2020．4 ｅ-ニュースレター ＮＯ．35 （通算 89）

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次「JAMIT2020 大会告知」
第 39 回日本医用画像工学会（JAMIT 2020）大会について
テーマ AI 画像：診断から治療へ
湯浅哲也（山形大学）

・・・１「JAMIT Frontier 2020」
JAMIT Frontier 2020 開催後記
小田昌宏（名古屋大学）

・・・３「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
・・・５

JAMIT News Letter (No. 35) 2020. 4
JAMIT2020 大会告知

第 39 回日本医用画像工学会(JAMIT 2020)大会について
テーマ AI 画像：診断から治療へ
湯浅哲也*
第 39 回日本医用画像工学会（JAMIT）大会を講演をお願いしています．さらに，弊学医学部に2020 年 9 月 17 日（木）～19 日（土）に山形市（会おきまして，重粒子線がん治療装置の見学ツアー

場：山形テルサ）にて開催させていただくことにを企画しております（案内：岩井岳夫先生（山形なりました（http://jamit2020.jamit.jp/）．例年 JAMIT大学））．こちらの企画は事前に参加者を募る予定

大会は 7 月中・下旬に開催されていますが，本年ですので，皆様奮ってご応募ください．

は東京オリンピックの開催時期と重なったため，もう一つのトピックとして，山形開催という点2 か月後ろ倒しの開催となります．また，東北でを考慮して，山形にゆかりの深い医療技術であるは初めての開催となり，異例づくしの大会となりOCT（optical coherence tomography）をシンポジウますが，たくさんの方にご出席いただけるよう鋭ムのテーマにとりあげました．「OCT の技術的進意準備を進めております．

歩と事業化，AI 適用，そして臨床応用」（オーガ

大会のテーマは「AI 画像：診断から治療へ」とナイザー：秋葉正博先生（(株)トプコン））というしました．AI の威力と影響力については今更言わテーマで OCT の発明から現在までの進展を，OCTずもがなでありましょうが，これまで JAMIT 大に関わる工学，医学，企業を代表する方々にご講会ではおもに診断への応用が議論されてきまし演いただきます．

た．そこで，本大会では，AI 画像処理の放射線治医用画像処理とは少し距離をおきますが，「AI /療への応用を一つのトピックにしようと考えてIoT とヘルスケア」および「イメージング」をキおります．手前勝手ではありますが，奇しくもーワードに先生をお二方ご招待させていただき2020 年は弊学医学部における重粒子線がん治療ました．お一方は，宮田裕章先生（慶應義塾大学）の開始初年となります．そこで，ハードとソフトです．報道番組の解説などでご存知の方も多いとの調和により優れた治療システムが構築される思いますが，先生には，「Society 5.0 時代のヘルスという観点に立ち，プログラムを構成しました．

ケア」というテーマでご講演いただきます．ここまず，特別講演として放射線がん治療の権威であでは，IoT や AI を軸に今後医療サービスがどのよる根本建二先生（山形大学）を講師にお招きし，うな変革を遂げ，どのような形態を取ってゆくべ

重粒子線がん治療の最前線についてご講演をおきかについてご講演いただきます．もうお一方は，願いしています．次に，シンポジウムでは「粒子森島邦博先生（名古屋大学）です．テレビなどで線治療と AI 画像技術」（オーガナイザー：臼井桂ご存知の方も多いと思いますが，先生は，宇宙か介先生（順天堂大学））というテーマで気鋭の先ら降り注ぐミューオンを用いてピラミッドのレ生方から AI を活用した治療支援技術に関するご

ントゲン写真を撮像し，ピラミッド内部の未知の＊山形大学大学院理工学研究科 〒992-5510 米沢市城南 4-3-16
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空間を発見されました．壮大なスケールのイメー開催場所である山形テルサは，JR 山形駅から徒ジングについてのお話を聞いて，しばし太古に思歩 3 分のところにあります．駅周辺にはたくさんいを馳せるというのはいかがでしょうか？のビジネスホテルがございますが，初秋という季

