２００９．４ ｅ-ニュースレター ＮＯ．２ （通算５６）

目

次

JAMIT のあゆみ
日本医用画像工学会（JAMIT）事始め
田中 栄一 （浜松ホトニクス 東京支店）

・・・2

技術交流の輪① 認識
白色化相互部分空間法を用いた顔画像認識山口 修

河原 智一 （株式会社 東芝 研究開発センター）

・・・４

技術交流の輪② 非剛体レジストレーション
次世代の非剛体レジストレーションに向けて佐藤 嘉伸 （大阪大学大学院医学系研究科）

・・・６

JAMIIT のひろば
ボリュームデータのハンドリングと解析機能の発展
志村 一男 （富士フィルム株式会社 メディカルシステム事業部）

・・・８

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JAMIT のあゆみ

日本医用画像工学会（JAMIT）事始め
田 中 栄 一 *1. 時代背景

本ではなく米国 UCSF の D.P. Boyd らによって開始され1970 年代は医用画像工学の革命的な技術展開の幕開たのは痛恨事であった。

けであった。1972 年に英国の Hounsfield 氏らによる X

核医学分野でも断層イメージングはかなり古くから線CT 装置の発明が報じられEMI スキャナーとして商品研究されていた。現在の SPECT に相当する横断断層法化されてから、放射線診断学に異変が起き始めた。こは横断シンチグラフィ、Radionuclide CT(RCT)などとの画期的な診断法の有効性はいち早く世界中で認めら呼ばれていた。この RCT は 1960 年頃ペンシルバニア大れ、その波紋は直ちに日本にも広がった。関連医学会

学の D.E. Kuhl 注 1）らによって研究が始められ、1970や医療機器産業界が大きな関心を示すとともに調査に年代に入って定量的な画像再構成法が用いられるようのりだした。わが国には 1975 年に初めて EMI スキャナになり、1976 年にMark IV といわれる装置が完成した。

ーが東京女子医大に導入された。

日本でもこれとほぼ同様な原理の横断シンチグラフ装英国に少し遅れて米国でもジョージタウン大学の置が放医研（著者ら）と東芝（株）の協力によって 1972

R.S. Ledley らが研究を始め、1974 年に全身用 CT 装置年に開発された。この画像再構成には著者らが開発しを完成し、ACTA スキャナーとして商品化された。それた重畳積分逆投影法が用いられた。また、秋田脳研のから数年の間に十数社の欧米企業がCT装置の新製品の上村和夫、菅野巌両先生らは当時ガンマカメラと回転開発を競った。
わが国では 1976 年に国産初の頭部用 CT椅子を利用した SPECT の研究を行っていたが、その後装置が日立メディコ社によって商品化された。

島津製作所と協力して独特のアイディアによるSPECT/PET 兼用装置 Headtome I（1979）、Headtome II

X 線 CT 実現のキーポイントは測定投影データから断（1982）を開発した。

層画像を作成する方法、いわゆる CT 画像再構成がコンピュータの進歩によって実用的な所要時間で可能になポジトロン（陽電子）イメージングではワシントンったことである。
EMI スキャナーが初めて報告された頃

大学の Ter-Pogossian らが 1976 年に NaI(Tl)検出器 48

は、画像再構成法も未熟で、長い計算時間を要する逐個を６角形に配列した１リングの PET 装置 PETT III を次近似法が用いられた。解析的な画像再構成法の基礎報告し、1978 年には４リング(７スライス)の装置 PETT

理論は J. Radon（1917）や A.M. Cormack（1963）らにIV が開発された。
放医研では 1975 年頃から検出器対向よって築かれていたが、現在知られているフィルタ逆型のポジトロンカメラの研究開発を行っていたが、そ投影法、重畳積分逆投影法、フーリエ変換法などが開の後日立メディコと協力して BGO 検出器を用いた頭部発され、それらの相互関係、フィルタ関数と再構成画用 PET 装置（Positlogica-1）注2）を開発した。この装像の性質などの研究が大きく進んだのは1971〜1975年

