まず始めに医療に関係する
データを取り扱う
課題について
ご説明します
これは私たちにとって大きな課題です
そんな私たちを助けるのがこの機械です
これはコンピュータ断層撮影装置
通称 CTです
素晴らしい装置です
人体の周りに対して
高速で回転するX線が使われます
機械を端から端まで通り抜けるのに
およそ30秒かかり そこから膨大な
情報が出力されます
健康管理の向上のために
使える
大変素晴らしい機械です
しかし 私たちにとっての課題でもあるのです
その課題はこちらの画像で見て取れます
これは現在私たちが直面している
医療データの爆発的な増加問題です
この問題に現在取り組んでいます
過去に遡りましょう
数年前に何が起こったかご説明します
これらの機械は
1970年頃に導入され始め
人体をスキャンし
100枚程度の人体画像を
生成します
大変勝手ながら 明確化するために
それらをデータをデジタル化すると
大体50MBの大きさになります
情報量自体は私たちが
現在扱っているデータに比べると小さいでしょう
通常のモバイル機器で扱えます
電話帳に例えると
１メートル分積み上げた電話帳の数に相当します
現在私たちが扱っている
これらの機械は
数秒以内に
2万4千枚もの人体の画像を生成します
これは20GBものデータ もしくは
電話帳800冊分の情報量です
重ねれば200メートルは行くでしょう
何が起きようとしているか
今まさに起き始めている
技術トレンドとは
測定時間中の人体の状態を見れるようになったことです
つまり人体の挙動を解剖なしで確認できるのです
それでは
５秒もの間 データを取得したとしましょう
それは１テラバイトものデータになります
これは 80万冊の本 あるいは
16km分重ねた電話帳に相当します
これは患者一人分のデータです
私たちが取り組む対象です
実に途方もない仕事です
これで 2万5千枚もあります
これらを放射線専門医が
対応する姿を想像してみてください
2万5千枚もの画像を前に
こう言うのです 「えっと 2万5千枚か
ああ ここが問題の箇所だ」
もうそのようなことはできません 不可能です
そうするよりももっと合理的な方法を行う必要があります
まずこれらの画像を一つにまとめます
自分自身の体をあらゆる角度から薄切りにし
それらを再度元のデータの塊に戻すことを
想像してみてください
そういうことを私たちは行っているのです
このギガ テラバイト級のデータを元の塊に戻します
もちろん データの塊は
単に 人体のそれぞれの箇所において
吸収されたX線の総量のみを表します
そこで まずは私たちが
注目していないものは透過し 確認したいもののみを
見れるようにする必要があります
つまり このような形に
データを変換したいのです
この課題は
私たちにとって とてつもない難題でした
絶えず処理速度や性能が良くなるコンピュータでも
ギガバイトや
テラバイト級のデータを対象に
関連情報を抽出するのは困難な作業です
心臓であったり血管や肝臓を
見たい時があるかもしれません
もしかしたら腫瘍を発見する
こともあるかもしれません
そこでこの可愛らしい子の出番です
これは私の娘です
今朝の9時頃の彼女の様子です
彼女はゲームで遊んでいます
まだ2歳児ですが
とても楽しんでいます
彼女はGPU開発の
推進役といっていいでしょう
子供達がゲームを遊ぶ限り
グラフィックは進化し続けるのです
帰ったら 是非ゲームを勧めてください
それが私たちには必要だからです
この機械の中には
私が医療データに対して行っていることを
可能にしてくれるものが存在します
実はこのような小さな装置を使っています
ご存知のように
おそらく10年程前 私が
１台目の画像処理用のコンピュータを
買う予算を得た時代の頃は
それはとても巨大なマシンでした
プロセッサやらストレージなどあらゆるものが詰め込まれていました
私はそのマシンに100万ドル支払いました
そんな機械も 今や私のiPhoneと同じくらいの性能です
毎月 新型のグラフィックカードが販売されますが
これは NVDIA ATI Intelといったベンダーから頂いた
数少ない最新モデルです
ご存知のように 数百ドルも払えば
このようなグラフィックカードを購入し
コンピュータに追加して様々なことが可能になります
このように これらと共に
人々に研究されている
アルゴリズム開発や
データの圧縮方法
関連情報の抽出方法などによって
膨大な医療データを取り扱うことを可能にしています
それでは 私たちが出来るいくつかの例をご紹介します
これはCTスキャナーによって取得されたデータです
ご覧のようにこれは完全なデータです
これは女性で 髪の毛が見えます
女性の身体の個別構成を確認することができます
このように歯の金属部分に対して
X線が拡散していることが見て取れます
ノイズが発生しているのはそういう部分です
でも 通常のコンピュータ内の
標準のグラフィックカードによって インタラクティブに
断面を作ることができます
全てのデータは格納されているので
回転させたり 別の異なるアングルから確認ができます
この女性は問題を抱えていたようですね
脳内出血を起こしていたようですが
小さなステントと呼ばれる血管を狭める
