2023．7 ｅ-ニュースレター ＮＯ．44・45 合併号 （通算 98）

目

次「JAMIT2023 大会開催報告」
第 42 回日本医用画像工学会（JAMIT 2023）開催報告
第 42 回大会長 木戸尚治（大阪大学）

・・・１「ハンズオンセミナー報告」
JAMIT 深層学習ハンズオンセミナー開催報告
原 武史（岐阜大学）

・・・５「JAMIT Frontier 開催報告」
JAMIT Frontier 2023 開催報告
畑中裕司（大分大学）

・・・７「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
・・・８

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7
JAMIT2023 大会開催報告

第 42 回日本医用画像工学会（JAMIT 2023）開催報告
第 42 回大会長 木戸 尚治*
第 42 回日本医用画像工学会（JAMIT）大会をと「工」が対等に交流することを目標に掲げて貴2023 年 7 月 27 日（木）～29 日（土）に大阪大学

重な学術交流の場を提供しています．2021 年は慶中之島センターにて開催いたしました．本大会の應義塾大学医学部放射線科の陣崎雅弘教授，2022

テーマは，「臨床サイドからみた医療 AI～あらた

年は名古屋大学大学院情報学研究科の森健策教

なる飛躍をめざして～」と設定し，多彩なプログ

授が大会長をされるなど，JAMIT 大会では「医」

ラムを実施いたしました．2012 年にブレイクしたと「工」が循環するよい流れができているのでは

ディープラーニングは医用画像工学の分野にもないかと感じています．本大会では，あらためて非常に大きな影響を与えています．ディープラー

臨床サイドからみて，現在の医療 AI を総括して，ニングによるコンピュータ支援診断や画像再構

今後の方向性を展望してみたいと考えて企画を成などのさまざまな技術が実際の臨床で使われ行いました．

るようになってきました．また，2022 年 11 月に本大会の参加者数は，正会員（賛助会員・関連登場した ChatGPT に代表される大規模言語モデ

学会含む）117 人，学生会員 48 名，非会員（一般）ルは，医用画像工学における AI の重要性をさら70 名，学生非会員 26 名，招待者・プレス関係他に高めていくことが期待されます．このような流

14 名の計 275 名で，昨年を上回る参加人数であり，れにおいて，日本医用画像工学会大会は，「医」学会現地開催の流れの定着を印象づけました．

＊

大阪大学大学院医学系研究科人工知能画像診断学共同研究講座（〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 2-2）
1

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7ても，医学部の学生講義のように丁寧にわかりや

大阪大学中之島センター
会場である大阪大学中之島センターは，大阪大

すく講演をいただきました．忽那先生は学医学部が吹田に移転する前に立地した場所に

COVID-19 治療の最前線で活躍されており，そのあります．この場所は梅田の繁華街に大変近くて経験を踏まえて COVID-19 感染症の現状や対策ににぎやかですが，最近では，整備が進み国立国際

ついての最新の情報を提供いただきました．

美術館，大阪中之島美術館や大阪市立科学館など

特別講演 2「画像診断の歴史」（7 月 29 日 13:30が集積して文化発信の地となっています．また緒～14:30）では，慶應義塾大学医学部予防医療セン

方洪庵が江戸時代後期に大坂船場に開いた蘭学

ター副センター長の百島祐貴先生に講演をいたの私塾である適塾も徒歩圏内にあり，いわば大阪だきました．百島先生は画像診断の教科書を多数

医学の発祥の地であります．

ご執筆ですが，医学史に関しても造詣が深く，多数の著書を発表されています．今回の講演では，
レントゲンに始まる X 線検査，超音波，CT，MRIなどの画像診断や放射線障害や防護の歴史を講演いただきました．百島先生は，画像診断にまつわるさまざまな歴史のエピソードを交えて講演され，この分野の知識があまりない，工学部の学生にも大変興味深かったのではないかと思います．日頃の研究においては，DICOM 画像しか扱

