ISSN 1345-5354

医 学 物 20理
19Japanese Journal of Medical Physics

Vol. 393

http://www.jsmp.org/

教育委員会企画連載中

令和元年

第39巻 3号

日本医学物理学会機関誌

目次〈連載：教育委員会企画〉
解説CT 画像 3D-PSF の胸部 CT-CAD の QA への応用
(3) 3D-PSF の応用 1. CT 画像の空間分解能特性変換と標準化
徹 ....................................

61

平成 30 年度 RPT 誌土井賞（優秀論文賞）・MCA 表彰の報告
川村愼二 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

68

和田真一，大久保真樹，成田啓廣，村尾晃平，松本〈連載：RPT 誌特集〉

論文紹介

RPT 誌土井賞受賞論文：低コントラスト高ノイズ条件で CT 画像の解像力を測定する傾斜ワイヤ法について
富永千晶，安海弘樹，後藤光範，田浦将明，本間経康，森一生 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

69

RPT 誌土井賞受賞論文：Radiogenomics によるコンピュータ支援診断：
遺伝子型と MR 画像の形態学的変化の関係の分析
甲斐千遥，内山良一，白石順二，藤田広志，土井邦夫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

70

RPT 誌土井賞受賞論文：放射線医学総合研究所におけるブロードビーム
炭素イオン線治療の線エネルギー付与の推定
拓 ................................................................

72

名古屋大学医学部保健学科放射線技術学専攻・大学院医学系研究科医療技術学専攻の紹介
小森雅孝，小口 宏 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

73

編集後記 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

76

兼松伸幸，松藤成弘，稲庭

施設紹介【複写される方へ】
本誌に掲載された著作物を複写したい方は，（社）日本複写権センターと包括複写許諾契約を締結されている企業の方でない限り，著作権者から複写権等の行使の委託を受けている次の団体から許諾を受けて下さい．
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著作物の転載・翻訳のような，複写以外の許諾は，直接本会へご連絡下さい．

CONTENTS〈Special Issue Series: Educational Committee〉

REVIEW
Applications of 3D-PSF of CT Image to QA for Thoracic CT-CAD:
Part 3. Application of 3D-PSF 1. Conversion and Normalization of the Spatial
Resolution of CT Image
Shinichi WADA, Masaki OHKUBO, Akihiro NARITA,
Kohei MURAO, Toru MATSUMOTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

61〈Special Issue Series: RPT〉

Introduction of the Doi Award and MCA of Radiological Physics and Technology
in 2018
Shinji KAWAMURA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

68

ARTICLE REVIEWSRPT Doi Awards: Tilted-wire method to measure resolution properties of CT
images at extremely low-contrast and highnoise conditions
Chiaki TOMINAGA, Hiroki AZUMI, Mitsunori, GOTO, Masaaki TAURA,
Noriyasu HOMMA, Issei MORI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

69

RPT Doi Awards: Computer-aided diagnosis with radiogenomics: Analysis of
the relationship between genotype and morphological changes of the brain
magnetic resonance images

Chiharu KAI, Yoshikazu UCHIYAMA, Junji SHIRAISHI, Hiroshi FUJITA, Kunio DOI. . . . . . . .

70

RPT Doi Awards: Estimation of linear energy transfer distribution for broadbeam carbon-ion raiotherapy at the National Institute of Radiological Sciences,Japan

Nobuyuki KANEMATSU, Naruhiro MATSUFUJI, Taku INANIWA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

72

INTRODUCTION OF RESEARCH FACILITY
Department of Radiological Technology, Nagoya University School of Health
Sciences, and Department of Radiological Sciences, Nagoya University Graduate
School of Medicine
Masataka KOMORI, Hiroshi OGUCHI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

73

EDITOR S NOTE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

76

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3: 61–67 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 3 号

解説〈連載：教育委員会企画〉

CT 画像 3D-PSF の胸部 CT-CAD の QA への応用
(3) 3D-PSF の応用 1. CT 画像の空間分解能特性変換と標準化
和田真一 *1, 2，大久保真樹 2，成田啓廣 2，村尾晃平 3，松本
1

新潟大学

2

新潟大学大学院保健学研究科放射線技術科学分野

3

国立情報学研究所医療ビッグデータ研究センター（元 富士通株式会社）

4

千葉健生病院（元 放射線医学総合研究所）

徹4

名誉教授

Applications of 3D-PSF of CT Image to QA for Thoracic CT-CAD:
Part 3. Application of 3D-PSF 1. Conversion and Normalizationof the Spatial Resolution of CT Image
Shinichi WADA*1, 2, Masaki OHKUBO2, Akihiro NARITA2, Kohei MURAO3, Toru MATSUMOTO4
1

Professor Emeritus of Niigata University

2

Graduate School of Health Sciences, Niigata University

3
4

Research Center for Medical Big-data, National Institute of Informatics (Formerly Fujitsu Limited)
Chiba Kensei Hospital (Formerly National Institute of Radiological Sciences)

逐次近似応用再構成による CT 画像においては，被写体の1．は じ め に

組成・形状と，再構成された画像 CT 値の間の線形性が損

本連載において，3D-CT 画像で，被写体関数と 3D-PSF

なわれる場合がある 16）, 17）ことに注意が必要と考えられる．

の画像システムの線形モデルが成り立つ 1）〜5）こと，その最近では，Deep Learning を用いたノイズ低減法で FBP を際に，PSF の測定精度が重要であり，PSF 精度検証法 6）基礎にした再構成アルゴリズム搭載した CT 装置も実用化

および，精度検証された PSF の決定法に関する研究にされ，低線量撮影法においてノイズ低減と，線形性の両立

ついて前号までに紹介した ．また，精度検証して決定しを目指した画像再構成法の報告 18）, 19）も見られる．本稿は，た PSF を用いた，肺内小結節を想定した小球体の CT 画像

3 次元 CT 画像と被写体関数，3D-PSF の間の線形モデルを

7）

8）

シミュレーションに関する研究

9）についても紹介した．

前提としており，断りのない限り，研究で使用する画像再

本号では，3D-CT 画像，被写体関数，3D-PSF の画像シ構成アルゴリズムは FBP 画像再構成を用いた検討である．

ステムの線形モデルに基づく，CT 画像の空間分解能特性

CT 撮影において収集された投影データ (Raw Data) は，と，CT 画 像 の 空 間 分 解 能 に 関 す る 画 質 が医師の診断に用いられる画像再構成後の CT 画像データに

CAD の性能に及ぼす影響に関する研究，空間分解能変換

比較してデータサイズが大きく，データ保管コストの観点法を用いた CAD のロバスト化に関する研究から，一度 CT 画像再構成が行われた後は比較的短期間で

変換法

10）
, 11）

12）

について紹

介させて頂く．

消去され，CT 画像データのみが長期間データ保管される

CT 画像は，CT 撮影により得られた投影データを用いのが一般的である．投影データの消去後は，新たに別の再て，画像再構成処理により生成される．画像再構成処理は，構成関数を用いた再構成を行うことはできない．画像再構

