【産業競争力懇談会 ２０２１年度 プロジェクト 最終報告】【医療分野における色彩の標準化と社会実装】

２０２２年２月１０日

【エクゼクティブサマリ】
１．本プロジェクトの基本的な考え方
本プロジェクトは医療分野における画像を用いた診療、診断を対象に、その際用いる画像の色彩を標準化し社会実装を行うことを目的とする。
また、一般社団法人メディカルイノベーションコンソーシアムにおいて医療分野における色彩の標準化活動が、ITU（国際電気通信連合）に対し行われているが、決議され勧告を受けた際、実運用上問題のないシステムの構築が必要である。
本プロジェクトでは、医療現場での実際の意見を取り入れ、システム構築における技術的課題の抽出と解決策の立案、実証を行う。
２．検討の視点と範囲
2-1. 背景新型コロナウィルスの感染拡大は大きなライフスタイルの変化をもたらし、これにより様々な社会課題が顕在化された。

医療分野においては、医療面接による診察が主たる方法であったが、コロナウィルス感染拡大は日常の医療面接すら困難なものとした。 府省でのオンライン診療に対する規制緩和もあり、登録医療機関は飛躍的に増加しつつある。
オンライン診療では、様々な機器を介する患者の画像を通して、いわば間接的な視診により判断することになる。ところが現状では、オンライン診療に導入されている画像は、機器特性の違いや、撮影される環境光の違いなどの諸条件により、同じ対象を撮影した画像であっても厳密には異なる色彩の画像となりうることが避けられず、常に統一化された色彩情報を伝えているとは言えないのが実態である。またこの問題はオンライン診療に止まることなく、今後広まるであろう画像情報を用いたＡＩ診断の精度をも低下させるものとなりうる。
従って、オンライン医療に関して現在確立されつつあるネットワークにおいては、このシステムを機能させるための“標準化された色”という共通言語を設ける必要がある。
2-2.

検討範囲

本プロジェクトでは、医療分野に於ける診断で特に色彩が重要だとされる「病理診断」と「耳鼻咽喉科」・「皮膚科」における診断でのプロセス構築における技術的な課題抽出と解決策の立案、実証を行う。
検討課題（抜粋）
・病理診断・耳鼻咽喉科・皮膚科診療に求められる色再現性の確認
・標準化項目の検討（撮像機器・通信・画像処理・表示機器）
・撮影環境光の制約条件検討
・色校正方法の検討
・機器校正のルール化と組織作りi2-3. システム概要とユースケース
現在の撮影機器はスタンダードな色空間に対応した出力が行われる設計になっているが、各社各様の絵づくりが存在するため、同じ検体を撮影しても同じ色彩とならないのが実態である、本プロジェクトでは現行機器を流用し、かつ統一化された色を実現する為、以下のシステムを構築する検討を実施している。また、本システムは病理診断/耳鼻咽喉科/皮膚科の何れでも流用可能なシステムとするが、各領域で拠点病院⇔その他病院、拠点病院⇔患者、その他病院⇔患者など、様々なユースケースを想定し、各々のユースケース毎に必要となる光源をも含めた標準化項目(色票/アルゴリズム/標準条件)の検討を進める。

３．検討結果と課題
3-1．較正基準全般
標準化のための較正基準は、①色の基準となる色票、②色票に基づき色彩を補正するアルゴリズム、③画像を撮影する為の標準条件である。

具体的な対象領域毎に必要となる色情報や精度が異なるため、本プロジェクトで医師の視点に基づいた妥当性を検証し決定する。
3-2. 病理診断領域での較正基準の妥当性
病理診断分野では、細胞組織の視認性を向上させるために多様な染色を行っている。最も基本的に用いられる He(Hematoxylin-Eosin)染色に関しては、対象染料に準じた色票を試作し、これを用いることにより補正精度が向上されることが確認された。今後がん診断に欠かせない DAB(3, 3-Diaminobenzidine)染色など、その他の主要染色に対する色開発を継続し対象領域の拡大を図っていく。
3-3．耳鼻咽喉領域での較正基準の妥当性
耳鼻科領域での遠隔診療を実現するために、民生品の Ear scope 等を使用したオンライン診療の評価を進めており、外耳道の色に合わせ込んだ色票を使用することで、補正精度が向上されることが確認された。しかし、Ear scope の LED 光源が極めて強いため色票表面での反射影響が大きく、色票を正確に撮影できない問題が発生した。色票表面の反射防止対策及び、色票の形状を工夫することにより問題を解決、現在より正確な撮影を可能とするよう対策を継続している。
ii

