2021．7 ｅ-ニュースレター ＮＯ．39 （通算 93）

目

次「学会参加報告」
SNMMI 2021 “Virtual” Annual Meeting
赤松 剛（量子科学技術研究開発機構）

・・・１

Report of a virtual journey to SPIE Medical Imaging 2021 Symposium
Wang Cheng（Graduate School of Informatics, Nagoya University）

・・・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
・・・７

JAMIT News Letter (No. 39) 2021. 7
学会参加報告SNMMI 2021 “Virtual” Annual Meeting赤松 剛*Molecular Targeting Probes

2021 年 6 月 11～15 日に開催された SNMMI 2021

General Clinical Specialties

Virtual Annual Meeting に参加した．SNMMI は

Educational Exhibits

Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging

Technologistの略称で，日本語では米国核医学会と呼称されてTechnologist student

学会概要

いる．新型コロナウイルス感染症が世界的に流行のカテゴリーに分類され，医学，薬学，工学，画した影響で，国際学会は軒並み Web 開催への変更

像工学，核医学物理学，核医学技術学など，核医を余儀なくされている．SNMMI は当初ワシント学に関わる幅広い領域が網羅されている．

ン D.C.での開催を予定していたが，開催 4 か月前

図 1 にメインロビーの画面を示す．画面中央にの 2021 年 2 月に完全 Web 開催への変更が決定さ

スポンサー企業名，画面上部に現在の閲覧者数，れた（Web 開催は 2 年連続）．

画面下部に各コンテンツへの入口がある．各セッセッションの形式を大きく分類するとションでは発表者と発表スライドが 2 画面で表示

Plenary Sessions

され（図 2），教育セッションなどはチャット機能

Continuous Educationによるリアルタイムでの質問が可能であった．

Scientific Sessions（一般演題）

Satellite SymposiaCategorical Seminarsなどの種類があり，一般演題以外にも Hot topicsに関する教育的なセッションが多いため，最新の情報を効率よく収集することができる．特に最終日の最後に行われる Highlight session は必見で，専門分野が異なる 4～5 人の専門家が順に登壇し，そ の 年 の 注目 演 題 を 解説 す る 総 括的 な 内 容 となっている．また各セッションはすべて録画され

図1

メインロビー画面．ており，学会終了後 1 か月間はオンデマンド配信されている．一般演題（Oral, Poster）は*OncologyCardiovascular

NeurosciencesPhysics, Instrumentation & Data Science

量子科学技術研究開発機構

図2〒263-8555 千葉市稲毛区穴川 4-9-1
1

セッション聴講時の画面．

JAMIT News Letter (No. 39) 2021. 7を付けた状態の被検者に対して FDG-PET および以下，筆者の印象に残った演題を紹介する．

Fallypride-PET を行い，従来法である光学カメラでのトラッキングと比較して DDG が同様に有効

Data-driven motion correction
核医学検査は CT や MRI に比べて検査時間が長であると報告している．
(https://jnm.snmjournals.org/content/62/supplement_1/1142)

く，呼吸性移動や体動の影響を受けやすい．がん診断を目的とした 18F-FDG PET 検査においては，核医学治療・ドジメトリー

呼吸性影響の影響を制御するために赤外線マー
カ ー を 利 用 し た Varian 社 の RPM （ real-time

イメージングに使用するガンマ線ではなく，飛positioning management）システムや，圧力センサー程が短い β 線や α 線を放出する放射性核種を用いを利用した安西メディカル社の AZ-733VI システ

た核医学治療に関する演題，教育講演が目立った．

ムが広く使用されているが，外部デバイスが必要

特に Lu-177 を用いた核医学治療は世界的に普及である点が検査のスループットを低下させる一が進んでいるが，一方で標準的な線量評価（ドジ因となっている．そこで最近，取得した PET デーメトリー）手法が確立されておらず，SNMMI がタから移動情報を抽出して補正を行う，いわゆるtask force を立ち上げて標準化に乗り出している．

data-driven gating（DDG）の体動補正技術が実用(https://jnm.snmjournals.org/content/jnumed/62/4/10N.full.pdf)

