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学生のページ

第 75 回日本放射線技術学会
総会学術大会

学生会員派遣報告

第 75 回総会学術大会に参加して熊本大学大学院保健学教育部

岸本奈渚子

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はじめに2019 年 4 月 11～14 日に開催された第 75 回日本放射線技術学会総会学術大会に参加させていただきました．総会学術大会への参加は今回が初めてでしたが，自分の研究分野のみならずさまざまな分野のセッションに参加し，また，複数の企業の機器展示も見学することができました．多くの演題発表を聴講して，聴講者にわかりやすいスライド作成や言葉の選び方など多くの点で学ぶことがありました．その中でも特に興味深かった演題について報告します．
興味深かった演題

Photo

会場にて(筆者は左)

一つ目は，首都大学東京大学院の波部哲史先生による演題番号 24「大腰筋 MR Elastography 技術の再現

プラーニングを用いて行っていました．興味深かった性」で す．現 在 臨 床 現 場 で は 肝 臓 に 対 す る MR

点は，ディープラーニングを行う際には膨大な学習

Elastography(MRE)が使用されていますが，この演題

データが必要になるという問題点を，GAN(genera-

では，腰痛の原因の一つとして指摘される大腰筋の過tive adversarial networks)を使用することで学習デー

度 な 緊 張 に よ る「筋 硬 直」の 評 価 に 用 い る た め のタを増やしていた点です．自らの研究テーマである画

MRE の開発を行い，検者内再現性と検者間再現性に像領域での演題であったので興味深く拝聴させていたついての評価を行っていました．腰痛の約 85％は原だきました．この演題が臨床現場でどのように生かさ

因がわからず医師の診断が難しいとのことでしたが，れるか今後の進展が興味深いです．

その原因が弾性率画像を用いることで解明できるかも

三つ目は，大阪大学大学院の太田雪乃先生による演しれないという着眼点が非常に面白いと思いました．

題番号 351ʠDevelopment of DCNN Aided Retaking

また，検者内再現性および検者間再現性がともに，現

System for Lateral View of Knee Joint Radiographʡで在臨床で行われている肝臓 MRE の評価方法と同じ方す．この演題では，膝関節の側面 X 線撮影における法で同程度の結果が出ており，非常に科学的根拠のあ再撮影が非常に多く，ポジショニング修正が診療放射る結果であると感じました．

線技師の経験と技術に依存することに注目し，膝関節二つ目は，藤田医科大学大学院の大西佑弥先生によの回転誤差の修正を誘導するためのシステムの開発をる演題番号 182ʠImproved Scheme of the Automated

行っていました．患者の負担軽減や診療放射線技師のClassification of Pulmonary Nodules in CT Images

再撮影の回数と所要時間の軽減ができるので，どのくUsing Multi-deep Convolutional Neural Networks:

らいの角度でずれているかまで検出できるようになれ

Improvement of Classification Performance Using

ばすぐにでも臨床現場で用いられるのではないかと思Generative Adversarial Networksʡ
です．
この演題ではいました．また，太田先生は会場の後ろにいる方にもCT 画像における肺結節の良悪性鑑別をマルチディー

伝わるような気配りのある話し方をされていたので，

日本放射線技術学会雑誌

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今後の自分の発表時に生かしたいと思いました．

たいと思いました．懇親会では自分と同様に学生で演者として参加している方々と知り合い，同世代でそれおわりにぞれの研究について話すことができ，よい刺激になり

今 回，私 は 演 題 番 号 180ʠEstimation of Genetic
Patterns of Low Grade Gliomas Using Radiomicsʡといました．学術大会をとおして縦の繋がりだけでなく，横の繋がりができたことを大変嬉しく思います．

う演題で発表させていただきました．口述発表とポス
ター発表を行いましたが，それぞれ違った緊張感があ謝辞り，言葉に詰まって，うまく説明できない部分もあり最後になりましたが，今回学生派遣として総会学術つつもとてもいい経験になりました．また，座長の先大会に学生派遣として参加する機会を与えてくださっ

生方や発表を聴講してくださった方々から，たくさんた日本放射線技術学会の関係各位の皆様に深く御礼申の貴重なご意見をいただき，今後の研究活動に生かしし上げます．

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総会学術大会に参加する意義

金沢大学医薬保健学域保健学類放射線技術科学専攻

尾鼻伸記

はじめに

Learning-based Reconstruction のノイズ特性と出力線

私は，第 75 回日本放射線技術学会総会学術大会に量の評価」です．この研究は，deep learning 技術を用学生派遣として参加させていただきました．初めて総いて開発された新しい画像再構成法(deep learning-会学術大会に参加し，研究発表(演題番号 171「Pixel-

based reconstruction: DLR)のノイズ特性を評価し，出aligned Grid の高被写体厚における画質評価」)を行い力線量との関係を明らかにするというものでした．結ました．初めての発表ということもあり，とても緊張

果は新しい画像再構成法である DLR が検出素子高精しましたが，座長の先生方からご質問いただき，研究細化による画像ノイズの増加に対して有効な再構成技

内容に関して討論することで新たな発見が得られ，大術であるというものでした．この研究における評価項

変貴重な経験となりました．

目に 􀁁􀁕􀁃 という指標が用いられていたのが興味深

学会中は多くの発表，講演を拝聴しました．その中でも，特に興味深かった三つの演題を紹介します．

かったです． 􀁁􀁕􀁃 はさまざまな画像再構成法における低コントラスト検出能に対応したノイズ特性を比較できるため，今後新たな再構成技術が登場したとき興味深かった演題①
一つ目の演題は，國友博史先生(名古屋市立大学病のノイズ特性の評価に適しているのではないかと思いました．

院)の演題番号 173「ディジタル X 線撮影における散乱線の影響と散乱線除去グリッドの違いによる撮影条

興味深かった演題③

件の検討」です．この研究は，ディジタル X 線撮影の三つ目は，原

武史先生(岐阜大学)の「すぐにでき撮影条件である管電圧とグリッド選択の最適化を，異る深層学習」という教育講演です．この講演は，深層なる被写体厚において検討するというものでした．こ

