２０１８．４ ｅ-ニュースレター ＮＯ．２９ （通算８３）目

次「JAMIT2018 大会開催案内」
日本医用画像工学会第 37 回大会（JAMIT 2018）開催案内
工藤 博幸（筑波大学）

・・・１「学会参加報告」
SIIM（Society for Imaging Informatics in Medicine）2017 体験記
中田 典生（東京慈恵会医科大学）

・・・８

医療放射線技術研究会「放射線を利用した医用イメージング装置における画像再構成の基礎と応用」開催報告
田島 英朗（量子科学技術研究開発機構放射線医学総合研究所）

・・・１１「MIT 誌アブストラクト紹介」
Medical Imaging Technology（MIT 誌）掲載論文アブストラクト紹介
・・・１３

JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4
JAMIT 2018

開催案内

日本医用画像工学会第 37 回大会（JAMIT 2018）開催案内
http://jamit2018.jamit.jp/index.html
工藤 博幸＊JAMIT 2018 開催案内

田廣志大会長：岐阜開催）では｢ハンズオンセミ

第 37 回日本医用画像工学会大会（JAMIT 2018）

ナー｣や｢ランチョンセミナー｣など組織的な企画を，会期 7/25（水）～7/27（金）にわたって筑波セッションが行われ，一般講演もかなり申し込み

大学天王台キャンパスの大学会館にて開催させがあり，次第に JAMIT に浸透してきました．

ていただくことになりました．今回の大会のテー

JAMIT 2018 においてもこの革新的な方向性を引

マは｢イメージング技術の新潮流と AI が結合した

き継ぎ，｢チュートリアル：深層学習にできるこ

近未来の医用画像工学を探る｣に設定して，このと・できないこと・期待すること｣，｢（岐阜に引内容に合致した特別講演，JAMIT チュートリアル，き続き）JAMIT ハンズオンセミナー｣，｢シンポジ

シンポジウムセッション，ランチョンセミナーな

ウム：ディープラーニング：基礎理論から応用へ｣，どを大会長補佐の滝沢穂高先生（筑波大），プロ｢シンポジウム：AI 画像処理の応用事例と有効グラム委員長の目加田慶人先生（中京大学）と一性・将来性・課題｣，｢深層学習に関するランチョ

緒に企画しました．以下に，おもな内容を紹介さ

ンセミナー（未定）｣の 5 つの企画を行うことにせていただきます．

しました．また，一般講演でもかなりの数の深層

人工知能（AI），特に深層学習（ディープラー

学習に関する演題の申し込みがあると期待してニング）は 2～3 年ほど前に医用画像分野に黒船います．初心者の方には AI を勉強して始めるきのように襲来して，JAMIT 2016（羽石秀昭大会

っかけになる，AI 研究者の方には医用画像分野に

長：千葉開催）では JAMIT 会員への紹介を主とおける AI 研究の様相を知ることができる，AI 盛

したチュートリアルが開催され，JAMIT 2017（藤りだくさんの大会になると思われます．

＊ 筑波大学システム情報系情報工学域〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1

1

JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4
JAMIT に恩返しができるということで，充実感をもまた，JAMIT が昔から取り扱ってきた得意分野って大会長の仕事に取り組んでいます．

のイメージングに関しても，新しい方向性を目指

是非，7/25（水）～7/27（金）にはつくばにおしたり会員にインスピレーションを与えたりす
る特別講演 2 件を企画しました．1 件目は，X 線

越しくださいませ．

を波動と捉えて位相シフト分布を画像化する X
特別講演・チュートリアル・シンポジウム概要

線位相イメージングに関する講演｢実用化を目指
す X 線位相イメージング｣で，当該テーマの世界

JAMIT 2018 では，特別講演 2 件，チュートリ的権威である百生敦先生（東北大）にお願いしまアル，シンポジウム 4 件，ランチョンセミナーなした．2 件目は，会員の皆様が楽しく聞ける，医どを企画しましたが，内容の骨子を以下にまとめ用イメージングにもインスピレーションを与えてお知らせします（内容がまだ未確定のものもある講演として，植物の受精瞬間を捕らえた光学顕ります）．

微鏡イメージングで世界的に注目されている東山哲也先生（名古屋大）に｢顕微鏡イメージング●特別講演 1で植物のメカニズムを視る｣をお願いしました．

演者： 百生

また，関連するイメージングに関するシンポジウ

演題名： 実用化を目指す X 線位相イメージング

ムとして，JAMIT のお家芸である CT, MRI, PET,

講演概要： X 線の波としての性質，すなわち X

SPECT の画像再構成に関する｢医用画像再構成の

線位相コントラストを活用すると，従来の X 線透基礎と新しい展開｣を企画しました．

視画像と大きく異なる高感度化への展開が期待

さらに，つくば色がみえるシンポジウムとして，

敦（東北大学 多元物質科学研究所）

される．主に軽元素で構成される軟組織による X

筑波大学が医工産学連携で 7 年間ほどかけて行っ線の減衰は少なく，従来法では十分なコントラスてきた手術シミュレータ開発プロジェクトに関トが得られないが，X 線位相イメージングではそするシンポジウム｢医用画像を活用した 3D バーの撮影が可能になってくるからである．X 線位相チャル手術：ソフト開発から，臨床評価，医学教

コントラスト生成技術は，X 線光学分野において育までとこれからの未来｣を企画しました．

考案され，幾つかの方式が実証されている．特に，参考のため，まだ一般演題は募集中で決まって

X 線透過格子を用いる X 線 Talbot-Lau 干渉計としいませんが，3 月時点でのプログラム（案）を後て知られる方式は，病院で使われている X 線源やろに添付しました（変更の可能性があります）．

