られています。一方、「da Vinci」(ダ・ヴィンチ)では、画像と機械制御のアームが技術力を
補ってくれることから、多くの医師が低侵襲手術の広がりに期待を寄せています。熊谷副院長
もその一人。『「da Vinci」(ダ・ヴィンチ)が広まれば、限られた医療機関だけではなく、
幅広い医療機関で体に負担の少ない手術を受けられるようになる。しかも、操作の習熟に必要
な期間も比較的短いので、多くの医師、とくに若い医師にこそふれてほしいですね。』
http://keijinkai.com/salanet/special/110910.html
内視鏡下外科手術は、狭い体腔内で組織に遠隔からアクセスして行います。そのため、
いったん出血すると、止血は大変難しくなります。そこで、手術には、組織の切開と止血
の両方ができる電気メスを使います。
電気メスには、モノポーラとパイポーラの２方式があります。モノポーラは切開能力に長
けている最も一般的な出力方法です。一方、バイポーラは止血能力に優れています。
http://www.olympus.co.jp/jp/corc/ir/data/factbook/pdf/factbook_medical05.pdf
では、なぜWatsonはケア分野において有効なのか。米IBM Watson Solutionsでゼネラル
マネジャーを務めるマノジ・サクセナ氏は「ケアに関する情報は流動性が激しく、
データ量は年々倍になっている。まさにビッグデータを扱っているのだ。一方で、それがさまざま
な問題を引き起こしている」と現状を説明する。例えば、米国において、診察の5分の1が不完全
なものであり、処方せんのミスが毎年150万件発生しているという。
「このような複雑な分野においてWatsonの能力は重要になってくる」とサクセナ氏は強調する。
Watsonは医療文献約100万冊に相当するデータを高速に解析し、3秒以内に正確な分析結果を
導き出せるという。
ただし、いくらデータの精度が高くても、最終的に意思決定を下すのは医師だという。
「Watsonは医師にとってカーナビのような存在だ」とサクセナ氏は述べた。
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1111/01/news122.html
筆者らは，ニューラルネットワーク（ANN）を用いた良悪性鑑別を行うシステムも構築している（図2）．
4種類のシーケンスによるMRI（T1強調像，T2強調像，門脈相像，平衡相像）上で，肝腫瘤のある
関心領域から，その濃度値および信号不均一性（ROI値の標準偏差）を計測し，ANNの入力データ
として用いる．実験の結果，肝がん（肝細胞がん，転移性肝がん）と良性肝腫瘤（肝嚢胞，異形成結節，
肝血管腫等）の鑑別において，正診率が93.3%（28/30症例）と高い精度を得ている．このシステムの
結果を定量的な分析結果として医師に提示することによって，医師の主観的要因による誤診断を減少
させる効果が期待できる24）．
http://www.fjt.info.gifu-u.ac.jp/publication/685.pdf
CT画像データにおける転移性肝がん自動抽出の解析アルゴリズム：転移性肝がんの自動検出において，
20症例においてbilateral filterに適用したところ，TPは0.69，FP0.63と従来報告されているデータと比較して
優秀な結果を得た．また肝血管構造による領域位置合わせ手法を加え，15症例の同一患者で異なる時間に
検査された腹部CT像15組に適用したところ，血管構造と肝区域の平均一致率は0.61で，従来と比較し優秀な結果となった．
http://crdb.ganjoho.jp/search/DRTV050.do?rpno=012010001600000
生化学自動分析装置は，血液や尿などの体液成分を測定するための装置であり，病院の検査室や
検査センターなどに広く普及している。近年の医療を取り巻く環境のなかで，分析装置には高品質なデータ，
迅速な検査への対応，検査の効率化，患者サービス向上，及び環境への対応などが強く求められている。
東芝メディカルシステムズ（株）は，それらのニーズに応えるために，生化学自動分析装置に免疫測
定機能を組み合わせて検査室ワークフローの時間短縮や測定操作の効率化を行い，また，データの
品質を確保しながら試薬や検体を微量化した。更には血液の自動前処理機能などを開発し，
生化学自動分析装置の適用範囲を広げている。
http://www.toshiba.co.jp/tech/review/2011/07/66_07pdf/a09.pdf
>は得意だが、自然言語と呼ばれる人間が日常的に使う文章や、紙に描かれた立体図形など
>を理解するのが苦手だ。
>http://www.yomiuri.co.jp/science/news/20111105-OYT1T00477.htm
森田実が鋭く指摘「福田康夫はﾁﾝﾊﾟﾝｼﾞｰに似ている」
http://unkar.org/r/giin/1190574396
