ISMRM2018@Paris Siemensランチョンセミナー

2日目にはSiemensのランチョンセミナーが開催されました。最初の概要説明は、プレシジョン・メディシンをさらに発展させるというタイトルです。

そのひとつとして、BioMetrixと呼ばれる生体モニタシステムで、呼吸、体動、心拍を検出します。

BioMetrixを搭載した3TのMAGNETOM Vida(ビーダ)と1.5TのSola(ソーラ)

そして、ISMRM2018では、世界初の臨床用7T装置が発表されました。

従来から行われてきた高速化の努力はさらに続き、圧縮センシングなどによって、2018年もさらに高速化されています。

さらに、今年は、画像の確実性、正確性、高速化に加え、AIによる包括的な性能向上を目指しています。

“Tangible” =明白な、疑いのない

AIをPi-RADSに用いて、自動レポートを作成する試み

いくつかのMRIデータ(この場合はMorphometry, Tractography, Brain Connectivity)からAIで軽度のTBI(外傷性脳損傷)を診断する試み

最初のセッションの最後のスライド・・なのですが、日本がコネクトされていないのはなぜ💦

2つ目の講演は、Padhani先生による、WB-DWIを用いた骨転移の治療効果判定の話。

Syngo に搭載される解析システムを用いて表示される治療効果判定。このようになれば、放射線科医もレポートしてくれますね。

下に示されている赤い領域は、ADCが低い領域。その割合が数値で示されている。なお多発転移、少数転移に対して適切な治療を行うと、OSが1年半も伸びるという内容が提示されていました。

3つめは、Dr.Derek JonesによるNeuroの話

Cardiff University Brain Research Imaging Centreには、ごらんのように Siemens装置がフルラインナップで置かれています。

Axon diameterの、場所による違いを可視化したり、

Spiral ScanでDWIのTE値を劇的に縮めて

TE〜20msで高いSNRの画像を取得してFA mapを得たり

DWI撮像の際の軸を少し変えて超高分解能再構成をしたりする応用が示されていました。

 

3つめはAIのことです。

AIに対する興味は、2004年以降一度は急速に失われましたが(従来型の特徴量抽出法などによる)、Deep Learningが成功をおさめると、これに伴って関心が高くなってきたというスライド

 

従来型のMachine Learningに比較して、データ量が大きくなるとDLの恩恵が得られるというスライド

Motion Artifactの判断にAIを用いているスライド

いくつかのMRIデータ(Multi-parametric MRI)からAIで異常の度合いを判断するスライド

画像の枠を超えて、Radiogenomicsとか、あるいはカルテ情報などを包括的に考えるAIを示すスライド

また、”Digital Twin”(デジタル化された自分のコピーデータ。ツインは双子の意味)を常に用意することで、患者中心の疾病予防や治療ができるという未来が示されました。

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tarorin

tarorin東海大学工学部 医用生体工学科 教授

投稿者プロフィール

MRIの撮像・フィルム焼き・患者導入に従事していた経験を活かし、企・技・医の中間の立ち位置を大切にしています。モットーは研究結果を中立的に判断すること、皆で研究成果を愉しむことです。

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