ISSN 2189-3047

Communication of the Imaging Group of the JSRT

画像通信2018 年 4 月
Vol.41 No.1(通巻 80）☆ 第 82 回画像部会 『「散乱線除去の基礎の基礎」－グリッドと仮想グリッド処理，この似て非なるもの－』
Educational Lecture「散乱Ｘ線克服への道のり」
大阪急性期・総合医療センター医療技術部 船橋 正夫
Intellectual Discussion
1．「散乱線除去用グリッドと仮想グリッド処理，これだけ違う画像形成のメカニズム」
名古屋市立大学病院 東出 了
2．「グリッドの性能評価」
株式会社三田屋製作所 横内 悟朗
3．「仮想グリッド処理の性能評価におけるこれまでの取り組み」
東海大学医学部付属八王子病院 放射線技術科 由地 良太郎
4．「仮想グリッド処理の臨床評価と今後の課題」
奈良県立医科大学附属病院 中央放射線部 中前 光弘☆ 技術紹介：①「Virtual Grid 技術について」
富士フイルムメディカル株式会社 網本 直也②「散乱線低減処理における 画質改善の仕組み」
キヤノンライフケアソリューションズ（株） 向笠 恭司③「散乱線補正ソフト「Intelligent-Grid」について」
コニカミノルタ（株）ヘルスケア事業本部 伊藤 良平④「グリッドレス撮影機構‘SkyFlow Plus’について」株式会社 フィリップス・ジャパン 藤岡 泰祐☆ 読者のページ：①「第 38 回医用画像処理プログラミングセミナーを受講して」
近畿大学医学部堺病院放射線部 北口 茂聖
大阪大学医学部附属病院医療技術部 土谷 崇史②「医用画像処理プログラミングセミナーに参加して」☆ 入門講座：「空間フィルタの基礎」
北里大学メディカルセンター 今花 仁人
立命館大学理工学部 中山 良平☆ 専門講座：「判別器と深層学習」☆ ソフトウェア紹介：「放射線技術に関する自作ソフトウェアの紹介」
元藤田保健衛生大学医療科学部放射線学科 加藤 秀起☆温故知新 ～過去の教えから学ぶ～：「温故知新 ～過去の教えから学ぶ～その１ X 線グリッドのやさしい理解」
画像部会長 白石 順二☆ 大学/研究室/研究会紹介：①「I ♡ DR」
関東 DR 研究会代表幹事 市立甲府病院 中島 正弘②「東京支部 画像研究班の紹介」
国立がん研究センター中央病院 池野 直哉③「DR 連合フォーラムの紹介」
名古屋市立大学病院中央放射線部 國友 博史☆ 国際会議案内・報告：①「RSNA2017 参加報告」
鳥取大学医学部附属病院放射線部 福井 亮平②「国際光工学会（SPIE）Medical Imaging 2018 に参加発表して」
北里大学メディカルセンター放射線部 柳田 智
☆ 画像部会 HP「研究情報サイトの紹介」
岐阜大学教育学部技術教育講座 福岡 大輔☆ 標準ディジタル画像データベース(胸部腫瘤陰影像)の紹介☆ 平成 29 年度事業報告・平成 30 年度事業計画☆ 画像部会入会案内

公益社団法人 日本放射線技術学会

画 像 部 会JAPANESE
SOCIETY
OF
RADIOLOGICALTECHNOLOGY

第 84 回 画像部会予告
日時：2018 年 10 月 4 日(木)～6 日（土）の第 46 回日本放射線技術学会秋季学術大会期間中 予定

会

場：仙台国際センター（仙台市）

内容：「臨床画像評価の原点：胸部単純 X 線像で研究しよう！(仮題）」

臨床画像評価セミナーの開催予定
第 5 回臨床画像評価セミナー

平成 30 年 7 月 21 日（土），22 日（日）会場：国立がん研究センター中央病院

ＤＲ（ディジタルラジオグラフィ）セミナーの開催予定
第 19 回 DR セミナー

平成 30 年 8 月 25 日（土）,26 日（日）会場：小倉記念病院

ROC セミナーの開催予定
第 10 回 ROC セミナー

平成 30 年 4 月 21 日（土），22 日（日） 会場：札幌医科大学

画像部会委員 氏名・所属・電子メール
白石 順二 （画像部会長）
熊本大学大学院生命科学研究部

j2s@kumamoto-u.ac.jp

東北大学病院診療技術部放射線部門

onodera@rad.hosp.tohoku.ac.jp

岐阜医療科学大学保健科学部放射線技術学科

shinohara@u-gifu-ms.ac.jp

田中 利恵

金沢大学医薬保健研究域保健学系

rie44@mhs.mp.kanazawa-u.ac.jp

東出了

名古屋市立大学病院中央放射線部

raryo@med.nagoya-cu.ac.jp

福岡大輔

岐阜大学教育学部技術教育講座

dfukuoka@gifu-u.ac.jp

柳田智

北里大学メディカルセンター

yanagita@insti.kitasato-u.ac.jp

広島国際大学保健医療学部

m-yamamo@hs.hirokoku-u.ac.jp

小野寺
篠原

崇

範光

山本 めぐみ

画像部会についてご意見やご希望等がありましたらご連絡ください.
画像部会に関する情報は，以下の web ページをご利用ください.
日本放射線技術学会： http://www.jsrt.or.jp
画

像

部

会

： http://imgcom.jsrt.or.jp

第 83 回画像部会プログラム
日 時：2018 年 4 月 13 日（金）16:00～18:00
会 場：パシフィコ横浜 会議センター 502 室
1． Educational Lecture：「散乱線克服への取り組み」
大阪府立急性期総合医療センター 船橋

正夫

司会 熊本大学大学院 白石 順二
2． Intellectual Discussion：「散乱線除去の基礎の基礎 ―グリッドと仮想グリッド処理，この似て非なるもの―」
司会 北里大学メディカルセンター 柳田 智
東北大学病院 小野寺 崇
1．散乱線除去用グリッドと仮想グリッド処理，これだけ違う画像形成のメカニズム
名古屋市立大学病院 東出 了
2．グリッドの性能評価

株式会社三田屋製作所 横内 悟朗

3．メーカ別，仮想グリッド処理による画質改善の仕組み
富士フイルムメディカル Virtual Grid

富士フイルムメディカル(株) 網本 直也

キヤノンライフケアソリューションズ Scatter Correction
キヤノンライフケアソリューションズ(株) 向笠 恭司
コニカミノルタジャパン Intelligent Grid

コニカミノルタ(株) 伊藤 良平

フィリップス Sky Flow Plus

フィリップス・ジャパン(株) 藤岡 泰祐

4．仮想グリッド処理の性能評価におけるこれまでの取り組み
東海大学医学部付属八王子病院 由地良 太郎
5．仮想グリッド処理の臨床評価と今後の課題

奈良県立医科大学附属病院 中前 光弘

各種セミナーのご案内
・専門部会講座 （画像） 入門編「空間フィルタの基礎」

4 月 13 日（金）8：00～8：45 会場 502
北里大学メディカルセンター

・専門部会講座 （画像） 入門編「判別器と深層学習」

4 月 15 日（日） 8：00～8：45 会場 501
立命館大学 中山 良平

今花 仁人

Educational Lecture

散乱Ｘ線克服への道のり
大阪急性期・総合医療センター医療技術部
1.

船橋 正夫

はじめに

「理想的な X 線画像」というとき，我々は受光系機器の性能を想像しがちであるが，本質的には散乱 X
線（以下散乱線）の影響が小さいということが原点にある．現実の臨床 X 線写真において，散乱線が全くない画像を得ることは困難であり，X 線グリッド（以後グリッド）を用いてもなお散乱線は X 線画像に影響を及ぼしている．近年臨床応用が開始された「散乱線補正」または「散乱線除去」と呼ばれる画像処理
は，グリッドを用いることなく散乱線の影響を減弱させた画像を作成でき，画期的な処理として急速に普及しつつある 1)－4）．
さて，そもそも散乱線やグリッドというものの性質について，私たちはどれほどの知見を持っているのだろう．グリッド密度やグリッド比についてもその定義（JIS 規格）は示されているが，実際の性能については，アナログ撮影システム（Screen/Film）時代に検討されて以来論じたものは少ない 5)－10)．すでに
水や空気のように“在って当り前の存在”という認識になっている．本稿では散乱線除去処理の臨床導入のために行った簡単で基本的な実験の中から，X 線画像や画像処理について見えてくるものについて述べる．それは，私たちが散乱線や X 線グリッドについて如何に知らなかったかを実感した過程でもあった．
散乱線に関するおさらいとして読んで頂ければ幸甚である．

2.

散乱線とは
放射線が物質を透過するときに，物質を構成する原子と相互作用することにより散乱Ｘ線が発生す

る．Ｘ線光子やγ線光子と物質の相互作用には，干渉散乱(coherent scattering），光電吸収(photoelectric absorption)，コンプトン散乱(Compton scattering)，電子対生成(pairproduction)，光核反応(photonuclear reaction)の 5 種類がある（図１）．コンプトン散乱は入射光子のエネルギーの一部を軌道電子に与え，軌道電子を電離で反跳電子として放出し，その残ったエネルギ
ー持って散乱光子が飛び出す現象である．一般撮影など診断用 X 線領域でおこる相互作用は干渉散乱とコンプトン散乱であり，10MeV 以上のエネルギー領域では，干渉散乱の発生確率は約 1/10 と言われており，散乱光子のエネルギーも低く画像などに及ぼす影響は比較的少ない 11)12)．

3.

散乱線含有率と被写体との関係
散乱線の性質を把握するための指標として散乱線含有率が用いられる．鉛ディスク法 13）を用いて求めた散乱線含有率と照射野面積，被写体（アクリル）厚の関係を示す（図 2）．散乱線含有率は被写体厚が増加するにしたがって指数（対数）関数的に増加し，また，照射野が広くなるにつれて含有率は上昇す
る．特に被写体厚が厚くなるに従い照射野ごとの散乱線含有率の差は大きくなる傾向に有り，大きな被写体ほど照射野を絞り込む効果が大きいことがわかる．

1

図１放射線と物質の相互作用：文献 11)12)より作図

図２散乱線含有率と被写体厚の関係

これらの実験結果から，散乱線が被写体厚と照射野の関数であり，言い換えると被写体を透過する体積に強い影響を受けることがわかる．
被写体厚ごとの散乱線含有率がわかると，直接線含有率は簡単に求めることが出来る（図３）．被写体厚を変化させて撮影した画像データに対し，被写体厚ごとの直接線含有率を掛け合わせることで，散乱線がなかった場合の画像（直接線〔1 次線〕のみの画像）をシミュレーションできる．実際にグリッド（6：1，34 本/cm）を使用した場合のコントラスト改善と比較した（図４）．直接線含有率を係数としてピクセル単位に処理することで，コントラストのシミュレーションは可能であることが推測された．

図３

散乱線含有率と直接線含有率の関係

図４ コントラスト改善のシミュレーション

2

4.

散乱線を除去するための手法
従来，散乱線を除去するための手法として，グリッドやグレーデル法が用いられてきた．臨床上，この２つの手法がどの程度の散乱線除去能力を持つのかを把握することは重要である．
4.1

グリッドの線量透過率

３種類（6：1/34 本，8：1/60 本，8：1/40 本）のグリッドについて，被写体厚 20cm で管電圧を 60ｋ
V から 120ｋV まで変化させて，グリッドがない場合の透過線量とグリッド使用時の透過線量を比較し線量透過率を求めた（図５）．同様に管電圧を 80ｋV 一定にして，被写体厚を変化させて線量透過率を調べた（図６）．管電圧が高くなるに従い線量透過率は徐々に増加していく．また，被写体厚が増加する
に従い線量透過率は低下していく．
管電圧の変化の影響については，各電圧でグリッド 6：1/34 本が最も線量透過率が高く 8：1/60 本，
8：1/40 本の順になった．ここから散乱線除去効果が最も高いのが 8：1/40 本のグリッドであることが分かる．また，管電圧の変化が散乱線含有率に大きな影響を与えないこともわかる．被写体厚を変化させた実験においてもグリッドごとの線量透過率の傾向は同じであり，被写体厚の上昇は物質内での吸収も大きくなるため相乗的に線量透過率が低下したと考えられる．
この結果はグリッドの格子比とグリッド密度の関係をよく表している．グリッドを構成する鉛ハクの厚さをｄ，間質物質の厚さを D とすると，グリッド密度は N＝１/(d+D) で求められ，格子比は D を「１」とした時のハクの高さで表される．通常グリッド密度が高いほど散乱線除去効果は大きいと考えがちであるが，密度が高いということは，空間物質が薄くなり「D」の値が小さくなることを意味す
る．密度が高くなればハクの高さは低くなり，同じ 8：1 を使用しても実際のグリッドの厚さ（ハクの高さ）は変わってしまう．散乱線は入射した１次線と異なるあらゆる角度からグリッドに入射するため，ハクの高さも幾何学的な散乱線除去効果にとって重要な要素であり，臨床においては格子比とグリッド密度のバランスを考慮して使用するべきと考える

図５被写体厚 20cm 管電圧ごとの線量透過率

図６管電圧 80kV における被写体厚毎の線量透過率

3

4.2

グレーデル法の実際

教科書には散乱線除去のためにグレーデル法を用いると記載されているが，実際にどれくらいの空間
でどれくらいの効果があるかは記されていない．そこで被写体厚 10ｃｍと 20ｃｍのファントムを用いて，ディテクターとファントムの距離を変化させて到達する線量を調べた．図７のように，焦点-検出器間は 200cm 一定とし，照射野を検出器の位置で 35ｘ35cm に固定した場合（図７-Ａ，図８破線）と，距離ごとにファントム全面に X 線が入射するよう照射野を調節した場合（図７-B，図８実線）を比較した．その結果を図８に示す．

図７

グレーデル効果に関する実験の配置図

図 8 グレーデル効果に関する実験結果（A）：照射野を固定してファントムのみ移動

破線：照射野を固定した場合のデータ（B）：照射野は常にファントム全体をカバーする

実線：照射野を変動させた場合のデータ

グレーデル法による検出器への到達線量は，ファントム‐検出器の距離 0～40 ㎝の間で急速に減衰す
る．その効果は被写体厚が厚いほど大きい．照射野を固定した場合（破線），到達線量は距離が 40 ㎝を超えるあたりから緩やかに減衰していく．照射野を変化させた場合（実線），到達線量は距離が 40 ㎝を超えるあたりから緩やかになり，80 ㎝を超えると到達線量は一定となる．線量が一定となったポイント
が散乱線の影響を排除できる限界点だと考えられる．照射野を固定した場合に線量が一定とならず，また 40 ㎝以降の減衰に差（より低下）が出たのは，被写体内を透過する体積が順次減少したことにより散乱線も減少したということであり，図 2 の結果からも理解できる．
グレーデル法でグリッドと同レベルの散乱線除去効果を得るには，80 ㎝ほど距離が必要と考えられ，
焦点由来のボケ（半影等）の影響などを考慮すると有効な手段とは言えないだろう（図 5，図 8）．

5.

人体ファントム透過後の散乱線含有率
均一なアクリルファントムによる実験で得られた散乱線含有率等のデータは，散乱線の傾向を示して

4

図9

人体ファントムの散乱線含有率(局所)図 10

局所の散乱線含有率

図 11

局所の散乱線量

いるが，複雑な形状と異なる質量減弱係数を有する物質で構成される人体を透過した後の散乱線の状態を表してはいない．そこで，人体ファントムを用いて図 9 に示す正中部，右中肺野，腹部（肝）の 3 か所について散乱線量と散乱線含有率を測定した（図 10，図 11）．測定は鉛ディスク法を用いた．
散乱線含有率は脊椎縦郭を通過する正中部と，実質臓器の肝臓領域を通過する腹部で高い値を示した．
空気の含有量が多い肺野では散乱線含有率は低くなった（図 10）．局所の散乱線量を見ると，正中部と中肺野は高い値を示したが，腹部は低い値となった．
この結果は，散乱線含有率が散乱線量を表しているわけではないことを示している．腹部は到達する
トータルな線量が少ないため，たとえ散乱線含有率が高くとも散乱線量は低い．これに比べて，トータ
ルな線量の多い中肺野では散乱線含有率は低いが，散乱線量そのものは多くなる．正中部は脊椎や縦郭を通過するため散乱線含有率は高いうえ，肺野からの減衰の少ない散乱線の影響を受けて散乱線量も多くなったと推測される．
このように，人体内の散乱線は複雑な強度と分布をしており，アクリルファントムのようなシンプルなものではないが，散乱線が被写体厚や照射野の関数であることに変わりはない．

6.

散乱線除去処理の必要性

散乱線除去処理（以後 VG：Virtual Grid）の有用性について非常に否定的な意見を聞くことがある．
従来使用してきたグリッドが有用であったことに間違いはないが，グリッドにも問題点はあり，他に散乱線に対応する方法がなかった中で使用されてきたという経緯がある．グリッドの問題点とは，受光系（FPD：Flat Panel Detector 等）と X 線束の間に直交関係が成立しない斜入などの幾何学的な問題である．図 12 の（A）は手術室で，（B）は一般撮影室で撮影された左大腿骨正面の写真である．
（A）は大腿
骨頭部が斜入の影響で濃度が低下し，骨梁などが消失している．
（B）は濃度ムラもなく骨梁も描出されている．手術室では患者はマットの上に仰臥位になっており，大腿骨近位部の臀部はマットに沈み込み，膝関節側は少し浮いてしまうため，FPD は 3 次元的に歪んで配置されるため，X 線を FPD に直交させて撮影することは困難である．VG ではこのような現象は回避され，意図的に斜入を利用する撮影法（骨盤インレット，アウトレット法）などにおいても効力を発揮することができる．

5

図 12

A：手術室にてグリッド使用濃度ムラ（+）

B:一般撮影室にてグリッド使用濃度ムラ（-）

図 13 に手術室におけるインレット法による骨盤の写真を示す．インレット法は頭部側から 30 度斜入して撮影するため，A はグリッドおよび FPD を縦にして使用している．B は VG を用いて FPD を横に使用している．骨盤のアライメントの描出において VG 画像はグリッド画像とそん色ない情報を提供している．骨盤が横に広い人などでは，グリッドの影響を受けずに半切を横位置で使用できるメリットは大きい．

A:グリッド使用

半切縦置き

B：VG 使用

図 13 手術室におけるインレット撮影

6

半切横置き

7.

散乱線除去処理の課題

散乱線除去処理の現状の課題は極端に大きな被写体への対応である．散乱線含有率が高く線量の少ない領域では信号のコントラストは極度に低下する．このような状況を想定し，我々が第 42 回秋季学術大会にて発表した，斜入などの影響が少ない低格子比のグリッド（3：1）と VG を組み合わせて使用するハイブリッド使用を提案したい．以下に発表の結果を紹介する．
我々は，大きな体格の人を想定してアクリル 20 ㎝～35 ㎝の範囲でコントラスト（図 14），ノイズ（図 15），CNR（Contrast Noise Ratio）（図 16），IQF Inverse(図 17） などを調べた．

図 14 コントラストの実験

図 16

図 15

CNR の実験

図 17

RMS

粒状度の実験

IQF-Inverse の視認性実験

ハイブリッド使用によってコントラストは改善されるが，粒状度は悪化している．しかし，CNR ではトータルとしてハイブリッドが高い値を示している．IQF-Inverse における視認性実験でもハイブリッド
使用は高い視認性を発揮している．従来，大きな被写体において画質を担保するには，高格子比グリッドの使用が求められるが，格子比が高いと斜入の危険は大きくなる．このような時に斜入の影響の少な
い低格子比グリッドと VG の組み合わせは非常に有効であり，VG の欠点を補う手法ということができる．
＊紙幅の都合で割愛するが，この実験の前段階で 20 ㎝以下の被写体について，より詳細な実験を行っ

7

た．
8.

散乱線除去処理の臨床応用
ファントム実験と並行して，当院の胸部病室撮影画像 500 枚以上を VG 処理し，その画像上の効果と臨床上の問題点の有無について調べた．このとき特に注意したのは経過観察中の患者の画像である．経過観察は肺炎等の疾患の日々のコントラスト変化が診断のポイントとなるため，画像コントラストの安定が重要となる．VG 処理はコントラストを改善する手法であるため，画像ごとに処理の効果が変化するかどうかは重要な課題であった．実際の画像を示す（図 18）．

図 18 経過観察についてグリッドなしの画像と VG 画像の比較
VG 処理は肺野のコントラストを改善しながら，日々の肺野の変化も正確に描出している．
また，最終チェックとして技師 3 名による胸部ファントムの視覚評価と，導入直後に放射線科医師 3 名による臨床画像の視覚評価を行った（図 19）．

図 19 A 導入前：技師によるファントム視覚評価

8

B 導入後：医師による臨床画像の視覚評価

なお，臨床画像については，VG 導入前後 1 週間以内にグリッドなし，グリッドあり，VG 処理で撮影された 6 症例を対象に視覚評価を行った．肺野から縦郭にかけてファントム画像，臨床画像ともに VG はグリッド（この場合は 6：1）と同等の画質であると評価され，この結果をもって本格的な使用が開始さ
れた．

9.

おわりに

散乱線除去処理はまだ始まったばかりの処理である．臨床画像における画質の許容範囲は症例によって変動する．こんな時は使ってはいけないなどと軽々に論じるべきではない．グリッドが完全でなかったように各種散乱線除去処理も完全ではない．しかし，その有用性へのニーズは確実に臨床現場に存在する．我々の研究は，すべてのグリッド撮影を散乱線除去処理に置き換えるために行っているわけではない．あらゆる場面で常に最適な画像を得るために，散乱線除去処理の可能性を引き出し，問題点や課題を克服しながら，その能力を見極めているのである．

文献
1)

川村隆浩

et al：新画像処理「Virtual Grid（VG）技術」の開発，FUJIFILM RESEARCH &DEVELOPMENT (No.60-2015)
2)

伊藤良平

et al：散乱 X 線補正処理“Intelligent-Grid”の開発，KONICA MINOLTA TECHNOLOGYREPORT VOL 13(2016)3)

北中康友：胸部散乱 X 線除去処理技術 Sky Flow

日本放射線技術学会画像通信（技術紹介）

37(2)(20141001)33-36
4)

Bertram M，Hohmann S，Wiegert J．: Scatter Correction for Flat Detector Cone −Beam CT Based
On Simulated Sphere Models．Med.Phys．2007；34：2342

5)

IEC 60627，Edition 3.0 (2013): Diagnostic X –ray imaging equipment − Characteristics of general
purpose and mammographic anti-scatter grids.

