２０１８．12 ｅ-ニュースレター ＮＯ．31 （通算85）目

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

・・・１「JAMIT 大会ハンズオンセミナー報告」
JAMIT ハンズオンセミナー深層学習
原 武史（岐阜大学）

・・・６

JAMIT 大会ハンズオンセミナーに参加して根本 充貴（近畿大学）

・・・７

JAMIT 主催 Deep Learning ハンズオンセミナー参加報告
健山 智子（広島工業大学）

・・・８「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
・・・９

JAMIT News Letter (No. 31) 2018. 12
JAMIT2018 大会開催報告

日本医用画像工学会第 37 回大会（JAMIT2018）開催報告
http://jamit2018.jamit.jp/index.html
第 37 回大会長工藤 博幸＊JAMIT2018 開催報告の骨子

ジウムセッション，ランチョンセミナーなどを大会

第 37 回日本医用画像工学会大会（JAMIT2018）を，長補佐の滝沢穂高先生（筑波大），プログラム委員長

会期 7/25（水）～7/27（金）にわたって筑波大学天の目加田慶人先生（中京大）と一緒に企画した．

王台キャンパスの大学会館にて開催して無事に終了

つくばでの JAMIT 大会の開催は，JAMIT2007 をした．本大会のテーマは，｢イメージング技術の新潮｢つくば国際会議場｣にて開催（武田徹大会長）して流と AI が結合した近未来の医用画像工学を探る｣に以来今回が 2 回目であった．当時はつくばエクスプ

設定した．このテーマに設定したおもな理由を以下レス（TX）が運行開始して間もない時期だったが，に述べる．JAMIT は，医療を目的としたイメージン

その後 10 年間が経過してつくばの街並みや雰囲気

グ技術からイメージング装置で出力された画像のポもかなり変化して都会化し，便利な街に変革した．

ストプロセッシングまでのすべてを取り扱う国内でTX のつくば駅前は賑やかになり，おいしく食事が唯一の学会であることが謳い文句である．そこで，できる店やショッピングができる店が多くでき，学AI 一色にならず，イメージング技術のさらなる発展会の内容と合わせて変革した新しいつくばもお楽しと，AI などを利用した医用画像処理の発展が組み合

みいただけたと思う．

わさってできる医用画像技術の新しい姿をイメージ

次に，成否の鍵である参加者数について述べる．

できる大会にするのが良い，というのが大会長の私

私は過去に学会開催などの経験がほとんどないため，が考えたことである（図 1）．そして，このテーマに十分な参加者数が得られないのではと随分心配した

合致した特別講演，JAMIT チュートリアル，シンポが，AI ブームのお陰もあり第 36 回大会に匹敵する＊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

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第37回大会の大テーマ『イメージング技術の新潮流とＡＩが結合した近未来の医用画像工学を探る』
ＪＡＭＩＴ＝医用イメージングからポストプロセッシングまで全ての医用画像技術を総合的に取り扱う学会
医用イメージング技術の更なる発展

ＡＩなどを利用した医用
画像処理技術の発展

医用画像技術の新しい姿のイメージ

表 1 JAMIT2018 参加者の内訳．
1

講演は凄かった，AI よりイメージングの方が魅力的

図 1 JAMIT2018 のテーマ．

に思えた」という主旨のコメントをいただき，良い多くの方の参加を得ることができた．表 1 に参加者

先生方にお願いしたことを実感した．

1)

数内訳の数値をまとめたものを示すが ，323 名の方

JAMIT チュートリアル（7/25 午後）に参加していただいた．注目すべき点は，AI のこと

恒例になった，教育委員会企画による JAMIT チュを勉強したい非会員の参加者（医師や専門分野が異ートリアルは，本大会では「深層学習にできること・なる方）が大変多かったことであり，驚きでありできないこと・期待すること」というタイトルで実JAMIT の必要性を再認識して喜びであった．なお，施した．内容は，すでに AI を使いこなせている研

この傾向が続き，JAMIT 会員数の増加と活力化につ究者を対象としたものではなく，これから AI を勉

ながることを真に期待している．

強し始めて使っていく初学者を対象とする教育的な以降では，企画セッションと一般講演の実施報告

内容で，小田昌宏先生（名古屋大）
・阮佩穎先生（エを述べる．

ヌビディア合同会社）
・中田典生先生（慈恵医大）の特別講演（7/26 午後）

3 名に，大変分かりやすく講演していただいた．会

特別講演は，おのおのの研究テーマで世界最高の場の雰囲気も，専門家が集まっている感じではなく研究者として知られている 2 名の先生に，最先端イ

AI を勉強しに参加した新人が必死で勉強している

メージング技術に関する講演をしていただいた．一

授業のように見えた．

つ目は百生敦先生（東北大）による「実用化を目指

ハンズオンセミナー（7/25 午後＋7/26 午後）

す X 線位相イメージング」で，X 線が物体を通過す

JAMIT2017（藤田広志大会長：岐阜開催）に引きる際の位相シフト分布を画像化する X 線位相イメー

続き，コニカミノルタ科学技術振興財団の助成を受

ジングとよばれる実用が近い新技術に関する講演でけハンズオンセミナーという，AI を用いた医用画像ある．二つ目は，東山哲也先生（名古屋大）による処理に関して勉強する実習主体のセミナーを開催し「顕微鏡イメージングで植物のメカニズムを視る」

