Anders Ynnerman: Visualizing the medical data explosion
アンダース・インナーマン:爆発的に増大する医療データの視覚化
42,206 views ・ 2011-01-21
下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。
翻訳: Yuki Okada
校正: Takafusa Kitazume
00:15
I will start by posing a little bit of a challenge:
0
15260
4000
まず始めに医学に関係する
00:19
the challenge of dealing with data,
1
19260
3000
データを取り扱う上での
00:22
data that we have to deal with
2
22260
2000
課題について
00:24
in medical situations.
3
24260
2000
ご説明します
00:26
It's really a huge challenge for us.
4
26260
2000
これは私たちにとって
大きな課題です
00:28
And this is our beast of burden --
5
28260
2000
私たちに負担を押し付けるのが
この機械です
00:30
this is a Computer Tomography machine,
6
30260
2000
これはコンピュータ断層撮影装置
00:32
a CT machine.
7
32260
2000
通称 CTです
00:34
It's a fantastic device.
8
34260
2000
素晴らしい装置です
00:36
It uses X-rays, X-ray beams,
9
36260
2000
人体の周りを
00:38
that are rotating very fast around the human body.
10
38260
3000
高速で回転する
X線が使われます
00:41
It takes about 30 seconds to go through the whole machine
11
41260
2000
機械が端から端まで動くのに
00:43
and is generating enormous amounts of information
12
43260
2000
およそ30秒かかり
そこから膨大な
00:45
that comes out of the machine.
13
45260
2000
情報が出力されます
00:47
So this is a fantastic machine
14
47260
2000
医療の向上のために使える
00:49
that we can use
15
49260
2000
00:51
for improving health care,
16
51260
2000
大変素晴らしい機械です
00:53
but as I said, it's also a challenge for us.
17
53260
2000
しかし 私たちにとっての
課題でもあるのです
00:55
And the challenge is really found in this picture here.
18
55260
3000
その課題はこちらの画像で
見て取れます
00:58
It's the medical data explosion
19
58260
2000
これは現在私たちが
直面している
01:00
that we're having right now.
20
60260
2000
医学データの爆発的な
増加問題です
01:02
We're facing this problem.
21
62260
2000
この問題に現在
取り組んでいます
01:04
And let me step back in time.
22
64260
2000
過去に遡りましょう
01:06
Let's go back a few years in time and see what happened back then.
23
66260
3000
数年前に何が起こったか
ご説明します
01:09
These machines that came out --
24
69260
2000
これらの機械は
01:11
they started coming in the 1970s --
25
71260
2000
1970年頃に導入され始め
01:13
they would scan human bodies,
26
73260
2000
人体をスキャンし
01:15
and they would generate about 100 images
27
75260
2000
100枚程度の人体画像を
01:17
of the human body.
28
77260
2000
生成します
01:19
And I've taken the liberty, just for clarity,
29
79260
2000
大変勝手ながら
明確化するために
01:21
to translate that to data slices.
30
81260
3000
それらをデータを
デジタル化すると
01:24
That would correspond to about 50 megabytes of data,
31
84260
2000
大体50MBの大きさになります
01:26
which is small
32
86260
2000
情報量自体は私たちが
01:28
when you think about the data we can handle today
33
88260
3000
通常のモバイル機器で
扱えるデータに比べると
01:31
just on normal mobile devices.
34
91260
2000
小さいでしょう
01:33
If you translate that to phone books,
35
93260
2000
電話帳に例えると
01:35
it's about one meter of phone books in the pile.
36
95260
3000
1メートル積み上げた
電話帳に相当します
01:38
Looking at what we're doing today
37
98260
2000
現在私たちが扱っている
01:40
with these machines that we have,
38
100260
2000
これらの機械は
01:42
we can, just in a few seconds,
39
102260
2000
数秒以内に
01:44
get 24,000 images out of a body,
40
104260
2000
2万4千枚もの人体の
画像を生成します
01:46
and that would correspond to about 20 gigabytes of data,
41
106260
3000
これは20GBものデータ
もしくは
01:49
or 800 phone books,
42
109260
2000
電話帳800冊分の情報量です
01:51
and the pile would then be 200 meters of phone books.
43
111260
2000
重ねれば200メートルになるでしょう
01:53
What's about to happen --
44
113260
2000
何が起きようとしているか
01:55
and we're seeing this; it's beginning --
45
115260
2000
今まさに起き始めている
01:57
a technology trend that's happening right now
46
117260
2000
技術トレンドとは
01:59
is that we're starting to look at time-resolved situations as well.
47
119260
3000
人体の継時変化に
注目することです
02:02
So we're getting the dynamics out of the body as well.
48
122260
3000
つまり人体から種々の動態情報を
入手できるのです
02:05
And just assume
49
125260
2000
それでは
5秒の間 データを
取得したとしましょう
02:07
that we will be collecting data during five seconds,
50
127260
3000
それは1テラバイトもの
データになります
02:10
and that would correspond to one terabyte of data --
51
130260
2000
02:12
that's 800,000 books
52
132260
2000
これは 80万冊の本 あるいは
02:14
and 16 kilometers of phone books.
