『RSNA2023のトピックス』
滋賀医科大学 放射線医学講座 渡邉 嘉之先生
RSNA2023は2023年11月26-30日の日程で、例年通りシカゴで開催された。今年のシカゴは寒冷で、初日は雪に見舞われ、で始まり、気温が氷点下に落ち込む日が続きました。
新型コロナウィルスの影響も完全になくなった2023年であるが、現地参加者は34000人程度で、昨年とほぼ同数であったようである。オンライン参加も継続されており、50000人程度が参加していたコロナ前の数に戻っていません。会場では多くの人が集まり、賑わいは戻ってきた印象であり、RSNAのロゴ前にはいつも多くの行列ができていた(写真1)。
今年の会長はProf. Mathew A. Mauro (UNC school of medicine、IVRが専門)であり、初日の会長講演では「Leading Through Change」のタイトルで、放射線科が新技術を積極的に取り入れ、変革を主導し、医療界の変容を促進するべきであるという内容でした。
Scientific sessionはNeuroradiologyを中心に聴講したが、口演、ポスター共に演題数が削減されていた。各曜日の午前午後に1時間のScientific sessionが組まれているが、口演発表では以前はNeuroradiologyで3会場並列で行われていたが、今年はすべて2会場となっていた。また時間毎に同じトピックが並列して行なわれており(脳腫瘍なら診断+分類、治療後評価、AIなら画像解析、画像収集など)、できれば改善してもらいたいものである。ポスター会場も設置されているディスプレイが少なくなっており、全体に空間の空いた広い場所になっていた(写真2)。Neuroradiologyでは4つのディスプレイ×4が用意されており、朝と昼にポスター発表がされていた。今年のポスター発表は座長は指定されておらず、決められた時間に演者が指定されたモニターの前に立っている形式であり、演者の来ていないところも多く見られた。全体にディスカッションは低調であり、研究発表の場としては少し寂しい感じである。Neuroradiologyのテーマとしては、AI、ラジオミクス、拡散テンソルなどの画像解析、機能的MRIなどが中心であり、大きなトピックは少なかった印象である。
セッションの1つとして、各国での放射線科を紹介する企画があり、今年はシンガポールとイタリアが発表していた。Singapore Presents: Radiology in the Lion City- The pursuit of excellence within 284 square milesに参加したが、シンガポールのヘルスケアシステムから放射線科の現状、シンガポールでの研究などを紹介していた。シンガポールは小さな国であるが、その中で3つの地域に分割して、その中で中心となる病院があり、地域毎に医療を提供しているようである。医療制度は各国で異なっており、各国の人と意見を交換できるのはRSNAならではのことである。来年は日本が特集されますので、ご関心のある方はぜひご参加ください。
機器展示会場は最新の診断医療機器、AIソフト、周辺の設備など多くのものが見られ、いつも見学が楽しみな部分です。機器メーカーでは今年はUnited Imagingが大きなブースを設置しており(昨年は参加せず)、CT/MRI装置メーカーとしてはGE、シーメンス、フィリップス、キャノンと並ぶ規模になってきている。今回United Imagingが5T-MRIを発表し、注目を集めていた。FDAの認可はまだ得ていませんが、8チャンネル送信を使用し、腹部領域でも高品質な撮影が可能となっていました。CTではキャノンがAquilion ONE / INSIGHT Edition、シーメンスが新しい2管球型CT SOMATOM Pro.PulseをこのRSNAで発表した。それぞれ特徴のある装置でありので、詳細はメーカーサイトなどを参照いただきたい。