6)

土井邦雄：被写体散乱線の写真効果のレスポンス関数による評価．非破壊検査．17:162-170，1968

7)

John HE， Cunningham JR. The physics of radiology.3rd ed.Charles C Thomas Publisher 1969:43

8)

滝川厚：散乱Ｘ線が X 線画像に及ぼす影響．人間と科学県立広島大学保険福祉学部雑誌 14(1) 23-35

9)

Takigawa A: Effect of anti-scatter grid on X-ray spectrum and radiographic contrast. Jounal of
Photographic Science.44-3.93-98(1996)

10) 畑川正勝

et al：散乱線，管電圧，被写体厚が増感紙－フィルム系の粒状に及ぼす影響，日本放射線技術学会雑誌，43，12，1721-1727，1987
11) 石田隆行監修：医用画像ハンドブック，オーム社 393-396
12) 西臺武弘，放射線治療物理学

第２版，文光堂 2009，36

13) 日本放射線技術学会編：臨床放射線技術実験ハンドブック 165-167

9Intellectual Discussion

散乱線除去用グリッドと仮想グリッド処理，
これだけ違う画像形成のメカニズム
名古屋市立大学病院

東出了

X 線撮影において，人体透過後の X 線は一次（直接）X 線と散乱 X 線を含む．散乱 X 線は画質の低下に寄与するため，検出器（ディテクタ）へは散乱 X 線を極力減らして一次 X 線を多く入力することが望ましい．このため，一般 X 線撮影では従来から散乱線除去用グリッドが用いら
れ，散乱線を低減することで画質の低下をより小さくしている．その反面，散乱線を低減する働きをもつ散乱線除去用グリッドは一次 X 線も低減する傾向にあり，患者の被ばく線量の増加を考慮する必要がある．近年では，ハードウェアとしての散乱線除去用グリッドとは異なり，
ソフトウェアとして散乱線を補正する画像処理(仮想グリッド処理)が新たに用いられている．
しかし，現状では散乱線除去用グリッドと仮想グリッド処理における“画質と線量を考慮した
最適な使用法”や“使用上の共通理解”は定まっていない．
散乱線除去用グリッドと仮想グリッド処理における画像形成の違いを再確認することで，仮想グリッド処理の理解を深めることが重要となる．

1. 散乱 X 線
最初に散乱 X 線について理解することが重要であるため，散乱 X 線について説明する．一
般 X 線撮影に用いられるエネルギー領域（30～50keV 程度）では非干渉性散乱（コンプトン効果）が優位であり，非干渉性散乱により散乱 X 線が発生する 1)．被写体厚や照射野サイズの変化による散乱 X 線含有率の変化は非常に大きい．Fig.1 にアクリル厚と散乱 X 線含有率の関係を示す．アクリル厚（被写体厚）が大きくなるほど散乱 X 線含有率は増加する．腹部
撮影では被写体厚が 20cm 以上となるため，散乱 X 線含有率は 80％を超えることになる．次に，照射野サイズと散乱 X 線含有率の関係を Fig.2 に示す 1)．照射野サイズが 300cm2 未満では，照射野サイズの増加に伴い，散乱 X 線含有率は急激に上昇する．また，300cm2 以上では，
照射野サイズの増加による散乱 X 線含有率の変化は小さい．これより，照射野サイズが 300cm2未満の場合，照射野の狭小化は散乱 X 線含有率のコントロールに有効であるといえる．一方，
管電圧による散乱 X 線含有率の変化は非常に小さいことが知られている．

10このように，被写体厚や照射野サイズの変化による散乱 X 線含有率の変化は非常に大きい．
大角サイズや半切サイズを用いる体幹部の撮影では，被写体厚も照射野サイズも大きくなり
散乱 X 線が多く含まれる．このため，散乱 X 線を低減することは良い画質を得る上で必要不可欠といえる．

2. 散乱 X 線除去用グリッド
散乱 X 線除去用グリッドを使用することで散乱 X 線を低減することができ，画質の低下を防ぐことが可能となる．Fig.3(a)のように散乱 X 線除去用グリッドを用いない場合は，被写体透過後の X 線に多くの散乱線が含まれる．散乱 X 線除去用グリッドを用いると Fig.3(b)のように散乱 X 線を低減することが可能となる．なお，被写体透過後の一次 X 線もグリッド使用によって低下する．一般的に，グリッド比が高いほどコントラスト改善度が大きい傾向にあり，画質は向上する．

11

実際に，グリッド密度が 40 本/cm，グリッド比が 3：1,10：1 の散乱線除去用グリッド（三田屋製作所社製）を使用し，アクリル厚を変化させて散乱 X 線含有率と露出倍数を求めた．
Fig.4 に異なるグリッドにおけるアクリル厚と散乱 X 線含有率の関係，Fig.5 に異なるグリッドにおけるアクリル厚と露出倍数の関係を示す．グリッド比が高い 10：1 の方がより多くの散乱 X 線を除去できることが示されている（Fig.4）．その反面，10：1 の散乱 X 線除去
用グリッドは露出倍数が高くなり，グリッド使用時に多くの照射線量を必要とすることがわ
かる（Fig.5）．このように，散乱 X 線除去用グリッドを用いることで散乱 X 線を物理的に低減することが可能となり，ディテクタに入射する前に散乱 X 線を低減することができる．

散乱 X 線除去用グリッドを使用する際の注意点として，X 線束とグリッドのアライメントが重要である．配置が適正でない場合は散乱 X 線除去用グリッドの散乱 X 線低減効果を活かせないだけでなく，線量ムラ（グリッド透過後線量のばらつき）などによる画質低下を生じる．

3. 仮想グリッド処理
仮想グリッド処理は画像処理であり，散乱 X 線が多く含まれた元画像から散乱 X 線の影響を補正した画像を作成している．Fig.6 で示すように，散乱 X 線成分を部位・体厚・ヒスト
グラムなどを用いることで推定し，元画像から散乱線画像を作成する．その後，元画像から散乱線画像を減算するが，信号レベルを元画像に揃えるために信号値の増幅が必要となり，
画像のノイズが増加する．このため，仮想グリッド処理ではノイズ低減処理を用いることでノイズを抑えている．

12

仮想グリッド処理を理解するために，ノイズ低減処理を除いた仮想グリッド処理の自作プ
ログラムを作成した．Fig.7 に示すように，元画像(a)をフーリエ変換した後に空間周波数フィルタ(b)を掛けて，逆フーリエ変換することで散乱線画像(c)を作成した．(b)の空間周
波数フィルタは，超低空間周波数にレスポンスを有しており，超低空間周波数領域は画像のコントラストに寄与する領域といえる．このため，元画像から散乱 X 線に相当する成分をより多く取り除くほど元画像の信号値は大きく低下するため，信号値の増幅が必要となる．この信号増幅の大きさに従い，画像のノイズは増加する．自作プログラムの仮想グリッド処理（ノイズ低減処理なし）にて作成した画像を Fig.8 に示す．(a)元画像，(b)低グリッド比を13想定した処理画像，(c)高グリッド比を想定した処理画像であり，同じ関心領域におけるディジタル値の標準偏差を求めると，(a)11.55, (b)15.74, (c)26.67 であった．高グリッド比を想定して強い画像処理を掛けるほど標準偏差の値は大きくなった．これより，ノイズ低減処理を用いなければ高グリッド比を想定した強い画像処理ほどノイズが大きくなることがわかる．これは，散乱 X 線除去用グリッドを用いた際と同様の傾向を示すことになる．

ノイズ低減処理は，高コントラストの信号を低下させず画像のノイズを抑えることが可能であり，高コントラスト信号が対象の場合では線量低減が可能といえる．しかし，低コント
ラスト信号に対しては信号とノイズが判別できる入射線量を必要とするため，ノイズ低減処理を用いてもわずかな線量低減に限られる．低コントラストの信号を対象とした場合，高グリッド比を想定した仮想グリッド処理を用いるとノイズは大きくなり，入射線量の増加が必要となる．これは，散乱 X 線除去用グリッドを用いた状況と同様であり，強い仮想グリッド
処理ほど入射線量が必要になると理解することができる．
また，仮想グリッド処理は画像処理であり，X 線束とのアライメントが適正でない場合でも画質の低下は小さい．このため，X 線束とのアライメントを担保できない状況下では散乱X 線除去用グリッドを用いるよりも有効といえる．

4. まとめ今回，散乱 X 線除去用グリッドと仮想グリッド処理の画像形成の違いを示した．X 線撮影において，散乱 X 線は画質の低下に寄与するため，検出器へは散乱 X 線を極力減らして一次
X 線を多く入力することが望ましい．散乱 X 線除去用グリッドの使用は，散乱 X 線を物理的に低減することが可能となり，ディテクタに入射する前に散乱 X 線を低減することが可能と14

なる．しかし，X 線束とグリッドのアライメントが重要である．一方，仮想グリッド処理は画像処理であり，X 線束とのアライメントが適正でない場合でも画質の低下は小さく，X 線
束とのアライメントを担保できない状況下では非常に有効な手段である．シミュレーション（自作プログラミング）で示したように（高グリッド比を想定した）強い画像処理ではノイズが増加するため，適正な線量増加とノイズ低減処理が必要となる．仮想グリッド処理では画像処理の強さに応じてノイズ低減処理を最適化しており，散乱 X 線除去用グリッドの使用
時もグリッドに応じたノイズ低減処理を見直す必要がある．
散乱 X 線除去用グリッドと仮想グリッド処理を使用する際には，散乱 X 線の扱い方や画像形成の違いを理解した上で画質と線量，画像処理を決定することが重要となる．

5. 参考文献
1) 笠井 俊文, 加藤 博和: 診断 X 線の基礎
2004.

15

物理法則と臨床応用. オーム社(株), 東京,

Intellectual Discussion

グリッドの性能評価
株式会社三田屋製作所

横内 悟朗

１．はじめにIEC60627＝JIS Z4910 に規定されている「物理的特性（選択度 Σ・コントラスト改善比 K・グリッド
露出係数 B・イメージ改善係数 Q）」は、グリッドの特性評価の指標として現在でも広く用いられている。
個々の特性値については、諸先輩方によって既に広く解説されているので、本稿ではそれらについては
計算式の簡単な説明にとどめ、測定の際の配置方法、注意点などを中心におさらいしていく。

２．物理的特性の決定に用いる３つの放射線透過率
散乱線除去グリッドの物理的特性を決定する為に、以下の三種類の放射線透過率を算出する。

・一次放射線透過率，Tp（TRANSMISSION OF PRIMARY RADIATION）
規定の測定条件下で，指定した放射線ビーム中に散乱線除去グリッドを置いたときと，散乱線除去
グリッドがないときとの一次放射線の線量又は線量率の測定値の比。
・散乱放射線透過率，Ts（TRANSMISSION OF SCATTERED RADIATION）
規定の測定条件下で，指定した放射線ビーム中に散乱線除去グリッドを置いたときと，散乱線除去
グリッドがないときとの散乱放射線の線量又は線量率の測定値の比。
・全放射線透過率，Tt（TRANSMISSION OF TOTAL RADIATION）
規定の測定条件下で，指定した放射線ビーム中に散乱線除去グリッドを置いたときと，散乱線除去
グリッドがないときとの全放射線の線量又は線量率の測定値の比。

これら３つのパラメータを用い、各物理的特性を算出する。
・選択度（Σ）：散乱線放射線透過率（Ts）に対する一次放射線透過率（Tp）の比。
Σ＝

𝑻𝑻𝐬𝐬

𝑻𝑻𝐩𝐩

・コントラスト改善比（Ｋ）：全放射線透過率（Tt）に対する一次放射線透過率（Tp）の比。
Ｋ＝

𝑻𝑻𝐭𝐭

𝑻𝑻𝐩𝐩

・グリッド露出係数（Ｂ）：全放射線透過率の逆数。
Ｂ＝

１
𝑻𝑻𝐭𝐭

・イメージ改善係数（Ｑ）：全放射線透過率に対する一次放射線透過率の自乗の比。
Ｑ＝𝑻𝑻𝐩𝐩𝟐𝟐𝑻𝑻𝐭𝐭

16

３．測定に用いるファントムについて
・汎用（一般用）グリッドの測定用：
外形寸法 300mm×300mm×200mm（各辺の誤差は±1mm）、各面の厚さがそれぞれ 10mm（±2mm）のアクリル製容器で、内部に水を満たしたものを使用する。このファントムを同一寸法で、水と等価の固体材料で構成されるファントムを使用しても良い。
外形寸法 300mm×300mm×200mm の水ファントムは、かなりの重さがあり大変使用し辛いため、弊社
では水等価の固体ファントムを使用している。
・乳房用グリッドの測定用：
外形寸法 150mm×150mm×50mm（各辺の誤差は±1mm）、のアクリル製のブロックを使用する。

４．測定配置と方法
・測定に用いる放射線条件は、JIS T 61267 に規定する放射線条件 RQR6 に従う。
また、汎用散乱線除去グリッドが低エネルギー使用向けと明示される場合，追加測定は，放射線条
件 RQR4 に従って行ってもよい。
汎用散乱線除去グリッドが高エネルギー使用向けと明示される場合，追加測定は，放射線条件 RQR9に従って行ってもよい。
・上記は JIS Z 4910 の記述を引用しているが、「低エネルギー使用向け」＝低グリッド比、「高エネル
ギー使用向け」＝高グリッド比、と考えて頂いて差支えない。弊社では RQR6（管電圧 80kV）及び RQR9（管電圧 120kV）の条件にて測定している。
・ファントムを上部に配置したナロービーム条件（一次放射線）、下部に配置したブロードビーム条件（散乱放射線、全放射線）にて、それぞれの放射線量を測定する。（図１～図４参照）
・測定は、各条件でグリッドありとグリッドなしで行う。
・ブロードビーム条件では、一次放射線遮蔽板を配置して散乱放射線量を、一次放射線遮蔽板を取り除いて全放射線量を、それぞれ測定する。
・各放射線の透過率は以下の式にて算出する。
一次放射線量：グリッドなし＝Ip、グリッドあり＝Ip’…

一次放射線透過率 Tp＝

𝐼𝐼𝐼𝐼′

散乱放射線量：グリッドなし＝Is、グリッドあり＝Is’…

散乱放射線透過率 Ts＝

𝐼𝐼𝐼𝐼′

全放射線量

全放射線透過率

𝐼𝐼𝐼𝐼′：グリッドなし＝It、グリッドあり＝It’…

17

Tt＝

𝐼𝐼𝐼𝐼
𝐼𝐼𝐼𝐼

𝐼𝐼𝐼𝐼

単位 mm（許容差最大±10mm）

Ｘ線管焦点150～300
上部絞り
200

ファントム

中部絞り

1 000

下部絞り

90°±0.2°

220

φ8～φ10

入射面
散乱線除去
グリッド

20

支持面

φ6
蛍光板の蛍光出力面

放射線検出器図１．ナロービーム条件における汎用散乱線除去グリッドの測定配置（一次放射線透過率 Tp の決定）

18

単位 mm（許容差最大±10mm）

Ｘ線管焦点150～300
上部絞り

1 000
□300
一次放射線
遮蔽板

φ6.0

下部絞り
ファントム

200

入射面

220

20

散乱線除去
グリッド
支持面

20
蛍光板の蛍光出力面

放射線検出器

図２．ブロードビーム条件における汎用散乱線除去グリッドの測定配置（散乱放射線透過率 Ts,及び全放射線透過率 Tt の決定）

19

単位 mm（許容差最大±10mm）

図３．ナロービーム条件における乳房用散乱線除去グリッドの測定配置（一次放射線透過率 Tp の決定）
単位 mm（許容差最大±10mm）

図４．ブロードビーム条件における乳房用散乱線除去グリッドの測定配置（散乱放射線透過率 Ts,及び全放射線透過率 Tt の決定）

20５．測定時の注意点
・グリッドは、中心線が測定面の中心にくるように配置する。
・測定時のＸ線管焦点からグリッドまでの距離は、汎用グリッド＝100cm、乳房用グリッド＝60cm とする。集束グリッドの集束距離が上記と異なる場合でも、測定は上記の距離にて行う。
グリッド中心部をピンポイントで測定するため、カットオフの影響は無視できる。
・図中にある絞り、及び一次放射線遮蔽板は、汎用グリッドの場合＝厚さ 5mm±1mm、乳房用グリッドの場合＝厚さ 1mm～2mm の鉛板で作製する。
・配置の際は、Ｘ線管焦点－ファントム－グリッド－検出器の測定面の垂直、水平に十分に注意すること。非常に小さな面を測定するので、少しのずれが測定値に大きく影響する。
・複数のグリッドを測定する場合は、Ｘ線管を過熱させないように十分注意すること。
・グリッドを交換する際に、垂直、水平が狂い易いので、こちらも十分注意すること。
・測定回数の規定はないが、弊社の場合、同一のグリッドで３回測定し、その平均値を採用している。

６．おわりに…グリッドの性能評価と物理的特性
以上、JIS Z4910:2015 の記述に沿って、グリッドの物理的特性を決定・確認するための放射線測定について、実際に測定する際に特に注意したい事項等を含めて簡単にまとめてみた。
冒頭に記した通り、これらの物理的特性値は、各々のグリッドの働き（どれぐらい散乱線を除去するのか？どれぐらい一次線を通すのか？グリッドなしの場合と比較してどれぐらい線量を増やせば良いのか？等々）を客観的にしるために有用な指標であると考えている。但しこの指標は、グリッド密度・グリッド比が全く同一の仕様で、グリッドの構成材料も同一である複数のグリッドを比較する目
的には適していない。例えばグリッド密度 40 本/cm、グリッド比 10：1、中間物質アルミニウムのグリッド２枚を比較する場合、それぞれのグリッドに使用している中間物質、吸収物質の厚みが異なっていても、物理的特性値に大きな差異は生じない。規格が性能（ability, efficiency,performance 等）と言わず、特性（characteristic）と言う言葉を用いているのも、その様な意味合いがあるのではな
いか、と考えている。勿論、グリッドの構成材料が異なる場合、例えば中間物質がアルミニウムとファイバーの２種類のグリッドであれば、比較検討するに十分な特性値を得ることができる。
もう一つ、既にご承知おきの事とは思うが、この規格で既定されている特性値は、全てグリッドの中心部の、たかだか直径 6mm の一点しか測定していない、と言う事にはくれぐれもご留意頂きたい。
測定点以外の精度等は一切反映されていないのである。極論すれば、中心部分さえ正確にできていれば、それ以外の箇所はグリッドラインが乱れていても、濃度ムラの原因となる鉛箔の厚さがバラバラでも、測定の結果には一切現れないのである。弊社の品質検査では（恐らく他社様でも同様だろう）、
規格では要求事項となっていないがグリッド一枚一枚を撮影し、その撮影画像全体のラインの乱れ、
濃度ムラの有無等を目視で確認する検査を行っているので、安心してご使用頂ければ幸いである。

21

Intellectual Discussion

仮想グリッド処理の性能評価におけるこれまでの取り組み
東海大学医学部付属八王子病院 診療技術部 放射線技術科

由地 良太郎1.はじめに近年、画像処理技術は各社で躍進し、これまでとは異なる用途や場面で応用されている。その中でも散乱線補正処理は今までの概念を覆す処理で多くのメーカーで開発されている。主な概要としては被写体からでる散乱線を推定し、差分をすることで散乱線によるコントラスト低下を軽減する処理である。
現在、多くの施設で散乱線補正処理の評価が行われているが、処理の特性を理解して評価が行えているかは疑問が残る。今回は評価方法の不十分な部分や正確に評価できていない事例を述べ、問題点や課題を述べていきたいと考える。

2.散乱線成分の推定方法の検証
現在、各メーカーから散乱線成分によるコントラスト低下を軽減する処理が出ており、散乱線成分を推定し減算するという部分は共通しているが、散乱線成分の推定に関わるアルゴリズムは異なっている。
主なアルゴリズムとしては撮影条件や撮影距離の情報から散乱線量を推定する方法(図 1)や、被写体のヒストグラムから体厚を推測し散乱線量を推定する方法 (図 2)などがある。撮影条件から推定する方法では設定条件と実際に撮影した条件が異なった場合減算量が本来と異なるため注意が必要であり、ヒスト
グラムから推定する方法はヒストグラムによって処理の入り方が変化するため人体ファントム以外を撮影する際は設定の確認が必要である(図 3)。

図 1.撮影条件等から被写体厚推定

図 2.ヒストグラムから被写体厚推定22図 3.人体ファントム(胸部)とアクリル板のヒストグラム形状の違い

3.散乱線補正処理による効果の検証
人体において体表から見える体厚が同程度でも散乱線量は同じとは限らない。散乱線補正処理は上記の体厚推定のみで散乱線量を決めているのではなく、ディジタル値から推測される到達 X 線量によって計算されている。学会等では散乱線補正処理による効果の検証として散乱線含有率、コントラスト比、ノイズ特性などが用いられているが、ディジタル値によって処理のかかり方が異なる非線形な挙動を示すため注意が必要である。

3-1.散乱線含有率
図 4 に示すのはコニカミノルタ社が開発した散乱線補正処理 Intelligent Grid(以下:IG)と実グリッド(3:1,6:1)の散乱線含有率の比較である。また、図 5 に示すのは背景ディジタル値を横軸とした散乱
線含有率であり、これらからディジタル値によって処理強度が異なっていることがわかる。多くの施設
でアクリル板を用いて鉛ディスク法で求めているが、人体における散乱は複雑であるため処理の効果を検証する程度にとどめて、本来の臨床画像とは異なることを理解する必要がある。また、算出に用いる
画像データは raw データまたは ORIGINAL データの必要があるが、log アンプによる対数変換後のデータの場合、入出力特性から求められるディジタル値と露光量の関係式(図 6)より露光量変換が必要であり、露光量変換を行わないと計算式が合っていても結果が大きく異なるため注意が必要である(図 7)。

23図 4.散乱線補正処理(IG)と実グリッドの散乱線含有率

図 6.入出力特性から求められる露光量変換式

図 5.背景ディジタル値による散乱線含有率

図 7.LOG データと露光量変換後データの散乱線含有率

3-2.コントラスト比ディジタル画像におけるコントラストの定義はディジタル値の差でなく、ディジタル値の差とディジタル値の比で表される。図 8 には胸部ファントムに模擬腫瘤やアルミディスクを配置し、実グリッド
6:1 と IG(6:1)の画像データから腹部、縦隔部、肩部、肺野に ROI をとり、その近傍とのコントラスト
比を求めたものである。IG が実グリッドより高くなる傾向があるが、縦隔部のように測定箇所によっては実グリッドの方が高くなった。これは骨などの複雑な構造物により散乱線量推定のベースに用いられているアクリル板との構造の違いから散乱線成分を上手く除去できなかったためだと考えられる。

24

図 8.人体ファントムにおける腹部、縦隔部、肩部、肺野のコントラスト比

また、散乱線補正処理が非線形にかかることは均一なファントムによる検証により理解することができる。図 9 には骨を模擬したアルミニウムファントムとアクリル板を同一撮影条件で no grid、grid、IG の画像データを取得し、プロファイルを取得したものである。実グリッドも IG も no grid からディ
ジタル値の減算があり実グリッドの方が多く減算されているが(太矢印)、プロファイルの傾きが実グリッドと IG では異なるため、実グリッドとは異なる非線形の動きが確認できる(細矢印)。また、IG では
ディジタル値の差の大きな箇所(丸印)ではプロファイルが実グリッドのように平坦にならず、傾斜が見られる。これは散乱線成分を推定する際のカーネルの影響が考えられ、散乱線除去後のデータが実グリッドと同じにならないことがわかる。そのため人体ファントムにおいても ROI の取り方や大きさなどは周辺からの影響を考慮する必要がある。

骨模擬ファントム

図 9.no grid、grid、IG における骨模擬ファントムのプロファイル

25

3-3.ノイズ特性
散乱線補正処理では散乱線成分の差分を行うことで信号に対するノイズの比率が高くなるため、各メーカーでノイズ低減処理を独自に開発しノイズ抑制を行っている。図 10 に示すのは同一撮影条件下
でアクリル板の厚みを 5,10,15,20cm と変化させて、ノイズ抑制処理(以下:NR)の有無による NNPS の違いである。アクリル板が 5cm と薄い場合はノイズ抑制処理の効果はほとんど認められず、厚みが増すにつれて効果が強くなっていることがわかる。また、処理の強度によって周波数特性も異なることから SD などの標準偏差を用いたノイズ評価は正確に評価できているとは限らないため注意が必要である。

図 10.アクリル板 5,10,15,20cm でのノイズ抑制処理の有無による NNPS

4.おわりに散乱線補正処理は当初臨床データが少なく、処理としては不十分な点が多かったが、現在では多くの臨床データがあるためバージョンアップ等により進化している。しかし、より複雑な挙動を示すため安定した検証結果を得るためには処理のアルゴリズムや特徴を理解し、評価する必要がある。また、性能評価を行う際もまずは従来の画像処理と切り分けて評価を行う必要があり、raw データ等での評価と画像処理後のデータの評価とを混同しないように注意が必要である。今後はより定量的な評価方法の確立や標準化に向けて取り組みが望まれると考える。

