出席者
座長：井田　義宏 氏（ 藤田医科大学病院 放射線部）
平野　　透 氏（柏葉脳神経外科病院 先端医療研究センター）
小川　泰良 氏（ 聖マリアンナ医科大学病院 画像センター）
横町　和志 氏（広島大学病院 診療支援部画像診断部門）
坂部　大介 氏（ 熊本大学病院 医療技術部診療放射線技術部門）

ザイオソフトは，2022年4月15日，国際医用画像総合展（ITEM2022）の展示ブースで，次世代の医用画像処理ワークステーション（以下，3DWS）として「REVORAS（レヴォラス）」を発表しました。3D画像処理の新たな1ページを開く次世代3DWSの誕生に大きな注目が集まりました。特別座談会の後編では，現在の3D画像処理の課題や「画像等手術支援認定診療放射線技師」認定制度について，人工知能（AI）を用いた画像処理のこれから，そしてREVORASのファーストインプレッションと今後の期待などを語り合っていただきました。（座談会は2022年2月23日にオンラインで開催）

ITEM 2022でアンベールされた｢REVORAS｣

chapter 1●3D画像処理のトピックス

3D作成の技能向上を目的とした「画像等手術支援認定診療放射線技師」認定制度がスタート

井田：前編では，3Dの黎明期から現在までを皆さんの経験を中心に振り返りました。3D画像は，対象領域が広がり着実に臨床に定着してきましたが，一方で3D画像を誰が作成するかについては，診療放射線技師法を含めて明確な規定がありません。これまでの経緯や現状の運用から考えると，撮影技術や画像の特性を理解している診療放射線技師が担当するのが適任であり，将来的には3D作成を担う専任スタッフの設置が望ましく，適切な体制を構築した場合には診療報酬で認められることが理想です。なにより，医師の診断・治療に役立つ画像を作るのは，診療放射線技師が本来行うべき責務の一つでもあります。
そこで，2016年に日本診療放射線技師会（JART）の分科会として“画像等手術支援分科会”が発足し，「画像等手術支援（Intelligent imaging）認定診療放射線技師」認定制度が始まりました。委員長は横町さんの元上司である石風呂　実先生（現・東京健康科学大学ベトナム）で，私と平野さんも委員を務めています。分科会の名称は診療報酬の「画像等手術支援加算」からですが，手術支援のための3D画像に限定せず，3D作成など画像処理全般に関する育成事業や認定を行っています。認定試験の受験資格は図1のとおりですが，残念ながらコロナ禍の影響で2019年度の第2回認定試験以降，開催できておりません。
分科会の目的は，3D画像の標準化と技師の仕事量を明確にすることです。3Dの標準化にはいろいろな論点があると思いますが，一定の品質を担保した，臨床に役立つ3D画像を提供できる技能を習得することが一つのねらいです。平野さん，何か補足はありますか？

図1　日本診療放射線技師会「画像等手術支援（Intelligent imaging）認定診療放射線技師」の受験資格

平野^＊：受験資格にある“650時間以上の研修”は，当面の期間免除になりますので，手術支援画像や3D作成に興味のある方は，どんどん受験してほしいです。認定施設は少し先の話となりますが，専門の教育が行える認定指導者の制度が動いていますので，各地域での普及にも取り組んでいただければと思いますね。

横町：認定資格が，3Dやボリュームレンダリング（VR），機能解析などに関心を持つきっかけになるといいと思います。JARTが後押ししてくれることは非常に心強いですし，さらにそれが診療報酬で認められれば将来的にはスタッフの増員にもつながり，3D構築のための環境も整えられるのではないでしょうか。

井田：そうですね。診療報酬の加算については容易ではありませんが，そこに向けて準備を進めておくことは必要だと思います。坂部さんはどう思われますか。

坂部：3Dについては，施設内や施設間でもバラつきを感じていますので，認定資格をきっかけに標準化されて，均質な3Dを作成できるようになればいいと思います。

井田：私は日本X線CT専門技師認定機構の代表も務めていますが，これらの認定事業の目的の一つは全体のレベルを下支えすることです。「資格を取得してどうなるのか」という声もありますが，全体のレベルを上げていくためには基礎が重要です。資格を取得した技師全員が特別な技能を備えているわけではありませんが，少なくとも最低限の教育プログラムを修了しており，一定の水準は保たれています。その上で，平野さんのような技能を備えた技師を増やしていくにはどうするかは今後検討が必要です。認定事業への意見や提案はありますか。