金属製の留め具で治療されています
そして機能を変えることで
何を透明にし何を見えるようにするか
決めることができます
骨格を見ることができます
これが 女性の頭蓋骨を開けた部分で
ここから中に入ったようです
これらは素晴らしい画像です
非常に解像度が高く
現在の標準グラフィックカードを使って
何が出来るかをとても良く示しています
効果的な利用方法を編み出した私たちは
膨大なデータをシステム上に
圧縮することを試みました
私たちの取り組んでいるアプリのうちの
一つは 世界中で少しずつ話題になりつつある
バーチャル解剖アプリです
同じように 全身スキャンの画像といった
非常に巨大なデータセットを使います
CTスキャナーに全身を通し
数秒後に全身の画像データを得ることができます
これがバーチャル解剖です
こうやって徐々に剥ぎ取っていきます
始めに遺体袋が確認できます
次に皮を剥ぎ取り 筋肉が見えますね
最後にこの女性の骨格がご覧になれます
ここからは
これからお見せする人々に
対し敬意を持って
いくつかのバーチャル解剖をお見せします
凶悪な事件によって
お亡くなりになられた方々に敬意を払いつつ
これらの画像を
法医学的な事例としてお見せします
これらは私の出身である
スウェーデンだけで
過去4年間において
およそ400件バーチャル解剖が
執り行われています
これが通常のワークフローです
警察は
例えば夕方に 事件が起きたとして
解剖の必要があるかどうか判断します
そして朝の６時から７時にかけて
袋に包まれた遺体が
私たちのセンターに移送され
CTスキャナーの一つでスキャンされます
病理学者やたまに法医学の研究者を
伴った放射線科医が
出力されるデータを確認し
合同で会議を開きます
そして本当の解剖をどのように行うか決めるのです
いくつかの事例のうち
私たちが担当した初期の事例を紹介します
このようにデータを本当に詳細に確認できます
とても高画質です
さらに私たちが考案したアルゴリズムによって
詳細な部分を拡大をすることが可能です
繰り返しますが 完全にインタラクティブで
このシステムによってリアルタイムで
画像を回転させて見ることが可能です
こちらの事例の説明は不要かもしれませんが
これは交通事故です
酔っぱらった運転手が女性をひきました
骨格の損傷を確認することがとても容易です
死因は首の損傷です
さらに女性は車に下敷きになってしまったため
その怪我によって体に
重度の損傷を負っています
別の事例を紹介します 刺殺事件です
私たちにできることを この例でも説明します
体内に存在する金属製品を
簡単に確認することができます
歯の中の加工物も確認できます
これは歯の詰め物です
金属のみを表示し その他は透明にする機能を
設定しています
別の凶悪な事例を紹介します これは実際の致命傷ではありません
この方は心臓に複数回刺され 死亡しました
しかし犯人はさらにナイフを
片方の眼球に刺したままにしたのです
別の事例を紹介します
ナイフによる刺殺の事例などを検証できることは
私たちにとって大変興味深いものです
ここではナイフが心臓に突き刺さっているのが確認できます
空気が一方からもう一方へと
漏れだしている様子が簡単に確認できます
通常の解剖ではこのようなことを確認することは困難です
このように
死因を判断する上で
犯罪捜査に大変有効です
また 捜査を正しい方向へ導き 真の殺人犯を
突き止める場合もあります
これは 私が興味深いと感じた事例です
弾丸がこの方の脊椎の横に
留まっているのが見えます
この弾丸を光源に変換することで
弾丸がこれらの破片を光らせて
見つけやすくしています
通常の解剖を行う際にこれらの破片を
体内から見つけだそうとする場合は
実際には大変困難です
今日 皆さんにお見せ出来ることを
嬉しく思っているものの一つが
このバーチャル解剖テーブルです
これは標準のGPUと今までのアルゴリズムを
元に私たちが開発したタッチデバイスです
実際には
このような形となっています
巨大なiPhoneのように動作します
テーブル上で
行える全てのジェスチャーを実装しています
巨大なタッチインターフェースと考えて頂ければと思います
iPadを買おうと考えている方は
忘れてください これこそ皆さんが欲していたものです
スティーブ あなたがこれを聞いてくれているといいんですが
という訳で これはとても良いデバイスです
もし機会があれば 是非使ってみてください
実体験して頂くことをお勧めします
注目も集めたことなので 私たちはこれの教育目的の
利用を想定して製品化を目指しており
将来的には
医療現場での利用も考えています
バーチャル解剖について紹介したい場合は
YouTubeに閲覧できる動画があるので
是非ご利用ください
「触れる」ことについてご紹介したので
次は本当にデータに触れることについてお話します
若干SFが入ってきますが
未来のことについてお話します
今は 医師がこれを利用している訳ではありませんが
将来は 使っていることに期待しています
左側に見えるのはタッチデバイスです
小さな機械式のペンで
高速のステッピング・モーターが内蔵されており
フィードバックを生むことができます
よって データに仮想的に触れると
