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予防・診断・治療薬開発に貢献しパンデミックを防ぐ
SARS-Cov-2に代表される変異速度のはやいウイルスについては、変異を起こす度に変異部位を特定し、新しく診断キットやワクチン、治療薬を開発し、その効果の検証をする必要がある。変異パターンを事前に予測することができれば、新変異に対応する診断薬や治療薬を前もって準備することができ、変異が起こった後すぐに診断薬や治療薬を適用できる。発明者はSARS-Cov-2ゲノムを網羅的に解析し、遺伝子変異の可視化を経て変異の頻発サイトを発見するに至った[1]。本発明は、ウイルスゲノム配列中の特定部位の変異発生確率を評価する機械学習により、変異発生を予測するプログラムを提供するものである。
歯槽骨形態の経時的な変化を定量化・可視化へ
歯槽骨の吸収を引き起こす歯周炎は、成人のほとんどが罹患しており、進行すると歯を失う原因となる。近年は歯科用ConeBeamCTが普及し、歯槽骨の形態を3次元的に確認可能となっている。しかし、ほとんどの場合は視覚的に定性的な形態評価が行われるのみで、経時的に微細な形態変化を検出したり、その変化量を定量的に自動解析する方法は無かった。 本発明は、任意の歯の歯根部分のみの形態情報を利用して精密な位置合わせを行うことで、その周囲骨形態変化の可視化と定量化を可能とするものである。 右側の図Aは同一患者の撮影時期の異なる歯槽骨CT画像であるが、2年間で骨が吸収された部位（矢印）およびその吸収量を一目で確認することは困難である。本発明のプログラムを用いて十秒程度の半自動解析を実施することで、吸収された骨を赤く表示（図B）するとともに、骨吸収量（体積）を算出することが可能である。また、図Ｃに示す様に、解析対象歯の歯根表面を、現在も骨に覆われている部位（緑）と、吸収により骨が失われた部位（赤）に色分け表示することも可能である。
曲線状地形を見やすく表示！河川・道路・水路・海岸線等の管理に役立つプログラム！
地形を把握する手段として、UAVによる写真測量から得られた点群データを処理し、オルソモザイク画像や、鳥瞰図、三次元モデルなどの作成が行われている。しかし、河川や道路、水路、海岸線等の曲線状地形においては、これらの作成したモデルがそのまま曲線状に表示されるため、曲線状地形やその周辺地域の全体像を把握しづらい。 本技術は、曲線状地形を視覚的に把握しやすくすることができる手法、及びプログラムを提供する。具体的には、以下の特徴を有する。 ◆三次元点群から断面を自動抽出 ◆曲線状地形を直線的に配列することで、全体像を見やすく表示 ◆複数時期の地形の変化を比較可能 ◆対象地形の横断面・縦断面の標高を取得 ◆季節ごとの周辺環境（植生など）の変化を表示
医用画像のデノイズと軽量化ができる新しいU-net処理
Unetは医用画像のセグメンテーション用に開発されたネットワークでありデノイズ処理に活用されてきたが容量が大きく、近年のスマート医療で想定されるような画像転送による遠隔診断への活用の障壁となっていた。 本発明の「LWBNA-unet」は効率と計算リソースの削減に焦点を当てて設計され、従来のUnetモデルと比べ約10倍の軽量化に成功した。LWBNA-Unetは、チャネル幅を変えることによってチャネルを通る情報の流れを制御するのと同様に、チャネルの数が徐々に減少するチャネル制御を行うことで、画像内の不要な特徴の識別能が向上し、複雑でノイズの多い画像を含む医用画像の特徴を正確に捉えることを可能とした。また本手法は、画像内の解剖学的または病理学的な特徴を識別しセグメント化するだけでなく、異なる疾患カテゴリに分類することができることから、疾患の検出と分類のための学習が可能である。したがって、従来のUnetやDeepLabv3+などと比較して、同一条件下で繰り返しトレーニングを行うことで、その再現性と精度が強化されることが示され、医療画像の解析において非常に有用である。
地図アプリ上に1km2毎のピンポイント表示
