２０１０．７ ｅ-ニュースレター ＮＯ．６ （通算６０）

目

次

技術交流の輪② 非剛体レジストレーション
画像誘導手術支援における非剛体レジストレーション
林 雄一郎 （名古屋大学大学院医学系研究科）

・・・２

技術交流の輪③ 標準脳
標準脳から個体脳へ－新しい脳血流ＳＰＥＣＴ／ＰＥＴ画像解析手法ＦＵＳＥ
工藤 博幸 （筑波大学大学院システム情報工学研究科ＣＳ専攻）

・・・４

JAMIIT のひろば
乳房断層撮影技術『Digital Tomosynthesis』
シーメンス旭メディテック株式会社

・・・６

JAMIIT のひろば
眼底写真の新しい展開
加齢黄斑変性を早期に捉える眼底自発蛍光撮影
山村 義昭 （キヤノンマーケティングジャパン株式会社）

・・・８

お知らせ
CADM コンテストの案内
北坂 孝幸 （愛知工業大学情報科学部）

・・・１０

お知らせ
医用画像データベース
清水 昭伸 （東京農工大学大学院共生科学技術研究院）

・・・１１

JAMIT News Letter(No.6) 2010. 7

技術交流の輪－2
非剛体レジストレーション

画像誘導手術支援における非剛体レジストレーション
林 雄一郎*
非剛体レジストレーションは診断支援のみなを融合して術中に利用することができれば非常らず，手術支援においても非常に重要な処理であに有用である．この処理において，ブレインシフる．その一例として，これまでに我々が取り組んトによる脳の変形状態を求めるために非剛体レできた，非剛体レジストレーションを用いて術中ジストレーションを利用している．

画像と術前画像を融合することで，脳神経外科画
術前画像と術中画像の融合像誘導手術を支援する研究を紹介する．

この手法では，術前画像として術前検査で撮影される MRI，CT，PET などの様々な種類の画像，画像誘導手術
脳神経外科手術では，様々な種類の画像やナビ

また術中画像として MRI 装置から得られる解剖ゲーション装置を用いた画像誘導手術が行われ学的な MRI 画像を想定している．ている．しかしながら，図 1 に示すように術前にまず，術前画像は様々な装置で撮影されている

撮影した画像は術中に発生するブレインシフトため，それぞれの画像間の位置合わせが必要とな（手術操作による脳の変形）と呼ばれる現象による．ここでは，剛体レジストレーションを用いてり，その信頼性が低下する．この問題を解決する位置合わせを行う．この時，T1 強調画像を基準画ため，手術室に MRI 装置を設置し，手術中の脳の像として選択し，その他の画像が T1 強調画像と状態を撮影することが可能な，術中 MRI 手術室の位置が合うようにする．

導入が進んでいる．名古屋大学においても日立製

次に，ブレインシフトによる術中の脳の変形状の 0.4T MRI 装置を備えた BrainTHEATER と呼ば態を求めるために，術前の T1 強調画像と術中のれる手術室を開発している．また，名古屋セント

T1 強調画像に対して，非剛体レジストレーション

ラル病院ではシーメンス社製の 1.5T MRI 装置を[2]を適用する．これにより，術中に脳がどのよう備えた BrainSUITE と呼ばれる手術室を導入してに変形しているかの変形パラメータを求める．こいる[1]．の時，皮膚や頭蓋骨による誤変形を抑制するため，名古屋大学に設置されている術中 MRI 装置はあらかじめ抽出した脳実質領域に対してのみ 処低磁場であるため，術中の脳の状態を反映している解剖学的な MRI 画像は撮影できるが，術前に撮影した様々な画像情報，例えば拡散テンソル画像によるトラクトグラフィーや PET 画像，を得ることは不可能である．そこで，術前に撮影した様々な種類の画像にブレインシフトによる術中の脳図 1 術前画像（左）と術中画像（右）の状態を反映させることで，術中画像と術前画像*名古屋大学大学院医学系研究科 〒464-8603 名古屋市昭和区鶴舞町 652