3-4. 明らかになった課題
病理診断及び、耳鼻咽喉科領域での検証に於いて、光源影響により色補正が困難となるケースが確認された。光源条件や撮影方法に関する制約条件を設定する必要があり、本プロジェクト内で継続して協議を進めて行く。
４．標準化に関する進捗
標準化は、オブザーバー参加の㈳メディカルイノベーションコンソーシアムを中心に、㈳情報通信技術委員会内で、ITU への寄稿文書内容について検討を実施、本年度文書提出にむけ継続して準備を進める。
５．競争力強化のための提言と施策
オンライン診療、ＡＩ診断が今後普及する中でこれらに用いられる画像に関して色彩の標準化は必要となると想定している。

現在医療情報の活用に関しては、先進的な取り組みが海外において行われており、日本もそれに追従している状況である。
但し、今後ビックデータの活用、及びＡＩによる医療診断に目を向けた場合、色彩の表示の違いが大きな問題となる可能性がある。 海外においても単独企業でのカラーキャリブレーションを行う事例は見られるが、メーカーを超えた統一的なキャリブレーションを検討している事例は見受けられない。そのために今回の検討範囲に対し統一されたカラ-マネジメン
トシステム(画像校正方法、色彩規格、認証システム)を制定するとともに、必要な法規制(ルール化)ないしガイドライン等に関する政府提言を行うこととする。ＣＯＣＮで本取り組みを行うことにより、海外に先んじたデータ共通化を図り、またその手法を国際的に標準化することにより国内医療機関をはじめ、機器･情報通信メーカーの競争力となることを期待する。
６．来年度に向けた検討上の課題と展開
6-1.検討上の課題
標準化項目、システム概要を決定したが、これが真に医療現場での診察に資するものであるかの確認が最も重要であると考える。そのために各医療領域で実際に画像を使用する医師に、色彩統一の妥当性を確認して頂く。また皮膚科診療を含め、医療分野に於いて本システムが適合できる範疇を拡大すべく更なる検討を行う。
本活動を国内で実装するための課題は、①国内での実装を推進できる体制づくり②標準化によるベネフィットの把握③国内法令への働きかけである。来年度以降も継続して本プロジェクト内で検討を進めて行く。
iii

6-2.府省への提言及び産学官の役割について標準化に向けた推進体制構築にあたり、各省庁と産業界が一体となった活動推進が必要となる。産業界はモデルケースの具体化や技術改善に関して主体的な活動を行い、各省庁からは標準化推進に向けた政策的な支援を頂く。
産業界：モデルケース、技術改善

総務省：情報連携基盤の構築に向けた支援、指導
国内標準化に対する支援、指導

厚生労働省：医療機器判断に対するご指導、医療保険に関する政策支援、指導

経済産業省：色彩標準化の医療機器への影響調査
安全性に関する調査、支援

内閣府：内閣府で進められているデータベースに対する色彩標準化の協議

７．その他
新型コロナウィルスの感染拡大は医療以外のシーンでも、多くの変化をもたらしている。
一例として、従来は対面で行っていた化粧品や服飾販売も直販から通信販売に急速にシフトし始めており、現物色と画像上の色を正確に合わせるニーズが今後生まれると想定している。
本プロジェクトでの色彩標準化は、今後多くのシーンで活用できる技術である。
しかしながら、医療分野での標準化に関しては各府省の協力が特に必須であるため COCN のプロジェクトテーマとしてはこの分野に集中し社会実装を目指す。