画像検出器を用いて装置化できるため，その実用

つくばでの JAMIT 大会の開催は，JAMIT 2007

化が大いに期待されている．講演者は，この十数を｢つくば国際会議場｣にて開催（武田徹大会長）

年，この方式による医用画像機器や非破壊検査機

して今回が 2 回目の開催になります．当時はつく器の開発を続けてきた．軟骨が可視化できること

ばエクスプレス（TX）が運行開始して間もない時に基づく関節リウマチの早期診断を狙った装置期でしたが，その後 10 年間が経過してつくばのは，現在大学病院において臨床研究に供されてい街並みや雰囲気もかなり変化し，都会化して便利る．講演では，その原理から実用化の現状まで，な街に変革しています．TX のつくば駅前は賑やできるだけ平易に解説する．

かになり，おいしく食事ができる店やショッピン
グができる店が多くできました．上記の学会の内●特別講演 2

容と合わせて，変革した新しいつくばもお楽しみ

演者： 東山哲也（名古屋大学 トラスフォーマテ

ください．最後に，JAMIT は私がこれまで CT のィブ生命分子研究所／名古屋大学大学院理学研

画像再構成の研究を行ってきた上で最もお世話究科）になった愛着がある学会で，今回大会長として
2

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演題名： 顕微鏡イメージングで植物のメカニズ

習の研究を実施しているものの，さらにその発展

ムを視るを考えている開発者／研究者に向けて，実行環境

講演概要： 動かないように思える植物も，顕微の最前線や，大規模環境な計算環境で実行されて鏡を通して覗いてみると，実にダイナミックに動いる研究事例の解説を行う．講演 3 では，導入がいています．特に花の中では，花粉から伸びだし始まっている人工知能システムについて，その利た細い管である「花粉管」が，正確に卵のある分

用経験や今後期待する内容を，深層学習関連の研まで到達し，泳げない 2 つの精細胞を「重複受精」

究を行っている臨床医の立場から解説する．

させます．私たちの研究から，初めてその様子が

講演 1

生きたまま映像として捉えられました．そして顕研究のはじめかた｣： 小田昌宏（名古屋大学）

微鏡下での様々なライブセル解析から，花粉管誘講演 2引などの現象を支える生理活性分子が，鍵分子と佩穎（エヌビディア合同会社）

して見つかってきました．現在は，マイクロ流体

講演 3

デバイスを用いて，当研究所オリジナルの蛍光分

これからの期待｣ 中田 典生（東京慈恵会医科大子を使った 1 分子レベルでの詳細なイメージング学）｢医用画像における深層学習を利用した｢深層学習のための研究環境最前線｣： 阮｢AI でできたこと・できなかったこと・や，組織丸ごとを使った深部イメージングなどにチャレンジしています．本講演では，植物の生殖●シンポジウム 1を中心として，顕微鏡イメージングで見えてきた

医用画像再構成の基礎と新しい展開

植物の未知の世界を紹介します．どんな逆境にも世話人： 田島英朗（量子科学技術研究開発機構

負けず，あの手この手で生殖を達成する，植物の放射線医学総合研究所）

真の姿をお楽しみ下さい．

概要： 近年の医用画像装置の進歩は目覚ましく，
特に体の中の様子を 3 次元的に観察できる CT,●チュートリアル

MRI, PET, SPECT などのイメージング装置は，患深層学習にできること・できないこと・期待すること

者個々人の病態を細かく調べることができ，個別

JAMIT ハ

化医療の実現など医療診断の質の向上に大きく（コニカミノルタ科学技術振興財団
ンズオンセミナー連携企画）

貢献しています．撮像された医用画像を元にした

司会： 原武史（岐阜大学工学部）

コンピュータ画像診断支援の研究も盛んに行わ

概要： 深層学習への期待が続いている．このよれていますが，本シンポジウムでは，今一度イメうな状況のなかで，新たに深層学習に関連する研ージングの手法自体に立ち返って，医用画像装置

究を開始する場合，新旧の情報が入り混じり，環で測定された生の情報から画像を再構成するま境構築に手間取る場合が多い．また，最新の動向

での基礎的な原理や方法，そして，現在注目されに追いつくためには，情報の取捨選択が必要であている画像再構成の手法や新しい展開について，る．今回の JAMIT チュートリアルは，大会期間

画像再構成をご専門とされている諸先生方より中に会場で開催される「コニカミノルタ科学技術

ご講演いただきます．

振興財団 JAMIT ハンズオンセミナー」と一部連

講演 1

携して，医用画像における深層学習の実際についしい展開｣：小林哲哉（株式会社島津製作所基盤て集中的に講演を企画した．講演 1 では，深層学技術研究所 AI ソリューションユニット）

習を始めるために必要な知識の獲得と，具体的な

講演 2

利用例や研究事例について，データの収集方法も篠原広行（首都大学東京／昭和大学藤が丘病院放含めて講演いただく．講演 2 では，すでに深層学

射線科）

3

｢PET 画像再構成の原理と実際，そして新｢正則化逐次近似画像再構成法の基礎｣：

JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4
講演 3●シンポジウム 4｢SPECT における諸問題と最近の動向｣：

医用画像を活用した 3D バーチャル手術：ソフト尾川浩一（法政大学理工学部）

開発から，臨床評価，医学教育までとこれからの●シンポジウム 2

未来

ディープラーニング：基礎理論から応用へ

世話人： 大城幸雄（筑波大学医学医療系 消化器外世話人： 庄野科）

逸（電気通信大学 大学院情報理工学研究科）

司会： 北坂孝幸（愛知工業大学情報科学部）

概要： 深層学習（ディープラーニング）は，画

概要： 医用画像を活用したコンピュータ外科を像処理，音声処理，言語処理といった分野を中心

はじめとする ICT 技術の医療への応用は，外科，に現在の人工知能技術を支える要素技術の地位

内科，放射線科などの幅広い診断，治療になくてを確立しつつある．その応用範囲は識別，検出とはならないものになっている．いまや医療技術は，いったセンサ情報を集約する情報処理課題に留画像処理，新規計測法，機械学習，深層学習，制

