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TEDxGöteborg 2010

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

Filmed
Views 465,250

現在では患者一人に対して、医療用撮影装置はわずかな時間のうちに大量の画像やテラバイト級のデータを生成します。では、医者はこれらの情報の中からどのようにして有用なデータを判断するのでしょうか?TEDxGöteborgでは、科学データの視覚化の専門家であるアンダース・インナーマンが、無数のデータの解析のため、バーチャル解剖などといった新しく高機能なツールの紹介や、現在開発中であるSFに近いような医療技術を少しだけ披露します。本トークには医療用画像が含まれます。

- Scientific visualization expert
Anders Ynnerman studies the fundamental aspects of computer graphics and visualization, in particular large scale and complex data sets with a focus on volume rendering and multi-modal interaction. Full bio

I will start開始 by posingポーズ a little少し bitビット of a challengeチャレンジ:
まず始めに医療に関係する
00:15
the challengeチャレンジ of dealing対処する with〜と dataデータ,
データを取り扱う
00:19
dataデータ thatそれ we我々 have to deal対処 with〜と
課題について
00:22
in medical医療 situations状況.
ご説明します
00:24
It'sそれは、します。 really本当に a huge巨大 challengeチャレンジ for us.
これは私たちにとって大きな課題です
00:26
And thisこの is our我々の beast of burden重荷 --
そんな私たちを助けるのがこの機械です
00:28
thisこの is a Computerコンピューター Tomography断層撮影 machine機械,
これはコンピュータ断層撮影装置
00:30
a CTCT machine機械.
通称 CTです
00:32
It'sそれは、します。 a fantastic素晴らしい deviceデバイス.
素晴らしい装置です
00:34
Itそれ uses用途 X-raysX線, X-rayX線 beams,
人体の周りに対して
00:36
thatそれ are rotating回転する very非常に fast速い aroundまわり the human人間 body.
高速で回転するX線が使われます
00:38
Itそれ takes about 30 seconds to go throughを通して the whole全体 machine機械
機械を端から端まで通り抜けるのに
00:41
and is generating生成する enormous巨大な amounts金額 of information情報
およそ30秒かかり そこから膨大な
00:43
thatそれ comes来る outでる of the machine機械.
情報が出力されます
00:45
Soだから thisこの is a fantastic素晴らしい machine機械
健康管理の向上のために
00:47
thatそれ we我々 can useつかいます
使える
00:49
for improving改善する health健康 careお手入れ,
大変素晴らしい機械です
00:51
butだけど as I said前記, it'sそれは alsoまた、 a challengeチャレンジ for us.
しかし 私たちにとっての課題でもあるのです
00:53
And the challengeチャレンジ is really本当に found見つけた in thisこの picture画像 hereここに.
その課題はこちらの画像で見て取れます
00:55
It'sそれは、します。 the medical医療 dataデータ explosion爆発
これは現在私たちが直面している
00:58
thatそれ we're私たちは having持つ right now.
医療データの爆発的な増加問題です
01:00
We're我々 はしています。 facing直面する thisこの problem問題.
この問題に現在取り組んでいます
01:02
And let me stepステップ backバック in time時間.
過去に遡りましょう
01:04
Let'sしてみましょう go backバック a few少数 years in time時間 and see見る what happened起こった backバック then次に.
数年前に何が起こったかご説明します
01:06
Theseこれら machines機械 thatそれ came来た outでる --
これらの機械は
01:09
they彼ら started開始した coming到来 in the 1970s --
1970年頃に導入され始め
01:11
they彼ら would scanスキャン human人間 bodies,
人体をスキャンし
01:13
and they彼ら would generate生成する about 100 imagesイメージ
100枚程度の人体画像を
01:15
of the human人間 body.
生成します
01:17
And I've私は taken撮影 the liberty自由, justちょうど for clarity透明度,
大変勝手ながら 明確化するために
01:19
to translate翻訳する thatそれ to dataデータ slicesスライス.