26

Intellectual Discussion

仮想グリッド処理の臨床評価と今後の課題
奈良県立医科大学附属病院

中央放射線部

中前 光弘

はじめに
Ｘ線単純撮影が，Film/Screen のアナログシステムから Computed Radiography (CR)や Flat
Panel Detector(FPD)のディジタルシステムに移行して，撮影を取り巻く環境が大きく変わってきた．昨今では，可搬型ワイヤレスタイプ FPD の導入件数が増え，それに伴う新しい画像処理も数多く開発されている 1)．
アナログであれディジタルであれ，“散乱線”がコントラストの低下を引き起こし，画質を劣化させる要因の一つとなっている．その散乱線を除去する方法には，散乱線除去グリッド（以下，Gd）の使用や被写体と受像器の間を開けて散乱線を減少させるグレーデル効果がある．
滝川は，Ｘ線画像の画質におよぼす散乱線の影響を解明し，Gd とグレーデル効果の効率的な使用方法について示し，受像系がアナログからディジタルへと大きく変わることで,散乱線の画質への影響や除去方法については，画像処理を含めて考慮しなければならないが,まだ十分に整理できていない 2)と報告している．
2006 年に加藤は，モンテカルロシミュレーションによって散乱線量を推定し，画像処理によって除去する方法を報告している 3)が，臨床画像で使用できる可能性はまだ低かった．しかし，2014
年 4 月，株式会社フィリップス エレクトロニクス ジャパン（当時）から世界最軽量のカセッ
テ型ワイヤレスポータブルディテクタとグリッドレス撮影技術（Sky Flow）が発売された．その後，複数のメーカーから画像処理による仮想グリッド処理が開発され，現在は４社のワーク
ステーションに実装されて使用されている（Table）．
当院では,2014 年にいち早く富士フイルムメディカル
社製，散乱線除去処理(Virtual Grid，以下 ViGd)を導入し，人体ファントムを用いた基礎特性の検討を行い，使用上の有用性および注意点について検証した．また，
Sky Flow(以下，SF) のデモ機の貸し出しおよび，コニ
カミノルタジャパン社製，散乱線補正処理(Intelligent Grid，以下 IG)の臨床使用に向けたテス
ト使用をする機会を得た．２社についても仮想グリッ
ド処理が,どのような挙動を示すのか全く予想ができなかったため,ViGd と同様に臨床での使用を視野に入れた基礎的な検証をおこなった．

27

方法および結果
1)ViGd
検出器は蛍光体が GOS(Gd2O2S:Tb)である CALNEO C,Ｘ線発生装置は島津製作所製のRADspeed Pro を使用した．数種類の胸部人体ファントム(京都科学社製）を撮影した画像
は，医療画像処理装置：Console Advance に実装されている散乱線除去ソフト ViGd にて処理をおこなった．また，Gd は，三田屋製作所の MS-Xray Grid 3:1(中間物質は Al)，
6:1(Al) ，10:1(Al)を用いて，同様の撮影をおこなった．画像の解析には，解析ソフト
Image-J を用いた．
まず，S 値 200，L 値 3.51 に固定した胸部処理用パラメータで撮影した画像の下肺野でのプロファイルカーブを算出して比較した(Fig.1)．

NoGrid，ViGd，Gd のプロファイルカーブでは，グリッド無しに比べて ViGd と Gd では，散乱線が除去されコントラストの改善がみられた(Fig.2)．また，ViGd は,Gd と同様に比が大きくなるほど散乱線の除去効果も大きくなっていた(Fig.3)．

次に，同画像の画素値総和を算出して比較した．Fig.4 に管電圧 80kV における画素値の総和を示した．横軸に管電流時間積(以下，mAs)を縦軸に総和を設定した．mAs が大きくなるほど総和も大きくなるが，一定値から横ばいになった．NoGrid が最も高く，ViGd，Gd の順に低くなった．管電圧の違いによる画素値の総和では，電圧が高いほど総和も大きくなり，ViGd は Gd よりやや大きいもののほぼ同じ挙動を示した(Fig.5)．グリッド比の違いでは，比が大きいほど総和が小さくなり，6:1 は 3:1 よりも散乱線を多く除去していた(Fig.6)．

28

2)SF
検出器は蛍光体が CsI である SkyPlate，移動型Ｘ線撮影装置 MobileDiagnost wDR(共にフィリップス社製)を使用した．ViGd と同様に胸部人体ファントムを撮影し，Eleva ワークス
ポットにて散乱線ノイズ抑制処理技術 SF を実行した．Gd もフィリップス社製 6:1(中間物
質は Fiber)を用い，自動濃度階調処理を OFF の状態で散乱線の除去効果について検証した．
Fig.7 でプロファイルカーブを比較すると，NoGrid，SF，Gd の順に散乱線が除去されコン
トラストの改善がみられた．しかし，SF では ViGd と異なり Gd と NoGrid の中間の位置にあった．一方でメーカー推奨の線量を 40%軽減させた SF(40%OFF)が，Gd とほぼ同様の結果となった．これは，Gd のコントラスト改善を画像処理で実現させるコンセプトによるものだと推測できた．

293)IG
検出器は蛍光体が CsI である AeroDR1417, 移動型Ｘ線撮影装置 Sirius(日立製作所製)を使用した．ViGd と同様に胸部人体ファントムを撮影後,画像診断ワークステーション CS-7
Portable に実装された散乱線補正処理ソフト IG にて処理をおこなった．また，Gd は，三田屋製作所の MS-Xray Grid 6:1(中間物質は Al)を用いて，同様の撮影をおこなった．なお，
S 値 100，G 値 0.5 で固定した胸部処理パラメータを使用した．
NoGrid，IG，Gd のプロファイルカーブでは，NoGrid に比べて IG,Gd の順で散乱線が除去されコントラストの改善がみられたが,ViGd よりも SF に近い関係であった(Fig.8)．
また,IG でも Gd 比を変化させると Gd と同様に散乱線除去効果が変化した．しかし,IG6:1,IG8:1 に大きな差は認められなかった(Fig.9)．

考察
３社の仮想グリッド処理を臨床の観点から検証した．各社固有の処理であり Gd と同様に散乱
線を忠実に除去する処理や Gd の機能であるコントラストの改善に重点を置いている処理など,メーカーによって仮想グリッド処理の特徴が異なっており，一概に同じ処理として扱うことは難しいことが判明した．
例えば,ViGd の場合,格子比が高くなると S 値が高く,L 値は広くなった．
しかし,検出器への到達線量の指標である Exposure Index(以下,EI)は,同じ値を示した(Fig.10)．
一方で,IG の場合, NoGrid，IG，Gd それぞれ S 値 G 値が異なり，NoGrid と IG は検出器への到達線量は同じであるにもかかわらず，EI も変化していた(Fig.11)．

30

また,Gd の有無によって検出器への到達線量がどの様に変化するかを胸部人体ファントム画像で比較した(Fig.12)．最大で６倍以上の線量差が確認できた．Gd を使用していないのに使っている条件で撮影することで，想像していない「黒つぶれ」が発生するなどの問題点も明らかになった．過線量による画素値の飽和が発生することで，画像情報は失われるため画像処理を駆使しても情報を復元することは不可能である(Fig.13)．過剰な被ばくを与えた上に再撮影をしなければならない最悪の事態を招く可能性があることにくれぐれも注意が必要である．

最後に今後は,胸腹部の体幹のみならず,四肢を含めた骨格へも適用の範囲が広がっている．そこで,Gd 比の選択や体厚に応じた撮影条件の設定など臨床での使用における問題点には細心の注意が必要であり，会場の皆さまと情報を共有できたらと考える．
【参考文献】
1)西端 豊, 小田直之, 柳田 智,他．ワイヤレスタイプ可搬型 FPD の技術的諸問題, 日放技学誌
73(2),pp.135-150,2017
2)滝川 厚．散乱Ｘ線がＸ線画像に及ぼす影響．人間と科学 県立広島大学保健福祉学部誌
14(1),pp.23-35,2014
3)加藤秀樹．ディジタル X 線画像の後処理による散乱線成分除去法．日放技学誌
1359-1368,2006

31

62(9)：

技術紹介

Virtual Grid 技術について
富士フイルムメディカル株式会社

網本 直也【はじめに】
X 線検査において、散乱 X 線は画像コントラストを低下させる要因の一つである。そのため、X 線検査では、
散乱 X 線によるコントラスト低下を抑制するために散乱線抑制用グリッド（以下、グリッド）が使用される。
Virtual Grid 技術は、画像解析により散乱線成分を推定し画像から抑制することで、グリッドと同様に画像
コントラストを改善し、さらに散乱線に起因して画像に生じるノイズ成分を抑制することで粒状性を改善する画像処理技術である。本稿では、Virtual Grid の基本原理とその効果について解説する。

【Virtual Grid 技術】
１． 背景と狙いポータブル撮影では、ベッドの沈み込み等の影響で X 線がグリッドに対して斜めに入射し、図 1(a)のように、グリッド陰影による濃度のムラが画像上に生じることがある。そのため、施設によっては図 1(b)に示す
ような散乱線による画質低下を許容し、グリッドを使わずに撮影する場合がある。図 1(b)の画像に Virtual
Grid 技術を適用した結果が図 1(c)である。このように、Virtual Grid 技術は、グリッドを使わずに撮影した画像のコントラストを改善する効果がある。

(a)斜入による濃度ムラ(b)グリッド未使用(c)Virtual Grid技術

図1. Virtual Grid技術の効果

２． 技術内容
Virtual Grid 技術は、散乱線によって引き起こされる画像のコントラスト低下と粒状性低下の両方を改善するため、「コントラスト改善処理」と「粒状改善処理」とから構成される（図 2）。以降では、「コントラスト改善処理」を構成する「散乱線算出処理」、「グリッド効果算出処理」そして、「粒状改善処理」について解説する。

32

粒状改善処理

コントラスト改善処理
散乱線

グリッド効果

粒状改善

算出処理

算出処理

処理

入力画像

Virtual Grid技術
適用画像

図2. Virtual Grid技術の処理フロー

２．１

散乱線算出処理

散乱線は、照射する X 線のエネルギー(線質)、被写体の厚さ、被写体の種類(骨、筋肉、脂肪)等、様々な条件に応じて変化する。また、変化した散乱線は空間的に広がるため、散乱線発生メカニズムは更に複雑になる。以下では、被写体の厚さの違いによる散乱線の振る舞いを例に挙げ、散乱線算出処理を説明する。図3(a)は被写体が無く絞りを十分に小さくした場合であり、撮影された X 線画像には、ぼけが無くコントラス
トの高い X 線信号が描出されている。図 3(b)は絞りを小さくし薄い被写体を撮影した場合であり、図 3(c)は厚い被写体を撮影した場合である。X 線が被写体にあたると、被写体内では X 線の吸収と同時に X 線の散乱が発生し空間的に広がる。その結果、FPD に到達した X 線は周辺がぼけた信号として観測される。被写体が厚くなるほど散乱線量が増え、ぼけの程度が大きくなる。図 3 の(d)と(e)は、絞りがない場合である。図3(d)のように被写体の厚さが一様であれば、散乱による X 線の広がりがあっても、ほぼ均一な強度の X 線信号として観測されるが、図 3(e)のように厚さが均一でなく凸構造がある場合、散乱して広がった X 線により凸構造のコントラストが低下した信号として観測される。
上述したように、被写体の厚さに応じて散乱線の振る舞いが変化するため、対象となる被写体の厚さが分かれば散乱線量を推定することができる。被写体の厚さは、例えば図 4 に示すように、X 線源と被写体までの距離、X 線照射条件、FPD で検出された X 線量とによって推定できる。X 線照射条件と被写体までの距離か
ら、被写体表面の X 線量(a)を推定し、観測された画像の画素値より被写体透過直後の X 線量(b)を算出できる。(a)、(b)二つの値から被写体で吸収された X 線量を算出することにより、被写体の厚さを推定できる。

33

X線源
絞り
X線

被写体
FPD

吸収されたX線量
照射した
X 線量

散乱線

被写体を透過直後の
X線量

撮影された
X線画像

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

図3. 散乱線の振る舞い

被写体

X線源

距離
FPD
X線照射条件(mAs、ｋV)線
X 強度

被写体で吸収された X 線量に基づいて、被写体の
厚さを推定

(b)

被写体透過直後の
推定 線
X量
推定 線
X量
被写体表面での(a)

図4. 被写体厚さの推定方法の例

34

２．２

グリッド効果算出処理

グリッドは斜めに入射する X 線を除去する鉛箔と、X 線を透過させる中間物質とから構成される(図 5)。また、グリッドの特性である散乱線除去率と一次線透過率は、グリッドの格子比と中間物質の種類により決まる。この特性により、被写体を透過した直後の X 線は、グリッドに対して垂直に入射する一次線成分と、斜めに入射する散乱線成分とが混在している。グリッドは垂直に入射する一次線成分の一部と、斜めに入射す
る散乱線成分とを除去するが、格子比によっては鉛箔に対して垂直に近い角度で入射する散乱成分を除去できずにグリッドを透過させる。したがって、グリッドを透過し、画像にて観測される X 線量は、グリッドに垂直に入射した一次線成分と、鉛箔で除去できなかった散乱線成分で構成される。
グリッドを使わない場合、図 6(a)のように、散乱線量が一次線量に比べて支配的となり、被写体にある凸構造のコントラストが大幅に低下する。それに対しグリッドを使う場合、図 6(b)のように一次線量が支配的となり凸構造のコントラスト低下が少ない。
以上より、グリッド効果を算出するためには、被写体透過直後の一次線成分と散乱線成分の情報が必要に
なる。

X線

被写体

グリッド
FPD

鉛はく
中間物質
（Alなど）

グリッド

散乱線量
一次線量

グリッド撮影時に観測される X 線量

図5. グリッドによる散乱線の除去メカニズム

散乱線(+ 一次線)

一次線(+ 散乱線)(a)グリッド未使用撮影(b)グリッド撮影

図6. グリッドによる散乱線除去効果

図 7 にてグリッド効果算出処理の概要を説明する。前述したように、グリッド透過後の X 線量は、被写体透過直後の X 線量がグリッドの散乱線除去率と一次線透過率とに応じて減弱され、画像にて観測される。被写体透過直後の X 線量は画像観測時点において未知であるが、上述した散乱線算出処理により算出できる。
また、グリッドの散乱線除去率と一次線透過率は、グリッドの種類によって決定される。グリッド効果算出
処理では、推定された被写体透過後の散乱線量と一次線量、および、グリッドの散乱線除去率と一次線透過率とからグリッド透過後の散乱線量と一次線量とをそれぞれ算出する。つまり、被写体透過後の X 線量を正しく推定できれば、グリッド使った時と同じような画像を計算できることになる。

35

X線

被写体

被写体透過直後の
X 線量
(未知)

散乱線量

散乱線量

散乱線算出処理

被写体透過直後の推定 X 線量

一次線量

一次線量

グリッド

グリッド効果算出処理

グリッド撮影時に観測される X 線量

散乱線量
一次線量

散乱線量
一次線量

同等

Virtual Grid技術により推定したグリッド透過後の X 線量

図7 グリッド効果算出処理の概要
２．３

粒状改善

FPD に到達した X 線は、線や点等の構造を持つ一次線成分と、構造を持たない散乱線成分とからなる。X 線の散乱線成分は、画像中の X 線量子ノイズを増加させる。粒状改善処理では、「構造を持たないノイズ」成分を抽出し低減することにより、画像の粒状性を改善する。
粒状改善処理の概要を図 8 に示す。ノイズ成分を抽出するため、単純な点構造や直線構造だけでなく、十字や T 字等の複雑な線構造も認識する。そしてノイズ成分だけでなく、構造を持つ成分にもフィルタをかけることにより、点構造や線構造等に含まれるノイズ成分も低減する。
図 9 に胸部を撮影した臨床画像に対して粒状改善処理を適用した結果を示す。粒状改善処理を適用した図9(c)は、適用前の図 9(a)に比べ粒状性が大幅に改善していることが分かる。また、低減したノイズ成分である図 9(b)には被写体の構造を視認できないことが分かる。

36

Filter
FilterFilter点構造

FilterFilterFilter

単純な直線構造

複雑な線構造図８．粒状改善処理で対応した構造パターン例(a)粒状改善前画像(b)分離したノイズ成分(c)粒状改善後画像

図 9. 粒状改善処理の効果(拡大図)

３． Virtual Grid 適用例
３．１

臨床画像への適用例

身長約 185cm、体重約 180kg の大柄体型の被写体に Virtual Grid 技術を適用した結果を図 10 に示す。図10(b)は図 10(a)をグリッド格子比 8:1 相当にコントラスト改善した画像であり、グリッドを使って撮影した
図 10(c)と同様のコントラストの画像になっていることが分かる。

37

(a)グリッド未使用(b)Virtual Grid (8:1)(c)グリッド撮影(8:1)

図 10. Virtual Grid技術の効果(大柄体型)

また、Virtual Grid では処理に用いるグリッド条件を変更することで、異なるグリッド比率に対応した画像を生成できる。図 11(b)は図 11(a)を格子比 3:1 相当にて、図 11(c)は格子比 10:1 相当にて処理した結果である。図 11(c)は図 11(b)に比べ、コントラストがより改善していることが分かる。

(a)グリッド未使用(b)Virtual Grid (3:1)

図 11. グリッド格子比を変えて処理した結果

38(c)Virtual Grid (10:1)

３．２

CDRAD による画質評価

グリッド撮影画像と Virtual Grid 技術適用画像との画質差を、Artinis Medical Systems 社製 CDRAD 2.0
ファントムと同社アナライザソフト V2.1 を用いて自動算出し、評価した。図 12 に示すように、CDRAD ファ
ントムにはアクリル上にある格子内の中心と四隅の中の一箇所に穴が開いている。それぞれの格子にある一組の穴の大きさと深さは格子毎に異なっており、CDRAD ファントムの左下方向の格子になるにつれ、穴の大きさが小さく浅くなる。CDRAD ファントムによる評価では、全ての格子に対して穴が開いている位置を解答することにより画質定量指標 IQF inv を算出する。IQF inv は、コントラストや粒状性を含む総合画質を定量化した指標であり、IQF inv が高いほど画質が良く、より小さくコントラストの低い信号が描出できていることを意味する。
実験条件は人体での撮影を想定し、図 13 に示すように、1cm 厚の CDRAD ファントムを 5cm ずつのアクリルで挟んだ A 条件(アクリル合計 10cm)と、10cm ずつのアクリルで挟んだ B 条件(アクリル合計 20cm)とした。
図 15 は、撮影線量と相対 IQF inv との関係である。相対 IQF inv は、A 条件では 3.6mAs、B 条件では 10mAs
におけるグリッド撮影時の IQF inv が 1 となるように正規化した値である。図 14 より、グリッド未使用時の相対 IQF inv はグリッド使用時に比べて低いことが分かり、散乱線により画質が低下していると考えられる。
しかし、Virtual Grid 技術を適用することによって、相対 IQF inv がどの撮影線量においてもグリッド使用
時よりも高い値を示していることが分かる。アクリルの厚さを変えた A、B 条件において上記を確認できるため、少なくとも B 条件までは、Virtual Grid 技術による画質改善効果があるといえる。

図 12. CDRAD ファントムによる画質定量化

39

1.0

1.0

相対

0.8

B 条件（アクリル合計 20cm）

0.8

IQF inv

10cm
10cm

IQF inv

5cm
5cm

B 条件
アクリル計 20cm

1.2

相対

A 条件
アクリル計 10cm

1.2 A 条件（アクリル合計 10cm）

0.6
Virtual Grid 技術による画質改善効果0.4

0.6
Virtual Grid 技術による画質改善効果

0.4

FPD

0.2
0.0
0.0
CDRAD ファントム

0.2
0.0
1.0

2.0

3.0

4.0

撮影線量 (mAs)
Virtual Grid 技術
グリッド撮影グリッド未使用

図 13. CDRAD ファントムによる実験条件

図 14.

0

2

4

6

8

10

12

撮影線量 (mAs)※※

管電圧 80kV，SID100cm，10 画像の平均
グリッド撮影： 8:1, AL, 40 本/cm, FNC:OFF

画質定量指標 IQF inv の計測結果【まとめ】
本稿では、Virtual Grid の基本原理とその効果について解説した。Virtual Grid を用いることで、救命救急において複数の部位を連続的に撮影する場合や、軸位撮影やウォーターベッドなどポジショニングの制限を受ける検査において、画像コントラストの改善に併せ検査ワークフローの改善を期待することができる。
Virtual Grid は、胸部、腹部以外の骨撮影にも適用可能であり、様々な検査において高画質化とワークフロー改善に効果を発揮することを期待する。
以上

40

技術紹介

散乱線低減処理における 画質改善の仕組み
Image quality improvement using Canon's new Scatter Correction function
キヤノンライフケアソリューションズ（株）

向笠 恭司

はじめに
現在、一般撮影領域のフラットパネルデテクター（以下 FPD）を供給しているいくつかのメーカから散乱線除去ソ
フトがリリースされている．キヤノンでは「散乱線によるボケ（不鋭）を改善し 画像コントラストが低下することを防ぐ処理」として 散乱線低減処理（Scatter Correction）を供給している．
しかし、物理グリッドを使用しない撮影では FPD に到達する X 線量が増えるため量子ノイズの絶対量が増加し画像処理で散乱線を除去しコントラストを改善させても粒状性は悪くなってしまうという現象が発生する．キヤノン
では散乱線低減処理後の画質を改善させるため CXDI のコントロールソフト Ver2.16 より新しいノイズ低減処理を実装するとともに散乱線低減処理にもその技術を適応し画質向上を図った．今回その改善点について解説する．

概要
物理グリットの目的は「FPD に到達する散乱線を抑制することで、診断画像のコントラスト低下（不鋭）を防ぐ」ことにある．弊社が提供する「散乱線低減処理」は、グリッドを付けずに撮影し、散乱線を多く含む撮影画像から、散乱線を「推定」「除去」しコントラストの低下を防ぐ画像処理機能である．（図１）

グリッドなしで撮影されたＸ線画像

CXDI

散乱線推定

減算

X線管
散乱線はコントラストを低下させる

散乱線低減画像

推定散乱線画像

図１

41

物理グリットを使用せずに撮影した画像は、被写体を透過した 1 次Ｘ線と散乱線が画像情報として重畳して形成されている．１次Ｘ線と散乱線には物理的な関係があるため、この関係を予め実測してモデル化することにより散乱線の推定が可能となる．撮影時にそのモデルを用いて撮影画像から１次Ｘ線と散乱線を分離することにより、散乱線を推定する．この推定された「推定散乱線」を撮影画像から減算することで、診断画像のコントラストを回復する．

１． 散乱線低減処理による画質上の問題点（量子ノイズの増加）
物理グリッドを使用せずに撮影を行ない、散乱線低減処理でコントラスト改善を行う場合、物理グリッドを使用して撮影した時（図２）と比較し、物理グリッドが無い分 FPD へ到達する線量自体が多くなる．（図３）

図2

図3

FPD における画像のノイズは主に「システムノイズ」と「量子ノイズ」である．量子ノイズだけを考えた場合、
X 線量子の単位面積当たりの揺らぎの確率分布がポアゾン分布に従ことから、その変動（ノイズ）は、平均量
子数ρに対して√ρとなることが知られている．そのため到達する X 線が増えるグリッド無し撮影では散乱線成分のみならず量子ノイズも増加してしまう．しかしながら、ソフトウエアによる散乱線低減処理では散乱線成分のみ除去する．その結果、量子ノイズが多く残ってしまいグリッド有り撮影に比べ S/N が悪化するという問題が発生する．これが散乱線低減処理画像の粒状性が悪化する原因である．（図２、３のノイズ参照）

２． ノイズ低減処理の性能改善（新ノイズ低減処理）
キヤノンではグリッド無し撮影における量子ノイズ増加の課題を解決するため、まずノイズ低減処理の性能を42

進化させた．キヤノンのノイズ低減処理の概要は（図 4）の様に多重解像度分解を使用しノイズを解析しノイズ画像を周波数ごとに作成し元画像より減算し再構成している．

ノイズ低減処理の概念図 図 4

今回、ノイズ成分を解析するノイズ解析部の平滑化処理を「構造を保存したまま平滑化を行う」ように改善することで構造とノイズの分離性能を向上させ、従来処理よりも構造をぼかさないノイズ低減処理を実現した．

平滑化方法の改善① 従来の方法は隣接画素の加重配分を信号差に基づき決定する．差が大きければ構造（エッジ）とみなし加重比率を下げることで構造をぼかさないようにした．（図 5）構造を画素間の信号差で判断するため、信号差の小さい構造はぼかされる

図5

事となる．

② 新たな方法は、複数の判定用フィルタを用いて各画素周辺に存在する構造（平坦/細線/グラデーション等）
を判定し、その判定結果に応じた平滑化を行うことで構造をぼかさずにノイズのみを平滑化することを実現した．
例えば、判定結果が細線であれば細線方向に沿って平滑化を行うことにより構造を保存する．構造を複数画素からなる形状および信号差で判断するとこにより、構造とノイズの分離性能が飛躍的に向上し、信号差の小さい構造もぼけにくくすることができた．