寒中コンクリート工事では、養生温度が低いとセメントの水和反応が遅延し、強度低下の恐れがある。そのためJASS5に寒中期間が定められているが、主要都市に目安を示すにとどまり、工事を行う地点ごとに現実に必要な期間を正確に適用できていない恐れがある。 本発明は、上記の適用期間を1km2の格子状に推定し、地図アプリ上に色分けして表示するプログラムであり、適用期間の判定作業の効率化、施工計画の合理化（コスト減）に効果的である。
患部の位置・形状の変動を予測し、患部への正確かつ連続的な放射線照射を可能とする
■東北大学技術のご紹介：T08-048 癌の放射線治療は、特に病期・病態が早期の場合は根治治療の重要な選択肢である。短時間で大線量を照射して高い治療効果を得るべく、動体追跡放射線治療(RTRT)装置やマルチリーフコリメータ(MLC)が開発されている。本発明は呼吸などによる患部の位置・形状の変動を予測し、患部への正確で連続的な追跡照射を可能とする技術に関する。
躁状態またはうつ状態を予測し治療を支援する
躁状態とうつ状態を繰り返す双極症の治療は、罹患者が自身の気分の浮き沈みを自覚して、生活が不規則にならないよう気を付けることが重要である。特に軽い躁状態は、疾患の完治との区別がつきにくく治療の中断につながりかねないことから自覚することがより重要となるが、躁状態を自覚することは通常困難である。気分の状態を自覚するために、治療の一環として罹患者が活動や睡眠を自ら記録するセルフモニタリングが実施されている。しかしながら、セルフモニタリングは記録の手間がかかるとともに、記載内容が主観により左右されることから効果は限定的である。 本発明は、罹患者から自動で得られる活動量等の情報と機械学習アルゴリズムの組み合わせにより、罹患者の現在の気分の客観評価と将来の気分の予測を行うプログラムに関する。本発明により、罹患者の負担を減らしながら精度よく気分の評価と予測を行うことができ、双極症の適切な治療および再燃の予防が可能となる。
調整者の労力を軽減する
■東北大学技術のご紹介：T19-009 近年、医療現場で放射線治療計画を作成する際、非剛体画像レジストレーション技術(DIR)が使われている。DIRの精度は、DIRによる変形後の画像と撮像によって得られた画像との違いの小ささで評価される。これを評価するために、２つの画像間に共通するポイント（landmark point）を見出して比較する。しかしながら、DIRによる変形は非剛体な変形であるため、画像に写る像の頂点間の距離や 頂点の角度等、各位置の相対的な位置関係が必ずしも保存されない。そのため、調整者が経験に基づき判断する必要があり、調整者に対する負担が大きいという課題があった。 この課題を解決するために、発明者らは、腫瘍と臓器を模擬するロッドを挿入可能なファントム及び、このファントムを用いたDIRの精度検証を行うアルゴリズムの開発を行い、本発明を完成させた。 本発明のファントムではロッドを入れ替えることで容易に様々な形状変化を再現できることに加えて、医用画像取得時の位置情報を応用することで何千点ものlandmark pointを自動で設定でき、DIR精 度評価をすべて自動化できる。
画像変形技術を用いた線量合算の精度評価が可能
■東北大学技術のご紹介（T16-069） 近年、がん患部の位置を正確に把握し、ピンポイントで放射線を照射できる放射線照射装置の開発が進み、高精度な治療を行うことが可能になった。その治療計画の作成には、４D－CT等で得られた画像 を用いた位置合わせである非剛体レジストレーション（DIR）が使用されることが多い。今後もDIRの使用拡大が予想されるが、DIRの結果得られる画像の精度及び、計算される合算線量の精度には議論の余 地がある。 上記課題を解決するために、発明者らは、あたかも患者の臓器のように複雑な動きが可能で、アクリル製マーカーや線量計を挿入可能な動体可変型ファントムを考案した。 本発明により、画像変形技術を用いた合算線量分布の評価が可能となる。治療計画を再作成する症例や、過去と現在の治療で一部照射野が重複するような症例で、正確な線量分布評価が可能となる。こ れらの効果により、治療成績の向上及び副作用の低減が期待される。