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理を適用する．また，手術中に摘出されたと推定

ここでは，術中の錐体路の推定に関して述べたされる領域を術前画像からあらかじめ除去する．

が，本手法は今回用いた画像だけでなく，他の種求めた変形パラメータをすべての術前画像に類の画像にも同様に適用可能である．我々は PET適用することで，術中の脳の変形状態を反映した画像への応用も検討している[4]．PET 画像のよう術前画像を生成する．これにより，術中画像と術に術中 MRI 装置では撮影することが不可能な前画像を融合して手術支援画像を生成すること様々なモダリティの画像に対して本手法を適用が可能となる．

することは手術支援として非常に有用であろう．

術前トラクトグラフィーと術中画像の融合

まとめ

運動野および錐体路近傍の脳腫瘍手術の場合，非剛体レジストレーションを用いた手術支援

運動機能の温存のため，錐体路の位置情報は非常の一例として，我々が取り組んでいる脳神経外科に重要である．近年の MRI 装置の発達により，拡画像誘導手術への応用について述べた．非剛体レ散テンソル画像によるトラクトグラフィーによジストレーションは，手術支援において特に術中り錐体路を描出することが可能となった．しかしの臓器変形に対応するための処理として重要なながら，低磁場の術中 MRI 装置では拡散テンソル役割を果たすであろう．

画像を得ることが非常に困難である．そこで，本手法により術前の錐体路を変形して術中の錐体文献路の位置推定が可能であるか検討を行った．実験[1] 藤井正純, 若林俊彦 : 術中 MRI を用いた画像

では評価のため，術中に拡散テンソル画像を撮影

誘 導 手 術 . BRAIN and NERVE, vol.61, no.7,

できる BrainSUITE のデータを用いた．術中の拡pp.823-834, 2009.

散テンソルに基づく錐体路のトラクトグラフィ[2] D. Rueckert, LI Sonoda, C Hayes, et al: Nonrigidー（術中錐体路）を真の術中の錐体路とし，術前Registration

画像に基づく錐体路のトラクトグラフィー（術前Application to Breast MR Images. IEEE Trans Med錐体路）と，本手法により推定した術中の錐体路

Imag. vol.18, no. 8, pp.712-721, 2001.のトラクトグラフィー（推定術中錐体路）を比較[3] 青木茂樹, 阿部修, 増谷佳孝, 編著 : 新版こした．錐体路のトラクトグラフィーの作成には東れでわかる拡散 MRI. 秀潤社, 2002.

大放射線科開発のフリーウェア dTV を使用した[4] 林雄一郎, 森健策, 藤井正純, 他 : 術中画像[3]．と術前画像の融合による脳神経外科画像誘導手結果の一例を図 2 に示す．図中の，緑色は術前Using

Free-FormDeformations:

術支援. 日本コンピュータ外科学会 誌, vol.10,

錐体路，黄色は術中錐体路，水色は推定術中錐体no.3, pp.301-302, 2008.

路を示している．左図から，ブレインシフトにより錐体路の位置が変位していることが分かる．右図では，術中錐体路と推定術中錐体路が重なっており，本手法により術中の錐体路の位置が良好に推定できていることが分かる．また，錐体路は脳の内側方向だけでなく外側方向にも変位することがあるが，本手法は変位する方向も正しく推定

図 2 術前の錐体路（黄色）と術中の錐体路（緑）されていた．と本手法により推定した錐体路（水色）3JAMIT News Letter(No.6) 2010. 7

技術交流の輪－３ 標準脳

標準脳から個体脳へ－新しい脳血流ＳＰＥＣＴ／ＰＥＴ画像解析手法ＦＵＳＥ
工藤 博幸＊
ＳＰＥＣＴ／ＰＥＴ／ｆＭＲＩなどの機能画像の出する．

Z ( x, y, z)  d ( x, y, z) /  ( x, y, z)