学習で何ができるのか，研究に深層学習を用いるための研究における評価項目として signal to noise ratioには何が必要なのかなど，深層学習に取り組むにあ

improvement factor(SIF)があります．これは撮影にたって必要な知識を学ぶことができました．この講演

おいてグリッドを使用することで，グリッドを使用しをとおして，深層学習を行う環境を構築するためのコ

ない場合と比較してどれだけ SNR(signal to noise ra-

ツなどを教えていただき，まずは環境を構築し，取りtio)が向上するかを示す指標です．私もグリッドにつ組んでみることが重要であると感じました．また，研いて研究を行っているため，今後この指標について学

究に深層学習を用いる際には何を対象とするか，どう習し，取り入れたいです．

やって結果を評価し解釈するかという点を意識することが重要であると教えていただきました．

興味深かった演題②
二つ目の演題は，瓜倉厚志先生(静岡県立静岡がん
セ ン タ ー) の 演 題 番 号 333「CT に お け る Deep

Vol. 75 No. 8 Aug 2019

おわりに今回初めて総会学術大会に参加し，発表をさせてい842

ただくなど多くの経験をすることができました．学術大会は，自身の研究を発表し，その研究についてたくさんの方から意見や質問をいただき，討論できる貴重な場であると感じました．
口述発表では英語で発表されている方が多く，英語での口述発表を理解できるように勉強をしていかなけ
ればならないと感じました．また，多くの先生方の発表を拝聴し，わかりやすい発表の方法やスライドについて，真似したい部分がたくさんあったため，今後の発表に取り入れていきたいです．
総会学術大会をとおして，多くの知識が得られたとPhoto

会場入口にて(筆者は右から 4 番目)

同時に自分に不足している点も自覚することができたので，この経験を生かして日々勉強していきたいと思

総会学術大会に学生派遣として参加する機会を与えています．

くださった日本放射線技術学会の関係者各位の皆様に深く御礼申し上げます．

謝辞
最後になりましたが，第 75 回日本放射線技術学会

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放射線医療と技術発展

九州大学大学院医学系学府保健学専攻

椿悠馬

はじめに

ルメット型試作機は，TOF や PET-CT が未実装では

この度，私はパシフィコ横浜にて開催された第 75ありますが，現行機よりも高分解能・高感度であると回日本放射線技術学会総会学術大会に，学生派遣としいう結果が得られており，短時間・低被ばくに脳 PETて参加させていただきました．今回で二度目の参加と撮影を実現することができる可能性があるとされていなりましたが，全国各地の先生方の発表を直に拝見・ました．私は，アルツハイマー病におけるアミロイド

拝聴でき，新たな刺激を受けることができました．残PET や FDG-PET に関する研究をさせていただいて念ながら JRS・JSRT・JSMP 合同企画ディープラーニ

いるので，新型脳 PET 装置に関するこの発表はとてングハンズオンセミナーには定員超過のため参加できも興味深く，新たな知見を得ることができました．

ませんでしたが，機械学習や AI に関するお話はとて二つ目の演題は，広島国際大学の橋本澪先生によも興味深く，「わかっているようでわかっていなかっる演題番号 337ʠEffect of Super Resolution Processing

た AI」
について，
新たな知識を得ることができました．

Using Deep Learning Technique on SPECT Projection

私自身も本大会において英語口述発表(演題番号

Imagesʡです．この研究の目的は，ディープラーニン

134)をさせていただき，質疑応答をとおして貴重なごグを使用して SPECT 画像に超解像処理を施すという意見をいただくことができました．

ものでした．AI を利用して画像の解像度を向上させるという試みは，今後も医療分野においては広く研究印象に残った演題
口述発表を拝聴した中で，印象に残った演題を三つ紹介させていただきます．

が行われていく内容だと思い，自身の PET に関する研究にも応用できないかと思いながら拝聴させていただきました．画像の拡大処理を，バイリニア補間処理

一つ目の演題は，量研機構放射線医学総合研究所のとディープラーニングによる超解像処理で比較をする

赤 松 剛 先 生 に よ る 演 題 番 号 148ʠNEMA NU2

ことで，教師データやネットワークモデルの構造の重Performance Evaluation of a Helmet-type PET Proto

要性を改めて確認することができました．

type with Four-layer DOI Detectorsʡです．この研究

三つ目の演題は，がん研究会有明病院の川端一広先の目的は，ヘルメット型 PET 試作機の性能評価を

生の演題番号 187ʠThe Effect of Slice Thickness andNEMA 規格に沿って検討するというものでした．ヘ

Matrix on 3D-MRI Image Display Using Virtual

日本放射線技術学会雑誌

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Realityʡです．この研究の目的は，MRI データを
virtual reality(VR)で表示するための最適な撮影条件を探るというものでした．こちらの演題は私の研究テーマである核医学領域のものではありませんが，VR 技術を医用画像に応用するという試みに興味があり，拝聴させていただきました．こういった VR 技術
は，医療職者間・患者間での情報共有やさまざまなト
レーニングに活用することができ，非常に有用な技術だと思います．データ量の増大に伴うフレームレート低下など，VR の問題点も含めて新たな知見を得ることができました．
Photo

おわりに

会場にて

本大会に参加させていただいたことで，普段の学生生活では得ることのできない貴重な情報を多く拝聴す際化が進む医療放射線分野に貢献するよう努めていきることができました．AI や VR 等，医療技術はこれたいと思います．

まで以上に進歩し，技術の高度化や細分化が進んでい
くと思います．このような流れに取り残されないため

謝

辞にも一研究者，一診療放射線技師として最新の知識を最後になりましたが，第 75 回総会学術大会学生会

取り入れていくことが大切であると改めて感じまし

員派遣に選出していただき，このような貴重な機会をた．また，多くの口述発表が英語であったことから，与えてくださいました，石田隆行大会長ならびに大会

新たな技術を習得するためにも英語を習得するという実行委員会，本学会関係者の皆様，また日頃よりご指ことの重要性を肌で感じました．今後は国際学会への導いただいている九州大学大学院医学研究院の佐々木参加も視野に入れて研究活動を行い，更に多様化・国雅之教授に深謝いたします．