また，本大会のポスターには太陽の塔の写真をったことのない学生にとっては，体内を透視しよ掲載いたしましたが，これは大阪のアイコンとしうとする医工学者の努力が垣間見られ，画像診断て大変有名です．しかしながら背部の「黒い太陽」の人間くささのようなものが感じられて，とてもについてはあまりご存じないかもしれませんが，興味深かったのではないかと思います．

過去を象徴しているとされています．これは会場
特別企画の中之島センターが大阪大学医学部発祥の地にあることへのメタファーでありますが，本大会を特別企画「AI ホスピタルプロジェクトの現在」

例年とはやや趣を異にして「医」の側面を強調し（7 月 28 日 14:40～16:40）は，このプロジェクトた大会にしたいという思いからでもあります．

を推進された 4 人の先生方に講演をいただきました．この AI ホスピタルによる高度診断，治療シ
ステムは，「内閣府戦略的イノベーション創造プ

特別講演
特別講演は，本大会の趣旨にふさわしく臨床の第一ログラム（SIP）」で採択された国家プロジェクト

線でご活躍のお二人の先生に講演をいただきました．

ですが，AI による医療分野における社会課題の解特別講演 1「新興再興感染症と COVID-19 これ決を目指して実施されました．

までとこれから」（7 月 28 日 10:00～11:30）では，最初に，プログラムディレクターとしてこのプ

大阪大学大学院医学系研究科感染制御医学講座

ロジェクトを進めてこられた医薬基盤・健康・栄教授の忽那賢志先生に講演いただきました．忽那

養研究所理事長の中村祐輔先生に全体を俯瞰す

先生はこれまで世界中でパンデミックをおこしる講演をいただきました．次に，大阪大学医学てきた感染症の歴史に関して，非常にわかりやす部・武田理宏教授，慶應義塾大学医学部・陣崎雅く講演をいただき，また，SARS や COVID-19 な

弘教授，国立成育医療研究センター・梅澤明弘所

どの新興感染症や結核などの再興感染症に関し長による各施設での取り組みをご紹介いただき

2

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7
ました．最後に，パネルディスカッションとしているか，また何が問題点であると考えているのか

演者の先生方に登壇いただいて，AI ホスピタルプということがよく理解できた講演ではなかった

ロジェクトに関する討論をいただきました．会場

かと思います．

からも多くの質問が寄せられ活発な議論ができシンポジウム 3 は「ベンチャー企業が挑む AIて大変有意義な特別企画となりました．大会後に開発」（7 月 29 日 14:40～16:10）でした．現在，

中村先生からは，「医工連携が重要な意味を持つ

日本では多くの医用 AI ベンチャー企業が頑張っ時代になってきました．日本の動きは遅いですが，ていますが，このシンポジウムでは医学系（医師

みんなで力を合わせて頑張るしかありません」ともしくは医学部在学中）でベンチャー企業を立ちいう貴重なコメントをいただきました．

上げて，AI 開発で活躍されている方々に講演をいただきました．一番目と二番目の講師はいずれも医学部在学中にベンチャーを立ち上げられていシンポジウムます．平岡悠先生は株式会社 GramEye・代表取締

シンポジウムでは 3 つのテーマが取り上げられ役で，グラム染色を自動化する機器を開発されてました．
シンポジウム 1 は昨年に引き続いて開催された

います．また飯塚統先生はメドメイン株式会社・「JAMIT の未来をつくろう！」（7 月 27 日 16:10

代表取締役でさまざまな病理画像 AI 開発・実装～17:40）で若手によるシンポジウムでした．今回などや自然言語処理による病理 AI 開発などにもはモデレーターの浜松ホトニクスの橋本二三生

