ISSN 2189-3047

Communication of the Imaging Group of the JSRT

画像通信
2023 年 10 月
Vol.46 No.2(通巻 91）☆ 部会長挨拶☆ 教育講演「求める画質と線量の関係 -この明解なのに難解な関係を紐解く-」☆ 第 94 回画像部会 『画像評価から考える画質と線量』
1．「一般撮影の線量から考える画質」
2．「物理評価の有用性」
3．「視覚評価の有用性」
4．「物理評価、視覚評価で異なる結果が出る要因」
5．「物理評価、視覚評価を生かすには」

画像部会長 東出 了
金沢大学 市川 勝弘
藤田医科大学 浅田 恭生
名古屋市立大学病院 山田 雅人
金沢大学 田中 利恵・熊本大学大学院 白石 順二
東北大学病院 小野寺 崇
東海大学医学部付属八王子病院 由地 良太郎☆ 技術紹介
①「透視機能付き一般撮影システム『CALNEO Beyond』の開発」
富士フイルムヘルスケア株式会 内田 千尋②「ポジショニング判定支援機能『Positioning-i』について」
コニカミノルタ株式会社 伊藤 良平☆ 読者のページ①「第 13 回 ROC セミナー参加記」②「第 13 回 ROC セミナーを受講して」

獨協医科大学埼玉医療センター 斉藤 凌
京都大学医学部附属病院 野副 沙季☆ 専門部会講座(入門編)：「モニタ特性の測定方法と表示画質への影響」
大阪大学大学院 山崎 明日美☆ 専門部会講座(専門編)：「医用画像を用いた数値流体力学解析」
小倉記念病院 佐保 辰典☆ 国際会議案内・報告①「SPIE Medical Imaging 参加報告」
金沢大学 五島 風汰
②「Gyeonnggi-do Radiological Technologist Association International Conference に参加して」
大阪大学大学院 越田 朱音☆ 新委員紹介①「画像部会委員に就任して」②「画像部会委員に就任して」③「画像部会委員に就任して」④「画像部会委員に就任して」☆ 画像部会 HP「研究情報サイトの紹介」☆ 画像部会入会案内

小倉記念病院 佐保 辰典
原田学園 平原 大助
大阪大学大学院 山崎 明日美
紀南病院 山﨑 純
岐阜大学 教育学部技術教育講座 福岡 大輔

公益社団法人 日本放射線技術学会

画 像 部 会JAPANESE
SOCIETY
OF
RADIOLOGICALTECHNOLOGY第 95 回 画像部会予告
日 時：2024 年 4 月 11 日(木)～14 日（日）の第 80 回日本放射線技術学会総会学術大会期間中 予定
会 場：パシフィコ横浜（予定）内 容：「Radiomics を用いた研究（予定）」
教育講演：「Radiomics に必要な基礎的なエンジニアリング（仮題）」

シンポジウム：1) メディカルスタッフからみた Radiomics（仮題）2) アカデミアからみた Radiomics（仮題）3) 放射線診断医からみた Radiomics（仮題）4) 放射線治療医からみた Radiomics（仮題）

画像部会委員 氏名・所属・電子メール
東出了（画像部会長）
鈴鹿医療科学大学保健衛生学部

raryo@suzuka-u.ac.jp

東北大学病院診療技術部放射線部門

onodera@rad.hosp.tohoku.ac.jp

小倉記念病院saho-t@kokurakinen.or.jp

篠原 範充

岐阜医療科学大学保健科学部放射線技術学科

shinohara@u-gifu-ms.ac.jp

平原

原田学園

rt.hirahara@harada-gakuen.ac.jp

山崎 明日美大阪大学大学院

yamazaki-a@sahs.med.osaka-u.ac.jp

山﨑

紀南病院

j_yamasaki@kinan-hp.tanabe.wakayama.jp

山本 めぐみ広島国際大学保健医療学部

m-yamamo@hirokoku-u.ac.jp

由地 良太郎東海大学医学部付属八王子病院

ryotaro.yuji@gmail.com

小野寺
佐保

崇

辰典
大助
純

画像部会についてご意見やご希望等がありましたらご連絡ください.
画像部会に関する情報は，以下の web ページをご利用ください.
日本放射線技術学会： http://www.jsrt.or.jp
画 像 部 会 ： http://imgcom.jsrt.or.jp

部会長挨拶
画像部会長

東出 了

この度，第１０代画像部会長を拝命いたしました東出 了です．ご指導やご支援をよろしくお願いいたします．
画像部会の歴史は長く，1977 年に分科会として設立されました．これまでの部会長（分科会長）は，内田 勝
先生，山下一也 先生，小寺吉衞 先生，藤田広志 先生，桂川茂彦 先生，杜下淳次 先生，石田隆行 先生，
白石順二 先生，篠原範充 先生と日本放射線技術学会の発展に貢献され，牽引されてきた先生方が部会長を務められてきました．このため，非常に重責のある任務であることを理解しています．画像部会（画像分科会）
は，これまでに X 線イメージング（アナログシステム，ディジタルシステム）の画像形成理論や画質評価法，画像処理技術，コンピュータ支援検出/診断(computer-aided detection / diagnosis: CAD)技術および人工知能(artificial intelligence： AI)技術の医療画像への適用に関する内容を中心に多くのテーマを取り扱ってきました．私も入会当初から会員の１人として画像部会を通して多くを学び，放射線画像の画質
評価の歴史や重要性に興味を持ち，私自身の研究テーマとなっていきました．私と同じように画像部会で学び，興味を持ち，研究を進めた会員の方も非常に多いと思います．また，画像部会の会員や委員を務める中で，諸先輩方から若い方まで多くの仲間によって画像部会が支えられ，発展し続けていることを実感してきました．
今後もこの素晴らしい伝統を守り，会員の方々にとって誇れる画像部会を運営できるように努めていきます．
最近の画像部会では「画質評価」や「深層学習」に関するテーマを中心に部会企画を行い，4 つのセミナーも開催しています．「画質評価」に関するセミナーでは，物理評価を学ぶ DR セミナー，視覚評価を学ぶ ROC セ
ミナー，両者の応用編となる臨床画像評価セミナーを開催しています．「深層学習」に関するセミナーとして医用画像処理プログラミングセミナーを開催し，多くの会員の方々に放射線画像を研究するための知識や技術の普及を行っています．これらの知識や技術を普及や向上させることは，新技術に対する画質評価や新たな評価方法の提案，深層学習による画像解析や画像処理の技術開発など放射線技術学の研究を進める上で重要な役割を担っていると理解しています．新しい装置や技術に対する評価や技術開発は放射線技術学において重要であり，本学会の研究レベルの維持や向上には欠かせない専門部会であると認識しています．
現在，日本放射線技術学会では専門部会の在り方が議論されています．画像部会は特定のモダリティを持
たず，資格認定ポイントが加算されるイベントがない状況であり，会員の方々には放射線技術学の研究を進める中で画像部会の価値を認識して頂くことが大切であると考えています．是非とも学術大会では画像部会にご参加を頂き，「画質評価」や「深層学習」を学んでいきましょう．今後も画像部会の歴史や伝統である「画質評価」と「AI 技術」をテーマの中心にしながら，新技術や時代のニーズに対応して解決することで，画像部会として新しい価値を創造することが可能と考えています．基礎からディープな専門的な内容まで幅広く取り組むことで，画像部会や日本放射線技術学会の会員の皆さまの研究や臨床にお役に立てるように取り組んでいきます．また，他の専門部会とのコラボレーション企画なども実現したいと考えています．今後も画像部会をご支援ください．よろしくお願いいたします．

1

教育講演

求める画質と線量の関係- この明解なのに難解な関係を紐解く -金沢大学医薬保健研究域 保健学系

市川 勝弘

１．はじめにディジタル X 線画像は，多少の線量の違いが合っても画面に表示する輝度を適切にできることから，その施設で決められた条件で撮影してさえいれば良く，ポジショニングに専念できるため診療放射線技師にとって都合が良い．しかし，いざ撮影線量を再検討しようとすると，様々な要素が絡みあっているように見えて簡単ではない．ただし，X 線画像の画質つまり信号対雑音比（signal-to-noise ratio: SNR）は，X 線量で決まることは原理的に明らかにされており，非常に明解である．よって，その基本原則を“本質的に”理解していれば，様々なことが見えてきて，
撮影条件の最適化とはいかないまでも，様々に応用が可能である．多くの技術者は，この明解な原則を難解なものとして捉えがちであるが，ここに示すように難解では決してない．

２．画質と線量の関係
画質すなわち SNR は，ノイズに対する信号の比である．よってノイズと信号を理解する必要がある．

(1) ノイズ
ある一様な X 線照射において，その場所における平均光子数を q（単位面積あたり）とすると，ノイズつまり光子数の変動と q の関係は，

𝜎 = √𝑞(1)となっており，平均光子数が決まれば，ノイズ量も決まる [1]．X 線撮影のシチュエーションで考えると，ある被写体に X 線を照射して，そこから透過してくる X 線が検出器に入射した際，それぞれの場所における q に対して常に√q のノイズが存在する．(1)式では，q が増加すれば，も増加する．つまり線量が増加するとノイズも増加する．
このことは，線量が増加するとノイズの少ない画像が得られる理解と反する．そこで信号との関係を考える必要が出てくる．

(2) 信号
X 線画像は被写体の各場所における X 線透過強度分布であり，その強度が．先に述べた q に対応する．図 1 上
図は，S（すなわち q）と N（すなわち）の関係を示している．信号というと何かの物体よって生じた強度差のようなものを思い浮かべることもあるが，この場合の状況は，図 1 下図のようになり，S’は信号ではなく信号差である（後2述する）．

N=
S=q

S’
N

図 1． 信号とノイズの関係．S’は信号ではなく信号差である．

何もない一様なところを例にすると，“そこには何もないから SNR を考える必要はない”とも思いがちである．しかし，先程，q が多いほどがが多くなるのは実際と反するということを述べたが，一様な領域で考えることはまずはとても重要である．

3. 信号対雑音比と信号差対雑音比(1) 信号対雑音比
一様な領域での平均光子数 q は信号 S であり，それに対応するノイズから，SNR は，

𝑆𝑁𝑅 =

𝑆
𝑁

=

𝑞
𝜎

=

𝑞
√𝑞

(2)

で表され，この式から SNR の 2 乗（SNR2）は，q そのものである [1]．SNR の大きい画像はノイズが少ない良い画像であることは，誰もが知っていることであるが，この簡単な関係式にそれが表されている．線量 q が多いときはそれに応じて，ノイズも多くなるが，SNR はその比であるので，線量が多いときは信号 S が大きくなり，ノイズ N に対して大きな比率を持つ，つまりノイズが相対的に目立たなくなる．例えば平均光子数が 100 ならば SNR は100/√100/ = 10 であり，10000 では 10000/√10000 = 100 であり，線量の平方根に比例して SNR は増加する．これは，ディジタル画像の観察で画像の輝度を適度なレベルにすること実際状況と良く対応しており，図 2 のように
SNR は表示画像のノイズの大小となって表れる．低線量（被写体透過後の線量が低値）の場合は，画像の輝度に対してノイズ成分の割合が多く品質が悪い．このような画像に何かが映り込んでいたら，当然ではあるが見づらい．このような画像の観察状況からも，線量が画質に直結するのがわかる．

3

(2) X 線検出効率
SNR は，平均光子数 q で決まることは上記のような簡単な原理に基づくが，X 線検出器の性能はここにどのように関係するのであろうか．

2000
1800

600

高線量

1400
1200
1000
800
600
400

200

400

0
2000

300

1800
1600

200

100

0

低線量

位置

ディジタル値（表示）ディジタル値（検出器）

500

ディジタル値（表示）

1600

1400
1200
1000

800
600
400

200
0

位置

図 2. 線量と表示画像に表れるノイズの関係

X 線は物体を透過する性質を持つことは誰もが知っていることであるが，この現象は検出器でも起きる．つまり図 3のように，X 線検出器では光子をすべて利用できるわけではなく，それぞれの性能に応じて効率が異なる．現在の flat-panel detector （FPD）では蛍光体に CsI（一般に高価）を用いたものは，一般的に検出効率が高く，現在 7割程度となっており，GOS（一般に廉価）を用いたものは 3 割程度である．このように X 線検出効率に違いがある
ことは，すなわち X 線画像に寄与した光子数すなわち検出光子数 qd に違いを生じさせ，SNR がそれに依存す
る．もし検出効率の異なる装置で決められた同一撮影条件で撮影したならば，その効率値（一般に detective
quantum efficiency: DQE で表される）に応じた画質となる．SNR と画質関係から当然ではあるが，30%と 70%の装置が施設にある場合に，30%の装置の方には，実に 2.3 倍の線量が必要である．

4

X線量子

X線量子
単位面積

単位面積

非検出量子

非検出量子

検出率：70%

検出率：30%

図 3． 検出器による X 線光子の検出(3) 信号差対雑音比
SNR は，一様な領域での画像の品質であることはこれまで述べてきたが，実際の X 線画像の観察では，図 1 下
図のようなシチュエーションが画質を評価する上で議論されることが多い．ただし，図 1 下図の S’は，信号ではな
く信号差として，異なる扱いをしなければならない．信号差は，信号コントラストのことであり，多くの場合小さなコン
トラストのものがノイズの影響を受けて評価対象となることから，平均光子数はほぼ同じレベルにあると考える．つまり，SNR がほぼ同じ状況下で，信号レベルがわずかに異なる状況が対象となり，これを評価する時は，信号差つまり信号の相対差 C を用いて次式の信号差対雑音比（signal-difference-to-noise ratio: SDNR）を用いることが多い[2, 3]．

𝑆𝐷𝑁𝑅 = 𝐶 ∙ 𝑆𝑁𝑅𝑏𝑎𝑐𝑘𝑔𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑
図 4 は，SDNR 評価時のシチュエーションを表しており，SNRbackground は，先に述べたように一様な領域での SNRのことである．SDNR を SNR と別で考える理由は，信号差が，管電圧（線質）や散乱線などの撮影条件や被写体の様々な影響を受ける case by case の評価値あるからである．このような言い方をすると，“すべて SDNR で評価すれば良いのでは？”という疑問もわくが，明確に区別する必要がある．SDNR は信号コントラストが加わるため，
例えばグリッドの選択時や管電圧の設定時に用いることが適切である．つまり相対的な評価に用いるのが SDNRである．これに対して SNR は，検出器に入射（検出）した光子数に依存する評価尺であるため，絶対値に近い扱
いとなり，SNR を基本として線量を調節し，SDNR で各条件の検討を行うこととなる．

5

a’

C = a' / A

信号レベル

A

SNRbackground = A/SD

1次X線＋散乱線

図 4． SDNR における信号シチュエーション

3. SNR の基準値と SDNR の利用
SNR がどの程度あれば良いかという基準はなく，つまり線量の基準はない．ではどうやって適切な線量を決定するのか疑問である．しかし，そのために非常に良い基準値がある．診断参考レベル（diagnostic reference level:DRL）である．基準値が無いのであるから，統計的にそれに近い値を得ようとする方法で非常に理にかなっている．
各施設で各撮影部位における線量を測り，DRL の値と比べることができる．その上で，検出器到達線量もファント
ム実験などでわかるであろう．そして，到達線量とディジタル値の関係が当然わかるので，各画像の関心領域のディジタル値から線量がどの程度になっているかある程度把握できる．DRL との比較で，線量をある程度適切に設定できた後は，SDNR で各条件の評価を行うことができる．

4. Exposure Index
関心領域のディジタル値を先に述べたが，これから Exposure Index（EI）を思い浮かべる人も多いであろう．EI は，
ディジタル化が進む中で，S 値などの種々の DR システムが独自に設定した指標によりユーザが混乱をしたため，それらを統一した指標で管理することで，過大や過小線量を防ぐ目的で考案された [4]．この“過大や過小”という文言が EI を象徴付けており，EI の利用が簡単でないことと関係している．EI が無視しているものがいくつかあり，画質レベル（到達線量）を正確に推定できない．まずは，検出器の感度である．到達線量であるので，その後の検出器の感度は関知しない．グリッドはキャリブレーション時に装着するが，外した場合には関知しない．EI は簡易的であるがゆえに，RQA5 という管電圧 70kV を用いたひとつの線質によったキャリブレーションが利用される．よって線質が変われば，到達線量の推測誤差が増え画質が変わる．もちろん線質が変われば被写体コントラ
ストが変わるがこれも関知しない．検出器の線質依存性にも対応できない．また，EI の計算に使う VOI の個人差や検査種別による差がある．これは意外に大きく，被写体の状況やポジショニングだけでなく，VOI を得るためのROI 設定アルゴリズムにも大きく影響を受ける．これらを列挙すれば，自ずと EI の用途が“過大や過小”線量を防ぐことに限られることが理解できる．

5. 最後にディジタル X 線画像には，画像処理が利用でき，その如何によっては撮影線量もコントロールできると思われがちであるが，現在までに画像処理が SNR を改善するような根本的な効果を生むという証明はなされていない．よって求める画質と線量の関係は，ノイズ低減などの画像処理を切った状態での評価から検討しなければならない．
本稿で述べた基本原理はあまりに基本すぎて実際の検討に利用できないように思われがちである．しかし，
6

SNR と SDNR を正しくまた本質的に理解できたならば，X 線撮影に対する味方も変わるほどの効果がある．是非，関連書物を再度読み返してほしい．

参考文献[1] 市川 勝弘 編、石田 隆行 編，標準ディジタル X 線画像計測，オーム社，東京[2] Aslund M, Cederström B, Lundqvist M, Danielsson M. Scatter rejection in multislit digital mammography. Med
Phys. 2006;33(4):933-40.
[3] Kunitomo H, Ichikawa K. Signal-to-noise ratio improvements using anti-scatter grids with different object
thicknesses and tube voltages. Phys Med. 2020;73:105-10.
[4] Seibert JA, Morin RL. The standardized exposure index for digital radiography: an opportunity for optimizationof radiation dose to the pediatric population. Pediatr Radiol. 2011;41(5):573-81.