解析手法として，ＳＰＭや３Ｄ-ＳＳＰなどのソフト(1)

ウェアに代表される統計学的画像解析法があり実用

ただし， d ( x, y, z ) は正常人血流量の平均値から患化が進んでいる [1],[2]．統計学的画像解析法は本特者の血流量を引いた画像，  ( x, y, z ) は正常人血流集のテーマである標準脳に基づいているが，後述す量の標準偏差画像である．□

る問題点もありブレークスルーが求められている．

統計学的画像解析法はこの分野の発展の契機とな

本文では，筆者らが核医学画像を対象として研究をった先駆的な手法であるが，以下の問題点も指摘さ行っている新しい考え方の機能画像解析手法ＦＵＳれている．

Ｅを紹介する [3],[4]．

（１）正常人画像のデータベース構築に手間がかかる．実際に，国内では統計学的画像解析を目的とし統計学的画像解析法 [1],[2]て大規模ＳＰＥＣＴ画像データベースを構築するプ

まず，従来の機能画像解析手法である統計学的画ロジェクトも進行中である．

像解析法とその問題点について説明する．統計学的（２）脳形状個人差の影響により誤差が生じる．解画像解析法の基本となる考え方は，『事前に正常人画

剖学的標準化を上手く行っても脳形状個人差の影響像のデータベースを構築しておき，患者の画像と正を完全になくすことはできず，異なる人間の画像を常人画像を比較することにより異常部位を検出す比較する手法では精度に限界があろう．臨床研究にる』というものである．もちろん，脳形状には個人おいて，脳萎縮が大きい症例の場合，解剖学的標準差がありその影響を軽減するため，患者の画像と正化の誤差が増大することが知られている．

常人画像を Talairach の標準脳座標系と呼ばれる座標（３）解析結果に異常部位が見つかった場合，それ系に非線形変換する解剖学的標準化を行った上で比が単なる脳萎縮を表しているか脳機能異常を表して較が行われる [5]．例えば，統計学的画像解析法をいるか切り分けが困難である．

実装したソフトウェアである３Ｄ-ＳＳＰの処理手順は，以下のようにまとめられる．

新しい機能画像解析手法ＦＵＳＥ [3],[4][Step 1] 年齢・性別・ＳＰＥＣＴ装置・撮影条件ご

筆者らは，2004 年頃から上述の問題点を解決するとに，正常人ＳＰＥＣＴ画像のデータベースを構築ことを動機として新手法の研究を行い，図１に概要しておく．□

を示すＦＵＳＥ（融合）と呼ばれる手法を開発した．

[Step 2] 全画像を Talairach の標準脳座標系に非線形ＦＵＳＥの基本となる考え方は，『同じ患者のＭＲＩ変換して，血流値を基準部位（小脳など）の濃度値／ＣＴで撮影した形態画像と機能画像を比較するこが同じになるように正規化する．□とにより，形態は正常で機能異常が存在する部位を[Step 3] 患者と正常人のＳＰＥＣＴ画像を統計的に検出する』というものである．即ち，患者と正常人比較して，以下のＺスコアと呼ばれる解析結果を算の画像を比較するのでは上述の問題点は解決できな＊ 筑波大学大学院システム情報工学研究科ＣＳ専攻〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1

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いので，解剖学的標準化を施した正常人画像（標準定する手法を開発した．h はテンプレート画像の解脳）の代わりに同じ患者のＭＲＩ／ＣＴで撮影した像度を実測のＳＰＥＣＴ画像に合わせる平滑化フィ形態画像（個体脳）を利用する点に新規性がある．

ルタである．□

ＦＵＳＥでは，正常人データベースが不要となり，[Step 2] 剛体変換により，テンプレート画像と実測（同じ患者の画像のみを使用するので）原理的に脳のＳＰＥＣＴ画像の位置合わせを行う．□