画像認識システムは、福田康夫とpンジーが混同されるくらいの精度なら十分。
いくつもの『候補』を挙げて、どの画像が一致度が高いかを『検証』すればいい。
<イメージDNA>を使って「類似画像検索」と「画像マッO」
という二つの画像ビジュアル検索機能を提供しています
類 似 画 像 検 索：
大量画像から、「視覚的に似た画像」を抽出します。言葉では表現しきれない
感覚的な画像検索を可能にしています。
http://www.ltutech.com/files/LTUtech_Japanese.pdf
ウェブ上の類似画像に付加されたメタ情報に基づく画像スコアリング
http://www.interaction-ipsj.org/archives/paper2011/oral/0026/0026.pdf
類似画像検索サービスGazoPaが革新をもたらすネット検索の世界（1/4）
http://www.hitachi.co.jp/products/it/uvalue/seed/seed21/index.html
Domain-Specific Modeling (DSM) による効果
・5～10 倍の生産性向上
・品質が飛躍的に向上
・コードの実装が不要になり、デザイン設計に集中出来る
MetaEdit+ プロダクトライン開発 に
Nokia社では、6ヶ月必要であった新メンバーに対する学習期間が2
週間に短縮されました。 C に対する知識が少なくても効率良く開発
が出来ると、EADS社でも認められています。
フレームワーク使用上のルールが徹底されない、アプリケーション
開発者の経験差によるばらつき、などの問題から開放されるように
なります。フレームワークの仕様書を作成する代わりに、ドメイン・
スペシフィック・モデリング環境を構築します。追加・修正が即座に
反映できるため、モデル環境のメンテナンスや、アプリケーション開
発者へのサポートが大幅に軽減されます。MetaEdit+ でDSM環境
を構築するために必要な熟練者は300人の開発チームでも１～２名までです。
http://www.fuji-setsu.co.jp/files/MetaEdit.pdf
製品カタログ 2011
http://www.barcotoyo.co.jp/support/pdf/c/Medical_Product.pdf
読影端末は、レポート用のモニターと、ビューアー用のモニターの2台構成で、過去画像との比較読影
も可能です。精度の高い検診を行うために、過去画像を呼び出して比較することができ、離れた場所に
居る2名の読影者が、効率よく2重読影できるような、レポートシステムを装備しております。また、
一般臨床ではなく、スループットが重要な検診で用いるため、できるだけ少ないマウス・キー操作で、
効率よく読影できるように工夫されています。読影者間でのテレビ会議も可能です。
http://www.jscts.org/index.php?page=section_enkaku
Centricity PACS 3.2は、国内外の数々の医療機関の声を反映して開発されたGEケアの最新PACS。
海外主要国に比べた読影医一人当たりの読影数の多さや、読影医と連携する臨床医の画像参照要請の
高度化といった国内の特殊事情に対応し、読影医の生産性や画像参照効率の向上ほか、遠隔診断支援
など施設間の連携体制の構築支援に寄与するシステムです。
具体的には、CTやMRIの撮影画像を同一患者の過去の画像と比較する際に表示サイズを自動調節する
サイズシンク（FOV同期）、使用頻度の高い機能に対するショートカットキー、医療カンファレンス（症例検討会）
などに役立つユーザーごとのブックマーク機能など、国内の顧客ニーズの高かった機能を搭載しています。
また、2,000枚を超える最新CTの断層像を3秒以内に表示可能*3な、業界でも高い水準を誇る画像圧縮・
高速転送技術を搭載するなど、装置のデジタル化とフィルムレス運用の進展に伴って画像データ量が
急増する環境においても、高い利便性や迅速な画像表示を実現し、読影医の診断効率を向上させます。
http://japan.gehealthcare.com/cwcjapan/static/company/press/2010/26.html
あらまし 無症候性ラクナ梗塞の存在は後に起こり得る重篤な脳梗塞との関係が示唆されているために，MR 画
像においてラクナ梗塞を検出することは重要である．そのため，ラクナ梗塞を検出するためのコンピュータ支援診
断システムを開発してきた．しかし，開発したシステムで出力された偽陽性は 4 種類に分類され特徴量空間での分
布が異なるため，1 台の識別器でこれらの偽陽性とラクナ梗塞をさらに識別するのは困難である．本研究では，識
別器を複数組み合わせることによる偽陽性の削除を図った．実験の結果，感度 96.8％（90/93），画像１枚当たりの
偽陽性数 0.39（418/1063）を得た．したがって，本手法は異なる種類の偽陽性の削除に有用であると考えられる．
http://www.fjt.info.gifu-u.ac.jp/publication/678.pdf