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画像部会

一般撮影の線量から考える画質
藤田医科大学医療科学部

浅田恭生

1.はじめに我が国では，関連学協会の努力で日本 DRL（diagnostic reference level）2020 が策定され，公開されている。DRL の利用法として，自施設で行っている同じモダリティの画像診断の DRL 量を記録しておき，その中央値が日本 DRL2020 の値より大きい場合には，不必要に高い線量の撮影条件で画像診断を行っていないかどうかを再評価する必要がある。逆に，自施設の DRL 量の中央値が日本 DRL2020 より大幅に低い場合には，画像の質が犠牲になっていないかどうか再評価する必要がある。本文中に何度も強調されているように，DRL は線量と画質の両面から自施設の画像診断の適切さを再評価するツールとなることを強調しておきたいと言われている【1】。Table.1 に、日本の診断参考レベル（2020 年版）の一般撮影における DRL 量の入射表面線量の数値を示す。
Table.1

一般撮影の診断参考レベル

この値を設定する報告書の中で参考資料として採用されている論文で我々が実施した全国アンケート調査より得られた ESD の値を示す（Table.2）。この表からわかるように最大と最小はかなりの差があ8

る。しかし、この差はどこからきているのだろうか？この調査においては、そもそも診断できている画像を提供しているという前提条件のもとにあるものであることを付け加えておく。一つは、受像系の違いが挙げられる。受像器の違い（ CR (computed radiography ) と FPD ( flat panel detector )）については Fig.1 に示す。撮影部位によって FPD の比率が多少違うが 5～6 割である。FPD の方が CR と比較して有意に低いことがわかる。

Table.2 ESDs in generalradiography fields [mGy]9Fig .1 受像器の違いによる ESD の比較

一般撮影のこの値から画質を考えるというテーマで、私は線量に関して 診断参考レベル ICRP
（international commission on radiological protection ）135【2】をもとに話を進めていきます。この ICRP135 で線量と画質については、以下のことが述べられている。

・画像診断撮影で最も優先すべきことは，手技全体から得られる画像が必要な診断情報をすべて提供
し，臨床目的が損なわれないよう，臨床目的に対して十分な画質を得ることである。
「画質」は単一画像（例えば後前方向の胸部 X 線像）に対して有効であるが，診断や補助のため複数の画像が取得され使用される場合は，単一画像で画質を議論しても意味がないと考えられる。
・欧州では特定の成人および小児の X 線撮影について，画質の特性評価のための判断基準が規定さ
れ，合意されている。さらに，他の画像モダリティでは同様の基準は策定されていない。これは再考すべき部分である。
・本刊行物において委員会は，患者に適用される放射線量と画質との関連性の重要性を強調している。
DRL 値の適用だけでは防護の最適化に十分ではなく，画質も評価すべきである。医療被ばくに関して，
放射線防護の最適化とは，患者への線量を医療目的に見合うよう管理することと言い表すのが一番合っている。線量または線量率を過度に下げる，または十分な枚数の画像を取得しないことで，医療目的に対して画質または診断情報が不十分なレベルにまで線量を下げた場合，最適化は達成されなくなる。
・防護の最適化をどのように達成するかについて，医学物理士，放射線科医および放射線技師の間で協10議する際に，最も多く使用されるアプローチは，その検査の DRL 値との整合性を達成する，というものである。しかし DRL 量は画質の記述子ではない。1 医療施設の DRL 量の中央値が特定の値を上回る，または下回るからといって，その画像が特定の臨床目的に適切か不適切かを示すものではない。画質評価のために国の DRL 値との整合性を代用することは，不適切である。
・いかなる画像診断検査においても最も優先すべきことは，手技全体からの画像が必要とされるすべての診断情報を提供し，臨床目的が損なわれないよう，臨床目的に対して十分な画質を得ることである。
このことは，すべての画像の質が高いことを意味するものではない。
・画質が不十分になるほどの低すぎる線量は，高すぎる線量と同様に容認できない。臨床目的に対して画質が不十分なとき，放射線は臨床的便益をもたらさず，再検査が必要になり，したがって患者は再検
査によってさらに放射線を受けることになる。患者調査のデータは臨床現場から集められるため，DRL
量に関するデータを蓄積することで，大半の放射線科医が臨床目的に十分な画像が得られると同意する
放射線量に関する情報が得られると想定される。
・画質の基準なしに DRL 量にのみ注目すると，DRL の数値は下がり続け，どこかの段階で画質が損なわれると考えられる。画像プロトコルを改良する際には，診断目的にふさわしい画質を確保することが不可欠である。したがって，最適化には画質と患者線量のバランスをとる必要がある。放射線量を下げる際，画質は適切なレベルに維持しなければならない。
・DRL データを収集する前には，評価調査者は目的の線量計測量の正確さに特に注意を払いつつ，適切な QC プログラムによって画像撮影装置が容認できる程度機能しており，しかも，検査目的にふさわし
い画質の医用画像が得られることを保証すべきである。可能な限り，画質の判定にはエビデンスに基づく基準を用いるべきである。各種画像撮影に必要な画質レベルに関して，基準はほとんどない。現在までに，放射線科医による評価という形で，客観的指標が用いられているのみである。欧州委員会はガイドラインを作成し，その診断能力の判断時に，画像のスコア化に使用できる判断基準を示している。画質に影響するかもしれない変更を加えた場合，この基準またはそれに類似した基準を画質の評価に用いることができる。医用画像の基準を用いた医用画像の評価には，放射線科医の関与が不可欠である。
・さまざまな検査のために，適切な画質に関してさらなる実質的データが必要である。ここしばらく，
画像のコントラストと画像機器の性能を特性評価するために，種々の指標が用いられてきた。これらは専門家による測定技術を必要とし，また大半の画像機器については，これらの指標は製造業者により提供されている。病院の医学物理士がこれらの測定を行える技術は，徐々に広く利用されるようになっている。これらの指標には，変調伝達関数，系移行係数およびノイズパワースペクトルが含まれる。これ
らは将来的に，デジタルイメージングシステムの最適化プロセスの一環として行われる適切な画質レベ
ルの選択に役立つ有用な情報を，医学物理士に提供するはずである。これらの定量的指標は，画像検出器の固有の性能を適切に説明するものであるが，医用画像の画質（検査目的の達成）という点でシステ
ムの特性評価をするものではない。
・X 線撮影に関するスクリーン‒フィルムシステムの感度の問題から，過去には線量に制限が課せられていた。また，一般的な使用のための適切な速度クラスに関する勧告から，線量に制限が生じていた。
また，高線量を用いたときに生じるフィルム黒化から，過度の被ばくが明らかになり，過剰被ばくが阻11

止されていた。デジタル X 線撮影や CT スキャン法には同様の制限は存在しない。したがって，デジタル X 線撮影における被ばくパラメータまたは線量指標（検出器線量指標）のモニタリングは不可欠である。画質と患者線量の間のバランスは不可欠である。適切な後処理により，より低い被ばくレベルでの使用が可能になることがある。
等述べられている。

2.まとめ
ICRP135 において DRL における一般撮影の線量は診断できる画質を前提としているため画質の基準は早急に考えるべきである。

【1】日本の診断参考レベル （2020 年版）http://www.radher.jp/J-RIME/report/JapanDRL2020_jp.pdf【2】原子力規制委員会：医用画像検査における診断参考レベル(ICRP135) 7-8, 34-36 2017

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画像部会

物理評価の有用性
名古屋市立大学病院

診療技術部放射線技術科

山田 雅人

1. はじめにディジタルラジオグラフィ（DR）システムが登場してから，一般撮影領域におけるディジタル化は急速に進み， 現在ではほとんどの臨床施設において単純 X 線撮影機器はディジタル化されている 1-3）．
DR システムでは，写真濃度の自動補正機能により簡便に適正な濃度を得ることが可能となった反面，線量における適正濃度を把握することは困難となっている．また，DR システムの画質を評価する際に，濃度ではなく信号対雑音比（Signal-to-noise ratio: SNR）を指標とする必要があるが，視覚評価でSNR を定量化して評価することは困難である．実際の臨床現場では，線量不足による画像ノイズの増加を避けるため，撮影者は高い撮影線量を選択する傾向にあることが報告されている 4-6）．我々放射線技師
は，ALALA の原則に基づき，合理的に達成可能な限り被ばく線量を抑えつつ，診断に最適な画像を提供しなければならない．そのため，画像ノイズを抑えながら最適な画質を得るために，自施設で使用している DR システムの検出器の特性を予め理解しておくことが重要であり，物理評価が有用な手段となる．ここでは，検出器の特性を理解するために，物理評価項目である入出力特性，解像特性(modulationtransfer function：MTF)，ノイズ特性(normalized noise power spectrum：NNPS)，検出量子効率(Detective quantum efficiency : DQE)，雑音等価量子数(Noise equivalent number of quanta: NEQ)を算出する．これらの物理評価を用いて検出器の特性を把握し，理解することの意味と有用性について概説する．また，本稿の最後に臨床応用として，物理評価から考える画質と撮影条件の設定についても述べていきたい．

2. 本稿における物理評価で比較する DR システム
当院では，2022 年に同メーカーにおける DR システムの機器更新を行った．機器更新における従来シ
ステム A と新規導入システム B の物理評価の結果を比較することで，検出器の特性を比較評価する．さらに，物理評価による画質の比較から，撮影条件の設定をどのように考えればよいのかを明らかにする．尚，本稿で提示する MTF，NNPS，DQE，NEQ は IEC 62220-1 に準拠し，RQA5 の線質を用いて算出している．また，各物理評価項目における詳細な測定配置や測定方法については，紙面の都合上省略しているため，標準ディジタル X 線画像計測（オーム社）等を参考にして頂きたい．

13

2.1 入出力特性
DR システムの物理評価を行うために，まず押さえておきたい重要なポイントは，露光量とディジタ
ル値との関係性が比例関係（線形）であることである．つまり，線形性が満たされる条件でなければ物理評価を行うことができない．臨床で出力されている画像処理後の画像は，様々な非線形処理により出力信号値を線量情報に変換することができないため，そのまま使用することはできない．物理評価を行
うための画像データは，画像処理前の画像（RAW DATA 等）を用いることが大前提となる．そして，自施設の DR システムが，露光量とディジタル値が比例関係を示すリニアシステムなのか，また露光量の対数に比例する Log システムなのかを把握することが最初の一歩となる．Fig.1 にリニアシステムとLog システムのディジタル値と露光量の関係を表した図を示す．現在の一般撮影装置を例に示すと，
SIEMENS 社，GE 社，PHILIPS 社がリニアシステム，FUJIFILM 社，KONICA 社が Log システムとなっている．

Fig.1 リニアシステムと Log システムのディジタル値と露光量の関係

Log システムはディジタル値と露光量との関係性が非線形のため，相対露光量に変換することで線形性を満たすことができるようになる．線形性を満たすことで，ディジタル値から検出器に入射した線量を実際に把握することができるようになり，物理評価が可能となる．
このように，ディジタル値と検出器に入射したと線量との関係性を示す特性が入出力特性である．入出力特性を評価することで，階調的な分解能，検出器に対する利用可能な線量域などの情報を，この特性から得ることができる．たとえば，わずかなコントラストの病変を階調処理によりコントラスト強調を行う場合を考えると，ダイナミックレンジと階調数から，そのシステムのコントラスト強調の許容能力を知ることができる．また，ディジタル画像の解析を行うときや，MTF，NNPS を解析する際にも入出力特性が必要なことから，画質特性の中で最も基本的な特性といえる．

14

2.2 解像特性
DR システムの解像特性は，出力画像の鮮鋭性を決定するための因子である．つまり，システムの性能において，どこまで小さな物体を解像しうるかという重要な特性を示している．通常，システムを介して出力された画像は，ほぼすべての場合において理想的な状態（解像度の劣化なし）とはならず，必ずボケを伴い解像特性は劣化する．ボケの度合はシステムの解像特性によって決まり，解像特性の異なるシステム間では，同一信号を入力しても出力信号の鮮鋭性が異なる．このため，システムの画質特性を理解する上で解像特性を評価することは，システムの鮮鋭性を理解することに等しい. そして，DRシステムの解像特性の評価方法には，空間周波数領域で評価を行う presampled MTF を用いることが一般的となっている．
Fig.2 に従来システム A と新規導入システム B の presampled MTF を示す．新規導入システム B の
presampled MTF は, 全周波数において従来システム A より高い値を示し，新規導入システム B の方が高解像度のシステムであることを示している．

1
新規導入システムB

MTF

従来システムA

0.5

0
0

0.5

1
1.5
2
2.5
Spatial frequency (cycles/mm)

3

Fig.2 従来システム A と新規導入システム B の presampled MTF

2.3 ノイズ特性
DR システムにおける画像ノイズは，検出した X 線量子のゆらぎを主原因とする画素値のゆらぎである．一様な X 線照射を受けた検出器から出力される画像データは，後に説明する DQE が 100%の理想的な状態であっても，X 線量子のゆらぎ成分によって必ずノイズ成分を含む．そして，ノイズ成分には検出器の構造ノイズ，信号回路の電気ノイズ，光検出における量子ノイズが加わって画像ノイズとして現れる．現在は，装置の性能向上によって，量子ノイズ以外のノイズ成分が低下してきているため，画像のノイズ量は，X 線量と検出器の DQE に大きく依存して変化する．このノイズ成分が画像上ではざ

15

らつき感として表現され，X 線量が少なければざらつきの多い画像となり，逆に多い場合はざらつきの少ない画像となる．よって，画像上のざらつき感がその画像に対する X 線量の一指標となり，ノイズ特性を表している．Fig.3 に X 線量の違いによる，ざらつきの影響を表したバーガーファントム画像を示
す．

Fig.3

X 線量を変えて撮影したバーガーファントム

画像のように，ざらつきの違いによってコントラストに大きく影響し，臨床では特に低コントラスト物
質の識別に影響を与える．このようにノイズ特性は，低コントラスト物質の検出に影響を与える因子となることから，DR システムにおいてノイズ特性を評価することは，撮影条件の調整や被ばくを含めた最適化のために重要である．そして，このノイズの空間周波数成分をパワースペクトルで示した特性をNNPS と呼ぶ．
Fig.4 に検出器入射線量 1ｍR における従来システム A と新規導入システム B の NNPS を示す．新規
導入システム B の NNPS は，2.0 cycles/mm 以上の周波数領域において従来システム A より低い値を示
し，高周波数領域における新規導入システム B のノイズ特性が優れていることを示している．

1.0E-05
新規導入システムB

NNPS (mm2)

従来システムA

1.0E-06

1.0E-07
0

0.5

1

1.5

2

2.5

Spatial frequency (cycles/mm)
Fig.4 従来システム A と新規導入システム B の NNPS

163

2.4 検出量子効率
検出量子効率 DQE は，検出器が X 線量子をどの程度有効利用して画像の構成に寄与させているかの指標である．DQE は，現在のところ DR システムの画質的性能を表す上で最も適した指標であるとされている 7）8）．よって，DQE を評価することが，検出器の総合的な特性を評価するために最も適しており，非常に有用性が高いことが分かる．X 線画像の画質は，一般的に SNR を指標とすることを先に述べたが，DQE は入力と出力の SNR の二乗の比で定義され，以下の式で表すことができる．つまり，視覚評価で SNR を評価することは困難であるが，DQE 算出による物理評価によって，SNR を用いた評価が可能となる．