横町：認定取得後の次のステップアップとして，専門技師のようにハンズオンセミナーや技術的なノウハウのレクチャーなどがあればいいですね。

小川：私もそう思います。テキストを読んで試験を受けても，全員が同じような画像を作成できるかというと難しいでしょう。ですから，ハンズオンセミナーや認定資格取得後にさらに研修できるような仕組みが確立されれば，より適切な3Dの運用が広がっていくのではないでしょうか。

井田：確かに資格取得後のステップアップのための仕組みを用意することは重要ですね。ハンズオンセミナーは会場や端末の関係で人数が限られますが，現在はオンラインでWSを双方向で見ながら行うことも可能ですから，将来的にはより多くの人が受講できるようにしていきたいと思います。

平野：JARTの2022年度事業として，分科会単独でのハンズオンセミナーも検討しています。1日かけたプログラムで，その中で参加者全員が1つの症例画像を作りながら情報共有を行う“3Dチャレンジ”などもやりたいですね。ハンズオンセミナーが認定資格取得者のインセンティブになればいいとも考えています。

井田：坂部さんはいかがですか。

坂部：私もハンズオンセミナーには非常に期待しています。また，専門領域に特化したさまざまなアプリケーションが次々に出ているので，それらに対応した講習などもあればいいと思います。

井田：現在，分科会で行っているのはメーカー横断的な講習ですが，今後はメーカー別に，分科会と連携して各WSの特色を生かした勉強会があれば，より実用的だと思います。

chapter 2●3D画像処理の現状と課題

働き方改革の中で診療科とのコミュニケーションを図るためには

井田：3Dの質の向上や作成体制の充実をめざす意味でも，現状の課題についてディスカッションしたいと思います。課題の多くは，臨床現場の忙しさや昨今の働き方改革などの影響で，3Dカンファレンスが行えていない，手術室に足を運べる人員がいない，教育体制が整っていない，ということに起因していると思います。
まず，当院の現状を申し上げると，3D画像に関する診療科とのカンファレンス（3Dカンファレンス）は行えていません。ただ，最近，若手の技師を脳神経外科のカンファレンスに参加させることができるようになりました。また，3Dラボの専任者が2人に増えれば交代で手術室にも足を運べるようになるので，人員確保に努めたいと考えています。直接医師と話すことで刺激を受け，モチベーションが上がります。とはいえ，人員や時間が確保できない施設もたくさんあるでしょうから，分科会としてもいろいろと検討していきたいと考えていますが，皆さんのところはどうですか。

小川：当院も3Dカンファレンスは行えていません。各診療科のカンファレンスにも参加できていないので，まずは技師が各診療科のカンファレンスに参加して，自分たちが撮影した画像を医師がどう見ているのかを知ることから始めています。その中で，われわれが画像を通じて医師をサポートできることを示し，いずれは3Dカンファレンスに発展させていきたいと考えています。

井田：平野さんにうかがいたいのですが，必ずしも3Dカンファレンスの形式を取らなくても，診療科のカンファレンスの中で3Dについて議論できればいいのではないでしょうか。

平野：そのとおりだと思います。まずは，診療科の医師と同席することが大事です。診療科の医師に技師が参加していることを意識してもらえば，必ず画像の話は出てきますから，小川先生の施設のやり方は前向きで良いのではないかと思います。

小川：ありがとうございます。小児科の画像カンファレンスには参加していますが，3Dの情報がポイントになる症例が多く，医師の意見を聞いて作成方法を見直した方がいいなと感じることがあります。最近はコロナ禍の影響でオンラインでのカンファレンスも増えているので，ほかの診療科のカンファレンスにも参加していきたいです。

井田：産科では胎児3Dなどの検査もありますから，線量の知識を持つ技師がかかわることが大事だと思います。

横町：当院はカンファレンスの多くが勤務時間帯に行われるので，業務との兼ね合いで参加することが難しく，また手術室にも顔を出せていません。実際に画像がどのように使われているのか，フィードバックを受ける機会がないというのが現状です。ただ，画像への要望を直接伝えに来てくれる診療科もあるので，その機会に勉強するようにしています。