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意識の変化

金沢大学大学院医薬保健学総合研究保健学専攻

五十嵐洸太

はじめに

PyRadiomics というソフトウェアを用いて iterative

私は，第 75 回日本放射線技術学会総会学術大会にreconstruction(IR)と filtered back projection(FBP)の学生派遣として参加させていただきました．今回，演画像に対してテクスチャ解析を行い，それらを比較す

題番号 324「Built-on 型検出器による超高解像度 CTるというものでした．IR 画像の視覚的な変化には以システムの開発」という演題で発表させていただきま

前から関心があったため，非常に興味深かったです．

した．座長の先生方や聴衆の皆様からご質問いただまた，結果にはとても多くのデータが並んでいました

き，大変貴重な時間を過ごすことができました．

が，それをきれいにまとめていた印象でした．大量の私の取り組んでいる研究が CT 分野であることもあ

データを扱うときにはその伝え方が難しく，わかりにり，大会中は CT にまつわる演題と教育的講演を中心

くくなってしまうことがよくみられます．そういったに拝聴しました．その中でも，特に興味深かった演題観点からもとても感心しました．

について紹介します．
興味深かった演題②
興味深かった演題①

二つ目の演題は，英語発表支援セミナーでの馬込大一つ目の演題は，高田忠徳先生(金沢大学附属病院)

貴先生(駒澤大学)の「英語アブストラクトの書き方」の演題番号 319ʠComparison between Iterativeという発表です．この演題は，日本語でも当てはまる

Reconstructed Images and Conventional Reconstructed

アブストラクトの書き方の基礎を，具体例も交えながImages Using Texture Analysisʡです．この研究は，ら紹介したものでした．なぜ研究をするのかという基Vol. 75 No. 8 Aug 2019844

礎中の基礎から再確認できる大変わかりやすい発表でし た．何 度 も「伝 え た い こ と を わ か っ て も ら え るか？」と仰っていたのが印象的で，言語にかかわらず，常に伝えるということを意識することが大切だと感じました．今まで見よう見まねで作っていたアブストラ
クトが，ポイントをしっかり意識することでよりわか
りやすく，多くの人に伝わるものになると確信しました．
興味深かった演題③
三つ目は，英語発表支援セミナーでの池田龍二先生(熊本大学医学部附属病院)の「英語プレゼンテーショ

Photo

研究室集合写真(筆者は右から 1 番目)

ンの基本テクニック：アレンジメントとデザイン」という発表です．この演題は，アレンジメントとデザイきました．講演を拝聴していると，どの先生も準備にンの観点から，英語発表で役立つ知識を紹介したもの

しっかり時間をかけるべきだと仰っていました．それでした．プレゼンテーションについての講演だけあっも，ただ時間をかけるのではなく，ポイントをしっかて，わかりやすいスライド作りとプレゼンテーション

り意識しながら正しく時間をかけることが重要であるでした．こちらも，先ほど紹介した馬込先生の英語アと強く感じました．

ブストラクトの書き方の講演と同様に，英語に限らず

今 回，私 の 演 題 は Excellent Student Award と日本語でも当てはまる，とても勉強になる講演でし

CyPos 賞 Silver Award に選出いただきました．しかた．スライドの作り方について改めて考え直すきっか

し，質疑の際，会場からの質問にほとんど答えること

けになりました．

ができず，自分の勉強不足を感じました．今回の経験や反省を生かし，今後はこの受賞に恥じぬよう，しっ

おわりに

かりと研鑽を積み，研究を続けていきたいと思います．

私は今年，海外の学会で発表する可能性があるた
め，なるべく多くを吸収して自分のものにしようと，

謝辞

教育的な講演を多く拝聴しました．その結果，すぐに最後になりましたが，第 75 回日本放射線技術学会

使えるような知識はもちろん，これから研究していく

総会学術大会に学生派遣として採用してくださった学

うえで役に立つさまざまな知識を身につけることがで

会関係者の皆様に深く御礼申し上げます．

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第 75 回総会学術大会に参加して九州大学大学院医学系学府保健学専攻医用量子線科学分野

峰松優

はじめにステムの構築」という題目で口述発表をさせていただ

私は，パシフィコ横浜にて開催された第 75 回日本きました．会場や座長の先生方から臨床における実用

放射線技術学会総会学術大会に学生派遣として参加し性を鑑みた質問や意見をいただいたため，それらを参ました．本大会への参加は三回目でしたが，演者とし考にして今後も研究を更に進めていきたいと考えていて 発 表 す る こ と は 初 め て で し た．電 子 ポ ス タ ーます．また，今回の学会発表までの準備過程におい(Cypos)やスライドがすべて英語化されており英語にて，先生方から研究の進め方や発表方法，スライドのよる口述発表も多かったため，国際化を身近に感じる

表記方法，話し方など，多くの御助言をいただくことことができました．

ができ，ここまで発表を仕上げることができました．
多くの人に感謝の気持ちを伝えたいです．

自身の演題発表について
今大会で私は，教育分野で「ソーシャルビッグデー
タを活用した放射線被ばくに対する不安意見の解析シ

印象に残った演題
日本放射線技術学会総会学術大会は，演題数の多さ

日本放射線技術学会雑誌

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や最大規模の医療機器展示などが魅力の一つであるため，積極的な参加を心がけました．
今大会に参加して，下記の三つの演題に特に興味を抱きました．理由は，医療情報のデータ解析が医療にどのように影響を与えているのかを理解したかったからです．
一つ目は，東京大学の松尾豊先生による合同特別講演「人工知能の進展と医療・ヘルスケアにおける可能性」です．私の研究もソーシャルビッグデータの活用のために機械学習の領域を扱うことが多くありま