(𝑆𝑁𝑅)2𝑜𝑢𝑡

𝐷𝑄𝐸 = (𝑆𝑁𝑅)2

𝑖𝑛

𝑀𝑇𝐹 2

𝐷𝑄𝐸 = 𝑞×𝑁𝑁𝑃𝑆

ｑは入射した X 線の平均量子数を表している．実際の DR システムでは，量子数そのものが画素値となるわけではなく，量子の検出効率やその他のノイズ因子によって，画像から得られる（SNR）2out は（SNR）2in と一致しなくなり，一般的に低下する．しかし，理想的な DR システムの状態では，（SNR）2in が極力保存される．すなわち，画素値が（SNR）2in に比例するため，（SNR）2in の保存割合，つまり（SNR）2in の低下度合いをもってして，DR システムの画質特性とすることは合理的であり，その指標が DQE として定義されている．
Fig.5 に検出器入射線量 1ｍR における従来システム A と新規導入システム B の DQE を示す．図より
新規導入システム B の DQE は, 全周波数領域において従来システム A より高い DQE 値を示し，1.0
cycles/mm における新規導入システム B の DQE は，従来システム A と比較し，約 1.24 倍の高い値を示した．この結果より新規導入システム B の方が，画質特性が優れていることが分かる．

17

1
新規導入システムB

DQE

従来システムA

0.5

0
0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Spatial frequency (cycles/mm)
Fig.5 従来システム A と新規導入システム B の DQE

2.5 雑音等価量子数を用いた撮影条件の設定
DR システムは，量子ノイズ以外に 2.3 項で述べたように様々なノイズ因子があり，これによりノイズ量が変化する．すべてのノイズ量を，保存された量子数に関連付けることができれば，そこから出力の SNR が定義可能である．その指標とされるのが，雑音等価量子数 NEQ である．NEQ は等価的に画像に寄与した量子数のことを示し，画像の出力の SNR である（SNR）2out として定義する．よって，画質評価を行う上で，DQE は定義より量子ノイズ以外を考慮していないため，あくまで効率と捉え，出力のみを表す NEQ を用いた方が画質評価として適切であると考える．以下に NEQ 算出の式を示す．

𝑁𝐸𝑄＝(𝑆𝑁𝑅)2𝑜𝑢𝑡

𝑀𝑇𝐹 2

𝑁𝐸𝑄 = 𝑁𝑁𝑃𝑆

NEQ が（SNR）2out であることから，ノイズが NNPS，信号が MTF に従うと考えれば容易に理解しやすくなる．NEQ は付加ノイズがある場合には，分母の NNPS が増加し，NEQ は低下する．つまり，線量が減少し付加ノイズが増えると，NEQ は低下することになる．また，付加ノイズによって，MTF は影響を受けないため，線量によって MTF は変化しない．以上のことからも，線量による影響を考慮した画質を評価するためには，NEQ が適していることが分かる．
Fig.6 に新規導入システム B において，基準線量 1ｍR とした場合の 1/3 線量, 3 倍線量にて取得した
NEQ の結果を示す．検出器に入射した線量に応じて NEQ が変化していることから，線量と画像に寄与

18

した量子数は比例していることが理解できる．

NEQ (photons/mm2)

1.0E+06

1.0E+05

基準線量1/3
1mR(基準）基準線量×3

1.0E+04
0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Spatial frequency (cycles/mm)
Fig.6 新規導入システム B における検出器入射線量と NEQ の関係

NEQ を用いることで画像に寄与した量子数，つまり画像の出力の SNR である（SNR）2out を測ることができるため，同一線量を入射した場合の NEQ を比較することにより，DR システム間における（SNR）2out の比を算出することができる．算出した比を，異なるシステム間の検出器における画質の比と考えることができれば，撮影条件の設定に応用することができる．
Fig.7 に検出器入射線量 1ｍR における従来システム A と新規導入システム B の NEQ を示す．図より
新規導入システム B の NEQ は, 全周波数領域において従来システム A より高い NEQ 値を示し，0.8～1.2 cycles/mm Average における新規導入システム B の NEQ は，従来システム A と比較し，約 1.24
倍高い値を示した．この結果より，従来システム A と同等の画質（SNR）2out を得るための新規導入シ
ステム B の撮影条件の設定は，従来システムの撮影条件から約 19％下げることが可能になると考えら
れる．

19

1.0E+06

NEQ (photons/mm2)

新規導入システムB
従来システムA

Exposure 1 mR (RQA5)
1.0E+05* 0.8～1.2 cycles/mm Average

1.0E+04
0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

Spatial frequency (cycles/mm)
Fig.7 従来システム A と新規導入システム B の NEQ

3. 終わりに
本稿では，物理評価を用いて検出器の特性を把握し，理解することの意味と有用性，物理評価を用いた DR システム間の画質と撮影条件の設定の考え方について述べた．
このように我々放射線技師は，主観的評価に頼るのではなく，物理評価という客観的評価方法を用いて画質と線量について考えることが重要であると考える．しかし，物理評価の結果は，散乱線を含まず，一次 X 線のみが検出器に入射した検出器単体の性能評価を目的としているため，臨床条件とは異なり，焦点サイズによる半影，拡大率，グリッドの影響や被写体による散乱線を考慮していないことに注意が必要である．最終的な臨床における画質評価，撮影条件の設定は，画像処理を含めた視覚評価や医師の読影能という主観的な要因も考慮する必要があることを付け加えておきたい．
今後，少しでも多くの方に物理評価に興味を持って頂き，本稿が物理評価を用いた画質評価と撮影条
件の設定ついて役立てれば，著者として幸いである．

参考文献
1) 岸本健治,有賀英司,石垣陸太,他.ディジタル画像の画質と被ばくを考慮した適正線量の研究. 日本放射線 技術学会雑誌. 2011; 67(11): 1381-1397.
2) 鈴木昇一,浅田恭生,加藤英幸,他. X 線診断時に患者が受ける線量の調査研究班-中間報告 2.日本放射線技術学会雑誌, 2009; 65(11): 1582-1589.

203) Schaefer-Prokop C, De Boo D, Uffmann M, Prokop M. DR and CR: Recent advances in technology.
European journal of radiology. 2009; 72: 94-201.
4) Gibson DJ, Davidson RA. Exposure creep in computed radiography: a longitudinal study. Academic
radiology. 2012; 19: 458-462.
5) ICRP Publication 93. Managing patient dose in digital radiology. 2004.
6) Shepard SJ, Wang J, Flynn M, et al. An exposure indicator for digital radiography: AAPM Task Group116 (executive summary), Medical physics,2009; 36: 2898-2914.
7）IEC 62220-1. Medical electrical equipment-Characteristics of digital X-ray imaging devices Part1:
Determination of the detective quantum efficiency, ed. 1.0, 2003.
8）IEC 62220-1-2. Medical electrical equipment-Characteristics of digital X-ray imaging devices Part 12: Determination of the detective quantum efficiency-Detectors used in mammography, International
Electrotechnical Commission, 2007

21

画像部会

視覚評価の有用性
金沢大学医薬保健研究域

田中 利恵

熊本大学大学院生命科学研究部

白石 順二

１．はじめに物理評価では，入出力特性，解像度特性，粒状性など，客観的な画質指標が得られる．一方，総合的な評価ができないなどの限界がある．視覚評価は，画像処理の効果，表示系の特性を加味した画像評価を可能にする．しかし，視覚評価には，観察者実験の計画から実施・解釈に至るまで，初学者にとって取り掛かりが難しい側面が多くある．ここでは，視覚評価による画質評価について，基礎的事項と活用ポ
イントを概説する．
２．視覚評価の目的・役割
医用画像における視覚評価の目的は，画像・システム・観察者の「診断能」，すなわち，「診断の正確さ」を明らかにすることである．その目的を達成するために，ヒトの視知覚（認識し理解する能力）を用いて，画像に含まれる信号検出や，画質の優劣判定を行い，その結果を定量的に評価・解析する．また，視覚評価は，被写体の特性，検出器の特性，画像処理の効果，表示系の特性などを含めた総合的な画像評価を可能にする．すなわち，これらすべてが視覚評価の影響因子となるため，物理評価と視覚評
価の結果が同じにならないということも起こりうる．物理評価でシステム性能を把握し，視覚評価で「診断能」を調べるという考え方で評価していくのがよいだろう．
３．視覚評価の方法
図１に，実験目的と観察者実験の手段を示す．病変検出の場合で，１試料に複数信号があるときは FROC
解析，１試料１信号の場合は ROC 解析，病変の良悪性鑑別のときは ROC 解析，見やすさなど優劣判定は一対比較法を行う．図 2 に，ROC/FROC 観察者実験の流れを示す．準備や実験に膨大な時間と労力を要する
ことが，視覚評価のハードルを上げてきたが，本学会の学術研究調査班が開発したソフトウエアを用いる
ことで，比較的簡単に行えるようになった．表１にソフトウエアの一覧を示す[1，2]．本学会の E-learning
や ROC セミナー，また，ROC セミナーの内容をもとに作成された書籍「放射線技術学スキル UP シリーズ
標準 医用画像の視覚評価法」では，これらのソフトウエアを使って，撮影線量を変えたときの低コント
ラスト信号の検出能評価を取り扱っている[3,4]．ソフトウエアやサンプル画像は，書籍の付録としてダウンロード可能である．ここでは，その概要を紹介する．

22

ROC: Receiver Operating Characteristic
FROC：Free-response receiver operating characteristic
観察対象は，flat-panel detector（FPD）を用いて CDRAD ファントムを，通常線量とその 40％線量で撮影した画像である．ファントム画像から，信号あり 20 枚，信号なし 20 枚，100％線量と 40％線量の２システム，合計 80 枚を切り出し，ROCviewer に表示させて観察者実験を行う．ROC 観察者実験では，観察者に信号位置を指定させずに，信号の有無についての確信度（評定値）のみを評価してもらう．一方，FROC
観察者実験では，信号位置を指定させながら，複数信号ある場合は信号ごとに，確信度（評定値）を評価してもらう．ROC/FROC 観察者実験のいずれの実験であるかは，試料画像の表示順序や信号有無の一覧である「入力ファイル」のフォーマットにもとづき，ROCviewer が自動的に判定し，その観察者実験に適した動作をするようになっている．図 3 に，ROC 観察者実験を実施して取得した確信度（評定値）から作成された ROC 曲線の例を示す．複数の観察者について同様の実験を行い，100％線量の平均曲線下面積（Areaunder the curve: AUC）と，40％線量の平均 AUC に統計的に有意差があるかどうかを統計解析していく．
複数の観察者の平均の ROC 曲線間の統計的有意差検定は，ソフトウエア ROCanalyzer を用いて，multireader multi-case（MRMC）にて行う．MRMC は，観察者間の変動に加えて試料間の変動を考慮した Jackknife
法にもとづいた三元分散分析を利用した手法である[5]．図 4 に，結果の一例を示す．観察者の数，実験に用いられた試料の数に続いて，100％線量，40％線量の２システムについての，各観察者の ROC 曲線の両正規パラメータ a,b と AUC，その平均 AUC，MRMC による統計的有意差検定の結果（p 値）が表示される．
この例では p 値が 0.025 と統計的有意差ありとの結果になっている．
一方，一対比較法には，試料内の順位のみを付けるサーストンの一対比較法と，順位に加えてその差の程度も算出するシェッフェの一対比較法がある．ここでは，E-learning，ROC セミナー，書籍で採用されている，シェッフェの一対比較法（浦の変法）を用いた手法を紹介する．浦の変法と他の手法との違いは，
2 枚のペアの画像の表示位置を左右入れ違えて 2 回見せ，2 回の判定結果を評価に用いることにある．そのため，合計で t 枚の試料を用意する場合，観察者にｔ×（ｔ-1）ペアを観察してもらうことになる．こうすることによって，左右どちらに画像が表示されたかの位置効果によるバイアスをなくすことができる．図 5 に示すように，FPD で線量変化させた 5 枚の画像と，FPD100％と同じ線量にて Computed
radiography（CR）で撮影した画像 1 枚，合計 6 枚を観察試料とする場合は，6×5＝30 ペアを観察してもらうことになる．一対比較法では，2 枚の画像を並べて観察者に表示し，観察者はそのどちらが優れているかをフリーのスケールで判定する．ROCviewer を用いて一対比較法を行う場合，画面下部にある評定バ
ーを見やすい方（評価項目について優れていると思われる方）に動かして判定する．その後，得られた結果を分散分析により解析し，各試料の平均嗜好度を求める．一対比較法で得られた評定データから各試料の嗜好度を算出した結果の一例を図 6，7 に示す．図 6 では，観察者ごとの評定結果と，各試料に対する嗜好度が表示されている．観察者１の場合，画像に対する嗜好度は FPD の 100％，80％がほぼ同じで高く，少し差があいて FPD60％と 40％，そして CR100％が同じような嗜好度で，FPD20％が一番低い嗜好度となっていることがわかる．図 7 に示すのは，個々の観察者についての結果が示された後に示される，観察者全体の平均の評定結果と，各試料に対する平均嗜好度，そして，ヤードスティック解析の結果である．ヤ

23

ードスティック解析では，すべてのペアについての平均嗜好度と差，そして，その差の 95％信頼区間が表示される．95％信頼区間がゼロをまたいでいない場合，つまり上限と下限が同じ符号である場合は 5%の危険率で統計的有意差ありと判定する．この例の場合，FCR100％と FPD60％の間，FPD40％と FPD60％の間，FPD80％と FPD100％の間には統計的有意差はないが，それ以外のペアの間には統計的に有意にどちらかが優れることがこの実験から証明されている．一対比較法では，ROC/FROC 解析と違って，信号（病変）の検出という作業が含まれないので，比較的容易に実験を実施することが可能で，統計的有意差を得ることも困難ではない．これが，一対比較法が医用画像の評価に使われやすい要因の一つといえる．
４．研究紹介CDMAM phantom を対象に，線量と画質（＝低コントラスト信号の見え方）の関係を FROC 解析で評価した研究事例を紹介する．３つの異なる線量レベルで撮影したファントム画像に対し，自動解析ソフト CDMAM
Analyser の解析結果をもとに作成した関心領域を，1 枚あたり６つ配置した試料画像を対象とした FROC
観察者実験である[6]（図 8）．この研究では，３つの線量レベル間で，ROC での AUC と同様に正確さの指標として用いられる FOM（Figure of Merit）に統計的有意差はみられなかったものの，線量の増加とともに FOM が高くなり，IQF inv.（inverse Image Quality Figure）とも高い相関がみとめられた（r=0.98）．
このように，日常的に使用するファントムで作成した試料画像であっても，画像処理の効果や表示系の特性を考慮した低コントラストと空間分解能の評価が可能である．
さいごに
視覚評価は，画像処理の効果や表示系の特性を加味した画像評価を可能にする．観察者実験の計画から実施・解釈に至るまで，初学者にとって取り掛かりが難しい側面が多くあるものの，ソフトウエアを活用することで，比較的簡単に実施できるようになった．「線量と診断能(=人がどう認知するか)」を考える際の手段として活用いただきたい．
参考文献[1] Shiraishi J, Fukuoka D, Hara T, Abe H. Basic concepts and development of an all-purpose
computer interface for ROC/FROC observer study. Radiol Phys Technol. 6(1):35–41, 2013[2] Shiraishi J, Fukuoka D, Iha R, Inada H, Tanaka R, Hara T. Verification of modified receiveroperating characteristic software using simulated rating data. Radiol Phys Technol. 11(4):406414, 2018[3] 白石順二，田中利恵．医用画像の視覚評価入門講座．JSRT 動画チャンネル
https://jsrt.tv/?sfwd-courses=c16[4] 放射線技術学スキル UP シリーズ 標準 医用画像の視覚評価法．白石順二, 田中利恵, 原 武史, 福
岡大輔，オーム社，2020 年 11 月
[5] 白石順二，宇都宮あかね．ROC 解析における画像システム間の統計的有意差の検定方法－

24

Jackknife 法とその適応－．日放技学誌．53( 6 ): 691- 698，1997[6] Tanaka R, Akita F, Fukuoka D, Bamba Y, Shiraishi J. Simplified Method for FROC ObserverStudy to Evaluate the Diagnostic Accuracy of a Digital Breast Imaging System by Using a CDMAM
Phantom. 13th International Workshop on Breast Imaging, IWDM2016. Proc. Breast Imaging LNCS
9699, 83-88, 2016

図１ 実験目的と観察者実験の手段（E-learning より引用転載）

図 2 ROC/FROC 観察者実験の流れ（E-learning より引用転載）

表 1 ソフトウエアの一覧

図 3 ROC 曲線の例

25

図4

Multi-reader multi-case（MRMC）による統計的有意差検定の結果の一例（E-learning より引用転載）

図 5 一対比較法の観察試料の一例（E-learning より引用転載）

26

図 6 一対比較法の各試料に対する嗜好度の算出結果の例（E-learning より引用転載）

図 7 一対比較法の各試料に対する嗜好度の算出結果の例（E-learning より引用転載）

27

図 8 研究紹介：表示系の特性を加味した低コントラストと空間分解能の評価 [6]