形状個人差の影響がなくなることが期待される．

[Step 3] 次式で位置合わせしたテンプレート画像

ftemp( x, y, z ) と実測のＳＰＥＣＴ画像 fsp( x, y, z )の差分をとり，血流低下量分布を表すＤＳＩ（Deterioration Score Image）画像を算出する．

DSI ( x, y, z)  ftemp( x, y, z)  fsp( x, y, z)

(3)

□
最後に，
（一例のみだが）図２にアルツハイマー型認知症の症例をＦＵＳＥで解析した結果を示す．

図１ 個体脳を用いた解析手法ＦＵＳＥの概要

一方，ＦＵＳＥの難しい点は，ＭＲＩ／ＣＴで撮影した形態画像と機能画像では物理量が全く異なるため，両者をどのように比較するかという点である．
様 々 な ア プ ロ ーチ が 考 えら れ る だ ろ う が， 文 献[3],[4]のＦＵＳＥでは『ＭＲＩ画像から正常なＳＰＥＣＴ画像を模擬したテンプレート画像を作成して，

図２ アルツハイマー型認知症の症例の解析例

実測のＳＰＥＣＴ画像との差分をとる』という手法
文献[1] K.J.Friston et al., "Statistical parameter maps infunctional imaging: A general linear approach,"
Human Brain Mapping, 2, pp.189-210, 1995.
[2] S.Minoshima et al., "A diagnostic approach in
Alzheimer’s disease using three-dimensional
stereotactic
surfaceprojections
offluorine-18-FDG," J.Nucl.Med., 36, pp.1238-1248,
1995.
[3] H.Kudo et al., "Analyzing cerebral blood-flow
SPECT images for the diagnosis of dementia: anew approach FUSE," Medical Imaging
Technology, 26, 3, pp.169-174, 2008.
[4] 工藤博幸, "ＭＲＩ情報を用いた脳血流ＳＰＥ
Ｃ Ｔ 画 像 の 解 析 と 再 構 成 ," Medical Imaging
Technology, 28, 1, pp.19-25, 2010.
[5] A.W.Toga, "Bran warping," Academic Press, 1998.

を用いている．ＦＵＳＥの処理手順の概略をまとめると，以下のようになる（詳細は文献[3],[4]をご覧いただきたい）．
[Step 1] ＭＲＩ画像から，正常時のＳＰＥＣＴ画像を模擬したテンプレート画像 ftemp( x, y, z ) を次式により作成する．

ftemp ( x, y, z )  h ( x, y, z ) * [mWIW ( x, y, z ) mGIG ( x, y, z )  mSIS ( x, y, z )](2)

ただし， ( IW , IG, IS ) は大脳白質・大脳灰質・小脳のIndicator Function でＭＲＩ画像を領域分割して求められる．また， (mW , mG, mS ) は各領域の血流値で，症例ごとにＳＰＥＣＴ画像とＭＲＩ画像から自動推5

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JAMIT のひろば

乳房断層撮影技術 『Digital Tomosynthesis』

シーメンスのデジタルマンモグラフィ装置

画像のデータ量としては、1 回の撮影での照射回「MAMMOMAT Inspiration」に搭載可能な断層撮影数、ピクセルサイズによって変わってくるが、数百技術“Digital Tomosynthesis”について紹介します。

MB の画像容量となる。Raw Data は、1 回のパルス照射毎に作られるため膨大な容量になる。

Tomosynthesis と は 、 Tomography （ 断 層 ） と画像の観察は、再構成された画像を 1mm スライ

Synthesis（合成、統一）の 2 つの意味から作られた

ス毎に表示させる動画表示と撮影時のネイティブ画造語であり、1 回の断層撮影で任意の高さの裁断面像を動画表示させることができるが、乳腺との重なりを再構成する撮影技術である。などで 2D では表示できなかった部位を観察するた