以上iv

【目 次】

1. 目次
2. プロジェクトメンバー
3. 本文
1. 本プロジェクトの背景
2. 本プロジェクトの目的
3. 本プロジェクトの進め方
4. 現状の課題
4-1. 医療現場の課題
4-2. システムの全体概要
5. 本プロジェクトの進捗
5-1．較正基準全般（色基準及び補正アルゴリズム）
5-2．病理診断分野
5-3．耳鼻咽喉分野
5-4．国際標準化
6. 最終報告書に向けた検討上の課題と展開と対応
6-1. 新たな課題
6-1-1. 医療機器としての考え方
6-1-2. 遠隔診療の類型
6-2. 来年度の重点課題
6-2-1. 医療の標準色の検討
6-2-2. 光源スペクトルに対応した色票の検討
6-2-3. ロードマップ
6-2-4. 府省連携１

【プロジェクトメンバー】（メンバー）
大日本印刷株式会社

中村 典永（リーダー）
堀田 豪
西澤 麻純
梶村 陽一
荻野 芳彦
前田 晃宏

株式会社三菱総合研究所

斉藤 卓也
倉渕 瑶子
福田 健釜澤 史明
荒幡 豪哉

キヤノン株式会社

山崎 啓介
古川 靖之

国立大学法人東京工業大学

田中 正行

産業技術総合研究所

蔀

ソニーグループ株式会社

澁谷 昇洋司（オブザーバー）
一般社団法人メディカルイノベーションコンソーシアム
千葉 敏雄
天羽 優太
宮﨑 拓規
（ＣＯＣＮ）
実行委員

担当企画小委員
副事務局長
企画小委員

国立学校法人東京農工大学

宮浦 千里

ソニーグループ株式会社

島田 啓一郎

大日本印刷株式会社

中村 典永

株式会社日立製作所

菊地 達朗

日本電気株式会社

武田 安司

株式会社東芝五日市 敦

トヨタ自動車株式会社

佐藤 桂樹

株式会社地球快適化インスティテュート
岩田 一
三菱電機株式会社

金枝上 敦史富士通株式会社

大久保 進之介

ＥＮＥＯＳ株式会社

中山 慶祐
２

【本 文】
1. 本プロジェクトの背景
新型コロナウィルスの感染拡大は大きなライフスタイルの変化をもたらし、これにより様々な社会課題が顕在化された。 医療分野においては、医療面接による診察が主たる方法であったが、コロナウィルス感染拡大は日常の医療面接すら困難なものとした。 府省でのオンライン診療に対する規制緩和もあり、登録医療機関は飛躍的に増加しつつある。
オンライン診療では、様々な機器を介する患者の画像を通して、いわば間接的な視診により判断することになる。ところが現状では、オンライン診療に導入されている画像は、機器特性の違いや、撮影される環境光の違いなどの諸条件により、同じ対象を撮影した画像であっても厳密には異なる色彩の画像となりうることが避けられず、常に統一化された色彩情報を伝えているとは言えないのが実態である。またこの問題はオンライン診療に止まることなく、今後広まるであろう画像情報を用いたＡＩ診断の精度をも低下させるものとなりうる。
従って、オンライン医療に関して現在確立されつつあるネットワークにおいては、このシステムを機能させるための“標準化された色”という共通言語を設ける必要がある。
2. 本プロジェクトの目的
現行の医療画像システムは、各社がこれまで開発・展開してきた画像機器/装置の個々の色彩表現特性に依存するものであり、色彩表現はいまだ統一性・一貫性を欠くものになっている。そこ
で目標は、まず、かかる医療画像が呈示する色彩情報の共通言語を構築し、それを基に、画像を介した日常診療時の妥当な医療判断を支援し、さらに先端的医療も含めたデジタル・ネットワー
ク医療、ひいては医療全体の進化をサポートすることにある。
画像の色彩情報に関しては、放送分野ですでに日本がフルスペックスーパーハイビジョンの ITU国際標準化に向けて主導的な役割を果たしてきた。 将来オンライン医療のグローバル化が進むと想定される中、これらの経験を活かし医療画像での色彩に関する、日本発信の国際標準規格としての勧告を受けることを視野に入れた活動を進めることを目的とする。
3. 本プロジェクトの進め方
医療という広い分野の中で、本プロジェクトではまず医療分野に於ける診断で特に色彩が重要だとされる「病理診断」「耳鼻咽喉科」「皮膚科」を対象として活動する。
第一に、アカデミアの協力を頂き、医療従事者のヒアリングを実施することにより、現状の医療現場での真の課題抽出を行なう。