例年大好評を博しております深層学習ハンズ

節柄，各種イベントの開催により宿泊予約が取りオンは今年も開催いたします．昨年に引き続き，にくくなることも十分に予想されます．宿泊のご初心者コースと中級コースとに分け，都合 5 回の予約はお早めにお願いします．山形には初めてお開催を予定しております．事前受付制になってお越しになられる方も多いと存じますが，温泉の名ります．ぜひ奮ってご応募ください．また，今大所や果物の産地として皆様よくご存じであるか会でも昨年に引き続き，一般演題をすべてシングと思います．さらに，ミネラルを含んだおいしいルセッションにして，参加者が全発表を共有でき水と全国有数の米どころとしての特色を生かし，る形態にしたいと思っております．短い口頭発表

日本酒の醸造が非常にさかんです．皆様と山形でとポスター発表の両方を全発表者に行っていたお会いできることを楽しみにしております．

だく予定です．いろいろな分野の発表に触れ，ポスターセッションでの活発な議論を期待しております．

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JAMIT Frontier 2020

JAMIT Frontier 2020 開催後記小田昌宏*
2020 年 1 月 29 日，30 日に JAMIT Frontier 2020，ンにも質問を表示した．オンラインでの質問を可

電子情報通信学会 医用画像研究会，医用画像情能とすることで，質問時間の短さにより発言でき報学会，日本生体医工学会 生体画像と医用人工なかった人も質問することが可能となり，質問時知能研究会，日本写真学会の共催でメディカルイ

間後は発表者と質問者の間でオンライン上のやメージング連合フォーラムを開催した．会場は前り取りを続け，互いの理解を深めることが可能で回と同じ沖縄県青年会館である（図 1）．参加者はあった．また，質問が記録に残るため，発表者が29 日，30 日それぞれ 130 人，123 人となり，参加質問内容を事後確認することが容易であった．さ者が 100 人程度であった前回より増加した．これらに slido.com のアンケート機能を使い，参加者がは共催学会において多くの先生方に連合フォー

最も興味を持った演題を発表当日のうちに投票

ラムの開催を広く宣伝していただいた結果であで選定し，発表者の表彰を行った．これにより発る．今回はさまざまな新しい取り組みを行い，幅表者の発表クオリティ向上への動機づけができ広い話題の演題について発表者と参加者の間でたと考えている．
今回の連合フォーラムでは，オーラル 7 セッシ充実した議論を行うことを目指した．
新たな取り組みとして，発表者に対する質問はョン，ポスター2 セッション，特別講演，MICCAI

発表後の質問時間に口頭で受け付けることに加2019 参加報告のセッションが行われた．新たな取え，オンラインでの質問受け付けを可能とした．

り組みのひとつとして，オーラル 7 セッションのオンラインでの質問は slido.com を利用し，PC やうち 5 セッションは共催 5 学会・研究会に企画しスマートフォンなどで質問とその閲覧を可能とていただき，各学会・研究会が専門とする話題にした．また，図 2 のように発表者そばのスクリー

図 2 発表に対する質問のオンライン受け付けを行った．質問は個人のデバイスで閲覧可能であるほか，発表者そばのスクリーンに表示した．

図 1 メディカルイメージング連合フォーラム
開催の様子．
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名古屋大学大学院情報学研究科 〒466-8601 名古屋市千種区不老町
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ついて深い発表と議論を行うことを目指した．各セッションにおいて，解剖構造モデル化，深層学習を用いた解析，イメージング，画質改善，診断支援，治療支援などの幅広い話題を扱った．
特別講演は慶應義塾大学の陣崎雅弘先生にご登壇いただき，先生が推進している AI ホスピタ
ルに関する話題をご紹介いただいた（図 3）．AI ホスピタルでは，医師や患者の支援を行う上で現在実現可能な技術を駆使し，さまざまな新しい仕組み図3を作り出していることを紹介していただいた．