取り組まれています．次の髙橋秀徳先生は，自治先生を始め，若手による若手のシンポジウムとい

医科大学医学部・准教授で眼科医をされており，

うのが大きな特徴でした．リアルタイムで会場かDeepEyeVision 株式会社・代表取締役をされていらの意見がスクリーンに表示される試みも斬新

ます．眼底画像を解析する AI の開発をされておであったかと思います．今後も，次世代を担う若り，認証も取得されているとのことでした．最後

手の研究者がこのような機会を通じて交流するに講演されたのは，株式会社 AI メディカルサー

ことが重要であると思われました．

ビス（AIM）の金井宏樹先生ですが，AIM は内視シンポジウム 2 は「フォトンカウンティング CT

鏡医の多田智裕先生が立ち上げられ，胃がんの内の衝撃」（7 月 29 日 9:30～11:00）でした．フォト

視鏡診断支援システムのトップランナーです．

ンカウンティング CT は，最近の放射線画像診断

100 施設以上の医療機関と共同研究をおこない 40において最も注目されているモダリティで，放射本以上の論文実績をあげておられるとのことで

線科医の間では大きな話題となっており，工学系

した．また大腸分野の内視鏡診断支援システムのの方々にも現状を是非とも知ってほしいと思い開発もされているとのことでした．本セッション

企画しました．最初にジョンズ・ホプキンズ大学

は本学会の最後のセッションでしたが，終了したの田口克行教授より技術に関する観点から講演後も講師の先生方を囲んでのディスカッションをいただき，藤田医科大学医学部・大野良治教授，が続き，会場を閉じた後も一階に移動してディス

大阪大学大学院医学系研究科・梁川雅弘講師，名カッションが続いていたことが印象的でした．

古屋市立大学大学院医学研究科・樋渡昭雄教授による，臨床医の視点からの現状や問題点を講演い

チュートリアルただいきました．講演では実際の臨床症例が多数

チュートリアル講演は，最新の話題を初学者に提示され，医学的な専門用語も多用されるなど工も理解しやすく講演してもらい知識をアップデ学系の方々には難しかったかもしれませんが，医ートすることを目的としています．今回は「医用師がフォトンカウンティング CT に何を期待して画像工学における最新 AI 研究の課題とその展望

3

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7について」（7 月 27 日 13:00～16:00）と題して開ていました．内容的にはディープラーニングを用催されました．東京慈恵会医科大学の中田典生先いた画像処理に関係するテーマが多かった印象

生は，現在最もホットな話題である大規模言語モですが，大規模言語モデルの登場により，今後はデルの基礎について，いつもの中田節で興味深く

自然言語処理関係のテーマなどが増えていくの

講演されました．また，ジョンズ・ホプキンズ大ではないかと期待しています．

学の森進先生は脳 MRI の AI 解析，立命館大学の大会奨励賞は厳正な審査の結果，13 名の方々に

青井久先生は AI における分類問題の評価指標の授与されました．受賞された方々は，今後も頑張解釈に関する講演をいただき，いずれも大変興味って研究を続けていただきたいと思います．

深く拝聴させていただきました．
おわりに本大会の開催期間中は，この夏一番の酷暑でしハンズオンセミナー
深層学習ハンズオンセミナーは JAMIT 大会でたが，それにもかかわらず昨年を上回る参加者ではすっかり恒例行事となっていますが，詳しくは，あったことは，大会長としてこのうえない喜びで

原先生からの報告があると思いますので割愛いす．大会に参加していただいた，講師の先生方やたしますが，本年も大好評でした．本年は，「や参加者の方々に感謝いたします．

り直し深層学習超入門「画像の分類から領域分

本大会は，テーマの「臨床サイドからみた医療割」」ということで，新規に深層学習研究をめざAI」を意識して，講演内容や講演者もできるだけそうとする方々も対象として開催されました．ま「医」よりとさせいただきました．医療サイドがたハンズオンセミナー・コンテストが開催され，どのように AI をみているのかという一端を参加

参加者が優秀な成績をおさめられました．

者の方々に理解していただけたのではないかと自負しております．
最後に，企画から実行までいろいろと相談にのランチョンセミナー
ランチョンセミナーは，7 月 28 日にエヌビディっていただいた会長の筑波大学の工藤博幸先生，