第二に、課題に対する解決策を使う側の立場で考え、医療従事者が診断プロセスで使いやすいシステム構築の立案を行う。

第三に、簡易的に解決策を検証できる環境を構築しフィジビリティスタディに着手するとともに、標準化に向けたコンソーシアムの検討を行う。
これらは、実際の医療現場からのフィードバックを基に検討を行うとともに、学会等での発表を通じ社会実装に向けた周知活動を行うことで、医療分野における色彩の標準化を包含させるための活動としていく。
３

4.

現状の課題
4-1. 医療現場の課題

日本の医師数は統計からも少ないことは明らかであり※図１現在の新型コロナウィルス感染対策や高齢化の進展から、医療従事者の負担は増加の一途でるからこそ、オンラインによる遠隔診療や医療画像をデジタル化しデータベースとして活用することが求められている。
医療現場において医師による対面の診察の場合でも、診察をする場所の環境光は、太陽光や蛍光灯、あるいは LED 照明など様々なケースが考えられる。この場合、厳密には患者の皮膚などの色彩は異なっているが、医師自身がその環境下にいるため、長年にわたる診察経験により、医師の視認している患者の色彩は、直感的に色彩の補正が行われ、正しい診断がなされる。
しかし、医師の目ではなくカメラ越しに患者の姿を確認する場合は、患者がいる環境やカメラ自体の特性を正確に把握することが困難であるケースが存在する。 また、病理診断のケースでは、病理医が診断用に使用する特定の機器を扱う限りにおいては問題無いが、デジタル化の進行により他病院で撮影された画像をオンラインで入手し診断するケースでは、機器の色彩の違いによる課題に直面するこが想定される。
図 1） 人口 1,000 人当たりの医師数比較

引用：
医療関連データの国際比較－OECD Health Statistics 2019－日本医師会総合政策研究機構

医療画像の色彩を統一したいという意見が、皮膚科、病理診断等の医療領域から昨今出てきている。 また本年度の中間報告を受けて行われた府省別懇談会でも本プロジェクトに対し、各府省様よりご出席の皆様から非常に好意的なご意見を頂いたが、本プロジェクトで提起する課題への認識を更に深めて頂くために、各府省・医師・産業界に対し具体的にどういうソリューションで解決するのかという提案を更にする必要があると感じている。
4-2. システムの全体概要
医療画像の色彩を統一する取り組みを、継続的に実施するためには、産業界の各企業のメリット／デメリットを理解し、Win-Win なシステムを構築する必要がある。 本プロジェクトで協議した結果として、各企業で持つノウハウ的な部分は尊重し既存の装置を流用、後で画像の色彩が補正できる仕組み創りを行う仕組みであれば、企業間でのコンフリクトのないシステムを作り出すことが可能と想定している※図２。
４

図２）システム全体像（現状とありたい姿）

５. 本プロジェクトの進捗精査の結果、本プロジェクトでの検討内容と構築すべきエコシステムの要素は以下となった。
1.較正基準：各機器の色彩を定量的に精度判定するための色基準の決定
2.撮像機器：共通Ｒａｗデータを保持する機器の共通化
3.画像処理：校正アルゴリズム、データフォーマットの明確化
4.表示機器：スマートフォン・ＰＣ・ディスプレイ単位での色彩規格の決定
5.認証：1～4 項の精度を担保するための機器認証の検討