それらをデータをデジタル化すると
01:21
Thatそれ would correspond対応する to about 50 megabytesメガバイト of dataデータ,
大体50MBの大きさになります
01:24
whichどの is small小さい
情報量自体は私たちが
01:26
whenいつ you君は think思う about the dataデータ we我々 can handleハンドル today今日
現在扱っているデータに比べると小さいでしょう
01:28
justちょうど on normal正常 mobileモバイル devicesデバイス.
通常のモバイル機器で扱えます
01:31
Ifもし you君は translate翻訳する thatそれ to phone電話 books,
電話帳に例えると
01:33
it'sそれは about one1 meterメートル of phone電話 books in the pileパイル.
1メートル分積み上げた電話帳の数に相当します
01:35
Looking at what we're私たちは doing today今日
現在私たちが扱っている
01:38
with〜と theseこれら machines機械 thatそれ we我々 have,
これらの機械は
01:40
we我々 can, justちょうど in a few少数 seconds,
数秒以内に
01:42
get 24,000 imagesイメージ outでる of a body,
2万4千枚もの人体の画像を生成します
01:44
and thatそれ would correspond対応する to about 20 gigabytesギガバイト of dataデータ,
これは20GBものデータ もしくは
01:46
orまたは 800 phone電話 books,
電話帳800冊分の情報量です
01:49
and the pileパイル would then次に be 200 metersメートル of phone電話 books.
重ねれば200メートルは行くでしょう
01:51
What's何の about to happen起こる --
何が起きようとしているか
01:53
and we're私たちは seeing見る thisこの; it'sそれは beginning始まり --
今まさに起き始めている
01:55
a technology技術 trend傾向 that'sそれは happeningハプニング right now
技術トレンドとは
01:57
is thatそれ we're私たちは starting起動 to look見える at time-resolved時間分解された situations状況 as well.
測定時間中の人体の状態を見れるようになったことです
01:59
Soだから we're私たちは getting取得 the dynamicsダイナミクス outでる of the body as well.
つまり人体の挙動を解剖なしで確認できるのです
02:02
And justちょうど assume想定する
それでは
02:05
thatそれ we我々 will be collecting収集する dataデータ during five seconds,
5秒もの間 データを取得したとしましょう
02:07
and thatそれ would correspond対応する to one1 terabyteテラバイト of dataデータ --
それは1テラバイトものデータになります
02:10
that'sそれは 800,000 books
これは 80万冊の本 あるいは
02:12
and 16 kilometersキロメートル of phone電話 books.
16km分重ねた電話帳に相当します
02:14
That'sそれです one1 patient患者, one1 dataデータ setセット.
これは患者一人分のデータです
02:16
And thisこの is what we我々 have to deal対処 with〜と.
私たちが取り組む対象です
02:18
Soだから thisこの is really本当に the enormous巨大な challengeチャレンジ thatそれ we我々 have.
実に途方もない仕事です
02:20
And already既に today今日 -- thisこの is 25,000 imagesイメージ.
これで 2万5千枚もあります
02:23
Imagine想像する the days日々
これらを放射線専門医が
02:26
whenいつ we我々 had radiologists放射線科医 doing thisこの.
対応する姿を想像してみてください
02:28
They彼らが would put upアップ 25,000 imagesイメージ,
2万5千枚もの画像を前に
02:30
they彼ら would go like thisこの, "25,0000, okayはい, okayはい.
こう言うのです 「えっと 2万5千枚か
02:32
Thereそこ is the problem問題."
ああ ここが問題の箇所だ」
02:35
They彼らが can'tできない do thatそれ anymoreもう. That'sそれです impossible不可能.
もうそのようなことはできません 不可能です
02:37
Soだから we我々 have to do something何か that'sそれは a little少し bitビット moreもっと intelligentインテリジェントな thanより doing thisこの.
そうするよりももっと合理的な方法を行う必要があります
02:39
Soだから what we我々 do is thatそれ we我々 put allすべて theseこれら slicesスライス together一緒に.