Photo

演題発表時

す．そこで，日本の人工知能領域の第一人者である松尾豊先生のご講演を拝聴することで，データ解析技

最後に術の現況や今後の可能性を理解しようと努めました．

今回口述発表できたこと，さまざまな演題を聴講で二つ目は，宮崎大学医学部附属病院の黒木莉香先生

きたことで，今後の研究活動やその先の医療に対してによるʠAn Examination of Extraction and Evaluation

貢献するための多くのことを学ぶことができました．

of Medical Term Contribute to Assume Diagnosis

特に，情報技術が医療に及ぼしている影響力はとてつfrom View of Image Diagnosis Reportʡ(演題番号 89)もなく大きいものだと再認識することができましたです．画像所見から医学用語を抽出し，出現頻度の統し，そのうえで医療に対してどのように貢献できるの計的評価により疾患の特徴を視覚化した研究でした．

かを考えるよい機会になりました．今後とも，医療と医療情報のデータ解析を私とは異なるアプローチで活患者さんのために研究に日々取り組んでいきたいです．

用していることを知ることができました．
三 つ 目 は，Stanford University の Michael E

謝辞

Moseley 先生による海外特別講演ʠBrave New World

第 75 回日本放射線技術学会総会学術大会に学生派

of Radiological Technologyʡです．放射線医学領域の遣として参加させていただき，このような機会を与え

これからの展望をお話されていました．特に，五つのてくださいました，石田隆行大会長ならびに大会実行

ホットなキーワードの紹介(VR Brain，Total Body

委員会，本学会関係者の皆様，また日頃よりご指導い

PET，Neuromodulation，Big Data AI，Sync the

ただいている九州大学の藤淵俊王教授に深謝申し上げ

Brain)が印象に残りました．具体的な将来像を見せてます．

いただけたことで，どういう世界が今後待っているのか考えるとワクワクしました．
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視野を広げる機会となった JRC2019

金沢大学医薬保健学総合研究科保健学専攻

石原のぞみ

はじめに
私は 2019 年 4 月 11 日から 14 日の 4 日間，横浜で拝聴しました．本報告書では，それらの中でも特に印象深かった演題を取り上げて紹介したいと思います．

開催された第 75 回日本放射線技術学会総会学術大会に学生派遣として参加し，ʠEvaluation of Tumor with

興味を惹かれた 3 演題

Visceral Pleural Invasion Using Oblique Views of

一つ目の演題は帝京大学大学院の村上理映先生によDynamic Chest Radiography: A Computer-basedるʠDevelopment and Application of Image Simulation

Phantom Studyʡ「仮想人体ファントム(XCAT phan-Technique for Low-dose Chest Radiographsʡ
(演題番tom)を用いた胸部 X 線動画像(斜位像)での腫瘤胸壁

号 163)です．本研究は，標準線量で取得された画像か浸潤判定の検討」(演題番号 400)という演題を発表す

ら低線量画像を取得する簡便なシミュレーション方法

る機会をいただきました．大会では視野を広げるためを開発し，低線量シミュレーション画像と実画像を比に，自身の研究分野に限らずさまざまな分野の演題を較するというものでした．X 線撮影における理想のVol. 75 No. 8 Aug 2019846

線量条件とは，画像から必要な生体情報を引き出せる
最小限の X 線量であるという考えのもと，現在行われている X 線撮影の線量条件が経験に基づく設定値であることに着目し，線量を更に抑えることができるのではないかと模索する姿勢は患者の被ばく線量を管理するという責任を持つ診療放射線技師に必要不可欠なものだと感じました．
二つ目の演題は新潟大学医学部保健学科の渡邉祐弥
先生による「生前・死後 CT 画像における胸椎形状情報に基づく個人照合法の開発」(演題番号 105)です．
本発表は生前と死後の胸部 CT 画像を用いて胸椎形状から個人を同定する手法の開発を目的としており，結果では高い同定率を得ていました．指紋や歯型による

Photo

会場前にて研究室メンバー集合写真(筆者は右から
2 番目)

遺体の個人識別については聞いたことがありましたが，大規模災害では指紋等が損傷して個人識別が困難

で予想もしなかった成果が得られる場合があるというであるために，災害時に比較的損傷の少ない部位を用お話を聞き，放射線技術の可能性は他分野にも大きくいる手法が検証されていることを初めて知りました．

広がっているのだと感じました．また自身も研究を行

昨今，大規模な自然災害に見舞われることが多い日本

う際には，専門の技術を伸ばしていく「縦」方向と他

で，ラジオオートプシーが担う役割が大きくなってい分野へ展開していく「横」方向を意識しながら取り組ることを実感しました．

んでいきたいと思いました．

最後の演題は，実行委員企画シンポジウム「放射線技術学研究の道標～視野を広げれば世界は広がる～」謝辞において東京大学大学院の五月女康作先生が話された

最後になりましたが，第 75 回日本放射線技術学会「放射線技術学の縦展開と革新技術への横展開」です．

総会学術大会に派遣していただきありがとうございま

実際に先生が体験された，放射線技術が他分野でも利した．このような貴重な機会を与えてくださいました

用される事例が示され，非常に高度な放射線技術でな

日本放射線技術学会関係者の皆様に心から感謝いたし

くても他分野では重宝され，その技術を共有することます．

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初めての英語発表

金沢大学大学院医薬保健学総合研究科

淺川巧

はじめに

です．

私は日本放射線技術学会総会学術大会に今回初めて参加しました．本大会は，英語でのプレゼンテーショ
ンスライドが充実しており，予想を超えた数の英語講演があり大変刺激を受けました．

今大会で特に興味深かった演題
一つ目の演題は，大阪大学大学院の太田雪乃先生によるʠDevelopment of DCNN Aided Retaking System