化され，その有用性に関する研究発表が数多くな学会中に発表された Best Paper of the Year は α線放出核種である Ac-225 を用いた演題であり，された．
普及している PET 装置の 90％以上は PET/CT 複

核医学治療に関する注目度，期待度の高さを改め合型装置であり，DDG を PET データに適用するて感じた．と PET と CT で位置ずれが生じる場合がある．

(https://jnm.snmjournals.org/content/62/supplement_1/19)

Allan Thomas 博士（MD Anderson Cancer Center）

ちなみに，日本では富士フイルム富山化学社がらは，肝臓や肺に病変を有する被検者を対象に低2020 年に Lu-177 DOTATATE の製造販売承認申請

線量の 4D Cine CT を撮像し，CT データに対してを行い，2021 年 6 月に「ソマトスタチン受容体陽PET データと同様に DDG を行うことで，PET-CT性の神経内分泌腫瘍」を適応疾患として承認され間 の 位 置 ず れ が な く 正 確 な 集 積 値 （ SUVmax:たばかりである．核医学治療やドジメトリーに関maximum standardized uptake value）が算出できるする研究開発が今後ますます盛んになってくると報告している．と確信した．

(https://jnm.snmjournals.org/content/62/supplement_1/1525)
Tao Feng 博 士 （ United Imaging Healthcare

筆者の研究発表America）らは，胸腹部の PET/CT データにおいて，筆者は量子科学技術研究開発機構（QST）イメー

DDG-PET と CT（Non-gated）との体軸方向の位置ジング物理研究グループ（山谷泰賀グループリーずれに対し，相互情報量最大化法によって位置をダー）にて，新しい核医学イメージング装置の研合わせてから画像再構成を行う手法を提案した．

究開発に携わっている．本学会では“First prototype

追加のハードウェアや 4D CT が不要である点をof a novel dual round-edge detector arrangement forメリットとして報告している．

breast PET imaging”と題して，乳房用高分解能 PET(https://jnm.snmjournals.org/content/62/supplement_1/1420)

装置の卓上試作機に関する演題をポスター発表

脳 PET に対して DDG を適用した研究もある．

した．Session chair の目に留まった演題は Summary

Jonathan P. Gershenson 博士（VA Greater Los Angeles

session で紹介されるため内心期待して聴講してHealthcare System）らは，前額部に Na-22 点線源いたところ，詳細に紹介されて嬉しく思った（図 2）．

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また以前の職場の上司からも「Summary session 見おわりにWeb 形式の学会はメリットとデメリットの両方たよ」とお声かけいただき，外部に向けた定期的があると思うが，やはり現地でのディスカッショな研究成果の発信は重要だと改めて感じた．

ンや立ち話による情報交換がないと寂しく感じた．SNMMI 2022 は 2022 年 6 月 11～14 日にバンImage of the year
SNMMI では毎年 1 番 hot な画像が Image of the

クーバーにて開催予定である．その頃には新型コYear に選ばれ，大々的に報告される．2021 年はロナウイルス感染症が収束し，現地開催が再開しGanna Blazhenets 博士（University of Freiburg）らていることを切に願う．

が発表した“COVID-19 患者の脳 FDG-PET”が選

本稿では医用画像工学と関連が深い研究発表

ばれた．SPM（statistical parametric mapping）を利を中心に紹介した．SNMMI は臨床研究の演題が用して脳の糖代謝分布を群間比較しており，糖代主ではあるが，機器開発や画像処理の演題も数多

謝の低下と認知機能の低下に有意な相関がある

く発表される学際的な学会である．医用画像に関こと，診断されてから 6 か月後には脳の糖代謝分わる研究者は，ぜひ一度参加してみることをおす

布がほぼ正常レベルに回復していることを報告

すめする．

している．
(https://jnm.snmjournals.org/content/62/supplement_1/41)