まらず，セグメンテーション，データ生成といっ

御工学，ロボティクスなどの異種の刺激と融合にた能動的に情報を推定するような情報処理課題

より高度で多彩な変化を遂げている．医学教育でにも拡大しつつある．本シンポジウムでは，このは，実際の患者を対象にしたトレーニングから，

ディープラーニングに関して，基本的な部分に焦人体構造と機能を模したシミュレータやバーチ

点をあて，基礎理論から生成モデルなどに至るまャル教材でトレーニングを行うシミュレーショ

での話題と現在の研究動向などを提供すること

ン教育の重要性が高まっている．本シンポジウムを目的としている．講演者には，第一線で活躍しでは，「つくば」だからこそ集結可能な多様な分ている新進気鋭の若手に依頼を行っており，基本

野の専門家たちで構成されたリサーチユニット的な部分からの視点で，今後の技術発展の展望なのこれまでの活動成果についての講演と，これかどを講演していただく予定である．ディープラー

らの医療技術や医学教育の開拓，未来について，

ニングの実装を始めた初学者の方，どう発展させそれぞれ医学，システム情報，企業の専門の立ちて良いか悩んでおられる方等が，本講演で新たな位置をつないで発展的シナリオを創造していく．

視点を発見していただければ幸いである．

講演 1

講演 1

｢深層学習の基礎理論と発展｣： 園田｢医工連携によるバーチャル手術の取り組みとこれからの未来｣： 大城幸雄（筑波大学医翔（早稲田大学先進理工学部）

学医療系消化器外科）

講演 2

講演 2 ｢3D バーチャル手術のための医用画像セ｢統計的機械学習｣： 安田宗樹（山形大学

大学院理工学研究科）

グメンテーション｣： 滝沢穂高（筑波大学システ

講演 3

ム情報系）

｢Generative Adversarial Networks の基礎と応用｣： 金子卓弘（NTT コミュニケーション科学

講演 3

基礎研究所）

応用｣： 掛谷英紀（筑波大学システム情報系）
講演 4｢フルハイビジョン裸眼立体表示の医療｢Hepatic Cockpit｣： 矢野博明（筑波大学●シンポジウム 3

システム情報系）

AI 画像処理の応用事例と有効性・将来性・課題

講演 5

世話人： 中田典生（東京慈恵会医科大学）

ェイス｣： 坂本堪亮（ネクステッジテクノロジ－）
総合討論

現在内容をつめています．

4｢先端医療技術とタッチレスインターフJAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4習を主体とする形式で AI 技術を用いた医用画像

ハンズオンセミナー概要
JAMIT 2017（藤田廣志大会長：岐阜開催）では，処理に関して勉強し，AI を実体験させ各自の AI

コニカミノルタ科学技術振興財団の助成を受け，研究展開のきっかけを与えるのがハンズオンセ

ハンズオンセミナーという AI を用いた医用画像

ミナーの目的です．JAMIT 独自の大変ユニークな処理に関して勉強する実習主体のセミナーを開取り組みになっています．

催して，予想外の人数の方が参加して大成功に終

JAMIT 2018 における具体的な実施内容は現在わりました．JAMIT 2018 では，その第 2 回目を詳細をつめており，4 月に大会ホームページにて企画しました．医用画像処理分野では，深層学習

公開予定です．参加申し込みも 4 月以降に大会ホ（ディープラーニング）など AI 技術を用いた手ームページにて受け付ける予定です．

法に技術がシフトしてきており誰もが興味をも以上

つ状況になっていますが，経験のない若手技術者・学生・医師などを対象として，手を動かす実5

JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4

第 1 日目／7 月 25 日(水)A 会場（講堂）
12:50

B 会場（国際会議室） C 会場（特別会議室）

第 5 会議室

12:50-13:00 開会式
13:00-15:40
チュートリアル「深層学習にできるこ

13:00と・できないこと・期待すること」
原武史／小田昌宏／阮

佩穎／中

田典生

16:00

16:00-18:00

16:00-18:00

16:00-18:00

一般演題 1

一般演題 2

一般演題 3

16:00-18:00
ハンズオンセミナー（1
回目）

18:00
第 2 日目／7 月 26 日(木)