X 線 CT 装置では，再構成関数（再構成フィルター関数；

成関数は，CT 画像の画質を左右する重要な因子であり，

reconstruction kernel）を投影データに重畳積分し，逆投

retrospective に別の再構成関数を用いて CT 画像を利用す

影計算を行う Filtered Back Projection (FBP) が標準的画

るには，投影データ消去前に多くの再構成関数により画像

像再構成法として一般に用いられてきた．一方，低線量撮再構成した CT 画像データを保管するか，または，投影デー

影においては，FBP 再構成で画像ノイズが診断上問題にタを消去せずに保管しておく必要がある．当然，データ保なるケースがあり，そのため，低線量撮影において画像ノ

管コストの問題により，一般的臨床施設においてはこれら

イズを抑えた画像再構成を行う，逐次近似応用画像再構成の選択は困難である．また，個別臨床施設における CT 画

法 13）〜17）がコンピュータの計算性能の向上に伴い実用化さ像の画質の決定は，責任読影を行う医師の判断が最優先さ

れ，利用が広がっている．しかし，現在実用化されているれることに加え，CT 装置メーカー各社は，自社の CT 装

* 新潟大学E-mail: swada_em@emeritus.niigata-u.ac.jp61医学物理 第 39 巻 第 3 号

置において，診断に優れた画質の CT 画像の提供を目指しが成り立つ．ここで，PSFa(x, y) と PSFb(x, y) はそれぞれ，て独自の再構成関数を開発し，数多くの再構成関数に独自

kernela と kernelb の再構成関数における PSF である．

の名称を与え，その情報は一般には公開しない．そのため，

ここでは，簡単のため２種類の異なる再構成関数の CT 画

特定の CT 装置メーカーの再構成関数を，別のメーカーの像セットで SSP が等しい場合を扱う．これらのフーリエCT 装置において共有することは不可能な状況にあり，ま変換により次式が得られる．

た，同一メーカーの CT 装置においても，再構成関数相互の互換性に関する研究は限られている 20）．これらの理由から，臨床に用いられる CT 画像の空間分解能画質特性は多様 7）であり，CT 画像の画質特性の標準化に関する議論

F[Ia(x, y, z)]＝＝F[O(x, y, z)]×F[PSFa(x, y)]×F[SSP(z)]F[Ib(x, y, z)]＝＝F[O(x, y, z)]×F[PSFb(x, y)]×F[SSP(z)]は進んでいない．
一方，CT 画像をコンピュータにより画像解析し，診断のための情報を医師に提供する，Computer Aided Diagnosis/
Detection (CAD) の研究は，胸部 CT 検診が提案されて間もなく研究が始まり，実際の臨床 CT 画像での有用性を論じた論文も数多く報告されている 21）〜25）．しかし，多くは，

(4 )
(5 )

ここで，F はフーリエ変換を示し，これらの式から次の関係が導かれる．
F  I b ( x, y ) F  PSFb ( x , y ) ＝F  I a ( x , y ) F  PSFa ( x , y ) 

(6 )特定の CT 装置メーカーの CT 画像に限定した研究や，撮ここで，Z 軸成分は消え，x–y 平面のみの 2 次元平面にお影・再構成条件を限定して得られた CT 画像を対象としたける記述になる．

研究である．これに対して，異なる画像再構成関数や，再式 (6) から，Ib(x, y) は次の式により記述することができる．

構成スライス厚を用いた研究では，それらのパラメータがCAD の性能に影響を及ぼすことを指摘した報告 24）, 25）や，
画像再構成関数の違いが CT 画像の定量指標に影響を及ぼF  PSFb ( x , y )  
I b ( x , y ) ＝ F －1  F  I a ( x , y )  × F  PSFa ( x , y )  


(7 )

すことを示す論文が報告され 26）, 27）, CAD の信頼性に関わここで，F−1 は逆フーリエ変換である．我々は，ここで x–yる課題の一つと考えられる．

面内において PSF は等方的と仮定できるものとし，PSF

これらの課題解決の方法として，著者らは，3D-CT 画
像と被写体関数と 3D-PSF の間に成り立つ画像システムの線形モデルに基づく CT 画像の PSF を用いた空間分解能画
質特性変換法10）を提案した．以下にその概要を解説する．

2．検証済み PSF を用いた CT 画像の
MTFb (w ) I b ( x , y ) ＝ F －1  F  I a ( x , y )  ×MTF
a (w ) (8 )w ＝ u2 ＋ v2

(9 )ここで，MTFa(w) と MTFb(w) は，PSFa と PSFb から求め空間分解能画質特性変換法 10, 11）2.1のフーリエ変換から MTF を求めて次の式を得る．

られた MTF であり，u と v は x, y 方向の空間周波数であり，理論

w は，radial 方向の空間周波数を示す．

本連載解説のなかで，幾度となく述べる次の関係が，こ

ここで，の研究でも理論的基礎となっている．すなわち，CT 画像
I(x, y, z) は，次の式で記述することができる 1）〜4）．
I(x, y, z)＝[O(x, y, z)**PSF(x, y)]*SSP(z)MTF ratio (w ) ＝(1)

ここで，O(x, y, z) は，被写体関数であり，PSF(x, y) とSSP(z)は，それぞれ，患者体軸（Z 軸）に直交するスキャン平面内

MTFb (w )MTFa (w )(10)とおくと，式 (8) より
Ib(x, y)＝F−1{F[Ia(x, y)]×MTFratio(w)}(11)の 2D PSF，および，Z-軸方向の 1 次元 PSF である．** おが得られる．この式は，再構成関数 kernela により生成さよび * はそれぞれ，2 次元と 1 次元重畳積分 (convolution)

れた CT 画像セットから， kernelb の CT 画像セットが，投である．ここでは，CT 画像ノイズとアーチファクトは無影データセットの画像再構成を行うことなく，2 つの kernel

視する．

のCT 画像の PSF から求めた MTFratio により計算して求める

今，2 つのCT 画像データセットをIa(x, y, z) とIb(x, y, z) とことができることを示している．すなわち，2 種類のCT 画像

して，それぞれ，異なる 2 種類の再構成関数 kernela との PSFを測定により求めることにより，一方のCT 画像の画

kernelb により画像再構成されたCT 画像であるとすると，質から，他方のCT 画像の画質に変換することができる．

Ia(x, y, z)＝[O(x, y, z)**PSFa(x, y)]*SSP(z)(2 )Ib(x, y, z)＝[O(x, y, z)**PSFb(x, y)]*SSP(z)

(3 )

62

ここでは，式 (2)(3) において，SSP の等しい CT 画像デー
タセット間の空間分解能画質特性変換法について述べたが，SSP が異なる場合についても同様に可能である．紙面のJpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3 (2019)

解説

MTFa(w) は 1% 以下になることはなく，MTFratio は発散す
ることなく計算が可能である．そのため，2.1 節における理論的記述に従って，計算することができる．一般に，
ケース 1 は，画像再構成 FOV (Field of View) が成人胸部
CT で使用される比較的大きな場合に相当する．Fig. 1(a)の Scanner1 では，ρ1 は，fSMOOTH, fSTD, fSHARP に対して，それぞれ，1.07, 1.19, 1.39 cycle/mm であった．通常の成人の胸部 CT における FOV: 320 mm や，FOV: 360 mm では，
fN＝1/{2×(320/512)}＝0.80 cycle/mm，または 1/{2×(360/512)}＝0.71 cycle/mm であり，fN ≤ ρ1 が確認できる．
2.3.2

ケース 2：fN＞ρ1

fN＞ρ1 のケースでは，MTFa(w) は，1% 以下になる場合
が あ り，MTFratio は 発 散 す る 可 能 性 が あ る．そ の た め，
MTFa(w) の ρ1 近傍において Hann window 関数を作用させ発散を抑制した．Hann window は次式で定義した．

Fig. 12 台 の CT 装 置 で 測 定され た PSF(x, y) から求 め た
MTF10）．Scanner 1は (a) とScanner 2は (b)．それぞれの CT 装置の 3 種類の再構成関数 fSMOOTH, fSTDとfSHARPのMTF

w < w11.0w w
H (w ) ＝ 0.5 ＋ 0.5 cos( － 1 ) w1 ≤ w ≤ w1 ＋ Δw (12)
Δw

0.0
w1 ＋ Δw < w

ここで，w1 とΔw は空間周波数であり，決定方法の詳細
都合により，詳細は本誌 Vol. 30, No. 1, 3–9, 2010 を参照
されたい 11）．
2.2

