診療放射線技師を目指す人の学習ブログ

MRIは、検査に入る前の問診がとても重要です。他の検査と比べても正確な問診をすることで、安全な検査が出来るかどうかが決まります。 特に自分は救急外来や病棟の患者さんがストレッチャーなどできたときに慌ててしまうのですが、慌てず分からないことは回りの人に聞くのが大事かなと思います。 MRIの中で影響するのは、静磁場のトルク(引っ張られる力)、傾斜磁場(誘導電流、加熱)、RFパルス(加熱、神経刺激)の3つが主に挙げられます。それらに反応する可能性がある機械や金属類を外していきます。 もし、その金属類が分からなければ、MRI SAFETY FORUMは分かり易いです。 http://www.growlab.co.jp/qa/index.php あと、英語の文献ですが、 MRISafety.com にほぼ全て網羅されています。 また、まとめてみます。

ITEMには行ってないのですが、ITEMでAIの話が沢山出た様です。 AIに関しては、色々話を小耳に聞いたりしてきたので、ほんとにざっくりした話をまとめてみます。題名にほぼ集約されています。 AI(人工知能)と言われると、ほんとバズワードですが、言うなれば第三世代のニューラルネットワークです。ディープラーニング(深層学習)といわれるものもこれにあたります。 画像に特化したものでいうと、Convolutional Neural Networkというものがあります。画像を要素分解して、それぞれの要素ごとに確率を計算し、最終的に全体の予測をしていくというものです。 ニューラルネットワーク自体は数十年前に、「ネオコグニトロン」という人間の視野認識をコンピュータに応用する研究を日本人がやっていました。 ただ、SVM(サポートベクターマシーン)などがより精度の高い結果を示す為に、一時ニューラルネットワークは下火になったそうです。 実は、青本の最初の方にもニューラルネットワークの図が乗っていたり、医用画像情報学の教科書にもニューラルネットワークらしい図の紹介がされています。 何故最近特に注目されているのか、それはニューラルネットワークを活用した素人のエンジニアチームが、画像予測のコンテストでぶっちぎりで優勝しちゃったからです。筋のいい予測を人間が考えてクラス分類するより、沢山画像を集めてニューラルネットワークに流しちゃった方が精度が高くなった。 ということは、医療で考えるなら、読影に自信が無い人、診断に自信が無い人が読影や診断をするよりも最新のニューラルネットワーク=AIが返した結果の方が確からしいという可能性もあります。ただし、 ソフトウェアに人格は無いので責任をとることは出来ないでしょう。 最終的に人が判断の責任をもつ、というところがAIの実用化のネックになると思います。 ドクターズネットさんとかが、機械学習を取り入れているという話をきいたことがあります。下手な機械学習だと返ってくる結果が精度の低いものになるので、だったら人がやった方がと思う人もきっといるでしょう。 NNで精度の高くなったと言われるGoogle翻訳だって、細かく見れば変な訳が結構あります。でも、だいたいあってるから一から全部英文を読まなくても変な訳だけチェックすればいい