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CTスキャンはより速く、より安全にそしてよりスマートに

CTスキャンはすべての病院で重要な診断ツールです。スキャンにより、骨折から腫瘍までの問題をすばやく特定できるため、治療が大幅に改善されます。 しかし、それはCTスキャンが完全に安全であるという意味ではありません。 患者はCTスキャンが癌につながる可能性があることを心配しており、これを心配するのは間違いとは言えません。この検査方法にはリスクがあるからです。しかし、医療イノベーターは検査をより安全にするために取り組んでいます。

 

CTスキャンの仕組み

コンピュータ断層撮影スキャン(CTスキャン)はきれいに配列されたX線源を回転させることで、複数の角度から画像を得ています。CTソフトウェアは、これらの画像を組み合わせて「スライス」を作成します。これは、患者の体の一部の断面表現です。この画像は、腫瘍や病変など、従来のX線では見逃される可能性のあるものを示しています。

患者の視点から見ると、CTスキャンとはCT装置のトンネルに滑り込む機械化された担架の上に横たわることを意味します。それははるかに大きなMRIに比べると適度に快適で、特に騒々しいわけではありません。

また、時にCTスキャンの品質を向上させるために、患者は造影剤を摂取する必要があります。たとえば、胃の検査では、患者はバリウム溶液を飲む必要が、心血管スキャンの場合、静脈内注射によってヨウ素ベースの薬剤を必要とする場合があります。

CTスキャンは非常に一般的になっています。米国では毎年1000人中276人の割合で実行されています。これは、CTが特定の種類の診査手術の必要性をなくすことができるという大きな利点によるものです。

しかし、それはCTスキャンがこれ以上良くなることはない、または現在の技術に問題がないということではありません。

 

CTスキャンの問題点

CTスキャンの管理には時折問題があります。患者はじっと横になっている必要があり、これは子供や閉所恐怖症の人にとっては問題です。

一部の患者は、画像構築に必要な造影剤にも問題があります。患者の5~8%が染料に対してアレルギー反応を示し、非常に深刻な場合もあります。

しかし、最大の懸念は放射線です。 CTスキャンは、患者のDNAに損傷を与える危険性のある量の電離放射線を患者に当てます。運が悪ければ、長年の使用で発がんの危険性があります。

電離放射線は、ラドンガスのように石から出るものからビッグバンから残された宇宙線まで、いたるところにあることに注意することが重要です。この自然からの放射線で、典型的なCTスキャンで線量を測定するための基準を考えています。

メイヨークリニックによる研究では、さまざまなタイプのCTスキャンを調べ、普段自然から受ける放射線と同等の線量を蓄積するのにかかる時間を推定しています。

  • 副鼻腔スキャン= 2か月の通常の放射線
  • ヘッドスキャン= 8か月
  • 胸部スキャン= 2年
  • 腹部と骨盤のスキャン= 10年

これは、誰かが腹部のCTスキャンを4回行った場合、40年分の自然界の放射線を受けることを意味します。

しかし、正確な健康リスクを定量化することは困難です。電離放射線はミリシーベルト(mSv)で測定され、ほとんどのがん研究データは1000mSv以上の線量を調べています。典型的なCTスキャンは約2-10mSvを含みます。

しかし、確かなことが1つあります。それは、放射線量が多いほど、リスクが大きくなるということです。被曝を減らすことができれば、患者はリスクを心配することなく、生涯にわたって複数のCTスキャンを行うことができます。

CTスキャンの改善状況

開発者たちは、放射線を最小限に抑えるか、CTスキャンプロセスを改善することで、リスクを軽減するために懸命に取り組んでいます。

 

放射線量を減らすための標的ビームレット

私たちの現在の技術では、CTスキャンは電離放射線を広角で放出するX線管を使用します。放射線技師が十分な情報を得るまで線源は動き回り、同じエネルギーを繰り返し放出します。

UCL (University College London)のAチームは、より少ない放射線でスキャンする革新的なソリューションを考案しました。彼らのモデルは、X線管の上に放射線遮断マスクを配置する所が特徴です。このマスクには、放射の集束ビームまたはビームレットが通過できるいくつかの小さな隙間があります。慎重に制御することで、チームはこれらのビームレットをサイクロン運動パターンで動かし、領域全体が確実に照射されるようにすることができます。

ビームレットはX線ビームよりもはるかに放射性が低いです。また、非常に薄いため、スキャンしたい正確な領域に焦点を合わせることができます。その結果、患者の放射線量がはるかに少なく、より鮮明な画像が得られます。

UCLチームがPhysicalReview Appliedで好評の論文を発表したこの手法は、まだ開発段階ですが、やがてこの技術によって放射線量を数桁減らす可能性があり、より頻繁なスキャンが可能になります。