CT 装置と PSF 測定

は，紙面の制限により原著論文 10）を参照されたい．
Hann window 関数を式 (11) に用いると次式が得られる．
Ib (x, y)＝F−1{F[Ia(x, y)]×MTFratio(w)×H(w)}(13)

前節の理論を検証するために，2 台の 4 列 MDCT 装置

ケース 2 は，画像再構成 FOV が比較的小さい，FOV＝180（Asteion，東芝社製）を用いて実験を行った．同一メー

mm (fN＝1/{2×(180/512)}＝1.42 cycle/mm＞ρ1) な ど の 場

カーの CT 装置であり，両者で等しい名称の 3 種類の再構合に考慮することが必要になる．

成関数 (FC10, FC50, FC52) を用いた．ただし，2 台の CT
装置（Scanner 1 と Scanner 2）では software-version は，
V2.0 と V3.3 と異なった．

2.4

CT 検診臨床画像を用いた検証

低線量肺がん CT 検診画像を用いて提案法の検証を行っ

PSF は，本連載の前号に解説した方法 7）, 8）を用いて測た．2.3.1 項のケース 1 が該当する．Fig. 2(a) は CT 装置に定して求めた MTF を Fig. 1 に示す．それぞれの Scanner

よる再構成関数 fSTD を用いて FBP 再構成により生成されの再構成関数 (kernel) を，fSMOOTH（FC10；腹部標準用），

た CT 画像であり，Fig. 2(c) も同様に再構成関数 fSHARP を

fSTD（FC50；肺野標準用），fSHARP（FC52；肺野高分解能用いて，FBP 再構成により得られた CT 画像である．これ用）と表記した．

に対して，Fig. 2(b) は，著者らが提案する MTFratio を用いて，fSTD により FBP 再構成された CT 画像に対して式 (11)2.3

理論的検討における計算実行に際して式 (10) の MTFratio の計算において，MTFa(w) は高空間周を用いて計算し fSTD 画像から fSHARP 画像へと空間分解能変換して求めた CT 画像である．(b) と (c) の差を明らかにす

波数領域において 0 に近づく可能性があり (Fig. 1)，そこでるために subtraction 画像を求めて，Fig. 2(d) に示した．

は，MTFratio は無限大に発散することになる．実際の計算(b) と (c) がよく一致していることが示され，提案する CT 画

ではこれを抑える必要があり，そこで，MTFa(w) が 1% 以像の空間分解能変換法がよい精度で実行されていることが下に低下する空間周波数を ρ1 とし，ρ1 と CT 画像の Nyquist

明らかになった．Fig. 2(e) は，同様に，再構成関数 fSTD に

周波数 (fN) とを比較して，fN ≤ρ1 の場合と fN＞ρ1 の場合の 2よる再構成画像である．fSTD を fSMOOTH に変換して得た計算つのケース（ケース 1：fN ≤ρ1，ケース 2：fN＞ρ1）に分け

画像 (f) と，CT 装置内で fSMOOTH により FBP 再構成して得たて MTFratio の計算を実行し，MTFratio の発散を回避した．

画像 (g) の比較のための subtraction 画像が (h) である．こ

2.3.1の例でも，(f) と (g) のよい一致が示されている．Fig. 3 でケース 1：fN ≤ρ1

fN ≤ ρ1 の ケ ー ス で は，fN ま で の 空 間 周 波 数 に お い て，は，fSMOOTH CT 画像 (a) に対して，MTFratio を用いて fSHARP
63

医学物理 第 39 巻 第 3 号

Fig. 2 (a) 再構成関数 fSTD により画像再構成して得られた肺がんCT 検診画像．矢印は，肺がん疑い肺内結節．(b) fSTD 画像からMTFratio(fSHARP/fSTD) により求めたfSHARP 計算画像．(c) fSHARP による再構成画像．(d) (b)と(c) のSubtraction 画像．(e) fSTD による再構成画像．(f)fSTD 画像からMTFratio(fSMOOTH/fSTD) により求めたfSMOOTH 計算画像．(g) fSMOOTH による再構成画像．(h) (f)と(g) の Subtraction 画像．
Window 設定は (a)–(c) でc/w＝−700/800 HU, (e)–(g) でc/w＝20/300 HU．文献 10）Fig. 6より許諾転載

CT 画像に変換した結果画像が (b) であり，CT 装置により肺野高分解能用）の 2 種類が用いられ，FOV は，320 mm

再構成関数 fSHARP より画像再構成された CT 画像 (c) と比較

または 360 mm, Matrix size は 512，スライス厚は 8.0 mm

した subtraction 画像 (d)，肺内結節部のプロファイルの比であった．使用された画像データベースは，30 年以上の較 (e) でも提案法による十分な変換精度が確認された．
3.

CAD の性能の CT 画像画質特性依存性と画質特性変換法によるロバスト化 12）

経験を有する胸部放射線医により計測された長径 5 mm 以上早期肺がん疑い結節を含め 67 例の画像データセットであり，各々の画像データセットの再構成画像枚数は 36〜49（平均 41.5）枚であった．

前章で述べた提案法の CAD の性能特性ロバスト化への応用可能性を検討するために，低線量肺がん検診画像デー
タセットと研究用 CAD が用いられた．

3.2

CAD の検出能の再構成関数依存性

本研究に用いたのは，開発中のプロトタイプ CAD である．CAD の肺内結節自動検出アルゴリズムは次のとおりで3.1

肺がん CT 検診画像データベース

ある．
・肺組織のセグメンテーション，
・肺内組織構造物の低線量肺がん CT 検診には，4 列 MDCT 装置 (Asteion;

セグメンテーション，
・特徴量による初期候補陰影抽出（特Toshiba Medical Systems, Tokyo) が使用された．画像再構

徴量：体積，円形度，平均径，最大径，最大径に直交する

成関数には，fSTD（FC50；肺野標準用）と fSHARP（FC52；

最大径，胸壁と肺内結節の距離など），であり，さらに，ス64

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3 (2019)

解説

Fig. 3 (a) 再構成関数 fSMOOTH による画像再構成した肺がんCT 検診のCT 画像．(b) fSHARP/fSMOOTH によるMTFratioを用いて求めた計算画像．
(c) 再構成関数 fSHARP による再構成画像．(d) (b)と(c) のsubtraction 画像．(e) 肺結節を含む (a) の (- - -) 部分のプロファイルで，点（ ● ）は計算画像の，実線 (̶) はfSHARP による再構成画像の，点線 (- - -) はfSMOOTH による再構成画像のプロファイル．Window 設定は (a)–(c)でc/w＝−600/1000 HU．文献 10）Fig. 7より許諾転載

ライス厚 8 mm，再構成関数 fSTD の低線量 CT 検診の学習用

前章に示した精度検証 PSF を用いた MTF-ratio フィルタ

画像データセット60 例（研究に用いた画像データセット67

リング処理を実施した．ここで，式 (11) の MTF-ratio は，例とは別症例）を用いて検出能向上を図った．このプロト
タイプ CAD を用いて，fSTD および fSHARP により画像再構成

MTFratio (w)＝MTFSTD(w)/MTFSHARP(w)(14)

された肺がん CT 検診画像データセット 67 例について肺がであり，Fig. 1(a) に示した PSF より求めた MTFSTD(w) およん候補陰影の自動検出試験を行った．検出結果の FROC 曲

び MTFSHARP(w) を用いて式 (14) の計算を 2.3.1 項ケース1 の線を Fig. 4 の ● (fSTD) および 〇 (fSHARP) に示す．画像再処理方法で実施した．Fig. 5に fSHARP 画像をfSTD にMTF-ratio