た．内容としては，昨年度に引き続き深層学習（デであり，光学顕微鏡イメージングを用いて，世界でィープラーニング）を用いた医用画像処理に関する初めて植物が受精する瞬間を捉えたという凄い内容

講義と各自のノート PC を持ち込んでの実習を行っである．両講演とも魅力的で本当に驚くべき内容でた．ハンズオンセミナーを受講するのが主目的の参あった．終了後に，何名かの先生から「今回の特別

加者も多いように見受けられ，準備した 50 名定員の部屋はほぼ満杯で，さらには様子を見学に来た参加者も多数おり，熱気で一杯であった．経験がない若1)

本表には招待講演者 20 名が含まれていないので，正確な参加者数は 343 名である．

手技術者・学生・医師の方には本当に勉強になり，

2

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図 3 懇親会の様子．
図 2 ハンズオンセミナーの様子．
画像処理の応用事例と有効性・将来性・課題」（世話
どうやったら深層学習で医用画像処理が使えるよう

人：中田典生先生（慈恵医大））であり，George Shihになるか手はずを身につけて帰っていただけたと思先生（ai.Inc., コーネル大学）のビデオ講演を含め 4

う．ハンズオンセミナー会場の様子を図 2 に示す．

名の先生方に各自が行っている AI の医用画像応用

シンポジウムセッション

に関する研究や技術を紹介していただいた．一通り

多過ぎるとも思ったが，3 日間の会期中に 5 件のの講演を聴いてみて，AI の医用画像応用や実用化はシンポジウムセッションを実施した．企画にあたっ

今後急速に進むことを実感した．特に，Shih 先生のて留意した点は，AI 一色にならず，イメージング一

講演は医師が工学の領域に深く入り込みここまでや色にならず，バランス良く構成して「イメージング

るのは凄いと驚きであった．今回の大会で唯一の失とポストプロセッシングの融合した姿が見えるよう敗であったビデオの音声が出ないトラブルが発生しに」という点である．

たが，世話人の中田先生に，上手く口頭で説明してシンポジウム 1 は「医用画像再構成の基礎と新しカバーしていただいた．シンポジウム 4 は「医用画い展開」（世話人： 田島英朗先生（量子研））であり，像を活用した 3D バーチャル手術：ソフト開発から，

JAMIT の得意分野でもある CT を中心とする医用画

臨床評価，医学教育までとこれからの未来」（世話像再構成に関して，JAMIT 会長の尾川浩一先生を含

人： 大城幸雄先生（東京医大））であり，筑波大学

め当該分野の 3 名のエクスパートに講演していただの手術シミュレーター開発プロジェクトに関する紹いた．過去の研究を整理したレビュー的な内容もあ介をしていただいた．本プロジェクトは，筑波大学

り，一方で圧縮センシングを用いた画像再構成やが医・工・産学連携で行っているプロジェクトで，PET の Time-Of-Flight（TOF）情報を用いたブライン

当初何もない段階からスタートして 7 年ほどの期間

ド吸収補正などの最新の話題も含まれ，私自身も楽で世界に名を知られ追われる立場にまでなったもの

しんで聴くことができた．シンポジウム 2 は「ディである．最終日夕方の時間帯であったため聴講者がープラーニング：基礎理論から応用へ」（世話人： 庄少なかったことが残念であったが，筑波大学の総力

野逸先生（電通大））であり，深層学習や機械学習のを挙げたプロジェクトで，シミュレーター開発にと基礎で優れた業績を挙げている 3 名の若手研究者にどまらず，ディスプレイ・仮想現実感・手術テキス

講演していただいた．医用画像とは関係ない基礎的ト出版・医学応用など多様な成果が得られたことがな内容であったが，日本の若手研究者も深層学習／

十分に伝わったと思う．シンポジウム 5 は，
「光断層

機械学習分野で優れた業績を挙げており，海外に負イメージングの新しい展開」（世話人：星詳子先生（浜

けていないことを実感し刺激を受け，多くの方に大松医大））であり，拡散光トモグラフィーや光音響イ

変勉強になったに違いない．シンポジウム 3 は「AI

メージングなど最新の光イメージング技術に関して

3

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スポンサー企業

ハンズオンセミナーの助成
コニカミノルタ科学技術振興財団

開催費用の一部を賄うため，多くの企業様にスポンサーとしてご協力いただいた
ランチョンセミナー

抄録集への広告掲載（株）NVIDIA（株）キヤノンメディカルシステムズ（株）システムインフロンティア（株）島津製作所（株）ネクステッジテクノロジー（株）浜松ホトニクス ２件（株）緑野リサーチ（株）インナービジョン（株）医歯薬出版（株）オーム社

