GRAPHY-Nextで学ぶ医用画像処理：研究用DICOMワークステーションの時代へ | 第0回
これまでの医用画像処理の学習環境は、メディカルスタッフにとって学びにくいものでした。高機能なオープンソースソフトウェアは存在しますが機能に限界があり、実践的な機能を持つ商用ソフトウェアは高額なライセンス費用がネックとなり、個人が購入することはほぼ不可能でした。このような状況が、画像処理技術の普及を妨げ、一部の限られた人材にツールの供給が偏る原因となっていました。本連載「GRAPHY-Nextで学ぶ医用画像処理」の初回となる今回は、こうした課題を解決し、研究目的の医用画像解析に新たな道を開くGRAPHY-Next v0.2.4の全体像と、なぜ今、このツールで医用画像処理を学ぶべきなのかを深掘りします。誰もが平等に学び、研究できる機会をGRAPHY-Nextが提供します。
この回で学ぶこと
- 医用画像処理の学習・研究が抱える従来の課題を説明できる。
- GRAPHY-Next v0.2.4が提供する学習・研究機会の意義を理解できる。
- GRAPHY-NextのスタンドアロンモードとWebモードの違いを説明できる。
- GRAPHY-NextのAGPL-3.0ライセンスの基本を理解し、研究用途・非診断利用であることを認識できる。
- GRAPHY-Nextの主要な画像ビューア、解析・定量、データ管理機能の概要を列挙できる。
この記事は GRAPHY-Next v0.2.4 の画面で解説しています。 GRAPHY-Next は研究用途のソフトウェアで、診断には使用できません。
動画で見る
解説
Voxel：みんな、今日も元気かー！俺、Voxel！
Voxel：このチャンネルでは、GRAPHY-Nextっていう最先端のツールを使って、実践的な医用画像処理や解析について、Beyond先生に教えてもらうぜ！
Beyond先生：はじめに一つお伝えします。GRAPHY-Nextは、WindowsとLinuxでの利用を推奨しています。
Voxel：面白いと思ったら、ぜひチャンネル登録と高評価、よろしくな！
Beyond先生：Voxel君、今日も元気いっぱいですね。今回は、「GRAPHY-Nextで学ぶ医用画像処理」の初回ということで、このツールの全体像と、なぜ今学ぶべきなのかを解説していきましょう。
Voxel：おー！なんか難しそうだけど、ナンバーワン目指すなら、こういうのも必要だよな！
Beyond先生：そうですね。まず、これまでの医用画像処理の学習環境が抱えていた課題から見ていきましょう。Voxel君は、何か医用画像処理に触れたことはありますか？
Voxel：うーん、あんまりないけど、医療系のソフトって高いイメージあるな。
Beyond先生：まさにその通りです。これまでは、無料で使える素晴らしいオープンソースソフトウェアも確かにあったのですが、実用的な機能には限界がありました。
Beyond先生：一方で、高度な解析ができる商用ソフトウェアは、ライセンス費用がとても高額で、個人で購入するのはほぼ不可能だったんです。
Voxel：まじか。じゃあ、お金持ちの病院とか、研究機関しか使えなかったってこと？
Beyond先生：そうですね、結果としてツールが使える人が一部に限られ、医用画像処理技術が広く普及しない原因の一つになっていました。
Voxel：それなー。なんか俺らの世代が置いていかれてるみたいで、ちょっと悔しいな。
Beyond先生：そして、ツールの不足だけでなく、実践的な知識や、それを教えてくれる人材も不足していました。
Beyond先生：高度な知識を持つ人たちの知見は、特定の施設内にとどまる「暗黙知」として共有されないことも多かったんです。
Voxel：暗黙知？なんか、秘密の奥義みたいな感じか？
Beyond先生：ええ、そうかもしれませんね。例えるなら、美味しい料理の秘伝のレシピが、その店だけでしか伝わらないようなものです。
Beyond先生：広く共有されないことで、多くの人が学ぶ機会を失っていたんです。
Voxel：なるほどー。それはもったいないな！
Beyond先生：そんな課題を解決するために開発されたのが、研究用DICOMワークステーション「GRAPHY-Next」なんです。
Voxel：おお！ついにGRAPHY-Nextの登場か！
Beyond先生：これは、従来のツールの入手障壁と知識の普及不足という二つの大きな課題に対する、現代的な回答と言えるでしょう。
Beyond先生：診断目的での使用はできませんが、研究用途においては非常に強力なツールとなります。
Voxel：研究用か、承知！診断には使わないってことね。