53
134260
2000
16km重ねた電話帳に相当します
02:16
That's one patient, one data set.
54
136260
2000
これは患者一人分のデータです
02:18
And this is what we have to deal with.
55
138260
2000
私たちが取り組まねばならない
データ量です
02:20
So this is really the enormous challenge that we have.
56
140260
3000
実に途方もない仕事です
02:23
And already today -- this is 25,000 images.
57
143260
3000
これで 2万5千枚もあります
02:26
Imagine the days
58
146260
2000
これらを放射線専門医が
02:28
when we had radiologists doing this.
59
148260
2000
処理していた姿を
想像してみてください
02:30
They would put up 25,000 images,
60
150260
2000
2万5千枚もの画像を前に
02:32
they would go like this, "25,0000, okay, okay.
61
152260
3000
こう言うのです
「えっと 2万5千枚か
02:35
There is the problem."
62
155260
2000
問題ありだな」
02:37
They can't do that anymore. That's impossible.
63
157260
2000
もうそのようなことはできません
不可能です
02:39
So we have to do something that's a little bit more intelligent than doing this.
64
159260
3000
それよりもっと
知的な方法を行う必要があります
02:43
So what we do is that we put all these slices together.
65
163260
2000
まずこれらの画像を
一つにまとめます
02:45
Imagine that you slice your body in all these directions,
66
165260
3000
自分自身の体を
あらゆる角度から薄切りにし
02:48
and then you try to put the slices back together again
67
168260
3000
それらを再度元のデータの塊に
戻すことを
02:51
into a pile of data, into a block of data.
68
171260
2000
想像してみてください
02:53
So this is really what we're doing.
69
173260
2000
そういうことを私たちは
行っているのです
02:55
So this gigabyte or terabyte of data, we're putting it into this block.
70
175260
3000
このギガ テラバイト級のデータを
元の塊に戻します
02:58
But of course, the block of data
71
178260
2000
もちろん データの塊は
03:00
just contains the amount of X-ray
72
180260
2000
単に 人体のそれぞれの箇所において
03:02
that's been absorbed in each point in the human body.
73
182260
2000
吸収されたX線の
総量のみを表します
03:04
So what we need to do is to figure out a way
74
184260
2000
そこで まずは私たちが
03:06
of looking at the things we do want to look at
75
186260
3000
見たくないものは見えず
確認したいものだけを
03:09
and make things transparent that we don't want to look at.
76
189260
3000
見られるようにする
必要があります
03:12
So transforming the data set
77
192260
2000
つまり このような形に
03:14
into something that looks like this.
78
194260
2000
データを変換したいのです
03:16
And this is a challenge.
79
196260
2000
この課題は
03:18
This is a huge challenge for us to do that.
80
198260
3000
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
03:21
Using computers, even though they're getting faster and better all the time,
81
201260
3000
03:24
it's a challenge to deal with gigabytes of data,
82
204260
2000
ギガバイトや
03:26
terabytes of data
83
206260
2000
テラバイト級のデータを対象に
03:28
and extracting the relevant information.
84
208260
2000
適切な情報を抽出するのは
困難な作業です
03:30
I want to look at the heart.
85
210260
2000
心臓であったり血管や肝臓を
03:32
I want to look at the blood vessels. I want to look at the liver.
86
212260
2000
見たい時があるかもしれません
03:34
Maybe even find a tumor,
87
214260
2000
もしかしたら腫瘍を
発見することも
03:36
in some cases.
88
216260
2000
あるかもしれません
03:39
So this is where this little dear comes into play.
89
219260
2000
そこでこの可愛らしい子の出番です
03:41
This is my daughter.
90
221260
2000
これは私の娘です
03:43
This is as of 9 a.m. this morning.
91
223260
2000
今朝の9時頃の彼女の様子です
03:45
She's playing a computer game.
92
225260
2000
彼女はゲームで遊んでいます
03:47
She's only two years old,
93
227260
2000
まだ2歳児ですが
03:49
and she's having a blast.
94
229260
2000
とても楽しんでいます
03:51
So she's really the driving force
95
231260
3000
彼女はGPU開発の
03:54
behind the development of graphics-processing units.
96
234260
3000
推進役といっていいでしょう
03:58
As long as kids are playing computer games,
97
238260
2000
子供達がゲームで遊ぶ限り
04:00
graphics is getting better and better and better.
98
240260
2000
グラフィックスは
進化し続けるのです
04:02
So please go back home, tell your kids to play more games,
99
242260
2000
帰ったら 是非ゲームを
勧めてください
04:04
because that's what I need.
100
244260
2000
それが私たちには必要だからです
04:06
So what's inside of this machine
101
246260
2000
この機械の中には
04:08
is what enables me to do the things that I'm doing
102
248260
2000
私が医療データに対して
行っていることを
04:10
with the medical data.
103
250260
2000
可能にしてくれるものが
存在します
04:12
So really what I'm doing is using these fantastic little devices.