まずこれらの画像を一つにまとめます
02:43
Imagine想像する thatそれ you君は sliceスライス yourきみの body in allすべて theseこれら directions行き方,
自分自身の体をあらゆる角度から薄切りにし
02:45
and then次に you君は try to put the slicesスライス backバック together一緒に again再び
それらを再度元のデータの塊に戻すことを
02:48
into a pileパイル of dataデータ, into a blockブロック of dataデータ.
想像してみてください
02:51
Soだから thisこの is really本当に what we're私たちは doing.
そういうことを私たちは行っているのです
02:53
Soだから thisこの gigabyteギガバイト orまたは terabyteテラバイト of dataデータ, we're私たちは puttingパッティング itそれ into thisこの blockブロック.
このギガ テラバイト級のデータを元の塊に戻します
02:55
Butだがしかし of courseコース, the blockブロック of dataデータ
もちろん データの塊は
02:58
justちょうど contains含まれる the amount of X-rayX線
単に 人体のそれぞれの箇所において
03:00
that'sそれは been absorbed吸収された in each pointポイント in the human人間 body.
吸収されたX線の総量のみを表します
03:02
Soだから what we我々 need必要 to do is to figure数字 outでる a way
そこで まずは私たちが
03:04
of looking at the thingsもの we我々 do want to look見える at
注目していないものは透過し 確認したいもののみを
03:06
and make作る thingsもの transparentトランスペアレント thatそれ we我々 don'tしない want to look見える at.
見れるようにする必要があります
03:09
Soだから transforming変換する the dataデータ setセット
つまり このような形に
03:12
into something何か thatそれ looks外見 like thisこの.
データを変換したいのです
03:14
And thisこの is a challengeチャレンジ.
この課題は
03:16
Thisこれ is a huge巨大 challengeチャレンジ for us to do thatそれ.
私たちにとって とてつもない難題でした
03:18
Using使用 computersコンピュータ, even thoughしかし they're彼らは getting取得 fasterもっと早く and betterより良い allすべて the time時間,
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
it'sそれは a challengeチャレンジ to deal対処 with〜と gigabytesギガバイト of dataデータ,
ギガバイトや
03:24
terabytesテラバイト of dataデータ
テラバイト級のデータを対象に
03:26
and extracting抽出する the relevant関連する information情報.
関連情報を抽出するのは困難な作業です
03:28
I want to look見える at the heartハート.
心臓であったり血管や肝臓を
03:30
I want to look見える at the blood血液 vessels船舶. I want to look見える at the liver.
見たい時があるかもしれません
03:32
Maybe多分 even find見つける a tumor腫瘍,
もしかしたら腫瘍を発見する
03:34
in some一部 cases症例.
こともあるかもしれません
03:36
Soだから thisこの is whereどこで thisこの little少し dear親愛な comes来る into play遊びます.
そこでこの可愛らしい子の出番です
03:39
Thisこれ is myじぶんの daughter.
これは私の娘です
03:41
Thisこれ is as of 9 a.m. thisこの morning.
今朝の9時頃の彼女の様子です
03:43
She's彼女は playing遊ぶ a computerコンピューター gameゲーム.
彼女はゲームで遊んでいます
03:45
She's彼女は onlyのみ two years old古い,
まだ2歳児ですが
03:47
and she's彼女は having持つ a blast爆風.
とても楽しんでいます
03:49
Soだから she's彼女は really本当に the driving運転 force
彼女はGPU開発の
03:51
behind後ろに the development開発 of graphics-processingグラフィックス処理 units単位.
推進役といっていいでしょう
03:54
As long長いです as kids子供たち are playing遊ぶ computerコンピューター gamesゲーム,
子供達がゲームを遊ぶ限り
03:58
graphicsグラフィックス is getting取得 betterより良い and betterより良い and betterより良い.
グラフィックは進化し続けるのです
04:00
Soだから pleaseお願いします go backバック home自宅, telltell yourきみの kids子供たち to play遊びます moreもっと gamesゲーム,
帰ったら 是非ゲームを勧めてください
04:02
becauseなぜなら that'sそれは what I need必要.