構成関数 fSTD に対する CAD の検出能は，良好であったが，フィルタリング処理による画質変換を施した画像の一例を

fSHARP に対する CAD の検出能は，同レベルの擬陽性候補検

示す．subtraction 画像 (d) に示すとおり，提案法による出に対して，陽性検出能は大きく低下した結果となり，

fSTD 画像へと画質変換処理を行った CT 画像は，CT 装置に

CAD の性能に再構成関数依存性の存在が明らかになった．

おいて，fSTD を用いて画像再構成された画像とよく一致していることが示された．

3.3 精度検証PSFを用いたMTF-ratioフィルタリング処理

以上の MTF-ratio フィルタリング処理を fSHARP による 67

前節において，CAD 性能の再構成関数依存性が示された

例の肺がん CT 検診画像データベースに実施し，FROC 曲線

ため，性能の顕著な低下を示した fSHARP による再構成画像を求めた．Fig. 4 の-△ -(MTF-ratio) に示すとおり，fSHARPから成る67 例の肺がん CT 検診画像データベースに対して，に対して提案法による画質変換の結果は，fSTD の画像デー
65

医学物理 第 39 巻 第 3 号

タベースとよく一致した FROC カーブとなった．提案法

CT 装置でそれぞれの再構成関数の PSF を測定することでを用いることにより，CAD に適した画像再構成関数の画可能である．また，ある施設の検診撮影・再構成条件によ質に変換可能であることが検証された．
4．ま

と

め

る CT 画像で，CAD が期待される性能を発揮することができない場合に，CAD が十分な性能を得る CT 画像へ画質変換を行い CAD による自動検出を行うことにより，施設の検本稿では，3D-PSF の応用法のうち，CT 画像の画質変

診条件を変更することなく，十分な性能を発揮することが換法について解説した．CT 装置で測定して求めた PSF を可能になることも示した．このことは，特定 CT 装置メー

用いて特定の再構成関数による CT 画像の画質を，別の CT

カーの特定再構成条件に限定されることなく，CAD が十装置の別の再構成関数によるCT 画像に変換することが可能

分な性能を示す可能性を意味し，CAD のロバスト化のたであることを示した．この CT 装置間の画質変換は，2 台のめの技術として，CAD の普及のために役立つことを期待している．また，本方法は，胸部 CT 画像を用いた肺気腫の定量指標のための解析ソフトに指摘されている画質依存性 26）に対する標準化のための方法 27）としても利用されることが期待される．
なお，前号の連載 (2) において触れた肺内小結節シミュ
レーションにおける off-set≠0 の考慮に関する研究については，紙面の都合により，次号にて紹介させて頂く．
謝辞
本稿で紹介した研究において，CT 検診画像データベースの使用に際して，信州大学名誉教授（元 JA 長野厚生連
安曇総合病院院長）曽根脩輔先生より多大なるご協力を賜りました．ここに改めて厚く御礼申し上げます．
参考文献

Fig. 4fSTD（ ● ）とfSHARP は，それぞれの関数による再構成画
像のFROC 曲線． △ は，MTFratio(fSTD/fSHARP) によるフィルター画像の CADによる検出結果の FROC 曲線．MTFratio で画質変換したCT 検診画像データベースのFROC
は，fSTD の画像データベースのFROC 線とよく一致する結果を得た．文献 12）Fig. 7より改変許諾転載

1） Polacin A, Kalender WA, Brink J, et al.: Measurement ofslice sensitivity proﬁles in spiral CT. Med. Phys. 21: 133–
140, 1994
2） 和田真一，堅田 勉，前多一雄：ヘリカルスキャンによる3 次
元表示画像ゆがみの評価．日医放会誌 56(8): 588–594, 1996
3） 和田真一：CT 装置の空間分解能が上顎洞骨壁肥厚所見に与える影響．新大医保紀要 7: 347–355, 2001

Fig. 5 (a) 再構成関数 fSTD で画像再構成したCT 画像 12）．(b) 再構成関数 fSHARP で画像再構成したCT 画像．(c)MTFratio(fSTD/fSHARP) による
MTFフィルターにより画質変換して得た画像．(d) (c)と(b) の subtraction 画像．Window 設定は (a)–(c) でc/w＝−600/1000 HU．文献 12）Fig. 5より許諾転載

66

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3 (2019)4） Okubo M, Wada S, Saito M: Validation of the bulrring ofa small object on CT images calculated on the basis of thethree-dimensional spatial resolution. Jpn. J. Med. Phys.
25: 132–140, 2005
5） 和田真一：CT 画像 3D-PSF の胸部 CT-CADのQA への応用 (1)―ヘリカル CT 画像と 3D-PSF シミュレーション―．医学物
理 39: 29–34, 20196） Ohkubo M, Wada S, Matsumoto T, et al.: An effective
method to verify line and point spread function measured incomputed tomography. Med. Phys. 33: 2757–2764, 2006
7） Ohkubo M, Wada S, Ida S, et al.: Determination of point
spread function in computed tomography accompaniedwith veriﬁcation. Med. Phys. 36: 2089–2097, 20098） 和田真一，大久保真樹，成田啓廣，他：CT 画像 3D-PSF の
胸 部 CT-CAD の QA へ の 応 用 (2)―CT 画 像 3D-PSF 応 用 とPSF 測定精度検証―．医学物理 39: 42–49, 20199） Ohkubo M, Wada S, Kunii M, et al.: Imaging of small
spherical structures in CT: Simulation study using measured point spread function. Med. Biol. Eng. Comput. 46:
273–282, 2008
10） Ohkubo M, Wada S, Kayugawa A, et al.: Image ﬁltering
as an alternative to the application of a different reconstruction kernel in CT imaging: Feasibility study in lungcancer screening. Med. Phys. 38: 3915–3923, 201111） 粥川啓廣，大久保真樹，和田真一，他：SSP を用いた CT 画
像の体軸方向空間分解能変換．医学物理 30: 3–9, 201012） Ohkubo M, Narita A, Wada S, et al.: Image ﬁltering tocomputer-aided detection robust to image reconstruction
kernel choice in lung, cancer. Med. Phys. 43: 4098–4105,
201613） Yamada Y, Jinzaki M, Hosokawa T, et al.: Dose reduction
in chest CT: Comparison of the adaptive iterative dose reduction 3D, adaptive iterative dose reduction, and ﬁltered
back projection reconstruction techniques. Eur. J. Radiol.
81: 4185–4195, 201214） Grefﬁer J, Frandon J, Larbi A, et al: CT iterative reconstruction algorithms: A task-based image quality assessment. Eur. Radiol. doi:10.1007/s00330-019-06359-6, 201915） Afadzi M, Lysvik EK, Andersen HK, et al.: Ultra-low dosechest computer tomography: Effect of iterative reconstruction levels on image quality. Eur. J. Radiol. 114: 62–
68, 2019

著者紹介
和田 真一（わだ・しんいち）（現職名）新潟大学非常勤講師，新潟大学教育支援員（専門分野）医学物理学
東京理科大学理学部第 I 部物理学科卒業後，日本歯科大学新潟歯学部歯科放射線学教室を経て 2001 年 4 月より新潟大学医学部保健学科教授．大学院保健学研究科教授．2018 年 3 月定年退職．新潟大学名誉教授．日本医学物理学会名誉会員（第 66 号）．博士（歯
学）．

