診療放射線技師を目指す人の学習ブログ

大腿骨頸部を広く描出させる為に撮影する方法として軸位とラウエンシュタインがあります。どちらか一方を採用していることが多いらしく、軸位を撮っていれば、あまりラウエンシュタインを撮ることはないようです。 ラウエンと軸位が両方オーダー入っている場合は、オーダーした先生に、「これはどちらか一方だけで良いでしょうか？」と確認しても良いと思います。 また、ラウエンシュタインと言えば、大抵の場合、1法を指すことが多い様です。2法は乳幼児が多いとか。 因みに、大腿骨の側面を撮る時、「ラウエンっぽく撮って下さい」と言われたことが一度ありました。この時は、撮る側の足の外側をカセッテにつけて、反対側の足を立てて撮りました。 軸位のポジショニングで、股関節をカセッテの中心に持っていきたいと言うのがあると思います。しかし、どこを触って確認したら良いか分からない。 やっているのは、 ①大転子を人差し指、中指の二本で触った状態で、親指を伸ばしたところが大腿骨頸部(JSRT近畿の資料がPDFに挙がっていて、それを見たのだが、ソースが思い出せない) ②腸骨稜から4横指上がカセッテの上縁(ソースは不明) ③入射角度は、股関節の正面撮影の画像から、向きをある程度予測する ですが、それ程厳密にいつもこれでいく、というルーチンが今のところ無いです。 いい方法があれば、教えて頂きたいです。

最近、CTのデュアルエナジーで、異なるX線エネルギーを用いて画像化すると、CT値から実効原子番号に近い情報を得ることが出来、虚血の有無等が分かり易くなる、という話があります。 デュアルエナジーって新しいんだなあと思っていたのですが、もっと前からそういえばDEXA(Dual Energy X-ray Absorption)があったじゃないかと思いました。つまり骨密度を調べるのに、2種類のX線を用いるというものですね。 骨密度の装置がどうやって２種類のエネルギーを出しているかと言うと、１つはKエッジフィルター方式、もう１つは異なるエネルギーのX線をパルス方式で照射すると言うやつです。 K-エッジフィルターとは、K吸収端のエネルギー値をもとにして、特定の2種類のエネルギーを持つX線を取り出す、という方式です。 マンモグラフィーだと、ベリリウムをフィルターに使うことで軟X線が残ってどうの、という話を勉強したと思います。(忘れてしまった。) 同様のことが、骨密度のデュアルX線発生方式にも使われているようなのです。因みに以前はGd153を使っていましたが、時間が倍以上かかっていたようです。(20分くらい) フィルターにはサマリウムなどを使う様ですが、照射するエネルギーによっても異なるでしょう。うちは100kVでした。 このk-エッジフィルターを活用する為には、そもそも照射しているX線のエネルギーが一定でなければいけない、というところも大事です。 そして、k-エッジフィルターによって得られた2種類のX線によって、骨組織とそうでない組織(脂肪、軟部組織)を判別することが出来ます。全身の脂肪計測もそれで行っている様ですね。 大腿骨近位部BMDマニュアル (日本骨粗鬆症学会) 骨の検査・解析法の解説 (クレハ分析センター) <知りたい言葉> SMI:Structure Model Index　骨梁が棒状か板状かによって、骨の構造がどうなっているのかを調べる指標。 …SMIはDXAで調べることが出来るのだろうか？

