Full-wave approach for x-ray phase imaging (PDF Download Available)
Official Full-Text Publication: Full-wave approach for x-ray phase imaging on ResearchGate, the professional network for scientists.
X-ray phase tomography of a moving object (PDF Download Available)
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X線が対象物を通過した際に変化する位相を捉えて画像化する手法があるが、通常のX線画像と比べて軟部組織の分解能、コントラストが圧倒的に改善される手法となる。今後位相イメージングの領域はもっと増えていくだろう。
X線イメージングは位相差光学系の他に、シンクロトロンを利用したDEI(Diffraction Enhanced Imaging)、 DFI(Dark Field Imaging)光学系というものがある。
これらはX線の微小な屈折成分を抽出することができ、X線でありながら高い分解能の軟組織描画が可能になる。今後、位相差イメージングを含め、DEI、DFIなど屈折X線光学系の病理分野への応用が期待されている。
(実際にスライドで従来のX線画像と位相イメージングの比較がされていたが、同じX線を用いた画像とは思えない程違っていた。)
X線イメージングは位相差光学系の他に、シンクロトロンを利用したDEI(Diffraction Enhanced Imaging)、 DFI(Dark Field Imaging)光学系というものがある。
これらはX線の微小な屈折成分を抽出することができ、X線でありながら高い分解能の軟組織描画が可能になる。今後、位相差イメージングを含め、DEI、DFIなど屈折X線光学系の病理分野への応用が期待されている。
(実際にスライドで従来のX線画像と位相イメージングの比較がされていたが、同じX線を用いた画像とは思えない程違っていた。)
コンピュータサイエンスが医療に進出する
コンピュータサイエンスの領域も医療と今後大きく関わっていくことになるだろう。例えば、ディープラーニングなどの機械学習の技術が医療の画像診断に応用される。膨大な数の画像を人間の目で全て正確に追うことは困難だ。そこで、機械にその判断を任せて、診断をより早く正確に行えるようにする必要がある。正確な診断が早く出来れば出来るほど、早い段階で病気を見つけて治療することが出来るからだ。
Enlitic
via www.enlitic.com
Precision Medicine(より精度の高い医療）
病気はある程度共通の特徴が現れるが、人それぞれによって程度の差がある。その為、同じような治療や診断を行っても違う結果が得られることが多い。そこで、患者さんごとの遺伝子の違いや身体の機能の違いを調べることで、患者さんごとにより精度の高い治療方法を選択することが出来るようになるだろう。例えば、FDG-PETのような画像診断検査を用いて、バイオマーカーを調べることも出来る。このバイオマーカーから、どの化学療法が有効かを調べることも出来る。
まとめ
Rajiv先生のご講演を聞いて、アメリカでは、画像診断の領域に新しいテクノロジーをもっともっと取り入れようという機運が強いと感じました。私自身も更に深く勉強していこうと思いました。
現在、既に確立された技術をもとに診療行為が行われています。しかし、新しいテクノロジーを積極的に取り入れることでこれまでに無かった新しい医療が提供出来るようになるかも知れません。
現在、既に確立された技術をもとに診療行為が行われています。しかし、新しいテクノロジーを積極的に取り入れることでこれまでに無かった新しい医療が提供出来るようになるかも知れません。
(参考記事)
リンパ腫におけるバイオマーカーとしてのFDG-PET： 視覚的評価から定量的評価へ(HEMATOLOGY INSIGHT)
Attempt at Improving the Spatial Resolution by Thinning of LAA under X-ray Dark-Field Imag(ゼミログ)
リンパ腫におけるバイオマーカーとしてのFDG-PET： 視覚的評価から定量的評価へ(HEMATOLOGY INSIGHT)
Attempt at Improving the Spatial Resolution by Thinning of LAA under X-ray Dark-Field Imag(ゼミログ)
エルピクセル編集部