大久保

真樹（おおくぼ・まさき）（現職名）新潟大学医学部保健学科・大学院保健学研究科（教授）
博士（医学）．

成田

啓廣（なりた・あきひろ）

解説16） Geyer LL, Schoepf UJ, Meinel JW, et al.: State of the art:
Iterative CT reconstruction techniques. Radiology 276:
339–357, 201517） Lee NK, Kim S, Hong SB, et al.: Low-dose CT with theadaptive statistical iterative reconstruction V techniquein abdominel organ injury: Comparison with routine-dose
CT with ﬁlterd back projection. AJR 213: 1–8, 201918） Tatsugami F, Higaki T, Nakamura Y, et al.: Deep learning-baced restoration algorism for coronary CT angiography. Eur. Radiol. 29: 5322–5329, 201919） Akagi M, Nakamura Y, Higaki T, et al.: Deep learning reconstruction improves image quality of abdominal ultrahigh-resolurion CT. Eur. Radiol. 10.1007/s00330-019061170-3, 201920） Wildberger JE, Mahnked AH, Flohr T, et al.: Spatial domain image ﬁltering in computed tomography: Feasibility
study in pulmonary embolism. Eur. Radiol.13: 717–723,
200321） Reeves AP, Kostis WJ: Computer-aided diagnosis for lungcancer. Radiol. Clin. North Am. 38: 497–509, 2000
22） Li Q, Sone S, Doi K: Selective enhancement ﬁlters for
nodules vessels and airway walls in two-and three-dimensional CT scans. Med. Phys. 30: 2040–2051, 2003
23） Awai K, Murao K, Ozawa A, et al.: Pulmonary nodules atchest CT: Effect of computer-aided diagnosisʼs detection
performance. Radiology 230: 347–352, 2004
24） Kim JS, Kim JH, Cho G, et al: Automated detection of
pulmonary nodules on CT image: Effect of section thickness and reconstruction interval-initial results. Radiology
236: 295–299, 200525） Hwang J, Chung MJ, Bae Y. et al: Computer-aided detection of lung nodules: Inﬂuence of the image reconstruction kernel for computer-aided detection performance. J.
Comput. Assist Tomogr. 34: 31–34, 201026） Ley-Zaporozhan J, Ley S, Weinheimer O, et al.: Quanﬁtative analysis of emphysema in 3D using MDCT: Inﬂuenceof different reconstruction algorithme. Eur. J. Radiol. 65:
228–234, 200827） Gallardo-Estrella L, Lynch DA, Prokop M, et al.: Normalizing computed tomography data reconstructed with different ﬁlter kernels: Effect on emphysema quantiﬁcation.
Eur. Radiol. 26: 478–486, 2016

村尾

晃平（むらお・こうへい）

松本徹（まつもと・とおる）（現職名）国立情報学研究所 医療ビッグデータ研究センター（特任准教授）早稲田大学理工学部卒，東北大学工学研究科応用物理学専攻にて博士前期・後期課程修了．博士（工学）．学位取得後，富士通株
式会社を経て 2018 年 3 月より現職に至る．国立研究開発法人日本医療研究開発機構 (AMED) の「臨床研究等 ICT 基盤構築・人工知
能実装研究事業」での研究「医療ビッグデータ利活用を促進する
クラウド基盤・AI 画像解析に関する研究」に従事．

（現職名）千葉県勤労者医療協会放射線技術部顧問
日本医学物理学会名誉会員（第 45 号）．日本医学物理士会名誉会員（第 14 号）．博士（医学）．

（現職名）新潟大学医学部保健学科・大学院保健学研究科（助教）新潟大学医学部保健学科卒．同大学院保健学研究科博士前期・後期課程修了．2015 年 4 月より現職に至る．博士（保健学）．

67

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3: 68 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 3 号

受賞論文
2018 年度 RPT 誌土井賞（優秀論文賞）・MCA 表彰の報告
英語論文誌担当理事

川村愼二
JRC2019 において土井賞（優秀論文賞）受賞講演会が開催されました．今回の土井賞は 2018 年に発行された Vol. 11–1
号から 3 号と 2018 年 9 月 20 日までの Online First の対象論文 77 編の中から診断物理分野，核医学・MRI 分野，放射線治療・計測・防護分野の 3 つのカテゴリにおける最優秀論文が選考され表彰されました．また，2016 年に掲載された論文のうち，最も引用された上位 2 編の論文に MCA が授与されました．受賞された各分野の土井賞論文と MCA 論文は以下のとおりです．なお，土井賞受賞論文については論文内容の紹介記事を掲載いたします．
1.

土井賞（優秀論文賞）【診断物理分野】
論文名：Tilted-wire method for measuring resolution properties of CT images under extremely low-contrast andhigh-noise conditions
著

者：Chiaki Tominaga, Hiroki Azumi, Mitsunori Goto, Masaaki, Taura, Noriyasu Homma, Issei Mori

巻

号：Vol. 11(2): 125–137【MRI・核医学分野】
論文名：Computer-aided diagnosis with radiogenomics: Analysis of the relationship between genotype and morphological changes in brain magnetic resonance images
著者：Chiharu Kai, Yoshikazu Uchiyama, Junji Shiraishi, Hiroshi Fujita, Kunio Doi

巻

号：Vol. 11(3): 265–273【放射線治療・計測・防護分野】
論文名：Estimation of linear energy transfer distribution for broad-beam carbon-ion radiotherapy at the National
Institute of Radiological Sciences
著者：Nobuyuki Kanematsu, Naruhiro Matsufuji, Taku Inaniwa

巻号：Vol. 11(2): 242–247
2.

MCA(Most Citation Award)

論文名：Evaluation of X-ray doses and their corresponding biological effects on experimental animals in cone-beammicro-CT scans (R-mCT2)
著

者：Nobuyuki Miyahara, Toshiaki Kokubo, Yukihiro Hara, Ayuta Yamada, Takafumi Koike, Yoshinori Arai

巻

号：Vol. 9(1): 60–68

論文名：Dynamic chest radiography: ﬂat-panel detector (FPD) based functional X-ray imaging
著

者：Rie Tanaka

巻

号：Vol. 9(2): 139–153

68Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3: 69 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 3 号

論文紹介〈連載：RPT 誌特集〉

RPT 誌土井賞受賞論文
Title: Tilted-wire method to measure resolution properties of CT images at extremely low-contrast and highnoise conditions
Authors: Chiaki TOMINAGA, Hiroki AZUMI, Mitsunori
GOTO, Masaaki TAURA, Noriyasu HOMMA, Issei
MORI
Publish: 11(2): 125–137, 2018

タイトル：低コントラスト高ノイズ条件で CT 画像の解像

図1

力を測定する傾斜ワイヤ法について

傾斜ワイヤ法の概要図（元論文の図 1 と同じ図になります）

著者：富永千晶，安海弘樹，後藤光範，田浦将明，本間経康，森一生

を合算して一枚の超密サンプリングのワイヤ像とする．こ
れより MTF と信号量を得る．

X 線 CT 画像の画質評価方法は，視知覚試験と物理評価に

この傾斜ワイヤ法の精度を多様なコントラスト・雑音条分けられる．逐次近似再構成法 (iterative reconstruction, IR)

件で評価した．その結果，視認性不良のワイヤ像でも高精の画質評価においては，receiver operating characterristic

度の MTF が得られた．10 回程度のアンサンブル平均画像

curve (ROC) や alternative forced choice (AFC) などの視知を用いれば，ワイヤの存在自体が検出困難な状況でも MTF

覚試験では画質の改善は見られないという報告が多い．一

計測誤差は 5% 以内であった．

方，主に用いられる評価法は物理評価であり，modulation

この方法を用い，未踏であった視認性不良条件の MTF

transfer function (MTF) や noise power spectrum (NPS)

