチプレーナー再構成（MPR）です。 MPRは、3D再構成されたモデルから画像の新しいスライスを得るプロセスである。 新しいスライスは、元々取得されたスライスとは異なる平面である。 これは、大動脈のような主要な構造の経過を追跡するときに特に有用になります。

Intensity Projections

今日の画像ソフトウェアには、医療専門家が関心領域を詳細に調査するのに役立つ複数の機能があります。 そのような機能の 1 つが強度投影です。 臨床医は、最大または最小の CT 値のみを表示することによって、再構成された領域の画像を編集することを選択することができます。 これらはそれぞれ、最大強度投影、最小強度投影（MIP、MINIP）と呼ばれます。 1429>

True 3D Imaging

3D再構成技術はまだ私たちが望むほど正確ではなく、医師によっては、エラーを避けるために複数の2Dセクションを通過することを好む人もいます。 この分野での興味深い開発は、「真の」3Dイメージングです。 この革新的なイメージングシステムにより、臨床医は臓器や身体構造の仮想レプリカを見たり、操作したりすることができる。 画像はホログラムの形で表示され、臨床医は構造を仮想的に回転させたり、断面を切断したり、重要な解剖学的ランドマークを特定したりすることができます。

画像融合

画像融合と呼ばれる高度な医療画像処理ツールは、多くの DICOM アプリケーションで利用可能です。 これは、2つ以上の画像データセットを1つのファイルにマージすることを可能にします。 これにより、異なる画像モダリティの利点を組み合わせることができます。 最も頻繁に使用され、有用な画像融合技術は、PETスキャン、CTスキャン、及びMRIの利点を組み合わせたPET／CT及びPET／MR画像融合である。 PET は、関心領域（通常、悪性または炎症領域）の特定と局在化に役立つ。 CTは、病変の範囲や関係する組織面の解剖学的な詳細を提供します。 MRIは、軟部組織の解像度を得るために役立ちます。

Real-time Imaging

従来、画像が取得されてから解釈されるまでに「遅れ」があることが理解されてきました。 この遅れは、画像を処理して準備し、放射線科医に提示し、その後、放射線科医が画像の各セクションを見て、それを解釈するために知識を適用するのにかかる時間から生じています。 このタイムラグは、特に時間が重要な外傷などの緊急事態において、臨床結果に大きな影響を与えます。

今日では、多くの画像システムが「リアルタイム」結果を提供し、画像の取得と解釈の間のタイムラグが最小限かまったくないことを意味します。 臨床医は、患者がまだ画像処理装置にいる間に、スクリーン上で画像を見ることができます。 これはタイムラグを減らすだけでなく、身体システムの動作をリアルタイムで見ることができ、それによって機能的な完全性を評価できるという利点もあります。 例えば、食道の嚥下機能を評価し、嚥下障害の原因となる可能性を探ることができます。 同様に、胎児の動きも超音波でリアルタイムに見ることができます。

医用画像診断技術の未来

Artificial Intelligence

AIとは、機械が人間の知能をシミュレーションする能力を指します。 これは主に、学習や問題解決などの認知機能に適用される。 医療画像診断の文脈では、AIを訓練して人体組織の異常を発見し、病気の診断や治療のモニタリングに役立てることができる。 AIが放射線科医を支援する方法は3つあります。 AIは、画像と患者情報の膨大なデータセットを超人的なスピードで選別することができます。 これによって、ワークフローを迅速化することができます。 第二に、AIは肉眼では判別できないほど小さな異常を検出するよう訓練することができます。 これにより、診断の精度を向上させることができます。 3つ目は、患者さんの電子カルテから過去の画像診断結果を取得し、最新の診断結果と比較することです。 関連する病歴など、患者の EMR の他の側面も検索して、診断を容易にするために使用できます。

画像処理システムに AI を組み込むことに成功している企業はいくつかありますが、今のところ商業利用可能なものはありません。 AIを組み込んだ医療用画像処理ソフトの一例として、大血管閉塞（LVO）患者の検出と治療までの時間の両方を改善するVizがある。 このソフトウェアは、複数の病院のデータベースを横断して、LVOがないか複数の画像をスクリーニングすることができます。 LVOが検出された場合、脳卒中の専門医と患者の主治医の両方に警告を発し、患者が迅速な治療を受けられるようにすることが可能です。

Cloud-based Applications

画像技術の急速な進歩と医療における医療画像のユビキタスな利用により、医療画像データを保存し共有する革新的な方法の発見が急務となっています。 このような背景から、クラウド技術は医用画像技術の将来を決定する主要な要因の1つとして浮上しています。 クラウド技術は、インターネットを利用して、地理的な制約を受けないデータの保存と共有を可能にする技術です。 クラウドベースの医療用画像処理アプリケーションは、DICOM形式の画像ファイルの保存と検索を容易にします。 これにより、効率性とコスト削減を実現します。 医療従事者は、世界中の医療画像データについて共同作業を行うことができます。 クラウドベースのアプリケーションは、「ブロックチェーン」プロセスも向上させます。 ブロックチェーン」とは、簡単に言えば、既存の物理的な鎖に新しいリンクを追加するように、古い記録に新しいデジタル記録を追加することである。 クラウド上で利用可能な画像はブロックチェーンに追加することができ、それによって、患者の医療情報は世界中のどこにいる医師でもアクセスできるようになります。

PostDICOM – On the Cutting Edge of Medical Imaging Technology

PostDICOM には、最新の医療イメージング技術の最良の部分が組み合わされています。 これは、数少ないクラウドベースの DICOM 表示アプリケーションの 1 つです。 クラウドPACSサーバーに保存されるDICOMファイルは、SSL暗号化で保護されています。 PostDICOMは医療用3D画像技術を取り入れ、マルチプラナー再構成、強度投影（最大、平均、最小）、画像フュージョンなどの高度な画像操作機能を提供します。 また、臨床文書の保存や閲覧も可能です。 主要なOS（Windows、Mac OS、Linus）に対応し、ノートパソコン、タブレット端末、スマートフォンからアクセスできます。