展示（機器展示・技術紹介・人材募集）（株）LEXI

人材募集（株）ニューテック

機器展示（株）GDEPアドバンス

ホワイエ（受付の脇）

機器展示（財）未来科学研究所

技術紹介

お礼申しあげます23

図 4 JAMIT2018 におけるスポンサー様のリスト．
体系的に勉強できるセッションを組んでいただいた．

の筆頭発表者が候補者），14 件の演題の筆頭発表者

医用画像分野では，現状では「光 CT＝OCT（opticalに大会奨励賞を授与した．受賞者リストは JAMIT

coherence tomography）」というのが一般的な認識でホームページにて公開している．

あるが，新しいクラスの光断層イメージングが医療

http://www.jamit.jp/outline/history/shoreisho-list.htmlに応用される日が近いと実感し，また基礎をわかり

受賞者の方々にお祝いの言葉を述べたい．
懇親会（7/26 夕方）

やすく講演していただき勉強になった．
さて，5 件のシンポジウムを通して聴くと｢イメー

2 日目の夕方に，会場の大学会館に隣接するレス

ジング技術の新潮流と AI が結合した近未来の医用

トラン「レストラン筑波デミ」にて懇親会を行った

画像工学｣のイメージが（人によって感じ方は異なる（図 3）．東京エリアに帰る予定の方が多かったはずだろうが）感じ取れ，（緻密な相談を行って設計しただが，遅くまで多くの方に参加していただき，料理

わけではないが）当初の目的に合致した内容にまともなくならず十分にあり筑波大学サークルによりマまっていたと思われる．この場を借りて，各シンポ

ンドリン演奏の余興もあり，賑やかで楽しい雰囲気

ジウムの講演者と世話人の先生方にお礼を述べたい．

であった．また，深層学習の難しい内容の議論をしランチョンセミナー（7/26 昼）ている場面も幾つか見受けられた．交流や憩いの適

2 日目の昼に，株式会社 NVIDIA 様にスポンサー

切な場所が提供できたと思っている．

になっていただき，「医療分野におけるディープラー

スポンサーシップ

ニングの活用事例と NVIDIA ディープラーニング技

大会開催費用の一部を賄うため，図 4 に示す企業

術の最新情報について」というタイトルのランチョ

様からスポンサーになっていただいた．この場を借

ンセミナーを実施した．内容は，深層学習を用いたりてお礼を述べたい．

研究に不可欠な GPU 環境とそれに関する同社の製おわりに品紹介であり，深層学習を用いた医用画像処理に携

第 37 回大会は，1）大成功・2）成功・3）普通・4）
失敗・5）大失敗，の 5 段階で評価したとすれば，2）

わる多くの研究者の参考になった．
一般演題と大会奨励賞

成功 になるだろうと思われる．終わってから，こう

一般演題は 80 件の申し込みがあり，内容に基づきすれば良かったと反省点に気づくことも何度かあっ分類して 14 個の一般セッションを編成して実施したが，第 38 回大会（JAMIT2019）大会長の佐藤喜伸

た（最後のページのプログラム参照）．そして，例年

先生（奈良先端大）に反省点やアドバイスを伝え，と同様の方法で大会奨励賞の選考を行い（40 才未満

次回は 1）大成功になるように頑張ってもらいたい．

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なお，JAMIT2019 は 2019 年 7/24（水）～7/26（金）は私がこれまで CT の画像再構成の研究を行ってきに奈良県文化会館（奈良市）にて開催予定である．

た上で最もお世話になった愛着がある学会で，今回大会記録をきちっと残すために，図 5 に第 37 回

大会長として，微力ながら JAMIT に恩返しでき満足
感で一杯である．

大会のプログラムを添付しておく．最後に，JAMIT

図5

JAMIT2018 のプログラム．

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JAMIT 大会ハンズオンセミナー報告

JAMIT ハンズオンセミナー 深層学習
原 武史*
2017 年大会に引き続き，深層学習に関するハン

き文字認識，CNN による自然画像認識／胸部 X

ズオンセミナーを JAMIT 大会と教育委員会との線画像の方向分類，U-Net による胸部 X 線画像か合同企画によって開催しました．2018 年は，らの肺野領域抽出，SRCNN/DSRCNN による画像

Windows10 上に Anaconda をインストールして，の超解像／デノイズといった課題を用意しましさらに TensorFlow をインストールする環境で実た．サンプルのプログラムと画像を用意し，事前習を行いました．Windows10 といいながらも，Macにセットアップとダウンロードをお願いしまし

でも Linux でも動作環境が構築できることが少した．みなさんおおむねセットアップもでき，予備

いいところです．

の課題もできたようでした．

さて，ハンズオンセミナーは，大会 1 日目のチ

小田先生の軽妙な語り口に乗って順調に講義ュートリアル講演と，その直後と 2 日目に 1 回ずと実習が進み，複雑なネットワークを使って計算つ開催するハンズオンで構成しました．