104
252260
3000
実はこのような
小さな素晴らしい装置を使っています
04:15
And you know, going back
105
255260
2000
ご存知のように
04:17
maybe 10 years in time
106
257260
2000
おそらく10年程前 私が
04:19
when I got the funding
107
259260
2000
1台目の画像処理用の
コンピュータを
04:21
to buy my first graphics computer --
108
261260
2000
買う予算を得た時代の頃は
04:23
it was a huge machine.
109
263260
2000
それはとても巨大なマシンでした
04:25
It was cabinets of processors and storage and everything.
110
265260
3000
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
04:28
I paid about one million dollars for that machine.
111
268260
3000
私はそのマシンに
100万ドル支払いました
04:32
That machine is, today, about as fast as my iPhone.
112
272260
3000
そんな機械も 今や私のiPhoneと
同じくらいの性能です
04:37
So every month there are new graphics cards coming out,
113
277260
2000
毎月 新型のグラフィックスカードが
発売されますが
04:39
and here is a few of the latest ones from the vendors --
114
279260
3000
これは NVDIA ATI Intelといった
ベンダーからのもので
04:42
NVIDIA, ATI, Intel is out there as well.
115
282260
3000
最新モデルの何台かです
04:45
And you know, for a few hundred bucks
116
285260
2000
ご存知のように
数百ドルも払えば
04:47
you can get these things and put them into your computer,
117
287260
2000
このようなグラフィックスカードを購入し
04:49
and you can do fantastic things with these graphics cards.
118
289260
3000
コンピュータに追加して
様々なことが可能になります
04:52
So this is really what's enabling us
119
292260
2000
このように これらと共に
04:54
to deal with the explosion of data in medicine,
120
294260
3000
人々に研究されている
04:57
together with some really nifty work
121
297260
2000
アルゴリズム開発や
04:59
in terms of algorithms --
122
299260
2000
データの圧縮方法
05:01
compressing data,
123
301260
2000
関連情報の抽出方法などによって
05:03
extracting the relevant information that people are doing research on.
124
303260
3000
膨大な医療データを取り扱うことを
可能にしています
05:06
So I'm going to show you a few examples of what we can do.
125
306260
3000
それでは 私たちが出来る
いくつかの例をご紹介します
05:09
This is a data set that was captured using a CT scanner.
126
309260
3000
これはCTスキャナーによって
取得されたデータです
05:12
You can see that this is a full data [set].
127
312260
3000
ご覧のように
これは完全なデータです
05:15
It's a woman. You can see the hair.
128
315260
3000
これは女性で 髪の毛が見えます
05:18
You can see the individual structures of the woman.
129
318260
3000
この女性の身体構造が一つずつ
確認できます
05:21
You can see that there is [a] scattering of X-rays
130
321260
3000
このように歯の金属部分に対して
05:24
on the teeth, the metal in the teeth.
131
324260
2000
X線が散乱していることが
見て取れます
05:26
That's where those artifacts are coming from.
132
326260
3000
人工ノイズが発生しているのは
そういう部分です
05:29
But fully interactively
133
329260
2000
でも 通常のコンピュータ内の
05:31
on standard graphics cards on a normal computer,
134
331260
3000
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
05:34
I can just put in a clip plane.
135
334260
2000
断面を作ることができます
05:36
And of course all the data is inside,
136
336260
2000
全てのデータは
格納されているので
05:38
so I can start rotating, I can look at it from different angles,
137
338260
3000
回転させたり
別のアングルから確認ができます
05:41
and I can see that this woman had a problem.
138
341260
3000
この女性は問題を
抱えていたようですね
05:44
She had a bleeding up in the brain,
139
344260
2000
脳内出血を起こしていたようですが
05:46
and that's been fixed with a little stent,
140
346260
2000
小さなステントで
治療されています
05:48
a metal clamp that's tightening up the vessel.
141
348260
2000
これで血管の裏打ちをします
05:50
And just by changing the functions,
142
350260
2000
そしてメニューの選択を
変えることで
05:52
then I can decide what's going to be transparent
143
352260
3000
何を透明にし
何を見えるようにするか
05:55
and what's going to be visible.
144
355260
2000
決めることができます
05:57
I can look at the skull structure,
145
357260
2000
骨格を見ることができます
05:59
and I can see that, okay, this is where they opened up the skull on this woman,
146
359260
3000
これが 女性の頭蓋骨を
開けた部分で
06:02
and that's where they went in.
147
362260
2000
ここから中に入ったようです
06:04
So these are fantastic images.
148
364260
2000
これらは素晴らしい画像です
06:06
They're really high resolution,
149
366260
2000
非常に解像度が高く
06:08
and they're really showing us what we can do
150
368260
2000
現在の標準的な
グラフィックスカードを使って
06:10
with standard graphics cards today.
151
370260
3000
何が出来るかを
とても良く示しています
06:13
Now we have really made use of this,
152
373260
2000
効果的な利用方法を
編み出した私たちは
06:15
and we have tried to squeeze a lot of data
153
375260
3000
膨大なデータをシステム上に
06:18
into the system.
