超音波画像はリアルタイムかつ低コストであるため、血管注射や低侵襲手術のナビゲーションで広く用いられている。しかし、軟部組織のコントラストが低く、微細な血管の境界を明確に捉えることが困難であり、誤穿刺による合併症のリスクが課題となっていた。これに対し、中国の広州医科大学などの研究チームは、高解像度な光音響イメージングとAIを融合させ、超音波画像上の血管を正確に強調・抽出する新たなフレームワークを発表した。同研究はBiomedical Optics Expressに掲載されている。 本研究では、光音響イメージングで得られる高コントラストな血管画像を教師データとして活用し、超音波画像から血管を検出・領域分割する深層学習ネッ
血管の超音波画像、光音響イメージングとAIの融合で正確性を向上へ