を始めると，参加者の PC のファンが一斉に回り始め，熱気も上がっていたのが印象的でした．

チュートリアル講演は，花岡昇平先生（東京大学），平野靖先生（山口大学）の座長のもと，ハ2019 年大会においても，内容をさらにブラッシ

ンズオンの講師も担当いただきました小田昌宏

ュアップさせ，また，そのときの環境に応じたセ先生（名古屋大学）に「医用画像における深層学

ットアップを考えています．特に GPU なしでも習を利用した研究のはじめかた」として，研究環

できる課題を考え，同時に，医用画像を対象とし境の構築や基本技術の概要を講義いただきまし

た固有の問題や，ROC による評価方法についてもた．そのあと，医師の立場から考える AI／深層学

考えを巡らせています．ぜひ，2019 年大会へのご習技術の現状と課題について，中田典生先生（東参加，ハンズオンセミナーへのご参加をご検討く

京慈恵会医科大学）に「AI でできたこと・できなださい．

かったこと・これからの期待」と題して，講義を最後になりましたが，セミナー開催に関ししていただきました．そして，深層学習の最新動て，チュートリアル講演の講師，およびセミナ

向に関しては，阮佩穎先生（エヌビディア合同会

ー講師，サンプルプログラムのご提供で献身的社）に「深層学習のための研究環境最前線」としにお手伝いいただきました小田昌宏先生（名古屋て講演をしていただきました．

大学）に感謝申し上げます．また，運営の補助を

ハンズオンセミナーの登録人数は，1 日目：39

いただきました福岡大輔先生（岐阜大学），李鎔

名，2 日目：48 名の合計 87 名（キャンセルや見範先生（新潟大学），松原友子先生（名古屋文理学を含む）でした．

大学）に感謝申し上げます．また，このセミナー

ハンズオンセミナーは，1 回 2 時間の開催で，は，コニカミノルタ科学技術振興財団からの支援

浅いニューラルネットワーク（3 層）による手書を賜りました．この場を借りて御礼申し上げます．

＊

岐阜大学工学部電気電子・情報工学科 〒501-1194 岐阜市柳戸 1-1 医学部棟 8S23 室
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JAMIT 大会ハンズオンセミナー報告

JAMIT 大会ハンズオンセミナーに参加して根本 充貴*
2018 年 7 月 25 日からつくばで開催された第 37

務付けられていましたが，この資料のお陰でそれ

回日本医用画像工学会大会にて，大会教育委員会

ぞれ問題なく事前作業ができたものと思います．

が主催する JAMIT ハンズオンセミナーに参加しセミナーでは，Jupyter や Spyder で Python コー

ました．本セミナーは「深層学習体験」をテーマ

ドを自分で編集する，あるいは事前に用意していに，Python のライブラリーの 1 つである Keras を

ただいたサンプルコードを読み込むなどして，さ用いて深層学習処理を行う環境を自分の PC 上に

まざまな深層学習のコードを実際に実行しまし

構築し，実際に処理を体験するというものでした．

た．3 層の Shallow Network や Convolutional Neural

昨今，深層学習が注目を集めていることもあり，

Network（CNN）による画像のクラス分類（MNIST

多数の受講希望者に配慮する形で，同内容のセミや CIFER10 を利用）をはじめ，U-Net による医用

ナー（約 2 時間）が大会初日午後，2 日目午後と画像領域抽出，Super Resolution CNN を用いた画

合計 2 回行われていました．私は 2 日目午後の回像の超解像と，医用画像処理研究をする上で重要に参加しましたが，当日は立ち見が出るほどの盛な深層学習アルゴリズムに実際に触れることが況ぶりでした．

できた大変有意義なセミナーであったと思いま

セミナーに先立ち，人工知能・深層学習を用い

す．2 時間というセミナー時間の制限，各自の PC

た医用画像処理に関するチュートリアル講演がのスペックなどの影響で，参加者の多くは最後の大会初日に行われていました．この講演で医用画課題まで至ることはできなかったように思いま

像処理に関する最新の知見を取得し，これから深す．かく言う私も，途中で時間となってしまいま

層学習で何をするかの理解を深めた上で実際にした．しかし，前述の配布資料のお陰で，後日復手を動かす，という流れは，セミナー受講者にと習する際もスムーズに作業ができました．
今や，Python を用いた深層学習が非常に手軽なって非常に良いものであったように思います．
ハンズオンセミナーの受講者には，事前にセミものになりつつあります．Web 検索すると，Python

ナーの資料が配布されていました．岐阜大学・原利用の手順や，深層学習の実践例を紹介するサイ武史准教授が主として作成されたこちらの資料

トを容易に見つけることができます．しかし，そは，とても丁寧に書かれており，初心者でも非常

れらは研究の遂行において断片的な情報でしかにわかりやすいものではないかと感じました．深

ありません．実験環境の構築から，研究に直結す

層学習や Python の初心者であっても，この資料さる画像解析を行うまでの一連の流れを体系立て

えあれば，anaconda を用いた深層学習の Python3.6て紹介・実践するこのようなセミナーは，非常に+ tensorflow 1.5.0 + Keras の環境が自力で構築でき有意義であると感じました．このような試みは，たのではないでしょうか．セミナー受講者には，是非今後も続けて欲しいと思います．