9:00

10:35

11:55

13:30

A 会場（講堂）

B 会場（国際会議室） C 会場（特別会議室）

第 5 会議室

9:00-10:25

9:00-10:25

9:00-10:25

一般演題 4

一般演題 5

一般演題 6

10:35-11:50

10:35-11:50

10:35-11:50

一般演題 7

一般演題 8

一般演題 911:55-12:40

12:00-13:30

12:00-13:30

12:10-13:10

ランチョンセミナー（未定）

昼食

昼食

幹事会

13:30-14:30
総会
14:30-15:20

14:00

特別講演 1 「実用化を目指す X 線
位相イメージング」
百生

敦

15:20-16:10
15:20

特別講演 2「顕微鏡イメージング

で植物のメカニズムを視る」
東山哲也
16:25-17:55
シンポジウム 1

16:25

16:00-18:00「医用画像再構成の基礎と新しい展開」

ハンズオンセミナー（2 回

田島英朗／小林哲哉／篠原広行／

目）

尾川浩一
18:15

18:15-20:15 懇親会（会場「大学会館レストラン筑波デミ」）

6

JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4

第 3 日目／7 月 27 日(金)9:00

A 会場（講堂）

B 会場（国際会議室） C 会場（特別会議室）

9:00-10:15

9:00-10:15

9:00-10:15

一般演題 10

一般演題 11

一般演題 12

第 5 会議室

10:30-12:00
シンポジウム 2
10:30「ディープラーニング：基礎理論から応用へ」
庄野

逸／園田

翔／安田宗樹／金

10:30-12:00
一般演題 13

子卓弘
12:00

12:00-13:30

12:00-13:30

12:00-13:30

12:10-13:10

昼食

昼食

昼食

編集委員会
13:15-14:15

13:30-15:00
13:30

シンポジウム 3「AI 画像処理の応

広報委員会

用事例と有効性・将来性・課題」
中田典生
15:15-16:40
シンポジウム 4「医用画像を活用した 3D バーチャル手術：ソフト開
15:15

発から，臨床評価，医学教育までとこれからの未来」

15:15-16:40

15:15-16:40

一般演題 14

一般演題 15

北坂孝幸／大城幸雄／滝沢穂高／掛谷英紀／矢野博明／坂本堪亮
16:50

16:50-16:55 閉会式

3 月時点でのプログラム（案）（変更の可能性あり）．

7

JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4
学会参加報告SIIM (Society for Imaging Informatics in Medicine） 2017 体験記
中田 典生 *
Society for Imaging Informatics in Medicine2017

資源エネルギーに大転換し，かつてピッツバーグ（米国医用画像情報学会 2017，以下 SIIM 2017）には公害による廃墟と失業がもたらされ，米国では平成 29 年 6 月 1 日から 3 日まで，米国ペンシ

最も住みにくい都市の一つに転落した（Rust Belt，

ルベニア州ピッツバーグで開催された．ピッツバ

すなわち錆びた地域の一都市）．しかし，地元政ーグ（Pittsburgh）は，アメリカ合衆国ペンシルベ

財界・学界の重鎮が協議し，医療を柱にピッツバ

ニア州の内陸南西部に位置する都市で，アレゲニーグを再生する成長戦略ビジョンを作成して，現ー川とモノンガヒラ川が合流し，オハイオ川の起

在 Rust Belt で最も復興を果たした都市といわれ点となっている地点を中心に広がっている．学会ている．

場のあるダウンタウンはその合流点近くの三角

今回往路は，テキサス州ダラス・フォートワー

形の土地にあり，ゴールデン・トライアングルス国際空港経由の長旅の末ピッツバーグへ到着（Golden Triangle）と呼ばれている（図 1）．市域して驚いたのは，空港からダウンタウンまでの路

人口は 30 万人ほどの中規模の都市である．観光線バス（なんと運賃 3 ドル程度）の窓から眺める地ではなく，この都市を支えている産業は医療と治安の良さそうな街並みであった．バスは 15 分

学術研究である．ピッツバーグ郊外には人工知能

ほど緑地の中を走ると，シカゴよりさらに肥満体研究で世界的に有名なカーネギーメロン大学がの黒人，ヒスパニック系の住人がショッピングモ

あり，かつて栄華を極めた US スティール社の 60ールからドカドカと乗り込んできたのを見て，階の本社ビルは，現在ピッツバーグ大学医療セン「あ～あっ，アメリカに着いた！」としみじみ感

ターの本拠地のビルとなっている（図 2）．経営危じた．

機に陥った同社が 1982 年に事業内容を鉄鋼からさて，かつての鉄の町の象徴である大きな鉄橋

図 2 UPMC ビルの遠景．写真奥の黒い高層ビ
ルが UPMC（ピッツバーグ大学医療センター）
本拠地のビル．
＊
東京慈恵会医科大学（〒105-8461 東京都港区西新橋 3-25-8）
図 1 飛行機からみたピッツバーグのダウンタウン（ゴールデン・トライアングル）．

8

JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4を渡ってダウンタウンに入ると，コンパクトなア交流を深めるために久しぶりに SIIM に出席する

メリカの古い町並みが広がり，程なく目的地のホことにした．

テル近くに到着した．今回のホテルは学会場から

今回の SIIM では，ディープラーニングを含む

3 ブロックほど離れたダウンタウンの中心の小高

11 のサイエンティフィック・セッション（44 演

い 台 地 の 上 に あ る ホ テ ル で OMNI WILLIAM

題の口頭発表）と 33 のポスターおよびコンピュ

PENN HOTEL という名前の古めかしく重厚なホータ展示が発表されていた（図 5）．発表内容は，テルだった．ピッツバーグは，シカゴ，LA，NY

ディープラーニングを含むコンピュータ支援シなどに比べるとホテル代はやや安価なので，ちょ

ステム，PACS，読影レポートシステムなどがおもっとランクを上げてみて正解だった．米国のランな内容であった．小規模な学会ではあるが，米国

クの高いが古いホテルは，改装が行き届いており，のこの分野のリーダー的な研究者は一同に会す

水回りなどに故障がないことが多いので，このよる学会であり，有用な議論は学会の開かれている

うな中規模都市に宿泊する場合はお薦めできる

昼間のみならず，夕方から深夜にかけて公私にわし，新しい建物のチェーン展開しているホテルはたって熱心な話し合いが行われていた．小生のよ

かえって値段が高いことが多い．

うな日本の放射線科医にとっては，米国の放射線チェックイン後に早速なだらかな坂を下って，科医，とりわけ今回はディープラーニングを含む

川沿いの学会場へ向かった．学会場はデイヴィッ

人工知能を画像診断の研究に従事する放射線科

ド・L・ローレンス・コンベンション・センター

医や工学者との交流を深めて，新しい知識を得るという名前で，外見はパシフィコ横浜のような横よい機会であった．

長の構造で，内部の展示会場は東京国際フォーラムに似ている，比較的新しく凝った作りの建物であった（図 3）．SIIM という学会は，PACS の米国での普及に伴って成長してきた学会で，核となるメンバーは RSNA（北米放射線学会）の Informatics（医療情報学部門）でおなじみの放射線科医と研究者で構成されている．年 1 回の冬の RSNA と夏の SIIM がセットとなっており，ちょうど JAMITと同じくらいの規模の学会である（図 4）．今回は，前年の RSNA に参加できなかったので，次の