を複数の IR について調べた．その結果，どの IR でも視認などの測定に基づく detectability index1）により，IR 法で性が不良なほど MTF は悪化したが，詳細挙動はそれぞれ検出能が向上すると結論されるのが一般である．物理評価

異なっていた．また，IR の場合は信号量は必ずしも保存が視知覚試験から乖離してしまうのは，MTF 測定に問題量ではなく，微弱な信号量が IR で低減してしまう現象ががあると考えられる．検出能とは検出困難な被写体につい確認された．

て問うものであり，視知覚試験ではそうなっている．しか以上，視認性不良条件で MTF を得る方法を確立できた．

し IR の画像の MTF は，現況では検出容易な円柱など大構検出が容易でない被写体についての検出能指標評価が可能

造のエッジから求めていることから，検出困難な状況でのとなった．

MTF 測定が必要であると考える．その目的で我々は傾斜ワイヤ法という MTF 計測法を開発した．画像雑音に埋もれて視認困難（すなわち検出困難）なワイヤ像から正確な
MTF を得る方法である．また，MTF とともに画素値の積分でワイヤ像の信号量も求めた．
傾斜ワイヤ法の概要を図 1 に示す．体軸方法にやや傾斜したワイヤをスキャンして得た多数のスライスについて，

参考文献
1） Samei E, Richard S: Assessment of the dose reduction potential of a model-based iterative reconstruction algorithm using a task-based performance metrology. Med.
Phys. 42: 314–323, 2015
執筆者：富永千晶（千葉大学医学部附属病院）

正確なワイヤ位置を算出し，アラインメントする．それら

69Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3: 70–71 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 3 号

論文紹介〈連載：RPT 誌特集〉

RPT 誌土井賞受賞論文
Title: Computer-aided diagnosis with radiogenomics:
Analysis of the relationship between genotype andmorphological changes of the brain magnetic resonanceimagesAuthors: Chiharu KAI, Yoshikazu UCHIYAMA, Junji
SHIRAISHI, Hiroshi FUJITA, Kunio DOI
Publish: 11(3): 265–273, 2018

タイトル：Radiogenomics によるコンピュータ支援診断：
遺伝子型と MR 画像の形態学的変化の関係の分析
著者：甲斐千遥，内山良一，白石順二，藤田広志，土井邦夫

図1

画像検査と遺伝子検査を組み合わせた個別化医療

ポストゲノム時代に入り，遺伝子解析技術が飛躍的に進(APOE) 遺伝子型との関係を探索した．APOE 遺伝子は

1）

歩し，その解析コストが驚くべき速さで低下している ．

AD 関連遺伝子であり血液検査によって決定される．もしそのため，近い将来，遺伝子検査が臨床現場で日常的に行

病気の進行が個人の遺伝子型と関連があるならば，病気のわれている可能性が高いと予測できる．このような背景の形成過程と関連した画像特徴を同定することによって Ra-

もと，画像表現型を中心に進められてきた放射線医学の研

diogenomics を用いた病気の早期発見のための CAD シス

究に遺伝子型という新しい視点を加える ʻRadiogenomicsʼ

テムが開発できる可能性がある．

と呼ばれる研究領域が広がっている 2）〜7）．

われわれは公開データベースから，正常例，異常例の遺伝子や蛋白質のデータの語尾には-ome が付き，それMR 画像，およびそれらの APOE 遺伝子の情報を収集しぞれ genome, proteome と呼ばれ，それらの解析技術や解た．脳形態標準化処理を行ったのち，正常標準脳からの差析された後のデータの語尾には-omics が付き，それぞれを Z スコアによって表した．つぎに，遺伝子型に応じて，genomics, proteomics と 呼 ば れ る．よ っ て Radiomics と脳萎縮の程度に違いが見られる部位を視覚的評価で特定は，医用画像の解析技術およびこの解析技術によって得らし，その脳萎縮を定量評価した．

れたデータを指す用語である．特に，医用画像と遺伝子と本研究により，遺伝子型に応じて，脳萎縮が起きる部位の関係を探索する研究分野を Radiogenomics，医用画像や病態の形成過程が異なる傾向にあることが分かった．まと蛋白質との関係を探索する研究分野を Radioproteomics

た，定量評価の結果から画像特徴量に遺伝子型の情報を加と呼ぶ．遺伝子は約 2 万 5 千個あると言われているので，えることで診断精度が向上することを示した．よって，遺医用画像と遺伝子や蛋白質などの生体情報との関係を解析

伝子型による画像所見の違いをコンピュータで学習すれするためには，病変の大きさや濃度，形状，テクスチャなば，Radiogenomics を用いた病気の早期発見のための次

どの数百の高次元画像特徴量（Radiomics 特徴量）が必要

世代型の CAD システムを開発できる可能性がある．Ra-となる．そして本研究では，医用画像と遺伝子との関係を

diogenomics 研究が進み，臨床データ，画像データ，遺伝探索する Radiogenomics に焦点を当てた．医療は，存在

子データと病気の関係性が明らかになると，画像検査と遺診断，鑑別診断，治療の順に行われる．従来のコンピュー

伝子検査の役割を互いに尊重する新たな診断法の確立が期

タ支援診断（computer-aided diagnosis: 以下，CAD）は待される．病気の表現型のみに注目していた放射線医学に医用画像の情報を用いて，病変の検出や良悪性鑑別を行う

遺伝子という新しい視点が加わることで，放射線医学の発システムであり，存在診断，鑑別診断の部分を支援するシ展につながる可能性があると考えられる．

ステムであった．一方，Radiogenomics 研究は，画像特徴と遺伝子型との関係を分析し，病気の早期発見や，がんの遺伝的性質を推定して最適な治療法を提案するものである（図 1：紹介論文 Fig. 7 を転載）．本研究では，その中でもアルツハイマー型認知症（Alzheimerʼs Disease: 以下，AD）の脳萎縮における形態学的変化と Apolipoprotein E
70

参考文献
1） Hayden EC: Technology: The $1,000 genome. Nature
507(7492): 294–295, 2014
2） Lambin P, Rios-Velazquez E, Leijenaar R, et al.: Radiomics: Extracting more information from medical images
using advanced feature analysis. Eur. J. Cancer 48: 441–

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3 (2019)

446, 2012
3） Mazurowski MA: Radiogenomics: What it is and why it isimportant. J. Am. Coll. Radiol. 12: 862–866, 2015
4） Aerts HJ, Velazquez ER, Leijenaar R, et al.: Decoding
tumour phenotype by noninvasive imaging using a quantitative radiomics approach. Nat. Commun. 5: 4006, 20145） Gillies RJ, Kinahan PE, Hricak H: Radiomics: Images are
more than pictures, they are data. Radiology 278(2): 563–
577, 2016

論文紹介

6） Parekh V, Jacobs MA: Radiomics: A new application fromestablished techniques. Expert. Rev. Precis. Med. Drug.
Dev. 1: 207–226, 20167） Lee G, Lee HY, Park H, et al.: Radiomics and its emerging role in lung cancer research, imaging biomarkers andclinical management: State of the art. Eur. J. Cancer 86:
297–307, 2017
執筆者：甲斐千遥（コニカミノルタ株式会社）71

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3: 72 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 3 号

論文紹介〈連載：RPT 誌特集〉

RPT 誌土井賞受賞論文
Title: Estimation of linear energy transfer distribution
for broad-beam carbon-ion raiotherapy at the National
Institute of Radiological Sciences, Japan
Authors: Nobuyuki KANEMATSU, Naruhiro MATSUFUJI, Taku INANIWA
Publish: 11(2): 242–247, 2018