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学会参加報告Report of a virtual journey to SPIE Medical Imaging 2021 Symposium
Wang Cheng*
1. Introduction
The International Society for Optics and Photonics (SPIE) Medical Imaging symposium is one of the importantand famous international conferences about medical imaging processing that has been held every year in recent
decades. I am honored to have an opportunity to present my research work at SPIE medical imaging 2021 (SPIE2021 is used for abbreviation), which was held from February 15, 2021 to February 20, 2021. It is also my honorto share this valuable experience with you here. In the following section, I would like to introduce three aspects:
the statistics of the SPIE 2021, the presentation format of the SPIE 2021, and my experience in SPIE 2021.

2. Presentation statics of SPIE 2021
SPIE Medical Imaging has been held mostly every February in recent decades. According to my survey, there
are approximately 688 papers and 685 presentations (including oral and poster presentation etc.) in SPIE 2021
(Data from the website of SPIE: https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/browse/SPIEMedical-Imaging/2021). I believe there would be more researchers who attended even though they did not submit
their work. There are exactly nine volumes in SPIE 2021. Among these volumes, a volume named “Physics ofmedical imaging” occupies about 25% of the accepted papers, which stands at the top of the acceptance list (asshown in Figure 1). Other volumes also have great contributions. The volume that I submit my paper occupies
about 13% of all accepted papers, including 37 posters and other types (e.g. oral and Keynote).
Even though there is a decreased number of accepted papers, number of papers in several research topics keepincreasing, such as physical medical imaging and image processing. In short, there are various studies on different
parts of the human body, among which deep learning-based solutions are still very popular.

3. Presentation format of the SPIE 2021
In the past, researchers needed to travel to the United States to attend this conference from all over the world.
Even though they need to pay for the travel, they can not only enjoy the whole conference but also enjoy the local
culture where the conference is held.
Face-to-face communication makes it convenient to communicate with each other. However, there is acontagious disease named COVID-19, which suddenly appeared at the end of the year 2019 and spread all over
the world during the last year. Due to the influence of COVID-19, most of the conferences have changed into
online or online-offline hybrids to avoid more infections, and so as SPIE 2021.

*Graduate School of Informatics, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, Nagoya, Japan, 464-8601
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Fig. 1 Published papers in different themes in SPIE 2021 (Data from the website of SPIE:
https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/browse/SPIE-Medical-Imaging/2021)

SPIE 2021 was held entirely online, from paper submissions to final presentation. Presenters are required tosubmit their presentation videos together with camera-ready paper at the end of January, several days prior to thestart of the conference. During the conference, researchers did not need to travel to the United States. There wasno need for a flight ticket, no jet lag, or even a visa. The organizer used a software named “Slack” to allow
researchers to communicate with each other. With the help of this software, researchers can communicate freely
without any time limitation if they had joined the SPIE medical imaging group. They can check and watch theirinteresting presentations on websites and give comments or ask questions on the Slack channel. Also, someresearchers will send the link of their presentation to gain more visibility of their work. These presenters will nolonger need to stay beside the computer even if their section comes, which may be a little different from otherconferences (such as Computer Assisted Radiology and Surgery 2020 or The Japanese Society of Medical
Imaging Technology 2020). Benefit from online presentation, the number of presentations are significantlyincreased, 300 more than last year.
Along with these applications, researchers can use a mobile phone application, which provides the SPIE events
including past, current and upcoming events. This application may help researchers for better scheduling theirtime. For example, they can mark the interested papers and this application will send mobile notices to inform
about the presentation of the marked papers.

4. My presentation on SPIE 2021
I presented a paper titled “Bronchial orifice segmentation on bronchoscopic video frames based on generative
adversarial depth estimation” as an oral presentation on volume “Image-guided Procedures, Robotic Interventions
and Modelling”. This volume contains 17 sections such as Image-guided Video-based Applications, Cardiac
Applications and so on. There are five presentations in Image segmentation, in the Section in which I presented
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my work.
During the whole period of SPIE 2021, Slack's channels are full of messages, including the discussion of papers,
questions about the presentations and other messages. During the whole SPIE 2021, I watched the presentation
video of several interesting papers. Since these videos are well structured, I learned more about the other field.
This presentation format made it easier for us to present our works because there is no time limit of discussion.
Researchers can discuss their interesting presentations deeply. Besides, this format eased the researchers who arenon-native English speakers because the text is easier to understand than voice.