受講前に各自 PC に環境を構築しておくことが義＊近畿大学生物理工学部医用工学科 〒649-6493 和歌山県紀の川市西三谷 930
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JAMIT 大会ハンズオンセミナー報告

JAMIT 主催 Deep Learning ハンズオンセミナー参加報告
健山智子*
日本医用画像工学会大会（筑波大学開催）中のどの各手法に対する構成などについて，充実したセッションとして開催された，小田昌宏先生（名説明が行われた．また，実際の医用画像サンプル

古屋大学）と原武史先生（岐阜大）による Deep

（胸部 X 線画像）を用いた Deep Learning の活用

Learning ハンズオンセミナーに参加した．参加者なども紹介され，セミナー終了後，すぐ各研究施

40 名ほどが収容可能な会場が，あふれるほど大盛設で十分に応用可能であるほど丁寧な説明であ況であった．

った（図 1）．特に，医用画像解析を行った結果，

事前に，Deep Learning を動作させるための予習

Epoch をどのように調整するのかなど，日頃の研の資料が学会サイトからも配布されており，この究において考察に悩んでいた箇所に対しても十資料に基づいて環境設定を行えば，Windows 環境

分な考察の方法などを提示していただいた（図 2）．

において動作は十分に可能である．実際，筆者の別の Deep Learning ハンズオンを何度か受けたが，所属する研究室においても，計算機の設定に不慣

一般的なハンズオンセミナーは内容が曖昧で不れな学生たちも十分に環境設定が可能であった．

十分であったが，今回のハンズオンセミナーは非

筆者は Mac ユーザーであるため，GPU の設定な

常に充実したセミナーであったことは言うまでどに影響はあったが，本セミナーでは GPU を利もない．本学会でもますます深層学習に関する議

用せずとも Deep Learning の動作確認が十分可能論が深まるであろう．

である方法などを丁寧に紹介していただけた．も最後にこの場をお借りし，ハンズオンセミナー

し今後資料を追加するとなると，Mac や Linux（おの開催に伴い，環境設定方法，解析データの準備

もに Ubuntu）などの環境設定の方法を導入するこならびに解析のためのソースコードをご準備いとも必要であろうが，これは有志で十分に対応可

ただいた，小田先生，原先生と関係者各位に深く能であるので，資料提供の協力を検討している．

感謝申し上げる．

セミナーは，初心者がどのように Deep Learningのコードを触るのか，からスタートし，U−Net な

図1

図2

ハンズオンセミナー中のネットワーク説明．

＊

Deep Learning の結果からどのような考察ができるかについて，小田先生による説明．

広島工業大学情報学部知的情報可視化研究室 〒731−5123 広島県広島市佐伯区三宅 2−1−1
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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 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．
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Medical Imaging Technology Vol. 36 No. 4（2018 年 9 月号）
特集／マイクロ解剖学のための微細解剖構造解析＜特集論文＞
病理顕微鏡画像のレジストレーション手法
本谷秀堅【J-STAGE】【MO】

病理顕微鏡画像間のレジストレーション手法を概観する．病理顕微鏡画像は患者より取得した標本を薄切して撮影される二次元画像である．本稿で概観する病理顕微鏡画像のレジストレーション法は，病理顕微鏡画像を三次元化する際の核となる技術のひとつである．三次元病理画像は多数の二次元病理画
像より構成される．まず患者より取得した標本を空間的に連続に薄切することで多数の切片を得て，それら切片のそれぞれを顕微鏡で撮影する．これら顕微鏡画像を積み重ねれば元の標本の三次元顕微鏡画
像を得ることができる．ただし，標本を薄切する際やスライドグラスに貼り付ける際に各切片が独立に

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JAMIT News Letter (No. 31) 2018. 12

変形する．元の標本内部のミクロ解剖構造を適切に観察できる三次元画像を再構成するためには，病理顕微鏡画像同士を位置合わせしなければならない．本稿では，三次元再構成のための画像位置合わ
せに固有な問題点を指摘したあと，その手法のいくつかを説明する．
キーワード：病理画像，画像位置合わせ，レジストレーション，三次元再構成＊＊＊＜特集論文＞
膵癌組織の病理像と MR 像のデジタル画像統合と膵腫瘍微細構造解析
岩本千佳，大内田研宙，橋爪【J-STAGE】