28

画像部会
物理評価、視覚評価で異なる結果が出る要因

東北大学病院

診療技術部放射線部門

小野寺崇

１．はじめに有用な臨床画像の条件として、「患者の情報を多く含み、診断しやすい画像」であることが挙げられる。放射線検査においては被ばくを伴うため、少ない線量で得られた診断能の高い画像は非常に価値が高い。また、撮像時間が短い・造影剤を使用しないなど患者の身体的負担を減らしたうえで取得した診断能の高い画像も価値が高いといえる。このような観点から臨床画像を評価する必要があり、その手段
として物理評価と視覚評価がある。
物理評価とは画質の構成要素であるコントラスト、鮮鋭性、粒状性を客観的な量として評価を行うものである。一方で、臨床画像の最終評価は医学的知見を有した医療従事者が主観的に行う場合が多く、画像の物理特性と視覚評価の結果の対応については、モダリティや画像処理が発達している現代だからこそ追求しなくてはならない。

２．様々な物理評価項目と視覚評価項目
２－１．物理評価項目
近年、臨床においてはほぼ全ての施設でディジタルラジオグラフィ（DR）システムが用いられている 1)と推察されるため、本稿ではこれを踏まえて解説する。DR システムにおいては、システムコ
ントラストの指標として入出力特性、鮮鋭性の指標として presampled modulation transfer
function（MTF）、粒状性の指標として normalized noise power spectrum（NNPS）が用いられる。
これらに共通しているのは解析データには raw データが用いられることである。つまり、臨床画像の評価ではなく、システム（検出器）の評価なのである。通常、臨床画像には患者情報を最大限引き出すことを目的に様々な画像処理が加えられているが、これらの画像データは線形性が担保されておらず、検出器の評価の際に用いることはできない。また、DR システムの画質的性能を表すうえで最も適しているとされる指標に detective quantum efficiency（DQE）2,3)がある。DQE は空間周波数の関数であり、その算出式中には presampled MTF と NNPS が含まれる。旧システムで被ばくと画質の最適化が達成されていることが前提であるが、新システム導入時は新旧システムの DQE 比から線量設定が可能であることから、検出器の物理特性の重要性が理解できる。
また、画像雑音の評価には root mean square（RMS）粒状度や standard deviation（SD）も存在する。SD は画像内に関心領域を設定し、関心領域内のディジタル値の雑音標準偏差を雑音の指標とする。関心部の構造と back ground のディジタル値の差と SD の比は contrast to noise ratio

29

（CNR）と定義され、関心部描出の決定因子のように扱われることも多いが実際は簡易的な指標に過ぎず、画質の本質的な指標とはなり得ない 4)。

２－２．視覚評価法
上述したとおり、臨床画像の有用性の最終的な評価は、医師をはじめとする医療従事者の視覚をもって行われることになる。費やす時間や労力は多大なものになるが、得られた結果の価値は非常に高い。医用画像領域で用いられる視覚評価手法の代表例に receiver operating characteristic（ROC）観察者実験がある。ROC 観察者実験は異常陰影の鑑別が可能という点で非常に有用である
5)。ROC 観察者実験、free response ROC 観察者実験、一対比較法などは汎用の人体ファントム画像

や臨床画像を用いる視覚評価法であるが、専用ファントム画像を資料とする視覚評価法にcontrast-detail（CD）ダイアグラムやハウレットチャート法などがある。CD ダイアグラムでは解像度に関する視認性とコントラストに関する視認性を同時に評価することが可能であり、ハウレッ
トチャート法では解像度について高周波数領域での評価が可能である。
また、「観察者が見た」だけではなく、結果の統計的検定があってこそ視覚評価と定義できる。
観察者内・観察者間の変動や平均値の間の統計的有意差検定など理解しておくべき項目も多く、これらを学習したうえで慎重に実験を進める必要がある。

３．物理評価と視覚評価の結果は必ずしも一致しないのか
物理評価と視覚評価で異なる結果がでる場合がある。しかしながら、多くの場合、物理評価のルールを把握していない、そもそも評価の対象（目的）が異なっているなど根本的なミスを犯している可能性も十分にあると推察する。以下に結果が異なる原因の例を示す。

・解析および評価に必要な画像データの種類
視覚評価の際は、臨床画像と同様の画像処理が施された画像を用いる場合がほとんどである。例
えば鮮鋭性を向上させるためのエッジ強調処理、粒状性を向上させるためのノイズ低減処理はもちろん感度やラチチュードなども自在に変更できるなど、患者情報を最大限に引き出し読影しやすい
画像となっている。これに対し、2-1 で示した物理評価項目はシステム性能を判定することが目的であるため、解析には raw 形式のデータが用いられる。つまり、異なる画像の結果を比較していることになるため、結果の相違を議論する際は注意が必要である。

・視覚評価の対象は何なのか？
過去の報告 6)では頭部 X 線画像の視覚評価における総合結果は、撮影システムの鮮鋭度と相関が高く、粒状性との相関は低かったことが述べられている。頭部正面像・側面像における読影ポイント 7)を表に示す。

30

表

頭部 X 線像の読影ポイント

頭部正面像

頭部側面像

・頭蓋冠の性状

・トルコ鞍

・骨縫合線

・骨縫合線

・骨折線

・骨折線

・内耳道

・血管溝

表に示すように頭部 X 線像の読影ポイントは骨縫合線、骨折線など線状構造である場合が多い。また、基本的には骨構造を観察しているため高コントラスト分解能の物理指標である鮮鋭性（MTF）の結果と視覚評価の結果に相関があったと考えられる。
同様に胸部 X 線像の読影ポイントを考えてみる。胸部 X 線像内には正常解剖として肺野・縦郭・
肋骨・椎体など大きい組織が存在し、これに加えて肺血管、場合によってはカテーテルなどの微細構造も描出する必要がある。これを空間周波数で表現すると、胸部 X 線像内には低～高周波数にわたる空間周波数成分が存在する。物理特性に着目した場合、MTF・NPS の横軸は空間周波数であるので各部位に対応した空間周波数における値と視覚評価の結果には相関があると考えられる。また、結節・腫瘤が存在する場合は周囲組織とのディジタル値差は少なく、病変の発見には低コントラス
ト検出能が要求される。病変構造はある程度の大きさを持っているので、信号スペクトルは低周波数域に集中する。発見したい病変に対し、これと構造が類似している雑音が発見を阻害することから、常に NNPS の低周波数領域に着目しておく必要がある 4)。

４，まとめ本稿では撮影システムの物理特性と臨床画像の視覚評価の詳細、およびそれぞれの結果の対応について記した。まず念頭に置かなくてはならないのは、観察者実験の結果は観察者間や観察者自身、提示画像の画像処理など多くの因子によって影響を受けるものである。よって、システムの物理特性の結果と関連づけるのは困難であると思われる。今後は検出すべき病変について、コントラストや画像雑音を模擬し、画像処理を加えた画像を正確に定量評価できる手法の登場が待たれる。

５．参考文献
１．岸本健司, 有賀英司, 石垣陸太, 他. ディジタル画像の画質と被ばくを考慮した適正線量の研究. 日放技学誌. 2011; 11: 1381-1397.
２．IEC62220-1. Medical electrical equipment-Characteristics of digital X-ray imaging
devices part1: Determination of detective quantum efficiency. International

31

Electrotechnical Commission. 2003.
３．IEC62220-1-2. Medical electrical equipment-Characteristics of digital X-ray imaging
devices part1-2: Determination of detective quantum efficiency-Detectors used in
mammography. International Electrotechnical Commission. 2007.
４．森

一生. 近年の X 線 CT 画像の非線形特性と画質の物理評価について. 東北大医保健学科紀要.

22(1)：7-24, 2013
５．白石順二編著. 標準

医用画像の視覚評価法. P2-12. オーム社

６．大賀 泰文，辻本 武士，田畑洋二，他. X 線写真の主観的評価法 一 Thurstone の一対比較法による尺度化の試み 一，日放技学誌. 1989; 45(7): 831-839
７．小川敬壽編著. 新・図説

単純 X 線撮影法. 金原出版株式会社

32

画像部会

物理評価、視覚評価を生かすには

東海大学医学部付属八王子病院

診療技術部放射線技術科

由地 良太郎１．はじめに臨床における放射線技師の役割は「可能な限り被ばく線量で臨床目的に応じた画像を提供する」ことである。そのため、放射線技師には放射線機器の性能を理解するための工学的知識と医療画像検査を行う上での医学的知識が必要である。一般的に装置の性能を評価する際は客観的に評価が可能な物理評価が用いられ、医療画像に関しては医師が診療する際に患者ごとに異なる画像を見て判断している。物理評価に関しては測定機器などがファントムとして用いられるため、撮影線量を変えて検討が可能であるが構成が人体とは大きく異なる。DR 画像は画像処理にヒストグラム解析を行っていることが多いため、ファントム画像と臨床画像では構成の違いから処理のかかり方が異なる可能性があり、視覚評価にも注意が必要である。臨床において物理評価や視覚評価を生かすには物理評価や視覚評価の特性や意味を理解する必要があり、本講演では臨床で取り入れる際の注意点や手順などをお話しする。

２．物理評価に用いられる画像の特徴
近年、臨床ではデジタルシステムで X 線撮影が行われており、DR セミナーや論文により物理評価の方
法や理論を学習しやすい環境であるため、多くの施設で装置更新や新しいシステム導入時に物理特性を算出している。物理評価項目の説明は前の講演にて詳細が説明されると思われるため割愛させていただ
くが、鮮鋭性の指標として presampled modulation transfer function（MTF）、粒状性の指標として
normalized noise power spectrum（NNPS）、装置の検出器の性能を信号雑音比 signal-to-noise ratio（SNR)の概念に基づく指標として検出量子効率 detective quantum efficiency (DQE)、出来上がった画像の実力を表す雑音等価量子数 noise equivalent quanta（NEQ)などが用いられている。これらの物理
評価項目の算出方法は国際電気標準会議 International Electrotechnical Commission (IEC)から発表された IEC 62220-1 にも記載されている。しかし、これらの項目は検出器の性能を評価するために用いられているため、臨床画像に近い状態での評価項目ではない。測定する際の幾何学的配置では散乱体を含めないように行う必要があるが、臨床画像では被写体があるため散乱体は絶対にある。測定に用いる
画像も raw data や original data と言われる画像処理の入っていない画像が用いられるため、臨床で医師が診断で用いる画像とは大きく異なる。このように物理評価で用いられる画像は測定環境や画像処理の有無など臨床画像とは異なる点があるため、あくまで検出器の性能評価として捉える必要がある。

33

３．視覚評価に用いられる画像の特徴
一方で臨床現場において X 線画像を診断で用いる場合は定量的な方法ではなく、多くの場合主観的な視覚で評価し診断している。臨床現場において画像の検討を行う際には撮影線量の検討で行うことが多いが、この場合は人体で何度も撮影を行うわけにはいかず、画像処理のみの変更であったとしても臨床画像を用いるには倫理委員会の承認が必要でありハードルが高いため、人体ファントムやバーガーファ
ントムなどの評価用ファントムを用いて視覚評価を行うことが多い。しかし、評価用ファントムを視覚評価で用いる場合は注意が必要である。デジタル X 線画像においては、ラチチュードが広いため、病変などを視認しやすくするために関心領域に合わせて画像処理が行われる方法が用いられている。そのため被写体の部位や状態に合わせて変化するため一定でないことがある。図 1 はバーガーファントムのみを撮影した画像で、図 2 はバーガーファントムと人体ファントムを一緒に撮影した画像である。両者を比べるとバーガーファントムの見え方が異なることがわかる。デジタル X 線画像においては視覚評価用のファントムを撮影する際は画像処理が適切に入っていない可能性があるため注意が必要である。

図 1.バーガーファントム撮影画像

図 2.バーガーファントム+人体ファントム撮影画像

４. 物理評価、視覚評価を臨床現場で生かすには
本稿ではデジタル X 線システムにおける物理特性と視覚評価で用いる画像の特徴について記した。臨床現場では物理評価と視覚評価が一致しない場合があるが、それは評価対象の違いから起きうることが考えられる。そのため検出器の性能を評価する基本的な物理評価だけではなく、被写体や臨床で用いる環境を想定した客観的な評価方法も必要になってくる。図 3 に示すように、検出器の評価に用いられる
基本的な物理評価は STEP2 の考察に用いられ、視覚評価の考察に STEP2 が用いることができる。最終的には臨床画像による検出や診断になるが、なぜそのような結果になったのかを一つ前の被写体やグリッドなどの撮影環境によるものなのか、もう一つ前の検出器のポテンシャルによるものなのかを考える必要がある。ひとつひとつを理解し、装置の性能や撮影環境を考慮しながら検討を行うことで装置の理解が進み、撮影条件の最適化につながると考える。

34

図 3.物理評価、視覚評価を臨床現場で生かす手順

35

技術紹介

透視機能付き一般撮影システム「CALNEO Beyond」の開発
富士フイルムヘルスケア株式会社

放射線診断事業部

内田

千尋【はじめに】
医療機関の放射線科は、静止画を撮影する一般 X 線
撮影装置、断層画像を撮影する CT・MRI、動画での透視撮影ができる X 線透視撮影装置などさまざまな医療機
器を用いて検査を行っている。なかでも一般 X 線撮影
は、胸部・腹部をはじめ膝や股関節などさまざまな部
位の検査に用いられていることから、検査数が多く、受検者の待ち時間も長時間に及ぶケースも少なくない。一方、X 線透視撮影は、各種造影検査などに利用さ
図 1 透視機能付き一般撮影システム

れるが、同撮影での検査数は、一般 X 線撮影ほど多く「CALNEO Beyond」

ないため、検査室数が限られる中小病院やクリニック

では、検査数の少ない透視室を検査数の多い一般 X 線撮影室に変更したいというニーズがある。しかし、高齢化による嚥下造影検査の増加など、X 線透視撮影での検査の需要があるため、稼働率が低くても透視室を一般 X 線撮影室に変更するのは難しいという課題があった。このため、当社は、透視と撮影に対応した FPD（富士フイルム株式会社 間接変換型フラットパネルセンサ「FUJIFILM DR CALNEO Flow※1」C シリーズ）を採用し、臥位だけでなく立位での X 線透視撮影にも対応することで、検査の幅を広げ、検査室の効率的な運用を可能とすべく、1 台で X 線透視撮影と一般 X 線撮影を実現する「CALNEO Beyond※2」を開発した。本稿では、本製品が提供する新たな価値を紹介する。
※1

販売名：デジタルラジオグラフィ

DR-ID 1800

医療機器認証番号：第 302ABBZX00021000 号※2「CALNEO Beyond」は、富士フイルムの「デジタルラジオグラフィ DR-ID 2800」（医療機器認証番

号：第 305ABBZX00006000 号）を採用。
「デジタルラジオグラフィ DR-ID 2800」には、「デジタルラジオグ
ラフィ DR-ID 1800」の構成品であるフラットパネルセンサが用いられている。

【特長】
透視機能付き一般撮影システム「CALNEO Beyond」は、ひとつの装置で行える検査の幅を広げることをめざし、一般 X 線撮影室において、臥位だけでなく立位での透視検査も可能とした。また、透視と撮影に対応した FPD（富士フイルム株式会社 間接変換型フラットパネルセンサ「FUJIFILM DR CALNEO Flow」
C シリーズ）は、軽量化、高画質、堅牢性、機動力、利便性を兼ね備え、さらに、低被ばくを実現する
ことで、医療現場からの長年の要望に応えることが可能となる。

36

１． １枚の FPD で X 線透視撮影と一般 X 線撮影を実現
X 線を読み取る検出器には、透視と撮影に対応し、さらに、軽量化・高画質・堅牢性・機動力・利便性を兼ね備えた、富士フイルムの「FUJIFILM DR CALNEO Flow」C シリーズのフラットパネルセンサを採用。
X 線透視撮影と一般 X 線撮影の両方が可能となり、検査室数に制限のある中小病院やクリニックでも、効率的な運用を実現する。また、2 種類の FPD サイズ※3 による X 線透視撮影に対応しているため、様々な検査に合わせて選択可能である。

図2

FUJIFILM DR CALNEO Flow C47（14×17 インチモデル）（左）FUJIFILM DR CALNEO Flow C77（17×17 インチモデル）（右）※3

14×17 インチモデル（外形寸法 384mm × 460mm）、17×17 インチモデル（外形寸法 460mm × 460mm）

２． 臥位撮影台に加えて、立位撮影台※4 でも X 線透視撮影を実現
臥位撮影台だけでなく、立位撮影台での X 線透視撮影にも対応可能であり、被検者が立った状態もしくは車椅子に座った状態でX 線透視撮影が行えるため、高齢化により増加している人工関節
置換後の荷重検査や嚥下造影検査などが可能となる。また、臥位
撮影台では、神経ブロック、泌尿器系検査、婦人科系検査などのX 線透視撮影から、胸部・腹部・膝・股関節撮影などの一般 X 線