Beyond先生：はい。GRAPHY-Nextは、これまでのJava Swingで開発された前身のGRAPHYから、最新のWeb技術を使って再構築されたものです。
Voxel：Web技術！なんかイマドキって感じ！俺、そういうの好きだぜ！
Beyond先生：そうですね。GRAPHY-Nextは、ユーザーの環境やニーズに合わせて選択できる2つの運用モードを提供しています。
Voxel：モード？ゲームみたいだな！どんなモードがあるんだ？
Beyond先生：まずは「スタンドアロンモード」です。これは、すべての機能をローカル環境で完結させるモードです。
Voxel：ローカルってことは、ネットにつながってなくても使えるってこと？
Beyond先生：その通りです。画像データは内蔵のデータベースに保存され、完全にオフラインで利用できます。
Beyond先生：セキュリティ上の制約がある環境や、外部ネットワークに接続できない場面で特に有効です。
Voxel：なるほど！じゃあ、ちょっと起動してみるか！
Voxel：おー、これがメインウィンドウか！患者さんや検査の情報が一覧になってるな。
Beyond先生：そうですね。画面左下のステータスバーを見てみてください。現在のモードが表示されています。
Voxel：これか！「Standalone」って出てる！オフラインでも使えるってことだよな。
Beyond先生：はい。もう一つのモードは「Webモード」です。こちらはブラウザとバックエンドの組み合わせで動作します。
Voxel：Webモード？ブラウザってことは、ChromeとかSafariとかで使うってことか？
Beyond先生：その通りです。GRAPHY-Next自身は画像を保管せず、dcm4cheeなどの外部のPACSに保存されているスタディをDICOMwebプロトコルを介して参照・表示します。
Voxel：まじか。じゃあ、どこからでもアクセスできるってこと！？
Beyond先生：はい、ブラウザベースなので様々なデバイスからのアクセスも容易になります。
Voxel：お、今度は「Web」って表示された！すごい、切り替えられるんだな！
Beyond先生：次に、GRAPHY-Nextのライセンスについてです。これはAGPL-3.0ライセンスで公開されています。
Voxel：えージープル？なんだそれ？
Beyond先生：これはオープンソースライセンスの一種で、ソフトウェアの利用や改変、配布が自由にできる一方で、ネットワーク経由でサービスとして提供する場合には、そのソースコードも公開することを求める強力な特徴を持っています。
Voxel：なるほど！じゃあ、みんなで開発したり、使えるってことか！オープンソースって最強じゃん！
Beyond先生：「環境設定」から「情報」を選ぶと、ライセンスの詳細を確認できますよ。
Voxel：おお、ここか！バージョンとかライセンスとか、ちゃんと書いてあるな！
Beyond先生：はい。改めて強調しますが、GRAPHY-Nextは研究用途・非診断利用に限定されます。
Voxel：承知！研究用、大事なことだから何回でも言ってくれ！
Beyond先生：では、GRAPHY-Nextの主要機能について見ていきましょう。まずは画像ビューア機能です。
Voxel：画像ビューアか。普通の画像を見るのと何が違うんだ？
Beyond先生：医用画像では、2Dビューアで画像をスライスごとに確認したり、W/L調整で輝度やコントラストを変えたりします。
Voxel：おお！これこれ！DICOM画像を読み込んだら、2Dビューアに表示されたぞ！マウスで明るさとか調整できるのか。
Beyond先生：そうですね。fMRIのような、時間の経過とともに変化する生体活動を視覚的に捉える5Dビューアも備えています。
Voxel：fMRIって脳の活動を見るやつか！未来感あるな！
Beyond先生：はい。それからMPRという、体を様々な角度から輪切りにした画像を見られる機能や、血管解析に重要なCurved MPRもサポートしています。
Voxel：MPRは聞いたことあるな！ガントリチルトとか、任意角オブリークとかもできるのか、まじか！
Beyond先生：そして、3Dビューアでは、画像を立体的に可視化できます。手術シミュレーションや教育に役立ちます。
Voxel：うわー、立体で表示されてる！すごい迫力だな！ボリュームレンダリングとか、サーフェスレンダリングとか、なんかカッコいい！
Beyond先生：3D計測や3Dカット、芯線解析といった機能も搭載されていますよ。
Voxel：へー！3Dでもいろいろ分析できるんだな。目指すならナンバーワンの機能だろ？