我々は，医師が胸部CT画像上の肺結節像を読影して付与したテンプレート方式の画像所見を
入力として，その診断名を推論し提示する鑑別診断支援システムの構築に取り組んでいる．
これまでに我々は，ナイーブベイズ分類器を用いた推論モデルを構築・評価し，その臨床的な
有効性を報告した．本論文では，推論モデルの精緻化の目的で行った以下の改良について
報告する．（1）統計的に診断と関連が強い所見のみを選出して推論に用いる．（2）診断名ごとの
ナイーブベイズを複数用意し，それらの出力を組み合わせて総合的に診断名を推論する．
これらの改良により，100症例222結節の臨床データを対象としたLeave-one-out法による
性能評価で，改良前に比べて正答率が10.4% (p <.01) 向上し，医師の正答率を上回る性能を達成した．
http://ci.nii.ac.jp/naid/130000446928
紹介された400例の病変のうち220例（56％）以上は、皮膚科医により癌性で
はないと判断され、生検を必要としなかった。生検を行った176病変のうち
陽性であったものは88例であった。また、見つかった皮膚癌のほぼ半数は
紹介のきっかけとなった病変ではなく偶然発見されたものであり、
そのうち約10％は危険度の高いメラノーマ（黒色腫）であった。
http://www.healthdayjapan.com/index.php?option=com_content&task=view&id=3092&Itemid=37
がんの発見経路は「偶然」が1位 検診や人間ドックの約3倍
http://money123.main.jp/newpage126.html
データを作成し、等値面を生成、そこから骨や血管などの特定の領域を抽出する手順について紹介する。
http://ovic.kgt-contents-share.com/vizt/tutorial/01/
・ 術場で体験する機会が少ない第八肋間左開胸法等を仮想体験できることは有意義
・ 手技を行うような環境でピットフォールを学習することができる点が有意義
・ 執刀医や助手など個々の位置での仮想体験は助手から執刀医への移行時に有効
http://www.ipa.go.jp/SPC/report/03fy-pro/mito/15-776d.pdf
・医療用画像処理フリープログラムOsiriXを使って、市販ICT機器（iPhone、Ipod、iPad）上で３Dの
医療画像を自由な方向から観察することができるシステムを開発。
http://www.soumu.go.jp/soutsu/kinki/studygroup/2010/THz/forum/110627_04.pdf
テラヘルツ波とは
・人体に安全な光（エネルギーはX線の100万分の1）
・適度な透過性（神、プラスチック、セラミックスなどを透過）
・水素結合による分子相互作用や回転運動、フォノンの格子運動、巨大分子の低振動モードや
ねじれ振動といった比較的弱いエネルギーに総統
・水に敏感
http://www.spring8.or.jp/ext/ja/iuss/htm/text/06file/safety_security__eval-3/2.pdf
従来のように、ただ単に骨のある方向にインプラントを入れるという外科主導の概念から、
最終的な噛み合わせまでを考慮した処置が可能になりました。
またレントゲンでは発見できない神経や血管の管を把握し、トラブルを未然に防止する点においても
本法は重要な意味を持ちます。
http://www.nagase-dental.net/implant/ct.html
撮像技術の発達により，３T装置による肝MRIの画質は登場当初に示唆されていたよりも十分実用
に耐えうるものと認識している。またGd-EOB-DTPA造影検査の診断能は従来のCT，MRIと比較し
ても非常に良好であり，今後，肝腫瘤の画像診断のone-stop shoppingとなることも期待される。
ただし３T装置におけるSARの制約の問題やGd-EOB-DTPA造影機序に未解明な部分があり，
現状では，CTや超音波画像など他のモダリティと併せて診断する必要がある。
http://www1.ehime.med.or.jp/emj/files/2804_0177.pdf
陽子線や炭素線などの粒子線は、エネルギーにもよりますが表層ではほとんど吸収されず、
人体の特定の深さで集中してエネルギーを付与し、人体が吸収する線量はシャープなピーク 2
を形成します。照射する粒子線のエネルギーが高いほどそのピークも深くなります。図中に腫瘍
の位置を矢印で示したように、このピークが丁度がんの位置にくるように粒子線のエネルギー
を調整することにより、がん細胞にだけ集中的に放射線のエネルギーを吸収させることができます。
http://www.aesj.or.jp/info/ps/AESJ-PS017r0.pdf
「Aquilion ONE?」最大の特徴は、わずか0.35秒で1回転のスキャンを完了し、160mmという広範囲を