古くは、目的とする裁断面位置を中心にして X 線めには、再構成された画像を見る必要がある。（図管球が移動し、X 線管球に対面するようにカセッテが5）移動して 1 枚ずつ撮影を行っていた。従来の断層撮
影はフィルム、CR を用いて撮影され，整形領域をDigital Tomosynthesis は、これまでのように一連中心に使用されてきたが、1 回の撮影で 1 断面しの画像を得るための時間を要することなく、観察にか得られず、診断に必要な一連の画像を得るために有用な断層撮影画像を得ることのできる、臨床有用時間を要していた。また、いわゆる流れ像と呼ばれ性の高い撮影技術である。

る障害陰影が生じて観察しづらい画像であった。
デジタルマンモグラフィでの Tomosynthesis は、ディテクタが移動するわけではなく、X 線管球だけが移動しながらパルス状の X 線を照射していく。このパルス状の X 線照射によって情報を取り込んでいくことであるが、照射角度によって左右にズレが生じてくる。
このズレを中心（0°位置）で撮影した位置にシフトし、重ね合わせてボリュームデータとして取り込んでくる。
そのとき、ディテクタ側から管球側を見たバックプロ
ジェクションにより物体の位置などを計算する。
すなわち Tomosynthesis には、断層撮影の原理に基づくシフト加算法が使用される。（図 1）
1 パルス当たりの照射線量にもよるが、X 線管球の振り角が大きく、照射回数の多い方が深さなどの情報量が多くなり、有利である。（図 2、図 3、図 4）
デジタルマンモグラフィ 「MAMMOMAT Inspiration」

シーメンス旭メディテック株式会社 マーケティング本部 SP 事業部〒141-8644 東京都品川区東五反田 3-20-14 高輪パークタワー
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図１

図2

図3

図4

シーメンス旭メディテック株式会社
マーケティング本部 SP 事業部〒141-8644
東京都品川区東五反田 3-20-14
高輪パークタワーTEL 0120-041-387
図57

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JAMIT のひろば

眼底写真の新しい展開
加齢黄斑変性を早期に捉える眼底自発蛍光撮影
山村義昭*
なじみが薄いかとも思いますが、今回は眼底カメ年者では発光は観察されず、加齢に伴い均一に発ラについて紹介させていただきます。

光量が増えてくるのが正常です。部分的に発光が従来、眼底写真と言いますと造影撮影などの特殊増加あるいは低減すれば RPE の代謝機能異常がな撮影を除けば、高血圧・動脈硬化などのいわゆ疑われます。

る生活習慣病を診る眼底検査の「記録」というイ

図１

メージが強いと思います。しかし高感度デジタルカメラの一般化により、単なる記録から写真による画像診断へと眼底写真の存在意義が大きく変わってまいりました。
様々な診療科で抗加齢医療が試みられておりますが、眼科において注目を集める疾患の一つに加FAF は造影剤を必要とせず侵襲性のない検査法

齢黄斑変性（以下 AMD：Age-related Macularとして欧米で注目され、国内でも先進的な先生方Degeneration）があります。

から多くの発表が精力的に行われております。

AMD は、50 歳以上の 1.3％に発症するとされており、高齢者の増加と生活習慣の変化により今後の増加も予想されています。この AMD 診断に役立つと期待されている検査法が眼底自発蛍光撮影法（以下 FAF：Fundus Autofluorescence）です。自発蛍光とは物質によって特定の周波数の光（励起波長）を当てると、それよりやや長波長の50 代正常患眼蛍光を発する現象です。
視機能に重要な網膜視細胞に脈絡膜からの栄実際の製品化にあたっては、①効果的な励起波長養を与え、視細胞の新陳代謝をうながす組織に網の照射、②散乱光の除去、③微弱な蛍光を捉える