6.認証：1～4 項の精度を維持管理するための保守方法の検討

7.法規制 ：カラーマネジメントによる正確な情報伝達をルール化するための法規制ガイドライン等の検討
本プロジェクトでの進捗は以下の通りである。
5-1.較正基準全般（色基準及び補正アルゴリズム）
校正基準を考えるうえで、撮影機器及び光の色への影響を測定した。
測定条件は、カメラを CanonEosX7（忠実設定）と iPhoneXR（通常設定）。照明条件をＬＥＤ照明で暖色光(2810K)と白色光(6194K)として、人体模型を被写体とし、汎用的な色票を人体模型と同条件で撮影し、色基準となる色票の値の変化量を元に、ＤＮＰの色補正アルゴリズムを使用し画像の色補正を実施した。
５

補正前の画像を確認すると、背景及び人体模型の肌色が全く異なっていることが分かる。※図３
これを色補正した結果では※図４ 補正前と比較し大幅に色が近似できることが確認される。
図３）補正前の撮影画像

図４）補正後の撮影画像

次に、この色の違いを人体模型の右胸部のポイント（白○部）で比較を行なう、比較方法としては色差⊿Ｅを指標として定量的な判断を行った。※図５図５）補正前後の⊿Ｅ比較補正により、同一機種間の⊿Ｅは大幅に改善されているが、カメラ間では⊿Ｅの改善が十分でないことが確認される。 これは色の補正処理が色票の基準色を元に行っていることが影響していることに起因する。今回使用した汎用色票には人体模型に近似した肌色が無く、肌色の補正精度が十分に得られていない。
次に、人体模型の肌色に近似した色を配色した改善色票を作成し補正精度が改善されるか検証を行った画像※図６とその際ので⊿Ｅの比較結果※図７を以下に示す。

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図５）汎用チャートでの補正

図６）改善チャートでの補正

図７）改善チャートでの⊿Ｅ比較（⊿E の比較方法）

改善色票の新たな基準色とした肌色は、色再現評価用標準物体色色分光データベース(SOCS)を元に設計を行った。 結果として補正前画像⊿Ｅ：最大 44 に対し、汎用色票では⊿Ｅ：最大18 であったものが、改善色票で⊿Ｅ：最大 4 と大幅に精度が向上することが確認された。 この評価結果から、色票を対象物の色に近似した色配色を行うことで補正精度が向上されることから、今後色補正を行うシーンに応じた色票の設計をすることにより適切な補正が実現できることが示唆された。
5-2.病理診断分野
病理診断の分野では、慶應義塾大学 病理学教室のご協力を得て実際の病理診断での色彩の課題抽出を行なった。病理診断の標本はブロックの作製（固定～切出～脱脂）とプレパラートの作製（薄切～染色～封入）という大きく二つの工程に分かれるが、その過程での切削厚、染色は検体の色に大きく影響を与え、かつ病院の手順や設備により標本の出来栄え(色)が異なることが現状は避けられない実態がある。またその検体を医師が観察・デジタル画像を撮影する装置も顕微鏡や WSI(Whole sliding imaging)と多様である。
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病理診断は恒常的に病理医不足しており、現在急速にデジタル化が進展しているが、その撮影装置から得られる画像の違いは、今後のＤＢの運用さらにはＤＢを活用したＡＩ診断に大きな影響を与える可能性がある。この撮影装置間の色を統一することにより、ＤＢ／ＡＩへの影響を少なくすると共に、上流工程である標本作製プロセスの色のバラつきを定量的に判断する材料となることから、まず撮像装置の色統一をすることが重要であることが確認された。
図８）ガラス標本（検体）の撮影機器と色の違い

現在、検体は WSI でデジタル画像を撮影し一次診断を行う。要観察部に対しては更に高倍率で観察が可能な顕微鏡を用いて診断を行うプロセス図が主流となっている。
装置メーカー各社の WSI を用いて色彩の違いの定量評価を⊿Ｅを用いて行った。
測定は顕微鏡及び WSI で観察可能な、スライドガラスタイプの色票、ITU-Bt.709 相当の色票とグレー11 階調の色票を用いて測定を実施した。※図７
図９）測定用チャートとBt709 チャートの色域