43

③ シミュレーションによる平滑化効果比較
新処理では細線エッジを保存することで、途切れた状態にならず細い線が保持される（図 6）

入力画像

従来処理

新処理

図6

３． 散乱線低減処理への貢献
物理グリッドに対し散乱線低減処理では量子ノイズが増え、画像品質が下がってしまう．そのため散乱線推定画像を作成する際のデータ作成時のノイズ低減処理を見直すことでより強力に量子ノイズによるザラツキ
を抑えることが可能となった．

① 新散乱線低減処理の特徴１
従来の処理（図 7）は量子ノイズを多く含む撮影画像からそのまま散乱線を推定していたため、量子ノイズの影響による散乱線の推定誤差が推定散乱線画像に重畳しザラツキの原因となっていた．

ノイズ

X線

散乱X線

1次X線

推定ノイズ
システムノイズ

散乱X線

散乱線
推定

X線

推定ノイズ
推定

（推定ノイズ≠量子ノイズ）

ノイズ

量子ノイズ
1次X線

散乱X線

推定散乱線画像

散乱線低減画像

44

図7

ノイズ

散乱X線

X線

1次X線

推定用
ノイズ低減

散乱X線

X線

1次X線

ノイズの無い画像で推定を行うことで推定ノイズの発生を抑制

検出の効果：高システムノイズ

散乱X線

散乱線
推定

ノイズ
量子ノイズ

X線
1次X線

推定
散乱X線

散乱線低減画像

推定散乱線画像

図8

Ver2.16 より実装された最新の散乱線低減処理（図 8）では 推定散乱線画像を作成する際に、新たに追加した「推定用ノイズ低減処理」で量子ノイズを予め減らすことで散乱線の推定誤差によるザラツキを抑制した．

② 新散乱線低減処理の特徴２散乱線低減処理使用時には、「ノイズ低減処理」の ON/OFF に関わらず常にノイズ低減処理が動作するよ
うにし、グリッド無し撮影時に増加する量子ノイズ自体を抑え、画質を向上している．

４． 最新バージョン(Ver2.16)におけるノイズ低減処理と新散乱線低減処理の関係
ノイズ低減処理の種類は① 推定散乱線画像の作成時に使用される「推定用ノイズ低減処理」② 散乱線低減処理使用時に自動的に加算される「新ノイズ低減処理」③ ノイズ低減処理を ON した場合に使用される「新ノイズ低減処理」の 3 種類があり 散乱線低減処理のみを使用すると①と②が適用される．
散乱線低減処理と同時にノイズ低減処理を ON にした場合は、①と②に加え③のノイズ低減処理の「効果」
パラメータの設定値に応じたノイズの減算量を上乗せし、より強力な粒状性改善効果を発揮する．（図 9）45図9５． サンプル画像

従来散乱線低減処理

新散乱線低減処理

６． まとめ
散乱線低減処理は散乱線による不鋭を改善する画像処理である．この効果は物理グリッドとは違った特性を持っているのでその両者の特性の違いを理解し使い分けることが大切と考える．キヤノンは今後もさらにソフ
トウエアとハードウエアをブラッシュアップすることで、より高い画質と便利な機能をお客様に提供していきま
す．

46

技術紹介

散乱線補正ソフト「Intelligent-Grid」について
コニカミノルタ（株）ヘルスケア事業本部

1

伊藤 良平

り，X 線の吸収率が高い鉛箔と吸収率の小さい中間材とを交互に配置した構造となっている。現在一般的なグリッドは集束グリッドと呼ばれており，鉛箔
面の延長が決められた集束距離において一つの点に集束するような構造をしている(Fig. 1)。
そのため撮影時のパネルと X 線装置の管球との位置関係が重要であり，正しいアライメントの時に最も散乱 X 線を除去する効果が発揮出来るように設計されている。
また，鉛箔の間隔を１とした時の鉛箔の高さとの比を格子比と呼ぶ。格子比はグリッドの散乱 X 線除去効果を表す目安の一つであり，格子比が低いグリッドは散乱 X 線の除去効果が低いが，その分ポジショニング不良による画質劣化のリスクも低くなる。

はじめに病院での X 線撮影において，患者が撮影室まで来ることが難しい場合，ポータブル撮影装置と DR パネ
ルやコンソールを病室や手術室まで持って行き撮影
する回診撮影が広く行われている。コニカミノルタ
でもポータブル撮影業務の効率化と生産性の向上を目的とした AeroDR ポータブルソリューションとして即時に画像確認可能な特徴を活かした機器やソフ
トウェアを商品化し，臨床現場に貢献している。
一般的に，X 線撮影では被写体の組成により X 線の透過率が異なることを利用し，直進してきた X 線の透過量を検出信号として画像化している。一方，
直進せず内部で散乱されることで向きの変わった散乱 X 線は，信号成分を持たない不要な成分であり，診断画像のコントラストを低下させる要因である。
そこで，散乱 X 線を取り除くことで画質低下を防止するために従来は散乱 X 線除去用グリッド(以下，グリッド)が使用されている。しかし，回診撮影ではグリッド着脱の手間やポジショニング不良による画質劣化が発生しやすいほか，グリッド分の重量増によるハンドリング性の低下がデメリットとなり，放射線技師の負担となっていた。
このような課題に対してコニカミノルタでは,グ
リッド不使用の状態で撮影された画像から画像処理により散乱 X 線成分を取り除き，グリッド使用時と同等の画質を得るための散乱 X 線補正処理“Intelligent-Grid”を開発した。
さらに，Intelligent-Grid では，グリッド不使用の画像にかぎらず，低格子比のグリッドで撮影された画像に対して適用することで，より高格子比のグリッドで得られる画像と同等の画質を得る機能も搭載されている。

X-ray source

ObjectScattered
X-ray

Primary X-ray
Focusing gridDR panel
2

Fig. 1
Cross section of X-ray focusing grid.
Althoughthe primary X-rays are transmitted
through the object and reach the DR panel, scattered
X-rays are removed by the grid.

グリッドを使用したこれまでの回診撮影

2. 1 グリッド
X 線撮影時に使用されるグリッドは検出器すなわ
ち DR パネルに到達する散乱 X 線を除去してコント
ラストを高め，高画質の画像を得るための器具であ47

2. 2 グリッドのデメリット
X 線室で撮影される一般撮影と異なり，回診撮影
ではベッド上で臥位のまま撮影することが多くポジ
ショニングが容易ではない。患者のポジショニング
が正しくない状態であると，散乱 X 線を上手く取り除けなかったり，パネル面内の位置によって画像に濃度ムラが生じたりするといった問題が発生する(Fig. 2)。特に胸部撮影の場合，肺野の左右で濃度差が発生すると誤診に繋がる危険性があり，胸部回診撮影時はグリッドの使用を見合わせたり，格子比が低いグリッドを使用したりする場合もある。
そのほかにも，デメリットとしてパネルにグリッドを取り付ける手間や，グリッドの重量が加わることによるハンドリング性の低下，散乱 X 線だけでな
く僅かながら直接 X 線も取り除いてしまうことなどが挙げられている。

Image input

Contrast improvement
Estimation of object thickness

Scattered X-ray estimation－
Reduction of noise level

Image output

Uneven density image

Regular image

Fig. 2 Chest phantom images with a misaligned
grid (left radiograph) and with no grid (rightradiograph). In the left radiograph, the lung seen on
the right side of the image has uneven density and iswhite-tinged due to grid misalignment.

3

Fig. 3 Intelligent Grid's scattered X-ray correction
algorithm, consisting of two processes: a contrast
improvement process and a noise reduction process.

散乱 X 線補正アルゴリズム

3. 1 処理の概要
Intelligent-Grid の処理フローは，画像のコント
ラストを改善する部分と散乱 X 線成分に起因するノイズを低減する部分とに分かれている(Fig. 3)。
画像コントラスト改善部分では撮影機会の多い胸部，腹部を対象として画像から自動的に除去する散乱線量を求めるアルゴリズムを開発した。被写体厚を推定し，被写体厚に応じた散乱 X 線含有率を計算
し，元画像から散乱 X 線相当の信号量を取り除く。
このことにより被写体厚が変化しても安定的に散乱線を推定出来るようになった。そして次のプロセス
として，散乱 X 線成分に起因するノイズを低減し粒状性を改善するためにノイズ低減処理を行う。

3. 2 画像コントラスト改善処理
画像コントラスト改善処理部分では元画像の画素毎に散乱 X 線成分の量を推定し，元画像から取り除
く処理を行っている。散乱 X 線の割合は患者の体厚が厚いほど多くなるため，まず初めに被写体厚の推定を行う。
被写体厚の推定は画像認識およびヒストグラム解析により行っている。画像全体から照射野外，直接線領域、金属片など人体領域外を画像認識により除外する。次に人体領域のみのヒストグラムから部位ごとに基準となる複数の信号値を出しこの信号値を元に体厚を計算する。体格が大きく，散乱線が多ければ画像のコントラストは下がるのでヒストグラム

48

から求めた基準の信号値同士の幅は小さくなり，逆に散乱線が少なければコントラストは上がるため信号幅が大きくなる。このような考えのもとで画像ヒストグラムより体厚を推定している(Fig．4)。

Scattered X –ray ratio

Image histogram

Estimated object thickness

Scattered x-ray ratio mapping table

Body thickness image

Scattered X-ray image

Fig. 5 Deriving a scattered X-ray image from an
original image so as to improve image contrast.
Scattered X-ray components of the image are
estimated by applying a table of scattered X-ray
ratios to object thickness, which is estimated from ahistogram of the original image.

Fig. 4 Relationship between the body thickness andhistogram.
画素毎に体厚を求めた後，部位毎，グリッドの有
無によって予め作成しておいた体厚と散乱 X 線含有率のデータベースを使用して画像中の散乱 X 線成分を推定し，散乱 X 線画像を作成する(Fig. 5)。注目
画素の散乱 X 線含有率は周囲の様々な構造物から発生する散乱 X 線の影響を受けているため，同じ体厚でも場所によって散乱線含有率が異なっている。本処理では当該画素とその周囲の画素の体厚分布を元に周囲の体厚が厚ければ散乱線含有率を増加させ，薄ければ散乱線含有率を低下させることで推定精度を向上させている。最後に元画像から推定した散乱X 線相当の信号量を取り除くことで画像のコントラストを改善する。

3. 3 ノイズ低減処理
散乱 X 線成分を取り除いた画像に対し，次にノイズ低減処理を行う。グリッドは散乱 X 線成分とそれに起因するノイズ成分を低減させる効果を持つが，先のコントラスト改善処理では散乱 X 線の低周波成分を除いただけで，ノイズ成分は残存しており，粒状が悪化している。このためグリッド使用時と画像の粒状性を揃えるためにノイズ低減処理が必要となる(Fig. 6)。

49

Signal level

Without x-ray gridPrimary X-rays

application of a newly developed noise reduction
process.

Noise
3. 4 処理画像の結果
Intelligent-Grid はこれらの処理によって構成されており，一例として東海大学医学部附属病院における臨床画像評価 1)に使用した画像を掲載する(Fig.
8, Fig. 9)。
これらの画像はグリッドの有無と撮影日時以外，同じ条件で撮影されており，グリッド不使用の画像(a)に Intelligent-Grid を適用した画像(b)を，グリ
ッド使用画像(c)と比較したものである。
Intelligent-Grid を使用した画像(b)は元画像(a)と比較してコントラストが改善しており，臨床でも使用可能なレベルとの評価を得ている。

SignalSignal level

Scattered X-rays
Removing scattered X-rays

Noise

Primaly X-rays(a)

Signal’(b)

Signal level

Primary X-rays noiseand scattered X-rays noise

With x-ray gridPrimaly X-rays

Noise
(c)

SignalPrimary X-rays noise

Fig. 6 Noise levels of images with and without a grid.
The noise component can not be removed even byremoving scattered X-rays during the contrast
improvement process.
画像中から除去すべきノイズの大きさは除去した
散乱 X 線の量によって決まる。そこで除去した散乱
X 線の量に応じてノイズ低減レベルを変えられるノ
イズ低減処理を新たに開発した。これによって粒状性を改善し視認性の高い画像を得られるようになった(Fig. 7)。

Before noise reduction
Fig. 7

Fig. 8 Chest images: (a) with neither an X-ray gridnor Intelligent Grid, (b) with only Intelligent Grid, and(c) with only a 6:1 grid ratio X-ray grid. The contrast
in chest image (b), with Intelligent Grid, is clearly
improved over the original chest image (a).

After noise reduction

Clinical images of a pelvis before and after

50

(a)

(b)

(c)

Fig. 11 sholder joint images: (a) with neither an Xray grid nor Intelligent Grid and (b) with onlyIntelligent Grid

Fig. 9 Abdomen images: (a) with neither an X-ray
grid nor Intelligent Grid, (b) with only Intelligent Grid,and (c) with only a 6:1 grid ratio X-ray grid. The
contrast in abdomen image (b), with only Intelligent
Grid, is clearly improved over the original abdomen
image (a).

Fig. 12 pelvis images: (a) with neither an X-ray gridnor Intelligent Grid and (b) with only Intelligent Grid
これらの部位についてもすでに多くの臨床の現場で用いられており，いずれの画像でもグリッド不使用時と比較してコントラストを大きく改善出来ていることが分かる。

４．対象部位拡張
当初，Intelligent-Grid では胸部，腹部のみを対象としていたが，使用機会の増加に伴いより多くの部位でも使いたいとの要望を受け，バージョンアッ
プにより対応部位も椎体，股関節，肩関節，頭部と拡張を行った。
以下の画像は腰椎側面，肩関節軸位，骨盤斜位の画像である（Fig.10,11,12）。それぞれグリッド不使用画像(a)とグリッド不使用画像に IntelligentGrid を適用した画像(b)である。

5

まとめ

回診での撮影を容易にする散乱 X 線補正処理“Intelligent-Grid”を開発した。本機能を適用することでグリッドを使用せずとも画像のコントラストを改善し，高画質な画像の取得を可能とした。この
結果，煩雑な作業とグリッド使用時のデメリットから解放されることで作業効率は大幅に改善され，また患者にとっても負担の少ないスムーズな撮影を実現することができた。
コニカミノルタでは今後も臨床現場の生産性向上に貢献出来る魅力的な製品を開発して行く所存であ
る。
●参考文献

1)鹿股 修ワイヤレス型 FPD における散乱線補正
処理の視覚評価-臨床画像評価- 第 71 回日本放射線技術学会総会学術大会
Fig. 10 lumbar spine images: (a) with neither an Xray grid nor Intelligent Grid and (b) with onlyIntelligent Grid

51

技術紹介

グリッドレス撮影機構‘SkyFlow Plus’について

株式会社 フィリップス・ジャパン

藤岡 泰祐

○はじめに
フィリップス社 Diagnostic X-ray 部門はドイツ ハンブルクのレントゲン通りに面した場所に開発・製造拠点を有し、約 120 年の歴史をもつ。
2000 年にはフラットパネルディテクタを搭載したフルディジタル一般撮影装置を日本において上市し、近年では散乱線除去グリッドに変わる新たなツールとしてグリッドが有する散乱線による画像コントラスト改善効果をもたらしながらもグリッド使用下におけるデメリットを改善すべく、胸部対応型グリッ
ドレス撮影機構 SkyFlow を開発、後に全身対応型グリッドレス撮影機構として SkyFlow Plus を開発した。
本稿では全身対応型グリッドレス撮影機構 SkyFlow Plus の有用性について述べる。

○グリッドレス撮影機構 ‘SkyFlow Plus’
他の放射線診断機器と同様、一般 X 線撮影においても照射された X 線は空中及び被写体を透過、吸収されるのに併せて検出器に到達するまでの間に散乱をも引き起こす。この散乱線は本来直接線がもたらすべき画像コントラストに比べ、コントラスト低下を招き、最適な画質とならないケースが懸念される。
このため、様々な撮影法において散乱線除去グリッドが用いられ、画像コントラスト改善を図る。一方で散乱線除去グリッドは X 線量の増加を代償として併せ持つ。さらにこのグリッドは X 線束とのアライ
メントが確保されている状態を理想としているため、指向性をもって設計されている。
これより、X 線束とグリッドのアライメントの整合性が保たれている場合は高い画像コントラスト改善効果をもたらすが、X 線束とグリッドのアライメントの不整合が生ずる場合にはむしろ、画像コントラ
ストに悪影響を及ぼす（Fig.1）。

（Fig.1：X 線束と散乱線除去グリッドのアライメント）

52

特に病室等でのポータブル撮影においては X 線束とのアライメント調整は容易でないケースが多い上、グリッド自体の重量などから携帯時やポジショニング時のワークフローに優れるとは言いがたく、場合
によっては落下破損のリスクも伴う。
そこでフィリップスではグリッドレス撮影機構 SkyFlow Plus を開発し、散乱線除去グリッドと同等の画像コントラストをもたらしながらも X 線撮影時のワークフローの改善を図った（Fig.2）。

（Fig.2：グリッドレス撮影機構による画像比較）
このアルゴリズムはワークフロー改善だけでなく、事前の X 線撮影条件の入力が全く必要なく、1 クリックで使用可能であり操作性にも優れる上、あらゆる部位、撮影において応用できる特長をもつ（Fig.3）。

（Fig.3： SkyFlow Plus のオペレータコンソール。チェックボックスをクリックするだけでグリッドレ
ス撮影機構が使用できる。）

53

SkyFlow Plus は、被写体毎に最適化された画像をもたらすための物理モデルとモンテカルロシミュレーションに基づく散乱線の推定及びその推定画像による Partial Subtraction を施すことで散乱線による影響を補正する。コントラスト強調度は被写体毎に自動調整され、常にグリッドを使用下の画像とほぼ同等の高コントラストな画質が得られるアルゴリズムである。
アルゴリズムの概要 1)は次のとおりである（Fig.4）。
プロセス１：散乱線の推定
まず、モンテカルロシミュレーションによる散乱線の推定を行う。この際、体型の異なる様々な被写体の散乱線推定には長時間のシミュレーションが必要となるが、SkyFlow Plus では予め、様々な被写体における散乱線の影響を推定した‘Scatter Kernel’を搭載しており、シミュレーション時間の大幅な短縮が可能となっている。また、散乱線の画像への影響は概ね低周波成分であることから、散乱線の推定は元画像に比べ、低解像度な状態で行うことができるのも演算時間の短縮に繋がる。このプロセスにより、散乱線推定画像が作成される。

プロセス 2：散乱線除去
プロセス１で得られた散乱線推定画像を元画像より差分することで散乱線のない画像を得ることができるが、従来の散乱線除去グリッドによる撮影では全ての散乱線を除去できるのではなく、一部の散乱線除去に限られるのが現状である。すなわち、グリッドは本来あるべきコントラストを得ることはできないといえる。そこで SkyFlow Plus では IEC 規格 60627 で定義されたグリッドのコントラスト復元能に基づき、従来のグリッドによるコントラストを模倣するためのキャリブレーションが施された上で差分処理が行われる。尚、散乱線推定画像は低解像度状態となっているため、差分処理前にアップサンプ
リングが施されるため、解像度の低下はもたらさない。尚、SkyFlow Plus 処理後の画像に対しては、通常取得される画像と同様、フィリップスのマルチ周波数処理アルゴリズムである UNIQUE による画像処理が行われる。

（Fig.4：SkyFlow アルゴリズムフローチャート）
上記のプロセスにより SkyFlow Plus Image を取得することができるが、勿論、従来同様に臨床的価値のある画質でなければならない。これについては胸部ファントム（Lungman：京都科学社製）及び様々な体格を模倣するための Chest Plate を 1～2 枚追加して実施された実験によると本アルゴリズム
によるコントラスト改善能はファントムの肺領域、心臓領域、腹部領域において散乱線除去グリッドと54

同等とする結果が示されており、グリッドを使用せずとも全身対応型グリッドレス撮影機構として臨床的価値のある画質を提供することができるといえる。また、肺領域に比べ、被写体厚の厚くなる心臓領域、腹部領域においてこのコントラスト改善能が高くなる結果が得られた（Fig.5）。

（Fig.5：グリッドレス撮影機構とグリッドにおけるコントラスト改善の比較）

これは散乱線含有率の高い領域ほどその効果が高いことを示しており、如何に被写体毎に最適化されたアルゴリズムであるかを証明しているものといえる。
○臨床的ベネフィット
グリッドレス撮影機構にはグリッドと同等の画質の取得やグリッド不要がもたらすワークフローの改
善だけでなく、X 線量の低減が期待される。
これについては Poetter-Lang S らが行った SkyFlow とグリッドによる従来の画像処理を比較した読影
試験 1),2)によると胸部 X 線撮影において、SkyFlow 使用したことによる画像ノイズの発生は見られず、診断に適切な画質という観点から SkyFlow は 1.6 倍の X 線量で撮影されたグリッド使用下画質に匹敵したとされる(Fig.6)。

(Fig.6)各撮影における胸部画像の比較

55

その他、Bernhard Renger らによる胸部ファントム（Lungman：京都科学社製）を使用したベッドサイド
での縦隔内留置カテーテルの視認性検討 3)によると SkyFlow に比べ、散乱線除去グリッド使用下ではExposure Index（EI 値）を同一にするには約 2 倍の X 線量が必要であり、同一 EI 値での画質比較として SkyFlow はグリッドなしで取得した縦隔内カテーテルの視認性を大幅に改善し、画質はアライメントの整合性が取れたグリッド使用下と比べ完全には一致しないものの 50％の線量低減をもたらすことより
ベッドサイドでの撮影における散乱補正アルゴリズムの使用を提唱するとされている。
これら研究結果を踏まえ、SkyFlow によるグリッドレス撮影はグリッド使用による X 線量の増加を抑制する可能性を示唆しているものと考えられる。
○最後にフィリップスの SkyFlow Plus は、グリッド不使用がもたらすワークフローの改善及びグリッド使用
下と同等の画質の取得を可能としたアルゴリズムである。このアルゴリズムは、散乱線の推定に対するモンテカルロシミュレーションとキャリブレーション補正に基づく Subtraction 処理により、従来の操作性を変更することなく、グリッド使用時と同等の画像コントラストを得ることができ、幅広い体格やあらゆる撮影部位に対しグリッドを使用した画像と同等の画質を一貫して提供することにより、ワーク
フローの効率化を支援するものである。
○参考文献
1) Detlef Mentrup, et al : Grid-like contrast enhancement for bedside chest radiographs
acquired without anti-scatter grid
Philips SkyFlow. https://www.usa.philips.com/cdam/b2bhc/master/Specialties/radiology/skyflow/Philips_SkyFlow_White_Paper_20132911.pdf
2）Poetter-Lang S, Prosch H, Kienzl D, Fueger B, WeberM, Schaefer-Prokop CM, Uffmann M.
Impact of Digital Scatter Correction on the Image Quality of Bedside Chest Radiographs.
Scientific Presentation on RSNA 2013 (EventSSJ06-03).
3) Bernhard Renger, et al : EVALUATION OF DOSE REDUCTION POTENTIALS OF A NOVEL SCATTERCORRECTION SOFTWARE FOR BEDSIDE CHEST X-RAY IMAGING. Radiation Protection Dosimetry, Volume
169, Issue 1-4, 1 June 2016, Pages 60–67,