置は 1979 年に稼働を開始し、前述の Headtome I（秋田頃であった。初めて重畳積分逆投影法が実用機に採用

脳研/島津製作所）とともに日本での PET 研究の端緒をされたのは前述の ACTA スキャナー（1974）であった。

開いた。

X 線 CT 装置のハードウェアの進歩もめざましく、検MRI（当時は NMR イメージングと言われていた）関係出器も NaI(Tl)から BGO シンチレータ、高圧ゼノン電離

では、まず1971 年ニューヨーク州立大学のR. Damadian

箱へと進歩した。1977 年には飯沼武、舘野之男両先生が腫瘍と正常組織の緩和時間に差があることを発見しらが電子ビームの円形走査を利用した超高速CTを世界て、がん診断への可能性を示唆して注目を集めた。1973に先駆けて提案されたが、この原理の装置の開発が日年に同大学の P.C. Lauterbur らが NMR 投影再構成法を2

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用いて映像化に成功し、1975 年にはスイス連邦工科大Technology,略称 JAMIT）が設立された。初代会長には学の A. Kumar らによってフーリエイメージング法が開田中栄一が就任した。これと同時に従来のシンポジウ発された。最初の全身 MRI 装置が開発されたのは 1979

ムは発展的に解消し、新たに同研究会主催による「医年である。

用画像工学シンポジウム」を毎年開催することとなった。当初の会員数は約 250 名、賛助会員には 18 社が参

2. シンポジウム「CT の物理技術的諸問題」時代加した。この研究会は機関誌「Medical Imaging

これらの新しい医用画像工学は他の分野にも波及し、Technology、略称 Med. Imag. Tech.」を発行し、第１診断のみならず基礎医学、生物学などにも大きなイン巻第１号が 1983 年 6 月 20 日に発刊された。同研究会パクトを与えるであろうと期待され、その進展には医は 1985 年に「日本医用画像工学会」（Japanese Society学、生物学、物理学、数学、情報学、電子工学、化学、of Medical Imaging Technology、略称 JAMIT）と改称

薬学など多くの異なった分野の専門家の密接な連携とし、会長には桑原道義先生（京都大学）が就任された。

協力が必要である。わが国がこの方面で適切な進展を遂げるためには、理工系に重点をおいた産・学・医の4. 回 想研究交流と情報交換の場が必要であることを当初からJAMIT 事始めから現在までおよそ 30 年の歳月を回想力説されたのは梅垣洋一郎先生であった。この趣旨にすると万感胸に迫るものがある。医用画像工学は電子は多くの方々が賛同し、まず定期的に国際的なシンポ技術、コンピュータ技術、ハード・ソフトウェア、放ジウムを開催することが計画され、とくに牧野純夫氏

射線検出素子、情報工学などなど、あらゆる分野の進（東芝）を中心とする多数の産業界の方々と日本放射歩と協調して、当初の予想をはるかに越えて進展を続線機器工業会（現日本画像医療システム工業界 JIRA のけている。当学会は 2008 年にはコンピュータ支援画像前身）のご支援を得て、1978 年 1 月 23-25 日、東京の診断学会（CADM）と友好的に統合した。新体制の当学富士写真フィルム本社講堂で第一回のシンポジウム会が新しいパラダイムのもとにますます発展して人類「CT の物理技術的諸問題」が開催された。その特別講の幸福に貢献することが期待される。

演者として海外から M.M. Ter-Pogossian（ワシントン大学）、D.P. Boyd（UCSF）、B.A. Brooks（NIH）が、国

注 1）David. E. Kuhl 先生（現在ミシガン大学教授）

内からは、古くから X 線回転横断断層法の基礎を築いは「核医学における断層イメージングにたいする貢献」て来られた高橋信次先生（浜松医大）、柄川順先生（帝により、2009 年（第 25 回）日本国際賞を受賞されまし京大）、田中栄一（放医研）の各氏が選ばれた。一般演た。