AIに関しては今年もAI Showcaseが設置され、多くの企業が展示していた。特に韓国から多くのメーカーが出展しており、まだまだ発展しているようである。台北医科大学放射線科からDeepRad.AIといったAI画像解析ソフト会社を起業して、今回初出展を行っていた。今年のRSNAでは日本からのAIスタートアップの出展はなかったようであり、今後の日本発の会社が増えていくことを期待している。
また、生成AIがここ1年での大きなトピックであるが、ChatGPTを始めとする生成AIを用いた商品も多く出ており、特に大きく進歩した領域といえる。キーワードから所見を作成することなどは得意な分野であり、今後画像以外の部分にも大きくAIが関与していく可能性が示されていた。
雑多な感想を並べましたが、RSNAは最新の放射線医学の情報が得られる貴重な学会です。多くの方々に現地参加して、その熱気を直接感じていただくことをお勧めします。
写真1
写真2
『RSNA2023 胸部領域レポート』
佐賀大学 医学部放射線医学講座 江頭 玲子先生
11/26~12/1までの5日間、例年通りシカゴのMcCormick Placeで開催された北米放射線学会に参加しました。昨年は何となく現地参加の人数が少なく、少し寂しい感じが残っていましたが、今年はメイン通路であるグランドコンコースにも人があふれ、例年の活気を取り戻したように感じました。
胸部領域、特に肺を中心に学会報告をさせていただきます。主なトピックはフォトンカウンティングCT(Photon-Counting Detector CT: PCD)とAI(人工知能)に大別されると言えますが、疾患としては肺動脈血栓塞栓症(CTEPHを含む)、肺癌/結節、間質性肺疾患など、複数の分野にまたがっています。今回、Chest ImagingのScientific sessionは4つ、各6演題で計24演題が採択されていますが、そのうちChest CT: Photon Counting and Dose Reduction(S1-SSCH01)の5演題を含む計11演題がPCD-CTの検討と大きな比率を占めていました。PCD-CTは平たく言えば低線量、高分解能、dual-energy/spectral CTの3つの機能を一つの機器でカバーしてしまうというジョーカーのようなCTです。既に臨床応用されているのはシーメンス社製NAEOTOM Alphaのみですが、CanonおよびGEからも開発段階にある機器を用いたClinical TrialないしPhantom studyの結果が報告されました。
大阪大学の秦医師は,摘出伸展固定肺を従来型CT(512 matrix,0.6mm厚)、PCD-CT(従来型と同じもの,及び,1024 matrix,0.2mm厚)で撮影し、結節および気道(気管支および細気管支)の評価性能を同一断面の病理組織像と比較検討し、高解像度(1024 matrix,0.2mm厚)のPCD-CTにおける細気管支や小さな結節の評価能が従来型CTより優れ、mm以下の結節や細気管支の評価に期待できると報告されています(S1-SSCH01-1)。また,Emory大学のPourmorteza氏はGEで開発段階にあるPCD-CTで自作の気道ファントムを超高分解能(UHR)スペクトルイメージングで撮影、気道内腔の直径と壁の厚さを40、70および140keVの画像間で比較検討し、70keV画像が40keVおよび140keV画像と比較して、気道壁の厚さ(誤差19-110μm)および内腔径(誤差30-105μm)の推定精度が有意に高いことを示しています。超高分解能画像とスペクトル情報を組み合わせることにより、より詳細な細気管支の評価が期待できることを示唆しています(S1-SSCH01-4)。フランスのMartine Remy-Jardin医師は既に多くのPCD-CT使用経験を有し、昨年に引き続き、この分野で多くの演題を発表しています(11演題中4つ!)。急性肺動脈血栓塞栓症の診断においてCTAを従来型CTで施行した群とPCD-CTで施行した群を比較し、PCD-CTで撮影されたすべての患者において、47.7%の線量削減で精度の高い形態学的描出と高品質の灌流画像が得られたことを報告しています(M3-SSCH03-1)。また、他の発表でも、短時間で精度の高い画像を得ることが出来るため、呼吸停止が不良な患者においても満足度の高い検査が可能になることが報告されています。PCD-CTは日本国内でも増加傾向にあり、今後発売されるであろう新たな機種を含め楽しみではありますが、なにぶん高価な機器であり、導入可能な施設は当面は限られることになりそうです。