154
378260
2000
詰め込むことを試みました
06:20
And one of the applications that we've been working on --
155
380260
2000
私たちの取り組んでいる
アプリのうちの一つは
06:22
and this has gotten a little bit of traction worldwide --
156
382260
3000
世界中で少しずつ
話題になりつつある
06:25
is the application of virtual autopsies.
157
385260
2000
バーチャル解剖アプリです
06:27
So again, looking at very, very large data sets,
158
387260
2000
同じように 全身スキャンの画像といった
06:29
and you saw those full-body scans that we can do.
159
389260
3000
非常に巨大なデータセットを使います
06:32
We're just pushing the body through the whole CT scanner,
160
392260
3000
CTスキャナーに全身を通し
06:35
and just in a few seconds we can get a full-body data set.
161
395260
3000
数秒後に全身の画像データを
得ることができます
06:38
So this is from a virtual autopsy.
162
398260
2000
これがバーチャル解剖です
06:40
And you can see how I'm gradually peeling off.
163
400260
2000
こうやって徐々に剥ぎ取っていきます
06:42
First you saw the body bag that the body came in,
164
402260
3000
始めに遺体袋が確認できます
06:45
then I'm peeling off the skin -- you can see the muscles --
165
405260
3000
次に皮を剥ぎ取り
筋肉が見えますね
06:48
and eventually you can see the bone structure of this woman.
166
408260
3000
最後にこの女性の骨格が
ご覧になれます
06:51
Now at this point, I would also like to emphasize
167
411260
3000
ここからは
これ以降 献体された方々に対し
06:54
that, with the greatest respect
168
414260
2000
06:56
for the people that I'm now going to show --
169
416260
2000
敬意を払いつつ
06:58
I'm going to show you a few cases of virtual autopsies --
170
418260
2000
いくつかのバーチャル解剖を
お見せします
07:00
so it's with great respect for the people
171
420260
2000
凶悪な事件によって
07:02
that have died under violent circumstances
172
422260
2000
お亡くなりになられた方々に
敬意を払いつつ
07:04
that I'm showing these pictures to you.
173
424260
3000
これらの画像を
お見せします
07:08
In the forensic case --
174
428260
2000
法医学的な事例として
07:10
and this is something
175
430260
2000
私の出身である
07:12
that ... there's been approximately 400 cases so far
176
432260
2000
スウェーデンだけで
07:14
just in the part of Sweden that I come from
177
434260
2000
過去4年間において
07:16
that has been undergoing virtual autopsies
178
436260
2000
およそ400件バーチャル解剖が
07:18
in the past four years.
179
438260
2000
執り行われました
07:20
So this will be the typical workflow situation.
180
440260
3000
これが通常のワークフローです
07:23
The police will decide --
181
443260
2000
警察は
07:25
in the evening, when there's a case coming in --
182
445260
2000
例えば夕方に 事件が起きたとして
07:27
they will decide, okay, is this a case where we need to do an autopsy?
183
447260
3000
解剖の必要があるかどうか
判断します
07:30
So in the morning, in between six and seven in the morning,
184
450260
3000
そして朝の6時から7時にかけて
07:33
the body is then transported inside of the body bag
185
453260
2000
袋に包まれた遺体が
07:35
to our center
186
455260
2000
私たちのセンターに移送され
07:37
and is being scanned through one of the CT scanners.
187
457260
2000
CTスキャナーの一つで
スキャンされます
07:39
And then the radiologist, together with the pathologist
188
459260
2000
病理学者や
時には法医学研究者を伴って
07:41
and sometimes the forensic scientist,
189
461260
2000
放射線科医が
07:43
looks at the data that's coming out,
190
463260
2000
出力されるデータを確認し
07:45
and they have a joint session.
191
465260
2000
合同で会議を開きます
07:47
And then they decide what to do in the real physical autopsy after that.
192
467260
3000
そして本当の解剖を
どのように行うか決めるのです
07:52
Now looking at a few cases,
193
472260
2000
いくつかの事例のうち
07:54
here's one of the first cases that we had.
194
474260
2000
私たちが担当した
初期の事例を紹介します
07:56
You can really see the details of the data set.
195
476260
3000
このようにデータを
本当に詳細に確認できます
07:59
It's very high-resolution,
196
479260
2000
とても高解像度です
08:01
and it's our algorithms that allow us
197
481260
2000
さらに私たちが考案した
アルゴリズムによって
08:03
to zoom in on all the details.
198
483260
2000
詳細な部分を
拡大をすることが可能です
08:05
And again, it's fully interactive,
199
485260
2000
繰り返しますが
完全にインタラクティブで
08:07
so you can rotate and you can look at things in real time
200
487260
2000
このシステムによって
リアルタイムで
08:09
on these systems here.
201
489260
2000
画像を回転させて
見ることが可能です
08:11
Without saying too much about this case,
202
491260
2000
こちらの事例の説明は
不要かもしれませんが
08:13
this is a traffic accident,
203
493260
2000
これは交通事故です
08:15
a drunk driver hit a woman.
204
495260
2000
酔っぱらった運転手が
女性をひきました
08:17
And it's very, very easy to see the damages on the bone structure.