慶應義塾大学の陣崎先生による特別講演．

MICCAI 参加報告では，本分野のトップカンファレンスである MICCAI 2019 に参加した 9 人の研

今回の連合フォーラムはさまざまなセッショ究者たちから注目の研究を紹介していただいた．

ンと新たな取り組みを行い，発表者と会場の皆様

近年の MICCAI に集まる演題数の増加，現在およの交流の中で充実した議論を行うことができた

び今後注目される研究テーマの分析に始まり，本と考えている．参加者の皆様の今後の研究推進に会議の診断支援・レジストレーションとセグメン

役立つ連合フォーラムとなることを願う．最後に，テーション・治療支援・画像処理と治療支援の融

JAMIT Frontier 2020 開催においてご協力，ご尽力

合セッションの紹介，ワークショップの紹介，脳いただいた先生方に深く感謝する．来年も，今回神経領域と大腸内視鏡画像解析の研究分野別紹同様の時期に沖縄周辺で連合フォーラムを開催

介など，MICCAI 全体の話題を網羅して紹介して予定である．

いた．

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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. 38 No. 1（2020 年 1 月号）
特集／レディオミクスの臨床応用の可能性を探る＜特集論文＞
ディープラーニングレディオミクスを用いた肺がんの放射線治療の予後予測
角谷倫之，田中祥平，田邊俊平【J-STAGE】【MO】

近年，レディオミクスは放射線画像診断分野に加え，放射線治療分野においても積極的に研究が行われ始めている．レディオミクス手法には，大きく分けて 2 つの手法が存在する．一つは，人間が定義した計算式によって特徴量の計算を行う手法（handcrafted features）である．この手法では人間が定義した特徴量を使用するため，計算が“ブラックボックス化”しないという利点はある一方で，人間が特徴量を定義しなければならず，人間が気づいていない（数式化できていない）さらに優れた特徴量がある可能性もある．もう一つの手法はディープラーニングを用いた手法であり，（1）ローイメージを使って解析できるため，腫瘍のセグメンテーションが必要ない，（2）人間が定義していない特徴

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量を抽出できる可能性がある，という利点をもつ．この解説では，特に放射線治療の予後予測について 2 つの手法の違いを説明しながら詳しく解説する．
キーワード：放射線治療，レディオミクス，肺がん，ディープラーニング，機械学習＜特集論文＞
頭頸部癌レディオミクス亀澤秀美【J-STAGE】【MO】

頭頸部癌はほかのがんと比べて発生頻度は低いが，種類が多く，発生原因や治療法，予後もさまざまである．従来，病期や組織型，悪性度などの判定結果に基づいた標準治療が実施されているが，同じがんであっても予後不良となる患者が存在し，これは解決すべき問題である．近年，CT や MR 画像などのマルチモダリティー画像から，がんの性質を表していると考えられる多数の表現型特徴量（画像特徴量ともいう）を抽出し，それらの特徴量と遺伝子型や患者の予後などとの関係性を解明するレディオミクスに注目が集まっている．レディオミクスにより，がんの性質を治療前に把握できれば，治療後の生存時間や再発，有害事象発生などの可能性を予測でき，さらには，がんの性質ごとに最適な治療方針の決定にも貢献できると考える．そのため，レディオミクスは，がんの精密医療の実用的な方法となる可能性がある．本稿では頭頸部癌に関係するレディオミクス研究をいくつか紹介する．
キーワード：レディオミクス，頭頸部癌＊＊＊＜特集論文＞
脳疾患におけるレディオゲノミクス
内山良一【J-STAGE】【MO】