私 はʠMonte-Carlo Simulation of Photon Counting

for Lateral View of Knee Joint Radiographʡ(演題番号

Detector Towards Production of Effective Atomic

351) で す．こ の 演 題 は NEXT GENERATION

Number Images Using Continuous X-raysʡ
(演題番号

SESSION に選抜されている演題でした．内容は，昨402)という演題名で，口述発表を行いました．この演

今非常に注目を浴びている深層学習技術を用いた，股題はフォトンカウンティング技術を用いて「実効原子

関節側面 X 線撮影における再撮影支援システムの開番号画像」を取得するための基礎研究です．質疑応答

発です．深層学習について精通していない私でも，研では，本研究の臨床応用に向けて貴重なご意見をいた究内容が容易に理解できるように背景部分のスライドだくことができ，大変嬉しく感じました．今後本テーが大変わかりやすく作り込まれており強く印象に残り

マを更に洗練させ，国際学会へも挑戦していきたいました．

日本放射線技術学会雑誌

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二つ目の演題は，中央医療技術専門学校の中島正弘先生による専門部会講座(画像)入門編でタイトルは「さまざまな X 線画像システム」です．この演題には，私の研究テーマに関係する事柄やその歴史的背景が含まれており，強い関心を持って聴講しました．講演では，平面検出器の歴史について詳しく紹介されていました．一般 X 線撮影の領域においては，エネル
ギー情報の解析や動態解析を診断に用いる時代がすぐそこに来ていることを簡潔に話されていました．医療現場の技術革新において行かれないように更に研究を進めたいというモチベーションが高まりました．
三つ目の演題は，東京大学の前田恵理子先生によるランチョンセミナーの実行委員会企画⑩「英語論文初
投稿への完全ガイド」です．発表は，英語論文を執筆することは敷居が高いという認識を覆すものでした．

Photo

研究グループの集合写真(筆者は一番右)

初めに，研究活動を始めるにあたってプランニングから話が始まり，実際に論文を執筆する際の各セクショ

た．また，多岐にわたるテーマのセッション，機器展

ンの書き方を詳細に説明されていました．また，論文示に参加することで現在の臨床で実現できている部が執筆できる人とそうでない人の違いは能力の差では分，そうでない部分を認識することができました．今なく時間の使い方であると強調されていました．先生

大会で学んだことを自身の研究にフィードバックし，が実際に論文を執筆される際の一日の時間の使い方の国際学会への参加，論文投稿を見据えて研鑽を積んで例もあり，大変理解しやすく，私も論文執筆に挑戦しいきます．今大会での口述発表を通して今まで得たこ

たいと強く思いました．

とのない達成感を味わうことができましたが，これに満足せず，今後も学術大会に積極的に参加し，発表を今後に向けて行えるように日々努力します．

私は今大会で，初めて英語での口述発表を行いまし

第 75 回日本放射線技術学会総会学術大会に参加によって学んだこと

九州大学大学院医学系学府保健学専攻医用量子線科学分野

川内野友則

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はじめに

tials to Medical and Healthcareʡで す．特 に 印 象 的

私は，パシフィコ横浜にて開催された第 75 回日本だった内容は，deep learning が「機械の眼」を誕生さ

放射線技術学会総会学術大会に学生会員派遣として参せたということでした．これにより，機械が自ら学習加させて頂きました．今大会では，ʠConstruction of

し，目の前の対象物に柔軟に対応できるようになるそ

Setup Training Method of Radiotherapy Using Virtual

うです．つまり，人間と機械の境界がより曖昧になっReality and Mixed Realityʡ(演題番号 286)というタイ

たと思います．そのため，今後人工知能(artificial in-

トルで英語口述にて発表させていただきました．発表

telligence: AI)が導入されれば，診療放射線技師や放の際の質疑応答を通じて，自身の研究に対するご意見

射線科医の業務負担の軽減，業務内容の変化，診断ミをいただき，貴重な経験ができました．

スの減少が考えられます．しかし，AI も機械である
以上故障等が起こりうることを考慮し，今までよりも興味深かった演題
今大会で興味深かった演題を三つ紹介させていただ
きます．

プロセスが増えるため，今後の導入方法等を検討しなければならないと思いました．
二 つ 目 は，久 保

聡 先 生 (昭 和 大 学 病 院) に よ る

一つ目は，合同特別講演の松尾豊先生(東京大学)に

ʠEvaluation of Amount of Applicator Displacement in

よるʠDevelopment of Artificial Intelligence and Poten-

Accelerated Partial Breast Irradiation by Using aVol. 75 No. 8 Aug 2019

848

Strut-based Design Brachytherapy Applicator．
ʡ(演題
番号 81)です．
この研究目的は，高線量率小線源放射線治療による加速乳房部分照射中のアプリケータ移動の原因を決定することでした．結果は，乳房密度とアプ
リケータ周囲の空気量はアプリケータの移動量と相関はなく，冠状面上の挿入部位と進入角度に影響する可能性があるということでした．私は，冠状面上でアプリケータが移動した原因として，冠状面上で胸筋側に
近づくにつれて，乳腺組織の割合が関係するのではな
いかと考えました．

Photo

会場前にて(左が筆者)

三つ目は，上村亮平先生(帝京大学医学部付属病院)に よ る「新 し い 体 表 面 検 出 器 シ ス テ ム を 用 い た

おわりに

Surface-IGRT における空間位置精度のファントム

第 75 回日本放射線技術学会総会学術大会に参加すstudy」(演題番号 69)です．この研究目的は，人体る機会をいただいたことで，自身の研究を周囲に伝え

ファントムを用いて，体表面を検出し位置決めを可能

意見の交換をすることができ，非常に勉強になりましにした新しいシステム Catalyst HD (C-RAD 社)とた．ますます国際化が進む中，今大会でも発表スライ

cone beam computed tomography(CBCT)の位置精度

ドの英語化や英語口述発表が推進されていました．私を比較することでした．研究結果は，任意の方向に対

自身も英語で口述発表し，英文作成や発音など慣れてして，約 0.7 mm 以下の誤差があったということでしおらず大変な部分もありましたが，非常に貴重な経験

た．この値は，呼吸による体動や日常の体型変化と比ができました．また，今大会でのほかの人の英語口述

較すると小さく，システムの有用性を示す結果だと思発表を聞いていても，理解できないことが多々ありまいました．Catalyst は，光学式プロジェクションとカしたので，今後も英語を学ぶ必要性を感じました．