撮影できることです。160mmの撮影範囲であれば、ベッドを移動させることなく、脳、心臓を1ボリューム
として撮影することが可能になります。これにより従来の最上位機種に比べて、例えば心臓撮影なら
撮影時間は約１／20に、被曝量は約１／４、造影剤の使用量も１／２程度まで軽減できます。ベッドを
移動させずに継ぎ目なく一度で撮影した画像なので、ミスレジストレーション（画像処理時の誤差に
よって生じる画像劣化）のない極めて高品質な画像を得ることにもなります。
http://www.nedo.go.jp/hyoukabu/jyoushi/toshiba_medical/02.html
国立がん研究センターで切除前に CTC が施行された早期癌 167 病変に対し，従来開発してきた
CAD による検出能の検討を行った．隆起型の検出率は 100％であったが表面型の検出率は
69.0％と不十分であった．検出不能であった症例の CT 画像データを解析し，表面型腫瘍に対する
新しい検出アルゴリズムの開発を進めている．
胸腹部CT画像における臓器・病変のデジタル抽出とCADの研究：新しいナビゲーション診断によって，
腹部実質臓器の自動セグメンテーション手法が実現され，肝臓87.6%，脾臓85.1%，膵臓44.0%，
腎臓64.5%の平均一致度で各臓器のデジタル抽出が可能となった．また消化管表示法として，
試験的に国立がん研究センターの早期胃がん症例20例の仮想デジタル切除標本展開像を作成し，
胃がん診断に対する有用性の基礎的評価を行った
http://crdb.ganjoho.jp/search/DRTV050.do?rpno=012010001600000
偽陽性が高い傾向にあるため，医師の読影負担軽減を図るために，この偽陽性数を減少させる手段
をアルゴリズム中に組み込む必要がある．考察として偽陽性アイランドの形状に着目した削減方法
を提案しているが，これらの手法を実効してアルゴリズムのパフォーマンスの向上を図る必要があ
る．最も重要な課題はアルゴリズムの機能評価の手法であり，パイロットスタディとして実行した
模擬結節と健常ボランティアによるシミュレーション評価は十分ではないため，実際の患者データ
を使用した機能評価を行わなければならない．
二つ目の開発目的としたバイオメトリクスアルゴリズムについては，性能評価の際のサンプル数
が充分ではないため，今回の結果は十分な精度が担保できていることを保証出来ない．1％の誤差
を想定した場合の必要サンプル数は300 組となる．また，使用したデータは健常ボランティアであ
るため呼吸機能の低下は想定されていない．臨床導入の可否を正確に検証するためには何らかの疾
患を罹患した被検者を含めた再検証が必要であるため，広くデータ収集をする努力が今後必要とな
る．
また，二つのアルゴリズムに共通する課題は，解析時間の問題である．これは動態マップ作画ア
ルゴリズムの変換過程がボトルネックになっているためであり，この問題の解決が二つのアルゴリ
ズムの解析時間の短縮に大きく影響する．コンピュータハードウェアの処理能力の発達に期待する
と共にソフト的な改善を図る必要がある．また，健常ボランティアに協力を得る画像データ収集方
法は，倫理的な観点から様々な問題が想定されるため，十分な計画と配慮を持って行う必要がある．
最後に呼吸性胸部Ｘ線撮影法については，その普及が強く望まれる．開発されてから間もない新
しい撮影手法であることと，画像の取得に大口径視野を有した撮影システムを必要とすることがネ
ックとなるため，多くの施設において解析対象となる画像データの取得ができない背景にある．多
くの研究者により研究，討議されることが呼吸性胸部Ｘ線撮影法の発展と臨床への還元につながる
ことは言うまでもなく，今後，動態撮影可能なデバイスが広く普及することを望む．
http://ir.nul.nagoya-u.ac.jp/jspui/bitstream/2237/15587/1/k9340.pdf
減少させることを目的としている．また，コンピュータにより病変の良悪性を定量的な数値で医師に
提示することで，医師による客観的な診断を可能にする．このように医師に病変部や病変の良悪性
を提示することで，診断の正確性の向上，診断時間の短縮などが期待されている ．そのためCAD
システムでは，3 次元CT 像からの臓器抽出，臓器の構造解析，病変の検出といった機能が必要
とされる．また，臓器の構造解析や病変の検出精度を向上させるためには，対象臓器を正確に抽出
しておくことが不可欠である．胸部の診断において，気管支は重要な臓器の 1 つである．
http://so-ken.aitech.ac.jp/report/pdf/2010/article/14_Kitasaka.pdf
・ 術場で体験する機会が少ない第八肋間左開胸法等を仮想体験できることは有意義
・ 手技を行うような環境でピットフォールを学習することができる点が有意義
・ 執刀医や助手など個々の位置での仮想体験は助手から執刀医への移行時に有効
http://www.ipa.go.jp/SPC/report/03fy-pro/mito/15-776d.pdf