図１０）補正前後の撮影画像比較
補正前

補正後

NZ#1
NZ#2
UFS
measured value８測定は慶應義塾大学が保有する WSI、浜松ホトニクス製 Nanozoomer２台(NZ#1/NZ#2)と Philips
社製 UFS１台の合計３台を用いて比較を実施した。補正前は⊿Ｅが最大 35 と大きい※図１１、補正後は⊿Ｅが最大６と大幅に改善することが確認された※図１２。
図１１）補正前の⊿Ｅ比較

図１２）補正後の⊿Ｅ比較

5-1 項と同様に、病理検体に関しても対象となる検体の色を色票の配色に反映することで補正精度の向上は更に実現可能なことが示唆され、今後導入が進むと想定されるＡＩ診断の精度向上にも寄与する可能性がある。

更に今後は、検体の色を正確に把握することにより、色票の設計改善を進める必要がある。
図１３）色補正による AI 診断精度の向上

5-3.耳鼻咽喉分野
耳鼻咽喉科領域においては視診から多くの情報を得て、診断の重要な判断要素としている。耳鼻咽喉科の場合、医療機器である耳鼻科用内視鏡などを用いて画像撮影することが避けられない。
しかし本活動の背景である新型コロナウィルスの感染拡大によるオンライン診療という視点で考えた場合、一般家庭で通常のカメラでの撮影は不可能であるため、耳鼻科領域での遠隔診療を実現するために、民生品の Ear scope 等を使用したオンライン診療を検討する必要がある。
しかし、安価な Ear scope は機種により画質が大きくことなること、外耳道での撮影条件により色が安定しないという課題がある。本課題に対して、耳鼻科用の専用チャートの製作と画像補
正アルゴリズムの改善により安定した品質の画像を提供することを進めている。
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Ear scope で外耳道を撮影した場合、病理診断等と比べ極端な色の違いが発生していることが確認できたため、5-1 項と同様に外耳道の色を測定し改善色票を作成し補正を実施した。
図１４）医療用内視鏡で撮影した外耳道と改善チャート（Φ10mm）図１５）Ear Scope 画像の改善チャートでの補正前後比較

補正前で大幅に色彩が異なる外耳道も、補正後は医療用内視鏡と同等の色調になり、且つ機種間の色の差が大幅に改善された。

しかし鼓膜の色調が機種間で大幅に異なる、これは外耳道内での光反射影響による輝度調整が不足していることが影響していた。輝度調整の不足は単にアルゴリズムでの問題ではなく、Ear scope で色票を撮影する際、Ear scope の焦点深度の問題から至近距離で撮影をする必要があります。 この影響で LED 光源の輝度が大きくなり、色票表面での光反射が増加するため、画像がハレーションを起こしていることが確認された。