題には 40 編が発表された。このシンポジウムは 1981

注 2）日本初の PET 装置「Positlogica-1」は放医研

年まで計４回開催され、大会長には最初の３回を梅垣

分子イメージング棟１階ロビーに展示されています。

先生が、あとの一回は著者が務めた。

-----------------------* 浜松ホトニクス(株)東京支店 〒105-0001 東京都港

3. 医用画像工学（研究）会の設立

区虎ノ門 3-8-21 第 33 森ビル 5F

上記４年間のシンポジウム時代を通じてCT技術の進歩は著しく、またX線CT以外のモダリティとしてSPECT,PET, NMR のほか、超音波、プロトン CT などの研究発表が増加してきた。NMR-CT（現在の MRI）技術もすでに実用の域に達し、画像医学のトータルシステム化の重要性も指摘されるに至って、さらに広範囲の研究交流の可能な研究会の設立が強く要望された。
この要望に応じ、1982 年 3 月 24 日、医学系、理工系をふくめて約 70 名の発起人によって、日本医用画像工学研究会（Japan Association of Medical Imaging3

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技術交流の輪－１ 認識

白色化相互部分空間法を用いた顔画像認識山口修，河原智一1
1. は じ め に
計算機で顔画像認識を実現する際，顔特有の様々な変動に対応する必要がある．例えば，顔の向きや照明の影響などの撮影環境の違いによって起こる変動や，表情や経年変化など顔自身の変動などがある．顔画像認識では，同一人物の様々な変動に対応しながら，同時に他人との差異を抽出し，識別を行うことが主題と図3なる．それぞれの変動への対応については，顔の大き顔パターンの正規化

さや向き，輝度補正などの正規化を行う処理だけでなように複数の画像が入力された場合は，各画像で上記

く，顔パターンが変動を含むことを考慮した照合アルの処理を行い，各パターンを特徴ベクトルに変換し、ゴリズムが重要となる．本稿では，筆者らのグループそれらのＫＬ展開を行うことで、部分空間を求める．

が開発した顔認識アルゴリズムについて紹介する．

3. 白 色 化 相 互 部 分 空 間 法
照合アルゴリズムである，白色化相互部分空間法に

2. 顔 認 識 技 術

ついて述べる．前回の解説にあった相互部分空間法は

顔 認 識 ア ル ゴ リ ズ ム の 一 般 的 な 処 理 の 流 れ を 図 1に人物の顔パターンの変動全体を部分空間で近似し，部示す．以下で，各処理について簡単に述べる．

分空間の間の角度で類似性を測る手法である．その相互部分空間法の前処理的に各人物の部分空間の間の角度を広げる線型変換を施し，人物間の差異を抽出する処理を行う．白色化変換は，部分空間の集合の白色化変換が部分空間の間の角度（正準角）を広げることを利用する．

図1

3.1. 部 分 空 間 の白 色 化 変 換

顔認識アルゴリズムの処理の流れ

部分空間集合に対する白色化変換は，部分空間の間の角度が広がるほど小さくなる目的関数の最小値問題

2.1. 顔 検 出 ，顔 特 徴 点 検 出
顔検出とは，入力された画像全体から顔の領域を特の 近 似 解 と し て 定 式 化 で き る [5]．各 個 人（ Ｎ 人 ）の 部定する処理で、近年デジタルカメラなどでも盛んに導分 空 間 の 集 合 V1 , K , VN に 対 す る 自 己 相 関 行 列 A が入 さ れ て い る ． 本 稿 の 手 法 で は Joint Haar-like 特 徴 によ る 検 出 方 法 を 利 用 す る [1]．さ ら に ，検 出 し た 顔 領 域