透視検査イメージ

撮影まで対応できる。
※4

図 3 立位撮影台・臥位撮影台での立位撮影台はオプション

３． 低被ばく。なのに、高画質。
被検者の「医療被ばく」だけでなく、医療従事者の「職業被ばく」も、安全性向上の観点で長年の課題であり、また同時に、医療現場が長年期待していることは、低被ばくと高画質の両立である。近年、被ばくや線量管理に対する意識がより高まっていることから、医療現場と協創して生まれた富士フイルムの画像処理と被ばく低減技術を提案する。

(１) 低線量化と高画質を両立する撮影画像と透視画像を提供
従来の CALNEO シリーズのカセッテ DR と同様に、FPD とは反対側の X 線照射面側に光センサー（TFT）を配置した「ISS 方式」による間接変換方式 FPD を搭載した。これにより X 線信号の散乱・減衰を大幅に抑制し、少ない X 線量でシャープな画像を実現する。さらに TFT 基板にフィルム式のフレキシブルセンサーを採用し、DQE58%*5（1LP/mm・1mR）を達成した。ISS 方式とフレキシブルセンサーの組み合わせにより高画質と低線量化に貢献する。
37

図4
*5

旧世代 FPD と新世代 FPD の比較

静止画撮影のみ（C シリーズの場合）（２）安定した画質と低被ばくを維持する FPD
CALNEO Flow は、高感度で最大 58%（1LP/mm・1mR）の高い DQE（X 線の変換効率）を誇る。また、経年劣化に伴う輝度低下が起こらず、輝度低下を補うための線量増加の心配も不要である。安定した画質はもちろん、長期間安定した低被ばくな検査環境を維持することが可能となる。
図5

I.I.のように経年劣化による線量増加の心配がない FPD（３）パルス透視
X 線を間欠的に出力するパルス透視により、連続透視に比べて被ばく低減することができる。
FPD とパルス透視を組み合わせて、医療スタッフ
への職業被ばくを減らすことも可能となる。

図6

連続透視とパルス透視の線量比較（４）ダイナミック処理*6
ダイナミック処理は、人体を透過した X 線情報を 3 次元情報に変換して、人体の厚みが異なる部位や構造物を認識し、コントラストと濃度を的確に調整することができる。透視画像も撮影画像も、検査の種類や部位に適したコントラ
ストと濃度に調整することが可能となる。
※6

ダイナミック処理はオプション
図7

38

ダイナミック処理前後の画像比較

（５）ノイズ抑制処理
ノイズ抑制処理は構造を持たないノイズ成分を抽出し、これを的確に除去することで、画像の粒状度を改善し、被写体構造の視認性を向上することができる。これにより、透視画
像も撮影画像も、低ノイズで高画質な画像を描出する。

図8

ノイズ抑制処理前後の画像比較（６）Virtual Grid*7
Virtual Grid は、撮影条件（X 線の強さ、量など）や撮影
部位、被検者の体格などさまざまな要因の影響を受ける散乱
線成分を高速かつ忠実に計測することができる。これにより、散乱線により低下した画像のコントラストを高めることが可能となる。
※7

Virtual Grid はオプション

図9

Virtual Grid 適用前後の画像比較

４． AI 技術を活用して設計された※8 ナビゲーション機能により効率的な検査サポートを実現
2 種類のナビゲーション機能を搭載。一般 X 線撮影にて、撮影する向きや撮影条件の誤りなどが発生した場合に必要となる再撮影の低減に貢献する。AI 技術を活用した「Positioning Navi ※9」は、コリメータに搭載されたカメラで撮影した被検者の画像を、撮影操作や画像処理を行うコンソールに自動送信し、被検者のポジショニングが事前に設定した撮影メニューと整合しない
場合にはアラートを表示する。また「Exposure Navi ※10」は、立位胸部正面の一般 X 線撮影で使用可能。コリメータに取り付

図 10 「Positioning Navi」の画面※11

けられた距離センサーを活用して、立位胸部撮影時の被検者の体格を大中小の 3 段階から推定した結果を表示する。
※8

AI 技術のひとつであるディープラーニングを用いて開発した。導入後に自動的にシステムの性能や精度が変化することはない。
※9※10
※11

Positioning Navi、Exposure Navi はオプション。また、ユーザーによる目視確認が必要です。

上記画面はイメージ。実際の画面と異なる場合があります。

【まとめ】
透視機能付き一般撮影システム「CALNEO Beyond」は、開発に携わった全てのメンバーが顧客目線に重点を置くことにより、１台で X 線透視撮影と一般 X 線撮影が可能となる、検査室の効率的な運用を実現
39

し、一般撮影室の価値として「新たな在り方」を提案する。今後も、ユーザーニーズに応えることにより、検査効率化と医療の質の向上に貢献すべく、開発に取り組んでいく所存である。

販売名：X 線透視撮影装置 CALNEO Beyond

医療機器認証番号：第 305ABBZX00007000 号

CALNEO、CALNEO Flow、CALNEO Beyond、Virtual Grid は富士フイルム株式会社の登録商標です。

40

技術紹介

ポジショニング判定支援機能「Positioning-i」について
コニカミノルタ（株）メディカルイメージング開発センター

1

伊藤良平

はじめに
病院での X 線撮影において、診療放射線技師（以下、放射線技師とする）は患者の担当医師から依頼された撮影オーダーに基づき、患者の撮影部位と撮影方向、X 線の照射条件を決めて撮影を行う。画像は医師が診断しやすいように各部位ごとに被写体と X 線装置の位置関係（撮影ポジショニング）が定められており、放射線技師は医師の撮影オーダーに対応するため、数多くの撮影ポジショニングを理解し撮影業務に臨まなければならない。
しかし、骨の構造には個人差があり、体外からは一見正しいポジショニングで撮影された画像においても診断に適さない画像である可能性があるほか、多忙な撮影業務においては、まれに部位の左右や撮影方
向の間違いが発生する可能性があり、そのような事態が起きれば再撮影をする必要がある。
このような課題に対してコニカミノルタでは、撮影された X 線画像が適正か否かを画像解析により自動判定する機能である“Positioning-i”を開発した。本機能は、AI 技術の一つである Deep Learning を用いており、四肢の左右部位の判定とこれまで担当技師の力量に頼っていたポジショニングの再撮影に再現性のある基準を提供できるため、再撮影判断に迷う場面や誤診に繋がる撮影の間違いを減らすことが可
能となる。

2

“Positioning-i”機能について

2. 1

対象部位と機能構成

本機能の開発にあたり、対象とする撮影部位の検討を行った。病床数 500 床以上の総合病院を中心に国内の協力施設より受領した、当社の線量管理システム“RAD Insight”の統計データ（四肢関節の X 線撮影件数(Fig. 1)と再撮影率(Fig. 2)）を基にして、共同開発施設へのニーズ調査を行った。
その結果、施設によって各部位の撮影件数や再撮影率にばらつきはあるものの、撮影件数が多い膝関節のほか、患部が小さく目視確認が難しい足関節や肘関節の側面撮影において再現性のあるポジショニン
グ自動判定の要望が特に高いことが分かった。さらにこれら四肢の関節は、まれに部位間違いとして左右の取り違えが発生する可能性があり、主に責任者クラスの放射線技師からは撮影時の検像機能として左右間違いを検知する機能の要望が高いことが分かった。
そこで、まずは要望が特に高い膝関節、足関節、肘関節側面のポジショニングの判定と左右間違いを検出する機能を開発した。

41

Re-shoting ratio in certain hospitals

1,500

60.0%

Re-shooting ratio

Number of shots by a month

Number of shots by a month in certain
hospitals

1,000

500

40.0%
30.0%
20.0%
10.0%

0.0%

0
Knee

Shoulder Ankle

Hospital_1

Fig. 1

Hospital_2

Elbow

Hip

Knee Shoulder Ankle

Wrist

Hospital_3

Hospital_1

Fig. 2

Number of X-ray shots by a

Hospital_2

Elbow

Hip

Wrist

Hospital_3

Re-shooting ratio of

X-ray in certain hospitals

month in certain hospitals.

2. 2

50.0%

再撮影判定の基準

被写体のポジショニング方法については決められた手技が存在するが、再撮影の基準については病院の医師や放射線技師が、診断能や患者の状態について考慮しながら判断することが多く、再現性のある明確な指標が存在しない場合もある。たとえば膝関節側面については「大腿骨内の外顆と内顆のずれが 7 ㎜以内」1)との指標も提案されているが、撮影現場では目視で評価する場合がほとんどであり、再撮影の判
断は撮影を担当している放射線技師の技量に影響するところが大きい。
そのため“Positioning-i”がどのような指標で画像のポジショニングの良悪を判定するかについても、明確な基準が無い状態から共同開発施設と協議を重ねた。その結果、膝関節側面では「大腿骨顆部の外顆と内顆のずれ」、足関節側面では「距骨滑車上面の内顆と外顆のずれ」など各部位での再撮判定の基準とな
りうる骨部のずれを (Fig. 3)を領域とし、その領域幅の最大値をずれ量とした。ずれ量は施設毎に定める基準値（mm 単位で設定可能）を用いて「A：良好、B:許容、C:再撮影の検討が必要」の区分を判定表示できるようにした。
左右部位の判定については体位の容易さから膝関節側面と足関節側面では外側面を、肘関節側面については内側面を X 線検出機の受像部に接面して撮影を行うことが一般的であり、本機能でもそれぞれ外/内側面を X 線検出機に接面した状態との前提で骨部の位置関係から左右部位を判定することとした。

42

Fig. 3 Knee side X-ray image with gap area of femur (left image). Ankle side X-ray image with
gap area of talus (right image).

3

再撮影判定機能アルゴリズム

3. 1

処理の概要

“Positioning-i”機能では撮影された X 線画像に対して Deep Learning を用いてポジショニングの判定と左右の判定を行う。
国内の協力施設より受領した各部位数千枚規模の臨床画像に、判定指標に基づくずれ領域や左右の部
位などのラベルを付与し、Deep Learning により入力画像と付与ラベルの関係性を学習させた。なお、学習は製品開発時のみに行い、施設導入後自動的にシステム性能および精度が変化することはない。
結果の表示方法は、ポジショニングの判定ではポジショニングずれ領域を撮影画像上に重畳表示し、測定ずれ量と、その数値があらかじめ設定した基準値を上回る場合は再撮影を促すアラートとを表示する。
左右の判定ではあらかじめ設定した部位情報と比較して左右が異なると判定された場合にアラートを表示する(Fig. 4)。

43

Fig. 4 Exposure screen on diagnostic X-ray image workstation “CS-7”

3. 2

ポジショニング判定処理

ポジショニング判定では撮影された画像に対して関節のずれ領域とずれ量を同定する。さらに X 線撮影装置ではアラートを表示するずれ量の大きさを予め設定することができるため、導入施設ごとに判定基準を変更することが可能となる。
撮影された画像は判定対象となる関節位置を推定する前処理を行った後、Deep Learning を用いてずれ領域を推定するセグメンテーション処理を行う。セグメンテーション処理結果領域に対して、関節中心方向からその幅を計測し、最も幅が広い部分を最大ずれ量として決定する。このずれ量がどの程度許容されるかは施設ごとに異なるため、ユーザは、ずれ量の数値が「A：良好、B:許容、C 再撮影の検討が必要」のどれに該当させるかを予め設定することが出来る。
「C: 再撮影の検討が必要」と判定された場合は医師の診断に適さない可能性が高いため、再撮影するように促すアラートが表示される。

3. 3

左右部位判定処理

左右部位判定は、撮影された画像から推定される部位の左右と、医師から依頼された撮影オーダーを
元に X 線撮影装置に入力された撮影部位の左右情報とを比較して両者が異なっていれば再撮影を促すア
ラートを表示する。
まず、撮影された画像に対してサイズ変更、階調/濃度調整等の前処理を行った後、Deep Learning を用いて左部位である確率と右部位である確率とをそれぞれ推定する。その確率が高い方を画像から推定した左右部位として、X 線撮影装置に入力された撮影部位の左右情報と比較する。両者が異なっていれば誤44

った部位を撮影している可能性が高いため、再撮影を促すアラートを表示する。
撮影した放射線技師はアラートをきっかけにして撮影オーダーを再確認することで、思い込みによる
左右部位の間違いに気づくことが可能となる。

4

まとめ撮影された X 線画像が適正かを画像解析により自動判定する“Positioning-i”を開発した。本機能により再現性のあるポジショニング基準の導入と医療事故につながる患部の左右間違いを防止することが可能となり、臨床現場の生産性向上に寄与すると考えている。
なお、“Positioning-i”を実際に導入いただいた病院からは、判定の有用性 2)や再撮影基準の統一によるワークフロー改善効果が示唆される 3)との報告が挙がっているほか、新たな機能や部位拡張についての要望も挙がっている。これを受け次バージョン以降も他部位への展開など引き続き新たな機能追加を計画している。
コニカミノルタでは今後も、臨床現場を変革する魅力的な製品を開発し、撮影者の業務効率化、撮影技術向上、患者の被ばく量低減に貢献して行く所存である。

●参考文献

1) 「図解 下肢撮影法」オーム社
2) 佐藤圭太

ISBN：978-4-274-20865-2

足関節側面ポジショニング判定支援機能の基礎的検討

第 49 回日本放射線技術学会 秋季

学術大会3) 森田康介

膝側面ポジショニング判定支援機能の再撮影判定基準の検討

会 秋季学術大会

45

第 49 回日本放射線技術学

読者のページ

第 13 回 ROC セミナー参加記
獨協医科大学埼玉医療センター

斉藤 凌

2023 年 5 月および 6 月に開催された第 13 回 ROC セミナーに参加させていただきました。本セミナー
は例年とは異なり、Web での開催となり週 1 回で 5 週に渡り講義が行われました。今回、私が参加した
きっかけは、先輩から「視覚評価の勉強会があるので、興味があれば参加してみてはどうか」という誘いからでした。私自身、ROC 解析という評価法を知ってはいましたが、それについて深く勉強したことがなく評価した経験がありませんでした。今後、物理評価を用いた研究実験を行うにあたり良い機会であり、自身のスキルアップにも繋がると思い参加させていただきました。

今回のセミナーは、視覚評価法の概論、ROC/FROC 解析および一対比較法の実験計画と実際の講義、観察者実験用ソフトウェア ROC Viewer と ROC Analyzer の使用方法、そして R を使った統計解析という内容でした。実験計画の講義では、観察者実験を観察者の立場から見ることができ、事前の準備から実験・解析の方法まで一連の流れを把握することができました。視覚的に捉えることで実験を進めるにあたり注意する点や重要なポイントなどの理論を具体的に理解することができました。本セミナーでは事前に配布された資料を使用しての実験となりましたが、実際に自分で実験を行う場合は、試料画像の用意な
どの事前準備がとても重要であると感じました。

また、セミナー後の質疑応答の時間が活発であり、その雰囲気に大変感銘を受けました。
講義を受けての質問や実体験に基づく質問など、さまざまな質疑が寄せられました。講師の先生はすべての質問に対して丁寧に分かりやすく説明してくださり、私も理解することができました。このような活発な質疑応答の場があることで、セミナーは単なる受講だけでなく、参加型の学びの場として大変価値のあるものだと感じました。他の参加者が持つ視覚評価に対する疑問や考えを聞くことで、自分にはない新たな視点やアイデアを知り、自分の理解をより深めることができました。

セミナーに参加する前は講義についていけるのか不安ではありましたが、講義が始まると講師の先生の分かり易く熱心な説明に、自然と引き込まれ夢中で講義を聞いていました。視覚評価の知識の向上はもちろんのこと、講師の先生や参加者との交流を通じて新たな視野を広げることができ、非常に有意義な時間でした。今回の講義で得た知識をただ受け取るだけでなく実践に繋げることが重要だと感じました。学んだことを業務・研究に活かし、今後も日々努力し、挑戦し続け、成長していきたいと思います。