誠【MO】

さまざまな医用画像を時間的，空間的，病理学的情報とともにデータベース化し，早期癌の発見，
進行癌の治療にかかわる予測モデルを開発する．膵癌の自然発がんモデルである KPC マウスを用い，解剖所見，病理像，経時的な MR 像を集積し，病理像は HE，Ki67，CK19，MT 染色像として収集した．連続 HE 像を三次元構築した結果，管状構造が特定の方向に沿って伸びていることを新たに見出した．また，MR 像にみられる intensity の差と HE 像にみられる間質の分布との間に特定の相関を認めた．病理像と MR 像を統合した新規モデルの構築により，病理像予測，悪性度診断，治療効果予測
や，浸潤範囲の予測を目指す．さらに病理像を用いて，正常細胞とがん細胞の特徴量を抽出すること
で，細胞レベルで悪性度やがんのステージ分類を評価する指標を見出す．
キーワード：膵癌，病理像，統合モデル，マルチスペクトル解析，ニューラルネットワーク＊＊＊＜特集論文＞
肝類洞の三次元微細構造の形態理解へ向けての数理解析
昌子浩登【J-STAGE】【MO】

肝臓の微細構造をみると，各肝細胞に血管系である類洞そして胆管系の毛細胆管が接するように配置され，各管が三次元空間に織りなされ配置する．本稿では，このような類洞網三次元パターンに焦点を絞り，われわれがこれまで行ってきた数理的研究を紹介する．まず，類洞表皮細胞の共焦点像か
ら類洞立体構造抽出するための反応拡散系を用いた手法を紹介する．方法の紹介だけでなく，この手法を用いたアプリケーションについても言及する．次に，現在進めているフラクタル次元を用いた構造解析を紹介する．類洞の三次元構造のフラクタル次元計測と in vivo 類洞内血流速計測を通して，フラクタル数理モデル解析による類洞網構造解析の一端を紹介する．
キーワード：類洞，肝小葉，反応拡散系，フラクタル次元
＊

＊

10

＊

JAMIT News Letter (No. 31) 2018. 12＜特集論文＞
マイクロ CT 画像を用いた胸部微細解剖構造解析
小田紘久，砂口尚輝，中村彰太，秋田利明，森【J-STAGE】

健策

【MO】

微細解剖構造解析は，医用画像処理の分野でも注目されている．人体の解剖構造を見ると，臓器形状といったマクロ解剖構造から，その内部における微細血管構造，あるいは，病理標本画像で観察されるような細胞レベルまでのマイクロ解剖構造まで，種々のスケールにまたがって記述される．例えば，臨床 CT あるいは MRI を用いれば，心臓の形状情報といったマクロ解剖構造情報を得ることができる．また，肺のマイクロ CT 画像からは，肺内部のマクロな解剖構造情報を得ることができる．このような高精細な画像からマイクロ解剖構造を取り出すには，イメージング後の画像解析処理が重要となる．そこで本稿では，デスクトップ型マイクロ CT 装置で撮影された伸展固定肺標本の画像，ならびにマイクロ CT もしくは屈折 CT により得られる心臓標本画像の画像解析の例を紹介する．
キーワード：微細解剖構造，高解像度イメージング，構造テンソル，位相コントラスト CT＊＊＊＜サーベイ論文＞
眼底画像の診断のための画像解析手法
村松千左子【J-STAGE】【MO】

眼底画像検査は医用画像の中では比較的シンプルな検査であるが，眼の病気の診断のみでなく全身の健康状態を被ばくや侵襲なく観察することが可能である．眼底画像により検出可能な病気には初期の自覚症状がほとんどみられないものも多く，検診や経過観察に非常に適した検査である．しかし，診断を行う専門医は不足しており，計算機による画像解析結果を用いた診断の効率化，高精度化が期待されている．眼底画像解析アルゴリズムの研究は活発に行われており，評価の比較のためのデータ
ベースもいくつか公開されている．本論文では，基礎的な眼底画像解析のバックグラウンドと手法を紹介する．
キーワード：眼底画像，画像解析，診断支援，正常構造検出，病変検出＊＊＊＜研究論文＞
畳み込みニューラルネットワークを用いた眼底画像における毛細血管瘤の自動検出
宮下充浩，畑中裕司，小郷原一智，村松千左子，砂山【J-STAGE】

渡，藤田広志

【MO】

病理顕微鏡画像間のレジストレーション手法を概観する．病理顕微鏡画像は患者より取得した標本

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JAMIT News Letter (No. 31) 2018. 12を薄切して撮影される二次元画像である．本稿で概観する病理顕微鏡画像のレジストレーション法は，病理顕微鏡画像を三次元化する際の核となる技術のひとつである．三次元病理画像は多数の二次元病
理画像より構成される．まず患者より取得した標本を空間的に連続に薄切することで多数の切片を得て，それら切片のそれぞれを顕微鏡で撮影する．これら顕微鏡画像を積み重ねれば元の標本の三次元顕微鏡画像を得ることができる．ただし，標本を薄切する際やスライドグラスに貼り付ける際に各切片が独立に変形する．元の標本内部のミクロ解剖構造を適切に観察できる三次元画像を再構成するためには，病理顕微鏡画像同士を位置合わせしなければならない．本稿では，三次元再構成のための画像位置合わせに固有な問題点を指摘したあと，その手法のいくつかを説明する．
キーワード：眼底画像，糖尿病網膜症，毛細血管瘤，畳み込みニューラルネットワーク，毛細血管瘤
検出
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＜研究速報＞
MRI 画像に対するスパースコーディング超解像処理の有用性
石丸直樹，大田淳子，梅原健輔，鈴木崇師，大野隼輔，岡本健太郎，石田隆行【J-STAGE】【MO】