205
497260
3000
骨格の損傷を確認することが
とても容易です
08:20
And the cause of death is the broken neck.
206
500260
3000
死因は首の損傷です
08:23
And this women also ended up under the car,
207
503260
2000
さらに女性は車の下敷きに
なってしまったため
08:25
so she's quite badly beaten up
208
505260
2000
その怪我によって体に
08:27
by this injury.
209
507260
2000
重度の損傷を負っています
08:29
Here's another case, a knifing.
210
509260
3000
別の事例を紹介します
刺殺事件です
08:32
And this is also again showing us what we can do.
211
512260
2000
私たちにできることを
この例でも説明します
08:34
It's very easy to look at metal artifacts
212
514260
2000
体内に存在する金属製品を
08:36
that we can show inside of the body.
213
516260
3000
簡単に確認することができます
08:39
You can also see some of the artifacts from the teeth --
214
519260
3000
歯の中の加工物も
確認できます
08:42
that's actually the filling of the teeth --
215
522260
2000
これは歯の詰め物です
08:44
but because I've set the functions to show me metal
216
524260
3000
金属のみを表示し
その他は透明にする機能を
08:47
and make everything else transparent.
217
527260
2000
設定しています
08:49
Here's another violent case. This really didn't kill the person.
218
529260
3000
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
08:52
The person was killed by stabs in the heart,
219
532260
2000
この方は心臓に複数回刺され
死亡しました
08:54
but they just deposited the knife
220
534260
2000
しかし犯人はさらにナイフを
08:56
by putting it through one of the eyeballs.
221
536260
2000
片方の眼球に刺した
ままにしたのです
08:58
Here's another case.
222
538260
2000
別の事例を紹介します
09:00
It's very interesting for us
223
540260
2000
ナイフによる刺殺の事例などを
検証できることは
09:02
to be able to look at things like knife stabbings.
224
542260
2000
私たちにとって
大変興味深いものです
09:04
Here you can see that knife went through the heart.
225
544260
3000
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
09:07
It's very easy to see how air has been leaking
226
547260
2000
空気が一方からもう一方へと
09:09
from one part to another part,
227
549260
2000
漏れている様子が
簡単に確認できます
09:11
which is difficult to do in a normal, standard, physical autopsy.
228
551260
3000
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
09:14
So it really, really helps
229
554260
2000
このように
09:16
the criminal investigation
230
556260
2000
死因を判断する上で
09:18
to establish the cause of death,
231
558260
2000
犯罪捜査に大変有効です
09:20
and in some cases also directing the investigation in the right direction
232
560260
3000
また 捜査を正しい方向へ導き
真の殺人犯を
09:23
to find out who the killer really was.
233
563260
2000
突き止める場合もあります
09:25
Here's another case that I think is interesting.
234
565260
2000
これは 私が興味深いと
感じた事例です
09:27
Here you can see a bullet
235
567260
2000
弾丸がこの方の脊椎の横に
09:29
that has lodged just next to the spine on this person.
236
569260
3000
留まっているのが見えます
09:32
And what we've done is that we've turned the bullet into a light source,
237
572260
3000
この弾丸を光源に
変換することで
09:35
so that bullet is actually shining,
238
575260
2000
弾丸がこれらの破片を光らせて
09:37
and it makes it really easy to find these fragments.
239
577260
3000
見つけやすくしています
09:40
During a physical autopsy,
240
580260
2000
通常の解剖を行う際に
これらの破片を
09:42
if you actually have to dig through the body to find these fragments,
241
582260
2000
体内から見つけ出そうとする場合は
09:44
that's actually quite hard to do.
242
584260
2000
実際には大変困難です
09:48
One of the things that I'm really, really happy
243
588260
2000
今日 皆さんに
お見せ出来ることを
09:50
to be able to show you here today
244
590260
3000
嬉しく思っているものの一つが
09:53
is our virtual autopsy table.
245
593260
2000
このバーチャル解剖台です
09:55
It's a touch device that we have developed
246
595260
2000
これは標準のGPUと
09:57
based on these algorithms, using standard graphics GPUs.
247
597260
3000
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
10:00
It actually looks like this,
248
600260
2000
実際には
10:02
just to give you a feeling for what it looks like.
249
602260
3000
このような形となっています
10:05
It really just works like a huge iPhone.
250
605260
3000
巨大なiPhoneのように動作します
10:08
So we've implemented
251
608260
2000
解剖台上で行える
10:10
all the gestures you can do on the table,
252
610260
3000
全てのジェスチャーを
実装しています
10:13
and you can think of it as an enormous touch interface.
253
613260
4000
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
10:17
So if you were thinking of buying an iPad,
254
617260
2000
iPadを買おうと考えている方は
10:19
forget about it. This is what you want instead.
255
619260
3000
忘れてください
これこそ皆さんが欲していたものです
10:22
Steve, I hope you're listening to this, all right.
256
622260
3000
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
10:26
So it's a very nice little device.
257
626260
2000
という訳で これはとても良い
デバイスです
10:28
So if you have the opportunity, please try it out.
258
628260
2000
もし機会があれば
是非使ってみてください
10:30
It's really a hands-on experience.