ポストゲノム時代に入り，次世代シークエンサーの発展もあって，遺伝子解析のコストが急激に低下してきた．遺伝子検査が日常診療で行われる日も近いと予想される．このような時代背景の中で，これまで病変の表現型を中心に議論されてきた放射線医学の研究に，遺伝型の新しい視点を加える研究が広がりをみせつつある．本稿では，レディオゲノミクス（radiogenomics）とは何か，コンピューター支援診断と何が異なるのかについて説明する．また，脳疾患を対象としたレディオゲノミクス研
究の具体例として，（1）画像からがんの遺伝子変異を推定する研究，（2）画像と遺伝子を用いた予後予測の研究，（3）画像と遺伝子を用いた早期診断支援に関する研究，について述べる．
キーワード：脳腫瘍，アルツハイマー型認知症，レディオミクス，レディオゲノミクス
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JAMIT News Letter (No. 35) 2020. 4＜特集論文＞
エコーレディオミクス ―超音波画像を用いた心エコー解析―
芳賀昭弘，楠瀬賢也【J-STAGE】【MO】

ディープラーニングをはじめとする近年の画像解析法の進展に伴い，心臓超音波（心エコー）解析も新たなフェーズに到達しつつある．心エコー画像から心臓疾患の存在診断・鑑別診断・機能診断を行う試みが，近年，活発になされるようになった．本稿ではエコー画像を用いた心機能解析，特に収縮性を示す代表的な指標である左室駆出率（LVEF）の定量解析を紹介する．従来，LVEF の算出のために心臓の内壁をトレースすることが行われるが，多角的エコー動画像からディープニューラルネッ
トワークによって直接 LVEF を精度高く求めることができる．また，画像解析で重要となる前処理についてわれわれが行っている手順を紹介するとともに，その前処理で必要となるエコーの撮影断面の自動識別に関する研究を紹介する．
キーワード：超音波画像，心エコー解析，左室駆出率，ディープラーニング＊＊＊＜特集論文＞
トポロジカルデータ解析の基礎と医療応用
古徳純一【J-STAGE】【MO】

対象の位相的特徴に注目するトポロジカルデータ解析は，コンピューターサイエンスと手を携えてさまざまな分野に浸透しつつある．本稿では，トポロジカルデータ解析でのメインツールであるパーシステントホモロジーの概略を述べた後，この理論の医用画像解析への応用を紹介する．
キーワード：トポロジカルデータ解析，ホモロジー，機械学習＊＊＊＜研究論文＞
X 線暗視野法に基づく屈折コントラスト X 線 CT を用いたヒト乳頭の三次元可視化および解析
砂口尚輝，島雄大介，市原
丹羽輝久子，黄周，西村理恵子，岩越朱里，渡邊彩，卓然，湯浅哲也，安藤正海【J-STAGE】【MO】

乳房の乳頭部における乳管の組織構造はまだ完全に把握されていない．例えば，最も解析しやすいと考えられる乳頭内の乳管数は，解剖学の教科書では 15～20 本と書かれているが，2000 年以降の報告では平均値で約 25 本，多い人で 50 本あるとされている．それ以外の三次元的な乳管構造についても徐々にわかっている．一方で，このような解剖学的な解析は，労力を必要とする三次元病理観察に7JAMIT News Letter (No. 35) 2020. 4基づくため，多症例による統計的解析はほとんど行われていない．本研究では，染色された二次元組織像に匹敵するコントラストで描出できる X 線暗視野法に基づく屈折コントラスト CT を用いて，ヒトの乳房から採取された 23 症例の乳頭を撮影し，乳頭内乳管の三次元可視化および解析を行う．その結果を先行研究と照らし合わせて，解剖学研究における屈折コントラスト CT の有用性を示す．
キーワード：屈折コントラスト X 線 CT，X 線暗視野法，ヒト乳頭組織，解剖学，三次元可視化＊＊＊＜研究論文＞
時間-周波数解析と畳み込みニューラルネットワークを用いた呼吸音の自動分類
南弘毅，陸慧敏，金亨燮，平野【J-STAGE】