それが私たちには必要だからです
04:04
Soだから what's何ですか inside内部 of thisこの machine機械
この機械の中には
04:06
is what enables可能にする me to do the thingsもの thatそれ I'm私は doing
私が医療データに対して行っていることを
04:08
with〜と the medical医療 dataデータ.
可能にしてくれるものが存在します
04:10
Soだから really本当に what I'm私は doing is usingを使用して theseこれら fantastic素晴らしい little少し devicesデバイス.
実はこのような小さな装置を使っています
04:12
And you君は know知っている, going backバック
ご存知のように
04:15
maybe多分 10 years in time時間
おそらく10年程前 私が
04:17
whenいつ I got the funding資金調達
1台目の画像処理用のコンピュータを
04:19
to buy購入 myじぶんの first最初 graphicsグラフィックス computerコンピューター --
買う予算を得た時代の頃は
04:21
itそれ was a huge巨大 machine機械.
それはとても巨大なマシンでした
04:23
Itそれ was cabinetsキャビネット of processorsプロセッサー and storageストレージ and everythingすべて.
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
04:25
I paid支払った about one1 million百万 dollarsドル for thatそれ machine機械.
私はそのマシンに100万ドル支払いました
04:28
Thatそれ machine機械 is, today今日, about as fast速い as myじぶんの iPhoneiPhone.
そんな機械も 今や私のiPhoneと同じくらいの性能です
04:32
Soだから everyすべて month thereそこ are new新しい graphicsグラフィックス cardsカード coming到来 outでる,
毎月 新型のグラフィックカードが販売されますが
04:37
and hereここに is a few少数 of the latest最新 onesもの fromから the vendorsベンダー --
これは NVDIA ATI Intelといったベンダーから頂いた
04:39
NVIDIANVIDIA, ATIATI, Intelインテル is outでる thereそこ as well.
数少ない最新モデルです
04:42
And you君は know知っている, for a few少数 hundred bucksドル
ご存知のように 数百ドルも払えば
04:45
you君は can get theseこれら thingsもの and put themそれら into yourきみの computerコンピューター,
このようなグラフィックカードを購入し
04:47
and you君は can do fantastic素晴らしい thingsもの with〜と theseこれら graphicsグラフィックス cardsカード.
コンピュータに追加して様々なことが可能になります
04:49
Soだから thisこの is really本当に what's何ですか enabling可能にする us
このように これらと共に
04:52
to deal対処 with〜と the explosion爆発 of dataデータ in medicine医学,
人々に研究されている
04:54
together一緒に with〜と some一部 really本当に nifty気の利いた work
アルゴリズム開発や
04:57
in terms条項 of algorithmsアルゴリズム --
データの圧縮方法
04:59
compressing圧縮する dataデータ,
関連情報の抽出方法などによって
05:01
extracting抽出する the relevant関連する information情報 thatそれ people are doing research研究 on.
膨大な医療データを取り扱うことを可能にしています
05:03
Soだから I'm私は going to showショー you君は a few少数 examples of what we我々 can do.
それでは 私たちが出来るいくつかの例をご紹介します
05:06
Thisこれ is a dataデータ setセット thatそれ was captured捕獲 usingを使用して a CTCT scannerスキャナ.
これはCTスキャナーによって取得されたデータです
05:09
Youあなたが can see見る thatそれ thisこの is a full満員 dataデータ [setセット].
ご覧のようにこれは完全なデータです
05:12
It'sそれは、します。 a woman女性. Youあなたが can see見る the hairヘア.
これは女性で 髪の毛が見えます
05:15
Youあなたが can see見る the individual個人 structures構造 of the woman女性.
女性の身体の個別構成を確認することができます
05:18
Youあなたが can see見る thatそれ thereそこ is [a] scattering散乱 of X-raysX線
このように歯の金属部分に対して
05:21
on the teeth, the metal金属 in the teeth.
X線が拡散していることが見て取れます
05:24
That'sそれです whereどこで thoseそれら artifacts成果物 are coming到来 fromから.
ノイズが発生しているのはそういう部分です
05:26
Butだがしかし fully完全に interactivelyインタラクティブに
でも 通常のコンピュータ内の
05:29
on standard標準 graphicsグラフィックス cardsカード on a normal正常 computerコンピューター,
標準のグラフィックカードによって インタラクティブに
05:31
I can justちょうど put in a clipクリップ plane飛行機.