A=に対して，目や鼻孔，口の両端などの顔特徴点の検出を 行 う [2]．

1 N
∑ PiN i =1と 表 わ さ れ る と き 、行 列 A の 固 有 値 の 分 散 が 小 さ い ほ

2.2. 顔 パターン正 規 化
顔向きおよび照明変動の影響を抑えるために，顔画

ど，部分空間集合に属する部分空間の間の角度が広が像の補正および，照明の影響を抑える処理を行う．前

る こ と に な る ． こ こ で ， Pi は ， Vi の 基 底 に よ り 定 義節の特徴点検出で得られた特徴点を用いて、平均３次元モデルに顔画像を貼り付け，正面向きの顔画像を生さ れ る 射 影 行 列 ( 1 ≤ i ≤ N )で あ る ．そ こ で 、す べ て の成 し [3]， 照 明 の 変 動 を 抑 え る フ ィ ル タ を 施 す [4]． 図

固 有 値 を １ に す る 以 下 の 白 色 化 変 換 W に よ っ て ，自 己

2は 顔 パ タ ー ン の 正 規 化 の 様 子 を 表 わ す ．

相関行列 A の固有値の分散が最小化される．

W = Λ −1/ 2 B t ．

2.3. 顔 パターン照 合正規化処理を行った顔パターンに対して，白色化相互た だ し ，Λ は 自 己 相 関 行 列 A の 固 有 値 の 対 角 行 列 ，Bはその固有ベクトルを縦に並べた行列とする．

部 分 空 間 法 [5]を 使 い ，照 合 処 理 を 行 う ．人 物 毎 に 複 数の顔パターンを必要とする手法であるため，動画の
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株式会社

東芝研究開発センター 〒212-8582 川崎市幸区小向東芝町 1

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図5
図4 白色化変換により，部分空間が広がる様 子 を 示 し た イ メ ー ジ 図 ．上 部 の 点 線 は 部 分 空
間 の 集 合 ，下 部 の 楕 円 と 円 は 変 換 前 後 の 自 己 相
関行列の固有値とその方向を表す．

顔 照 合 セ キ ュ リ テ ィ シ ス テ ム FacePass．

FacePass は 機 器 に 正 対 し て 立 ち 止 ま っ て 認 識 を 行 い ，顔向き，表情の変動に対して動画を利用してロバストに認識を行う．また，緩やかな経時変化に対しては，登録辞書データを自動更新する機能が付加されている．

この白色化変換によって，部分空間の間の角度が広がつまり利用するごとに，各登録者の辞書データ（部分る イ メ ー ジ を 図 4に 示 す ． 白 色 化 変 換 に よ っ て ， 角 度空間）が強化・更新され，スムーズに本人が認証されは 均 一 に 広 が る た め ，角 度 が 小 さ い 部 分 空 間 の 組 ほ ど ，るようになる．

大きく広がる．このため，白色化変換を照合対象の部分空間へ適用すると，似ている人物同士の部分空間ほ5. ま と め

ど角度が広がることになり，似ている人物間の差に注

本稿では，顔画像認識の処理手順の概要を述べ，開目し，差を強調する処理となっている．

発した認識アルゴリズムや実応用例について紹介した．

3.2. 類 似 度 の計 算

顔画像処理の詳細については以下の引用文献を参照さ

人 物 の 顔 パ タ ー ン 変 動 を 表 現 す る ２ つ の 部 分 空 間 V，
W の間の類似度は，以下のように定義する．

れたい．医用画像処理分野においてもアナロジカルな適用が見つかれば幸いである。

cos 2 θ = max{(v, w) 2 | v ∈ V , w ∈ W, v = w = 1} ．
こ の と き ， θ は 部 分 空 間 V， W の 間 の 角 度 と な る ． θを 与 え る v, w は ，各 部 分 空 間 に 属 す る 正 規 ベ ク ト ル の組で最も近いものとなる．つまり，顔パターンの変動
全 体 を 部 分 空 間 と み な し た 場 合 ，顔 パ タ ー ン を 変 形 し ，最も近づいた時のパターン同士の角度を類似度して採用していることになる．具体的な計算方法は，各基底
か ら 計 算 さ れ る 行 列 Ｘ =(x m n )の 固 有 値 問 題 を 解 く と ，各固有値が正準角の余弦の２乗に対応するため、それを類似度とする。
dx mn = ∑ (ψ m , φl )(φl ,ψ n ). ．
l =1

