まず始めに医学に関係する
データを取り扱う上での
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
私たちに負担を押し付けるのが
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
人体の周りを
高速で回転する
X線が使われます
機械が端から端まで動くのに
およそ30秒かかり
そこから膨大な
情報が出力されます
医療の向上のために使える
医療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
医学データの爆発的な
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
通常のモバイル機器で
扱えるデータに比べると
小さいでしょう
電話帳に例えると
１メートル積み上げた
電話帳に相当します
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メートルになるでしょう
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
人体の継時変化に
注目することです
つまり人体から種々の動態情報を
入手できるのです
それでは
５秒の間 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
私たちが取り組まねばならない
データ量です
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
処理していた姿を
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
問題ありだな」
もうそのようなことはできません
不可能です
それよりもっと
知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
見たくないものは見えず
確認したいものだけを
見られるようにする
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
適切な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
子供達がゲームで遊ぶ限り
グラフィックスは
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
小さな素晴らしい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スカードが
発売されますが
これは NVDIA ATI Intelといった
ベンダーからのもので
最新モデルの何台かです
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スカードを購入し
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
この女性の身体構造が一つずつ
確認できます
このように歯の金属部分に対して
X線が散乱していることが
見て取れます
人工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スカードによって
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
小さなステントで
治療されています
これで血管の裏打ちをします
そしてメニューの選択を
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
現在の標準的な
グラフィックスカードを使って
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
詰め込むことを試みました
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
これ以降 献体された方々に対し
敬意を払いつつ
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
お見せします
法医学的な事例として
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
執り行われました
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
時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
とても高解像度です
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
さらに女性は車の下敷きに
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を
突き通し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
体内から見つけ出そうとする場合は
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台です
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
解剖台上で行える
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
超高速のステッピング・モーターが
内蔵されており
力のフィードバックを
生むことができます
よって データに仮想的に触れると
ペンが力を受け そのフィードバックから
感覚を得られます
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
脳を感じることができます
非常に有効な機能です
これをさらに別の臓器に使うと
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
カールヨハンと言います
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
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
機能的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
ラジオ周波数を利用し
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
脳の活動地図を作ることが
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
なぜなら左側の運動皮質が
活性化されているからです
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 計算に関わる
小さな領域が活性化し
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
後頭葉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秒間動かし続けます
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CTスキャンです
これはノル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
運び込まれました
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
このテクノロジーの未来において
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
獣医に知られているのは
基本的な知識に限られているからです
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
自分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）