図 4 SIIM 2017 の学会入口の表示板．

RSNA までの間に人工知能研究の情報収集と人的

今回はディープラーニングを含む人工知能の

図 5 マイクロソフト ホロレンズを使用した VR 医用画像表示の展示発表．

図 3 学会場であるデイヴィッド・L・ローレンス・コ
ンベンション・センターの外観．
9

JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4

図 6 機器展示会場の概観．
今回は，ディープラーニングを含む人工知能の

月 2 日まで開催される予定である．ここはワシン

口頭発表は合計 17 演題（全口頭発表の 38.6％）

トン DC 郊外のリゾート地で，ワシントン DC のであり，CNN（畳み込みニューラルネットワーク）

ダレス国際空港から 56.3 km，同じくワシントンを使った具体的研究が多かった．今後，アルゴリ

DC のロナルド・レーガン空港から 12.9 km の距離ズム手法の研究ではなく，実際の透明加工されたにある．この場所は NIH などの政府関連研究施設

医用画像を含む膨大なデータを使用して機械学にも近く，参加者が増えることが予想され，米国習を行う場合は，工学的観点ばかりではなく SIIM

での機械学習を使用した実用的製品の情報も得のようなやや医学寄りの学会での活動が工学者やすいと思われる．直行便でダレスに行って，長にも求められるのではないかという印象をもっ距離のタクシー（Uber）を利用するか，米国内のた．日本人にとって口頭発表はかなり抵抗がある

ハブ空港で一旦乗り継いでロナルド・レーガン空が，ポスター発表は小生にもこの学会での経験が港からタクシー（Uber）を利用する方法がある．

何回かあり，特に問題はない．また，ディープラ

なお，日本にいると信じがたいが，米国では，ターニングを医療に応用する関連企業の展示も比クシーの台数や空港からのシャトルバスが急激較的充実している（図 6）．

に減少して Uber が大流行している．米国に行く
前に Uber に登録して，現地で利用することを強さて，来年の SIIM 2018 は，メリーランド州ゲ

くお薦めする．

イロード・ナショナル・リゾート＆コンベンショ
ンセンターという場所で 2018 年 5 月 31 日から 6

10

JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4
学会参加報告医療放射線技術研究会「放射線を利用した医用イメージング装置における画像再構成の基礎と応用」開催報告
田島 英朗 *
2018 年 3 月 4 日（日）首都大学東京荒川キャンることが可能な CT などの医用イメージング装置

パスにおいて，「放射線を利用した医用イメージ

は，「画像再構成」の原理に基づいています．装ング装置における画像再構成の基礎と応用」と題置から得られた画像を用いて，コンピュータによしまして，画像再構成に関するシンポジウムを開る自動診断を行う研究も盛んにおこなわれてい

催いたしました．本シンポジウムは，放射線検出

ますが，各装置でどのような原理・手法で画像が器の研究シーズと医療現場ニーズの情報交換を作られているのか，また，どうやったら診断に有目的として，応用物理学会放射線分科会が主催す用な高い画質を達成できるのか，など，装置自体る医療放射線技術研究会として開催しました．まの研究開発も日々行われ，これまでに大きく発展

た，首都大学東京がんプロフェッショナル養成基盤

してきています．そして，その研究開発の基礎と推進プラン（首都大学東京大学院人間健康科学研なっているのが画像再構成です．

究科放射線科学域医学物理士コース）との共催であ

今回，国内で画像再構成の研究開発を行っていり，日本医用画像工学会（JAMIT）に後援していただ

る著名な講師の先生 5 人にご講演していただくこきました．

とができ，参加者も 100 人を超えて，盛大に開催することができました（図 1）．講演はそれぞれ体の外からの情報で，体の中を画像化し観察す

図 1 講師の先生方と講演会場．
＊

量子科学技術研究開発機構放射線医学総合研究所（〒263-8555 千葉市稲毛区穴川 4-9-1）
11

JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4
40 分ずつで，CT・MRI・PET・SPECT の画像再いて，原理から実際の装置開発などのお話をして構成について，基礎から最新研究動向に至るまで，

いただきました．
島津製作所の北村圭司先生には，「PET 装置開大変わかりやすく解説していただきました．
首都大学東京の篠原広行先生には，「医療機器

発と画像再構成」と題して，企業での実際の医療における画像再構成の基礎」と題して，各装置共装置開発現場からの視点で，これまでに開発され通の基礎である投影定理から解析的手法・統計的てきた装置や，現在開発中の装置まで，実際に使手法および最近ノイズ抑制のために逐次近似法