――医療現場にとって、3D画像はどのように有効なのですか。
例えば、腹部の血管は脂肪に埋もれていることが多い。それをかき分けながら手術を進めますが、
少し間違えると出血に結びつくので、血管や臓器の正確な形や位置を把握するのはとても重要です。
オザイリクスでCT画像を3D化しておけば、ある個所から何センチのところに血管の分岐があるのか
もわかる。血管の分かれ方が通常と違う人もいるため、一人ひとりの画像を現場で確認できるのは
強い助けになります。
http://doraku.asahi.com/hito/runner2/110215_02.html
（４）人体のデジタルアトラスを利用して，非造影3次元腹部CT像から腹部臓器（食道，胃壁，肝臓，
左右腎臓，心臓，胆嚢，脾臓，膵臓，門脈，腹大動脈，下大静脈の計12臓器）を同時抽出する手法
の改善を試みた．改善手法を実際の3次元腹部CT像17症例に適用した結果，基準症例と対象画像
との一致度は，従来よりも平均12.6ポイント向上することが分かった．また，この標準化画像を用い
て複数臓器の同時抽出を行った結果，全臓器で抽出精度が向上した．さらに，2年目は，標準化処理
の効果をより高めるめ，抽出処理全体の階層化を図った．これを同じ症例に適用した結果，全臓器に
対する粗抽出精度はさらに7.2ポイント，比較的抽出の難しい小さな臓器では10ポイントも向上した．
この処理にさらに精密抽出処理を加えることにより，最終的な12臓器抽出精度は74.9％となった．（清水）
http://crdb.ganjoho.jp/search/DRTV050.do?rpno=012008006400000
図４の赤矢印からわかるとおり，Aquilion ONEの血流解析画像では，脳全体の血流低下（青色）
を観察できる。また患者を移動させないため，１回の検査で時間的に連続した血管の描出が可能で，
血管内の血液の流れを観察できるようになった。図４の時相１～３は，連続した血管像の例である。
造影早期の時相１と時相２では，画像左側の正常な動脈は描出されている（黄矢印）が，
画像右側には動脈の閉塞があり血管が描出されていない。しかし，数秒後の時相３では，
画像右側の動脈が遅れて描出されている（水色矢印）。
http://www.toshiba.co.jp/tech/review/2011/07/66_07pdf/a04.pdf
10 年以上の手術経験をもつ心臓血管外科医 2 名による試用評価を受けた。大動脈への
三種類の到達法（正中切開法、第四肋間左開胸法、第八肋間左開胸法）を仮想体験して
いただいた後、コメントを得た。その結果、下記のようなコメントが得られた。
・ 術場で体験する機会が少ない第八肋間左開胸法等を仮想体験できることは有意義
・ 手技を行うような環境でピットフォールを学習することができる点が有意義
・ 執刀医や助手など個々の位置での仮想体験は助手から執刀医への移行時に有効
一方、臓器の質感や生理的な反応について改良の余地があるというコメントが得られた。
次に、医学部三年生 5 名による試用評価の結果を表 1 に示す。
http://www.ipa.go.jp/SPC/report/03fy-pro/mito/15-776d.pdf
これらの処理を行ううえで，3次元の肝臓領域の抽出を精度良く行う技術は必要不可欠で
ある．MRIにおける肝臓の輪郭は，CT画像より不明瞭である．また，肝臓領域と同程度の
信号強度を持つ組織が他にも存在し，表面コイルからの距離の違いによって，肝臓領
域内の信号強度もばらつきが大きい．そのため，閾値処理技術によって，肝臓領域を自動抽出
することは難しい．そこで，エッジ処理に基づくアルゴリズムを提案している19）．まず，MRIに
対してLOGとSobelの二つのエッジオペレータによる初期の肝臓領域を抽出する．つぎに，
造影時間変化による濃染部位の違いと前後の肝臓スライスの輪郭情報を利用することにより，
最終的な肝臓領域の再検討を行う．実験の結果，90%以上の抽出精度を得ている．
http://www.fjt.info.gifu-u.ac.jp/publication/685.pdf
３つの医用画像診断領域における「コンピュータ支援診断（computer-aided diagnosis; CAD）
シ ステム」を開発。CADでは、コンピュータを用いて医用画像の解析を自動的に行い、
異常な陰影が存在する位置や、悪性度などの定量的な解析結果を医師に提示します。そして、
医師はコンピュータの出力結果を「第二の意見」として参考にし、最終的な診断を行います。
本研究では、検診などで大量の画像が発生しており、医師からの開発・商品化の要望が高い
CADシステムとして、１）腺超音波画像のCAD、２）眼底写真のCAD、および３）脳MR画像のCADに注目し、
岐阜県内外の企業計４社と共同で、これらのCADシステムの研究開発を行いました。
１）では、集団検診専用に開発された腺超音波スキャナのための撮影・読影支援ソフトウェアの開発