井田：実際には，それが日本の施設の現状ですよね。札幌医科大学のように3Dラボがあり，診療科と密なコミュニケーションを取れている施設はまだ少数であり，その状況をどうやって打破するかを考えなければなりません。現在，JARTが進めている技師の定員制の枠の中に3D作成業務を入れることができれば，人員確保につながるのではないかと期待しています。

坂部：当院では，技師がTAVI（経カテーテル的大動脈弁置換術）のハートチームの一員として加わっていますが，最近件数が増加してカンファレンスへの参加が難しくなっています。また，働き方改革の影響でカンファレンスの開始時間が繰り上げられて，ほかの診療科のカンファレンスには参加できておらず，放射線部として問題意識を共有する必要があると感じています。

平野：カンファレンスに参加すると，画像が実際の手術に活用されていることが実感できます。ですから，まずは参加することをめざしてほしいと思います。例えば，カンファレンスに参加する技師のシフト変更を技師長に相談してみるのも一つの手段です。さまざまな制約を抱えている施設が多いと思いますが，札幌医科大学もおそらく皆さんの施設と人員や装置の規模はさほど変わりませんので，打開策は必ずあると思います。

井田：必要に応じて，他部署から人員を補填する勤務体制を組むことも考えられますね。そのためには他部署の協力が不可欠で，カンファレンスの成果をフィードバックするなどの配慮も必要です。技師がカンファレンスに参加して生まれた成果を評価するなど具体的なエビデンスを示すことも有用かもしれません。エビデンスを重ねてカンファレンスへの参加を技師の業務範囲に加えるということが，次のステップとして必要だと感じました。

個々の能力向上やモチベーション維持への取り組み

井田：個々のスタッフの能力のバラつきやモチベーションの維持などについてはどうでしょうか。

横町：当直時間帯は当直者が3D作成まで行いますが，普段CTやMRIを担当していないとどうしても画像に差が生じてしまいます。そのため，3D作成の手順をマニュアル化し，それを更新することで画像の品質管理に取り組んでいます。

井田：品質管理は大変重要ですね。札幌医科大学では，さらにPDCAサイクルが回り品質向上まで取り組んでいるわけですが，まずは検像やマニュアルによる品質管理からだと思います。

小川：当院でも検像は行っていますが，チェックはどうしても提供後になるので，改善に取り組んでいるところです。また，マニュアルはありますが，一定のレベルに達していない画像があるのも現状で，管理者としてどのように教育を行うか悩ましく感じているところです。

井田：私も以前，小川さんと同じように悩んでいた時期がありましたが，教育システムの充実だけでは限界があり，若いスタッフが自分から学ぶ姿勢や意欲を引き出すことも必要だと感じています。最近では，できるだけモチベーションの高い，やる気のある若手スタッフに任せて，成果が出たらそれを適切に評価することで，その周囲のスタッフのやる気を引き出すことも一つの方法ではないかと考えています。札幌医科大学は，教育体制が整っていると思いますが，それでもモチベーションが上がらなかったり，うまく対応できない場合にはどうしていますか？

平野：今の若い技師はコンピュータやCGなどに慣れているので，3D作成への抵抗感は少ないと思いますが，ある程度のベテランで今まであまり画像処理に携わったことがなく，どうしても3D作業に向かない場合には，別の業務を担当してもらって放射線部としてトータルでサポートしてもらうように配慮しています。