もう一つの大きなトピックであるAIは、病変の検出やsegmentation、それを用いた定量化を利用した診断や予後予測等への応用、各種CT・MRI機器に搭載/併載されたdeep learningによる再構成での画質向上/ノイズ除去の演題がありました。Deep learningによる画質向上/ノイズ除去は、各メーカーがいずれも力を入れており、読影する際には特に意識することなく、通常の画像処理の一貫として“きれいな画像”を目にする機会が増えていくことになると考えられます。元々CTやMRIはデジタルデータを画像化したものを見ているわけですが、この“きれいな画像”は真実が隠れてしまう危険と隣り合わせであることも感じます。
私自身の専門分野である間質性肺炎/肺疾患については、年々、本質的な画像診断や病態に迫る演題が採択されにくくなっています。複雑化して一般放射線科医による診断が難しくなっていること、(開発段階にあるものを含め)抗線維化薬が多く登場して治験の評価に用いることができるバイオマーカーとしての定量評価が望まれること、放射線医学領域において“イメージングバイオマーカー”としての利用を促進・発展させようという流れが大きいこと、これらの要因が関与していると考えられます。今後、PCD-CTを含め、より高精細、高分解能な画像が開発、発展していく中で、再度本質的な画像診断や病態に迫る演題が採択される流れになることを願っています。
今年はRSNA初参加となる医局の後輩二人を連れての参加で、数年ぶりにひとりぼっちではないRSNAとなりました。個人的には14回目(?)となるRSNAですが、学会前日を利用して初めてOak Parkにあるフランク・ロイド・ライト邸および近隣の建築物の見学に出かけました。自分自身は会議への参加も含め学会場にいる時間がほとんどでしたが、後輩たちは学会もシカゴの街探索も思いっきり満喫し、(演題と共に)また来たいと感じてくれたようで何よりです。
『RSNAI beyond 2016』
NHO 国立病院機構 東京医療センター 奥田 茂男先生
RSNAへの参加はパンデミックを挟んで6年ぶりである。今回のシカゴは寒い。空港に着いたら早速、雪が降っていた。タクシーに乗り「6年間に街は何か変わった?」と、ドライバーに尋ねると、almost same!と返ってきた。確かに高層ビル群を中心とした街並みは変わりないが、路上のごみが減って町がきれいになった気がした。
思い出すと、6年前のRSNAはてんやわんやであった。その前年2016年にDeep learning(DL)研究の大御所(Dr Hinton)が「放射線科医の育成はもうやめるべきだ。5年後にはDLが追い越すから」と言い放ち、米国大手情報技術会社のCEOも「放射線科医不要論」をゴールデンタイムのニュースで米国民に向けて発言した後のことである。Radiologyにとっては大変な衝撃で、「我々は患者と対話を進めなければならない」「読影室の扉を開けて他科からアクセスしやすくしよう」など、戦々恐々とした印象だった。
本年のopening sessionでは、RSNA会長Mauro先生からの「輝ける未来のため、変化をすすんで抱擁しよう」という力強いメッセージの後、ノースウエスタン記念病院Chrisman先生の基調講演では、「歴史は同じことを繰り返すわけではないが、韻を踏む*」「変化を恐れてはいけない。それはX線時代から繰り返してきたこと。arterial intelligence(AI)はこれまでの経験の延長線上にあり、より良い医療につなげてくれる」との話があり、「AI変革に一番よく対応し利用しているのは我々である」との自信を見せてくれた。6年前とは大きな違いで、聴衆の大きな共感を呼んだ。RSNAのホームページの右上にも「RSNAI」のロゴがでており、積極的に利用して医療に貢献してゆきます、という意気込みが伝わる。
