医療画像のトレンドと主要コンポーネント

医学史上最も重要な進歩の1つとして、画像診断技術は進化を遂げ、さまざまな手法を融合してより高解像度の画像を提供することで、早期診断と治療に役立つことが証明されています。

医療画像処理の進歩は、大量の画像やデータを登録、保存、分析し、高精度のリアルタイム処理を提供する高度なハードウェアおよびソフトウェア システムの基盤にかかっています。ハードウェアおよびソフトウェア技術のコスト、パフォーマンス、開発、実装は、機器への全体的な投資とその寿命を最大化する上で重要な役割を果たし、ヘルスケアへのアクセスを向上させることに大きく貢献します。

今日のイメージング技術市場では、ソリューション プロバイダーは、成熟市場で革新を進める大企業から、ターゲット領域で革新を進める破壊的な新興企業まで多岐にわたります。各プレーヤーは、テクノロジーのさらなる向上、そして最終的には世界規模での医療の実践方法の向上に貢献しています。

図: 医療用画像機器の現状 – 2019年の世界支出 (出典: Yole)

従来の画像処理システムは大きくて数十万ドルの費用がかかっていましたが、技術の進歩により、新しいソリューションはより安価でコンパクトになりました。新しい設計により、コンパクトな機器を診察エリアや患者のベッドサイドに簡単に移動できるようになりました。ポータブルハンドヘルドデバイスやラップトップコンピュータベースのイメージングシステムも人気が高まっています。これにより、画像スキャンが患者に近づき、遠隔地や移動が制限されている人々も診断と治療を受けられるようになります。

医療用画像処理技術の進化と性能向上は、主にセンサー、プロセッサ、デジタル信号プロセッサ (DSP)、フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、アナログ フロント エンド (AFE)、その他のアナログおよびミックスド シグナル半導体などの半導体の急速な進歩によって推進されています。クラウド、人工知能、ソフトウェアベースの技術、複雑な3Dおよび4D画像形式も、前例のない速度と精度の実現に貢献し、患者の診断とケアを大幅に改善しました。

高解像度の画像により、より正確な診断が可能になり、データ スループットの高速化により診断が迅速化され、患者の不快感が最小限に抑えられます。また、革新的な技術を使用して、消費電力が少なくコスト効率の高いソリューションを実現する小型のスキャナーを製造することも、すべて半導体技術によって可能になった利点です。

医療画像システムの主要要素

画像取得

画像取得とは、身体または関心領域の内部の物理的プロファイルをキャプチャすることを指します。さまざまなタイプの画像スキャンでは、さまざまな方法を使用してこれらの物理的プロファイルをキャプチャするため、さまざまな物理的特性の検出に重点を置くことができます。たとえば、デジタル放射線撮影 (DR) やコンピューター断層撮影 (CT) では入射光子のエネルギー、陽電子放出断層撮影 (PET) では光子のエネルギーと検出時間、磁気共鳴画像 (MRI) では励起原子から放出される無線周波数信号のパラメータ、超音波検査では音響エコーのパラメータです。違いはあるものの、ほとんどの撮影方法は同じプロセスに従って画像を取得します。まず、物理的品質の識別が行われ、それが電気信号に変換されます。次に、取得した信号が前処理され、最後にデジタル化されます。プロセスの詳細については、下の図を参照してください。

図: 画像取得コンポーネント (出典: Analog Devices)

画像処理

医療画像アプリケーションは、非常に高度で要求の厳しいシステムです。これらは複雑な計算とリアルタイムの画像処理に依存しています。テクノロジーが進歩するにつれて、これらのシステムはより高い解像度、ファイル サイズ、ビット深度を管理することが継続的に求められます。

計算時間を短縮するには、計算能力の高いハードウェアを選択するのが最善の方法だと多くの人が考えています。PCの中央処理装置 (CPU) の処理能力は向上し続けていますが、特定のアプリケーションにとっては最適な選択肢ではない可能性があります。これは、低消費電力と高パフォーマンスを必要とするシステムを設計する場合に特に重要です。