56

読者のページ

第 38 回医用画像処理プログラミングセミナーを受講して近畿大学医学部堺病院放射線部

北口茂聖

2017 年 9 月 23、24 日の 2 日間、大阪の島津製作所関西支社マルチホールにて開催された第 38 回医用
画像処理プログラミングセミナーに参加させていただきました。
私がこのセミナーに参加した理由は、自身の研究で画像の評価を行う際、今まで表計算ソフトに 1 つずつ入力し計算させていたのですが、サンプル数が多くなるとこれがすごく大変でした。そこで、プロ
グラミングの勉強をしたいなと考えていたところ、ちょうど地元の大阪でこのセミナーが開催されることを知り、絶好の機会であると考え受講しました。
このセミナーは事前に、e ラーニングにて「プログラミングの超初級の入門編」を受講しセミナーに参加するという他のセミナーとは少し違ったユニークなセミナーです。受講前はプログラミングについて
ほとんど知識がなかったため、“超初級の入門”であるはずの e ラーニングの講義でさえ、何度も見直し、演習を行いました。
今回は参加者が少数であったため、当初、予定されていた内容から変更され、2～3 名の小グループに分かれてセミナーを進めていく形になりました。しかも、1 つのグループに対し 1 人の講師の先生が付いて指導していただくというほぼ個別指導に近いものでした。また、課題も事前に、白石先生と今回のセミナーでどのようなことがやりたいかを入念に打ち合わせし、各自それぞれの課題を決めました。私は現在、金属アーチファクトの物理的評価法について研究をしているのですが、これを視覚的な側面からも評価できるように、アーチファクトをカラーマップ表示させるプログラムの作成を課題としました。
1 日目の午前中には、ほぼ基礎演習を含めた講義が終わり、午後からは 4 つのグループに分かれ、各自の課題を行いました。私は田中先生の指導のもと、全体の枠組みとなるプログラムの作成を行いました。
2 日目はカラーマップの肝となる色付けや重ね合わせなど詳細な部分のコードの作成を白石先生に指導していただきました。また、プログラムを作成していく中で、事前の打ち合わせでは話をしていなかった処理を追加したという希望に対しても、その場でサンプルコードを作成してくださり、白石先生の知識の深さには驚きました。2 人の先生の適切な指導のおかげでなんとか時間内に完成し、成果発表を行うことができました。
この 2 日間は自分の知識がないがため、周りから遅れないように必死で大変でしたが、講師の先生方に丁寧に教えていただき有意義な時間となりました。また、独学では敷居が高く感じられていたプログ
ラミングも、経験豊富な先生方のおかげで少し身近なものに感じられるようになりました。今後はこのセミナーで作成したプログラムを自分の研究に合わせてアレンジできるようにさらに勉強していきたいと思います。
最後になりましたが、今回のセミナーを企画、開催していただきました日本放射線技術学会画像部会
ならびに近畿支部の皆様に心より感謝申し上げます。

57

読者のページ

医用画像処理プログラミングセミナーに参加して大阪大学医学部附属病院医療技術部診療放射線技師

土谷崇史

2017 年 9 月 23 日（土）、24 日（日）の 2 日間にわたり、開催された医用画像処理プログラミングセミ
ナーに参加しましたので報告いたします。
私は大学在学中に C プログラミングによる解析を用いた研究を行っていましたが、就職後におこなった研究に対して生かすことができず、プログラミングから離れていました。本セミナーでは C プログラ
ミングの基礎から、最終的にはそれぞれの研究に生かせるようなプログラム作成が出来るということで、今後の研究にぜひ生かしたいと思い参加させていただきました。
本セミナーを受講するにあたり、事前に画像部会 HP の e ラーニングの受講を行いました。内容としては STEP1～10 の講座で、提示されたソースプログラミングを入力し、実際にプログラムを動かしてみることで、個々の機能について学ぶというものでした。講師の先生が自ら動画を通し丁寧に解説をして講座を行ってくだるため、しっかりプログラミングの基礎を身に着け、セミナーに臨むことが出来ました。
セミナーは初日の午前中に e ラーニングで行ったプログラミングについての解説、画像処理の講義、午後からはそれぞれの研究テーマに沿ってのプログラミング作成という流れでした。私は課題として CT 撮
影におけるダークバンドアーチファクトの評価に使用できるようなプログラムの作成をあげ、セミナー
中に CT 画像のアーチファクト部の ROI を設定し pixel 値を求めるというプログラムを作成しました。
講師の先生方がマンツーマン形式で丁寧に教えてくだるため、とても分かりやすく、しっかりと技術を習得することが出来ました。今回組んだプログラムの他にも、自動でフィルタ処理を行い各画像のパラメー
タ比較をできないかなど、アイディアが次々と出てきて、今後自分でまたプログラムを組み、活用したいと思いました。
本セミナーは事前の e ラーニング、当日の 4 人の講師の先生方からの指導を通して、プログラミングの基礎や技術取得はもちろんですが、プログラミングの楽しさも学ぶことが出来ました。プログラミングを使用することで作業の効率化や、自分が行いたい画像処理等を実現できるということで、今後の研究でぜひとも生かしていけたらと思います。
最後になりますが、このようなセミナーの機会を設けていただき、指導していただいた講師の先生方に感謝申し上げます。

58

入門講座

空間フィルタの基礎
北里大学メディカルセンター

今花 仁人

入力データから有益な情報を抽出したり,不要な情報を除去したりする処理をフィルタ処理という.ディジ
タルデータにおけるディジタルフィルタは,アナログデータに対するアナログフィルタに比べて自由度が高く様々な処理が行える.
ディジタルフィルタは大別すると,画像の空間と同じ空間上でフィルタ処理を行う空間フィルタと画像をフーリエ変換して,周波数領域でフィルタ処理を行う空間周波数フィルタがある.
ここでは様々な空間フィルタについてその特性を述べる.
1.線形フィルタと非線形フィルタ
空間フィルタは線形フィルタと非線形フィルタに大別される.以下にその要点を述べる.
1.1 線形フィルタ
空間フィルタは入力画素の周辺の画素値を考慮に入れて出力画素の値を決定する方法である.
空間フィルタは線形フィルタと非線形フィルタに分けられる.線形フィルタは,近傍画素と重み行列の積和で計算されるフィルタである.

図 1 線形フィルタの概略. f:入力画像,g:出力画像,w:重み行列
積和計算は,例えばある入力画像 f の画素位置(i,j)とその近傍画素,に対して,それぞれ重みを掛け合わせて足し合わせる.

59(1.1)
こうして得られた値を出力画像gの画素位置(i,j)の画素値とする.
ここで用いられる重み（係数行列）をカーネル,または重み行列といい,カーネルと画像との積和演算を畳み込みまたはコンボリューション（convolution）と呼ぶ.
線形フィルタは画像の平滑化やエッジ検出など様々な用途で用いられる.
通常,線形フィルタのカーネルは,各要素の和が 1 となるように重みが選択される.例えば 3×3 の大きさのカーネルによる平均値フィルタでは,カーネルの各要素を 1/9 とする.
1.2 非線形フィルタ
線形フィルタと同様に注目画素の近傍画素を考慮に入れるものの,線形フィルタとは異なりカーネルとの積和演算では求められないタイプのフィルタを非線形フィルタと呼ぶ.
代表的なものとしては平滑化処理を行う中央値フィルタなどがある.そのほかとしては最小値フィルタ,最大値フィルタなどがある.最大値フィルタと最小値フィルタは複雑な画像に適用するとブロック状のパターンが生じるが,シンプルな画像や 2 値画像に適用すると,ノイズ除去効果や形状変換に近い効果もたらすことがある.
2.平滑化
平滑化フィルタは,画像からノイズを取り除き,画像を滑らかにする効果がある.ノイズの除去はエッジ抽
出や特徴抽出といったあらゆる画像処理の前処理となる重要な処理である.代表的な平滑化フィルタには,
平均値フィルタ,ガウシアンフィルタ,中央値フィルタがある.このうち平均値フィルタとガウシアンフィ
ルタは線形フィルタで,中央値フィルタは非線形フィルタである.
2.1 平均値フィルタ
線形フィルタにおいて重みをとすることで,注目画素と近傍８画素の平均が計算される.これを平均値フィルタと呼ぶ.
5×5 などフィルタサイズを大きくすることでより平滑な画像が得られる.

2.2 ガウシアンフィルタ
平均値フィルタではディジタル値の変化の大きな領域が平滑化され,輪郭などはボケやすい.これに対して,ガウシアンフィルタはウィンドウ内の中央に重みをおき,周辺に近づくにつれ重みを小さくしていくことで平均値フィルタほどはボケずにノイズを低減させることが可能である.

60

ガウシアンフィルタの重み係数には以下の式を用いる.
(2.1)
σ で分布の広がりを指定することができ,ボケ具合を調節できる.

σ=0.3

σ=0.4

σ=0.5

図 2 ガウシアンフィルタ
2.3 中央値フィルタ
中央値フィルタは近傍画素の要素を並び替え,中央値を探索する非線形フィルタである.
中央値フィルタは外れ値に強く,平均値フィルタほどボケないという特性がある.そのため画像におけるピクセル欠損などで生じるゴマ塩ノイズを除去するのに適している.
画像中のノイズに対する中央値フィルタの効果を示したのが図 3 である.ボケを抑制しつつゴマ塩ノイズが劇的に低減されているのが分かる.

処理後

元画像

図 3 中央値フィルタを施した結果
3.エッジ検出フィルタ
空間フィルタは画像からエッジを検出するためにも用いられる.エッジは画像認識において基本となる特徴であり,抽出のためのアルゴリズムも多数考案されている.その中でも代表的なエッジ抽出フィルタを紹介する.
3.1 プリューウィットフィルタ
エッジは画像におけるディジタル値が急激に変化する部分であると考えられるので,隣り合うピクセル間のディジタル値の変化量,つまり差分を検出すればよいことになる.これは,連続的に変化する関数における 1 次微分を求めることに相当するため微分フィルタとも呼ばれる.微分フィルタは次のように表される.

61

ただし,このフィルタはエッジだけでなくノイズも強調されるという欠点がある.
そこで,ノイズ対策のために,微分と平滑化を組み合わせたフィルタが用いられることが多い.プリューウィットフィルタはその 1 つであり,以下のような線形フィルタで水平方向と垂直方向のエッジを検出する.

3.2 ソーベルフィルタ
ソーベルフィルタはプリューウィットフィルタに似ているが,平滑化の部分に単純平均ではなくガウシア
ンフィルタを用いる点が異なる.

3.3 ゼロ交差法
エッジを求めるもう一つの方法は,画像の 2 階微分の値がゼロとなる点を求めることである.この方法はその原理からゼロ交差法と呼ばれる.画像のフィルタにおいては 2 階微分を次のラプラシアンフィルタ∇2で近似することが多い.汎用される 4 近傍と 8 近傍のフィルタを示す.

または

ただし,2 階微分はノイズの影響を受けやすいのであらかじめガウシアンフィルタによって平滑化した画像に対して後述のラプラシアンフィルタをかける.
3.4 キャニー法
さらに進んだエッジ検出法としてキャニー法がある.キャニー法では,画像にガウシアンフィルタをかけてノイズを低減したのち各方向の微分を求め,さらに非最大抑制という基準を用いてエッジと関係ない画素を取り除くことでエッジを求める.

62

4.鮮鋭化フィルタ
画像のエッジを強調する処理を鮮鋭化処理と呼ぶ.鮮鋭化にはいくつかの方法があるが,ここではラプラシ
アンフィルタを用いる方法について説明する.
4.1 ラプラシアンフィルタ
画像を鮮鋭化する１つの方法は,ディジタル値の変化を強調することである.言い換えると,ディジタル値が変化する部分の谷を深くし,山を高くすることである.これは元画像の 2 階微分と元画像を足し合わせる
ことによって実現する.前述の通り,画像の 2 階微分はラプラシアンフィルタによって求める.
ラプラシアンフィルタによる画像の強調は以下の式で表される.
(4.1)

ここで,c は鮮鋭化の度合いを決定する.c の符号は,フィルタの中央が正の場合は正で,負の場合は負とす
る.
実際にラプラシアンフィルタを用いて画像の鮮鋭化を行った例を図 5 に示す.鮮鋭化によって元画像よりエッジの強調された画像が得られている.ただし,ラプラシアンフィルタは,エッジだけでなくノイズも強調されるという欠点がある.そのため画像によっては,あらかじめガウシアンフィルタなどで平滑化してから鮮鋭化を行うなどの対策が必要となる.

元画像

c=0.5

c=0.8

c=1.0

図 4 ラプラシアンフィルタを施した結果

5.特殊なノイズ除去フィルタ
前述の平滑化フィルタはすべての画素を平等に平滑化する.そのためノイズの混入した画素以外も平滑化されてしまい,エッジがボケるなどの弊害が生じる.このような問題を解決するために局所的に平滑化を行うフィルタが考案されている.

63

5.1 バイラテラルフィルタ
バイラテラルフィルタはエッジを保存したままノイズを平滑化するため,注目画素からの距離による重み付けに加え,注目画素と周辺画素の差に応じてガウス分布による重み付けを行う.つまり,バイラテラ
ルフィルタは画像のディジタル値の分布に適応したフィルタとなる.入力画像を f(i,j),注目画素を
f(0,0)とするとバイラテラルフィルタは以下の式で表される.

(5.1)
ここでσ1,σ2 は空間方向及び画素値方向の重みを表し，K は正規化ファクタである.図 5 にノイズ画像に対してバイラテラルフィルタを適用した結果を示す.通常のガウシアンフィルタによる平滑化に比べエッジを保存したままノイズが除去されていることがわかる.

ガウシアンフィルタ元画像

バイラテラルフィルタ

図 5 バイラテラルフィルタを施した結果
5.2 非等方性拡散フィルタ
エッジを保存したまま平滑化を行う手法として,バイラテラルフィルタの他に非等方性拡散フィルタがある.
これは不均一に熱をもった金属板を放置すると次第に熱が周囲に拡がっていき,やがて金属板全体の温度が一定になるといったような熱や空間中の物質濃度などの時間による変化を定式化した拡散方程式を画像に応用したものである.拡散方程式は以下の偏微分方程式で与えられる.

∂I

∂t

= −∆I

(5.2)

つまり,上記の式において熱や空間中の物質濃度𝐼𝐼をそれぞれの画素のディジタル値として捉え,拡散方程式の拡散係数を設定することにより,特定箇所にのみスムージングが起こるようにコントロールすることが可能となる.Perona と Malik は画像における濃度勾配に基づいた空間的に変化のある伝導係数を用いた非等方性方程式を以下のように提唱している.

∂I∂t= div�𝑔𝑔�∥ ∆I ∥�∆I�

(5.3)‖△ 𝐼𝐼‖は勾配の大きさであり,𝑔𝑔(‖△ 𝐼𝐼‖)はエッジ停止関数である.Perona と Malik は以下のエッジ停止関数を提案している.

64

𝑔𝑔(𝑥𝑥 ) =

1

1+

(5.4)

𝑥𝑥2
𝜎𝜎2

ここでσは拡散を停止させる強度を決定するパラメータである.この関数はディジタル値の勾配が大き
いほど小さい値をとる.つまりディジタル値の差が大きいエッジ部分においては平滑化が抑えられる.式(6.3)の拡散方程式を差分近似したとき,画像中の注目ピクセルσでのディジタル値 Is の変化は以下の式で表される.
t+1
t λ
t
t
t
t
(5.5)
Is =Is + ∑p∈ϕ g�Ip −Is � �Ip −Is �
s
�ϕ �
s

ここで p は s の隣接画素,𝜙𝜙𝑠𝑠 および|𝜙𝜙𝑠𝑠 |は注目画素の隣接画素集合および画素数,t は繰り返し回数,λは拡散率を決めるパラメータである.
図６にノイズ画像に対して非等方性拡散フィルタの繰り返し回数をそれぞれ 10 回,20 回と変化させ適用した結果を示す.通常のガウシアンフィルタによる平滑化に比べエッジを保存したままノイズが除去されていることがわかる.

図 6 非等方性拡散フィルタを施した結果

65

専門講座

判別器と深層学習
立命館大学理工学部

中山 良平

１．はじめに人工知能（AI: Artificial Intelligence）をはじめとした機械学習に基づく技術を医療現場に導入することにより，診断の質の向上，診断の効率化を目指した研究が世界中で進められている．機械学習において，判別器は，入力データ（分析対象）がどのクラスに属するかを問題とする分類問題で使用される技術である．通常，分類問題では，分析対象に関する情報を特徴
量として定量化し，それらの特徴量が判別器に入力され，クラスを推定する．この技術は，医用画像に含まれる病変の良悪性の評価や偽陽性候補の削除などに用いられ，その用途は広い．
ただし，判別器の種類は多数あり，データの特性に応じて，使用する判別器を適切に選択する必要がある．本稿では，医用画像解析の分野でよく使用される判別器の概要を解説する．また，近年，画像認識の分野で優れた性能を発揮している畳み込みニューラルネットワーク（CNN: Convolutional Neural Network）についても言及する．

２．判別器

け，学習用データを用いて判別器の生成（学習）を行い，評価用データを用いて判別器の性能評価が行われる．以下，説明を容易にするため，2 クラス分類を例に挙げ解説する．

特徴量Ｂ

判別器を用いた研究では，実験試料を学習用と評価用に分未知
K=3

２．１．K 近傍法

特徴量Ａ

K 近傍法では，学習用（既知）データのサンプルを図 1 のよ

図1: K近傍法

うに特徴ベクトル空間上にプロットし，評価用（未知）データの各サンプルからの距離が近い順に K 個の既知サンプルを選択

決で未知サンプルが属するクラスを推定する．ベクトル空間上の距離は，ユークリッド距離で定義されることが多いが，市街
地距離，コサイン距離，チェビシェフ距離が用いられる場合も特徴量Ｂする．そして，選択された既知サンプルが属するクラスの多数

𝑧𝑧

ある．K 近傍法は最もシンプルな判別器で，学習サンプルのベ
クトル空間を保有するメモリ使用量が問題にならない場合，処理時間が問題にならない場合に使用される．

特徴量Ａ

図2: 線形判別関数

66

２．２．判別分析
判別分析には，線形判別関数による方法とマハラノビスの距

未知

離による方法があり，2 つのクラスの母分散共分散行列が等し特徴量Ｂいと仮定できるとき線形判別関数を，仮定できないときはマハ
ラノビスの距離を使用する．線形判別関数は，図 2 のように，クラス間分散とクラス内の分散の比を最大化する写像方向として求められ，2 次元ベクトル空間では直線𝑧𝑧，3 次元以上のベクトル空間では超平面𝑧𝑧として与えられる．そして，未知サンプルが𝑧𝑧 > 0か，または𝑧𝑧 < 0かで属するクラスを推定する．一方，

マハラノビスの距離による方法では，図 3 のように，特徴ベク

特徴量Ａ

図3:マハラノビスの距離

トル空間上に各クラスの確率分布の中心を求め，各クラスの中心と未知サンプルのマハラノビ
スの距離（ユークリッドの距離を分散で正規化したもの）が最短となるクラスに属すると推定する．判別分析は解釈が容易でシンプルなモデルであり，学習中のメモリ使用量が問題になる
場合， 処理時間が短いモデルが必要となる場合によく使用される．また，分類精度のベンチマークとして用いられることもある．

２．３．サポートベクターマシン
サポートベクターマシンは，現在提案されている判別器のられている．サポートベクターマシンは，全てのサンプルを正確に分類することが可能（線形分離可能）な場合，図 4 のように，分類の境界となる直線に最も近いサンプルと境界線

特徴量Ｂ

中で，パターン認識性能が最も優れた判別器の一つとして知のマージン（距離）を評価し，マージンが最大となるように境界線を決定する方法である．このマージン評価において，境界付近の少数の学習サンプルのみが用いられることにより，判別器の汎化能力を向上し，学習サンプルに含まれてい特徴量Ａ

図4:サポートベクターマシンない未知データに対しても高い認識性能を発揮する．また，誤分類されるサンプルへのペナル
ティ項を追加することにより，線形分離不可能な場合にも適用することが可能である．さらに，線形分離不可能な問題の本質的な対応策として，特徴ベクトル空間をカーネル変換することにより高次元空間に展開し，その空間上で分類を行うカーネルトリックと呼ばれる方法が提案されている．このカーネルトリックが，サポートベクターマシンのパターン認識性能を飛躍的に向上させた．サポートベクターマシンは，基本的には 2 つのクラスを分類するための判別器であり，多クラスに分類するためには複数のサポートベクターマシンを組み合わせる必要が
ある．

67

入力画像

定量化
（特徴量）
8.5

短軸

8.5

円形度

1.0

角数

0

ボール
1

…

長軸

3層構造ニューラルネットワーク
入力層 中間層 出力層

バット
0
教師信号

図5:3層構造のフィードフォワードニューラルネットワークの学習
２．４．フィードフォワードニューラルネットワーク
フィードフォワードニューラルネットワークは，神経細胞のシステムを模した数理モデルであるニューラルネットワークの一つであり，一般的によく用いられる．フィードフォワードニ
ューラルネットワークは，図 5 のように，ニューロンが層状に結びついたネットワークから成り，入力層から中間層を経て出力層へ，単一方向へ信号が伝播する構造である．層と層の間には，ニューロン同士の結びつきの強さを示す重みがある．分類問題におけるニューラルネット
ワークの学習では，学習用サンプルの特徴量が入力層に入力され，そのクラスが教師信号として与えられる．そして，ニューラルネットワークの出力と教師信号の誤差が最小となるように，ニューロン間の各重みが更新される．ニューラルネットワークは非線形性の強いモデル
で，非常に優れたパターン認識性能を有するが，モデルの解釈が難しい問題がある．
近年，話題の深層学習（ディープラーニング）の技術は，このニューラルネットワークがベースになっている．ニューラルネットワークを多層にすることにより，データに含まれる特徴
を段階的に，より深く学習することを可能にしている．従来のニューラルネットワークでは中間層の数が 1～3 程度であったが，深層学習で使用されるニューラルネットワークでは 150 以上の中間層が用いられることもある．

３．畳み込みニューラルネットワーク
どんなに優れたパターン認識性能を有する判別器であったとしても，図 6 のように，特徴ベクトル空間でクラス間の違いがなければ，高い分類精度を出すことは不可能である．したがって，従来の判別器を用いた分類では，分析対象データのクラスを分類する上で，本質的に有用な特徴の違いを人間が見つけ，それらを正確に定量化する手法を定義することが極めて重要であった．
深層学習で使用されるニューラルネットワークの中には，この手作業での特徴抽出を不要にする方法が提案されている．その中でも，特に，画像認識の分野で優れた性能を発揮するのが畳み込みニューラルネットワーク（CNN）である．CNN では，従来のニューラルネットワークに畳み込み（convolution）層と呼ばれる画像処理のフィルタ演算を実行する層が追加され，特徴抽出が自動で行われる．CNN の学習では，学習用サンプルの画像データをそのまま入力層に入力し，従来のニューラルネットワークと同様に，そのクラスが教師信号として与えられる．そ68

して，CNN の出力と教師信号の誤差が最小となるように，畳みる．このフィルタ係数の更新により，分類に適した特徴量が抽出されることとなる．畳み込み層は 1 つだけでなく，多数が用意され，層が進むにつれて，より複雑な特徴を抽出する．一般

特徴量Ｂ

込み層のフィルタ係数およびニューロン間の各重みが更新されに，初めの畳み込み層ではエッジなどの局所的な特徴が，それからパターンなどの特徴が，そして最後は分析対象の形状など

特徴量Ａの大局的な特徴が抽出される．
CNN をはじめ深層学習で使用されるモデルの多くは，本質的

図6:分類困難な特徴量例

な特徴を自己抽出することが可能であり，人間による手助けをほとんど必要としない上に，複雑なタスクにおいて人間よりも信頼性の高い分析を行う成果を上げている．しかし，何層にも重ねられたモデルを効果的に学習させるためには，10,000 のオーダーの学習データが必要であり，また，それを現実的な学習時間で処理可能な性能を有する計算機システムも必要となることから，個人レベルでの使用頻度はそれほど高くないのが現状である．

４．まとめ
本稿では，医用画像解析の分野でよく使用される判別器の概要と深層学習について解説した．膨大な学習データから本質的な特徴を抽出する深層学習の臨床医療への応用は大いに期待できる．しかし，多くの学習データの収集が困難な希少症例については，従来の判別器のアプローチが不可欠であることも理解しておく必要がある．今後も診断の質の向上，診断の効率化を目指した研究が数多く展開され，1 日でも早く臨床に応用されることを期待したい．

５．参考文献[1]

C.M.ビショップ, パターン認識と機械学習 上, 丸善出版, 2012.

[2]

C.M.ビショップ, パターン認識と機械学習 下, 丸善出版, 2012.