最後になりますが、セミナーの開催をしていただいた日本放射線技術学会画像部会スタッフの皆様、講師の先生に心より感謝申し上げます。

46

読者のページ

第 13 回 ROC セミナーを受講して京都大学医学部附属病院

野副沙季

2023 年 5 月から 6 月にかけて WEB 講義（全 5 回）で行われた第 13 回 ROC セミナーに参加させていただ
きました．私が診療放射線技師として働き始めてから丸 5 年が経ち，直近の 3 年間は主に一般撮影業務に携わっています．その間，新しい画像処理技術を評価する研究や画質と被ばく低減の最適化を検討す
る研究に取り組んできました．研究を進める過程で物理評価だけでは評価が不十分であることが多々あり，視覚評価についてもっと知見を深めなければと思っていた折に当セミナーの開催を知りました．大学時代からの恩師である白石順二先生が講師をされるということもあり，すぐに申し込みを決めました．
平日 19 時から講義は 50 分，質疑応答は 10 分の計 1 時間で行われました．私にとって平日の夜は都合がよく，毎回リアルタイムでノートをとりながら受講しました．見逃し配信もありましたので，理解が追いつかない箇所は後からゆっくり見返すこともできました．
講義はオーム社から出版されている「医用画像の視覚評価法」に沿って行われました．この本は私が研究を行ったときのバイブルであり，ROC Viewer と ROC Analyzer を使いながら繰り返し熟読した本だったため，とても理解しやすかったです．講義の内容は「視覚評価概論」「ROC 解析の実験計画と実際」「FROC 解析の実験計画と実際」「一対比較法の実験計画と実際」「R を使った統計解析」の順で行われました．ROC 解析と一対比較は私が実際に使ったことがある手法でしたが，白石先生の講義を聞いて自分自身で反省する点が多くありました．特に印象的だったのが，視覚評価をするときは観察者への事前説
明がとても大事だということです．実験の目的，作業の内容，観察するときに注意すること等を観察者に口頭で説明し，さらにそれらを文章にして印刷した説明書を手元に置いて評価を行うのが理想的だと
当講義で教わりました．私が実験を行った際は口頭での説明のみだったので，次回の実験では説明書を準備しようと思いました．
トレーニング画像の重要性も教わりました．視覚評価を行う前のトレーニングは観察者が回答する確信度の幅と判断基準（ゴールデンスタンダード）をできる限り均一にするために行うものでした．実験資料の中からなんとなくトレーニング画像を選んではいけないことを学びました．
「R を使った統計解析」の講義では実験計画の際に必要となる知識を得ました．例えば，観察者の人数は何人にするべきか，サンプルサイズはどれくらいが適切か，ということをこれまで私自身が理解しておらず，自分の研究と似た先行研究を参考にして決定していました．しかし，講義を聞きサンプルサイ
ズ，p 値，効果量，検出力の 4 つの要素がお互いに関連しているため，他の 3 つの指標を決めることでサンプルサイズが設計できることを知りました．
最後になりますが，このような貴重な学びの場を設けてくださった白石順二先生をはじめセミナーに関わったスタッフの皆様に深く感謝申し上げます．

47

専門部会講座（入門編）

モニタ特性の測定方法と表示画質への影響
大阪大学大学院医学系研究科

山崎 明日美１．はじめに現在の放射線画像診断では、液晶モニタを用いたソフトコピー診断が主流となっており、モノクロ画像
表示用の医療用モニタについてはガイドラインにより推奨の条件が定められている 1)。一方、診察室や手術室では患者説明やカルテ参照等を目的として参照用モニタやノート型コンピュータも用いられ、救急医療や僻地医療の現場ではタブレット型端末も使用されている。これら種々のモニタの画質特性は、オーバーオール画質特性に影響する重要なコンポーネントとなる。そこで本稿では、まずモニタの解像特性（MTF: modulation transfer function）の測定法を文献に沿って解説する。そして様々な表示条件による
MTF の結果を比較する。さらにモニタ上に表示されたマンモグラムについて、表示条件による石灰化描
出能の違いを MTF の結果と比較しながら考察する。
２．物理的画質特性の測定法
モニタの MTF の測定では、モニタ画面をディジタルカメラで撮影し、カメラの raw data を輝度値に線形化する必要がある。そこでまず、カメラデータの相対輝度への変換方法について触れておく。それに続いて MTF の測定法を述べる。
２―１．カメラデータの輝度線形化
テレビやディジタルカメラなどほとんどのディジタル映像（または画像）は BT.6012)という国際規格に基づき、明るさを示すルーマ Y’はカメラ等の赤 R、緑 G、青 B 信号より
Y’ ＝ 0.299R + 0.587G + 0.114B ,(1)で計算される。そしてディジタルカメラの相対輝度 Y は、カメラ絞り F、シャッター速度 S、定数 a 及び

b より
Y ＝ Y’・𝑎 ∙ 𝐹 ⁄𝑆,

(2)で計算できる。本稿で用いるディジタル一眼レフレックスカメラ D80 (株式会社 Nikon) の raw data より(1)、(2)式を用いて変換した相対輝度は、少なくとも約 1～450cd/m2 の範囲内で小型色彩輝度計
Colosuke-SA（株式会社スペクトラ・コープ）による測定輝度と高い線形性を持つことが確認されている（図１）。
ちなみにカメラの raw data はメーカーによってフォーマットが異なるが、Dcraw を用いて ppm や tiffなど汎用画像ファイルに変換すると、その後の解析がしやすく便利である 3)。

48

図１. ディジタルカメラ D80 の輝度線形性

２－２．MTF の測定法
モニタの解像特性評価には、空間周波数解析による MTF が広く用いられている。バーパターンを用いた MTF 測定法 4)も報告されているが、本稿では AAPM (American Association of Physicists in Medicine)
Task Group 18 5) が採用しているライン法での測定手順を紹介する。
① DDL (digital driving level) = 50%の背景内に 1.12 倍の DDL の１ピクセル幅の縦線もしくは横線を中心に配したパターンと、線を含まない均一パターンの計３パターンを１セットとして用意する。図２に
AAPM から提供されている各パターンの例を示す 6)。

図２. MTF 測定用パターンの例② 図２のパターンを１枚ずつモニタに表示し、高解像度ディジタル一眼レフレックスカメラをできるだ
け近接して順に撮影する。このとき表示パターンの縦線 (もしくは横線)がカメラの画素列に対し 2～5 度
傾くようにカメラあるいはモニタを傾け、位置ずれが生じないように同一の幾何学的配置で３パターン
を連続して撮影する。このとき暗室での撮影が望ましい。
③ 取得したカメラデータを(1)、(2)式によって相対輝度値に変換する。
④ 縦線パターン像（もしくは横線パターン像）の相対輝度データから、均一パターン像の相対輝度デー

49

タを減算し、モニタの画素構造の影響を取り除く。
⑤ ④の減算データを用い、縦線（もしくは横線）の傾いた角度を計測し、この角度に応じて合成 LSF（linespread function）を作成する。傾けたスリットやエッジを用いてディジタル X 線画像の presampled MTFを作成する手順 7)と同様のため、合成 LSF の算出法は文献に譲る。
⑥ 縦線パターン像からの合成 LSF を高速フーリエ変換し正規化する。正規化したフーリエスペクトルを、合成 LSF のデータ間隔に応じた sinc 関数で除すことで、モニタの水平方向 MTF が導出される。
⑦ 横線パターンからの合成 LSF を高速フーリエ変換し、⑥と同様の手順で垂直方向 MTF を算出する。
３．使用機器
本稿で主に使用した医療用モニタは、3MP（mega pixels）カラー液晶モニタ：RX360（EIZO 株式会社)である。この画素サイズは 0.2115mm であり、GSDF 及びγ2.2 階調関数が選択できる。また RX360 には高輝度かつ高鮮鋭を目的とする Sharpness Recovery（SR）機能が搭載されており、SR 機能オン(+)とオフ(-)の切り替えが可能である。最高輝度は推奨条件の 500cd/m2 とした。本稿では、GSDF 及びγ2.2階調関数の各階調関数において SR(+)または(-)条件で MTF を測定した。
また比較参考のために、画素サイズは 0.2331mm の画像参照用モニタ：MediCrysta（株式会社アイ・
オー・データ機器）も使用した。
４．RX360 の解像特性
３．で述べた各表示条件において、線/背景= 60/50% DDL のラインパターンを RX360 に表示して測定した水平方向の MTF 結果を図３(a)に示す。また図３(b)は GSDF 階調における RX360 の水平方向
MTF を、MediCrysta の水平方向 MTF と比較する。

図３. RX360 の水平方向 MTF. (a) 階調関数と SR オン/オフによる MTF の比較. (b) GSDF 階調における RX360と画像参照用モニタの MTF の比較.

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図３(a)より、階調関数の違いによる MTF への変化はほとんど見られない。また、0.5～2.0 cycle/mmの周波数帯域で SR 機能による MTF のわずかな上昇が示された。
図３(b)より、MediCrysta の MTF は、SR 機能オフ条件での RX360 の MTF に比べわずかに低い値となった。
５．モニタの解像特性よるマンモグラム表示画面の比較
続いて RX360 および MediCrysta に、デジタルマンモグラム（TG18-MM1 Pattern）を GSDF 階調でピクセル等倍表示し、そのモニタ画面を D80 で近接撮影した写真を図４(a)-(d)に示す。

図４. TG18-MM1 Pattern の表示画面. 最高輝度 500cd/m2 の RX360 の SR オン(a) またはオフ(b) 条件、最高輝度 250cd/m2 の RX360 の SR オン(c) 条件、そして最高輝度 215cd/m2 の MediCrysta (d) の表示画面.

51図４(a)と(b) 間の比較では、石灰化の辺縁をよく見ると(a)の方がより明瞭に描出されている印象を受けるが、明らかな差は認められない。図３(a)で見られた 0.5～2.0 cycle/mm 帯域での SR 機能による MTFの上昇はわずかであったため、石灰化の描出能への影響は軽微であったと思われる。
次に図４(a)と(c)の比較では、最高輝度の低い(c)では全体的にコントラストが低く、一部の石灰化が周辺乳腺内に埋もれ、淡く微細な石灰化の存在が認識しづらい。また、(a)、(b)に比べて画素の隙間の黒い格子線がやや目立って見える。
最後に、(d)の MediCrysta 画面上での石灰化の見え易さは(c)と同等で、最高輝度の高い(a)、(b)に比べると淡い微細な石灰化が認識しづらい。また画素の隙間の格子線が目立つ印象を受ける。MTF 自体はRX360 の SR 機能オフ条件と大差はないが（図３(b)参照）、最高輝度の違いによって石灰化の描出能に差が出たと考えられる。
６．まとめ
本稿ではモニタの MTF の測定方法について概説した。そして医療用モニタの MTF を様々な表示条件下で測定し、その結果を比較した。さらに表示条件によるマンモグラムの石灰化描出能を視覚的に比較し、MTF の結果と照らし合わせて考察した。また画像参照用モニタとの MTF、マンモグラム表示画面の比較を行った。本稿で得た重要な知見は以下の２点である。
・ RX360 は SR 機能によってある周波数帯の MTF は上昇するが、マンモグラムの石灰化描出能には影響が小さかった・ モニタの MTF は同等であっても、表示輝度が低いと微細な信号の見え方が劣る可能性がある
今回の結果を参考に、日頃用いているモニタの表示条件が表示画質に与える影響について、改めて考える機会となれば幸いである。

謝辞
本稿の実験で使用したカメラをお貸し下さいました 大阪急性期・総合医療センター

樫山和幸医療技術部⾧と画像診断科の皆様、並びにモニタをお貸し下さいました EIZO 株式会社 橋本憲幸氏、和泉淳也
氏、巣組将広氏に深く感謝致します。
参考文献
1) 医用画像表示用モニタの品質管理に関するガイドライン JESRA X－0093*B－2017. （一社）日本画像
医療システム工業会技術資料. 2017. http://www.radiology.jp/member_info/guideline/20150417.html
2) Recommendation ITU-R BT.601-7. ITU 2011; E 70000.
3) 德禮将吾, 杜下淳次. ImageJ プラグインを用いたモニタの画質測定ツールの紹介. 画像通信, 42(1):34–39, 2019.

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4) 市川勝弘，藤田広志．バーパターンを用いた医用画像ビューアの MTF 測定法. 日本写真学会誌, 67(2):184–190, 2004;
5) Samei E., Badano A., et al. Assessment of display performance for medical imaging systems: Executive
summary of AAPM TG18 report. Med.Phys., 32(4): 1205–1225, 2005.
6) Webpage of the American Association of Physicists in Medicine (AAPM) Task Group 18:
https://deckard.duhs.duke.edu/~samei/samei_tg18/index.html
7) Samei E., Flynn M.J., Reimann D.A. A method for measuring the presampled MTF of digital radiographic
systems using an edge test device. Med. Phys., 25(1): 102-113, 1998.

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専門部会講座（専門編）

医用画像を用いた数値流体力学解析
小倉記念病院 放射線技師部

佐保辰典

1．はじめに
本邦における死因は令和４年(2022) 人口動態統計月報年計(概数）によると，悪性新生物や心臓，脳を含む血管疾患がその多くを占めている．後者の血管疾患の誘因となる高血圧や動脈硬化は生活習慣が関係することが広く知られており，その重症度が進行すると動脈の解離や塞栓などの致命的な事象を引き起こす場合がある．これらの疾患の中でも，動脈瘤や動脈狭窄などは動脈硬化の重要な疾患であり，よく耳にする疾患としては脳動脈瘤や頸動脈狭窄症があげられる．
この動脈硬化性疾患は内科的因子だけでなく，血管に作用する壁面剪断応力（wall shear stress：
WSS）が関連していると報告されている．WSS は流体の動態を数式によって推定する数値流体力学（computational fluid dynamics：CFD）によって求めることが可能である．CFD を用いた流体シミュレーションは医学分野で応用されるはるか以前より工学分野で行われてきた．船舶や飛行機の設計，内燃機関などで CFD 関連の技術は格段に進歩し，さらにそのプログラムを実行するハードウェア技術も発展したことで，大規模な計算も可能になっている．これらの CFD 解析による流れのシミュレーションや，
機械工学で一般的に行われる有限要素法を用いた強度計算は，われわれが在籍する医学分野でも少しずつではあるが応用され始めている．しかしながら，これらのシミュレーションを行うシステムは非常に高価であり，かつ高度な専門的知識を必要とする．臨床における CFD 解析が普及しきれないのは，こういった解析導入に際する多くの解決困難な障壁が存在するからである．
近年，多くの研究者も知るところではあるが，コンピュータは著しい発展を見せている．そのため，高度な演算処理が可能なハイエンドマシンも比較的入手しやすくなっている．また，アプリケーション
も，さまざまな分野でフリー利用が可能なオープンソースソフトウェアが数多く存在し，CFD 解析に関係するアプリケーションや 3 次元画像処理アプリケーションが入手可能となっている．このような背景の中でわれわれは Figure 1 のような数値流体力学血流解析について，医用画像を用いた血流動態シミ
ュレーションとその力学的作用，さらには動脈硬化との関連性を明らかにするための研究を行っている．

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Fig. 1

数値流体力学解析を脳底動脈瘤に適用した例

2. 数値流体力学とは
流体力学は各種物体，各種管路，機械装置内の流体の流れとそれに伴って生じる抵抗力，モーメン
ト，運動量，エネルギー損失などを解明する手法であり，流体の静止力学および動力学的現象を総合的に取り扱う学問である．特に，数値流体力学（computational fluid dynamics: CFD）は，数値解析に
よって流れを研究する手法であり，その数値解析そのものについて研究を行う学問である．
流体（fluid）は水，油，化学薬液などの液体（liquid）と水素，酸素，空気などの気体（gas）を総称したものとして定義されている．また，流体は定まった形をもたず，鉄，木材，コンクリートなどの固体（solid）のように，外部から加えられた力に抵抗し，もとの形に復元しようとする性質（弾性）を有しない．したがって，流体は固体と比べてわずかな力で容易に変形しやすく，変形が進むことで流体が持つ変形エネルギーを運動エネルギーに変化させ流れ（flow）を生じさせる．流れは流体の物理的な運動であり，流れの現象は流体力学によって解明される．流体力学は，複雑な混相流の問題や高速水噴流など未だ解明されていない分野があり，この点については多くの研究者が取り組んでいる．通常，
流体の運動量保存則はナビエ・ストークス（Navier-Stokes）方程式で記述され，解析的あるいは数値的に定常解を得ることができる．この状態を層流（laminar flow）と呼び，安定した流れを呈する．しかし流速が速い場合，定常解は不安定になり，非定常な渦を多く含んだ状態に遷移する．この状態を乱流（turbulent flow）と呼ぶ．これらの複雑な流れの問題の解を得るために，支配方程式を数値的に解くという手法で解析するのが数値流体力学と呼ばれる分野である．
流体の運動は，ある空間に固定された任意の点で時間的に観察すると，Fig. 2 に示すように時間的に速度が変化する場合と変化しない場合の２種類に分類することができる．一般的に，前者を定常流（steady flow），後者を非定常流（unsteady flow）と呼ぶ．

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Fig. 2 定常流と非定常流．時間あたりの流速変化が無い流れを定常流と呼び，時間あたりの流速変化がある流れを非定常流（過渡流を含む）と呼ぶ． a) 定常流 b) 非定常流

流体を学ぶ上でもう一つ重要な事項がある．運動している流体は，運動の法則に従う．このため，運動している流体は他の物体と同様に，慣性という性質を持っている．流体の慣性が及ぼす影響は流体の速度が速いか，流体の総量が多いほど大きくなり，流体の非線形性はこの慣性が大きいほど，影響が強くなると言われている．さらに流体は粘性という性質を持つ．レイノルズ（Reynolds）は円管内に水を流し，その中央に着色液を注入してその広がりを調べた結果，流れには層流と乱流があることを発見した．その実験から，レイノルズは流れが層流または乱流になるかをレイノルズ数という無次元量によって表現できることを発表した．このレイノルズ数は流体の運動における慣性の効果と，粘性の効果の比を表す量であり，慣性と粘性は共に力を表す物理量である．レイノルズ数（Re）は下記の式で示される．