タイトル：放射線医学総合研究所におけるブロードビーム炭素イオン線治療の線エネルギー付与の推定
著者：兼松伸幸，松藤成弘，稲庭 拓
放射線医学総合研究所では，個々の炭素イオン線治療患者に対して治療計画と治療結果とを照らし合わせることにより現在の治療の限界を理解し改善を図る後ろ向き研究が進められている．本論文 1）は炭素イオン線の線質に着目した治療計画解析のためのツール開発研究を報告したもの
で，その要旨を以下に述べる．
一般に炭素イオン線治療では生物効果比を加味した臨床
線量分布で治療計画を評価するが，そこでは生物効果比を左右する物理量である線エネルギー付与（の線量平均値，
以下同じ）が体内で大きく変化するという事実は無視している．本研究では，患者が受けたであろう線エネルギー付

図1

与分布を治療計画から導出する新たな手法を開発した．材料としては治療計画装置に加速エネルギーと拡大ブラッグ

膵がんの炭素イオン線治療例に対する (a) 治療計画時の臨床線量分布と (b) その計画から推定された線エネ
ルギー付与分布の図（赤色が高，紫色が低）

ピーク幅ごとに登録されたビームデータのすべてを用い，加速エネルギーごとに拡大ブラッグビークの内と外に分ける．

て生物効果比と線エネルギー付与の対応関係をプロット

主に国民や患者の負担により進められる医学研究や医療し，その相関を折れ線関係で定式化した．拡大ブラッグ

において，蓄積されていく貴重な臨床データを最大限有効

ピークの内外の弁別は，拡大ブラッグビーク幅ごとに閾値に利用することは研究所の責務であろう．この研究で開発を設定して生物効果比の値から一意的に判定することとしした治療計画解析ツールは，図 1 に示すように現在の臨床た．結果として，生物効果比から推定された線エネルギーでは扱わない線質情報の空間分布を治療計画データから数付与はオーバーキルが生じる拡大ブラッグピークの終端付

秒で取り出すものであり，これは今後の炭素イオン線治療

近を除いて真の線エネルギー付与と凡そ数 keV/μm 以内のの後ろ向き解析研究に大きく役立つと期待される．

誤差で一致した．これにより，放射線医学総合研究所の近年の 1,500 症例を対象として，治療計画データ中の物理線
量分布と臨床線量分布から半自動的に線エネルギー付与分
布が取得でき，線エネルギー付与を指標とする放射線生物学の豊富な知識を個々の患者に適用することが可能となる．腫瘍辺縁のオーバーキル領域への適用には限界がある
が，最も重要な腫瘍中心再発の解析には有効であり，炭素イオン線治療のさらなる最適化につながるものと期待され

72

参考文献
1） Kanematsu N, Matsufuji N, Inaniwa T: Estimation of linear energy transfer distribution for broad-beam carbon-ion raiotherapy at the National Institute of Radiological Sciences, Japan. Radiol. Phys. Technol. 11: 242–247,
2018. https://doi.org/10.1007/s12194-018-0444-7
執筆者：兼松伸幸（放射線医学総合研究所）

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3: 73–75 (2019)

医学物理 第 39 巻 第 3 号

施設紹介
名古屋大学医学部保健学科放射線技術学専攻・
大学院医学系研究科医療技術学専攻の紹介
2．学 部 教 育

1．沿革および組織
名古屋大学には 3 つのキャンパスがあり，医学部保健学

放射線技術科学専攻の入学定員は 40 名であり，内訳は科は大幸地区に単独キャンパスとして存在する．近隣には一般入試（前期日程）30 名，推薦入試 10 名となっている．

ナゴヤドームや大型ショッピングセンターもあり，休日や1 年次は専門教育科目と全学教育科目の両方を履修し，全イベント開催時は街が賑わう．今年 3 月にはキャンパス

学教育科目は東山キャンパスで授業を受ける．大幸地区とゲート，メインストリート，さらにはインターナショナルは地下鉄で 5 駅離れたメインキャンパスでの授業となり，レジデンス（留学生用宿舎）が整備され，小規模ではある

賑わいが感じられる一方でキャンパス間の移動に少し時間が利便性がよく国際色豊かなキャンパスである．明治 27がかかる．2 年次になると専門教育科目が占める割合が増年，愛知医科学校に看護婦養成所および産婆養成所の創設

え，大幸キャンパスでの授業が大半となる．課外活動もを祖とし，医療技術短期大学部を経て平成 9 年に名古屋大行ってほしいとの思いもあり，2 年次までの授業は比較的学医学部保健学科となった．したがって医療技術者教育にゆとりがある．一方，3 年次になると専門教育科目や学生おいて百年余りの歴史と伝統を有する．放射線技術科学専

実験が増え，レポートや試験勉強が大変である．3 年次秋

攻以外にも看護学，検査技術科学，理学療法学，作業療法

学期から各研究室に配属され，卒業研究がスタートする．

学の各専攻があり，国内では数少ない 5 専攻を有する保健ちなみに放射線技術科学専攻では大講座制を採用してお学科である．平成 14 年に大学院医学系研究科の下に看護り，講師以上の教員全員がそれぞれの研究室を運営してい学，医療技術学，リハビリテーション療法学の 3 専攻が設置され，大学院教育にも力を入れている．放射線技術科学専攻では例年 30% 程度の学部生が博士前期課程に進学し，2 年の大学院教育を経て病院や企業に就職する．博士後期課程に在籍する学生はほぼ全員が社会人であり，病院や企業で働きながら学位の修得を目指している．放射線技術科学専攻の教員は 16 名（本稿執筆時）在籍しており，医師4 名，放射線技師 6 名，理工系学部出身者 6 名と多様な教育歴を有する教員構成である．研究領域においても診断，
核医学，治療，防護の全領域をカバーする教員がそろって
いる．

写真 2

写真 1

名古屋大学大幸キャンパス
左が本館，正面が南館，右が体育館とインターナショ
ナルレジデンスである．背後にはナゴヤドームが見える．

名古屋大学大幸キャンパス
左から別館，東館，本館と並ぶ．

写真 3

学生実験の様子73

医学物理 第 39 巻 第 3 号

表1

主な専門教育科目

る．4 年次になると授業は少なくなり，臨床実習が大半を占めることになる．主に医学部附属病院で実習を行うが，附属病院は鶴舞キャンパスにあるので，これもキャンパス間の移動に時間がかかる．放射線治療に関する一部の実習は愛知県がんセンター中央病院で行っており，両病院の放射線技師の方々には大変お世話になっている．この場を借りてお礼申し上げる．
専門教育科目は人体構造機能学，医用電気工学，医用物理学などの専門基礎科目と，診断画像技術学，核医学検査
技術学，放射線治療技術学などの専門科目に分かれている（表 1）．1, 2 年次は専門基礎科目を中心に学び，3, 4 年次には専門科目が中心となる．詳しくは名古屋大学医学部保健学科ホームページ (http://www.met.nagoya-u.ac.jp/index.
html) を参照されたい．2015 年には，名古屋大学各学部でプロフィール動画を作成し公開している．YouTube で「名古屋大学保健学科」と検索すれば保健学科のプロフィー

ル動画が視聴可能なので，こちらもぜひご覧いただきた
い．

写真 4

医学部附属病院での測定の様子

3．大学院教育名古屋大学は指定国立大学法人であり，「世界屈指の研究大学」を目指している．保健学科の教員も大学院の所属

名古屋大学では英語教育にとても力を入れている．学部

であり，研究活動に非常に力を入れている．博士前期課程

を問わず入学直後に TOEFL ITP テストを受験し，試験結の学生は 1 学年あたり約 10 名であり，ほとんどが一般学

果に応じて全学生がランク分けされる．点数が低いと通常生である．研究はもちろんのこと学部授業，特に学生実験の授業に加えて，e-learning や追加の授業を受講する必要の TA（ティーチングアシスタント）として教育活動も経がある．成績が悪ければ単位を落とすこともある．授業に験することができる．当専攻では課程 2 年間で学会発表を出席してさえいれば，語学の単位は何とかなる時代に育っ