[3] Guo, Y., T. Hastie, and R. Tibshirani. “Regularized linear discriminant analysis and its applicationin microarrays.” Biostatistics, Vol.8, No.1, pp.86–100, 2007.
[4] Suykens, J.A.K., Van Gestel, T., De Brabanter, J., De Moor, B., and Vandewalle, J., Least Squares
Support Vector Machines, World Scientific, Singapore, 2002.
[5] Scholkopf, B., and Smola, A.J., Learning with Kernels, MIT Press, Cambridge, MA. 2002.
[6] Murphy, K. P. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. Cambridge, Massachusetts: The
MIT Press, 2012.
[7] Srivastava, N., G. Hinton, A. Krizhevsky, I. Sutskever, R. Salakhutdinov. “Dropout: A Simple Way
to Prevent Neural Networks from Overfitting.” Journal of Machine Learning Research. Vol.15,
pp.1929-1958, 2014.

69

ソフトウェア紹介

放射線技術に関する自作ソフトウェアの紹介
元藤田保健衛生大学医療科学部放射線学科

加藤 秀起

まえがき
１．診断領域Ｘ線スペクトル近似計算ソフト

近年の放射線医学の進歩にはコンピュータのハードウェアの発展、ソフトウェアの開発が大きく

診断Ｘ線の線質は、物質との相互作用などの特貢献している。放射線医療に関するソフトウェア

性に直接的に関与するものである。しかしＸ線管には放射線治療計画用ソフト、コンピュータ診断

から放出されるＸ線束はさまざまな連続したエネ

支援システムのような大規模なものから、技術者

ルギーを持つ光子を含んでおり、また一方、物質が自分自身で使用するために作成するプライベーとの相互作用断面積も光子エネルギーによって複

トソフトまでさまざまなものがある。筆者は以前

雑に変化する。このような状況下でＸ線の線質をより自分自身のためのプライベートソフトを作成

物理的かつ一意的に表現する唯一の方法はＸ線ス

し放射線技術研究に使用してきたが、それらのソペクトルを示すことである。

フトウェアが放射線技術学を専攻する学生の学習

Ｘ線スペクトルは高純度ゲルマニウム、テルル

や、研究者の研究の一助になればと考え、現在一化カドミウム（もしくはテルル化亜鉛カドミウム）部のソフトをホームページ上で公開している。

などの半導体検出器を用いて実測することが可能であるが、限られた施設の限られたＸ線管にのみ

Fig.1 は診断Ｘ線画像の形成・画像処理・読影のしか適用できない。

概略的な流れ図である。本稿ではこの中で、①Ｘ線の発生（Ｘ線スペクトル）、②光子と物質との相

他方、Ｘ線スペクトル近似計算式を用いれば、互作用、③放射線被ばく線量評価、に関する自作すべての施設のすべてのＸ線管のＸ線スペクトル

ソフトウェアについて紹介する。

を推定することができる。以下に、筆者が作成した診断Ｘ線スペクトル近似計算ソフトを紹介する。

1.1

X-Tucker-3（タングステンターゲット用）

Tucker ら 1) によるＸ線スペクトル半理論式を基にした診断Ｘ線スペクトル近似計算ソフトである。
X-Tucker-3 を起動すると Fig.2 に示す画面が表示される。選択項目および入力項目は以下のとおり
である。
選択項目
・表示形式（スペクトルのグラフの縦軸）：(1) 光
Fig.1

画像形成・画像処理・読影の流れ図

子数（フルエンス），(2) 照射線量（空気カー70マ），(3) エネルギー（エネルギーフルエンス）・整流方式：(1) 定電圧，(2) ３相 12 ピーク，
(3) 単相全波整流

入力項目
・Ｘ線管電圧・ターゲット角度
・固有濾過（アルミニウム当量）
・アルミニウム付加フィルタ厚・銅付加フィルタ厚・スペクトルグラフ表示色

オプションの入力項目
・線束中心軸外で計算するための角度（Fig.3）
・任意材質の付加フィルタ（Fig.4）

Fig.3

中心軸外の角度を設定

選択・入力が終了し Graph Draw ボタンを押すと、設定条件を基にしてＸ線スペクトル（0.5 keV 間隔の相対フルエンス）が計算され Fig.5 に示すように画面にグラフ表示される。同時にＸ線スペクトルから算出されるアルミニウム半価層，銅半価層およびＸ線焦点から 1 m の距離における単位照射線量（1 C/kg) 当たりの光子数（Photons/mm2）も表
示される。

Fig.2

X-Tucker-3 の初期画面

71

Fig.4

任意材質の付加フィルタの設定

Fig.5

Ｘ線スペクトルを計算・表示ソフトウェアの内容は前述の X-Tucker-3 とほぼ

Ｘ線スペクトルは Fig.6 に示すように複数を同同じであるので詳細については省略する。

時に表示することができ、グラフ上で比較するこTucker 式および Birch 式で計算された X 線スペとができる。

Relative fluence

クトルの比較を Fig.8 に示す。

Fig.6

付加フィルタを変化させた場合のTucker
Birch

0

20

40

60
80
100
Photon energy (keV)

Fig.8

Tucker 式および Birch 式による
X 線スペクトルの比較

Ｘ線スペクトルの変化

Data Save ボタンを押すと、計算されたＸ線ス

1.3

MoXS-2（モリブデンターゲット用）

ペクトルデータを csv テキスト形式でファイル保マンモグラフィーで用いられるモリブデンター

存でき、Microsoft Excel などで利用することがでゲット管から放射されるＸ線束のスペクトル計算

きる。

ソフトである。Tucker ら 3) の半理論式を筆者ら 4)が実状に合致するよう補正し、さらに実測スペク

X-Birch（タングステンターゲット用）

トルデータから算出したモリブデン特性Ｘ線の相Birch ら 2) によるＸ線スペクトル半理論式を基

対フルエンスを付加して全体のＸ線スペクトルを1.2にした診断Ｘ線スペクトル近似計算ソフトである。

MoXS-2 の動作画面を Fig.9 に示す。

X-Birch の動作画面を Fig.7 に示す。

Fig.7

計算している。計算間隔は 0.2 keV である。

X-Birch 動作時の画面

Fig.9

72

MoXS-2 動作時の画面

２．光子と物質との相互作用データベースソフト

2.1

Xcom-V4

Phics-2（Photon interaction cross section, ver.2）物質の光子に対する相互作用断面積データベー

Ｘ線束が物質に入射すると、光電吸収，干渉性

スソフトである。92 個の元素および 37 個の化合

散乱，非干渉性散乱などの相互作用を起こし一次物・混合物のデータがデフォルトで納められてい光子束が減弱する一方、散乱光子，特性Ｘ線などる。これらは Berger ら 5) が開発した XCOM に基が発生する。各相互作用断面積（相互作用が起こ

づく相互作用断面積データである。

る確率）は元素（物質）および光子エネルギーに

Phics-2 のメニュー（Fig.10）で“光子と物質と依存して複雑に変化する。

の相互作用断面積”を選択すると Fig.11 に示す画

92 個の元素と多数の人体組織および放射線計測

面が表示される。元素（Elements）または化合物・に関連する物質の相互作用断面積，質量減弱係数，

混合物（Compounds and Mixtures）の中から目的と質量エネルギー転移係数，質量エネルギー吸収係する物質を選択すると、物質名および密度が表示数をデータベース化し、任意の元素（物質）の任される。ここで OK ボタンを押すと Fig.12 に示す意の光子エネルギーに対するこれらの値を検索・各相互作用断面積データテーブルおよびグラフが計算するソフトウェア（Phics-2）を紹介する。

表示される。データテーブルの直下の欄に任意のPhics-2 を起動すると Fig.10 に示すメニュー画面

光子エネルギーを入力すると、データ値から内挿が表示され、光子と物質との相互作用断面積検索（log-log 直線補間）された各相互作用断面積およ

ソフト（Xcom-V4）と質量減弱係数，エネルギー

びそれらを合計した質量減弱係数が表示される。

転移・吸収係数検索ソフト（mu version 5）を選択する。

Fig.10Phics-2 起動時のメニュー画面

Fig.11

73

Xcom-V4 スタート画面

Fig.12

Xcom-V4 で検索されたデータテーブルおよびグラフ

表示されたデータテーブルは csv テキスト形
式でファイル保存でき Microsoft Excel などで利用することができる。また Option ボタンを押すと
等エネルギー間隔のデータ表を作成することもできる。
ス タ ー ト 画 面 下 の Create New Data ボ タ ン（Fig.11）を押すと、Fig.13 に示す画面が表示され、新規の化合物・混合物のデータを作成することができる。化合物・混合物の相互作用断面積は、次式に示す Bragg 加法則により算出している。

(τ ρ ) = ∑ ωi ⋅ (τ ρ )ii

ここで、ωi および (τ/ρ)i は i 番目の構成元素の重量比率および相互作用断面積である。

Fig.1374

新規化合物データの作成画面

2.2

mu version 5と同様の元素（Elements）または化合物・混合物

物質の光子に対する質量減弱係数，質量エネル
ギー転移係数断面積，質量エネルギー吸収係数デ（Compounds and Mixtures）選択画面が表示される。

ータベースソフトである。92 個の元素および 49目的とする物質を選択すると、物質名，密度がお個の化合物・混合物のデータがデフォルトで納めよび密度が表示される。ここで OK ボタンを押す

られている。質量減弱係数および質量エネルギーと Fig.14 に示すデータテーブルおよびグラフが表

吸収係数は Hubbell ら 6) のデータ、質量エネルギ示される。化合物・混合物の場合、その組成およー転移係数は筆者が独自に計算したデータ 7) を基

び重量比率を確認することもできる。
任意エネルギーに対する係数値の算出、新規化にしている。

合物・混合物データの作成は前述の Xcom-V4 とほ

Phics-2 のメニュー（Fig.10）で“質量減弱係数，

ぼ同様である。

エネルギー転移・吸収係数”を選択すると Fig.11

Fig.14

質量減弱，エネルギー転移，エネルギー吸収係数のデータテーブルおよびグラフ

３．放射線被ばく線量評価ソフト

3.1

Ｘ線画像を取り扱う場合、画質・画像の評価と入射表面線量計算ソフト

Sdec-V11

Sdec7) の入射表面線量計算方法は、下式に示す

同時に放射線照射による患者被ばく線量も把握し本学会計測部会方式に準じている。

ておく必要がある。

D = X air × (1 FSD ) × C f × BSF
2

ここでは一般Ｘ線撮影時の入射表面線量計算ソ
フト（Sdec）およびマンモグラフィ撮影時の平均

ここで乳腺線量計算ソフト（Mdec）を紹介する。

D：入射表面線量（Gy）
Xair：焦点から 1 m の距離における照射線量（C/kg）

75

FSD：Ｘ線焦点-入射表面間距離（m）の診断参考レベル（DRLs 2015）と比較するためのCf：照射線量－吸収線量変換係数（Gy/C/kg）

空気カーマ、② 軟部組織吸収線量、③ 皮膚組織

BSF：後方散乱係数

吸収線量、の 3 種類の線量を同時に計算する。各

ただし Cf および BSF は、計測部会方式ではそれ線量を計算するための Cf および BSF もそれぞれ 3

ぞれ半価層から算出した実効エネルギー、既存の種類計算している。

後方散乱係数データ、を基にして取得しているの

Sdec-V11 の操作方法および計算方法の詳細につに対し、Sdec では照射条件から計算したＸ線スペ

いては、本稿の最後に記す筆者のホームページにクトルに基づいて算出している。

アップロードしてあるので参照されたい。

最新 Version（Sdec-V11）では、入射表面線量を

Sdec-V11 の動作画面を Fig.15 に示す。

① 2015 年に設定された医用放射線に係るわが国

Fig.153.2

平均乳腺線量計算ソフト

Sdec-V11 の動作画面対応する均質ファントム 9) を想定し、設定した照Mdec-V2

Mdec はモリブデンターゲットまたはタングス射条件下で発生する X 線束を照射した時の、ファテンターゲットを用いたマンモグラフィ撮影時のントム内の深部線量率をモンテカルロシミュレー

平均乳腺線量を計算するソフトウェアである。

ションにより計算して、その計算結果から平均乳

平均乳腺線量の算出には一般に ACR 法や Euref

腺線量を算出する方法を採っている。

法が用いられているが、Ｘ線束の半価層などの測Mdec-V2 を起動すると計算手順を示す画面が表定が必要であり、かなり煩雑な作業となる。

示されるので、手順に従って以下に示す設定など

Mdec では、乳腺割合 10～100%（10%間隔）に

を行う。

76

れる。このシミュレーションで計算されるの

1) 撮影条件の設定① ターゲット材質の選択（Mo or W）、ター

は照射野中心部の深部線量率（被射体表面にゲット角度、管球傾斜角度、固有ろ過、付加入射するＸ線束の照射線量を 2.58×10-4 C/kg

フィルタ、圧迫板、管電圧、電流・秒(mAs) をとした時の各深さにおける吸収線量）である。

入力し、入射Ｘ線スペクトルを決定する。

4) 計算結果の表示② 設定した撮影条件での出力（Ｘ線焦点から

モンテカルロシミュレーションにより計算さ60 cm の距離における照射線量）を入力する。

れた深部線量率のグラフを表示し、算出され2) 被射体の設定

た平均乳腺線量を表示する。

被射体厚および被射体の乳腺割合を入力する。
3) 計算スタート

計算結果はファイルに保存でき、後で参照することができる。

設定された撮影条件および被射体条件に基づ

Mdec-V2 の動作画面を Fig.16 に示す。

き、モンテカルロシミュレーションが開始さ

Fig.16

Mdec-V2 の計算手順画面および計算結果表示画面

むすび
放射線技術に関する自作ソフトウェアをいくつしてもらえるのではないかと考え作成したものなか紹介した。これらは、筆者が自分自身で使用すどである。公開したソフトウェアについては、利るために作成したもの、知人から作成を依頼され用者からの要望や、自分で気付いた問題点があれたもの、こんなソフトがあったら多くの人に利用ばその都度改善・更新するよう心掛けている。

77

本稿で紹介したソフトウェアは筆者の私設ホー

5) Berger MJ, Hubbell JH, Seltzer SM, et al.

ムページ“医用放射線技術学研究室”を介してダ

XCOM: Photon Cross Sections Database (NBSIR

ウンロードすることができる。URL は下記のとお

87-3597). National Institute of Standards andりである。

Technology, 1998.
https://www.nist.gov/pml/xcom-photon-cross-secti
ons-database

http://hidekikato1952.wixsite.com/radiotechnology

6) Hubbell JH and Seltxer SM. Tables of X-ray mass文献

attenuation

1) Tucker DM, Barnes GT and Chakraborty DP．

absorption coefficients from 1 keV to 20 MeV for

Semiempirical model for generating tungsten

elements Z=1 to 92 and 48 additional substances oftarget x-ray spectra. Med Phys 1991; 18(2):dosi- metric interest (NISTIR 5632). National

211-218.

Institute of Standards and Technology, 1995.

2) Birch R and Marshall M. Computation of
strahlung X-ray spectra and comparison

coefficients

and

mass

energyhttps://www.nist.gov/pml/x-ray-mass-attenuation-c

brems-

oefficientswith7) 加藤秀起．光子の物質に対する質量エネルギ

spectra measured with a Ge(Li)detector. Phys Med

ー転移係数．日放技学誌 2014; 70(7): 684-691.

Biol 1979; 24(3): 505-517.
3) Tucker DM, Barnes GT, Payne WH, et al.

8) 加藤秀起，藤井茂久，吉見勇治．診断用Ｘ線

Molybdenum target x-ray spectra : A semi-

領域における入射表面線量計算ソフト SDEC

empirical model. Med Phys 1991; 18(3): 402-407.

の開発．日放技学誌 2009; 65(01): 1400-1406.

4) 加藤秀起，藤井茂久，白川誠士，他．

9) John M. Boone. Glandular Breast Dose for

モリブデンターゲットＸ線管から放射される

Monoenergetic and High-Energy X-ray Beams:

Ｘ線スペクトルの推定計算式．日放技学誌

Monte carlo Assessment. Radiology 1999; 213(1):2011; 67(3): 193-201.

23-37.

78

温故知新 ～過去の教えから学ぶ～

温故知新
その１

～過去の教えから学ぶ～
X 線グリッドのやさしい理解
画像部会長

白石順二

日本放射線技術学会（以下，本学会）は，1943 年 3 月に福岡で開催された創立総会から数えて，今年で記念すべき 75 周年を迎えます．これまでに本学会が出版してきた雑誌や叢書といった出版物の総数は数えきれず，素晴らしいアイデアであるにもかかわらず，長い歴史の中で埋もれていったものも少なくないと思われます．特に 1980 年代から始まった，それまで主流であった増感紙－フィルムシステムのアナログ系から，Computed Radiography（CR）のデジタル系への移行は，アナログ時代に培われた数多くの画像評価に関する重要な認識や事実を，ともすれば，年老いた画像研究者の戯言に変えてしまった感があり，少し寂しい気持ちになります．
しかし，システムがアナログからデジタルへ変化しても，X 線の散乱線の性質に変わりがないのと同じように，画像科学（Image Science）にも，アナログとデジタルの区別はなく，その本質は何年経っても変化することはないと思われます．そこで，画像部会では，今回の画像通信からの新しい企画として，
過去に発表された論文や資料の中から，今の世代の人達にもぜひ読んで，理解してもらいたい文献を再掲載することで，過去の教えから，これからの研究に必要なことを学ぶ機会を作ってもらうために，温故知
新シリーズを開始することにしました．
温故知新シリーズの第 1 回目は，今回の第 74 回総会学術大会の第 83 回画像部会でも取り上げる散乱線に関する重要な資料で，1996 年 6 月に本学会雑誌に掲載された，飯田
さしい理解」というタイトルの誌上講座を再掲載します．飯田昇氏による「X 線グリッドのや昇氏は，残念ながらお亡くなりになられましたが，この誌上講座を執筆された頃は，散乱線除去グリッドの製作販売会社として，現在でも世界的に有名な三田屋製作所の社長で，診療放射線技師に非常に理解が深く，本学会にも多大な寄与をしていた
だきました．私も埼玉にあるグリッドの製作工場を見学させていただき，グリッドの製造方法を知って，非常に感銘したことを今でもよく覚えています．
「バーチャルグリッド」という言葉しか知らない世代の方には，ぜひ，本物のグリッドとは何か，散乱線除去とは何か，ということを，この誌上講座から学んでいただければと思います．なお，まだ電子保存される前の時代の文献のため，スキャナで取り込んだものを再掲載していますので，文字や図に不明瞭な点があることをご容赦ください．

【引用文献】
飯田 昇「X 線グリッドのやさしい理解」日本放射線技術学会雑誌 55(6), 529-535, 1999

再掲載許可：公益社団法人 日本放射線技術学会 編集委員会

79

80

81

82

83

84

85

86

大学/研究室/研究会紹介I ♡ DR
関東 DR 研究会代表幹事 市立甲府病院

中島 正弘

ごあいさつ
日本放射線技術学会関東支部関東 DR 研究会は発足し、満 10 歳を過ぎました。以前にも画像通信のほうで関東 DR 研究会の紹介をさせていただきました。それから 5 年が過ぎ、現在も研究会を続けさせていただけるのも DR システムに興味を持っていただき、より良い X 線検査を望んで参加者していただ
けた皆さんのおかげだと感じています。この場をお借りしまして幹事一同感謝申し上げたいと思います。今年度は関東 DR 研究会も満 10 年を過ぎ 11 年目を迎えることができました。そこで、10 年間積
み重ねてきたこと、今後行っていきたいと思っていることを少し書かせていただこうと思います。
関東 DR 研究会の発足
DR 研究会の発足は、当時信州大学附属病院の放射線部技師長であった平野浩志先生のお声がけにより研究会が発足されることになりました。当時、X 線検査装置が Film screen(F/S)系によるアナログ系
から Computed Radiography(CR)システムに移行し始めた頃でした。当時日本放射線技術学会関東部会
学術講演会が埼玉県で行われることになり、テーマがディジタル X 線システムでした。その当時筆者が勤務していた医療機関で数年前に一般撮影系が一気に F/S 系からディジタルシステムに変更されました。ディジタルシステムの画質評価を行うにはどうしたらいいのか悪戦苦闘をしていた覚えがあります。最初は F/S 系で行っていた画質評価をディジタル的に行うにはどうしたらいいのか？そもそもディ
ジタルデータを取り出すにはどうしたらいいのか？そもそもディジタルデータってどうなっているのか？など暗中模索の状態でした。そのころ NIH Image からの進化版の ImageJ に出会いました。関東
部会学術講演会においてディジタルデータを使用した画像解析の方法として講演させていただき、その時に関東部会の下部組織として関東 DR 研究会発足のお話をいただきました。発足に先立ち、長野県松本市で平野浩志先生・北里大学医療衛生学部の五味勉教授・北里大学北里メディカルセンターの柳田智氏と立ち上げに関しての話し合いをしたのを覚えています。また、研究会発足に先立ちまして実践セミ
ナーin 蓼科を長野県蓼科高原の中京大学セミナーハウスで行いました。実践セミナー参加者が各自のPC を持ち込み実践形式で行った画像解析セミナーでしたが、まだみなさんディジタルデータの取り扱
いについて不慣れな頃で大変苦労していました。このような経緯により２００８年度に関東 DR 研究会が発足しました。
関東 DR 研究会の活動
研究会活動は年に研究会として 3 回、セミナー１回、データ取得会１回の活動を行っています。研究
会活動として DR 関係の基礎的な講演・トピックスの紹介・メーカーによる講演などを行っています。
基礎的な内容については DR システムについてだけではなく、医療情報システムなど DICOM 規格についてや、医療用モニタのなど DR システムでのオーバーオールについての基礎的な内容について情報提87

供を行ってきました。また、ディジタル画像に関しては Computed

Imaging（CR）システムから Flat

Panel Detector（FPD）システムなどの画像解析や特性・データの取得方法など学術研究に必要な知識や方法などの情報提供などを行ってきました。関東 DR 研究会で年に一回行っている「実践セミナーin
蓼科」では、長野県の蓼科高原での一泊二日のディジタル画像解析セミナーを行っています。最初のころは定員３０名に対して定員割れをしていましたが、昨年１１回目のセミナー開催時には３６名の参加者をいただくようになりました。参加者も関東支部内だけではなくて東北支部から参加していただいた方もいらっしゃいました。秋田県から片道８時間近くをかけて参加いただき大変うれしく思っています。セミナーときに必ずナイトセミナーを行っています。関東 DR 研究会の幹事が持ち回りで自由に情報提供を行っています。お酒を飲みながら、初めて知り合った参加者同士が自由に情報交換でき、友達になってもらいセミナー終了後にも横のつながりを持って情報交換していただければと思っています。
関東 DR 研究会では DR システムの画像解析の実習も行っていますが、実際に画像データの取得を行う
方法を実際に体験してもらっています。実践セミナーin 蓼科で使用する解析データを取得するところか
ら見ていただこうと思い、データ取得会として参加してもらっています。画像解析を行うときにディジ
タルデータを取得するときに間違ってしまいでは正しい結果を得られないことになってしまします。データ取得会は自施設でデータ取得会を行ってほしい施設には、DR 研究会幹事が希望施設に出かけて行ってデータ取得を行っています。ディジタルデータの物理特性の解析は行ってきていますが、最終的な画像特性は観察者の見た目になってきます。そこで、視覚特性の解析も大変重要になってきますので、視覚による検出特性の解析もおこなっています。物理特性を行っても視覚特性がよくなければいけませ
んので ROC 解析などの視覚特性の講習も行っています。検出特性に関しても大変重要と考えています。

今後の研究会活動
今後の関東 DR 研究会の活動は今まで行ってきた内容はディジタル画像データの取得・物理特性解
析・オーバーオール画像の解析などいろいろ行ってきました。昨年度より女性幹事が２名入っていただ
き、今後はディジタル MMG に関しても研究会活動としていろいろ行っていこうと考えています。今までは男性幹事のみで行ってきたので MMG に関しては手薄だったと感じていました。是非とも今後の健闘を期待しています。また、DR システムだけではなくディープ・ラーニング（artificial intelligence：
Ai）に関しても研究会活動に盛り込んでいこうと考えています。昨年 Ai の有識者の方に研究会で講演をいただきましたが、大変多くの参加をいただき、Ai への関心が高まっていることを再認識させられました。現在は放射線検査システムではすべてがディジタルシステムになっています。ディジタルデータの内容をしっかり認識することによって、DR システムだけではなく、CT システム・MRI システム・
Angio システムなどすべての検査システムにおいて理解が深まると考えています。基本をしっかり理解することにより今後の研究活動がしっかり行えると思いますので、少しでも DR 研究会の活動が皆さんのお役に立てればと思っています。今後も基礎をしっかり伝達してゆき、最新情報をいち早く参加者の皆さんに提供できるような活動を行っていこうと思っています。