な お 、φ 、ψ は そ れ ぞ れ V、W の 正 規 直 交 基 底 と す る 。

4. 応 用 例
セキュリティ分野における顔画像認識の応用例とし て ， 入 退 室 管 理 シ ス テ ム が 挙 げ ら れ る ． 図 5に 示 す
よ う な 顔 照 合 セ キ ュ リ テ ィ シ ス テ ム FacePass が 製 品 化されている．

5

参考文献[1] T. Mita, T. Kaneko, B. Stenger, O. Hori ： ”
Discriminative Feature Co-occurrence Selection forObject Detection” ， IEEE Pattern Analysis andMachine Intelligence, Vol. 30, No, 7, pp.1257-1269,(2008)“静[2] 湯 浅 真 由 美 ，武 口 智 行 ，小 坂 谷 達 夫 ，山 口 修：
止 画 顔 認 証 の た め の 自 動 顔 特 徴 点 検 出 ”， 電 子 情
報 通 信 学 会 研 究 報 告 ， PRMU2006-222 ， pp.5-10,(2007)[3] T. Kozakaya, O. Yamaguchi： ”Face Recognition byProjection-based 3D Normalization and Shading
Subspace Orthogonalization”, Proc. IEEE 7 thInternational Conference on Automatic Face andGesture Recognition, pp.163-168, (2006)[4] M. Nishiyama, O. Yamaguchi ： ”Face Recognition
Using the Classified Appearance-based QuotientImage”, Proc. IEEE 7 t h International Conference on
Automatic Face and Gesture Recognition, pp.49-54,(2006)[5] T. Kawahara, M. Nishiyama, T. Kozakaya, O.
Yamaguchi： ” Face Recognition based on Whitening
transformation of Distribution of Subspaces” ，Subspace2007(8 t h ACCV Workshop), pp.97-103,(2007)

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技術交流の輪－2
非剛体レジストレーション

次世代の非剛体レジストレーションに向けて佐藤 嘉伸1
非剛体レジストレーションは、医用画像解析においの関係を示す。(3)において、「画像全体でのなめらかて将来的にますます重要になる技術である。現在、非な変形場」を仮定すれば、図２(a)に示すように、以下

剛体的変形は、画像全体で変形場がなめらかであるとの問題点が発生する。
z

仮定してスプライン関数などを用いて表現されている。

実際に起こりうる変形を表現できない（臓器間のスライドを表現できない）。

しかし、実際には、異なる臓器間ではスライド（すなz

わち、変形場の不連続）が起こる。よって、画像全体実際に起こりえない変形が表現される（なめらかな変形ならどんな変形も表現されてしまう）。としてみた場合、なめらかとは限らない。また、骨の図２(b)のように、ように剛体性を仮定すべき組織もあり、画像全体で非剛体性を仮定して同一患者データの位置合わせを行う

z

実際に起こりうる変形のみが表現される。と、変形しないはずの骨が非剛体変形する結果が得ら

z

起こりうる変形についてはあらゆる変形が表現可能である。

れる場合もある。このように、現在の非剛体レジストレーションには限界がある。その限界を打破する次世を（近似的に）満たすようにすることが、非剛体レジ代の非剛体レジストレーションについて論じたい。