TM

メラシステムを用いた体表面リアルタイムスキャンに
よ り，被 ば く な し に 位 置 照 合 が で き る こ と か ら，謝辞Catalyst の有効疾患と CBCT の被ばく線量を考慮し最後になりますが，第 75 回日本放射線技術学会総た，それぞれの装置の使い分けが必要だと考えられま会学術大会の学生会員派遣に選出していただき，このす．私も位置決めに関する研究をしていますが，位置ような貴重な機会を与えてくださいました，石田隆行

決めの新しい技術である Catalyst の詳細と現状の精大会長ならびに大会実行委員会，本学会関係者の皆度を把握できたことは，今後の自分の研究の参考にな

様，また日頃よりご指導いただいている九州大学の藤りました．

淵俊王教授に深謝申し上げます．

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放射線技術学の発展のために

九州大学大学院医学系学府保健学専攻

勝部俊

はじめにて報告いたします．

私は，パシフィコ横浜にて開催された第 75 回日本
放射線技術学会総会学術大会に参加しました．昨年は演題発表・演題聴講

演題聴講のみの参加でしたが，今大会では 1 演題(演日本放射線技術学会総会学術大会は演題数の多さ，

題番号 159ʠQuantitative Evaluation of F Cerenkov

教育講演，特別講演などが充実していることが大きな

Luminescence Imaging with Optical Imaging

魅力です．できるだけ多くの演題を聴講し，積極的なModalitiesʡの英語口述発表を行いました．大学院に参加を心がけました．

18

進学し，自分の研究分野ばかりに触れていたため，多まず，一つ目に印象に残っている演題は，核医学部

くの異なる分野の発表を聞いて自分の見識を深め，自会・教育講演 7 の松田博史先生による「脳 PET と身の糧とすることを目標に本大会に参加しました．以SPECT のノーマルデータベースの考え方」です．私

下に，特に印象に残った三つの学術発表・講演についは九州大学大学院の核医学，分子イメージングの研究

日本放射線技術学会雑誌

849

室に所属しています．臨床 PET 画像のデータベースを使用したアルツハイマー病の後ろ向き研究の共同研
究も行っています．統計解析の結果の妥当性は保証されるのか，どのような基準でデータベースを構築しているのかという疑問をもっていましたが，健常者デー
タベースは対象疾患によって選択基準が異なっていて，その選択基準はなぜそのように決めたか等の詳細な説明を聞き，非常に勉強になるとともに，データベース構築の大変さを垣間見ることができました．
ま た，近 年 の 大 き な 流 れ と し て，artificial intelligence(AI)による deep learning の医療分野における応用が数多く検討されています．大阪大学の石田隆行

Photo

会場前にて

先生によるシンポジウム 1「人工知能(AI)を活用した
放射線画像技術の概要」の講演は非常に興味深かった

演題を聴講することで，普段の大学院の生活では経験です．私は，AI をいつか自身の研究に取り入れてみすることのできない刺激的で貴重な経験をすることがたいという興味をもちながら，学習する機会をもてずできました．各々の専門分野で先生方が見つけた研究にいました．AI とは，深層学習とは何かといった説

テーマの研究成果を説明いただくという経験は，研究

明から，実際に放射線技術科学の分野でどのような研に対するモチベーションの向上につながりました．ま

究がなされ，報告されているかなど具体的に例を挙げた，先生方から共同研究者とは異なる視点でのご指摘ながら紹介いただいて非常に勉強になりました．講演などをいただき，自分の発表の至らなかった点や反省中にご指摘されていたとおり，画像を扱うわれわれに点に気づくことができました．また同じ業界にいる多は応用する機会が多いため，今後自分も深層学習を活くの研究者の方々と交流できる機会をもてたことは幸用するという視点で臨床や研究に向き合っていきたい

せな経験であったと感じています．医療技術の発展にと感じました．

ついていき，更にそれを担うことが診療放射線技師に

最後に，札幌医科大学付属病院の高島弘幸先生によ求められていることであると思います．来年もぜひ学る実行委員会企画シンポジウムでのʠGood Research

術大会に参加し，自身の研究成果を発表するとともStarts with Good Questions!ʡという演題が印象に残りに，論文にて報告することで，放射線技術科学の発展ました．検査に忙殺され，ともすればルーティンワーに寄与できる人材となれればと考えています．

クに陥ってしまいがちな診療放射線技師の業務を全うしながら，臨床現場でいかに自身の研究をしてきたか

謝辞という体験に基づく説明はとても刺激的でした．日々

最後に第 75 回総会学術大会学生会員派遣に選出しの業務の中で生じた仮説を検証し，わかりやすく発表ていただき，このような貴重な機会を与えてください

し論文としてまとめることの難しさ，重要性を改めてました，日本放射線技術学会の小倉明夫代表理事，石感じることができました．また，自身もそのように研田隆行大会長，赤澤博之実行委員長ならびに大会実行

究していきたいと感じました．

委員会，本学会関係者の皆様，また日頃よりご指導い
ただいている九州大学大学院医学研究院の佐々木雅之

おわりに教授に深謝申し上げます．

今回英語で口述発表できたこと，多くの素晴らしい

AI 技術による革新的な放射線医学

帝京大学大学院保健学研究科

馬渡翼

はじめにした．本大会への参加は初めてで，演題数の多さや機

私はパシフィコ横浜にて開催された第 75 回日本放器展示の規模の大きさなどに圧倒されると同時に，多射線技術学会総会学術大会に学生派遣として参加しまく の 刺 激 を 受 け ま し た．ま た，ʠDevelopment of aVol. 75 No. 8 Aug 2019