と腫瘤陰影の自動検出CADシステムの開発、および一般的なハンドタイプの超音波診断装置を対象と
したCADシステムの開発が主な目的です。
２）では、緑内障の検出支援システムの開発，高血圧性網膜症の検出支援システムの開発、
および糖尿病網膜症の検出支援システムの開発（滋賀県立大学との共同研究）が主な目的です。
３）では、ラクナ梗塞の検出支援システムの開発、脳動脈瘤の検出支援システムの開発、
および狭窄・閉塞の検出支援システムの開発が主な目的です。
http://www.gikenzai.or.jp/cluster/system2_02.html
３．２ 脳血管性認知症診断のための虚血病変部検出の CAD
脳血管性認知症は，日本において２番目に患者数の多い認知症疾患です 38)．その脳血管性認知症は，
脳梗塞や脳出血によって起こる虚血が原因で発症します．脳血管性認知症における虚血病変は，T2
強調像や FLAIR 像において高信号領域となります．また，脳血管性認知症では，虚血病変領域と正
常脳実質領域との面積比である虚血病変面積比が，その症状に相関があることが確認されています
39-43)．したがって，虚血病変面積比を正確に求めることは，治療方針の決定や病状の把握のために非
常に重要です．そこで，我々は FLAIR 像と T1 強調像の差分画像に基づいて，虚血病変領域を検出
し，虚血病変面積比を算出する CAD システムを開発しました 10, 44,45)．開発した CAD システムでは，
まず FLAIR 像と T1 強調画像を差分することにより，虚血領域を強調しました．次に，多重しきい
値処理を用いて，虚血領域の初期候補点を抽出し，初期候補点を基に領域拡張処理を行いました．最
後に，人工ニューラルネットワークを用いて，偽陽性領域を削減しました．しかし，その従来法を用
いて自動的に求めた虚血病変候補には，偽陽性領域，偽陰性領域，過小評価領域，過大評価領域，過
大過小混在領域が存在し，その虚血病変領域抽出の放射線科医との一致度は 58.1%となりました．さ
らに，正常脳実質領域の面積を自動で求める手法の開発と，前述の従来法によって求めた虚血病変候
補画像を用いて，半自動で虚血病変領域の再抽出を行い，虚血病変領域をより正確に検出する手法の
開発を試みました 46)．その結果，一致度の平均値は 71.7%となり，平均で 13.5%向上しました．その
ため従来手法と本手法を組み合わせた手法は，脳血管性認知症における虚血病変面積比を求めるため
に有用である可能性を示しました．図１５に虚血病変部の再抽出の効果を示しています．この症例で
は，一致度が 11%向上しました．
http://web.shs.kyushu-u.ac.jp/~arimura/CADforBrainDiseases.pdf
解像度の高いμＣＴ画像を用いると、骨髄と海綿骨と皮質骨を分離することができますので、
骨髄を含まない真の海綿骨、皮質骨のＢＭＤ値を求める事が出来ます。ＢＭＤ値を擬似カラー
で３Ｄ画像表示します。部位毎の骨密度の分布が一目でわかります。
http://www.ratoc.com/3diryo.html
今回開発した「FUJIFILM 3D計測システム」は、当社製3Dデジタルカメラを使って計測し
たい目標物を撮影し、専用の画像処理ソフトウエアで処理するだけで、簡単に目標物の
寸法・面積・立体形状を測ることができるコンパクトなシステムです。
デジタルカメラを使って被写体を高画質な静止画として切り取ることで、従来のレーザータイプ
の計測機では困難だった、動く被写体の形状計測やカラー情報の取得が可能となりました。
http://www.fujifilm.co.jp/corporate/news/articleffnr_0404.html
◆木材の表面検査
通常画像では、木材上の「木目」と、不良である「割れ」の判別は困難です。3Ｄ検査ですと、
木目など表面模様の影響は受けず、割れ・カケなど3次元的な欠陥を確実に検出することが可能です。
http://www.kurabo.co.jp/el/3d/3dkeijo_01.html
富士通では、３D画像解析で実現している体積計測から結節のダブリングタイム（体積が倍になる
までの日数）を算出するプログラムをプロトタイプシステムに組み込み、臨床評価を進めている。
これまでに行った臨床評価では、医師が判断に迷うような濃度の薄い結節に対してダブリングタイム
の数値が良性・悪性の判断に参考になることが報告されている。
http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jmag/vol61-4/paper08.pdf
多発性小肺結節は結節陰影が孤立性の塊状陰影であることから，ヘッセ行列の固有値に基づく
塊状構造強調フィルタにより小肺結節を抽出し，抽出された結節の位置や濃度分布などの特徴量
により自動対応手法の性能を評価した．本手法を胸部CT画像3症例14画像に適用した結果，
結節抽出精度は感度96.7%において偽陽性数は17個/画像であった．また肺結節36組中30組(83.3%)