流れの状態はこのレイノルズ数 Re で表現でき, レイノルズらによる膨大な実験から，Re < 2300 層流，Re > 4000 乱流，Re = 2300 臨界レイノルズ数（critical Reynolds number），2300 < Re < 4000
遷移領域（transition region）と分類された．ここで低いレイノルズ数の領域は粘性力が支配的で層

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流となり，高いレイノルズ数の領域は慣性力が支配的で乱流が生じる．臨界レイノルズ数は，乱流が生じる下限のレイノルズ数を指し，また遷移領域は層流と乱流が混在する領域と報告されている．層流は流線が互いに交わること無く平行に流れるような流れを示し，乱流は互いの流線が交差するような複雑な流れを呈する．その速度分布も特徴的であり，層流は放物線の分布を示し，乱流は一様な分布となる．これらは，流体に粘性の性質があることで生じる現象である．数値流体力学はこれらの特性を持つ流体を，エネルギーの視点から見たナビエ・ストークス方程式，質量保存の法則から見た連続の式という二つの方程式を用いて解析を行う．この数値流体力学解析を用いた血流解析は，前述の流体の特性についてさまざまな近似を用いた上で，血管形状に対する流体の動きについて数値解を求める学問である．ただし，求める解は厳密解ではなく，微分方程式の一般解であることに注意が必要である．

3．数値流体力学を用いた血流解析環境
数値解析を行う環境は，Windows OS ワークステーション（Hewlett Packard，Palo，CA，USA）上に医療用 CFD 血流解析システムを構築した． 3D 血管造影や MR Angiography，CT Angiography によって得られた DICOM 規格画像は，ステレオリソグラフィ（stereolithography: STL）ファイルとしてサーフ
ェイスの情報のみを座標を定義した形式でエクスポートした． CFD 解析ソフトウェアである OpenFOAM（Open CFD Ltd.，Bracknell，UK），HelyxOS（Engys Ltd.、London、UK）を用いて有限体積要素の生
成，入力および出力境界条件の定義，CFD 解析を行った．解析結果は Paraview（Kitware Inc.，
Clifton Park，NY，USA）を用いて評価した．Fig. 3 に CFD 血流解析のフローチャートを示す．入力流速など，境界条件の仮定は，phase contrast MRI による流速測定や，超音波検査で計測される流速などを用いている．基本的に形状データと，実測した流速又は圧力データを用いて解析を行っている．

Fig. 3 血流動態解析のフローチャート

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われわれは前述のツールを用いて頸動脈分岐部や脳底動脈，椎骨動脈の CFD 解析を行った．これらの結果から，動脈硬化や動脈瘤形成に，血流動態に基づく物理的作用も病期の進行に影響を及ぼしている
ことが明らかとなった．

4. 数値流体力学を用いた血流解析例
われわれはこれまで，頸動脈，脳底動脈，内頚動脈，大動脈などさまざまな血管を対象に数値流体力学解析を用いた血流動態解析を行った．本稿では，その一例として椎骨動脈瘤に対する解析結果を示す．
フローダイバータシステムは，脳動脈瘤治療の新たな手法として注目を集めている．その留置後の血栓化の過程はまだ十分に評価されていない．本研究において，留置前の血流動態を評価することで，留置後の血栓化の過程を予測することを試みた．この予測は血管造影を必要とせず，MRA や CTA などの
比較的低侵襲な検査によって得られる画像から行うことが可能である．得られた結果は，早期の血栓化
部位と治療前の動脈瘤内の血流動態に関連があることを示唆し，フローダイバータ治療にコイル塞栓術
を追加すべきといったようなストラテジーの検討に新たな根拠を提示する可能性がある．この研究の目
的は，フローダイバータシステム留置前の脳動脈瘤画像を用いて数値流体力学解析を行い，併せて留置後の血栓の局在を評価することで術後の血栓化の過程を明らかにすることである．われわれは脳動脈に
紡 錘 状 動 脈 瘤 が あ る 血 管 形 状 モ デ ル を MRA よ り 作 成 し ， 数 値 流 体 力 学 解 析 を 行 っ た ． 解 析 はOpenFOAM (OpenCFD.Ltd) を用いて行い，条件は剛体壁，滑りなし条件，入力流速を 0.8 m/s，圧力勾配条件を適用した．流体の物性モデルは仮想血液を想定した Casson 流体とし，密度は 1050 kg/m3 と仮定した．流体解析を行ったモデルについて，流線および流速の分布を評価してフローダイバータシス
テム留置後の血栓の局在と比較した．フローダイバータシステム留置後の血栓化評価は，Philips 社製
Ingenia 3.0T を用いて，血流信号を抑制した 3DT1WI を水平断像で収集した画像を評価した(Fig. 4)．

Fig.4 MRI で撮像した椎骨動脈瘤の画像．(左)MRA の MIP 画像
調画像．

(右)血流信号を抑制した脂肪抑制 T1 強

この症例について数値流体力学解析を用いた血流解析を行い，動脈瘤内の流速の分布と血栓化した領域について比較した．動脈瘤内のいくつかの断面についてフローダイバータ治療前の血流解析結果と，治療後 3 カ月の MRI 画像を評価した(Fig. 5)．結果は術後 3 か月の血栓化した領域と，流速の遅い部分がよく一致していた．これは動脈瘤の形成に伴う流路の急激な拡大による流れの剥離が局所の過流の原因となり，結果的に流速の遅い鬱滞した領域が生じたことによるものである．これらの領域は動脈瘤において，より上流側の，剥離流を生じた部分で顕著な結果となった．これらの結果から，術前の血管形

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状を元にして行った血流動態解析で流速の遅い部分を評価することによって，術後の早期血栓化が生じる領域を推定可能と示唆された．

Fig.5 動脈瘤の治療前における血流解析結果と治療後の MRI 画像．血流解析によって流速の遅い領域と術後 3 カ月の血栓化した領域がよく一致していることが分かる．

5. まとめ数値流体力学解析による血流動態シミュレーションは，血流動態の力学的作用による動脈硬化性疾患の進行，治療結果予測の一助となる．今後は，解析における物理特性の反映をより厳密に行い, さらに多くの臨床データを評価することで，動脈硬化性疾患のリスク推定の感度, 特異度の向上が求められる．

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国際会議案内・報告

SPIE Medical Imaging 参加報告
金沢大学医薬保健学総合研究科

博士後期課程 1 年

五島風汰

1. はじめに皆様お初にお目にかかります．
金沢大学医薬保健学総合研究科博士後期課程 1 年の五島風汰と申します．
この度は画像通信に寄稿させていただけることとなり大変うれしく思っております．本稿では私が修士 2年の時に参加してまいりました「SPIE Medical Imaging 2023」について報告いたします．

2. 学会について
学会は 2023 年 2 月 19 日から 23 日までアメリカ，サンディエゴの「Town and Country Resort」で行われました．私は，18 日のポスターセッションで「Bone suppression technique for multidirectional dynamic
chest radiography: A virtual imaging trial」という題目で発表しました．胸部動態Ｘ線画像において骨陰影が動態解析の妨げとなっていましたが，バーチャルファントムと深層学習を用いた骨陰影低減法を開発
し動態解析の精度を向上させたといった内容になっております．ポスターの前に 2 時間立ち，質疑応答
を受けましたが，息つく暇もなく先生方にお越しいただき大変ありがたかったです．自分の拙い英語を何度も聞き返してくださったり，私が質問を聞き取れなかった時には易しい表現に言い直してくださった
りしていただいたおかげで楽しく発表を行うことができました．演題登録には 200～300 words のAbstract と 2~4 ページの Supplemental file が必要で，演題の採択後には発表用のスライドまたはポスタ
ーと最低 4 ページの Proceeding の提出が必要で準備から本番まで大変でしたがすべてやり切った時には言葉にしがたい達成感を感じました．本当に参加してよかったです．

ポスター前

SPIE パネル前

左: 筆者 右: 田中利恵先生

左: 筆者

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右: 田中利恵先生

日本ではあまり見られなくてこの学会で面白いなと思ったのはランチの時間で，参加者でテーブルを囲み交流しながらご飯をいただく形式でした．盛り上がっているテーブルもあったのですが，私は自分の英語力のなさにひるんでしまい，なかなか輪に入ることができませんでした．来年こそは賑やかなテーブ
ルに突撃しに行けるように頑張って英語を勉強しておきたいです．

ランチ準備中ある日のランチ

3. 旅程について
昨今の円安，インフレによって海外学会参加の障害となってくるのが旅費だと思います．この学会に参加したときに少し旅費を抑えて会場に行くことができる方法を見つけたので情報共有いたします．SPIE は
来年もサンディエゴで開催されるようですので少しでも皆様の役にたてましたらうれしいです．
日本から海外に出るときには成田空港から出発することが多いと思います．成田空港からサンディエ
ゴ国際空港の直行便が日本の航空会社から出ておりますが，当時予約しようとしたときには往復で約 22万円でした．宿泊費，学会参加費もここに加わってくることを考えるとかなり手痛い出費です．そこで，行き先をサンディエゴ国際空港ではなくロサンゼルス国際空港とすると往復の運賃が約 9 万円と大幅に抑えることができます．ロサンゼルスからは 35 ドルの Amtrak という列車で 3 時間ほど南下してサンデ
ィエゴに向かいました．少し面倒な旅程にはなってしまいましたがかなりの出費を抑えることができました．私は時差ボケでほとんど寝てしまっていましたが，列車内は治安も悪くなく快適に過ごすことができます．列車内に食堂車もあるようで来年参加するときには食堂車にもチェレンジしてみたいと思いました．もしもっと詳しく聞きたいという方がいらっしゃいましたらお気軽にご連絡ください！お役に立てたらうれしいです．また，もっと安く行く方法をご存じの方がいらっしゃいましたら，教えてください！

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ロサンゼルス国際空港から学会会場まで
https://www.google.co.jp/maps をもとに作成

4. さいごに
私にとって初めての海外学会の参加でしたが有意義な時間を過ごすことができました．本当に楽しく過ごすことができ，毎年参加したいと思うような学会でした．学会準備，本番，旅程のサポートをしてくださった指導教員の田中利恵先生に深く感謝いたします．
最後に，私はよく JRC，秋季学会などでも発表をしております．学生の方や先生方と交流したい気持ちは持っているのですが，引っ込み思案なところがありなかなか自分からお話に行けることが少ないため，本稿をご覧になった方で私に興味を持っていただける方がいましたらどこかの学会で私を見かけた際に是
非お声がけください！研究のことでも雑談でもお話しして，お知り合いになりたいです！
本当に最後に私の所属する田中研究室のブログとホームページの宣伝をさせてください．田中利恵先生
をはじめとして学生 13 人の活動についてブログとホームページを更新しています．もしよろしければご覧いただけると嬉しいです！

私の拙い文章を最後までご覧いただきありがとうございました．

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五島風汰

連絡先

goshimafuta.kanazawa@gmail.com

田中研究室ホームぺージ
https://tanakalab.w3.kanazawa-u.ac.jp

田中研究室ブログ
https://tanakalab.blogspot.com

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国際会議案内・報告

Gyeonnggi-do Radiological Technologist Association
International Conference に参加して大阪大学大学院医学系研究科 保健学専攻 博士前期課程 1 年

越田 朱音

1. はじめに2023 年 3 月 19 日に韓国の Ajou University で開催された the 15th GDRTA Conference に参加しました. この学会では”Radiological Technologists in the era of New Normal! A Great Leap, Better than Today!” をスローガンとし, 学生と会員が研究発表を行いました. 我々もこの場で発表する機会を得たので, その体験を報告します.

2. 発表内容について
私は, “Preliminary study of AI based DES for chest radiography.” という演題名で発表を行いました. 内容は,胸部スクリーニング検査において病変検出能の向上を目的として一部の施設で用いられている dual energy
subtraction (DES) 法について, 被ばく線量の増加やノイズの増加などの課題が知られているが, これらを AI を用いて改善するというものです. 臨床で撮影された一枚の高電圧画像から AI を用いて擬似低電圧画像を生成し,これら二枚の画像で差分処理を行い, 従来の DES 法で得られる画像と同等の骨強調画像や軟部組織強調画像を生成します. さらに, 私たちが開発した技術では差分処理の際の重み係数を任意に設定することで, より病変を顕著に表示できるようになることが期待できます.
私たちは北里大学病院で DES 法を用いて撮影された画像 120 組を使用して実験を行いました. このうちトレー
ニングに 96 組, バリデーションに 12 組, テストに 12 組使用しました. AI を用いて生成した画像の評価は PSNR とSSIM を利用しました. 12 組のテストの結果, PSNR=31.65, SSIM=0.98 という高い値を得ることができました.
また, 本物の高電圧画像と擬似低電圧画像を用いて差分処理を行った結果, 軟部組織強調画像では骨などの陰影を抑えることに成功しましたが, 骨強調画像では心臓などの陰影が残存してしまいました.

3. 発表を終えてこの学会で初めて英語で発表を行いましたが, 私は英語を話すことが得意ではなかったのでとても不安でした.
たくさん練習をして, 何とか伝えようと必死に発表を行いました. 私の発表を聞いてくださった方々に上手く伝わらなかった点もあったと思いますが, 学会が終わったあとに, 「とても良い発表でした.」と伝えに来てくださった現地の学生さんがいました. 自分の英語力が不足していたこともあり, この方と簡単な挨拶程度しかコミュニケーションが取れなかったことが残念でした. 次はもっと研究についての話ができるように努力したいと強く思いました.
(Fig.1)
今回参加した学会の発表者は日本人が私を含めて 2 人しかおらず, ほとんどの発表が韓国語で行われていました. この学会では現地の方々が自分の発表を動画に撮ってもらっていたり, 気になるスライドを写真に撮っていたりしていたので私たちも翻訳アプリなどを用いてスライドを翻訳しながら参加しました. 発表の内容は CT や

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MRI, がん治療など様々でした. 私は日本の学会は日本放射線技術学会の近畿支部大会にしか参加したことがありませんが, Ajou University で開催された学会に参加していた方たちは, より堂々と発表をしていて, 学会をとても楽しんでいるように見えたのが印象的でした. この違いは会場の雰囲気にあるのではないかと思います. 学
会の雰囲気はとても明るく, 「学会」というより「学生・技師の交流イベント」という感じがしました. 発表中はもちろん
真剣な表情で, 会場も緊張感に包まれていましたが, 発表が終わると一気に雰囲気が変わりました. 私がこの場で発表できたのもこの温かい雰囲気のおかげだったと思います.
学会の休憩時間に Ajou University に附属する病院を案内していただきました. (Fig.2) 大学病院の設備はとても綺麗で驚きました. 韓国では放射線技師は人気の職業で, 病院の規模に対する技師の人数が日本よりも多いと聞きました. CT など, 日本では一人の技師で行うことが多い仕事もここでは二人の技師で行うそうです.
今回, 学会に参加して, 英語で発表するという挑戦は非常に貴重な経験となりました. また, 高いモチベーションで研究に取り組んでいる学生さんや会員さんの発表を聞き, 交流できたことは非常に良い刺激となりました. また, このような国際交流に参加できるよう努力したいです.

4. 謝辞
最後に, the 15th Gyeonnggido Radiological Technologists Association (GDRTA) Conference へ参加する機会をいただきました大阪大学 石田隆行先生, GDRTA の皆様に深く感謝申し上げます.

