血管特に抹消血管に血は届いているのかは誰でも知りたい。血管の途中に妙な形になっていないか、迷走血管がないだろうか、しいては脳梗塞など疾病の前兆はないだろうかなど知りたいことが多い。福井大学が2026.07.29にリリースした文献によると血管の観察は二光子顕微鏡や光シート顕微鏡で見ることは可能だとのこと。
（二光子顕微鏡（二光子励起蛍光顕微鏡）をWEBでは、近赤外線の超短パルスレーザーを使い、生きた組織の深い場所を高解像度で観察できる特殊な蛍光顕微鏡です。脳の神経回路や生体内の細胞活動を、生きた状態のままリアルタイムで調べる研究に広く使われています」と紹介）。 だが、画像が鮮明でないことから高度の専門家の解析が必要と文献の動機目的で紹介がある。
福井大学がリリースした文献タイトルは「血管の複雑な形をAIで自動測定する新ツールを開発 ―専門家なみの精度で、大量の顕微鏡画像を高速に解析―」
早速、結果と概要を引用する
AI(深層学習)(注 1)と画像処理、グラフ理論を組み合わせて、顕微鏡画像から血管の形を自動で計測するソフトウェア「PAVSAT(パブサット)を開発した。
- PAVSAT は曲がった血管や太さの違いまで正確に捉え、専門家の手作業に近い精度で、はるかに速く大量の画像を解析できる。
- 誰でも使えるオープンソース(注 3)のソフトウェアとして公開しており、血管の発生、がん、脳血管など幅広い研究への活用が期待される。
ここで感心したことと期待したのは
⭐️ 物体検出から、中心線抽出・幾何計測、そしてグラフ理論によるネットワーク化へと繋げる設計は、非常に洗練されていて美しい
⭐️ 誰でも使えるオープンソースのソフトウェアとして公開誰でも利用できる
⭐️ 開発者が学生であること。 昔の大学は学生の成果は教授だけの成果としていたが、その態度をとっていないこと
⭐️ 今後、このソフトが３Dから４Dにステップアップすることで、より多くの疾病の状況が解明されると期待できる。
⭐️ 血管の構造（太さ、曲がり、節点）が数値化（グラフ化）されたということは、物理シミュレーションとの相性が抜群に良くなったことを意味しPAVSATが出力したネットワーク構造をそのまま流体解析（CFD）モデルに投入することで、「この複雑ながん血管の中で、どこに血液（あるいは抗がん剤）が届きにくいか」をデジタル上で再現・予測することが可能になる。
以上のようにAiが医療分野に強い専門補助者が参加したことは歓迎される。
また東京科学大などが2025.08.06にリリースした「研修医の約4割が診療現場で生成AIを活用 利用者はAIの限界や倫理的課題への理解が高く、望ましい診療行動との関連も確認」もAiが医療現場で頼りになる相棒化していることを示している。今後もこの傾向は続くであろう。そのことが診察の精度向上、治療、創薬の精度・開発速度に向上することに期待したい。