を正しく対応可能であり，誤対応が1組，未対応が5組存在した．
http://crdb.ganjoho.jp/search/DRTV050.do?rpno=012009004100000
加えて，読影現場においては，近年のデジタル化の流れにより，フィルムを利用した読影からモニ
タを利用した読影（ソフトコピー診断）への移行が加速している。米国では，1 人体制で読影を行うため，ソフト
コピー診断のみならず，マンモグラフィ読影を支援するCAD（Computer-aided Detection）システムも普及し
ている。そのため，読影数の増加が見込まれる日本においても，今後マンモグラフィCAD の普及が期待されて
いる。コニカミノルタは，デジタルマンモグラフィの撮影システム・読影システムのラインナップを拡充してお
り，2010年5月1日にマンモグラフィ診断支援システム「NEOVISTA I-PACS CAD typeM」（以下，NEOVISTA
I-PACS CAD typeM）を発売した。
http://www.konicaminolta.jp/about/research/technology_report/2011/pdf/medical_003.pdf
肺がんのCAD は肺がんだけでなく胸水などの疑わしい陰影も検出します。COPD のCAD は肺葉別の
低吸収領域を定量的に評価します。骨粗鬆症のCAD は脊椎を分類して骨折の検出や重症度を評価します。
http://www2.e.tokushima-u.ac.jp/News/memo/eng-fes2010/images/program2.pdf
肺癌の死亡率は第１位を占めており，早期発見することを可能とするシステムの構築が求められている。
しかし，診断当日に撮影した胸部Ⅹ線写真からの肺癌診断支援システムは実現されていない。
本研究は，大分大学医学部附属病院三宅秀敏教授との共同研究であり，一枚の胸部Ⅹ線写真から早期
肺癌結節の検出を可能にする診断支援システムを確立し，病院等の補助診断法として実用化することを目的とする。
http://www.radc.oita-u.ac.jp/search_prof/k_prof/kawaguchi%20&%20nagata.pdf
1.3 画像理解をコンピュータに代行させることは何故難しいのか？
http://www.ka.riec.tohoku.ac.jp/~beto/lecture/ais/05/hout-051209.pdf
写真を輪郭線だけの画像に変換できる「輪郭抽出器」
http://www.forest.impress.co.jp/article/2008/03/03/rinkakucyusyutuki.html
開発したシステムは4台のロボットに加え、3次元距離センサなど複数の視覚センサを利用するため、
導入コストがかかると思われがちである。確かに1,000万円以上を要するため低コストとは言い難い。
しかし、把持対象を変更（品種変更）したい場合は、動作ソフトの書き換えのみで対応することができ、
ワークに合わせて専用治具やパーツフィーダを用意しなくて済み、また、専用治具の再設計や製作に
かかる手間も不要になる。部位点数が10点以上になれば、部品点数に比例して設置台数が増える
パーツフィーダを利用するよりも低コストで済み、ゆえに、ほとんどの部品供給作業において同システム
の運用は有利になるといえる。
三菱電機では、すでに自動復帰機能など知能化技術を実装したロボットセルならびに柔軟物を扱える
ロボットセルを開発している。同システムを組み合わせることで多品種かつ変種・変量生産に対応可能
なロボットセルを実現することができる。2012年度には、これらのシステムを構成する垂直多関節ロボット
や視覚センサ、制御のためのソフトウエア・コンポーネント（部品）の外販を予定しており、任意に組み
合わせることで、自社の生産要件に対応したロボットセルが構築できる。
http://j-net21.smrj.go.jp/develop/robot/entry/20111101-01.html
当社設備の保守監視高度化に役立つと期待されます。特に、電線・鉄塔などの屋外流通設備の
腐食劣化状態をデータベース化し、画像処理技術や学習アルゴリズムを適用することにより、
ベテラン技術者の経験・知識を活かしつつ個人差の少ない腐食劣化診断が実現できると思われます。
そこで、本研究では、廉価な市販カメラで取得した設備画像に最新の画像処理技術や学習アルゴリ
ズムを適用し、当社設備診断の一例として鉄塔腐食診断に特化した画像診断手法に仕上げ、
フィールド試験でその適用可能性を評価することにより、将来的なベテラン技術者の不足に対処
するための布石になることを目指します。
http://www.hepco.co.jp/corporate/souken/2nd/result2011/rs11imageprocessing.html
平行移動・回転・平面反射の任意の組み合わせからなる「ユークリッド対称性」を形状内
から全て認識できます。また全体のみならず局所的対称性も認識でき、レーザ計測や CT の