 

AIによる低コストへの可能性

CTスキャンは、多数の個別のX線を撮影し、それらを詳細な画像に合成することで機能します。撮影するX線が多いほど、画質は向上しますが、これがはるかに高い線量の放射線を伴う理由です。十分な品質を得るには、多くの画像を撮影する必要があるのです。

しかし、より少ない画像を撮影し、デジタルツールを使用して空白を埋める方法があったとしたらどうでしょうか。 これはまさにレンセラー工科大学の研究チームが採用したアプローチです。彼らのモデルは、高度な機械学習フレームワークを使用してCT画像を分析し、ノイズを除去して、高解像度の結果を作成します。

機械学習は、統計分析を使用してパターンを見つける人工知能の一分野です。 基本的に、機械学習アルゴリズムは、膨大なデータセットに対して何百万ものテストを実行し、その結果から「学習」します。 これまでは、ノイズと重要な異常を推測するのが難しく、CT画像を人為的に鮮明にする試みは失敗していました。ただし、レンセラーチームは有望な結果を報告しており、AIを活用した画像の強化は、肯定的な結果を示しています。 その結果、CTオペレーターはより少ないコストでより多くのことを実行できるシステムになり、 限られた数の画像を撮影し、AIを使用して空白を埋めることができます。 これにより、患者の放射線量を減らしながら、検査をより迅速かつ安価に行うことができます。

ブロックチェーンによるより良い共有とストレージ

CTスキャンは、他のハイテク画像構築システムと同様に、非常にデータ集約的である可能性があります。いくつかのデータは、米国が2020年だけで35ゼタバイトの画像データを生成することを示唆しています。これだけの情報を保存するのは困難ですし、別の場所に送信することは、さらに大きな課題です。

適切なインフラが整っていないと一部の臨床医は古いスキャンにアクセスできない、ということに気付く場合があります。これにより、新しいスキャンを注文してしまい、患者をより多くの放射線にさらします。

1つの解決策は、ビットコインのような暗号通貨に関連するテクノロジーであるブロックチェーンです。ブロックチェーンは、医療情報を含むあらゆる種類のデータの暗号化された分散ストレージを提供します。ブロックチェーンで画像データを管理することにより、医療提供者はデータの保存または共有に関する問題を克服できます。

CTスキャン用のブロックチェーンソリューションをすでに提供している企業がいくつかあります。 DeepRadiologyは、コラボレーションを強化するAIを活用したブロックチェーンソリューションを開発した放射線専門医療会社です。一方、Medical Diagnostic Webは、ブロックチェーンを使用して、画像スペシャリストの分散型マーケットプレイスを作成しています。他の企業は、ブロックチェーンベースの医用画像を日常生活の一部にするために取り組んでいます。

 

ナノ粒子による造影剤の進化

造影剤投与は、特に胃腸および心臓血管のスキャンにおいて、CTスキャンの重要なことです。ただし、2つの大きな問題があります。一つはアレルギー反応、もう一つは尿としてすぐに体外に出てしまうという点です。

1つの代替手段は、造影剤としてナノ粒子を使用することです。ナノ粒子とは、X線に反応する非常に小さな重金属のことです。これがアレルギー反応を引き起こすことはめったになく、さらに血流中に長く留まる傾向があります。

いくつかの研究は、金、酸化鉄、および量子ドットとして知られる小さな半導体結晶で作られたナノ粒子の驚くほど良い結果を示しています。次の課題は、ナノ粒子を大規模に製造する方法を理解することです。

ナノ粒子アプローチのもう1つの利点は、一度に複数のCTスキャンを実行できることです。粒子ごとに密度が異なるため、CT画像で簡単に区別できます。したがって、放射線技師は、それぞれに異なるナノ粒子を含む2回分の造影剤を患者に与えてから、1回のスキャンを実行することができます。これにより、2つの別々のスキャンを実行する必要がなくなります。

 

医用画像の未来

CTスキャンは世界で最も人気のある診断ツールの1つであり、近い将来、そのことに異議を唱えるものはないでしょう。

代わりに、画像構築はよりスマートで高速な作業を求めるものになり、それにはAIとブロックチェーンが大きな役割を果たします。 2020年、パンデミックの最中に、中国の研究者は胸部スキャンからCovid-19を検出できるAIを開発しました。これにより、彼らはより速く動き、より速い治療を施し、他の患者から隔離することができました。

最終的には、画像が比較的少ない患者について多くのことを伝えることができるシステムを構築することが目標です。つまり、より高速で効率的なシステムを意味します。それはまた、患者が放射線のリスクについて心配することがはるかに少なくなることを意味します。

 

 

#CTスキャン #AI #ブロックチェーン #医療技術

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