5. Summary
The submission deadline of SPIE Medical imaging 2022 is two months after the submission of JAMIT 2021.
Therefore, you can carefully organize your experiment results and prepare the submission to SPIE 2022. That’s allof my experience and feelings about this conference. I hope this could help you even just a little.

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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 MedicalOnline 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. 39 No. 2（2021 年 3 月号）＜サーベイ論文＞
精神・神経疾患バイオマーカーとしての脳 MRI 画像解析
―正当性・妥当性のある結果を目指して―
舞草伯秀【J-STAGE】【MO】

Magnetic resonance image（MRI）による T1 強調画像は，軟組織のコントラストに優れる撮像技術であるため，脳変性を伴うような精神・神経疾患の診断に多く用いられている．従来は放射線科医師による視覚評価にとどまっていた MRI の臨床利用であるが，近年は工学や情報学の研究者による画像解析技術の発達に伴い，voxel by voxel や解剖学的関心領域内の脳組織の体積を定量的に評価することが可能となり，定量性・客観性・再現性に優れた疾患の代理バイオマーカーとして注目されている．しかしながら，MRI はその撮像原理に起因する幾何学的ゆがみや信号不均一，また画質が装置間で異なることから，画像解析結果が機種によって異なる機種間差：scanner effect の問題があり，再現性にまだ課題を残している．このような問題に対して，これまで撮像プロトコルの統一化や，画像処理による補正によって信号不均一や幾何学的ゆがみを取り除こうとする試みが報告されてきた．さらに近年，確率統計学的手法を用いて画像解析値から scanner effect を推定し補正する harmonization が注目されて7

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いる．これら scanner effect に対する取り組みの報告について紹介するとともに，工学・情報学の研究者が臨床画像を用いた解析・研究を行う際の注意点について総説する．
キーワード：MRI，脳画像，多施設研究，画像補正，Harmonization＊＊＊＜JAMIT 2020 大会査読付き論文（研究論文）＞
位相拡散フーリエ変換映像法の導入による MR 深層学習再構成の高画質化
植松駿，伊藤聡志【J-STAGE】【MO】

深層学習を利用した圧縮センシングの画像再構成は，再構成時間の短縮化と画像の高画質化のいずれにも有効な方法として注目されている．MRI に圧縮センシングを応用する場合において二次関数状の位相変調を利用する位相拡散フーリエ変換映像法を使用すると，再構成像の画質を改善できることが報告されている．そこで，本研究では，交互方向乗数法（ADMM）を CNN で実現した
Generic-ADMM-Net を使用し，深層学習による画像再構成を試みた．画像再構成シミュレーションを行った結果，従来のフーリエ変換を基本とする場合，および反復的再構成を使用した場合よりも，画像の精鋭度，構造保存性，コントラスト保存性のいずれも改善された画像が得られた．本研究により，位相拡散フーリエ映像法を利用した圧縮センシングは深層学習再構成によっても高画質化が図られる可能性が示された．
キーワード：圧縮センシング，位相拡散，交互方向乗数法（ADMM），深層学習，MRI＊＊＊＜研究論文＞
早期肝細胞癌バーチャルスライドの特徴量分布可視化
杉浦優，劉拍明，高橋正信，中野雅行【J-STAGE】【MO】

