医療機器の高性能化に伴う画像処理技術にチャレンジするフリーエンジニアの体験談

医療画像処理とは

MRI、CT、PETなどから得られる医療画像を3次元処理できるようにします。これらの画像処理は機器の高性能化に伴って膨大なデータ処理が必要になり、もともと用いられてきた専用演算器では処理するのが難しくなっています。どのようなパラメータで撮影され、どのような目的で生成されたのかを把握しなければなりません。加えて、画像に詳しくない医師もいるのでプロジェクトチームに専門的な知識のある人を迎えるなどして、画像の意味を知った上で適切な判断ができる事が必要になります。例えば画像データ処理の最適化をしたい場合、このような画像データ処理が一般的に並列処理に向いていることから、Cell/B.E.の持つ高速な浮動小数点演算能力を生かすことが考えられます。これにより短時間で大量の画像を処理することができ、専用演算器では難しかった高度な画像処理を行うことが可能になるのです。画像の再構成には複数の方法があるので、そのときの目標、機器などから最適なものを選んでいかなければなりません。CTの画像処理ではFiltered Back Projection（FBP）が主流ですが、最近では被ばく低減を目的としたHybrid Iterative Reconstruction（Hybrid IR）も良く用いられるようになってきています。トレンドや人体への影響が少ないという点も考慮していかなければなりません。医療分野では欠かせない作業であり、一般のPCで使えるような画像処理ソフトウェアも提供されてきています。それをエンジニアが携わって仕事をするという意味を考えながら取り組みたいものです。

体験談

参加したプロジェクトはCell/B.E.を用いて医療機器の高性能化を実現することで、社会に貢献することを目標としています。リアルタイムに処理する必要がある画像は特にCell/B.E.向けで、最適化の効果が大きく現れるからです。それに向けて、画像処理を大学で研究してきた人やコンピュータサイエンスに詳しい人、 高い専門性を持って仕事してきたプログラマなど様々な人が集まったプロジェクトチームで、それぞれの専門性を生かして仕事をしています。医療機器向けの画像処理ソフトウェアには高い品質が求められ、様々なテストを繰り返し品質を確保していく作業が必要になります。 例えば想定されるパターンを総当たりでテスト入力し出力画像が正しいことを確かめたり、出力画像に生じている誤差がどこで発生したのかを追究したりなど、 非常に時間が掛かります。そのため苦労する面もありますが品質向上には欠かせない作業なので、エンジニアとしては挑戦しがいがあります。効果が目に見える楽しい仕事です。このプロジェクトでは、計算アルゴリズムの理論値を見積もって最適化を目指していますが、一つ一つの計算サイクルを無駄にせずほぼ理論値通りにできた時には、自分の仕事に自信を持つことができました。 自分が関わった医療機器が製品として世に出ることに大きな責任とやりがいを感じることができます。医療機器開発の現場で、フリーエンジニアで働くなら【レバテックフリーランス】がおすすめです。