259
630260
3000
実体験して頂くことを
お勧めします
10:33
So it gained some traction, and we're trying to roll this out
260
633260
3000
注目も集めたことなので
私たちはこれの教育目的の
10:36
and trying to use it for educational purposes,
261
636260
2000
利用を想定して
製品化を目指しており
10:38
but also, perhaps in the future,
262
638260
2000
将来的には
10:40
in a more clinical situation.
263
640260
3000
医療現場での利用も
考えています
10:43
There's a YouTube video that you can download and look at this,
264
643260
2000
バーチャル解剖について
紹介したい場合は
10:45
if you want to convey the information to other people
265
645260
2000
YouTubeに閲覧できる
動画があるので
10:47
about virtual autopsies.
266
647260
3000
是非ご利用ください
10:50
Okay, now that we're talking about touch,
267
650260
2000
「触れる」ことについて
ご紹介したので
10:52
let me move on to really "touching" data.
268
652260
2000
次は本当にデータに
触れることについてお話します
10:54
And this is a bit of science fiction now,
269
654260
2000
若干SFが入ってきますが
10:56
so we're moving into really the future.
270
656260
3000
未来のことについて
お話します
10:59
This is not really what the medical doctors are using right now,
271
659260
3000
今は 医師がこれを利用している
訳ではありませんが
11:02
but I hope they will in the future.
272
662260
2000
将来は 使っていることに
期待しています
11:04
So what you're seeing on the left is a touch device.
273
664260
3000
左側に見えるのは
タッチデバイスです
11:07
It's a little mechanical pen
274
667260
2000
小さな機械式のペンで
11:09
that has very, very fast step motors inside of the pen.
275
669260
3000
超高速のステッピング・モーターが
内蔵されており
11:12
And so I can generate a force feedback.
276
672260
2000
力のフィードバックを
生むことができます
11:14
So when I virtually touch data,
277
674260
2000
よって データに仮想的に触れると
11:16
it will generate forces in the pen, so I get a feedback.
278
676260
3000
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
11:19
So in this particular situation,
279
679260
2000
このように生きている方の
11:21
it's a scan of a living person.
280
681260
2000
スキャン画像に対して
11:23
I have this pen, and I look at the data,
281
683260
3000
ペンを持って データを確認しながら
11:26
and I move the pen towards the head,
282
686260
2000
頭部に向けてペンを動かすと
11:28
and all of a sudden I feel resistance.
283
688260
2000
突如 抵抗力を感じることができます
11:30
So I can feel the skin.
284
690260
2000
このように皮膚を
感じることができます
11:32
If I push a little bit harder, I'll go through the skin,
285
692260
2000
もう少し強く押すと
皮膚を通り抜け
11:34
and I can feel the bone structure inside.
286
694260
3000
中の骨格を感じることができます
11:37
If I push even harder, I'll go through the bone structure,
287
697260
2000
さらに強く押せば
骨格を通り抜け
11:39
especially close to the ear where the bone is very soft.
288
699260
3000
耳のすぐ近くの
柔らかい骨を通り
11:42
And then I can feel the brain inside, and this will be the slushy like this.
289
702260
3000
ぬるぬるしたような感じで
脳を感じることができます
11:45
So this is really nice.
290
705260
2000
非常に有効な機能です
11:47
And to take that even further, this is a heart.
291
707260
3000
これをさらに別の臓器に使うと
これが心臓です
11:50
And this is also due to these fantastic new scanners,
292
710260
3000
新型のスキャナーのおかげで
11:53
that just in 0.3 seconds,
293
713260
2000
たった0.3秒で
11:55
I can scan the whole heart,
294
715260
2000
心臓全体をスキャンすることができます
11:57
and I can do that with time resolution.
295
717260
2000
さらに時間分解が行えるため
11:59
So just looking at this heart,
296
719260
2000
心臓を見ながら
12:01
I can play back a video here.
297
721260
2000
動画を再生することが可能です
12:03
And this is Karljohan, one of my graduate students
298
723260
2000
彼はこのプロジェクトに
取り組んでいる
12:05
who's been working on this project.
299
725260
2000
大学院生の一人で
カールヨハンと言います
12:07
And he's sitting there in front of the Haptic device, the force feedback system,
300
727260
3000
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
12:10
and he's moving his pen towards the heart,
301
730260
3000
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
12:13
and the heart is now beating in front of him,
302
733260
2000
12:15
so he can see how the heart is beating.
303
735260
2000
どのように心臓が拍動するのか
確認できるのです
12:17
He's taken the pen, and he's moving it towards the heart,
304
737260
2000
ペンをとって 心臓に向けて動かし
12:19
and he's putting it on the heart,
305
739260
2000
心臓の上にペンを置くと
12:21
and then he feels the heartbeats from the real living patient.
306
741260
3000
生きた患者の心臓の鼓動を
感じることができ
12:24
Then he can examine how the heart is moving.
307
744260
2000
心臓の動作を確認することができます
12:26
He can go inside, push inside of the heart,
308
746260
2000
心臓の中に移動し 内部を押して
12:28
and really feel how the valves are moving.