前職は、数千人いるような会社で、支店ごとにオフィスがありデスクがあり、スーツを着てPCの前でエクセルやメールを開いて作業をする、というような環境でした。 誰が誰と関わっているのか、関わっている人が全員は分からないことが当たり前でした。 就職活動をしていても、雰囲気は分かりますが、各企業の説明会に行っても、実際にそこで一緒に働く人とは誰ともあわないのです。なので、誰とうまがあうのか、あわないのかは配属されてからでないと分からないことがほとんどでした。 ところが、この仕事は、だいたい明日何をするのかは決まっています。どのモダリティで業務を行うか、一般撮影、CT、MRI、アンギオ、ポータブル、etc 一緒に働く人は毎日だいたい決まっています。大きな病院では技師の人数が100人以上と言うところもありますが、30人程度の場所、もっと少ないと5~6人、クリニックとかだと数人というところもあるかも知れません。 何を言いたいかと言うと、就職活動をすれば、一緒に仕事をする人の姿を見ることが出来ます。どんな人がいるのかな、どんな雰囲気の病院かなというのも何となく分かるのです。 そして、その数少ない人達と一緒に何年も仕事をすることになります。 人事権を握っている人がどんな風に人を育てていこうとしているかによって、ずっと１つのモダリティでいくのか、色んなモダリティを回るのかも変わってきます。特殊なモダリティばっかりやることになる場合もあるかも知れません。 それを踏まえて、自分がどのモダリティを回りたいか、これは避けたいなとか、これはやりたいなとか、当直があるのかどうか、忙し過ぎて潰れないかとか、そういうのを病院見学で何となく考えておくといいかも知れません。 グループがあるところだと、また違ってくるかも知れませんが。。 あと、なかなか仕事がこなせなくて気持ちが辛いなと思っていたとしたら、それは求められているスキルと自分のスキルがマッチしていないだけで、自分が無能であるということではありません。 今は同じ職場に何年も勤め上げて出世しないと駄目だとか、そういう時代では無いです。 ただ、これは意識した方が良いのかもしれないな。。 あなたの人材市場での価値はいくらですか？ 藤原和博氏「稼ぎたければレアカードになれ」年収1,000万〜1億円を目指...

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...

Radiographica はほぼバイブルといって過言ではないと思いますが、このブログもかなり勉強になります。。  I'm a Radiographer!! Radiotechnologist!!　私は放射線技師！！ブログです 今の現場では、基本的な業務を覚えて、当直業務につけるようになることが目標です。なので、各モダリティの検査の特徴、事前の問診、確認事項、機械の操作などを覚えなくてはいけないのですが、それぞれの検査業務がどういう意味があるのかまではなかなか全て調べきれません。 調べきるまで業務につかせないところもあれば、とりあえずやってみようという現場もあると思います。 そんな時、上記のブログはすごく勉強になります。特に現場での話がRadiographicaよりも多い印象を受けます。CTの造影剤の話など。 Radiographicaは読影の時に勉強になります。技術学会で技師さんがここのブログの画像をスライドで参照しているくらいです。

先日、母校の学園祭に行き、上記の演題の学生発表を聞いてきました。以下、今の自分の知識の中で、演題についてまとめてみます。細かいところ、おかしいかも知れないので、あとで調べますが、「どんな話だったのか？」というエッセンスが伝わればと思います。 放射線治療では、治療計画を行う時に、CTを撮影して、その撮影画像のCT値から逆算して、線量をシミュレーションします。(電子密度変換テーブルというのを習ったと思います。) ただし、治療計画CTの画像は、身体の体動まではシミュレーション出来ません。実際に照射する時の誤差としてinternal marginとかset up marginなどが出てくるのでしょう。(GTV、CTV、PTVとかそのあたり?) 肺の放射線治療の場合、初期であれば効果があるけれど、限局したところにかなり線量をかけて行う方法をとっているので、体幹部の誤差よりも厳密にしないといけません。 その為、腹部と胸部の両方の呼吸をモニタリングする仕組み(abches)を使って、リアルタイムの身体の位置を調べながら(RPM:realtime plan monitoring)照射を行うことで、体動による照射線量の誤差を減らします。 同じ呼吸相のタイミングで(例えば吸った時だけ)照射するので、ずっと照射する訳ではなく、1回ずつ間隔をあけて照射します(間欠照射)。 ただ、X線出力は、診断装置でもやったように、コンマ秒単位で見れば、立ち上がりと立ち下がりがあるので、毎回ぱつぱつやっていたら、立ち上がり、立ち下がりの部分が実は照射線量の誤差になってるんじゃないか？と考えてもおかしくはないだろうと。 そこで、事前にMUの基礎検証=出力精度、再現性、均一性を調べて、実際、同じ間欠照射のプランで試しにファントムで検証したらどうなるんだろう、という話を学園祭ではされていました。(解釈が間違ってなければ) ただ、ちょっと専門用語とか治療の知識が全然追いつかず、300MU/minという値が実際、高いのか低いのか、MU値ってそもそも1MU=何Gyだったっけ？というのを忘れてしまいました。。今、本で調べたら、DMU(Dose Monitor Unit)はcGy/MUでした。下限値7MUということは7cGy=0.07Gyということですね。 厳密に1MU=1cGyが達成...