膜 色 素 上 皮 層 （ 以 下 RPE ： Retinal Pigment

高感度デバイスなどに加え、④簡単な操作性、⑤Epithelium）（図 1 黒矢印）があります。加齢な省スペースなどが重要となります。

どにより代謝機能低下を起こした RPE にはリポ

自発蛍光は RPE 以外に角膜、水晶体など様々なフスチンなどが貯留します。その発光量を捉えところで様々な物質によって起こりますので、散AMD の早期発見に生かそうというものです。若

乱光除去のため励起フィルター・遮断フィルター＊

キヤノンマーケティングジャパン株式会社 医療機器営業本部〒108－8011 東京都港区港南 2－16－2 太陽生命品川ビル
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JAMIT News Letter(No.6) 2010. 7の選定は重要です。

CX－１ 主な仕様

加齢に伴う白内障の影響も考慮しなくてはいけ

型式

散瞳／無散瞳一体型ません。

認証番号221AGBZX00193000

私どもの眼底カメラ CX-1 は①リポフスチンの励

撮影画角

散瞳：50°、無散瞳：45°

起波長を的確に照射しつつ、障害となる黄斑部の撮影モード

カラー、レッドフリー、コバルト、FA、FAF

キサントフィルによる吸収波長を避けるため励変倍撮影

デジタル 2 倍作動距離35mm

起波長を 530nm～580nm としております。②発光に対しては水晶体からの散乱光を避けるため画素数

遮断フィルターで 640 nm～を捉えるようにいた

1510 万画素

ピント合わしました。白内障に対しては画像処理によりコン

眼底部：スプリット輝線合致式
せトラストを際立たせることで対応しています。③

外形寸法

EOS をベースに眼底カメラ専用に新たに仕立て

320（幅）×531（奥行き）×577（高さ）mm

重量たデジタルカメラを使用しています。④従来は散瞳剤を点眼して FAF をしていましたが散瞳剤無約 26kg

お問合せ先しでの撮影（FAF 無散瞳撮影）を可能にしました。

キヤノンマーケティングジャパン（株）

これらによりルーチンな検査法とすることが可

医療機器営業本部 眼科機器営業部

能となりました。更に FAF 以外の一般撮影、フ電話；03-3740-3420

ィルター撮影、造影撮影などにも対応できるように散瞳機と無散瞳機の両方の機能を兼ね備えたハイブリッド機といたしました。⑤従来から散瞳無散瞳一体型と称するものがありますが、光路を二つ持つなど筺体が大きくなりがちでしたが専用デジタルカメラの採用により単体機と同様な大きさとすることができました。
FAF が与えてくれる RPE の機能情報によりAMD の病態の理解は更に進み、診断治療の正確性を向上させ、インフォームドコンセントにも貢献してくれると期待しております。

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JAMIT News Letter(No.6) 2010. 7

お知らせ

CAD コンテストの案内
北坂孝幸*

１．はじめにズムの使用を認めない，という制限ではありませ

CAD コ ン テ ス ト は ， 計 算 機 支 援 画 像 診 断ん．以下，CAD コンテスト 2010 の概要です．

（CADM）学会の 2001 年度大会において開催されたプレコンテストから，10 周年という節目を迎開催日：2010 年 7 月 29 日（金）えることができました．これもひとえに，コンテ開催場所：東海大学

