ラジオミクス

概要

ラジオミクスは、デジタル医用画像を解析可能な高次元の定量データへ変換し、そのデータを体系的に解析して臨床判断を支援する手法である。Radiology誌の総説は、生体画像が病態生理を反映した情報を含むという考えを出発点とすると述べ、画像を目視解釈のためだけの「絵」として扱う従来の実務と対比している。

技術的な要点

同総説は処理の流れを、画像取得、予後情報を持つ可能性のある領域の同定、セグメンテーション、特徴量の抽出、データベースへの蓄積、データマイニングという6段階に整理している。特徴量は二つに大別される。ひとつは大きさ、形状、造影パターンなど放射線科医の記述語に対応するセマンティック特徴であり、もうひとつは、通常の読影用語には現れない数学的に導出されるアグノスティック特徴で、ヒストグラムに基づく一次統計量、テクスチャを表す二次統計量、より高次の変換によって得られる量を含む。

産業での位置づけ

抽出した特徴量に機械学習を適用し、病変の良悪性の推定や予後の予測を行うソフトウェアが実用化されている。撮像条件、再構成パラメータ、セグメンテーション手法の違いが特徴量の再現性に影響するため、算出手順の標準化が臨床導入の前提となる。