1 回は行うことを義務づけているが，多くの学生は複数回た筆者には，今の学生は本当に大変だと思うことも多い．

の発表を行い，海外での発表や英文投稿論文を書く学生もまた希望者には，「タイ保健医療体験入門研修」という保いる．また放射線医療の品質管理などに関する研究では，

健学科独自の短期海外留学プログラムも行っている．タイ

医学部附属病院で測定を行うこともある．放射線技師の国の大学病院，県レベル，地域レベルといった規模の異な方々と共同で測定を行うことになるので，学生にとって非る病院の見学や，マヒドン大学保健学科の学生との交流な

常に良い研究環境だと思っている（写真 4）．大学院におどを約 10 日間かけて行い海外経験を積んでいる．卒業後

いても短期の海外留学プログラムとして，韓国・延世大学の進路は，例年 30% が大学院進学，65% が医療機関へ就と研究交流会を行っている．延世大学は日本でいうところ

職，5% が企業へ就職となっている．医療機関は東海地方の慶応義塾大学のような位置づけらしい．筆者も延世大学の病院が主である．

で開催された研究交流会に参加したことがあるが，教員，
学生ともに非常にフレンドリーであり近年報じられている

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Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3 (2019)

施設紹介

ような日韓問題は全く感じられない．学生同士のコミュニ講義がないこともあり北海道など遠方の病院に勤めている

ケーションは英語である．名古屋大学の学生も延世大学の学生も在籍している．日中は勤務をこなしながら，夕方以

学生も最初は不安げであるが，一たび杯を酌み交わすと饒降や休日に研究と論文執筆を行い，学位取得を目指してい舌になり非常に頼もしく感じる．大学院修了後の進路はる．

70% が医療機関への就職，30% が企業への就職となっている．学部卒業生よりも企業へ就職する割合が高く，近年はその傾向がさらに強まっているように感じられる．

4．終 わ り に名古屋大学は東海地方の拠点大学であり，毎年優秀な学2019 年度より遅ればせながら名古屋大学大学院にも医生が入学する．その能力をさらに伸ばし，医療の現場へ優学物理士コースが設立された．博士前期課程のみのコース

秀な診療放射線技師を輩出できるよう，今後とも微力ながであるが，医学物理士認定機構の認定を目指している．こら貢献していきたいと考えている．最後に，名古屋大学にれまでにも本校から医学物理士試験に合格した大学院生・

おいて診療放射線技師教育ならびに医学物理教育に長年貢修了生は数多くいるが，より充実した医学物理教育を行っ献され，筆者を現職に導いてくれた故・田伏勝義名誉教授ていきたい．

のご冥福をお祈りする．

博士後期課程は社会人特別選抜の学生ばかりである．東（文責：小森雅孝，小口宏）

海地方の病院や企業に勤めている学生が大半を占めるが，

75

編

集

後

記

本号には，名誉会員の和田真一先生らによる教育委員会企画連載の 3 回目，昨年に引き続き Radiological Physics and Technology (RPT) 誌における土井賞
受賞論文紹介，そして施設紹介記事を掲載いたしました．ご多用中にもかかわらずご執筆いただきました先生方に感謝申し上げます．さて，RPT 誌に関わる記事の背景としまして IF 獲得支援という趣旨がございます．そこでは，同誌の最新記事がどれだけほかの IF 付雑誌にて引用されるかが問われます．
この場をお借りしまして，会員の皆さまのご協力をお願い申し上げます．最後に，消費税が増税となりましたが，販売しております本誌冊子の定価は2,000 円（会員 1,800 円），これまでどおりとなりました．最新の情報につきましては本学会ウェブサイトにてご確認お願いいたします．
（編集委員長Japanese Journal of Medical Physics

医学長谷川智之）

物理

Editorial Board
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M. Akimoto
F. ArakiN. Kanematsu
R. Kohno
S. SatoS. Sugimoto
Y. Takahashi
A. Nohtomi
M. Hashimoto
T. Fujisaki
T. Magome
N. Matsufuji
S. Minohara
T. Yamamoto
H. Watabe

編集委員長
長谷川智之（北里大学）
編集委員
秋元 麻未（倉敷中央病院）
荒木不次男（熊本大学）
兼松 伸幸（放射線医学総合研究所）
河野 良介（放射線医学総合研究所）
佐藤 清香（エレクタ（株））
杉本
聡（順天堂大学）
高橋豊（大阪大学）
納冨 昭弘（九州大学）
橋本 成世（北里大学）
藤崎 達也（茨城県立医療大学）
馬込 大貴（駒澤大学）
松藤 成弘（放射線医学総合研究所）
蓑原 伸一（神奈川県立がんセンター）山本
徹（北海道大学）
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ISSN: 1345–5354

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Japanese Journal of Medical Physics [JJMP] is publishedfour times per annual volume by the Japan Society of
Medical Physics.

本誌は年 1 巻とし，1 号，2 号，3 号及び 4 号として発行します．

JJMP is indexed in Index Medicus and MEDLINE on the
MEDLARS system.

本 誌 の 研 究 論 文，資 料，特 集 の レ ポ ー ト 等 は
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Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3: 40–40 (2019)賛

Jpn. J. Med. Phys. Vol. 39 No. 3 (2019)

助

会

員

名

エ

レ

ク

タ

株

式

会

社

東 洋 メ デ ィ ッ ク 株 式 会 社

株

式

会

社

応

用

技

研

長 瀬 ラ ン ダ ウ ア 株 式 会 社

加速器エンジニアリング株式会社

株

住 友 重 機 械 工 業 株 式 会 社

ユーロメディテック株式会社

株 式 会 社 千 代 田 テ ク ノ ル

公益社団法人

株 式 会 社 通 商 産 業 研 究 社

式

会

社

日

立

製

作

所

日本生体医工学会

Japanese Journal of Medical Physics
目次〈連載：教育委員会企画〉
解説CT 画像 3D-PSF の胸部 CT-CAD の QA への応用
(3) 3D-PSF の応用 1. CT 画像の空間分解能特性変換と標準化
徹 ....................................

61

平成 30 年度 RPT 誌土井賞（優秀論文賞）・MCA 表彰の報告
川村愼二 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

68

和田真一，大久保真樹，成田啓廣，村尾晃平，松本〈連載：RPT 誌特集〉

論文紹介

RPT 誌土井賞受賞論文：低コントラスト高ノイズ条件で CT 画像の解像力を測定する傾斜ワイヤ法について
富永千晶，安海弘樹，後藤光範，田浦将明，本間経康，森一生 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

69

RPT 誌土井賞受賞論文：Radiogenomics によるコンピュータ支援診断：
遺伝子型と MR 画像の形態学的変化の関係の分析
甲斐千遥，内山良一，白石順二，藤田広志，土井邦夫. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

70

RPT 誌土井賞受賞論文：放射線医学総合研究所におけるブロードビーム
炭素イオン線治療の線エネルギー付与の推定
拓 ................................................................

72

名古屋大学医学部保健学科放射線技術学専攻・大学院医学系研究科医療技術学専攻の紹介
小森雅孝，小口 宏 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

73

編集後記 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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兼松伸幸，松藤成弘，稲庭

施設紹介【複写される方へ】
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医学物理

第39巻

定価 2,000円

第3号

令和元年10月31日発行 公益社団法人 日本医学物理学会 東京都新宿区山吹町358-5
平成 2 年 6 月11日第 4 種郵便物認可（株）国際文献社内