スト委員長の縄野繁先生（国際医療福祉大学），テーマ：転移性肝腫瘍の自動検出

舘野之男先生（放射線医学総合研究所），前世話

配布画像：単純および門脈相で撮影された腹部人の清水昭伸先生（東京農工大）をはじめとするCT 像 3 例（1 画素 2 バイトのリトルエンディア

多くの関係各氏のご協力の賜物と存じます．厚くン）と門脈相における肝臓領域お礼申しあげます．

提出物：門脈相 CT 像における，転移性肝腫瘍領

さて，長年の取り組みによる認知度の向上によ

域を値１，のう胞を値２，血管腫を値３としたり，本年度のコンテストは昨年度を上回るエント

unsigned char 型の画像配列

リーがありました．今後も様々なテーマで CAD（注）計算機は各チームが持参．当日のプログラムのアルゴリズムの発展に貢献できるよう運営・宣伝改変は認めない．

を続けていきたいと存じます．
また，JAMIT 大会初日（7 月 30 日（土））の２．CAD コンテスト 2010

第一セッションにて，公開審査を本年も開催いたします．臨床医 3 名に加えて工学系研究者 1 名に

本年度のテーマは，昨年度に引き続き「転移性肝腫瘍の検出」ですが，今回はコンテスト仕様のより評価をいただきます．

変更が 1 点あります．それはテスト画像とともに今回も多くの方にご来場いただけますと幸いで肝臓領域を配布するという点です．この肝臓領域

す．同日の懇親会にて優勝チームを発表，表彰いは東京農工大清水研ご提供の肝臓領域抽出プロ

たします．

グラム[1]により抽出される領域です（正解領域ではありません）．前回のコンテストでは，肝臓領参考文献

域抽出段階で失敗したために，本来の検出性能を[1] 成平拓也，清水昭伸，小畑秀文，縄野繁，篠十分に発揮できなかったチームもありましたが，

崎賢治：ブースティングによる 3 次元造影 CT 像

本コンテストは腫瘍の検出が主目的であります

からの転移性肝腫瘍抽出処理, 信学技報, vol. 108,

ので，スタートラインを肝臓領域抽出後に統一致

no. 385, MI2008-97, pp. 175-180, 2009しました．ただし，自前の肝臓領域抽出アルゴリ* 愛知工業大学情報科学部〒470-0392 愛知県豊田市八草町八千草 1247

10JAMIT News Letter(No.6) 2010. 7

お知らせ

医用画像データベース
昭伸*1

清水JAMIT の正会員や賛助会員を対象に，以下の医用画像データベースを販売しています。確定診断や重要な画像所見以外にも、一部には解剖構造や疾患領域をマークしたデジタルデータも添付され、CAD や CAS の研究に最適です。また、このデータベースは CAD コンテストや CAD 勉強会などの CAD 委員会の活動（http://www.jamit.jp/cad-committe/outline）とも深く関係し、今後は臓器の確率アトラスなどの統計アトラスの配布も予定されています。この機会に是非ともお求め下さい。
1.

マンモグラフィーデータベース
解説書とスケッチつき

2.

画像数：76

価格 ： 10,000 円

画像数：50胸部 CT 像データベース
簡単な説明書つき

5.

価格 ： 20,000 円

間接撮影胸部 X 線像データベース解説書とスケッチつき

4.

画像数：40

胃 X 線二重造影像データベース
解説書とスケッチつき

3.

価格 ： 20,000 円

価格 ： 20,000 円

画像数：82腹部 CT 像データベース
簡単な説明書つき

価格 ： 30,000 円

ＣＡＤコンテスト参加者は 5,000 円

画像数：60，症例数：15
各症例 4 時相（造影なし，早期相，門脈相，晩期相）の画像を含む）※お申し込みは以下の HP から可能です。なお、上記の価格や仕様は 2009 年 10 月時点のものです。最新情報は必ず HP でご確認下さい。
http://www.jamit.jp/cad-committe/caddbinfo※ 東京農工大学

大学院

共生科学技術研究院
11〒184-8488 東京都小金井市中町 2-24-16

ＪＡＭＩＴ e-News Letter No.６（通算６０ ※）発 行 日
平成２２年７月１５日
編集兼発行人 安藤 裕
発 行 所ＪＡＭＩＴ

日本医用画像工学会
The Japanese Society of Medical Imaging Technology
http://www.jamit.jp/〒113-0033 東京都文京区本郷 6-2-9
モンテベルデ第二東大前 504 (有)クァンタム内 日本医用画像工学会事務局
TEL: 03(5684)1636 FAX: 03(5684)1650
E-mail: office@jamit.jp※本誌の前身であるCADM News Letterからの通算号数です。