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医用画像処理

医用画像処理は、人体から得られた画像データをコンピューターで扱い、見やすくしたり解析したりする技術です。X線、CT、MRI、超音波、眼底写真や光干渉断層撮影（OCT）など、さまざまな検査画像を対象にします。画像のノイズを減らしたり、特定の構造を自動で抽出したり、病変の大きさや形を定量化したりすることで、医師の判断を助けます。これにより診断の精度が上がり、病気の早期発見や治療効果の評価が容易になります。 近年は機械学習や人工知能を組み合わせることで、自動検出や予後予測の性能が向上しています。手作業では時間がかかる作業を短縮し、医療資源の有効利用にもつながります。ただし、アルゴリズムの正確さや偏り、患者データのプライバシー保護といった課題もあります。実臨床で安全に使うためには厳密な検証と運用ルールが必要です。正しく運用されれば、診断のスピードと信頼性を高め、患者の治療や経過観察を改善する力があります。