ストレーションの精度と信頼性の飛躍的向上のためのポイントである。すなわち、解の存在範囲を（できるレジストレーションによるセグメンテーション限り）正確に知るのと知らないのでは、正解を言い当従来から、「レジストレーションによるセグメンテてる精度に根本的な差が出ると予想される。さらに、ーション (segmentation by registration) 」という概念が起こる可能性が高い変形場、起こりうるが可能性の低論じられてきた。入力データとなる医用画像と予め計い変形場というように確率的な把握できればその精度算機内に表現された３次元標準解剖アトラスを非剛体はさらに向上する。わかりやすく例えると、試験を受レジストレーションすることにより、入力画像のセグけるのに、出題範囲を知り、さらには出題傾向（出題メンテーション（解剖学的同定）を完了するというも頻度・確率）を正確に把握して、その範囲と傾向に絞のである（図１）。この概念の具現化は、現在、医用画って勉強したほうが、それらの情報のないところで漫像解析の分野における最もホットな話題の１つである。

然と勉強するよりも、効率・効果ともに格段に高いこ

この研究の１つのポイントは、非剛体レジストレーシとは容易に想像していただけるものと考える。
「画像全体でのなめらかな変形場」を実現するためョンを行う際の、「画像全体でのなめらかな変形場」とのアルゴリズムはスプライン関数などを用いて比較的いう限界の克服である。
図２に、(1) ありとあらゆる変形場の集合、(2) 本来容易に実装できるが、「実際に起こりうる変形場」
およ起こりうる変形場の集合（この場合、標準アトラスとび「それらが起こる可能性（確率）」はどのようにモデ各個体の違いを表す変形）、(3) 非剛体レジストレーシル化できるのであろうか？ 現在、多くの研究においョンアルゴリズムで表現可能な変形場の集合、の３つて、「実際に“起こった”変形場」の多数のパターンを

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大阪大学大学院医学系研究科 〒565-0871 大阪府吹田市山田丘 2-2

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訓練データとして、統計的に学習させることにより「実体の画像間の非剛体レジストレーション」であると思際に起こりうる変形場」の確率的モデルを構築していわれる。結局のところ、本稿で主張したいことは、「個る。１つの問題は、解の存在範囲が限られるとはいっ体間」および「個体内」の「起こりうる変形場」の確ても、それでも起こりうるあらゆるパターンの変形場率モデルを構築し、それらを「標準解剖アトラス」をは、多種多様であり、訓練データからは予測できない介して画像に適用することにより、非剛体レジストレような変形場が実際に起こりうることである。また、ーションを行おうとする（同一患者の）複数画像のセ当然ながら、臓器・部位毎での「起こりうる変形場」グメンテーションとレジストレーションが同時に達成は異なる。特に、疾患がある場合は、標準アトラスかされる、ということである。現在、デジカメ撮影の際ら著しく異なる場合もあり、訓練データも臓器・部位・に、一般情景画像からの実時間顔検出、表情認識、個疾患毎に準備する必要がある。手法的にも、多種多様人識別機能などが実用化されている。10～20 年前にはな変形場に対応でき、なおかつ、解の存在範囲を有効研究段階であったこれらの技術が実用化されたのと同に限定するための変形場の「階層的表現法」の研究が様に、本稿で述べた方向で研究開発を推し進めること必要である。手法面、訓練データの整備面での課題がにより、10～20 年後には、３次元医用画像の自動セグ残されているが、「レジストレーションによるセグメメンテーションおよび非剛体レジストレーションの精ンテーション」は、自動セグメンテーションの実用化度・安定性が飛躍的に向上し、臨床現場で標準的に用の突破口となる重要な概念である。

いられるようになると期待している。

個体内の非剛体レジストレーション
前章で述べてきた「起こりうる変形場」は、標準解剖アトラスと個々の患者の解剖構造の間での非剛体位置合わせに関するものであった。すなわち、「個体間」の変形場を扱った。同一患者の画像データの非剛体位置合わせ、すなわち、「個体内」において「起こりうる変形場」は、「個体間」とは異なったものになる。
「個体間」で行ったのと同様に、「個体内」で「起こりうる変形場」を計算機内にモデル化することにより、非剛