ア合同株式会社の山田泰永様が「生成系 AI とリプログラム委員長としてご尽力いただいた山口

アルタイム AI でさらに進化する医用画像 AI」の大学の平野靖先生をはじめとする各委員の皆様，

講演をされ，7 月 29 日には，富士フイルム株式会

また大会運営事務局の方々や当日会場係をして社の北村嘉郎様が「Deep Learning 技術による読影

いただいた方々に深謝いたしたいと思います．

支援の最前線」の講演をされました．いずれの講演も本大会にふさわしい内容で，講演者や御支援いただいた協賛企業に感謝いたします．
一般演題
本大会の一般演題は 15 のセッションが開催されました．本大会での特徴としては，ポスターセッションをおこなわず口演のみとしたことと，特別講演やシンポジウムに参加していただくために重複開催を避けたことです．そのため，初日と二日目は終了時間が 19 時頃とやや遅くなりましたが，多くの参加者が最後まで熱い議論を展開し

4

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7
ハンズオンセミナー報告

JAMIT 深層学習ハンズオンセミナー開催報告
原 武史*
2023 年の JAMIT 大会期間中に開催したハンズ

第 1 回と第 2 回のセミナーの内容は，いわゆるオンセミナーは，ハンズオンセミナー・コンテス

深層学習の古典的な内容を題材として，画像分類

トも実施し，chatGPT の利用も踏まえて，大会会

や回帰，領域分割を対象としました．第 3 回は，場において対面で実施しました．セミナーは 90

前処理と後処理に集中し，DICOM 画像（X 線画分の講座を 4 回とコンテストの審査発表会が実施

像，CT 画像，MR 画像，PET 画像）の numpy へされました．ハンズオンセミナーの参加者は，Webの取り込み方法，Whole slide imaging で得られる

ページで参加登録を行ったのち，自身の PC に実

病理画像の扱い方，そして，ROC 評価，画質評価，

行環境を構築して，会場に持参しました．実行環

領域分割結果の評価の事例を，プログラムとデー

境は，7/18 に構築マニュアルを公開し，それに基タを用意して提示しました．第 4 回は，chatGPT

づいて構築できるように配慮しました．セミナー

を python から利用する方法を中心に，自然言語処の教材は，7/25 に公開し，大きな画像データベー

理に関して形態素解析の方法から Word2vec など

スの事前ダウンロードができるようにしました．

の事例を紹介しました．

コンテストは，初学者/初心者向けのチャレンジとセミナーの参加者は 31 名（のべ 81 名）で，コして，胸部 X 線画像から年齢を推定する精度を競

ンテスト参加者は 8 名でした．参加者の組織は，いました．そのため，画像データベースとサンプ

17 大学と 5 社でした．コンテスト参加者のうち 4

ルのプログラム，評価法をまとめた資料を 7/1 に名を優秀者として表彰しました．セミナー実施後公開し，モデルの構築や修正，データの追加などのアンケート（31 名中 27 名が回答）では，全体の結果を比較しました．セミナーの内容は，第１の満足度は，大満足 16 名／まぁまぁ満足 7 名／

回（7/28 午前）「ハンズオンセミナー・コンテス

普通 4 名，でした．事前のセットアップは，23 名

トに向けて～環境構築と深層学習による回帰のが完了していました．

実現」，第 2 回（7/28 午後）「やり直し深層学習超図 1 から図 4 は，第 4 回演習で提示した chatGPT

入門～画像の分類から領域分割」，第 3 回（7/29を利用するプログラムで生成した結果です．図 1

午 前 ）「 深 層 学 習 の た め の 前 処 理 と 後 処 理 ～と図 2 のプロンプトは，それぞれ「five cats in a

DICOM 画像の読み込み/ROC などの統計処理」，

programming class」，「a cat in a programming class」

第 4 回（7/29 午後）「幅広い深層学習～小規模言です．また，図 3 と図 4 のプロンプトは，それぞ

語処理や音声認識における深層学習技術」でした．

れ「chest radiogram」と「chest radiogram with lung

また，ハンズオンセミナー・コンテスト（7/28 午

nodules」です．

後）は，「胸部 X 線画像から年齢を推定する」と

猫やそのイラストはそれなりに生成しており，して会場で実施し，提出された精度を定量的に比一般的な胸部 X 線画像はそれっぽく生成できる

較しました．

ことがわかります．一方で，図 4 のように病変が＊岐阜大学工学部・東海国立大学機構健康医療ライフデザイン統合研究教育拠点（〒501-1194 岐阜市柳戸 1-1）
5