靖，間普真吾，木戸尚治【MO】

呼吸器疾患の診断方法としては，聴診器を用いた呼吸音の聴診が長年用いられてきた．これは簡便で安全な診断方法である一方，聴診音の診断には定量的な評価基準がないため，医師の診断支援を行うシステムの開発が必要である．そこで本論文では，畳み込みニューラルネットワーク（CNN：convolutional neural network）を用いた呼吸音の自動分類手法の提案を行う．おもな手法の流れとしては，呼吸音データに対して短時間フーリエ変換と連続ウェーブレット変換を適用し，スペクトログラム画像およびスカログラム画像を生成する．その後，生成した画像を用いて CNN による正常呼吸音，連続性ラ音，断続性ラ音の識別を行う．提案手法を呼吸音データ 22 症例に適用した結果，分類性能として，全体正解率は 79.44［％］，ROC（receiver operating characteristic）曲線に基づく AUC（area underthe curve）は 0.942 を得た．
キーワード：呼吸音，コンピューター支援診断，短時間フーリエ変換，連続ウェーブレット変換，畳み込みニューラルネットワーク===============================================================================

Medical Imaging Technology Vol. 38 No. 2（2020 年 3 月号）＜サーベイ論文＞
圧縮センシングの臨床 MRI 応用
山本憲【J-STAGE】【MO】

圧縮センシング法を含めたスパースモデリング技術による間引き収集データからの MRI 画像再構
成研究を科研費新学術領域の枠組みで遂行した．圧縮センシング法は，従来の高速撮像技術であるパラレルイメージング法と異なるアルゴリズムにより，MRI 高速撮像を可能にする技術である．頭部血管 MRA，腹部肝臓 MRCP，乳腺ダイナミック造影 MRI などへの圧縮センシング臨床 MRI 応用を検討した．圧縮センシング法はすでに臨床使用可能な MRI シーケンスにも実装され，日常臨床で高速 MRI8

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撮像法の一つとして用いられている．
キーワード：磁気共鳴画像（MRI），圧縮センシング，スパースモデリング，臨床応用＊＊＊＜研究論文＞
X 線位相イメージングにおける統計的同時再構成法の高速化
上田亮介，工藤博幸，山嵜【J-STAGE】

深【MO】

生体軟組織など軽元素からなる測定対象では吸収コントラストは低く，鮮明な画像が得られないことがある．これに対して，X 線の波としての性質を利用する位相イメージングでは，はるかに高いコントラストを得ることができる．近年，位相 CT 画像再構成において統計的画像再構成法が提案された．この手法では，吸収，散乱，位相に対する 3 つのコントラスト画像を得ることができ，ノイズ低減や測定回数削減などのさまざまなポテンシャルが期待されている．しかし，反復回数が多く，3 つの画像を同時に再構成するため計算量が多い課題がある．これを解決するため，本研究では，近年提案された FBP 組み込み型高速化手法を統計的画像再構成法に応用する．この手法は，解析的手法である FBP 法を反復法に組み込むことにより劇的な反復回数の削減を可能とする．FBP 組み込み型高速化法は，重み付き 2 乗誤差を最小化する画像再構成関数に対して提案されたが，本研究では位相 CT の尤度最大化問題に適用する．数値ファントムとタルボ干渉計により撮影されたマウス耳小骨サンプルに対し再構成を行い，本手法により反復回数が削減できることを示す．
キーワード：画像再構成，X 線位相イメージング，コンピュータートモグラフィー
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＜講 座＞
SPECT の基礎（1） SPECT の概要
銭谷勉【J-STAGE】【MO】

PET（positron emission tomography）や SPECT（single photon emission computed tomography）といった核医学的画像診断手法は，放射性同位元素によって標識されたトレーサー薬剤から放出されるガン
マ線を検出する装置と CT（computed tomography）技術を融合することによって，生体内のさまざまな分子機能をイメージングすることができる．そのため，動物実験から臨床まで，現在の医療には必要不可欠なイメージング技術である．本講座では，PET より感度の点で劣るものの，安価で手軽に検査が実施できるため広く普及している SPECT の基礎について 3 回にわたって連載する．第 1 回目の今回は SPECT の概要について述べる．
キーワード：SPECT，分子機能イメージング，放射性同位元素，核医学，画像再構成＊＊
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ＪＡＭＩＴ e-News Letter No. 35（通算 89 ※）発 行 日2020 年 4 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/〒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。