やはりAI関連の演題やセッションに自然と目が留まる。放射線科関連の学会でAIが話題の中心になることはもうお馴染みの光景であるが、企業展示でも関連したメーカーのブースがたくさん並んでいた。その詳しい内容紹介は筆者の域を超えるので、数字のみの紹介とするが、全体のセッション数(演題数ではない)1077に対して「AI」で検索をかけると124セッションがヒットし、実に12%を占める。教育セッションに絞っても38セッションあった。その中にRSNA Deep Learning Labというシリーズがあり、beginner friendlyの表示付きで、底上げを図ろうという意図も感じた。
もう一つの大きな話題はphoton counting CT(PCCT)である。企業各社が検出器の開発にしのぎを削っており、学術発表でもphantom 実験のみならず、実際の臨床データの発表が増えた。心血管領域では、PCCTで得たカルシウムスコアや、ステント挿入後の冠動脈イメージングなどの臨床画像が多数発表されていた。検出器の幅(coverage)にまだ制限がある状況ではあるが、今後のさらなる発展を予感させる内容であった。
あまりにも演題数が多いので、以下は馴染みのある領域に偏った記述となることをご容赦いただきたい。心臓MRI(CMR)では、深層学習を併用する高速化に関心が持たれ、負荷灌流を含めて30分!というprotocolが、研究発表ではなく教育講演の中で実践例として紹介されていた。これまで検査時間の長いCMRであったが、いよいよ検査時間短縮が現実になりつつある。マッピングやfeature trackingなどの定量評価についても多数の演題が見られた。MRIの定量評価には常に、撮像・後解析装置に依存するばらつきの問題があり、正常範囲を装置毎に規定しなければならず、施設や装置間での比較、他施設研究の際に問題となってきた。T1マッピングに関しては、T1MESというファントームの計測をもとに標準化を行う演題があり、地味な内容ではあるが標準化の一歩として今後の展開に期待したい。
Informaticsに関する話題として、画像検査を行う「前」に、費用を患者に透明化(transparency)することが義務化されたそうだ。これは自動車保険の見積もりをするようなシステムで、「内科」「非造影・頭部MRI」「保険は blue cross」と選択すると、Total fee $1599→Insurance coverage $1599→you pay $0 みたいな表示が出るようなオンラインページを各病院が提供しなければならないらしい。
今回のRSNAではエコが意識され、バッジは丈夫な紙のみでビニールカバーがなく、コングレスバッグも耐久性のある紙袋であった。あの広い空間を温める燃料の方が気になるが…昔のRSNAは満席で入室を断られることがあったが、もはやそのよう混雑はない。パンデミックを機会にリモート技術が急伸したおかげで、ホテルの部屋からライブで視聴できるし、膨大な未視聴プログラムは、virtual accessが来年4月末まで可能とのこと。オンデマンド負債がまた貯まることになるが、視聴を続けようと思う。
実は空港に着いた時、大きな変化を感じていた。タクシースタンドはガラガラで誰も並んでおらず、ホテル間を巡回する乗り合いバスもパンデミックのあおりで姿を消していた。これに対して、UberやLyftのpick up areaは大混雑しており、これも「変革」のひとつなのであろう。
会場でのphoto spot。看板の右上には今回のテーマLeading through changeが記載されている。思い思いのポーズで「映え」を狙った列ができていた。
いつ見ても企業展示会場の規模には圧倒される!