われている PET 検出器や画像再構成手法についに用いられて注目されている正則化関数，また，て解説していただき，その装置を用いて得られた

圧縮センシング MRI などについて，画像再構成研

実際の臨床画像についても提示していただきな究分野の全体像について話していただきました．

がらお話していただきました．

筑波大学の工藤博幸先生には，「最先端 CT 画像

講演していただきました各先生方には，それぞ再構成の研究動向―スパースビューCT・インテリ

れの専門分野での基礎から応用まで短い時間で

ア CT・低線量 CT への応用―」と題して，CT 画したが大変わかりやすくまとめていただき，画像

像再構成分野で最近注目されている最新の手法

再構成の研究分野の全体像がつかめるようなシや，それを応用した研究の方向性，および，実際

ンポジウムにしていただきまして，大変感謝しての応用結果などを詳しく解説していただきました．

おります．シンポジウム後は講師の方々を交え，東北大学の渡部浩司先生には，「PET データの懇親会を開催いたしました．乾杯の音頭は JAMIT

動態解析」と題して，PET 装置の測定原理や，対の名誉会員でもある田中栄一先生に取っていた

向型 PET 装置の画像化の原理や方法，PET での内だきました（図 2）．普段お会いする機会の少ない部被ばく推定法なども解説した上で，PET データ

方々とも交流でき，参加者の皆様には楽しく過ごで得られる情報や解析の手法をご紹介いただきしていただけたものと思います．
JAMIT 2018 でも画像再構成に関するシンポジ

ました．
法政大学の尾川浩一先生には，「SPECT におけウムを開催いたしますので，会員の皆様には奮っる画像再構成と画質の改善」と題し，SEPCT 装置てご参加くださいますようお願いいたします．

研究開発の歴史的な流れを含め，装置原理や吸収

http://jamit2018.jamit.jp/symposium.html

補正，散乱補正，コリメータの開口補正などにつ図 2 懇親会での田中栄一先生による乾杯の音頭．
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JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4
MIT 誌アブストラクト紹介

Medical Imaging Technology（MIT 誌）
掲載論文アブストラクト紹介
JAMIT 会員の方の全文アクセス方法
JAMIT 会員の方は，（各論文アブストラクトの上にある）J-STAGE のリンクから全文を無料で閲読することが可能です．閲読するために必要なユーザ ID とパスワードは，jamit-announce メーリングリスト
にて年に一度お知らせしていますが，お忘れになった場合は JAMIT 事務局（jamit@may-pro.net）にメー
ルでお問い合わせください．
非会員の方の全文アクセス方法
公開から 3 年以上が経過した MIT 誌論文は，上記の（会員向けと同じ）J-STAGE のリンクから無料
で全文にアクセスすることが可能です．一方，公開から 3 年未満の論文は 2014 年 12 月まで非会員の方が全文を閲読する手段は冊子体を探していただくしかありませんでしたが，問い合わせが多いのと，より多くの方に MIT 誌の論文を読んでいただくため，株式会社メテオが運営している Medical Online を通して有料で論文を販売する枠組みを整備して 2015 年 1 月から正式運用を開始しました．非会員の方は，（各論文アブストラクトの上にある）MO のリンクをクリックしていただけば，有料で Medical Online
にて論文単位で希望の論文を購入することが可能です．
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Medical Imaging Technology Vol. 36 No. 1（2018 年 1 月号）
特集／被ばく線量管理技術＜特集論文＞
CT 検査における被ばく線量管理の現状と課題
庄司友和【J-STAGE】【MO】

近年，computed tomography（CT）装置は診断や治療方針の決定において重要な役割を果たしている．
一般的に放射線検査は As Low As Reasonably Achievable の原則に従い，実施されなければならない．しかしながら，日本の CT 検査による医療被ばくは世界第 1 位であり，撮影条件の最適化および線量管理の重要性が高まっている．そのような背景の中，2015 年に日本初の診断参考レベルが公表され，現在では各施設が撮影部位ごとのプロトコルを見直し，医療被ばくの最適化に大きく貢献している．本誌では，診断参考レベルに用いられている CT dose index の変遷と最新の測定法および線量指標を用いた線量管理について述べる．

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JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4
キーワード：Computed tomography，診断参考レベル，CT dose index，Size-Specific Dose Estimates，線量
管理
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＜特集論文＞
Interventional Radiology（IVR）における医療被ばく線量管理
坂本肇【J-STAGE】【MO】

Interventional radiology（IVR）の手技の高度化や複雑化に伴い，長時間に及ぶ治療が行われるようになっている．このため，IVR 領域では患者皮膚線量が紅斑や脱毛のような確定的影響の閾値を超えて，実際に放射線障害が発生している．IVR 領域での医療被ばく線量管理は，確定的影響である放射線皮膚障害防止に関係する患者入射皮膚線量の管理と確率的影響の発生を減少させ最適化を目指す DRL の活用が重要となる．本稿では，IVR 領域での医療被ばく線量管理の考え方，臨床中にリアルタイムで簡便に入射皮膚線量を推定する手段として装置表示値と面積線量値を利用する測定方法と，DRLs2015 での装置基準線量の測定方法を概説する．
キーワード：IVR，線量管理，入射皮膚線量，患者照射基準点，診断参考レベル＊＊＊＜特集論文＞
医療被ばくにおける患者の線量評価システムの開発に向けて
古場裕介【J-STAGE】【MO】

医療現場において放射線を用いた撮影は有用な診断技術として広く普及しているが，放射線を用いた撮影に伴う個々の患者被ばく線量は必ずしも十分に把握されていないのが現状である．現在の医療被ばく管理では撮影条件や線量指標を対象として行われているが，各患者の被ばく線量の評価も重要である．
しかし，一般的な患者被ばく線量評価ツールは各施設の全撮影に対して利用するには膨大な時間と手間が生じることが問題である．このような問題点を解決するために，放医研では RDSR などの管理情報を応用し，CT 撮影の患者被ばく線量を自動的に計算するシステム開発を進めており，将来的には CT だけ
でなく他のモダリティーへの展開を目標としている．
キーワード：医療被ばく，線量評価，CT，WAZA-ARI＊＊＊＜特集論文＞
国内外の線量管理の現状と課題
小田雄二