高解像度診断用ディスプレイの実用化に伴い，ディスプレイの解像度に合わせて画像を拡大し，足りない解像度を補う必要があるが，MRI の解像度をハードウェアレベルで改善するには，長時間撮像を要し，患者の負担が大きい．そこで本研究では，MRI 画像を対象にスパースコーディング超解像処理（ScSR）を適用し，その有用性を検討した．頭部 MRI 画像のうち T1 強調画像，T2 強調画像，FLAIR
画像，TOF 画像を用いた．それぞれ ScSR および従来の拡大補間法を適用し，得られた高解像度画像の PSNR，SSIM を計測し，評価，比較した．T1 強調画像，造影後 T1 強調画像，T2 強調画像，FLAIR
画像のすべてにおいて，ScSR の PSNR，SSIM ともに Bilinear，Bicubic，Lanczos 補間と比較して有意に高値を示した（p<0.05）．TOF 画像ではすべての再構成画像において，ScSR の PSNR，SSIM ともに
Bilinear，Bicubic，Lanczos と比較して高値を示した．ScSR は MRI の T1，T2，FLAIR，TOF 画像において，従来の拡大補間法よりも画像のピーク信号雑音比と構造的類似性を顕著に向上させることが示された．
キーワード：超解像処理，スパースコーディング，高解像度化，MRI 画像，アップサンプリング
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＜講座＞
目標曲面上への写像に基づく臓器表面モデル間の対応付け
宮内翔子，諸岡健一【J-STAGE】【MO】

臓器統計形状モデル構築に必要不可欠なモデル間の対応付け手法として，写像に基づく臓器モデル間の対応付け手法がある．異なる個体から作成された臓器モデルすべてを，形状が単純な共通の曲面

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JAMIT News Letter (No. 31) 2018. 12

上に写像することで，異なるモデルを同一曲面上で扱える．この同一曲面上で対応付けを行うことで，特に形状が複雑なモデルを直接扱うよりも，対応付け問題を解きやすくなる．本稿では，曲面上に写像した結果を用いて，信頼性の高い臓器モデル間の対応付けを効率的に行うために，写像法が満たすべき 4 つの要求を示し，各要求との関係を考慮しつつ，さまざまな写像に基づく臓器モデル間の対応付け手法の概要を述べる．
キーワード：統計形状モデル，臓器モデル間の対応付け，等角写像，可変モデル＊＊＊===============================================================================
Medical Imaging Technology Vol. 36 No. 5（2018 年 11 月号）
特集／JAMIT 2018 大会査読付き論文＜大会査読付き論文：研究論文＞
Support vector machine を用いた嚥下時 X 線サジタル透視動画における舌骨体の追跡
八板駿平，滝沢穂高，目片幸二郎，工藤博幸【J-STAGE】【MO】

嚥下時 X 線サジタル透視動画（videofluorography; VF）における嚥下フェーズは，舌骨体の位置および運動方向によって同定される．本報告では，support vector machine（SVM）を用いて舌骨体を自動追跡する手法を提案する．まず VF の各フレームに，判別分析法とモルフォロジー演算，random sample
consensus を適用し，舌骨体の可動予測領域を求める．その可動予測領域にパッチベースの SVM を適用し，舌骨体の候補領域を抽出する．一般に，舌骨体の候補領域は各フレームで複数抽出されるので，候補領域のフレーム間の連続性を考慮して偽陽性領域を削除し，舌骨体を限定する．本手法を 20 症例の画像に適用した結果，抽出した舌骨体と正解座標との距離は平均 2.9 mm，x 座標と y 座標の相関
係数は 0.906 と 0.958 という結果を得た．
キーワード：X 線サジタル透視動画，舌骨体，嚥下，Support vector machine，Random sample consensus＊＊＊＜大会査読付き論文：特集速報＞
深層学習による単純 CT における急性期脳梗塞のレンズ核早期虚血変化の自動検出高橋規之，木下俊文，大村知己，松原佳亮，李鎔範，豊嶋英仁【J-STAGE】【MO】

近年，急性期脳梗塞に対する血栓回収療法が行われるようになり，CT 画像診断で早期虚血変化を捉えることがますます重要になってきた．しかし，CT 画像では早期虚血変化を同定することが難し
い．そこで，本研究では深層学習を用いた単純 CT における急性期脳梗塞の早期虚血変化の自動検出