ようなノイズが含まれるデータからも認識することが可能です。加えて、対称面や対称軸
も自動計算されます。これらの機能を兼ね備えた３次元認識アルゴリズムは、これまで開
発されていません。
対称性の認識により、対称関係にある片側部分のモデルのみを作り、他方はそのコピーで
定義できるため、様々な種類のモデルサイズ縮減に有効です。人工物のみならず、あらゆ
る生物や分子の構造は、ミクロからマクロスケールまで多くの対称性が見られるため、幅
広い分野に応用可能です。同一パターンが繰り返し現れる規則形状の認識も、この対称性
認識の手法で行えます。
http://www.mcip.hokudai.ac.jp/TLO/pdf/10-12_hokudai01.pdf
映像の色をベースに深度を解析し、詳細な部分における立体視効果を高めます。 例えば右上から光の
当たる下のカボチャの映像なら、まずベースライン3Dで奥行きを算出。構図から最適な奥行きモデルを
検出・照合し、空や森林とカボチャの距離感を推定します。その後、カラー3Dにより、被写体それぞれの
色の違いや光の当たっている部分と当たっていない部分などにより深度を算出。このような処理により、
詳細な部分まで、より正確に3D化します。
http://dynabook.com/pc/3d/
具体的を挙げて説明すると，MRA 画像の輝度値 255は脂肪や血液を表している．脂肪や血液を表す
CT 画像の輝度値は，脂肪の場合は 140 から 160，血液の場合は 170 から 180 の数値となっている．
つまり，脂肪と血液が正しく重なり合っているならば，MRA 画像での輝度値が 255，それと重なる CT 画像
の輝度値が 140から 160 と，170 から 180 の範囲の輝度値が多く現れるはずである．そして，CT 画像の
それ以外の輝度値と重なっている場合は脂肪か血液の領域が正しく重なりあっていないと考えられるのである．
このように，重なり合う臓器は共起ヒストグラムから片方の画像の輝度値を指定して，その輝度値と対応
するもう片方の画像の対応する臓器の輝度値を調べ，輝度値の組から臓器が重なっているかどうかを判別す
る．表 1 に，構造毎に出現する主要臓器とその輝度値の分布の表を示す．
http://db-event.jpn.org/deim2011/proceedings/pdf/e9-3.pdf
3.2.2 組織境界の自動判別アルゴリズム
自動判別アルゴリズムでは，皮下脂肪組織と筋組織の弾性特性が異なることを利用
する．ここで脂肪組織と筋組織の弾性特性の違いを Fig．3.4 に示す．この図は，開発
した装置で各組織の変形を計測した予備実験の結果であり，10 名の被験者を計測した
平均値をプロットしている．ただしこの実験では，別途超音波 B モード画像により組
織境界を確認し，それに基づいて組織毎の変形量を正確に計算している．またグラフ
の横軸の値は，組織全体（脂肪層＋筋層）の変形量が 10%，20%，・・・，100%に達した
ことを意味している．本システムでは，計測に要する時間を記録しないため，終了時
点における組織全体（脂肪層＋筋層）の変形量を基準にして変形量の正規化を行って
いる．この図から，脂肪組織は押し込みの初期段階では，大きくひずむものの次第に
硬化し，後半はほとんど変化していないことが分かる．一方，筋組織は，押し込みの
後半まで比較的に大きく変形し続ける傾向を示している．本研究では，この弾性特性
の違いを自動判別に利用する.
http://portal.dl.saga-u.ac.jp/bitstream/123456789/118177/1/inoue_201103.pdf
のような特徴的な色を持っている認識対象も存在するため，局所特徴量に基づく BoFのみでなく，
色やテクスチャ，エッジ特徴など様々な特徴量を対象に応じて選択的に利用することで認識精度が
さらに向上できることが近年示されている．
Varma らは，BoF に加えて，テクスチャ，色，形状などの多様な画像特徴を画像から抽出し，
認識対象に応じた適切な重みを Multiple Kernel Learning の手法を用いて推定し，一般
物体認識を行うことを提案した [28]．Car，Face，Airplane など一般的な意味カテゴリに対応する
画像を 101 種類 9,144 枚，256 種類 30,607 枚含んだ一般物体認識のアルゴリズムの性能比
較のための標準的なベンチマークデータセットであるカルフォルニア工科大学の Caltech-101，
Caltech-256（注1） を用いた画像分類実験で，単一の特徴量ではそれぞれ約 65%，約 35%であった
分類精度が，Multiple Kernel Learning による特徴統合によって約 90%，約 60% にそれぞれ向上した．
2004 年にはCaltech-101 の分類精度が 20%未満であったことから，ここ数年で急速に技術が
進歩していることがうかがえる．
http://mm.cs.uec.ac.jp/prmu0911.pdf