近年，病理組織標本全体をディジタル化したバーチャルスライドが普及している．われわれは，細胞異型や構造異型が小さいため診断が難しい早期肝細胞癌の診断支援を目的として，鑑別に有用とされる核密度の分布をバーチャルスライド全体で可視化する手法を実現した．しかし，早期肝細胞癌は超高分化癌といわれるほどに，種々の点で正常肝細胞と類似した形態をしている．診断に慣れていない病理医にとっては，癌の存在を認識するのが最初の問題点である．支援機能の向上のためにはより多くの特徴量分布を可視化し，癌の存在領域を示唆するのが望ましい．そこで，肝細胞核の抽出後に新たに核輪郭を再抽出し，有用な特徴量である円形度を含む核の形状特徴量の分布を可視化する手法を実現した．算出した特徴量は円形度，長軸短軸比，重心から輪郭点までの距離の標準偏差，核面積である．各特徴量の絶対平均比率誤差は，それぞれ 0.26％，2.02％，9.75％，6.94％であった．可視化までの処理は自動化されており，大きな手術標本でも PC 1 台を用いて 1 時間以内で処理可能である．
キーワード：病理組織，肝臓，WSI，核，形状特徴8

JAMIT News Letter (No. 39) 2021. 7＜研究論文＞
楕円フーリエ記述子を用いた乳房 X 線画像における石灰化分布解析と人工石灰化画像の生成および視覚評価
志村一男，安中奨，近藤啓介，縄野【J-STAGE】

繁【MO】

輪郭情報の定量的評価法である楕円フーリエ記述子を用い，石灰化分布形状の輪郭を解析するとともに，人工石灰化画像の生成に応用する手法を検討した．画像データから得た石灰化分布の形状情報を楕円フーリエ記述子に変換し，主成分分析で得られた第 1～4 主成分得点と面積を特徴量とし，SVMを用いて判別した結果，比較的悪性度の高い石灰化 3 分類（Clustered，Linear，Segmental）を約 90％の Accuracy で判別できることを確認した．また，あらかじめ抽出しておいた個々の石灰化陰影を，各主成分得点の値を変化させ生成した石灰化分布形状の輪郭内にランダムに配置し，別の乳房 X 線画像に埋め込むことによりさまざまな石灰化分布を有する石灰化画像を人工的に生成する手法を開発した．
7 名の放射線科医による視覚評価を実施し，人工石灰化画像と実症例画像の「本物らしさ」の評価値に統計的有意差がないことを確認した．
キーワード：楕円フーリエ記述子，乳房 X 線画像，人工石灰化画像
＊

＊

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＜講座＞
深層学習による画像認識入門（1） 環境構築と画像分類
原武史【J-STAGE】【MO】

医用画像の処理や認識において，深層学習が注目されてからかなりの年月が過ぎた．初期には，GPUがないととても動作しない印象や，そもそも GPU の利用が困難であり，研究への導入に戸惑う状況もあった．近年，開発環境の安定性やデータベースの拡充，GPU 利用も容易となり，誰もが深層学習を利用したプログラムを作成できるようになった．本講座では，これまでに JAMIT 大会で実施したハンズオンセミナーの内容から重要な内容を抽出し，深層学習の実行環境と簡単なプログラムの解説を行う．TensorFlow と Keras を用いた深層学習の環境構築をもとに，基本的な内容を取り扱う．サンプルのプログラムは，Jupyter Notebook 形式でオンラインにて配布する．第 1 回では，環境構築と畳み込みニューラルネットワークによる画像分類，第 2 回は GPU を利用した環境構築と画像からの領域抽出，第 3 回は AutoEncoder を用いた教師なし学習を取り扱う．
キーワード：深層学習，TensorFlow，Keras，Jupyter Notebook，Anaconda＊＊＊===============================================================================

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JAMIT News Letter (No. 39) 2021. 7
Medical Imaging Technology Vol. 39 No. 3（2021 年 5 月号）
特集／説明可能な AI の実現に向けて＜特集論文＞
機械学習における説明
原聡【J-STAGE】【MO】