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7
ある画像はまったく生成できないこともわかりの 量 と 質 が大 き な 問 題と な り ま す． し か し ，ます．このような生成モデルが公開されています

AutoEncoder や GAN を超えて生成系 AI の効果はので，今後，独自のデータを利用して fine tuning

大きく，今後の研究の新たな展開を感じる年にもすれば，医療分野における生成モデルも構築できなりました．2024 年も JAMIT 大会会場で実施予るようになります．一方で，生成したデータが実定です．ぜひご参加をご検討くだい．

は学習データそのものである可能性が否定でき最後になりますが，このセミナーの開催についず，生成結果の妥当性の評価など課題は多く残って，コニカミノルタ科学技術振興財団からの支援ています．さらに，ハードウェアや用いるデータを賜りました．この場を借りて御礼申し上げます．

図 1 プログラミング講座に参加する 5 匹の猫

図 2 プログラミング講座に参加する 1 匹の猫

図 3 生成した胸部 X 線画像

図 4 生成失敗した結節を含む胸部 X 線画像

6

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7
JAMIT Frontier 開催報告

JAMIT Frontier 2023 開催報告
畑中 裕司*JAMIT Frontier 2023 は，2023 年 3 月 6 日～7 日

まとめられていた．MICCAI もオンライン開催かに沖縄県那覇市の沖縄青年会館を主会場として，ら 3 年ぶりに現地開催とのことである．報告の後

オ ン ラ イ ンと の ハ イ ブリ ッ ド で 開催 さ れ た ．

半に，日本からの研究者は発表だけではなく，プ

JAMIT Frontier 2020 が 2020 年 1 月に沖縄青年会館

ログラム委員などの運営に参加することによるで開催されたが，2021 年はオンライン開催，2022

存在感を増すことが必要であると述べられてい年は対面開催の予定が COVID-19 の感染者数の急た．（座長：名古屋大学

小田昌宏先生）．

増に伴い，急遽，オンライン開催に変更されてい一般演題は各共催学会のセッションであり，診た．現地開催を心配していたが，3 年ぶりに無事断支援（7 件），領域分割および形状・位置予測（7に現地で開催された．現地およびハイブリッドで件），検出(1)（6 件），検出(2)（6 件），機械学習（8の参加者は 147 名であった．

件），画像化（6 件），追跡（3 件）の 7 セッショ
ンと JAMIT Frontier 2023 の 2 つのセッション（計例年通り，電子情報通信学会・医用画像研究会，

14 件）の 9 セッションで開催された．

医用画像情報学会，日本生体医工学会・生体画像と医用人工知能研究会，日本写真学会との共催に次回となる JAMIT Frontier 2024 は，2024 年 3よる実施である．期間中には，特別講演 1 件，企

月 3 日～4 日に沖縄県那覇市の沖縄青年会館で開

画講演 1 件，一般演題 57 演題からなる計 59 件の催予定である．現地に多くの方が参加され，活発発 表 が あ っ た ． 日 本 医 用 画 像 工 学 会 ・ JAMITな会となることを期待する．最後に，会場世話人

Frontier 2023 セッションとしては，システムのセの鳥取大学の小山田雄仁先生と岐阜大学の原武ッションで 7 件，画像再構成のセッションで 7 件

史先生をはじめ，運営スタッフの皆さま，およびであった。

座長の先生方に深謝いたします．

特別講演は，「アカデミア発、世界初の半球型
頭部 PET の実用化～AI ブームの今、なぜ装置開発か？」の演題名で，量子科学技術研究開発機構（QST）の山谷泰賀先生にご講演いただいた（座長：千葉大学・羽石秀昭先生）．前例のない挑戦的な頭部 PET 装置の研究開発を進められ，製品開発に至るまでの経過を講演され，PET の専門外の筆者でも興味深く拝聴できた．
企画セッションでは，恒例の MICCAI 参加報告があり，1 時間で最新の研究動向をわかりやすく