Beyond先生：次に解析・定量機能です。ROIの描画と管理、マスク塗りは病変のサイズ計測などに不可欠です。
Voxel：ROIか！画像解析でよく使うやつだな。
Beyond先生：はい。PET画像におけるSUV校正や、PET/CTなどのフュージョンオーバーレイ表示も可能です。
Voxel：おお、これこれ！ROIを描いたら、すぐに統計量が出るのか！これ便利だな！
Beyond先生：さらに、Radiomics可視化マップやRadiomicsJ連携によるテクスチャ解析機能は、画像から病変の微細な特徴を抽出し、客観的なバイオマーカーとして活用する研究を強力に推進します。
Voxel：ラディオミクスって、画像から病変の特徴を数値化して、将来の予測とかに使うやつだよね？
Beyond先生：その通りです。そしてGRAPHY-Nextはプラグイン機構も搭載しています。
Voxel：プラグイン！ってことは、俺が好きな機能とかも追加できるってこと！？
Beyond先生：例えば、Geminiによる所見推敲プラグインは、AIを活用して画像所見の記述を支援するなど、将来的な拡張性も兼ね備えています。
Voxel：まじか！AIプラグインまであるのか！すごい拡張性！
Voxel：Radiomicsの可視化マップも見てみようぜ！
Voxel：うわー、これ見ると、どこがどう効いてるか一目で分かる！超便利じゃん！
Beyond先生：このように、GRAPHY-Nextは多様な医用画像解析に対応できる機能を備えているんです。
Beyond先生：将来的には、血管定量解析機能や線量計測機能など、さらに高度な機能が追加される予定ですよ。
Voxel：まじか。これからもどんどん進化していくのか。マジで目が離せないな！
Beyond先生：はい。GRAPHY-Nextは、オープンソースソフトウェアの発展とDICOM標準の普及によって大きく変化した、現代の医用画像処理エコシステムの一部として、その利用を促進します。
Voxel：DICOMって、医療画像の標準ってやつだよな？
Beyond先生：その通りです。単なる画像フォーマットにとどまらず、画像とその関連情報を一元的に管理し、異なるシステム間でのデータ交換を可能にする基盤となっています。
Beyond先生：GRAPHY-Nextは、このDICOM標準に準拠することで、既存の医療ITシステムとの高い互換性を確保しているんです。
Voxel：なるほど！オープンな技術と標準化されたデータ形式で、これからの研究がもっとやりやすくなるってことか！
Voxel：Beyond先生、今日はGRAPHY-Nextのすごさがめちゃくちゃよく分かりました！
Beyond先生：それは良かったです。GRAPHY-Nextは、医用画像処理を学ぶメディカルスタッフにとって、新たな学習機会と研究の可能性を広げる強力なツールとなるでしょう。
Voxel：よし！次回は、GRAPHY-Nextのインストールと基本的な操作について詳しく教えてもらうぜ！
Voxel：みんな、このチャンネルではこれからもGRAPHY-Nextを使って、実践的な画像処理や解析を紹介していくからな！
Voxel：少しでも面白いと思ったら、ぜひチャンネル登録と高評価、忘れずによろしく頼むぜ！
Voxel：それじゃ、また次回！バイバイ！
操作手順のまとめ
- GRAPHY-Nextのメインウィンドウを開く — GRAPHY-Next v0.2.4を起動すると、メインウィンドウが表示されます。
- アプリケーションが起動した状態の確認です。
- スタンドアロンモードの確認 — GRAPHY-Nextの左下ステータスバーを確認すると、現在のモードが表示されています。ここでは「Standalone」と表示されています。
- スタンドアロンモードはローカル環境で全ての機能が完結します。
- Webモードの確認 — GRAPHY-Nextの左下ステータスバーを確認すると、現在のモードが表示されています。ここでは「Web」と表示されています。
- Webモードは外部PACSと連携して動作します。
- ライセンス情報の確認 — メインウィンドウのメニューから「環境設定」を開き、左側のリストで「情報」を選択すると、GRAPHY-Nextのバージョン情報やライセンスに関する詳細が表示されます。
- ここにはAGPL-3.0ライセンスの表示があります。
- 2Dビューアでの画像表示 — GRAPHY-NextでDICOM画像を読み込むと、2Dビューアに表示されます。マウス操作でウィンドウ/レベル調整やパン、ズームが可能です。
- 基本的な画像表示と調整を行います。fMRIのような時系列データには5Dビューアが自動で適用されます。