ペンに接触力が生まれ 感覚を得ることができるのです
このように生きている方の
スキャン画像に対して
ペンを持って データを確認しながら
頭部に向けてペンを動かすと
突如 抵抗力を感じることができます
このように皮膚を感じることができます
もう少し強く押すと 皮膚を通り抜け
中の骨格を感じることができます
さらに強く押せば 骨格を通り抜け
耳のすぐ近くの柔らかい骨を通り
ぬるぬるしたような感じで 脳の部分を感じることができます
非常に有効な機能です
さらに例を紹介します これが心臓です
新型のスキャナーのおかげで
たった0.3秒で
心臓全体をスキャンすることができます
さらに時間分解が行えるため
心臓を見ながら
動画を再生することが可能です
彼はこのプロジェクトに取り組んでいる
大学院生の一人でカーデュアンと言います
フィードバックシステムである触覚装置の前に座りながら
心臓に向けてペンを動かすと
心臓が目の前で拍動しはじめます
どのように心臓が拍動するのか確認できるのです
ペンをとって 心臓に向けて動かし
心臓の上にペンを置くと
生きた患者の心臓の鼓動を感じることができるため
心臓の動作を確認することができます
心臓の中に移動し 内部を押して
心臓弁の動作を感じることができます
これこそが 心臓外科医の将来の姿であると考えます
心臓外科医にとって
患者の心臓の中を
高解像度のデータを元に手術前に
確認するなんて夢のような話でしょう
非常に素晴らしい構想です
さらにSFに近いものをご紹介します
機能MRIについてご存知でしょうか
これはとても興味深いプロジェクトです
MRIは磁場と周波数を利用し
脳や体の
あらゆる部分をスキャンすることができます
これによって
脳の構造についての情報が得られます
しかし 更にこれを使って
酸素を含む血液と
そうでない血液の磁性の差を測定することが可能です
これはつまり
脳の活動を映し出すことが可能なのです
私たちはこれにも取り組んでいます
ちょうど研究技術者であるモッツが
MRIにゴーグルを着用して
中に入る所をご覧頂いています
これはゴーグルを通して
彼にスキャナーにいながら映像を見せることができるためです
これは中々ビックリするかもしれません
モッツが実際に見ている映像はこれです
彼は自分の脳を見ているのです
モッツはここで何かしていますね
恐らく右手でこういう風にしています
なぜなら左側は運動皮質によって
活性化されるからです
彼も同じくその様子を確認できます
このような可視化は新しい取り組みであり
私たちが少し前から研究している分野です
これはモッツの脳の別の部分です
彼には 100から逆に計算するように頼みました
「100 97 94...」とった具合に
計算しています
彼の脳の小さな計算に関わる領域が活性化し
脳の全体を光らせているのがわかります
素晴らしい結果です リアルタイムで計測できます
彼に依頼して調査を行うことが可能です
更に彼の視覚野が
頭頂部の後ろ側で活性化しています
なぜなら自分自身の脳を見ているからです
また彼は 私たちが彼に何かをさせるための
命令を聞いています
この信号は脳の奥深くで発せられていますが
中で光っているのが確認できます
全てのデータがここに含まれているからです
ここでは以下のような光景をご覧頂けます
モッツ 左足を動かしてください
彼はその通りにします
20秒間そのままの状態でいます
するとここが急に光ります
運動皮質が活性化されたことが確認できます
非常に面白い結果です
これはとても素晴らしいツールだと思います
そして今までお話しした内容をまとめると
ニューロンや脳がどのように
機能しているのかを理解する上で
とても使えるツールであると考えます
何より非常に高画質かつ高分解能な上
高速に処理できます
さらにセンター内で少々面白いことも行っています
これはCAT（コンピューター断層撮影）スキャンです
これはノーショーピングのはずれにある
コルマルデン動物園からのエルサというライオンです
彼女はセンターに来て
鎮静状態にされ
そのままスキャナー内に運び込みました
その後 ライオンの全データを取得しました
このようなライオンの画像に対して
レイヤーを剥ぎ取っていき
内部を確認していきます
このようにして検証を行ってきました
これは未来のテクノロジーにおける
大変優れたアプリだと思います
なぜなら 動物解剖学については未知の部分も多く
獣医側で知られているのは基本的な知識に限られています
あらゆる動物をはじめ
あらゆるものをスキャンできます
唯一の問題は機械の中に入れることくらいです
これは熊です
機械に入れるのに苦労しました
熊は非常にかわいらしい 友好的な動物です
これは 熊の鼻の部分です
抱きしめたくなるでしょう
機能を変更してこれを見るまでは
熊には注意しましょう
以上をもって
これらの画像の生成を手伝って頂いた
全ての方々に感謝したいと思います
データの収集やアルゴリズムの開発
全てのソフトウェアを作り上げるまでに
非常に多くの労力がかかっています
非常に能力のある方々のおかげです
私のモットーは 私よりも頭の良い人達を雇うことです
多くは私より頭が良い方々ばかりです
ありがとうございました
（拍手）