初日の夕方の現地会場の様子＊

大分大学理工学部（〒870-1192 大分県大分市旦野原 700 番地）
7

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7

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 2 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 2 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．
===============================================================================
Medical Imaging Technology Vol. 40 No. 5（2022 年 11 月号）
特集／JAMIT2022 大会査読付き論文＜特集 / JAMIT2022 大会査読付き論文＞
Cervical Lesion Classification via Positive-Unlabeled Learning
Margaret Dy MANALO, Kota AOKI, Shuqiong WU, Mariko SHINDO, Yutaka UEDA, Yasushi YAGI【J-STAGE】【MO】

Cervical lesion classification has gained the attention of researchers because of its importance in the
mitigation and treatment of cervical cancer. Most machine learning approaches have addressed the task under
the single and fully labeled assumption; however, such assumptions do not reflect the nature of cervical lesions
in a clinical setting. In this study, we adapt a semi-supervised learning algorithm on a partially labeled
multi-label cervigram dataset by treating it as positive-unlabeled. We simultaneously trained a classifier, and apropensity model to simulate the clinical bias in labeling lesions. Results were compared to that of a supervised
learning model, showing improvements on several performance metrics. Gradient-weighted class activation
mapping also showed better learning focus.
Key words: PU learning, Unlabeled data, Multi-label classification, Cervical cancer screening, Computer-aided
diagnosis

8

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7＜特集 / JAMIT2022 大会査読付き論文＞
画質改善処理による乳がん腫瘤影の良悪性鑑別 CAD の性能向上
工藤 颯馬, 安倍 和弥, 武尾 英哉, 永井 優一, 縄野 繁
【J-STAGE】【MO】

日本の乳がん検診において，一次検診に使用される検査方法はマンモグラフィー（MMG）撮影単体
法，または視触診との併用法である．MMG 撮影において，乳腺が多く脂肪が少ない「高濃度乳房」や乳腺が発達している 30 代以下の被験者は，撮影画像中に白く写る部分が多くなるため，乳がんか否かの判別が難しくなる．特に乳房腫瘤の判別が難しく，感度・特異度が低くなる傾向にある．もしMMG 撮影画像において乳がん腫瘤の良悪性鑑別精度を高めることができれば，より早期の乳がん発見につながると考えられる．そこで本研究では，MMG 撮影画像を利用した良悪性鑑別 CAD の性能向上を目的として，画像の粒状性とコントラストを同時に改善する画質改善処理手法を開発した．その結果，画質改善処理を行っていない検診 MMG 画像を用いた良悪性鑑別処理の鑑別精度 85％に対して，
画質改善処理を施した場合は鑑別精度が 89％に向上した．また，良悪性鑑別 CAD において，学習した AI が画像中のどこに着目して判断しているのかについても分析を行った．なお，一般的に検診段
階では検診 MMG 単独もしくは視触診を併用する方法で存在診断を行い，二次精検では診断 MMG や
超音波検査，MRI を併用し鑑別診断を行うが，本研究では画質改善を行うことにより検診 MMG でも鑑別が可能となり，早期に乳がんを発見できる可能性が高まることを提案している．
キーワード：乳がん腫瘤影, CAD, 画質改善処理, 良悪性鑑別, 検診＊＊＊＜特集 / JAMIT2022 大会査読付き論文＞
病理画像のがんらしさと正常らしさを情報量で評価する情報密度法
金道 敏樹, 陸田 駿弥, 山田 壮亮【J-STAGE】【MO】