309
748260
3000
心臓弁の動作を
感じることができます
12:31
And this, I think, is really the future for heart surgeons.
310
751260
3000
これこそが 心臓外科医の
将来の姿であると考えます
12:34
I mean it's probably the wet dream for a heart surgeon
311
754260
3000
心臓外科医にとって
12:37
to be able to go inside of the patient's heart
312
757260
3000
患者の心臓の中を
高解像度のデータを元に手術前に
12:40
before you actually do surgery,
313
760260
2000
確認するなんて
夢のような話でしょう
12:42
and do that with high-quality resolution data.
314
762260
2000
12:44
So this is really neat.
315
764260
2000
非常に素晴らしい構想です
12:47
Now we're going even further into science fiction.
316
767260
3000
さらにSFに近いものを
ご紹介します
12:50
And we heard a little bit about functional MRI.
317
770260
3000
機能的MRIについて
ご存知でしょうか
12:53
Now this is really an interesting project.
318
773260
3000
これはとても興味深い
プロジェクトです
12:56
MRI is using magnetic fields
319
776260
2000
MRIは磁場と
ラジオ周波数を利用し
12:58
and radio frequencies
320
778260
2000
脳や体の
13:00
to scan the brain, or any part of the body.
321
780260
3000
あらゆる部分を
スキャンすることができます
13:03
So what we're really getting out of this
322
783260
2000
これによって
13:05
is information of the structure of the brain,
323
785260
2000
脳の構造についての
情報が得られます
13:07
but we can also measure the difference
324
787260
2000
しかし 更にこれを使って
13:09
in magnetic properties of blood that's oxygenated
325
789260
3000
酸素を含む血液と
13:12
and blood that's depleted of oxygen.
326
792260
3000
そうでない血液の磁性の差を
測定することが可能です
13:15
That means that it's possible
327
795260
2000
これはつまり
脳の活動地図を作ることが
可能なのです
13:17
to map out the activity of the brain.
328
797260
2000
13:19
So this is something that we've been working on.
329
799260
2000
私たちはこれにも
取り組んでいます
13:21
And you just saw Motts the research engineer, there,
330
801260
3000
ちょうど研究技術者であるモッツが
13:24
going into the MRI system,
331
804260
2000
MRIにゴーグルを着用して
13:26
and he was wearing goggles.
332
806260
2000
中に入る所をご覧頂いています
13:28
So he could actually see things in the goggles.
333
808260
2000
これはゴーグルを通して
13:30
So I could present things to him while he's in the scanner.
334
810260
3000
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
13:33
And this is a little bit freaky,
335
813260
2000
これは中々ビックリするかもしれません
13:35
because what Motts is seeing is actually this.
336
815260
2000
モッツが実際に見ている映像は
これです
13:37
He's seeing his own brain.
337
817260
3000
彼は自分の脳を見ているのです
13:40
So Motts is doing something here,
338
820260
2000
モッツはここで何かしていますね
13:42
and probably he is going like this with his right hand,
339
822260
2000
恐らく右手でこういう風にしています
13:44
because the left side is activated
340
824260
2000
なぜなら左側の運動皮質が
13:46
on the motor cortex.
341
826260
2000
活性化されているからです
13:48
And then he can see that at the same time.
342
828260
2000
彼も同じくその様子を確認できます
13:50
These visualizations are brand new.
343
830260
2000
このような可視化は
新しい取り組みであり
13:52
And this is something that we've been researching for a little while.
344
832260
3000
私たちが少し前から
研究している分野です
13:55
This is another sequence of Motts' brain.
345
835260
3000
これはモッツの脳の別の部分です
13:58
And here we asked Motts to calculate backwards from 100.
346
838260
3000
彼には 100から逆に
計算するように頼みました
14:01
So he's going "100, 97, 94."
347
841260
2000
「100 97 94...」とった具合に
14:03
And then he's going backwards.
348
843260
2000
計算しています
14:05
And you can see how the little math processor is working up here in his brain
349
845260
3000
彼の脳の 計算に関わる
小さな領域が活性化し
14:08
and is lighting up the whole brain.
350
848260
2000
脳の全体を光らせているのがわかります
14:10
Well this is fantastic. We can do this in real time.
351
850260
2000
素晴らしい結果です
リアルタイムで計測できます
14:12
We can investigate things. We can tell him to do things.
352
852260
2000
彼に依頼して調査を
行うことが可能です
14:14
You can also see that his visual cortex
353
854260
2000
更に彼の視覚野が
14:16
is activated in the back of the head,
354
856260
2000
後頭葉で活性化しています
14:18
because that's where he's seeing, he's seeing his own brain.
355
858260
2000
なぜなら自分自身の
脳を見ているからです
14:20
And he's also hearing our instructions
356
860260
2000
また彼は 私たちが
彼に何かをさせるための
14:22
when we tell him to do things.
357
862260
2000
命令を聞いています
14:24
The signal is really deep inside of the brain as well,
358
864260
2000
この信号は脳の奥深くで
発せられていますが
14:26
and it's shining through,
359
866260
2000
中で光っているのが
確認できます
14:28
because all of the data is inside this volume.