機器のパフォーマンスに影響を与えるハードウェア コンポーネントは他にも多数あります。医療用画像処理に必要なコンピューター ビジョンおよび画像処理アルゴリズム用のハードウェア アクセラレータには、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)、デジタル信号プロセッサ (DSP)、フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、特定用途向け集積回路 (ASIC) などがあります。それぞれの長所と短所を以下の表に示します。

表: 医療システム向け画像処理オプションの比較

ハードウェア アーキテクチャは、増大するパフォーマンス要求に対応するために進化し続けています。CPU、GPU、DSP、FPGA、小型ASICなどのマルチコア設計のさまざまな組み合わせを使用する異種アーキテクチャの人気が高まっています。これにより、さまざまなアーキテクチャを統合し、異種ソリューションに関連するプログラミングの難しさを軽減するという課題が製造元と設計者の両方に生じます。

人工知能

人工知能 (AI) はすでにヘルスケアにプラスの影響を与えており、医療画像も例外ではありません。AIアルゴリズムを適用することで、複雑なデータを解読して簡素化し、診断プロセスを加速および改善することができます。AIの価値と放射線科医および臨床医の専門知識を組み合わせることで、この分野に革命がもたらされるでしょう。

機械学習は、パターンを認識し、統計モデルに基づいて予測を行うことができる数学モデルを開発するためにAIで使用されます。ディープラーニングは、さまざまな層の処理ユニットを備えたニューラル ネットワークに基づく機械学習の領域であり、コンピューター ビジョンや音声認識でよく使用されます。ディープラーニングとは、文字通り大量のデータから複雑なパターンを学習し、最高の認識精度を実現することです。これが、医療用画像処理に適用されるすべてのアルゴリズムで使用されている理由です。診断や治療の進行状況の追跡が容易になります。

図: 人工知能技術を用いたアルツハイマー病の検出 (出典: Subasi 2020)

ストレージ

医療用画像システムは、運用および診断用画像ワークフローのパフォーマンス向上を実現するために、スケーラブルなストレージとデータ保護に大きく依存しています。さらに、今日の医療画像は高解像度であるため、ファイルサイズと容量が飛躍的に増加しており、医療施設にとってストレージは最も重要な課題の1つとなっています。Dell Technologiesによれば、昨年、米国だけで推定6億枚の医療画像が取得されました。このようなボリュームはテクノロジー インフラストラクチャに大きな負荷をかけるため、効果的な管理には積極的な戦略が必要です。一般的に、エッジ ストレージ アーキテクチャとクラウド ストレージ アーキテクチャは、これらのアプリケーションに最適です。

ヘルスケア エコシステムはデジタル テクノロジーに大きく依存しており、デジタル ヘルスまたはヘルス テックと呼ばれることもあります。貴重な患者記録、IoTデバイス、ロボット機器はすべてデジタル化されており、データはクラウドに保存されることがよくあります。これが、医療施設が潜在的なサイバーセキュリティ侵害から身を守ることがこれまでになく必要になっている理由の1つです。

MRIスキャナー、インスリン ポンプなどのIoTベースの機器や、医療施設で使用されるさまざまなオートマトンが攻撃され、致命的な結果を招く可能性があります。ベースラインのセキュリティ対策には以下が含まれます。

•  セキュアブート: ファームウェアの信頼性を保証し、知的財産を保護する
•  データの信頼性: モニターが受信したデータがプローブとモニター間で変更されていないことを保証します。
•  セキュア通信プロトコル (TLS、IPSec): データを安全に (暗号化および認証されて) 他のデバイスやシステムに送信する機能を提供します。

まとめ

テクノロジーの進歩は、医療用画像処理を新たなレベルに引き上げる原動力であり続けています。画像解像度、高精度、新しいコンパクトなデザイン、機械学習、人工知能、IoTを活用したポータブル デバイスにより、世界中で医療の提供方法が変化しつつあります。これらの機能強化により、医療は患者のニーズ、場所、治療に対してよりアクセスしやすく、柔軟になります。

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