近年，畳み込みネットワークなど人工知能を使った病理画像診断技術が盛んに研究され成果を上げる一方，その判断根拠を示すことが課題として浮かび上がっている．本研究では，逆に，判断根拠か
ら積み上げる病理画像診断技術実現の可能性を提示する．われわれは，性質のわかっている画像特徴
量のそれぞれが，「がんである」と「正常である」とを識別する上での情報量をどれほど持っているかに注目する．われわれが提案するカルバック・ライブラー情報量の第 2 項の符号を反転させて得られる識別情報量の大きさは，そのまま判断根拠の強さに対応する．したがって，病理画像の各小領域に含まれる画像特徴量がもつ情報量をすべて足し上げれば，その小領域のがんらしさ・正常らしさの判
断根拠を定量化できる．情報密度法と名付けたこの可視化方法を人工知能病理診断の国際コンペ
CAMELYON16 のデータに適用し，このアプローチの有望さを示す．
キーワード：画像特徴量, 情報量密度, 説明可能性, 可視化, カルバック・ライブラー情報量9

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7＜特集 / JAMIT2022 大会査読付き論文＞
Geometric Matching CNN による指骨 CR 画像の位置合わせとその評価
小野 輝, 神谷 亨, 青木 隆敏【J-STAGE】【MO】

関節リウマチは，病態が進行すると全身の関節破壊を生じ，患者の QOL（quality of life）を著しく阻害する．関節リウマチの診断は，血液検査や X 線画像診断により総合的に行われている．特に，X
線画像診断は簡便に病態の進行を捉えることができるが，読影医師の負担増加や医師の主観的な評価による再現性が課題となっている．そこで，コンピューターの解析結果を第二の意見として利用する
コンピューター支援診断システムの開発が期待されている．本論文では，経時的差分技術により同一被験者の過去・現在画像から関節リウマチの進行を捉える支援診断システムの開発を目的とし，指骨領域の位置合わせ手法を提案する．Geometric Matching CNN を画像ペアごとに最適化することにより，
指骨領域の高精度な位置合わせを行う．提案手法を 560 組の合成指骨領域画像に適用した結果，TP が99.26％，FP が 0.79％となり，従来手法との比較により提案手法の有効性を確認した．
キーワード：コンピューター支援診断, 画像位置合わせ, Geometric Matching CNN, 関節リウマチ＊＊＊＜特集 / JAMIT2022 大会査読付き論文＞
Supervised Contrastive Learning を用いた胸部 CT 画像におけるびまん性肺疾患の陰影識別
森崎 幹也, 間普 真吾, 木戸 尚治【J-STAGE】【MO】

識別問題では，cross-entropy loss を用いることで，特徴量空間において特徴量を分離できる．一方，contrastive learning では，同じクラスに属するデータの特徴量は近く，異なるクラスに属するデータの特徴量は遠くなるように学習を行うことで，識別性の高い，所属するクラスに本質的な特徴量の抽出が可能となる．本研究では，教師あり学習の枠組みの中で，ラベル情報を活用してより適切な特徴の埋め込みを行う Supervised Contrastive Learning（SCL）に着目し，胸部 CT 画像の陰影識別タスクに適用した．2 つの異なるドメイン（医療施設 1 の症例と医療施設 2 の症例）おのおのへの適応，およびドメインを超えた適応の観点から行った 4 つの検証パターンにおいて，SCL により 8～18％の accuracyの向上が確認できた．また，t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）を用いた特徴量の可視化により，クラスごとのより明確なグループの形成を確認した．
キーワード：深層学習, 対照学習, 胸部 CT, びまん性肺疾患, 識別
＊

＊

10

＊

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7＜研究論文＞
単眼腹腔鏡映像からの奥行き推定を利用した術具セグメンテーション
鈴木 拓矢, 道満 恵介, 目加田 慶人, 三澤 一成, 森 健策
【J-STAGE】【MO】