88

終わりに
題名にさせていただいた「I ♡ DR」のですが、関東 DR 研究会ではこのロゴをモットーに活動を行ってきました。まずは DR システムを好きになっていただき、興味を持って研究や日常のシステム管理・患者への被ばく管理をおこなっていただければと思っています。Digital Radiography (DR)に興味を持っていただき、ほかのモダリティにおいても活用していただければと思います。実際にセミナーの受講者は他のモダリティを専門に教務を行っている参加者も少なくありません。ディジタルデータに対する基礎はデータの取得方法に違いがあっても基礎は同じだと思っています。
最後に現在関東 DR 研究会で幹事をしていただいている皆さんに今までのお礼と、今後とも研究会活動に尽力いただけることを祈念しまして関東 DR 研究会の紹介とさせていただきます。
幹事紹介
代表幹事

市立甲府病院

中島 正弘

副代表幹事

北里大学北里メディカルセンター

柳田 智

副代表幹事

北里大学医療衛生学部

五味 勉

幹事

群馬パース大学

加藤 英樹

幹事

館林厚生病院

奥村 晃由

幹事

山梨大学医学部附属病院

弓削 誠

幹事

北里大学北里メディカルセンター

今花 仁人

幹事

獨協医科大学越谷病院

諏訪 和明

幹事

榊原記念病院

比企 修一

幹事

東海大学医学部付属八王子病院

由地 良太郎

幹事

千葉大学医学部附属病院

奥村 健一郎幹事

茨木県立こども病院

本元 強

幹事

川崎井田病院

徳留 礼佳

幹事

館林厚生病院

関 唯

スーパーバイザー

丸の内病院

平野 浩志

89

大学/研究室/研究会紹介

東京支部
班長

画像研究班の紹介
国立がん研究センター中央病院

池野 直哉

はじめに
東京支部では，12 の研究教育班が活動をおこなっており，画像研究班はその中の 1 つの研究班です．その他の班には，一般撮影技術研究班や CT 撮影技術研究班などモダリティの研究班が多いですが，よく聞かれることの一つに「画像研究班ってどんな活動しているの？」と言われます．名前から想像しづらい研究班なのかなと感じています．折角このような機会を与えていただ
きましたので，東京支部 画像研究班についてご紹介させていただきます．

画像研究班について
今回の執筆を機に班員の諸先輩方に発足の経緯についてお伺いしましたが・・・記憶が・・・
曖昧で・・・ということで，約 25 年前に画像研究委員会として発足されました．ただ，当時の想いについての記憶は薄れておらず，経緯について“熱く熱く”メールが飛び交っておりました．
当時の鹿沼部会長から「フィルム感光材料の本社研究所が集まる東京でありながら，画像解析分
野で西高東低の現状に革命したい！」との命を受けて発足したと聞きました．その他のメールのやり取りを見ていても，非常に歴史があり，熱い想いがあり，私はまだまだだなぁと痛感し班長という重みを更に感じ，少し落ち込んでしまいました．
さて，気を取り直して続けたいと思います．画像研究班では，主に DR 系の画質評価（視覚的評価，物理的評価）のやり方や画像処理やモニタの品質管理について実習形式を中心に活動をおこなっています．
「画質評価」や「画像解析」というと，難しそうやマニアックといった比較的ネガティブなイメージを持っている方が多いかと思います．日常臨床業務に役に立たないとまで思っている方もいるかもしれません．しかしながら，日々の臨床業務に於いて，機器の新規導入や更新，医師らによる画質改善の要望等，様々な場面で画質について考えさせられる機会があるかと思います．
「私が思う良い画質」＝「他の人から見ても良い画質」でしょうか？診断能や描出能向上の為の画質改善や被ばく低減を考えるうえでの画質の担保．医用画像を取り扱う診療放射線技師として，画質について適切な，信頼性の高い画質評価をし，臨床現場にフィードバックしなければいけないと個人的には思っています．でも難しいと思っている方が多くいるのも事実です．DR 系の研究
初心者に対して少しでも力になりたい，理解してもらいたい．そして，セミナー受講者には実際にやってもらいたいという思いで活動をおこなっています．そのためにも，実習形式にこだわり
実際に自分の PC で解析をおこない，自施設に戻っても実施できるように資料や必要なソフトウ
ェアを配布しています．近年，セミナーの参加人数は決して多くないのが現状ですが，その分 1人 1 人に手厚く支援できていると思っています．

90

活動内容について
近年の活動内容について紹介していきます．画像研究班では，年 2 回（1 月と 7 月）のセミナーを開催しています．1 月のセミナーでは，ディジタル画像処理の基礎として Image J を使いながら階調処理や周波数処理といったスタンダードな画像処理について基礎から理解していただ
き体験してもらったり，ROC 解析や NPS ついて開催してきました．特にここ最近ではモニタの品質管理を交えたセミナーを開催しています．というのも，現在ではフィルムからほとんどの施設
がモニタ診断に変わってきています．
しかし，日常業務の中でモニタについてこだ
わりを持っている方や品質管理の重要性について考えている人はどのくらいいるのだ
ろう？と感じています．おそらく多くの施設（規模の大きい施設ほど）自施設のモニタがどのように品質管理されているのか？誰がしているのか？いつしているのか？分かっている人はそう多くないと思っています．モ
ニタの品質管理の重要性について考え，再認識してもらえればと思います．

7 月のセミナーでは，日本放射線技術学会

Fig.1

モニタの品質管理実習の様子

画像部会と共催させていただきセミナーを開催しています．ここ近年では臨床画像評価セミナーを第 1 回から 3 年連続で開催しています．臨床画
像評価セミナーでは，1.5 日開催で物理的評価（入出力特性・presampled MTF・NNPS・NEQ・DQE）と視覚的評価（ROC 解析）について画像部会の著名な先生方にお越しいただき東京の築地にある
国立がん研究センター中央病院にて開催しています．1.5 日で上記内容をおこなう訳ですから，
想像の通り非常にタイトなスケジュールとなります．ただ，1.5 日で物理評価から視覚評価まで
現在主流の画質評価について勉強出来る機会はそう多くありません．また，3 年連続で開催していますが，毎回ソフトウェアが少しずつ改良されており，より自動化され効率的に簡便に算出できるようになっています．過去に DR セミナーや ROC セミナーに参加された方も，今一度受講していただくことにより最新版のソフトが手に入ると思われますので，より多くの方の参加をお持ちしております．
臨床画像評価セミナーでは，もう一ついいことがあります．ナイトセミナーです．私なりに直訳しますと「補習」です．つまりは，意見交換会です．講師の先生方と自由に意見を交わすことができ，毎年，現在やられている研究について相談している受講生を多く見かけアドバイスをもらっているようです．意見交換会を通して著名な先生方と繋がりを持てるというのは大きな財産になると思っています．是非こちらの方も参加していただければと思います．今年も 7 月に臨床画像セミナーを予定しています．興味ある方は，奮って参加ください．

91Fig.2

臨床画像評価セミナーの様子

おわりに
一昔前は，画質評価をするにも大変な労力とお金が必要でした．例えば，ROC 解析をするために，観察試料を何十枚，何百枚とフィルムを現像し作成しました．MTF や NPS を算出するにも，
マイクロデンシトメーターが必要でした．マイクロデンシトメーターを持っている施設の方が少なかったのではないかと思っています．しかし，現在ではディジタル化が進み PC があれば画質評価が出来る時代です．PC を持ってない施設はないと思いますし，ほとんどの方が個人の PC をお持ちだと思います．そういう意味では，画質評価をするハードルが昔に比べると大分下がっているかと思います．もし，研究をしたいけど画質評価で悩み諦めかけている方や興味があるけど何をどうしたらいいか分からない方がいましたら，東京支部画像研究班のセミナーをと言いたい
ところですが，画質評価を扱っている各種セミナーに是非参加いただければと思います．
最後に，このような機会を与えていただいた画像部会長の白石先生をはじめ，委員の皆様に感謝申し上げます．

92

大学/研究室/研究会紹介

DR 連合フォーラムの紹介
名古屋市立大学病院

中央放射線部

國友 博史

はじめに
全国にはディジタル X 線画像の研究を主体とした研究会があり，今までは総会や秋季大会などで個人での繋がりはありましたが，研究会自体が連携したことなく，「全国レベルで画像研究会の集まりをやりたいね．」という思いから発足した会が，この DR 連合フォーラムになります．その経緯をもう少しお話しますと，2016 年大宮で開催された秋季大会の懇親会の席にて，そのような話が発案され，関東 DR 研究会の柳田さんと関西画像研究会の岸本さんと中部画像研究会（名古屋）の私が，「ほぼ等しい距離であろう金沢で開催しましょう．」と，かなりノリで決めてしまったのは事実です．そのため他の地区からの参加して頂いた方々には交通の便が悪く参加できなかったり，前泊を強いられたりした方もいたと伺っており，初回なのでもう少し参加しやすい場所を選んでも良かったかもと反省いたしております．
DR 連合フォーラムの立ち上げ
少し真面目な話をさせて頂きますと，近年の放射線被ばくに対する認識は，DRLs 2015 に代表されるように高まりつつありますが，診療放射線技師にとってそれに対応する放射線画像の画質との関連付けは不可欠であり，その議論の一端を担う画像工学を扱う研究会が集い，放射線被ばくと画質との最適化を議論する必要があります．
また，我々が探求している放射線技術学の恩恵は医療を受ける患者一人一人に実現されて，初めて社会貢献できたと捉えることができるため，患者に直接関わる臨床病院の診療放射線技師一人一人が，それを実現するために各施設で最適化をする必要があります．そのためには，各地域の臨床施設と直接かかわりを持つ，地域の研究会が集まり，それぞれの情報を共有し最適化を行い，実際に臨床の場で活用できればと考えています．このような理念のもと，各地区の画像関係の研究会の代表の方にお声がけして，賛同頂いた研究会を中心に運営を開始することになりました．まずは情報を発信するために「DR 連合フォーラム」のホームページを作成し，開催案内や各研究会の代表の方々から研究会の紹介とあいさつを掲載しました．さらに作成したホームページを各研究会のホームページで紹介してもらうなど，短い期間でしたが連携をとりながら広報をしていきました．しかし，始動が遅かったため隅々まで情報が行き渡らなかったことも事実です．次年度以降はそのようなことがないように努めます．
第 1 回 DR 連合フォーラムの開催
先に述べた通り，今年度は 12 月 9 日に金沢市の金沢商工会議所会館で「ディジタルシステムを臨床に活かす技術」をテーマに掲げて開催をしました．参加者は北海道から九州まで全国から参加してもらい，関心の高さを感じました．プログラムは，第 1 部に Chair party 企画として，金沢大学の市川勝弘先生に「DR システムの画質と感度」というテーマで講演をして頂きました．X 線が FPD などの検出器で検出される機序や DQE から FPD などのDR システム間の感度を推定して撮影条件等を見直す概念など DR システムを最適化する上での多岐にわたる知93

見を紹介してもらいました．次に，奈良県立医科大学附属病院の中前光弘先生には，「Exposure Index について」というテーマで講演をして頂きました．EI の概論から臨床現場で利用する方法，EI を基にした撮影条件の見直し方の考え方について講演をしてもらいました．二演題は基調講演であったにもかかわらず，その後の質問などディスカッションが活発に行われ，会場の熱意が感じられた幕開けでした．
第 2 部のパネルディスカッションは「FPD 活用術：被ばく低減と線量最適化にむけて」をテーマに，以下のように各研究会の若手のパネラーから発表をしてもらいました．
2.1 「新旧 FPD における画質特性と撮影条件について」 名古屋市立大学病院 西脇祐太先生
2.2 「FPD の特徴を活かした画像処理の有効利用」 大阪国際がんセンター 伊泉哲太先生
2.3 「Exposure Index を用いた一般撮影領域の撮影線量の最適化」
大阪市立大学医学部附属病院 奈良澤昌伸先生
2.4 「病室撮影における間接変換型 FPD の画質特性」 山形大学医学部附属病院 服部雅之先生
2.5 「小児への FPD 導入検討」 茨城県立こども病院 本元強先生
それぞれの演者が検討した内容を分かりやすく講演してもらったおかげで，質問や意見等が活発に出され，議論が白熱し大幅に時間が超過をしてしましました．
最後に
今後，年 1 回の割合で DR 連合フォーラムを開催するので，多くの研究会から賛同，参加してもらえれば幸いです．次年度は 11 月 23 日（祝）に大阪市で開催予定です．多くの方に参加して頂けばと思います．
DR 連合フォーラム参加団体
北海道 CR 研究会, 東北ディジタル医用画像研究会, 関東 DR 研究会, 中部支部画像研究会,
関西地区 CR 研究会, 関西画像研究会

第 1 回 DR 連合フォーラムの開催風景

94

国際会議案内・報告

RSNA2017 参加報告
鳥取大学医学部附属病院放射線部

福井 亮平

RSNA2017 の参加報告について機会を頂きましたので，学会での体験や自身の発表内容について報告
させて頂きます．103 回目に当たる RSNA2017 は平成 29 年 11 月 26 日～12 月 1 日の 6 日間に渡って，
米国イリノイ州シカゴ市の多目的イベント施設である McCormik Place で開催されました．参加者数は 5～6 万人ということですから，かなり大規模な学会です．
私は RSNA には初参加，またシカゴも初でしたから，多くの不安を抱えたまま学会前日の早朝に空港へ到着しました．共に来た同僚もシカゴ市内ですぐ別れ，朝 8:00 には 1 人になりました．RSNA では紙ポスターの発表も行われており，会場に来れなかった同僚の紙ポスターを張るという任務があり，すぐに会場に行く必要がありました．入口がわからない地下鉄や会計までたどり着けない切符販売機に苦しみながら，なんとか学会場に着いて紙ポスターを張れた時には 11 時になっていました．しかし，参加登録
はスムースに行え，名前の印字されたネームカードを受け取ると，参加できるという実感がやっと湧いてきました．McCormik Place は，地上階が 5 階まである West・South・North Building および Lakeside
Center の 4 つの建物で構成され，大小合わせると 173 の部屋がある大きな施設です．したがって，セッションとセッションの間で部屋移動するにはかなりの体力を必要とします．各会場では様々な形式の発表が行われていました．通常の研究発表，特別講演，ハンズオンのセミナーなどで構成されていましたが，
特に教育講演やシンポジウムが多いことが特筆すべき点でした．RSNA における講演や発表の中で特に注目されていた分野は Deep Learning でした．講演は朝一のセッションでも満員で，多くの研究発表にも取り入れられていました(Fig. 1)．機器展示場では，広大な面積を使用して各社の最新機器の実機が展示されていました．特に，日本で開催される ITEM で出展の無いメーカーなどもあり，興味深く展示会場を見て回ることができました．各社のブースには日本人スタッフの方も常駐されており，時間に余裕を持てば，日本語で案内して頂くことも可能でした．まだ日本国内には発売がアナウンスされていない機器も多くあり，各社が RSNA に注力していることを肌で感じることができました．

Fig. 1 会場に入れない参加者たち．

Fig. 2 ミシガン湖の朝日．

95

朝は 7 時発の RSNA 会場行きのバスに乗り，15 時までは会場で講演等を拝聴，それから暗くなるまで
はシカゴの街を見て回り，夜は食事会に参加，23 時就寝，4 時に起床してパソコンと向かい合う，7 時バス，という生活サイクルを会期中は続けました．早起きするとミシガン湖から昇る朝日を拝めるという，絶好のロケーションを独り占めして会期中は過ごしました(Fig. 2)．7 時のバスに乗ると会場入りするのが早すぎると思われますが，会場によっては 7:15 から開始しているセッションもあり，人が少ない中で貴重な講演を拝聴できる，お得な時間を過ごすことができました．私は主にトモシンセシスを研究対象としているため，RSNA でもトモシンセシスの演題を中心に拝聴しました．Digital Poster として閲覧でき
るトモシンセシスの演題は 60 演題あり，被ばくや診断能など様々な視点に立った研究がありました．特に，Education に属する演題はトモシンセシスの QC や画質評価について触れていたため，標準化が遅れている各種測定手法を再確認する良い機会になりました．
RSNA での私の発表形式は口述発表でした．演題名は“Patient Dose Reduction in Tomosynthesis
Imaging: Application of a New Computerized Reconstruction Technique”と題した，トモシンセシスにおける被ばく線量低減を目的とした補間画像再構成技術の研究発表を行いました．英語による発表は JRC で経験しているため，発表に不安はありませんでしたが，英語力の皆無な私にとって質疑の時間は油断できない時間でした．あらかじめ想定質問を 20 個程度考えておき(全て外れました)，暗記して，当日を迎えました．実際には 3 つの質問がフロアと座長からあり 2 つ目までは聞き取れたのですが，返答はうまくいかず，3 つ目は聞き取ることもできず，20 秒間無言で過ごすことになりました．アジア圏の発表者が難無く発表を終える姿を見ると，研究レベル以上の隔たりがあるように感じました．
RSNA2017 の参加を通して，様々な新しい体験をすることができました．英語発表には当然，語学のスキルを含め多くの課題が残りました．しかし，次回からはこの経験を糧に，より良い発表を目指せると思います．研究内容についても，洗練された研究発表が多くありました．前述の Deep Learning もその 1
つですが，Deep Learning の一端に触れてみようと会期中に開催されたハンズオンセミナーに参加しました．しかし，2 時間のセミナー内容には全く理解が及びませんでした．英語だから，というだけでなく，自身のプログラミングや数学的な素養が追い付いていないことが明白でした．より先進的な研究を目指す上で，ベースとなる研究技術の取得も今後の課題だと思い直しました．良い経験ができた反面，自身の研究を見直す契機にもなり，今回の RSNA 参加を最大限生かせるよう，研究活動を続けていきたいと思います．
末筆になりましたが，RSNA 参加の 1 週間に渡る業務不在を支えて頂いた鳥取大学医学部附属病院放射線部の諸兄らに感謝申し上げます．

96

国際会議案内・報告

国際光工学会（SPIE）Medical Imaging 2018に参加発表して北里大学メディカルセンター放射線部

柳田 智2018 年 2 月 11 日から 15 日まで米国テキサス州ヒューストンで行われた SPIE. Medical
Imaging 2018 に参加発表してきましたので，学会，発表内容を中心に報告します．

1.

はじめに
今回の SPIE. Medical Imaging 2018 での発表は，50 歳を超えた私にとって初めての海外国際学会の参加でした．社会人大学院在籍中に１度は海外国際学会で発表したいと指導教員に相談したところ，Manuscript を残すことができることから SPIE. Medical Imaging 良いのではない
かということでこの学会での発表を決めました．

２．SPIE. Medical Imaging
SPIE. Medical Imaging は，例年サンディエゴとオーランドで交互に開催されるそうです．今
年の順番ではサンディエゴで開催されるはずだったのですが，会場の関係からヒューストンでの開催が決まったそうです．ヒューストンは NASA ジョンソンスペースセンターがあるアメリカ
第４の都市です．学会会場はヒューストンのダウンタウンにあるマリオット マーキス ヒュー
ストン ホテルでした．学会会場の近くには，昨年のメジャーリーグベースボール(MLB)のワール
ドシリーズを制したアストロズの本拠地であるミニッツメイドパークやアメリカプロバスケッ
トリーグ(NBA)チームのロケッツの本拠地であるトヨタセンターなどがあります．

スペースシャトルが展示されているスペー

NBA チームのロケッツの本拠地であるトヨスセンターヒューストン

タセンター

97

SPIE. Medical Imaging で発表するためには， web サイトからの申し込みと同時に 100wordsと 250words の abstract をアップロードします．一般演題発表は，登録時に口述発表かポスター発表を選択して申し込みます．採択されると発表前の約一か月前の指定日までに Manuscript（少なくとも 6 ページ）の提出が求められます．
学会プログラムは口述発表の他，ポスター発表，ワークショップ，Keynote などがあり，領域は各モダリティから臓器ごとなど多岐にわたっていました．各日のランチタイムには，ランチポ
ックスかバイキング方式のビュフェが大きな会場に用意されており，ほとんどの参加者が一堂に円卓を囲んでディスカッションしながら昼食を食べます．
口述発表は発表時間が 15 分，質疑応答が 5 分で，プレゼンテーションの内容が濃く質疑応答も充実していました．ポスター発表は領域ごとに前半と後半の 2 日に分かれています，発表前日からポスターを掲示して発表当日の夕方からプレゼンテーションが一斉に始まります．会場には軽食や飲み物が用意されており，参加者は飲食しながら発表者に質問をしている光景がとてもユニークでした．

ランチタイムに配られたランチボックスと中身

ポスター発表レセプションの様子

３．発表内容について
私の発表演題名は「Use of high purity aluminum filter with different processing methods
in the DQE measurement」で，JSRT 第 43 回秋季学術大会で発表したものをブラッシュアップした内容をポスター発表にて発表しました．DQE を求める際に，MTF，NPS を計測するときの線質を決定するアルミニウムフィルタの製造方法の違いにより，NNPS の結果が異なり，DQE に影響を与えるという内容です．高純度(99.999%)アルミニウムで 21mm のプレート加工したフィルタでは低周波から高周波にかけて NNPS が上昇しますが，圧延加工した 1mm シートを 21mm 重ねたフィ
ルタや低純度(99.5%)アルミニウムでは NNPS の上昇は認めらせん．この原因は，鋳造したプレー
ト加工では，アルミニウム結晶が再結晶化することで NNPS が上昇するが，高純度のアルミニウ
ムでは 1mm シート圧延加工にすることにより結晶構造が破壊されて NNPS の上昇は認められないと考えられます．さらには，低純度アルミニウムでは，不純物が結晶微細化剤として働くために
NNPS の上昇は認められないと考えられます．結論として高純度アルミニウムフィルタを使ってDQE を求める際に使用する場合には，アルミニウムを圧延加工薄層化して使用する必要があると98

いうものです．詳細については，公開される Manuscript を参照してください．

発表ポスターと著者

４．最後に
人生初の国際学会での参加発表でしたが，貴重な体験がたくさんできました．特に，SPIE.
Medical Imaging 2018 では Deep learning を用いた内容が全てのモダリティ領域で多く発表されており，診断に限らず画像処理，画像再構成に応用されていて，これから数年で放射線診療は大きな変革を迎えるのではないかと身をもって感じました．
今回このような機会を作って終始御指導をいただき，さらには共同発表者として同行いただいた国際医療福祉大学大学院の西木雅行教授に心から深謝いたします．また，長期にわたり出張を許可していただいた北里大学メディカルセンター放射線部洲崎技師長，出張不在中に職場をサポートしていただいた放射線部の諸兄方に感謝いたします．
SPIE. Medical Imaging 2019 は，サンディエゴでの開催が予定されているようです．是非，読者の皆さんも参加されてみてはいかがでしょうか？

99

読者のページ （コーナー名は編集部で追記するので不要）

画像部会「研究情報サイト」のご案内
岐阜大学教育学部技術教育講座

福岡 大輔

１．はじめに画像部会の部会ホームページでは，これまでに本誌「画像通信」において紹介されたトピックスや，各種
医用画像データベースに関する情報，プログラミングに関する情報などを集約し情報提供を行う「研究情報サイト（http://imgcom.jsrt.or.jp/research/）」を2017 年 11 月に開設いたしました（図 1）．
研究情報サイトは，画像研究に携わる研究者や，研究を始めてみようと考える初学者の，情報提供や情報交換の場となることをめざしています．

2. 研究情報サイトの概要
研究情報サイトでは，図 2 のように画像研究に役立
つ情報として，本稿の執筆時点では，以下の 3 つのテ

図 1 画像部会 HP の「研究情報サイト」

ーマについて情報提供を行っています．
(1) 医用画像データベースに関する情報
近年話題の深層学習をはじめとする画像研究においては，多くの画像から共通する特徴を抽出することによって成り立っており，画像データベースの必要性が
高 ま って いる ．し か しなが ら ，CAD(Computer-aided
Diagnosis)システムの開発や性能評価の研究においては，研究に用いる医用画像データの収集や，付随する所
見データの入手は，倫理上や個人情報の観点からも近年では難しくなっている．そこで，研究情報サイトでは，国内外の大学や政府機関，各種学会など公的な機関が公開するデータベースを紹介している．
例えば，胸部 X 線画像においては，日本放射線技術
学会標準ディジタル画像データベースをはじめ，NIH