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JAMIT News Letter (No. 31) 2018. 12法を提案する．脳 CT 画像をアトラスに変換した後，左右脳実質に関心領域を設定し対象領域のみを抽出する．最後に，抽出された左右領域を一対として切り出し，畳み込みニューラルネットワークへの入力画像とした．本研究ではレンズ核を対象領域とした．正常 28 例と，脳梗塞発症から 4.5 時間以
内にレンズ核に早期虚血変化を認めた 50 例を評価に用いた．その結果，レンズ核に対する検出感度は90.0％，特異度は 100％，正診率は 93.6％であった．
キーワード：CT，急性期脳梗塞，深層学習，畳み込みニューラルネットワーク＊＊＊＜研究論文＞
背景ノイズを抑制した肺結節明瞭化法
原田義富，三宅秀敏【J-STAGE】【MO】

われわれの研究室では，これまでに，胸部単純 X 線写真から偽陽性となりやすい肺門部肺血管やその正接像などの陰影を抑制し，骨や血管に重なる肺結節を相対的に明瞭化する肺結節明瞭化法を提案している．しかし，鎖骨や肋骨，末梢肺血管陰影などの抑制がまだ十分ではなく，それらの陰影が真の肺結節を検出する上で障害となり得ると考えた．そこで，本論文では，従来の肺結節明瞭化法にみられる鎖骨や肋骨，末梢肺血管陰影などの濃度変化を背景ノイズと定義し，ウェーブレット解析と誤差拡散法による擬似階調表現を用いて背景ノイズを抑制し，肺結節をさらに明瞭化する新しい手法を提案する．実験の結果，JSRT データベースの腫瘤画像 154 例のうち「容易」と「極めて困難」を除く
117 例に対し，提案画像の画質を画像診断専門医が評価した結果，背景ノイズが十分に抑制されたものが 80.3％であった．また，結節の見え方が従来の肺結節明瞭化画像よりも容易となったものが 88.0％あり有効であった．背景ノイズを抑制することで，真の肺結節を指摘しやすい画像が作成できた．提案手法は肺結節の存在診断として十分機能し得るとみなせた．
キーワード：肺結節明瞭化画像，多重解像度解析，誤差拡散法，密度＊＊＊＜研究論文＞
多発性嚢胞腎の嚢胞形態特徴解析に向けた三次元骨格線抽出処理法の構築
松永佳久，石井琢郎，五十嵐辰男【J-STAGE】【MO】

常染色体優性多発性嚢胞腎（ADPKD）ではおもに腎体積が疾患の進行度の指標として用いられている．しかし，腎体積の増大は進行した嚢胞腎にみられる所見であり，早期からの性状評価は困難である．本研究では，腎体積変化の一次的要因である嚢胞の発生頻度や腫大速度などの指標化に必要な嚢胞群の形態特徴抽出手法を提案する．T2* MR を用いて腎嚢胞の三次元形状を再構築し，それぞれの嚢胞の大きさや形態を複数の線（骨格線）として表現できる骨格線抽出アルゴリズムを構築した．骨14

JAMIT News Letter (No. 31) 2018. 12

格線長の分布が疾患の進行や性状を示すのか，10 症例の画像および臨床データを用いて比較検討を行った結果，3 voxel 以下の骨格線の累積相対頻度と腎機能指標（eGFR）の間に相関を得た．これより，提案手法によって得られる腎嚢胞の形態特徴は，嚢胞同士の癒合の状態や残存腎機能などとの関連が示され，ADPKD の病態評価に有用であることが示唆された．
キーワード：常染色体優性多発性嚢胞腎，腎嚢胞，骨格線抽出，形態特徴解析＊＊＊＜研究論文＞SVR を用いた手関節 X 線画像におけるリウマチ mTS スコアの推定
盛田健人，田下徳起，新居学，小橋昌司【J-STAGE】【MO】

本邦には約 70 万人の慢性関節リウマチ患者が存在し，また毎年数万人が発病する．リウマチは早期治療による予後の著しい改善がみられるが，リウマチの進行度に応じた適切な治療を行う必要がある．
リウマチ進行度診断では，年に数回関節レントゲン画像を撮影し，関節破壊進行度 mTS スコアを算出しているが，手動であるため膨大な作業時間を要し，また，スコアは主観的評価であるため自動化，定量化の需要が高まっている．本稿では，mTS スコアの自動推定を目的とした手 X 線画像からの手指
関節自動検出法を提案する．また，サポートベクター回帰による手関節 X 線画像からの mTS スコア
推定とその評価を行う．特徴量として関節周辺画素の HOG（histograms of oriented gradient）を用いた．
90 名のリウマチ患者手 X 線画像に提案法を適用した結果，81.4％の精度で手指関節を自動認識できた．
また，mTS スコア推定結果から，サポートベクター回帰による mTS スコアの推定が可能であることが示唆された．
キーワード：関節リウマチ，X 線画像，機械学習，modified total sharp スコア，診断支援システム
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ＪＡＭＩＴ e-News Letter No. 31（通算 85 ※）発 行 日
平成 30 年 12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 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。