腹腔鏡下手術の手術支援システムでは，手術の安全性向上のために，腹腔鏡映像に映る術具領域の正確な抽出が必要である．近年では FCN（Fully Convolutional Network）を用いた術具領域抽出手法が効果を上げている．色情報に加えて奥行き情報を FCN が学習することで，腹腔鏡映像に映る術具領域の抽出精度が向上すると報告されている．本研究では，pix2pix により単眼腹腔鏡映像から奥行きを推定し，推定した奥行き情報と色情報を U-Net により学習することで，術具領域抽出の精度向上を目指す．実験では，MICCAI 2017 のロボット器具データセットを使用した．1,800 枚の画像に対して 4 分
割交差検証を行った結果，平均 IoU が 88％，平均 Dice 係数が 93％となった．推定した奥行き情報を学習に追加することで，過抽出が低減し，平均抽出精度が向上した．
キーワード：腹腔鏡下手術, 術具セグメンテーション, 奥行き推定＊＊＊＜研究論文＞
CNN を用いた肺腺癌再発予測のための腫瘍識別技術
服部 英春, 坂下 信悟, 石井 源一郎, 田中 敏幸【J-STAGE】【MO】

病理医は，HE（hematoxylin and eosin）染色後の病理組織標本を顕微鏡下で目視観察し，病理診断を行う．しかし，HE 染色標本による形態判断だけでは手術後の再発の有無を十分には予測できず，患者の治療方針を適切に立てることが難しい．そこで本研究では，HE 染色画像から精度よく病理診断を行うために，特徴抽出器の並列構造による識別器を用いて HE 染色画像から RGB 画像と LLL 画像（輝度画像 L の 3 チャンネルで構成した画像）の特徴量を算出して再発の有無を自動で識別する手法を提案する．具体的には，convolutional neural network を用いて，外科的に切除された肺腺癌（病理病期 IB）の HE 染色画像から再発有無の RGB 画像の特徴量を抽出する．さらに HE 染色画像から再発有無の LLL 画像の特徴量を抽出して識別器を作成し，その識別器を用いて再発有無を判定する．本手法を用いることで，肺腺癌 IB の再発有無の識別精度の向上に有効であることが示された．
キーワード：病理画像, Convolutional neural network, 腫瘍組織, 肺腺癌, HE 染色＊＊＊＜技術報告＞
Mechanism of Edge Artifacts in PSF Reconstruction
Hiroyuki SHINOHARA, Takeyuki HASHIMOTO【J-STAGE】

11

【MO】

JAMIT News Letter (No. 44･45) 2023. 7

The mechanism of edge artifacts in point spread function (PSF) reconstruction was investigated by asimulation study. A two-dimensional (2D) numerical phantom comprises 184 mm diameter disk background and4.6-30 mm diameter disk signal with contrast 9 (expressed as signal/background −1). Parallel beam projection
data were blurred by detector response of 1D Gaussian function with 5 mm full width at half maximum(FWHM). Projection matrix only considers detector response function, ensuring that the edge artifacts are notmasked or affected by other components. Image reconstruction was performed using ordered subset expectation
maximization (OSEM) without regularization and with regularization by generalized Gaussian function.
Without regularization, the object-specific modulation transfer function (OMTF), defined as the ratio of power
spectrum of original and reconstructed images, was ~1 up to 1.6 cycles/cm, lower than the kernel frequency
support of the detector response function (1/FWHM: 2.0 cycles/cm) and then decayed rapidly. This frequency
response is similar to the original image and was smoothed using a Butterworth filter of order 4 and a cutoff
frequency of 2.94 cycles/cm, producing the edge artifacts in image space. In PSF reconstruction, the edge
artifacts are generated because the frequency response has the shape of low-pass Butterworth filter, lacking
high-frequency components.
Key words: PSF reconstruction, Edge artifacts, Butterworth filter, Generalized Gaussian function, Spatial
resolution
＊

＊

12

＊

ＪＡＭＩＴ e-News Letter No. 44・45 合併号（通算 98 ※）発 行 日2023 年 7 月１５日
編集兼発行人 北坂孝幸
発 行 所

ＪＡＭＩＴ 日本医用画像工学会
The Japanese Society of Medical Imaging Technology
http://www.jamit.jp/〒104-0033 東京都中央区新川 1-5-19 茅場町長岡ビル 6 階
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。