図１ レジストレーションによるセグメンテーション体レジストレーションの精度向上が期待できる。「個体内」変形の場合でも、訓練データによる統計的学習が可能であるが、同一個体の変形は生体力学的な解析が可能になるので、それを利用して「起こりうる変形場」のモデル化することもできる。ただし、どちらの方法をとるとしても、「起こりうる変形場」のモデルは、臓器・組織毎の材質特性、臓器・組織間の物理的な接続関係を反映したものであり、セグメンテーションを伴って初めて威力を発揮すると考えられる。

結論と将来展望図２ 変形場空間。(1)あらゆる変形場、(2)実際に起こりうる変形場、(3)表現可能な変形場

このコラムにおける読者の主たる関心は、「同一個7

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JAMIT のひろば

ボリュームアナライザーSYNAPSE VINCENT- ボリュームデータのハンドリングと解析機能の発展 志村一男
現在 SYNAPSE は、病院内に存在するさまざまなシステムとまた 3D 画像を作成において、今までは部位毎の抽出作業融合する事により、診断支援ツールとして進化を続けていまが非常に煩雑で、作業者によって結果画像に差がでていたもす。
その一つの統合機能が、ボリュームアナライザーSYNAPSEのを、SYANPSE VINCENT では対象となる組織の画像特徴を学

VINCENT です。

習し、単なる閾値処理での抽出ではなく、データベース化さ昨今、モダリティの技術躍進と共に検査データの量は増加れた情報に基づいた、より高度な組織認識、抽出アルゴリズする傾向にあり、読影医の先生方の負担も増える一方でした。

ムを開発しました。これによって、作業効率の向上だけでなこのような状況下、３Ｄワークステーションが登場し、thin

く再現性も向上させることが期待できます。

slice データの再構成、3D 画像の作成というワークフローが

またSYNAPSE VINCENT には多数の解析アプリケーションが一般的に行われるようになってきます。2 次元断面像を 3 次あります。解析結果が数値で算出される心機能解析やパフュ元的に可視化し、分かりやすい画像を作成する事で、患者様ージョン解析を始め、各科の先生方が冠動脈の評価や手術シへの説明や先生方のカンファレンスで役立つ補足的な診断ミュレーションを行えるような、解析機能も備えております。

情報を提供できます。SYNAPSE VINCENT もそのような CT、MR

ここにも、様々な抽出技術が応用されており、これにより従等のモダリティから受け取った膨大なボリュームデータか来よりも客観的な解析が可能になり、また今まで操作が煩雑

ら 3D 画像の作成を行う、診断支援となる機能解析を行う等だった為に敬遠されていた解析作業の簡略化にもつながっの機能を備えております。ています。

画像データはモダリティから直接受け取ったり、サーバ各解析機能は、SYNAPSE ビューワ上からも同様に利用するに Q/R をかけて取得したりした後、画像の再構成、ボリュー事ができる為、放射線科の先生方はもちろん、各臨床科の先ムレンダリング等の作業を行います。従来このような処理は生方にも気軽に使用できるようなワークステーションを目非常に時間を費やす作業でしたが、コンピュータのハードウ指し、現在も開発を進めています。

ェア技術の進化により、現在では処理スピード、画質共に向上しています。SYNAPSE VINCENT では更に、細かな閾値、不透明度等の設定、弊社独自のセルフシャドウ（表示物体の影をつける）等、様々な処理を加えても、動作、画質が落ちることなく表示可能なボリュームレンダリング技術の開発に注力し、その技術を確立させました。

肝臓の volume 計測を行える肝臓解析

1 クリックのみで起始部観察が容易にできる冠動脈解析
3 シリーズ画像を融合した腹部画像 セルフシャドウ技術※

富士フイルム株式会社メディカルシステム事業部
8〒106-8620 東京都港区西麻布 2-26-30

ＪＡＭＩＴ e-News Letter No.2（通算 56 ※）発 行 日
平成２１年４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。