850

Deep Learning System for Detection of Hip Fractures
on Pelvic Radiographsʡ
(演題番号 338)という演題名で英語口述発表を行い，大変貴重な経験をさせていただ
きました．会期中にはディープラーニングに関する演
題やシンポジウムを拝聴しました．その数多くの演題の中から，特に印象に残った 3 演題について報告いた
します．
印象深かった演題
一つ目は，大西佑弥先生(藤田保健医科大学大学院)に よ るʠImproved Scheme of the AutomatedClassification of Pulmonary Nodules in CT Images
Using Multi-deep Convolutional Neural Networks:
Improvement of Classification Performance Using
Generative Adversarial Networksʡ
(演題番号 182) です．この演題では，深層学習の一種である深層畳み込

Photo

発表中の筆者

みニューラルネットワーク(DCNN)を CT の肺結節画
像の良悪性鑑別に適用しており，医用画像において深

行研究は多数ありますが，読影医師と比較した研究は層学習に必要なビッグデータを集めるという問題を，少なく，将来 AI 技術を臨床で CAD として利用する

敵対的生成ネットワーク(GAN)によって解決し，識場合，このような研究データは重要であると考えてお別性能を向上させたという報告でした．私自身も深層ります．私も DCNN との結果を診断医と比較した研学習の研究を行っているのですが，症例数を増やすこ究を行っているので，この演題は大変興味深い発表でとはなかなか厳しく，どのように性能向上させるか悩した．

んでいました．そのため，この手法を聞いたときにぜ
ひ自分の研究にも応用してみたいと思ったことから印おわりに象に残った演題となりました．

本大会で初めての英語口述発表を行ったことで，自二つ目は，影山昌広先生(日立製作所)による「新し身の英語力の未熟さを痛感しました．スライドもすべ

い畳み込みニューラルネットワーク設計法を用いた肺て英語で，国際化が進む中，研究を続けていくために

がん CT 検診向け結節検出 CAD システム」(演題番号は英語の修得は必須だと改めて認識することができま340)です．この発表は肺がん結節検出を目的とした畳

した．学生生活の間にこのような経験をすることがでみ込みニューラルネットワークの設計で，ネットワー

きたのは，自分の今後の研究人生においてかけがえのクのハイパーパラメータの設定にモデル化カーネル法

ないものとなったと思います．今後は英語力の向上にという手法を用いていました．深層学習においてネッ

努めていき，国際学会などでも自身の研究を発信してトワークの構造やハイパーパラメータの設定には相当

いきたいです．

数の試行錯誤が必要であり，私自身も設定には苦戦しまた，深層学習に代表される AI 技術に関するシンました．将来的にネットワークの構造やパラメータのポジウムや発表をたくさん拝聴することができまし

調整の検討も行っていきたいので，ぜひ参考にしてみた．本大会を通じて得た新しい知識やアイデアを今後たいと思う発表でした．

の研究に反映していき，研鑽を積みたいと思います．

三つ目は，高橋規之先生(秋田県立脳血管研究センター)による「ディープラーニングによる単純 CT に謝

辞おける急性期脳梗塞早期虚血サインの自動検出：神経

最後になりましたが，第 75 回日本放射線技術学会

放射線診断医との比較」(演題番号 471)です．この発

総会学術大会に学生派遣として採用してくださった学

表は畳み込みニューラルネットワークを用いて急性期

会関係者の皆様，ならびに日頃より研究のご指導をし脳梗塞早期虚血サインの検出を行っており，その結果てくださった帝京大学の桂川茂彦教授に深く御礼申し

を診断医と比較したものでした．出力結果を論じる先上げます．

日本放射線技術学会雑誌

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放射線技術の発展

金沢大学大学院医薬保健学総合研究科保健学専攻

熊原成美

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はじめにらの欠点をもつ X 線マンモグラフィに替わる技術と私は今回，第 75 回日本放射線技術学会総会学術大して注目され，臨床研究では乳房のタイプによらない会に学生派遣として参加させていただきました．本大

高い検出率が達成されています．近い将来，製品化さ会への参加は 3 回目ですが，今回は全国規模の大会でれる可能性が高いということで，今後もこのマイクロ初めて研究発表(演題番号 248「骨等価ポリマーゲル線

波マンモグラフィの動向に注目していきたいと思い

量計の開発」)を行いました．発表者として参加したこます．

とで，自身の研究の参考となる点以外にも，スライド

三つ目は，合同シンポジウム 3 の「腫瘍の「顔」をとの見せ方や伝え方などこれまでとは異なる視点でも拝らえる ―生物学的不均一性に応じた放射線治療の幕聴することができ，大変勉強になりました．以下に，開け―」という発表です．MRI や核医学の技術を用い本大会で印象に残った演題を三つ紹介します．

た腫瘍の不均一性の可視化，radiomics による鑑別診
断と予後予測，複数の核種を用いたマルチイオン照射

印象に残った演題など，非常に興味深い内容でした．現在の放射線治療

一つ目の演題は，藤野圭介先生(広島平和クリニッ

における治療計画は CT が主流ですが，ほかのモダリク) の 演 題 番 号 59ʠUsability of Winston-Lutz Test:

ティとも連携することでより患者個人に至適な治療をAccuracy Evaluation of Three-dimensional Isocenter

提供することが可能であり，次世代の放射線治療の可Using a Reusable Radiochromic Gel Dosimeterʡとい

能性を感じました．また，これらの技術によって，治う 発 表 で す．放 射 線 治 療 の 品 質 管 理 の 一 つ で あ る

療計画や照射方法がより複雑になることが想像されま

Winston-Lutz Test は，二次元でのデータから三次元

す．治療計画，照射方法の発展に伴って，品質管理のアイソセンタ位置を計算により算出しています．この技術も発展させていく必要性を感じ，将来そのような研究では，化学線量計の一種であるゲル線量計によっ研究に携わってみたいと思いました．

て ア イ ソ セ ン タ 位 置 を 直 接 三 次 元 的 に 評 価 し，Winston-Lutz Test の 結 果 と 比 較 す る こ と で，おわりに