ITEM2022のザイオソフトブースで撮影。左から横町氏，平野氏，井田氏，小川氏，
（囲み）坂部氏　＊コロナ禍の影響で横浜は不参加

chapter 3●3D画像の未来に向けて

AIの自動化による業務の効率化を3D画像の質の向上や技師の能力発揮に生かす工夫が必要

井田：3D画像作成はすでに通常業務となっていますが，最近では人工知能（AI）が普及しDeep Learningを用いた臓器の自動認識や自動化が進んでいくと思います。例えば，熟練技師の技術や知識をWSに登録し，新人技師でも8割程度の画像が自動的に作成できるシステムも可能かもしれません。ただ，問題になるのは“うそ”の画像が作成された時に誰がそれを検出するのかです。また，自動化が進むことで，原理を知らなくてもボタンを押すだけで画像ができてしまう状況も考えられます。これにはさまざまな意見があると思いますが，例えばわれわれが技師になった頃にフォトタイマーがありました。当時の先輩方には，「フォトタイマーは技師の腕が発揮できないからダメだ」と言われましたが，フォトタイマーによって均一な画像が提供でき，診療科の医師には非常に喜ばれました。つまり，質が高い均一な画像の提供という目的ではフォトタイマーが上回ったということです。ただし，3D処理の自動化は目的や構造がより複雑です。この問題について，坂部さんはどう思われますか。

坂部：フォトタイマーにより画質が均一化されたとしても，ポジショニングが正しくなければ正しくない画像になっていたと思います。それと同じで，3D処理が自動化されても，すべての画像は正しく作成できないと思います。ただ，ある程度の質の画像が自動で作成できればそこに時間をかけずにすみますから，技師は検証をメインに行うということも考えられます。

横町：WSの進化は目覚ましく，すでに骨や血管，動静脈などの自動分離が可能で，多くの技師が利用しているのではないでしょうか。ただ，うその画像を作らないためには人の目での確認が必要です。3D処理が自動化された分，画像の確認に重点を置く必要があると思います。

井田：うその画像を作ってしまった場合にフィードバックする仕組みも望まれますね。小川さんはどのように思われますか。

小川：AIの普及により，自動化が受け入れられやすい環境になりつつあると感じます。ですから，横町さんがおっしゃったように，自動化をうまく取り入れて必要な画像を速やかに提供することをめざす，そのためには検像が重要になるのでしょうね。

井田：そうですね。検像はやはり大事だと思います。一方で，AIがあるから画像の条件が悪くてもいいということはないので，画像の解像度やコントラスト，造影効果などが担保された検査を行うために，技師がしっかりと検査にかかわることが必要ではないでしょうか。平野さんのようなエキスパートの目からは，この問題はどのように見えますか。

平野：例えば，脳の動静脈分離はマニュアルで行うと1時間では終わりません。しかし，自動抽出を使用することで時間が短縮できれば，違う方向からの画像や異なるプランの術式に対する画像も提供できます。ですから，AIの開発や進歩自体は良いことだと思います。ただ，私はメンターから「1クリック，2クリックで作成した画像は，医師から見てもすぐにわかる」と言われたことがあります。その意味を真摯に受け止めて，自動作成であっても，技師が手を加え，さらに一歩踏み込んだ画像を提供するという方向に進んでいってほしいと思います。

井田：画像作成だけではなく，検像のサポートが可能なAIなどにも期待したいですね。AIは，頼るのではなく使いこなしていくものです。また，平野さんがお話しされたように，自分たちの能力を進化させるツールになればより良いのではないでしょうか。

extra●次世代WS「REVORAS」

新たな画像表示法“レンブラント”や3Dの作成をより簡便にする機能に期待

井田：最後に，ザイオソフトの次世代WS「REVORAS」についてディスカッションしたいと思います。REVORASの正式な発表は，2022年4月のITEM2022ですが，この座談会に参加している皆さんは先行してデモ機を使用されていますので，ファーストインプレッションをお願いします。まずは，横町さんから。

横町：最も衝撃を受けたのは，新たな画像表示法の“レンブラント”です。従来のZiostation2は，筋肉や筋腱などの整形領域で表示が難しい場合がありましたが，レンブラントは視認性が向上し，実際の手術視野に近い画像が表示されるため，非常に有用だと思います。また，ユーザーインターフェイスが大きく変更されていて，すっきりした印象を受けました。

井田：レンブラントはハンドリングも悪くなさそうですね。これまで見たかぎりでは，血管より表面の軟部組織で有用ではないかと感じました。小川さんはいかがですか。

小川：Ziostation2を長年使用していたので，ユーザーインターフェイスが大幅に変わったことで，当初は慣れないこともありました。ただ，“レンブラント”や“トランスペアレンシー”などの新機能により，体表では今まで以上に深い表現の画像が提供できるのではないかと思います。腹部血管などは影がよりリアルに見えるため，それが外科の医師にどのような印象を与えるかは今後詳細な検討が必要だと思いますが，表現や設定を細かく変更できるので，有用性があると思います。