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JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4【J-STAGE】【MO】

製造業者・業界団体は機器・機能の標準化活動を行うことで，使用者の主導する最適化活動をサポートしている．標準化は国際規格だけでなく，NEMA 規格といったローカル規格に対応することで線量管理につながる機器取扱の安全性等が向上している．
キーワード：線量管理，国際規格，NEMA 規格＊＊＊＜特集論文＞
医療被ばく線量管理ソリューション ―Radimetrics―
山内宏祥【J-STAGE】【MO】

国内外におけるさまざまな団体から，医療被ばく管理の必要性が説かれている．米国内の一部の州では線量情報の電子記録が義務化され，欧州においても診断参考レベルの活用や患者被ばく線量を管理することが推奨されている．世界的に線量管理システムの重要性が説かれ，日本においても徐々に普及しつつある線量管理システムだが，具体的な運用方法がまだまだ周知されていない現状がある．バイエル
薬品株式会社が販売する Radimetrics は，放射線検査装置におけるさまざまな線量指標を管理するシステ
ムである．診断参考レベルを活用した線量の最適化を支援し，CT 検査における実効線量，血管造影手技における患者皮膚入射線量等の，従来算出することが難しかった線量指標の自動算出を行う
Radimetrics は，放射線検査装置の精度管理や患者ケア，さらには大量の線量情報を収集・解析すること
で放射線医学分野の発展に寄与すると考える．
キーワード：線量管理，DRL，最適化，実効線量，皮膚入射線量＊＊＊＜研究速報＞
4D-CT における脳虚血領域の自動検出李鎔範，飯島祐希，大村知巳，長谷川晃，高橋規之【J-STAGE】【MO】

4D-CT 画像をもとに得られる灌流画像（CT perfusion; CTP）は，脳虚血性疾患の診断に広く利用されている．しかし，CTP はソフトウェアによって解析方法が異なるため，診断結果がばらつく可能性が指摘されている．そこで，本研究で頭部 4D-CT の原画像から脳虚血領域を自動検出するアルゴリズムを提案する．対象画像より基底核を含むスライスを決定した後，エッジ保存型平滑化フィルター（adaptive
partial median filter; APMF）を適用した．APMF 処理後画像に対してマスク像をサブトラクションし，造影剤を含む血管領域のみを抽出した．最後に左右脳実質に複数の関心領域（ROI）を設定し，対比する
ROI 内の血管面積に左右差（統計的有意差）があり，かつ，血管面積が小さい領域を虚血候補領域として検出した．検出結果を CTP 画像と比較した結果，提案手法は虚血領域の一部を正しく検出することが

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JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4
でき，患側と健側を同定することができた．したがって，提案手法は 4D-CT の脳虚血性疾患の診断支援に有用であると考えられる．
キーワード：CT 灌流，脳虚血，左右比較，サブトラクション，エッジ保存型平滑化=================================================================================
Medical Imaging Technology Vol. 36 No. 2（2018 年 3 月号）
特集／医用画像処理におけるディープラーニング利用入門＜特集論文＞
Keras によるディープラーニング
小田昌宏【J-STAGE】【MO】

Keras は Python 用のニューラルネットワークライブラリーであり，わかりやすいコードでディープラ
ーニング関連手法を実装可能である．簡単な手法から MICCAI 等で提案されている最新手法まで実装可能であり，ディープラーニング研究において重要となる迅速な研究開発が可能であるため，Keras は研
究開発用途において非常に有用である．本稿では，畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分類
処理を Keras で実装する方法について説明する．
キーワード：ディープラーニング，Keras，畳み込みニューラルネットワーク，実装＊＊＊＜特集論文＞
Caffe によるディープラーニング
橘理恵【J-STAGE】【MO】

Caffe はディープラーニングフレームワークのひとつであり，最適化の容易性，高速性，モジュール性を重視して作られている．オープンソースであり，コミュニティーも活発であることからサンプルや学習モデルが利用しやすく，ディープラーニングを始めるには利用しやすいフレームワークである．本稿では，導入部分のみとなるが，Caffe のインストール方法，Caffe を用いた画像分類処理の実装方法，
転移学習の実装方法を説明する．
キーワード：ディープラーニング，Caffe，フレームワーク，転移学習＊＊＊＜特集論文＞
Chainer によるディープラーニング
竹永智美

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JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4【J-STAGE】【MO】

Chainer はニューラルネットワークを実装するためのオープンソースソフトウェアライブラリーである．本稿では Chainer v2 を用いてディープラーニングを行う基本的な手順を説明する．例として三次元画像内の直方体と球体の 2 クラス分類問題を使用しており，実際の問題に取り組むうえの足掛かりになると思われる．
キーワード：Chainer，深層学習，畳み込みニューラルネットワーク，Python＊＊＊＜特集論文＞
Deep Learning and Its Application to Medical Image Segmentation
Holger R. ROTH, Chen SHEN, Hirohisa ODA, Masahiro ODA, Yuichiro HAYASHI, Kazunari MISAWA,
Kensaku MORI

【J-STAGE】【MO】

One of the most common tasks in medical imaging is semantic segmentation. Achieving this segmentation
automatically has been an active area of research, but the task has been proven very challenging due to the large
variation of anatomy across different patients. However, recent advances in deep learning have made it possible tosignificantly improve the performance of image recognition and semantic segmentation methods in the field ofcomputer vision. Due to the data driven approaches of hierarchical feature learning in deep learning frameworks,
these advances can be translated to medical images without much difficulty. Several variations of deep
convolutional neural networks have been successfully applied to medical images. Especially fully convolutionalarchitectures have been proven efficient for segmentation of 3D medical images. In this article, we describe how
to build a 3D fully convolutional network (FCN) that can process 3D images in order to produce automaticsemantic segmentations. The model is trained and evaluated on a clinical computed tomography (CT) dataset andshows state-of-the-art performance in multi-organ segmentation.
キーワード：Fully convolutional networks, Deep learning, Segmentation, Computed tomography＊＊＊＜特集論文＞
ディープラーニング活用の重要ポイント
小田昌宏【J-STAGE】【MO】