* ‘History never repeats itself, but it does often rhyme’ is a quote often credited to Mark Twain. (RSNA Daily Bulletinより)
**今回発表の機会を得たのは、他施設の先生方を含め多数の方々のお力添えの結果であり、この場を借りて御礼申し上げます。
『RSNA 2023 に参加して』
愛媛大学大学院 医学系研究科 放射線医学 城戸 輝仁先生
今回、アメリカのシカゴで開催された第109回北米放射線学会 (RSNA 2023) に参加しました。2017年以来6年ぶりの現地参加で、当医局からは私の他に演題採択された5名(医師4名,技師1名)の計6名での参加となりました。今回もハイブリッド形式での開催で、バーチャルミーティングとの組み合わせによりスケジュールの都合で参加できなかったセッションも動画で視聴が可能でした。300以上の教育講演や3500以上のeducation、研究発表や650以上の企業展示などを通じて放射線医学における最新の研究や技術などさまざまな知見を得ることができ、最近の動向についてもアップデートすることができました。
RSNA 2023のプログラム全体を通して、近年のトレンド同様、artificial intelligence (AI) とphoton counting detector CT (PCD-CT) の演題が多くの領域で注目されていました。私の主な研究領域である心臓血管領域の画像診断においても興味深い研究が多数見られました。
PCD-CT は、昨年Siemens Healthineer社からNEOTOM Alpha が披露されRSNA 2022においても非常に多くの演題が採択され話題となりましたが、RSNA 2023 では各社がPCD-CTの開発に取り組んでいることが企業展示や研究発表を通じてうかがわれました。高精細化やエネルギースペクトラム分解能の向上により冠動脈やステント内腔評価、プラーク性状評価、extracellular volume (ECV)評価など従来のenergy integrating detector CT (EID-CT)より精度の高い評価が期待できる一方、ノイズの増加など適切な撮影条件や再構成が重要であるという知見が得られました (Session ID: T5B-SPCA-7, WB-SPCA-5, R2-SPCA-4など)。”Ultra-High-Resolution K-Edge Imaging for Characterization of Coronary Arteries with Deep-Silicon Photon-Counting CT: Comparison with Conventional Dual-Energy CT” (Session ID: M1-SSCA03-5) ではシリコン検出器を多層配置したプロトタイプPCD-CTを使用し、石灰化/ソフトプラーク、ヨード造影剤、ガドリニウム造影剤を入れた冠動脈ファントムを用いて検討が行われました。結果、ヨード定量や2種類の造影剤の分別能の向上、空間分解能の改善と約50%のブルーミングアーチファクト低減が可能であると報告されました。まだプロトタイプかつファントムでの検討ですが、このように各社で開発されているPCD-CTにはそれぞれの特色が生かされている可能性があり、各施設や目的に合ったベンダーや機種などの選択肢が広がると思われます。
AIについてもpost-processing に用いることで画質改善により、冠動脈描出の改善や被曝低減が可能とする報告や冠動脈石灰化評価や心臓のセグメンテーションなど解析の自動化への応用も報告され、当院からも負荷心筋パーフュージョンにおけるdeep learning reconstruction の有用性を報告させていただきました (Session ID: S3A-SPCA-3, S3A-SPCA-4, CAEE-54, W5B-SPCA-1, W5A-SPCA-4)。” Denoise to Visualize: The AI-Driven Post-Hoc Denoising for High-Fidelity Cardiac CT” (Session ID: CAEE-69) では、再構成後の冠動脈CTAや遅延造影CT画像に対して使用可能なdeep learningによるノイズ低減技術が紹介されていました。撮影・再構成条件を考慮する必要はありますが、AIにより比較的手軽に画質改善が行える可能性が示唆されました.これらの技術を利用することで,検査精度向上やワークフローの改善など心臓血管領域の画像診断においてAIがますます有益なツールとなっていることが示されました。また、会場では「RSNAI」という言葉が散見し、企業展示会場にもAI showcase が設置されるなど、放射線科というAIの恩恵/影響を最も受ける領域として学界全体で教育・研究に取り組んでいるということがうかがわれました。
RSNA 2023は最新の医学画像技術や研究成果を共有し、活発な議論を通じて会場の熱気を直に感じることができました。心臓血管領域を含む医学画像診断における革新的で有益な情報が満載の学会でした。最近の円安環境やシカゴへの往復は少々体に堪えますが、今後も積極的に参加し、研究や臨床に生かしていきたいと思います。