対策として色票のデザイン変更、反射対策等を実施することにより、大幅に色差が改善することが出来た。

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5-4.国際標準化
オブザーバーとして参加して頂いている、一般社団法人メディカルイノベーションコンソーシ
アムにおいて医療分野における色彩の標準化の提案を ITU（国際電気通信連合）に 2019 年 6 月に要約書面を提出済。現在、一般社団法人情報通信技術委員会内で、ITU への寄稿文書内容について検討を実施中、2021 年末に正式提案を予定している。本活動として国内標準化を目指し、今後体制の整備等実施する必要がある。
６. 最終報告に向けた検討上の課題と対応
本プロジェクトは３ヶ年の活動としてスタートしている。初年度は、①対象分野選定 ②必要精度の確認 ③システム検討を活動項目として設定。概ね計画通りの進捗であった。２年度以降は妥
当性検証、規格検討、規格制定、システム構築を進めて行くが、プロジェクト協議の中で新たな課題も確認されたため、２年度以降はそれらへの対応を含め検討を更に進めて行く。
6-1. 新たな課題
6-1-1. 医療機器としての考え方
本年度システム全体の方向性を決定したが、医療領域において本システムが医療機器に該当するか否かを明確化する必要性がある。また、本技術を導入・普及させるために現場での運用方法、診断ミスが生じた際の責任といった法制度面での検討も必要である。また、カラーマネジメント
は医療における人工知能(ＡＩ)による診断支援を適用する場合、各装置の色彩を統一することにより診断精度を向上することが示唆されており、ＡＩの前処理としての適用も出口の一つとなりえる、その際ＡＩを用いた医療機器の責任所在についても考えを広げる必要がある。日本では厚生労働省より、「人工知能（ＡＩ）を用いた診断、治療等の支援を行うプログラムの利用と医師法第 17 条の規定との関係について」の通知を行っており、同通知により、ＡＩを用いた診断や治療における最終的な責任は医師であると言及されている。一方、米国ではＡＭＡ（米国医師会）2019年次総会において、医療ＡＩで生じた問題はＡＩシステム開発元に責任があるとの言及があり、各国での判断は異なっているが、今後日本でも、ＡＩを用いた医療機器の開発元にも責任の所在があるという流れになる可能性が示唆されるため、本システムを運用する際のユースケースを十分に協議し検討を進めていく必要がある。
6-1-2. 遠隔診療の類型
オンライン診療に関わる主体は、中核病院、地域クリニック、看護師など医師以外の医療従事者、患者などあり、提供されるサービス形態は様々である。大きく大別すると拠点病院⇔その他病院、拠点病院⇔患者、その他病院⇔患者の３種類に大別されるが、各ケースにある課題は異なるため、カラーマネジメントを適用する際に、必要となる機能や精度を予め想定し、検討しておく必要がある。

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6-2. 来年度の重点課題
本プロジェクトは
初年度：現状把握と対象分野選定及び必要精度の仮設定、システム設計
二年目：カラーマネジメントの妥当性検証、POC
三年目：規格の制定及び認証システムの確立となっている。
本年度の活動を通じて、対象分野の絞り込みを行い病理診断、耳鼻咽喉科における色票を用いたシステムによる色精度への有効性を確認することが出来たが、今後更なる精度向上と規格の制定準備のため以下の取組を重点課題として活動を行っていく。
6-2-1.医療の標準色の検討
色票の色を病理検体や外耳道の色に合わせることにより、補正精度が向上することが改めて確認できた。今後、皮膚科も含め各診断領域における対象物を決め標準色を検討していくと共に、それによる補正画像を医師の判断により有効性を確認してく。
6-2-2. 光源スペクトルに対応した色票の検討
光源の違いによる色彩の違いは既に述べたが、色温度だけでなく光源固有のスペクトルにも注目する必要がある。特に昨今光源の主流となっているＬＥＤ光源では発光のメカニズム上、460～500nm の青色のスペクトルが極めて強いという特殊性がある。このため太陽光や蛍光灯といった環境下と異なる色彩となる。

6-2-2.項での色票の改善と共に、光源スペクトルの違いを補正する機能を持たせた設計の検討も行っていく。
6-2-3. ロードマップ

１２6-2-4. 府省連携
本活動を国内で実装するための課題は、①国内での実装を推進できる体制づくり②標準化によるベネフィットの把握③国内法令への働きかけである。本プロジェクト内で上記課題の検討を進めて行くと共に、府省への提言をまとめる。

標準化に向けた推進体制構築にあたり、各省庁と産業界が一体となった活動推進が必要となる。産業界はモデルケースの具体化や技術改善に関して主体的な活動を行い、各省庁からは標準化推進に向けた政策的な支援を頂く。
産業界：モデルケース、技術改善

総務省：情報連携基盤の構築に向けた支援、指導
国内標準化に対する支援、指導

厚生労働省：医療機器判断に対するご指導、医療保険に関する政策支援、指導

経済産業省：色彩標準化の医療機器への影響調査
安全性に関する調査、支援、ISO/IEC/JIS 規格化に関する連携

内閣府：内閣府主導で進められているデータベースに対する色彩標準化の協議
以上

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一般社団法人 産業競争力懇談会（ＣＯＣＮ）〒100-0011 東京都千代田区内幸町２－２－１
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事務局長 山口雅彦