ディープラーニングは医用画像処理のさまざまなタスク解決に使用することができる便利な手法である．ディープラーニングを研究で活用し，その性能を引き出すために注意を払うべき点がいくつかある．その中で，ディープラーニングにおける多数の手動指定パラメーターの選択，データオーギュメン
テーションを使用する上で注意する点，ディープラーニングのランダム要素が与える影響について解説

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JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4
する．
キーワード：ディープラーニング，手動指定パラメーター，データオーギュメンテーション使用上の注意，ランダム要素の影響＊＊＊＜特集論文＞
ディープラーニング向け GPU 環境選択の実務
山田泰永【J-STAGE】【MO】

昨今のさまざまな分野でのディープラーニングの進展を受けて，医用画像分野においてもセグメンテーションや各種診断支援タスクに向けてディープラーニングの活用が始まっている．ディープラーニン
グでは演算処理の高速化のために GPU 環境を利用することが一般的になっているが，体系的な情報は必ずしも多くはない．本稿ではディープラーニングでの活用を前提に，NVIDIA 社が提供している GPU
ハードウェアとソフトウェア環境について基本的な理解を深め，研究者が最適な環境をなるべく容易に導入できるよう実践的な情報を提供する．
キーワード：GPU，ディープラーニング，医用画像＊＊＊＜サーベイ論文＞
A Review on Radiomics for Personalized Medicine in Cancer Treatment
Hidetaka ARIMURA, Mazen SOUFI【J-STAGE】【MO】

Medicine is moving toward “personalized medicine,” which is a novel concept for cancer treatment andprevention that takes into account individual variability (patient or tumor heterogeneity) in genes, lifestyle andenvironment for each person. However, there are several issues in the personalized medicine such as invasive
biopsy, high cost and slow throughput for examination of gene mutations. Further, since tumors are heterogeneous,a small part of a tumor obtained by a single biopsy could not be reliable for the personalized medicine, and thus it
could be difficult to carry out the personalized medicine in the cancer treatment. Therefore, radiomics concept has
emerged for solving the issues and performing the “practical” personalized medicine. Radiomics is a novel field,
which massively and comprehensively analyzes a large amount of medical images, and extracts mineable data thatcan make it possible to perform the personalized medicine. In this review paper, the authors describe what
radiomics is, what radiomics can do, how to perform radiomics, advantages and disadvantages of radiomics, andthe future of radiomics in cancer treatment.
キーワード：Radiomics, Personalized medicine, Tumor heterogeneity, Omics， Medical images
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JAMIT News Letter (No. 29) 2018. 4＜研究論文＞DCNN による指骨 CR 画像からの骨粗しょう症の自動識別畠野和裕，村上誠一，植村知規，陸慧敏，タン ジュークイ，金【J-STAGE】

亨燮，青木隆敏【MO】

骨のおもな疾患として，骨粗しょう症が挙げられる．骨粗しょう症に対する画像診断は有効であるが，類似した低骨量を呈する画像も多く，画像診断における客観性や再現性の問題がある．そこで本稿では，
指骨 computed radiography（CR）画像から骨粗しょう症の自動識別手法を提案する．提案手法では，深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）を用いた識別器を構築し，骨粗しょう症有無の識別を行う．DCNN の学習および識別には，CR 画像から 3 種類の画像を作成し，各指骨領域内部から ROI を抽出後，この 3 種類の ROI を R，G，B チャンネルに割り当て生成した疑似カラー画像を用いる．実験では，101 症例に対し提案手法を適用し，真陽性率（TPR）：75.5［％］，偽陽性率（FPR）：13.9［％］という結果を得た．
キーワード：CR 画像，骨粗しょう症，深層畳み込みニューラルネットワーク，CAD＊＊＊＜講座：第 1 回＞
臓器統計モデリングのための形状表現と位置合わせ（1）臓器の統計モデル構築の基礎
本谷秀堅【J-STAGE】【MO】

臓器統計モデル構築の基礎について記す．臓器統計モデルは学習用画像の集合から構築する．学習用の医用画像の集合が与えられたときに最初に必要な作業は，それら画像群の対応付けである．臓器領域を点分布モデル（point distribution model）で表現する場合には異なる患者の臓器表面間の対応付けが必要であり，レベルセットで表現する場合には体型正規化によるピクセル間の対応付けを必要とする．これら対応付けに用いられている手法群の 5 つのカテゴリーを記す．またその前に，deep neural network
出現後の臓器統計モデルの位置づけについて簡潔に記す．
キーワード：臓器セグメンテーション，統計形状モデル，Deep neural network，非剛体位置合わせ，画像
正規化
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ＪＡＭＩＴ e-News Letter No. 29（通算 83 ※）発 行 日
平成 30 年 4 月１５日
編集兼発行人 山谷 泰賀
発 行 所

ＪＡＭＩＴ 日本医用画像工学会
The Japanese Society of Medical Imaging Technology
http://www.jamit.jp/〒103-0025 中央区日本橋茅場町 1-6-17 十字屋ビル 5F
株式会社 メイ プロジェクト内 日本医用画像工学会事務局
TEL: 03(6264)9071 FAX: 03(6264)8344
E-mail: jamit@may-pro.net※本誌の前身であるCADM News Letterからの通算号数です。