Winston-Lutz Test の 有 用 性 を 示 し て い ま し た．現

第 75 回日本放射線技術学会総会学術大会に参加さ

在，私はこの研究で用いられたゲル線量計に関する研せていただき，自分の研究分野だけではなく，さまざ究を行っています．しかし，まだまだ発展途上な研究

まな分野において最先端の技術や知見を学ぶことがで分野であり，私が開発しているゲル線量計も臨床現場

き，たいへん充実した経験となりました．また，自身で用いるには更なる改良が必要です．今回の発表はゲの発表では座長の先生方や聴衆の方々からご質問をいル線量計を実際に臨床の場で用いており，今後のゲルただいたほか，同じ分野で研究を行っている方々との線量計の発展に期待がもてる発表であると感じま

意見交換を行うことができ，大変貴重な経験をさせてした．
二つ目は，実行委員会企画①木村健次郎先生(神戸大学)の「次世代乳癌スクリーニングのためのマイク
ロ波散乱場断層イメージングシステムの開発と臨床研究」です．本講演では，新たな乳がん検診用の装置である超高性能マイクロ波マンモグラフィの原理や臨床研究の結果などついてわかりやすく紹介していただ
き，マイクロ波マンモグラフィという新たな装置の知
見を得ることができました．現在乳がん検診として一般的に使用されている X 線マンモグラフィでは，被ばくや圧迫による痛みを伴うだけでなく，高濃度乳房の場合，乳がんは検出困難であるとされています．今
回の紹介されていたマイクロ波マンモグラフィはこれ

Vol. 75 No. 8 Aug 2019

Photo

研究室集合写真(筆者は前列左から 2 番目)

852

いただきました．本大会での経験を今後の学会発表，

総会学術大会に学生派遣として採用してくださいまし国際学会での発表に繋げていきたいと思います．

た，石田隆行大会長ならびに大会実行委員会，本学会
関係者の皆様，また日頃よりご指導いただいている金謝辞

沢大学の武村哲浩教授に深く御礼申し上げます．

最後になりましたが，第 75 回日本放射線技術学会
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第 75 回総会学術大会を終えて九州大学大学院医学系学府保健学専攻

高島彩

はじめに二つ目の演題は，椎葉拓郎先生(帝京大学)による

私はパシフィコ横浜で開催された第 75 回日本放射「ドパミントランスポータ SPECT 画像の自動形状抽

線技術学会総会学術大会に学生派遣として参加しまし

出による分類法の開発」(演題番号 281)です．この演た．私にとって初めての大会参加であり，演題数や題は DaT SPECT 画像の線条体集積形状の自動抽出

ITEM の展示など規模の大きさを肌で感じ圧倒されによる PD と正常群の分類法を開発し，手動抽出法とました．私は演題番号 283「テクスチャ解析を用いたの分類性能の比較を行うことを目的としていました．

脳ドパミントランスポータ SPECT における集積不均

機械学習を用いて線条体の ROI を囲んだ場合，PD 群

一評価の鑑別診断における有用性の検討」ʠThe use-と正常群の分類において，手動での抽出に比べ高い性

fulness of texture analysis analyzing heterogeneous

能を示すことがわかりました．私は今行っている研究

uptake on DaT SPECT images for the differentialにおいて ROI の設定の仕方にとても苦戦しているの

diagnosisʡを発表しました．学会での口述発表は約 1でとても参考になりました．

年半ぶりでとても緊張しましたが，練習どおりに落ち

三つ目の演題は，新庄凌大先生(北海道科学大学)に着いて発表することができました．またさまざまな先よる「モンテカルロシミュレーションを用いたマンモ

生方の発表を聞くことで，新しい知識や視点を学ぶこグラフィと乳房専用 PET 検査における生物学的影響とができました．本大会では，自分の関心のあるセッの解析」(演題番号 116)です．この演題は乳房専用

ションを中心にさまざまな演題を聴いたので，その中PET 検査とマンモグラフィの DSB を推定し，その生から印象に残った演題について報告します．

物学的影響の違いを比較していました．マンモグラ
フィの方が生物学的影響が大きいという結果が出てい印象に残った演題

たので，今後乳房専用 PET 検査や MRI，超音波検査

今学会で特に印象に残った三つの学術発表についてなど，ほかの検査もより発展し，乳がん検診の受診率が増えることで，がんの早期発見にもつながってほし紹介します．
一つ目の演題は，三輪建太先生(国際医療福祉大学)

いと思いました．

による演題番号 137ʠTexture Analysis of C-methio11

nine PET Image Might Distinguish Brain Tumor
Recurrence from Radiation Necrosis.ʡです．この演題は脳腫瘍におけるメチオニン集積の不均一性が，再発と放射線壊死の鑑別に有用か否かについて検討することを目的としていました．私は DaT SPECT 画像の不均一性についてテクスチャ解析を用いて研究を行っています．そのため，テクスチャ解析がほかの画像ではどれほど効果があるのかにとても興味がありました．こちらの発表では 37 種類のテクスチャ特徴量が用いられており，その特徴量ごとに有意差があるか，また病変サイズと相関があるかをそれぞれ調べていました．自分の研究内容にも深く関連するものがあったので，大変勉強になりました．

Photo

会場前にて

日本放射線技術学会雑誌

853

おわりに

謝

辞

第 75 回日本放射線技術学会総会学術大会に参加さ最後に第 75 回総会学術大会学生会員派遣に選出しせていただくことで，さまざまな分野の新たな技術やていただき，このような貴重な機会を与えてください

研究を知ることができ，多くの刺激を受けました．まました，石田隆行大会長ならびに大会実行委員会，本た，質疑応答を通して貴重なご意見をいただき，自分

学会関係者の皆様，また日頃よりご指導いただいていの研究についても改めて考えるよい機会となりましる九州大学大学院医学研究院の佐々木雅之教授に深謝た．ここから更に十分な検討を加え，今後も研究に取申し上げます．

り組んでいきたいと思います．

Vol. 75 No. 8 Aug 2019