- 3Dビューアでの立体表示 — 2Dビューアから3D表示に切り替えると、ボリュームレンダリングなどにより立体的な画像を確認できます。
- 立体的な構造を把握し、より詳細な分析が可能です。
- ROI解析の実行 — 2Dビューアで関心領域（ROI）を描画し、ROI解析機能を用いて統計量などを算出します。
- 描画したROIに基づき、面積、平均輝度などの情報を取得できます。
- Geminiプラグインの利用（例） — メニューからプラグインを選択し、例えばGeminiを利用して所見の推敲を行うことができます。
- AIを活用した所見支援機能の例です。
- Radiomics可視化マップの表示 — Radiomics解析の結果を可視化マップとして表示し、病変のテクスチャ特性などを視覚的に確認します。
- 画像の特徴量を直感的に把握できます。
用語
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| DICOM | 医用画像の取得、保存、通信、表示に関する国際標準規格（Digital Imaging and Communications in Medicine）。 |
| PACS | 医用画像データと関連情報を保存・管理・配信するシステム（Picture Archiving and Communication System）。 |
| ROI | 画像解析において、特定の関心領域を指定するための範囲（Region Of Interest）。 |
| MPR | 任意の平面で医用画像を再構成し、表示する技術（Multi Planar Reconstruction）。 |
| Radiomics | 医用画像から定量的特徴量を抽出し、疾患診断や予後予測に用いる研究分野（ラディオミクス）。 |
| AGPL-3.0 | ネットワーク経由でソフトウェアを提供する際にソースコードの公開を義務付けるオープンソースライセンス（Affero General Public License version 3）。 |
| fMRI | 脳活動に伴う血流変化を画像化する機能的MRI（functional Magnetic Resonance Imaging）。 |
いまはどうなっているか
オープンソースの医用画像エコシステムは、コミュニティ主導で活発に発展しており、GRAPHY-Nextのような新しいツールが継続的に生まれています。また、DICOM標準は、単なる画像フォーマットに留まらず、DICOMwebなどのWeb技術との連携を通じて、データ交換と相互運用性の中心的な役割を担い続けています。これにより、多様なシステム間での医用画像のシームレスな共有と解析が可能となり、研究と臨床応用の境界がさらに曖昧になっています。
まとめ
本記事では、医用画像処理の学習・研究におけるこれまでの課題を概観し、その解決策として登場した研究用DICOMワークステーション「GRAPHY-Next v0.2.4」の紹介を行いました。GRAPHY-Nextの柔軟な2つのモード（スタンドアロンとWeb）、AGPL-3.0ライセンスに基づくオープンな提供、そして2D/3Dビューア、ROI解析、プラグイン機構、Radiomics可視化マップといった主要機能を解説しました。医用画像処理を学ぶメディカルスタッフにとって、GRAPHY-Nextは新たな学習機会と研究の可能性を広げる強力なツールとなるでしょう。次回の記事では、GRAPHY-Nextのインストールと基本的な操作について詳しく解説していきます。
参考文献
- GRAPHY-Next GitHub Repository（tatsunidas/GRAPHY-Next） https://github.com/tatsunidas/GRAPHY-Next
- GRAPHY-Next Documentation（GRAPHY-Next Official Site） https://tatsunidas.github.io/GRAPHY-Next/
- Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM)（DICOM Standards） https://www.dicomstandard.org/
- Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)（LONI Image & Data Archive） https://adni.loni.usc.edu/
VOICEVOX：白上虎太郎／四国めたん