井田：いずれにせよ，影付けの仕組みを理解している技師が，うその画像を作らないようにすることが大事ではないかと思います。坂部さんはいかがですか。

坂部：作成できるボリューム数が増えたほか，患者選択などの際に2つのワークフローを展開できるなど，細かな工夫がされていますよね。特に心臓血管外科では，術前に医師が3DWSで計測を行うため，技師だけではなく医師が簡単に操作できるのは良いと思います。また，IVR支援画像で椎体と血管を見せたい場合は骨を透かしたりしていたのですが，レンブラントにより，そのような処理をせずともわかりやすい画像が作れるのではないかという印象を持ちました。

井田：平野さんは短期間でかなり使い込まれたとうかがいましたが，いかがですか。

平野：坂部さんが指摘されたように，ボリュームが増えたのは非常にありがたいですね。従来の8個のボリュームでは3D作成時に苦労しましたが，かなり自由にセグメンテーションしながら作れるようになりました。また，札幌医科大学病院の脳神経外科はマルチモダリティベースなのですが，“追加で開く”という機能が追加されて，先にCT Angiography（CTA）で血管系などをすべて作成し，後からMRデータを展開させることが可能になり，施設全体の業務効率も向上したのではないかと思います。

井田：次世代のWSとして，これまで培ってきた3D画像のさまざまなノウハウを引き継いで，さらなる進化を続けてほしいと思います。本日はありがとうございました。

進化した次世代医用画像処理ワークステーションイメージングインテリジェンス「REVORAS」

「Smart Imaging　“みる”をシンプル，スマートに」をコンセプトに，医師や診療放射線技師が目的に合った画像をシンプルかつスマートに活用できるように設計された「REVORAS（レヴォラス）」。直感的な操作を誘導するシンプルなユーザーインターフェイスにより，専門や経験に左右されることなく，スピーディに目的の結果や画像に到達することができる。複雑な解析や処理をより簡便に，かつ高精度に実現し，さまざまな診療科で幅広く活用できるようデザインされた次世代WSであり，ザイオソフトでは医用画像処理の質を高めるイメージングインテリジェンスとして位置づけている。

“シンプル”“スマート”をコンセプトに開発されたREVORAS

“レンブラント”による新しい画像表現

前編へこちら▶▶▶

^{＊平野氏のコメントは，座談会収録時の所属先・札幌医科大学病院でのものです。}

井田　義宏 氏（いだ　よしひろ）◎1984年 名古屋大学医療技術短期大学部 診療放射線技術学科卒業。ヘリカルスキャンの開発に携わる中で，1990年代前半から3D画像処理に取り組む。日本X線CT専門技師認定機構代表理事として後進の育成，教育に尽力。

平野　　透 氏（ひらの　とおる）◎1983年 京都放射線技術専門学校（現・京都医療科学大学）卒業。最初の3DはシーメンスのシングルスライスCTでの動脈瘤の作成。札幌医科大学病院では“3Dラボ”を立ち上げ，放射線部による手術支援画像の作成体制を構築。

 

小川　泰良 氏（おがわ　やすよし）◎1997年 中央医療技術専門学校卒業。最初に触ったWSは「ALATO VIEW」。ザイオソフトのWSは「M900 QUADRA」から使用し，現在は「Ziostation2」などで頭部，整形外科，小児科などの3D作成を行う。

 

横町　和志 氏（よこまち　かずし）◎2001年 鈴鹿医療科学大学保健衛生学部 放射線技術科学科卒業。最初の3D経験はシングルスライスCT（CT-W3000）での頭部のCT Angiography（CTA）作成。広島大学病院では石風呂　実氏（現・東京健康科学大学ベトナム）の指導を受ける。

 

坂部　大介 氏（さかべ　だいすけ）◎2004年 熊本大学医療技術短期大学部 診療放射線学科卒業。入職後最初のCTがすでにマルチスライスCT（4列）で，最初のWSは「Advantage Windows」。血管造影部門では「syngo.via」での治療支援3Dなども作成。次世代を担う診療放射線技師の一人。