機械学習技術の発展により，高精度な機械学習モデルの社会実装への期待が高まってきている．しかし，深層学習モデルに代表される高精度なモデルはきわめて複雑な構造をしており，その推論プロセスや出力の根拠を人間が論理的ないし直感的に読み解くことは困難である．本稿ではこのような「ブラックボックス」なモデルを近似的・部分的に読み解くための説明法を紹介する．
キーワード：深層学習，説明可能 AI，感度分析＊＊＊＜特集論文＞病理診断支援における説明可能 AI
上原和樹，坂無英徳【J-STAGE】【MO】

深層学習技術の発展に伴い，人工知能（AI）の医療応用に関する研究も国内外で急速にその数を増やしている．しかし，実用化に向けた大きな課題の一つとして，AI の判断根拠を人が解釈困難であることが挙げられる．医師は診断に責任を負うため，AI が下した判断の信頼性を確認できることが望ましい．われわれは，AI の判断過程を人に説明可能とするだけでなく，人の背景知識と照らし合わせることで課題に対する理解を深め，より高精度に判断できる共進化 AI の実現に向けた研究開発を進めている．本稿では，病理画像診断に適用してきた取り組みについて紹介する．
キーワード：説明可能 AI（Explainable AI; XAI），共進化 AI，病理診断支援，深層学習，畳み込みニューラルネットワーク＊＊＊＜特集論文＞
アテンションマップによる深層学習モデルの判断根拠の可視化
藤吉弘亘，山下隆義，平川【J-STAGE】

翼【MO】

画像認識分野において，深層学習は高い認識性能を実現している．しかしながら，深層学習の認識時における判断根拠を人が理解することは困難である．深層学習の判断根拠を解析する手法の一つに，視覚的説明がある．視覚的説明では，認識時にネットワークが注視した領域を，アテンションマップ
10

JAMIT News Letter (No. 39) 2021. 7により可視化できる．アテンションマップを可視化することで，人が AI の判断根拠を理解することができる．また，視覚的説明に用いられるアテンションマップをアテンション機構により認識処理に応用することで，認識性能の向上が可能である．さらに，アテンションマップを人手で調整して学習することで，ネットワークに人の知見を導入することができる．本論文では，視覚的説明によるアテンションマップの可視化およびアテンション機構による判断根拠の解析に関する研究について紹介する．
キーワード：深層学習，視覚的説明，アテンション機構＊＊＊＜特集論文＞
自然の形成原理による CNN の学習
片岡裕雄，山田亮佑，松本晟人【J-STAGE】【MO】

本稿では，自然の形成原理により自動で大規模画像データセットを構築する方法論について解説する．具体的には，任意の数式や関数を用いて画像パターンやその画像カテゴリーを生成することにより事前学習のための画像データセットを構築する数式ドリブン教師あり学習について紹介する．2021
年現在，自然を形成する法則のひとつとして知られるフラクタル幾何により生成されたデータセットである FractalDB を用いた畳み込みニューラルネットワーク（CNN; convolutional neural networks）の事
前学習モデルが，転移学習の文脈において比較的高い精度を実現している．現状，最も効果的といわれる教師あり学習には精度の面で及んではいないが，今後改善がみられる場合には，画像の使用権利や AI 倫理の面での不安を軽減するデータセットとしての利用が期待される．
キーワード：数式ドリブン教師あり学習，自然の形成原理，畳み込みニューラルネットワーク，フラクタル幾何
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＜講座＞
深層学習による画像認識入門（2）GPU 環境構築と画像の領域分割
原武史，小田昌宏【J-STAGE】【MO】

深層学習において本格的な実験や研究を行うためには，GPU を使った環境構築が必要となる．これは，CPU のみで計算した場合と比較して数十倍の計算速度が得られるためである．今回の講座では，GPU 環境の構築方法を説明し，画像の領域分割を例にして，計算時間がどの程度変化するかを明らかにする．同時に，U-Net を用いた領域分割の方法，その正解データの構築についても言及する．
キーワード：深層学習，TensorFlow，Keras，GPU，領域分割
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＊

ＪＡＭＩＴ e-News Letter No. 39（通算 93 ※）発 行 日2021 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。