100

図 2「研究情報サイト」の掲載情報

Clinical Center の Ronald M. Summers 氏らの ChestX-ray8 データベースなどを紹介している．ChestXray8 データベースにおいては，症例数が患者数 30,000 で画像数も 100,000 画像と非常に豊富であるため，深層学習を用いた画像研究に有用なデータベースとなっている．また，画像通信 40(1)「Radiomicsに関係した文献とデータベース等の紹介」
において紹介された Radiomics 研究用のデータベースとして，
The Cancer Imaging Archive(TCIA)の医用画像と遺伝子の情報セット(The Cancer Genome Atlas (TCGA))を研究情報サイト上で紹介している．

(2) プログラミングに関する情報
画像処理プログラミングに関する情報として，画像通信 35(2)に紹介された GUI（Graphical User
Interface）による画像処理ソフトウェア開発の基本となる「C#プログラミングによる画像表示ソフトの作成（超初心者編）」のソースコード一式や，画像通信 35(2)において紹介されている OpenCV（Open source
Computer Vision library), 画像通信 32(1)「CAD のための統計解析の資料」に紹介されている統計解析
ソフト R（The R Project for Statistical Computing）を掲載している．また，医用画像を取り扱う上で必要となる DICOM フォーマットに関する情報として，ソフトウェア開発に有益な DCMTK(Dicom
ToolKit)に関する情報と，日本画像医療システム工業会（JIRA）が公開している DICOM 規格書（日本語版）へのリンクを紹介している．

(3) 論文作成（文献検索など）に関する情報
画像通信 31(2)「論文作成に役立つサイトやソフト,書籍の紹介」において紹介された米国立医学図書館内の NCBJ がインターネット上で提供している生命科学分野の文献検索システム PubMed や，Google
Scholar について掲載している．

3. 今後の活用と情報提供のお願い「研究情報サイト」は，本誌「画像通信」の誌面に掲載される記事を，インターネット上のディジタル
コンテンツとして補足する機能を担い，誌面上では提供できないソフトウェアの配布や，ソースコードな
どの提供など，画像研究に役立つ情報を幅広く配信してゆきたいと考えています．また，医用画像データ
ベースに関する情報など，医用画像に関する研究者の情報共有・提供の場として今後活用してゆきたいと考えています．
現在，サイト上に掲載されている掲載内容のほかにも有益な情報がありましたら，「研究情報サイト」のページ下部にあるコメント欄に情報をお寄せください．

101

標準ディジタル画像データベース(胸部腫瘤陰影像)
DICOM バージョンの配布開始について
1998 年 1 月に配布を開始し，2008 年 3 月からは，日本放射線技術学会のホームページから無償でダウンロード入手が可能となり，多くの研究者に利用されてきました「標準ディジタル画像データベース(胸部腫瘤陰影像)」ですが，収録されている画像のフォーマットが Raw データフォーマットであるため，通常の処理では画像を表示することができない，または，特定のソフトウエアや自作のプログラムでしか処理ができない，問題点がありました．今回，北里大学メディカルセンター放射線部の柳田 智先生のご尽力により，この画像データベースの DICOM バージョンが作成され，画像部会の HP から無償で部会員の皆様に提供できるようになりましたので，お知らせします．
この標準ディジタル画像データベースは， 1995 年 4 月より約 3 年の歳月をかけて，本学会学術委
員会の学術調査研究班が，日本医学放射線学会の協賛により、日本および米国の医療施設からの症例提供の協力を受けて完成させたものです．配布開始から 10 年以上経過した現在でも，このように多くの腫癌陰影像を含む胸部単純 X 線像のデータベースは世界でも唯一のもので，コンビュータ支援診断(CAD)の研究やディジタノレ画像の評価など、に，世界中の研究施設で利用されています．今後もコンピュータ・プログラミングの学習や，ディジタル画像処理，CAD 研究の素材として，より多くの方々に活用していただきたいと願っています．ぜひ，多くの研究にご利用ください．
【標準ディジタル画像データベース[胸部腫瘤陰影像] DICOM 版 ダウンロード入手先】
URL: http://imgcom.jsrt.or.jp/download/ （画像部会 HP → ダウンロード）102

【内容および仕様】 腫瘤陰影像 154 画像，非腫癌陰影像 93 画像
1 画像容量約 8MB，Dicom データ，2048 x 2048 マトリクス，
0.175mm ピクセルサイズ，4096(l2bit)グレイスケール【参考文献】
1) Shiraishi J，Katsuragawa S，lkezoe J，Matsumoto T，Kobayashi T，Komatsu K，Matsui M，Fujita H，Kodera Y，Doi K: Development of a digital image database for chest radiographswith and without a lung nodule: Receiver operating characteristic analysis of radiologists'
detection of pulmonary nodules. A jR 174:71-74，2 000.
【標準ディジタル画像データベースを用いた，または関連した研究】
１．引用文献の概要（全 174 編，Scopus 調べ，2016 年１月現在）
Academic Radiology:6 AJR(American Journal of Roentgenology): 4, EJR: 4,
IEEE Trand. Med. Img: 7, J Dig Img:4

Medical Image Analysis: 4, Medical Physics: 7,

Radiology: 4, その他海外論文:17, その他国内論文: 2, Proceedings: 38
２．主な海外論文
1)

Li Q, Katsuragawa S, Doi K: Improved contralateral subtraction images by use of elastic matching
technique. Medical Physics, 27: 1934-42, 2000
2) van Ginneken B, Ter Haar Romeny BM, Viergever MA: Computer-aided diagnosis in chest radiography:
A survey. IEEE Transactions on Medical Imaging, 20: 1228-41, 2001
3) Baydush AH, Catarious Jr DM, Lo JY, et al.: Computerized classification of suspicious regions in chest
radiographs using subregion Hotelling observers. Medical Physics, 28: 2403-09, 2001
4) Li Q, Katsuragawa S, Doi K: Computer-aided diagnostic scheme for lung nodule detection in digital chest
radiographs by use of a multiple-template matching technique. Medical Physics, 28: 2070-76, 2001
5) Arimura H, Katsuragawa S, Li Q, Ishida T, Doi K: Development of a computerized method for identifying
the posteroanterior and lateral views of chest radiographs by use of a template matching technique. Medical
Physics, 29: 1556-61, 2002
6) Tsukuda S, Heshiki A., Katsuragawa S,et al.: Detection of lung nodules on digital chest radiographs:
Potential usefulness of a new contralateral subtraction technique. Radiology, 223: 199-203, 2002
7) Shiraishi J, Abe H, Engelmann R, Doi K: Effect of High Sensitivity in a Computerized Scheme for
Detecting Extremely Subtle Solitary Pulmonary Nodules in Chest Radiographs: Observer Performance
Study. Academic Radiology, 10: 1302-11, 2003
8) Rapp-Bernhardt U, Roehl FW, Gibbs RC, et al.: Flat-panel X-ray detector based on amorphous siliconversus asymmetric screen-film system: Phantom study of dose reduction and depiction of simulated
findings. Radiology, 227: 484-492, 2003
9) Kakeda S, Moriya J, Sato H, et al.: Improved Detection of Lung Nodules on Chest Radiographs Using a
Commercial Computer-Aided Diagnosis System. AJR, 182: 505-510, 2004
10) Suzuki, K, Shiraishi, J, Abe H, et al.: False-positive reduction in computer-aided diagnostic scheme fordetecting nodules in chest radiographs by means of massive training artificial neural network. Academic
Radiology, 12: 191-201, 200511) Shiraishi J, Abe H, Li F,et al.: Computer-aided Diagnosis for the Detection and Classification of Lung
Cancers on Chest Radiographs. ROC Analysis of Radiologists' Performance. Academic Radiology, 13:995-1003, 200610312) Usami H Ikeda M, Ishigakil T, Fukushima H, Shimamoto K: The influence of liquid crystal display (LCD)
monitors on observer performance for the detection of nodular lesions on chest radiographs. European
Radiology, 16: 726-732, 2006
13) Campadelli P, Casiraghi E, Artioli D: A fully automated method for lung nodule detection from posteroanterior chest radiographs. IEEE Transactions on Medical Imaging, 25: 1588-1603, 2006
14) Loog M, Van Ginneken B: Segmentation of the posterior ribs in chest radiographs using iterated contextual
pixel classification. IEEE Transactions on Medical Imaging, 25: 602-611, 200615) Shiraishi J, Li Q, Suzuki K,et al.: Computer-aided diagnostic scheme for the detection of lung nodules onchest radiographs: Localized search method based on anatomical classification. Medical Physics, 33: 26422653, 200616) Pesce LL, Metz CE: Reliable and Computationally Efficient Maximum-Likelihood Estimation of "Proper"
Binormal ROC Curves. Academic Radiology, 14: 814-829, 200717) Shi Y, Qi F, Xue Z.,et al.: Segmenting lung fields in serial chest radiographs using both population-based
and patient-specific shape statistics. IEEE Transactions on Medical Imaging, 27: 481-494, 200818) Bessho Y, Yamaguchi M, Fujita H., Azuma M: Usefulness of Reduced Image Display Size in Softcopy
Reading. Evaluation of Lung Nodules in Chest Screening. Academic Radiology, 16: 940-946, 200919) Aoki T, Oda N, Yamashita Y, Yamamoto K, Korogi Y: Usefulness of Computerized Method for Lung
Nodule Detection in Digital Chest Radiographs Using Temporal Subtraction Images. Academic Radiology,
18: 1000-1005, 201120) Armato III SG, McLennan G, Bidaut L, et al.: The Lung Image Database Consortium (LIDC) and Image
Database Resource Initiative (IDRI): A completed reference database of lung nodules on CT scans.
このデータベースの問い合わせ先;
白石順二(熊本大学) j2s@kumamoto-u.ac.jp104平成 29 年度 画像部会事業報告
１） 第 73 回総会学術大会時（第 80 回画像部会）
開催日：平成 29 年 4 月 14 日（金） 会 場：パシフィコ横浜（横浜市）(1)Educational Course

同時通訳・解説 熊本大学大学院 白石 順二
司会 金沢大学 田中 利恵①「医用画像における被ばくの最適化研究のために知っておくべきこと」“The Broad Relevance of Safety Culture in Medical Imaging”②

Duke University Ehsan Samei「英語と医療被ばくの最適化の基本を両方一緒に学んじゃいましょう！」“Let’s learn English simultaneously with the optimization of patient dose”(2)Intellectual Discussion「これだけは最低限知っておきたい！放射線技術学研究における画像評価の基礎の基礎」
司会 大阪市立大学医学部附属病院 岸本 健治
名古屋市立大学病院 國友 博史①

ディジタル画像研究に必要な画像評価の基礎知識

岐阜医療科学大学 篠原 範充②

DR・CR 関連研究に必要な画像評価の基礎知識③

ディスプレイ関連研究に必要な画像評価の基礎知識

名古屋第二赤十字病院 新美 孝永④

プログラミングを用いた画像研究に必要な基礎知識

岐阜大学 福岡 大輔

東海大学医学部付属八王子病院 由地良太郎

２） 第 45 回秋季学術大会時
メインテーマ 「放射線治療領域における画像処理研究の可能性と未来」(1） Educational Lecture 司会 画像部会長 白石 順二「放射線治療領域における画像処理研究の可能性」

エルピクセル（株）木田 智士(2） Intellectual Discussion
司会 岐阜医療科学大学 篠原 範充
金沢大学 田中 利恵

105

①

放射線治療領域における医用画像処理の役割

鹿児島大学病院 奥好史②

放射線治療システムにおける画像情報の共有の現状と可能性（株）千代田テクノル 四方田 章裕③

放射線治療における画像処理を用いた呼吸性移動管理

大阪国際がんセンター 上田 悦弘④

放射線治療 QA・QC のための画像およびデータ処理技術
がん・感染症センター都立駒込病院 木藤 哲史⑤

粒子線物理を知らなくても、画像処理から重粒子線治療にアプローチしてみよう
放射線医学総合研究所 森 慎一郎⑥

フリーディスカッション

３） 医用画像処理プログラミングセミナーの開催
第 38 回医用画像プログラミングセミナー （教育委員会，画像部会，近畿支部共催）
開催日：平成 29 年 9 月 23 日（土），24 日（日）会 場：(株)島津製作所 関西支社

参加人数：12 名

４） DR（ディジタルラジオグラフィ）セミナーの開催
第 18 回 DR セミナー （教育委員会，画像部会，中部支部共催）
開催日：平成 29 年 7 月 15 日（土），16 日（日）会 場：名古屋市立大学病院

参加人数：20 名

５） ROC セミナーの開催
第 9 回 ROC セミナー（教育委員会，画像部会，九州支部共催）
開催日：平成 29 年 6 月 10 日（土），11 日（日）会 場：沖縄船員会館

参加人数：13 名

６） 臨床画像評価セミナーの開催
第 4 回臨床画像評価セミナー（教育委員会，画像部会，東京支部共催）
開催日：平成 29 年 7 月 8 日（土），9 日（日）会 場：国立がんセンター中央病院

参加人数：17 名

７） 画像部会「研究情報サイト」の開設
画像部会の部会ホームページにおいて，これまでに本誌「画像通信」において紹介されたトピックスや，各
種医用画像データベースに関する情報，プログラミングに関する情報などを集約し情報提供を行う「研究情報サイトを開設した.
８） 部会誌（画像通信）の発行

106

Vol.40 No.1（通巻 78 号）（平成 29 年 4 月），Vol.40 No.2（通巻 79 号）（平成 29 年 10 月）
９） 部会委員会の開催
第 1 回委員会 4 月 14 日 （横浜）
第 2 回委員会 5 月 21 日 （名古屋）
第 3 回委員会 10 月 13 日 （広島）
第 4 回委員会 10 月 29 日 （名古屋）107平成 30 年度 画像部会事業計画
１） 第 83 回画像部会の開催（第 74 回総会学術大会時）
開催日：平成 30 年 4 月 13 日（金）(1)

会 場：パシフィコ横浜（横浜市）

Educational Lecture「散乱線克服への取り組み」

大阪府立急性期総合医療センター 船橋 正夫
司会 熊本大学大学院 白石 順二(2) Intellectual Discussion「散乱線除去の基礎の基礎 ―グリッドと仮想グリッド処理，この似て非なるもの―」

司会 北里大学メディカルセンター 柳田 智
東北大学病院 小野寺 崇①

散乱線除去用グリッドと仮想グリッド処理，これだけ違う画像形成のメカニズム
名古屋市立大学病院②

グリッドの性能評価③

メーカ別，仮想グリッド処理による画質改善の仕組み

了株式会社三田屋製作所 横内 悟朗

1.

富士フイルムメディカル Virtual Grid2.

キヤノンライフケアソリューションズ Scatter Correction

富士フイルムメディカル(株)キヤノンライフケアソリューションズ(株)

④

東出

3.

コニカミノルタジャパン Intelligent Grid

4.

フィリップス Sky Flow Plus

網本 直也

向笠 恭司

コニカミノルタ(株) 伊藤 良平
フィリップス・ジャパン(株)藤岡 泰祐

仮想グリッド処理の性能評価におけるこれまでの取り組み
東海大学医学部付属八王子病院 由地良太郎⑤ 仮想グリッド処理の臨床評価と今後の課題

奈良県立医科大学附属病院 中前 光弘

108２) 第 84 回画像部会の開催（第 46 回秋季学術大会時）
開催日：平成 30 年 11 月

会 場：仙台市

テーマ：「臨床画像評価の原点：胸部単純 X 線像で研究しよう！」
３) 医用画像プログラミングセミナーの開催
第 39 回医用画像処理プログラミングセミナー
開催日時：平 30 年 10 月 27 日（土），28 日（日）４) DR（ディジタルラジオグラフｲ）セミナーの開催（教育委員会，九州支部共催）
第 19 回 DR セミナー（福岡県 北九州市）
開催日時：平 30 年 8 月 25 日（土），26 日（日）会

場：小倉記念病院

５) 臨床画像評価セミナーの開催（教育委員会，東京支部共催）
第 5 回臨床画像評価セミナー（東京都 築地）
開催日時：平成 30 年 7 月 21 日（土） 9：30～17：30（予定），22 日（日） 9：30～13：00
会

場：国立がん研究センター中央病院

６) ROC セミナーの開催（教育委員会，北海道支部共催）
第１０回 ROC セミナー（北海道 札幌市）
開催日時：平成 30 年 4 月 21 日（土） 10：00～12：00，13：00～15:00，4 月 22 日（日） 12：00～14：00
会

場：札幌医科大学

７) 中高生対象メディカルサイエンス講座
平成 30 年度 中高生対象メディカルサイエンス講座（広島県 広島市）
開催日時：平成 30 年 8 月 3 日（金） 13：00～17：00（予定）会場：広島国際大学 広島キャンパス（予定）８) グループ活動・Metz's ROC Software Users Group
ユーザーズグループのホームページの維持・管理，ならびに最新情報の提供を行う．

109

９） 部会誌（画像通信）の発行
Vol.4１ No.1（通巻 80 号）（平成 30 年 4 月），Vol.41 No.2（通巻 8 1号）（平成 30 年 10 月）
１０） 部会委員会の開催

年５回（横浜，名古屋，仙台，Web 開催）

110画像部会入会のご案内
医療には，X 線画像，CT，MRI，US，核医学画像，そして放射線治療用画像など，様々な画像が利用されています．画像部会は，これら全ての画像を対象とし，そのイメージング技術，画像評価，画像処理・解析，コンピュータ支援診断（CAD）に関する新しい知識や技術の習得を目的とした活動を行っています．
よって，診断，治療，核医学などの専門領域を問わず，多くの学会員の皆さまに入会し，参加して頂くことができます．
春と秋に開催される学術大会においては，話題性が高く学術的価値の高い教育講演とシンポジウムを開催しています．このシンポジウムでは，企画されたテーマの第一線の研究者らに問題提起や話題提供をして頂いた上で，会員の皆さんを交えた討論を行い，新しい知識や技術の有用性や問題点を共有しています．その他，地方部会の協力を得ながら，医用画像処理プログラミングセミナー，DR セミナー，ROC
セミナーおよび臨床画像評価セミナーを年に 5 回程度開催して，必要な基本知識と技術の普及を図っています．こういった活動を通して，会員の皆さんが画像研究の新しい風を肌で感じたり，学術レベルの向上や技術の臨床への還元をして頂けるようになります．また，活動案内や情報は，学術大会前にお届けしている画像部会雑誌「画像通信」（学術雑誌 ISSN コード付）に掲載しています．学術雑誌である「画像通信」には，教育講演やシンポジウムの内容，注目されている技術の紹介，専門家による文献紹介，
日本各地の研究室や研究会の紹介，国際会議出席者の体験記など，参考になる記事が多数掲載されており，画像に興味を持つ会員にとって非常に魅力的な専門雑誌となっています．画像部会に入会することにより，毎年 2 回開催されている学術大会の前に画像通信の閲覧が可能になり，事前に画像部会の講演内容を学んだり，活動計画に関する最新情報を得たりすることができるようになります．また，セミナ
ー参加費にも割引特典があります．
画像部会は医療で広く利用されている画像に関する理解を深め，医療の進歩に寄与したいと考えている方に入会して頂き、共に学んでいきたいと思っています．また，すでに会員の方も，是非画像にこだわりを持つ周辺の方々に声をかけて入会を促して頂けるようお願いします．

［入会資格］日本放射線技術学会の会員であること．

［入会方法］Web 上（https://www.jsrt.or.jp/data/procedure/bunka-01/）から，お申し込み下さい．

［年会費と会員特典について］
1．専門部会の会員登録システムと年会費の変更について
現在，登録されている各専門部会について，それぞれ年会費 2,000 円ですが，平成 27 年度より，複数の専門部会に登録される場合，1 つの専門部会分だけ年会費 2,000 円とし，それ以外は 1,000 円とし111

ます．例えば，画像部会，撮影部会，計測部会の 3 つに登録する場合，これまでは 2,000 円×3＝6,000円でしたが，平成 27 年度より 2,000 円＋1,000 円×2＝4,000 円となります．なお，複数登録された専門部会に順位はなく，同等の特典を得ることができます．また，シニア会員および学生会員については現行と同じで，1 つの専門部会につき年会費 1,000 円となります．

2．専門部会誌の電子化について
現在，専門部会員の皆様に冊子体で届けている専門部会誌を，平成 27 年 3 月発刊分より全面的に電子化します．電子化により印刷製本費や郵送費が軽減できますので，専門部会活動の充実に充てたいと考えています．なお，電子版の閲覧方法については，追ってお知らせします．

3．専門部会員の特典について（1）セミナーおよび講習会への参加費の割引
平成 27 年度より，登録されている専門部会が開催するセミナーや講習会の参加費を割引します．
割引額および対象となるセミナーや講習会は各専門部会で決定されますが，基本的には会員（該当する専門部会員でない正会員）参加費から 2,000 円程度の割引となります．ただし，他団体との共催分については割引は適用されません．
（2）専門部会誌の優先閲覧
専門部会員の方は，春（4月）と秋（10月）に専門部会誌が出版されると同時に，登録されている専門部会の部会誌（電子版）が閲覧できます．なお，出版後 3 ヶ月を経過した後には，すべての正会員・学生会員について，すべての専門部会誌（電子版）が閲覧できます．

112

編集後記
第 74 回総会学術大会での第 82 回画像部会では，最近流行の“仮想グリッド処理”を，画像部会の視点から見直そうということで，「散乱線除去の基礎の基礎」というテーマで，教育講演を“CR の神様”である船橋正夫先生に依頼し，シンポジウム（Intellectual
Discussion）では，様々な角度からグリッドと仮想グリッド処理の現状と問題点を議論する
ことにしました．仮想グリッド処理を扱っている 4 社のメーカの方にもご講演を受諾していただき，今回の画像部会に参加するだけで，仮想グリッドのすべてがわかるような構成としました．また，今号からの新しい企画として「温故知新 ～過去の教えから学ぶ～」をスタートさせ，その 1 回目として，三田屋商事(株)の前社長の飯田 昇氏が 1999 年に本学会雑誌に投稿して下さった「X 線グリッドのやさしい理解」を，掲載当時のままの形で，再掲載しています．このように，散乱線とグリッド，仮想グリッド処理のエセンスがすべて取り込まれた今回の画像通信は，これまでと同様に，多くの画像部会会員の皆さんにとって，現場で研究を行う際の，また，仕事の質を高める上での貴重な資料になると信じています．
話は変わりますが，日本放射線技術学会では，数年前から「専門部会に入ろう！」キャン
ペーンを行っています．総会や秋季学会に参加された方は，すでにご存じだと思いますが，
参加登録票に自分の所属部会のシールを張っている人をたくさん見かけられたと思います．
画像部会に限らず，専門部会に入るということは，自分にとって興味がある専門分野を決めるということです．学会に参加される多くの若い方は，現在，自分が勤務している（担当している）部門の演題や講演に興味を示しがちですが，今，学会の中で専門家と言われている
先生方の多くは，自分の専門を決めた後は，その時の勤務場所に関係なく，学会では自分が専門とする領域に顔を出して，その領域における研究の流れに関する経験を積み重ねてきました．私も専門は画像ですが，病院での 21 年間の勤務は放射線治療と核医学がメインでした．専門家になるには，その研究における時代ごとの流れを知ることが非常に重要です．
できるだけ早い段階で自分の専門性を決めるためにも，ぜひ，専門部会に入って，自分が専門とする分野の時代の流れを感じてほしいと思います．
（JS 記）

画像通信 Vol.41 No.1(通巻’80)
発行日 2018 年 4 月 1 日
発行所 公益社団法人 日本放射線技術学会〒600-8107 京都市下京区五条通新町東入東錺屋町 167
ＴＥＬ075-354-8989 FAX075-352-2556 e-mail： office@jsrt.or.jp
発行者 公益社団法人 日本放射線技術学会 画像部会 部会長 白 石 順 二

113

画 像 通 信

通巻八十号

VOL.41 No1 SPRING 2018