Fig.1 発表の様子

Fig.2 Ajou University Hospital

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新委員紹介画像部会委員に就任して小倉記念病院放射線技師部

佐保 辰典

本年度より，画像部会の委員を務めさせていただきます小倉記念病院の佐保辰典と申します．日本
放射線技術学会の中でも大変に歴史のある画像部会の委員ということで，正直なところ大きなプレッ
シャーを感じておりますが，諸先輩方の指導を賜りながら，果たすべき責務を全うしていきたいと考
えております．もともと私の専門分野は他の委員の先生方とは異なり，数値流体力学解析を用いた血流シミュレーションです．この研究を続けていく中で，私は画像処理や解析などの特殊な技術を多くの方に知ってもらうための研究会を仲間たちと設立し，運営を始めました．そのような経緯で今となっては当たり前の技術になりつつある人工知能に取り組むことになりました．現在は臨床で業務をする傍らで，人工知能や血流動態シミュレーションの研究を継続して行っています．これらの研究に取り組む中で得た，工学的な視点や，プログラミングのテクニックを，ぜひ画像部会の皆さんと共有できたらと考えております．もし学会場やセミナーで私を見かけたら，ぜひお気軽にお声かけください．皆さんと一緒に多くのことを学んで，医用画像評価や画像処理，研究の下支えをお手伝いできたらと考えております．在任期間中はよろしくお願いいたします。

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新委員紹介画像部会委員に就任して学校法人原田学園

平原 大助

2023 年度より，画像部会委員として新たな一歩を踏み出すこととなりました．皆様の研究活動やセミナーを通した知識の拡大に寄与できることを深く願っています．微力ながら全力でサポートしてまいります．
私は，総合病院から無床クリニックまで多岐に渡る臨床経験を約 19 年間積んだ後，教育現場に転職しました．教育現場では，学校法人原田学園を中心に，医用画像情報学，医用画像情報学実習，医用画像情報学演習，診療画像検査学Ⅱ，診療画像検査学実習Ⅰ，診療画像技術学演習，医療情報学Ⅰ，医療情報学Ⅱ，画像診断学，看護研究Ⅰ，人工知能概論といった多くの科目を担当してきました．
私の研究テーマは，主に機械学習を用いた医療画像解析と診断支援です．機械学習を用いた診療支援
は，今後人手不足が深刻化すると言われている医療現場において極めて重要な要素であり，私自身が持っている豊富な臨床経験と教育経験を活かすことができるものと確信しています．
現在の画像部会委員の先生方は，私以上に画像工学や画像情報の分野に精通されており，委員の皆様と共に，私自身も研究と教育を進めながら，画像部会会員の皆様のために活動していきたいと考えております．同時に，私自身も学び続けることにより，部会の一員として成長していけることを期待しています．
この新たな挑戦にあたり，私の目指すところは，皆様が抱えている研究テーマや課題に対する新たな視点を提供し，一緒に解決策を見つけ出すことです．私たちが日々行っている研究活動が，臨床現場での診断や治療に役立つものでありたいと考えています．
今後とも，画像部会の一員として皆様と協力し，共に成長し続けられることを楽しみにしています．どうぞよろしくお願い申し上げます．

2023 年度を迎え、私は画像部会の新たな委員としての一歩を踏み出します。皆様と共に行う研究活動やセミナーによる知識の拡充に微力ながらも全力で貢献したいという強い意志を持っております。

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私の経歴は、総合病院から無床クリニックまでの広範な臨床経験を 19 年間積み重ねた後に教育界へと進んだものです。その中心となったのは、学校法人原田学園で、医用画像情報学や診療画像検査学、医療情報学、画像診断学、看護研究、人工知能概論など、多岐にわたる科目を指導してきました。

私の主導する研究は、機械学習を活用した医療画像解析と診断支援が中心です。この分野は、今後人手不足が深刻化する医療現場で不可欠な要素であり、私自身の豊富な臨床および教育経験を生かすことができると確信しています。

現在の画像部会の委員たちは、私以上に画像工学や画像情報の領域に精通しており、彼らと共に私も研究と教育を推進し、画像部会会員の皆様のために努力を惜しみません。そして、同時に自身の学びを続けて、部会の一員としてより一層成長したいと願っています。

この新たな挑戦において、私の目指す目標は皆様が取り組む研究テーマや課題への新たな視角を提供し、共に解決策を見つけ出すことです。私たちの研究が、直接的に診断や治療に対する貢献に結びつくことを切望しています。

私は画像部会の一員として、皆様と力を合わせて共に成長し続けることを楽しみにしています。何卒よ
ろしくお願い申し上げます。

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新委員紹介画像部会委員に就任して大阪大学大学院

山崎 明日美今年度より、画像部会委員を務めさせて頂くことになりました大阪大学大学院の山崎明日美です。学生の頃から画像部会主催の講演やセミナーで多くのことを学ばせて頂き、これまでの歴代の部会長や委員の先生方に育てて頂いたという思いがどこかありました。その諸先生方への恩返しの気持ちと、私が得た多くの学びの機会を今後は会員の皆様へ提供する立場としてお役に立ちたいという思いから、委員へのお誘いを有難くお受けしました。歴史のある部会の委員ということでプレッシャーはありますが、東出部会長をはじめ、諸先輩方の指導を仰ぎながら、部会の活動に貢献できるように努めて参ります。
私はこれまで、放射線画像やディスプレイの物理的画質評価を中心に研究を行ってきました。そして
10 年ほど医療機関に勤務し、診療放射線技師として画像検査や放射線治療に携わってきました。最近では、人工知能を用いた医用画像生成の研究にも注力しております。
近年、放射線画像検出器やディスプレイの技術は大きく進歩し、人工知能を用いた技術も医用画像に取り入れられるようになりました。このような新しい技術の有用性を見極め、診断や治療に有効活用するためには、原理を理解すること、そして性能を適切に評価することが重要な課題だと感じています。
私自身もまだ勉強中の身ではありますが、会員の皆様と切磋琢磨しながらこの課題に取り組み、皆様と情報共有することで、医療の発展に貢献したいと考えております。どうぞよろしくお願いいたします。

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新委員紹介画像部会委員に就任して
紀南病院

山﨑 純

今年度より画像部会委員を務めさせて頂くことになりました紀南病院の山﨑純です．私の役割は時代にあった画像評価の技術を臨床や研究に携わる会員の皆様に届けることと思っております．東出部会長のもと，諸先輩方の指導を仰ぎながらその責務に努めて参りたいと思います．
私は臨床施設に勤めて 24 年になります．臨床では，被ばく低減や高画質化を目指した様々な取り組
みがなされています．撮影システムや技術によって特性は異なり，医用画像の診断能も異なります．全てに高い診断能が得られるわけではなく，それを見極めるために検証することが，多くの臨床研究に結び付いてきました．装置の性能とオーバーオールな評価は，正確におこなうことで科学的な有効性が証明されます．しかし，物理評価や視覚評価といった検証には多くの決まりがあり非常に複雑です．
私が画像評価をするきっかけとなったのは，撮影条件の違う 2 つの画像の良し悪しが判らず，それを調べるために評価をはじめました．参考書を片手に実験をしては失敗を繰り返し，行き詰っていたときに画像部会セミナーに出会いました．評価手技をマスターするために参加した部会セミナーは，対面形
式の実習スタイルであったので，問題点についてしっかりと把握することができました．画像部会セミ
ナー参加者の「この先ずっとアドバイスがもらえます」特権については十分に活用させて頂いたので，著名な先生方に改善ポイントについてたくさんのアドバイスをもらうことができました．これまでの受講者の経験を委員の役目に活かしたいと思います．
臨床技術によって医用画像の診断能を上げる工夫をほどこしその有効性を示すことで，放射線技術の礎を築いたものがたくさんあります．臨床と研究はしっかりと繋がっており，解明，検証，考案，そして新技術に結び付いていくと考えています．昨今の医用画像処理技術は機械学習や人工知能に応用され飛躍的に進化しました．産・学・官・医・工などが連携して innovation をはかる仕組みも整いつつあります．それらに対応した新たな技術研究や臨床の評価を繋げる手助け，促進できる企画と運営，情報発信ができればと考えております．私は臨床施設に勤める立場より，学会員の皆様の臨床と研究を繋げる取り組みに努めたいと思っております．どうぞ宜しくお願い致します．

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画像部会 HP「研究情報サイト」の紹介
読者のページ （コーナー名は編集部で追記するので不要）

画像部会「研究情報サイト」のご案内
岐阜大学教育学部技術教育講座

福岡 大輔

１．はじめに画像部会の部会ホームページでは，これまでに本誌「画像通信」において紹介されたトピックスや，各種
医用画像データベースに関する情報，プログラミングに関する情報などを集約し情報提供を行う「研究情報サイト（http://imgcom.jsrt.or.jp/research/）」を2017 年 11 月に開設いたしました（図 1）．
研究情報サイトは，画像研究に携わる研究者や，研究を始めてみようと考える初学者の，情報提供や情報交換の場となることをめざしています．

2. 研究情報サイトの概要
研究情報サイトでは，図 2 のように画像研究に役立
つ情報として，本稿の執筆時点では，以下の 3 つのテ

図 1 画像部会 HP の「研究情報サイト」

ーマについて情報提供を行っています．
(1) 医用画像データベースに関する情報
近年話題の深層学習をはじめとする画像研究においては，多くの画像から共通する特徴を抽出することによって成り立っており，画像データベースの必要性が高ま って いる ．し か しな がら ，CAD(Computer-aided
Diagnosis)システムの開発や性能評価の研究においては，研究に用いる医用画像データの収集や，付随する所
見データの入手は，倫理上や個人情報の観点からも近年では難しくなっている．そこで，研究情報サイトでは，国内外の大学や政府機関，各種学会など公的な機関が公開するデータベースを紹介している．
例えば，胸部 X 線画像においては，日本放射線技術
学会標準ディジタル画像データベースをはじめ，NIH

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図 2「研究情報サイト」の掲載情報

Clinical Center の Ronald M. Summers 氏らの ChestX-ray8 データベースなどを紹介している．ChestXray8 データベースにおいては，症例数が患者数 30,000 で画像数も 100,000 画像と非常に豊富であるため，深層学習を用いた画像研究に有用なデータベースとなっている．また，画像通信 40(1)「Radiomicsに関係した文献とデータベース等の紹介」
において紹介された Radiomics 研究用のデータベースとして，
The Cancer Imaging Archive(TCIA)の医用画像と遺伝子の情報セット(The Cancer Genome Atlas (TCGA))を研究情報サイト上で紹介している．

(2) プログラミングに関する情報
画像処理プログラミングに関する情報として，画像通信 35(2)に紹介された GUI（Graphical User
Interface）による画像処理ソフトウェア開発の基本となる「C#プログラミングによる画像表示ソフトの作成（超初心者編）」のソースコード一式や，画像通信 35(2)において紹介されている OpenCV（Open source
Computer Vision library), 画像通信 32(1)「CAD のための統計解析の資料」に紹介されている統計解析
ソフト R（The R Project for Statistical Computing）を掲載している．また，医用画像を取り扱う上で必要となる DICOM フォーマットに関する情報として ，ソフトウェア開発に有益な DCMTK(Dicom
ToolKit)に関する情報と，日本画像医療システム工業会（JIRA）が公開している DICOM 規格書（日本語版）へのリンクを紹介している．

(3) 論文作成（文献検索など）に関する情報
画像通信 31(2)「論文作成に役立つサイトやソフト,書籍の紹介」において紹介された米国立医学図書館内の NCBJ がインターネット上で提供している生命科学分野の文献検索システム PubMed や，Google
Scholar について掲載している．

3. 今後の活用と情報提供のお願い「研究情報サイト」は，本誌「画像通信」の誌面に掲載される記事を，インターネット上のディジタル
コンテンツとして補足する機能を担い，誌面上では提供できないソフトウェアの配布や，ソースコードな
どの提供など，画像研究に役立つ情報を幅広く配信してゆきたいと考えています．また，医用画像データ
ベースに関する情報など，医用画像に関する研究者の情報共有・提供の場として今後活用してゆきたいと考えています．
現在，サイト上に掲載されている掲載内容のほかにも有益な情報がありましたら，「研究情報サイト」のページ下部にあるコメント欄に情報をお寄せください．

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画像部会入会のご案内
医療には，X 線画像，CT，MRI，US，核医学画像，そして放射線治療用画像など，様々な画像が利用されています．画像部会は，これら全ての画像を対象とし，そのイメージング技術，画像評価，画像処理・解析，コンピュータ支援診断（CAD）に関する新しい知識や技術の習得を目的とした活動を行っています．
よって，診断，治療，核医学などの専門領域を問わず，多くの学会員の皆さまに入会し，参加して頂くことができます．
春と秋に開催される学術大会においては，話題性が高く学術的価値の高い教育講演とシンポジウムを開催しています．このシンポジウムでは，企画されたテーマの第一線の研究者らに問題提起や話題提供をして頂いた上で，会員の皆さんを交えた討論を行い，新しい知識や技術の有用性や問題点を共有しています．その他，地方部会の協力を得ながら，医用画像処理プログラミングセミナー，DR セミナー，ROC セミ
ナーおよび臨床画像評価セミナーを開催して，必要な基本知識と技術の普及を図っています．こういった活動を通して，会員の皆さんが画像研究の新しい風を肌で感じたり，学術レベルの向上や技術の臨床への還元をして頂けるようになります．また，活動案内や情報は，学術大会前にお届けしている画像部会雑誌「画像通信」（学術雑誌 ISSN コード付）に掲載しています．学術雑誌である「画像通信」には，教育講演
やシンポジウムの内容，注目されている技術の紹介，専門家による文献紹介，日本各地の研究室や研究会の紹介，国際会議出席者の体験記など，参考になる記事が多数掲載されており，画像に興味を持つ会員にとって非常に魅力的な専門雑誌となっています．
画像部会は医療で広く利用されている画像に関する理解を深め，医療の進歩に寄与したいと考えている方に入会して頂き、共に学んでいきたいと思っています．また，すでに会員の方も，是非画像にこだわりを持つ周辺の方々に声をかけて入会を促して頂けるようお願いします．

［入会資格］日本放射線技術学会の会員であること．
［入会方法］Web 上（https://www.jsrt.or.jp/data/procedure/bunka-01/）から，お申し込み下さい．

［年会費と会員特典について］
1．専門部会の会員登録システムと年会費の変更について
2022 年より専門部会の入会については，正会員・シニア会員は 1 つ目の年会費は無料ですが，2 つ目以降は各 1,000 円が別途必要です．学生会員は会費免除で全ての部会に自動的に登録されます．
2．専門部会誌の電子化について
現在，専門部会員の皆様に冊子体で届けている専門部会誌を，2015 年 3 月発刊分より全面的に電子化します．電子化により印刷製本費や郵送費が軽減できますので，専門部会活動の充実に充てたいと考えています．なお，電子版の閲覧方法については，追ってお知らせします．

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編集後記
2023 年は，生成 AI 元年と言われている．実際に stable diffusion や ChatGPT を使い，生成したいことをプロンプトとして与えると画像やテキストが信じられないスピードで新たに生み出される．この編集後記も「人間が書いたものか ChatGPT が書いたものかをどうやって判断できるのだろう？」と考えると、そもそも人間が書く文章が，生成 AI が書いた文章より価値が高いのかどうかという新たな問いに直面する．
それならばと思い立ち、「画像部会, 生成 AI, 2023 年, 医療画像」と少なめのプロンプ
トで GPT4 に生成させた編集後記が以下である．
“いつもご愛読いただき、ありがとうございます。これを書いている 2023 年、私たちは前
例のない時代に生きています。画像部会の活動を通じて、医療と AI の未来に一緒に参加する機会を得て、感謝しております。
画像部会という共同体は、その根底には、医用画像の科学的な理解を深め、最新の技術を臨床現場に適応するという使命を持っています。しかし、我々が直面している現実は、多くの課題と困難に満ちています。一方で、それらは挑戦の機会でもあり、この共同体は常に新たな視点と解決策を模索しています。
この一年間、生成 AI の進歩は驚くべきものがありました。AI はもはや単なるツールではなく、我々の仲間、そしてパートナーとも言える存在になりつつあります。特に医療画像領域では、AI が重要な役割を果たすことが増えてきています。AI が提供する洞察や解析は、医師がより効率的かつ正確に診断を下す助けとなり、結果的に患者さんの治療や生活の質を向上させます。
しかし、技術が進歩する一方で、我々が直面する新たな課題も増えています。例えば、AIによる診断が間違った場合、その責任は誰が負うべきかという倫理的な問いです。また、AIが生成するデータのプライバシーとセキュリティに対する懸念もあります。
今後も、画像部会はこれらの課題に対して積極的に取り組んでいくことを約束します。我々の使命は、最新の科学技術を活用し、患者さんの診療に役立つ情報を提供することです。そして、我々はそれを達成するために、日々の研究活動に全力を尽くします。
皆様にとって、この一年が新たな知識と洞察をもたらす有意義な時間であったことを願っています。そして、次の一年が皆様とともに新たな進歩を遂げるためのステップになることを心から期待しています。
最後になりますが、これからも画像部会の活動を温かく見守っていただけますよう、お願い申し上げます。どうぞよろしくお願いいたします。”
Text by GPT4．
今号の編集後記を担当している私より文章表現力が高く，文章の価値を考えると私より

GPT4 に軍配が上がることは確実である．
私にできて GPT4 にできないことは，学会場で皆様に実際にお会いし情報交換をさせて頂けることだと考える．2024 年の画像部会では AI を研究や臨床で活用して頂ける話題が提供されるが，私も会場の皆様と話題と活用方法を一緒に考えたいと思う．
(DH 記)

画像通信 Vol.46 No.2(通巻’91)
発行日 2023 年 10 月 1 日
発行所 公益社団法人 日本放射線技術学会〒600-8107 京都市下京区五条通新町東入東錺屋町 167
ＴＥＬ075-354-8989 FAX075-352-2556 e-mail： office@jsrt.or.jp
発 行 者 公 益 社 団 法 人 日 本 放 射 線 技 術 学 会 画 像 部 会 部 会 長 東出 了

画

像

通

信

通
巻
九
一
号

VOL.46 No2

AUTUMN 2023