新たなAIプラットフォームとなる読影ビューワ
「SYNAPSE SAI viewer」

富士フイルムでは，FCRの開発を嚆矢として，「SYNAPSE PACS」，医用画像処理ワークステーション「SYNAPSE VINCENT」など，先進の画像処理，画像認識技術を生かしさまざまな製品やシステムを開発してきた。人工知能（AI）技術を用いた開発についても，RSNA2017でいち早くその方向性を示し，2018年の国際医用画像総合展（ITEM）では，メディカル領域におけるAI技術について“REiLI（レイリ）”のブランド名で展開していくことを発表した。そして，放射線科向けの新たなAIプラットフォームとして，昨年のITEM2019で発表されたのが読影ビューワ「SYNAPSE SAI viewer」である。

SYNAPSE SAI viewerは，検査リストの改良や画面レイアウトなどの基本的な読影機能や，2Dと3D表示（VR，MIP，MPR）を組み合わせた表示，レポートシステムとのシームレスな連携などの読影ビューワとしての機能が強化されている。その上で，AI技術を活用して自社開発した画像診断ワークフロー支援機能を搭載する。当初のバージョンで搭載されたのは，1) 臓器抽出機能およびラベリング機能，2) 骨経時サブトラクション機能，3) Virtual Thin Slice（バーチャル シン スライス）機能である。富士フイルムでは，AI技術を用いた機能の開発に継続的に取り組んでおり，今後も新たなアプリケーションとして追加される予定だ。また，パートナー企業のAI技術についても追加で提供することが発表されている。

〈臓器抽出機能およびラベリング機能〉
CT画像から，肝臓，腎臓，脾臓などの臓器構造を自動で抽出する。また，頸椎，胸椎，腰椎，肋骨を自動抽出して“骨番号”を自動的に付与して，CT画像の上に表示する。

〈骨経時サブトラクション機能〉
同一患者のCTの過去画像と今回画像の骨構造の位置合わせを行い，CT値の変化を経時的に可視化する。

〈Virtual Thin Slice機能〉
CT画像のスライス厚5mm程度の“Thickスライス”から，スライス厚1mm程度の“Thinスライス”を仮想的に生成する。これによって画像再構成によって作成される3D画像の画質の向上が可能になる。

（文責・編集部）