360
868260
2000
全てのデータが
ここに含まれているからです
14:30
And in just a second here you will see --
361
870260
2000
ここでは以下のような光景を
ご覧頂けます
14:32
okay, here. Motts, now move your left foot.
362
872260
2000
モッツ 左足を動かしてください
14:34
So he's going like this.
363
874260
2000
彼はその通りにします
14:36
For 20 seconds he's going like that,
364
876260
2000
20秒間動かし続けます
14:38
and all of a sudden it lights up up here.
365
878260
2000
するとここが急に光ります
14:40
So we've got motor cortex activation up there.
366
880260
2000
運動皮質が活性化されたことが
確認できます
14:42
So this is really, really nice,
367
882260
2000
非常に面白い結果です
14:44
and I think this is a great tool.
368
884260
2000
これはとても素晴らしい
ツールだと思います
14:46
And connecting also with the previous talk here,
369
886260
2000
そして今までお話しした
内容をまとめると
14:48
this is something that we could use as a tool
370
888260
2000
ニューロンや脳がどのように
14:50
to really understand
371
890260
2000
機能しているのかを理解する上で
14:52
how the neurons are working, how the brain is working,
372
892260
2000
とても使えるツールであると考えます
14:54
and we can do this with very, very high visual quality
373
894260
3000
何より非常に高画質な上
14:57
and very fast resolution.
374
897260
3000
高速に処理できます
15:00
Now we're also having a bit of fun at the center.
375
900260
2000
さらにセンター内で
少々面白いことも行っています
15:02
So this is a CAT scan -- Computer Aided Tomography.
376
902260
3000
これはCTスキャンを
撮っているところです
15:06
So this is a lion from the local zoo
377
906260
2000
ノルショーピングのはずれにある
15:08
outside of Norrkoping in Kolmarden, Elsa.
378
908260
3000
コルマルデン動物園の
エルサというライオンです
15:11
So she came to the center,
379
911260
2000
彼女はセンターに来て
15:13
and they sedated her
380
913260
2000
鎮静状態にされ
15:15
and then put her straight into the scanner.
381
915260
2000
そのままスキャナー内に
運び込まれました
15:17
And then, of course, I get the whole data set from the lion.
382
917260
3000
その後 ライオンの
全データを取得しました
15:20
And I can do very nice images like this.
383
920260
2000
このようなライオンの画像に対して
15:22
I can peel off the layer of the lion.
384
922260
2000
レイヤーを剥ぎ取っていき
15:24
I can look inside of it.
385
924260
2000
内部を確認していきます
15:26
And we've been experimenting with this.
386
926260
2000
このようにして検証を行ってきました
15:28
And I think this is a great application
387
928260
2000
このテクノロジーの未来において
15:30
for the future of this technology,
388
930260
2000
大変優れたアプリだと思います
15:32
because there's very little known about the animal anatomy.
389
932260
3000
なぜなら 動物解剖学については
未知の部分も多く
15:35
What's known out there for veterinarians is kind of basic information.
390
935260
3000
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
15:38
We can scan all sorts of things,
391
938260
2000
あらゆる動物をはじめ
15:40
all sorts of animals.
392
940260
2000
あらゆるものをスキャンできます
15:42
The only problem is to fit it into the machine.
393
942260
3000
唯一の問題は機械の中に
入れることくらいです
15:45
So here's a bear.
394
945260
2000
これは熊です
15:47
It was kind of hard to get it in.
395
947260
2000
機械に入れるのに苦労しました
15:49
And the bear is a cuddly, friendly animal.
396
949260
3000
熊は非常にかわいらしい
友好的な動物です
15:52
And here it is. Here is the nose of the bear.
397
952260
3000
これは 熊の鼻の部分です
15:55
And you might want to cuddle this one,
398
955260
3000
抱きしめたくなるでしょう
15:58
until you change the functions and look at this.
399
958260
3000
機能を変更して
これを見るまでは
16:01
So be aware of the bear.
400
961260
2000
熊には注意しましょう
16:03
So with that,
401
963260
2000
以上をもって
16:05
I'd like to thank all the people
402
965260
2000
これらの画像の生成を
手伝って頂いた
16:07
who have helped me to generate these images.
403
967260
2000
全ての方々に
感謝したいと思います
16:09
It's a huge effort that goes into doing this,
404
969260
2000
データの収集やアルゴリズムの開発
16:11
gathering the data and developing the algorithms,
405
971260
3000
全てのソフトウェアを作り上げるまでに
16:14
writing all the software.
406
974260
2000
非常に多くの労力がかかっています
16:16
So, some very talented people.
407
976260
3000
非常に能力のある方々のおかげです
16:19
My motto is always, I only hire people that are smarter than I am
408
979260
3000
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
16:22
and most of these are smarter than I am.
409
982260
2000
多くは私より頭が良い方々ばかりです
16:24
So thank you very much.
410
984260
2000
ありがとうございました
16:26
(Applause)
411
986260
4000
(拍手)
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