断面を作ることができます
05:34
And of courseコース allすべて the dataデータ is inside内部,
全てのデータは格納されているので
05:36
soそう I can start開始 rotating回転する, I can look見える at itそれ fromから different異なる anglesアングル,
回転させたり 別の異なるアングルから確認ができます
05:38
and I can see見る thatそれ thisこの woman女性 had a problem問題.
この女性は問題を抱えていたようですね
05:41
She彼女が had a bleeding出血 upアップ in the brain,
脳内出血を起こしていたようですが
05:44
and that'sそれは been fixed一定 with〜と a little少し stentステント,
小さなステントと呼ばれる血管を狭める
05:46
a metal金属 clampクランプ that'sそれは tightening締めつける upアップ the vessel容器.
金属製の留め具で治療されています
05:48
And justちょうど by changing変化 the functions機能,
そして機能を変えることで
05:50
then次に I can decide決めます what's何ですか going to be transparentトランスペアレント
何を透明にし何を見えるようにするか
05:52
and what's何ですか going to be visible目に見える.
決めることができます
05:55
I can look見える at the skull頭蓋骨 structure構造,
骨格を見ることができます
05:57
and I can see見る thatそれ, okayはい, thisこの is whereどこで they彼ら opened開かれた upアップ the skull頭蓋骨 on thisこの woman女性,
これが 女性の頭蓋骨を開けた部分で
05:59
and that'sそれは whereどこで they彼ら went行った in.
ここから中に入ったようです
06:02
Soだから theseこれら are fantastic素晴らしい imagesイメージ.
これらは素晴らしい画像です
06:04
They're彼らは really本当に high高い resolution解決,
非常に解像度が高く
06:06
and they're彼らは really本当に showing表示 us what we我々 can do
現在の標準グラフィックカードを使って
06:08
with〜と standard標準 graphicsグラフィックス cardsカード today今日.
何が出来るかをとても良く示しています
06:10
Now we我々 have really本当に made useつかいます of thisこの,
効果的な利用方法を編み出した私たちは
06:13
and we我々 have tried試した to squeeze絞る a lot of dataデータ
膨大なデータをシステム上に
06:15
into the systemシステム.
圧縮することを試みました
06:18
And one1 of the applicationsアプリケーション thatそれ we've私たちは been workingワーキング on --
私たちの取り組んでいるアプリのうちの
06:20
and thisこの has gotten得た a little少し bitビット of tractionトラクション worldwide世界的に --
一つは 世界中で少しずつ話題になりつつある
06:22
is the application応用 of virtualバーチャル autopsies剖検.
バーチャル解剖アプリです
06:25
Soだから again再び, looking at very非常に, very非常に large dataデータ setsセット,
同じように 全身スキャンの画像といった
06:27
and you君は saw thoseそれら full-body全身 scansスキャン thatそれ we我々 can do.
非常に巨大なデータセットを使います
06:29
We're我々 はしています。 justちょうど pushing押して the body throughを通して the whole全体 CTCT scannerスキャナ,
CTスキャナーに全身を通し
06:32
and justちょうど in a few少数 seconds we我々 can get a full-body全身 dataデータ setセット.
数秒後に全身の画像データを得ることができます
06:35
Soだから thisこの is fromから a virtualバーチャル autopsy剖検.
これがバーチャル解剖です
06:38
And you君は can see見る howどうやって I'm私は gradually徐々に peelingピーリング off.
こうやって徐々に剥ぎ取っていきます
06:40
Firstまずは you君は saw the body bagバッグ thatそれ the body came来た in,
始めに遺体袋が確認できます
06:42
then次に I'm私は peelingピーリング off the skin -- you君は can see見る the muscles筋肉 --
次に皮を剥ぎ取り 筋肉が見えますね
06:45
and eventually最終的に you君は can see見る the bone structure構造 of thisこの woman女性.
最後にこの女性の骨格がご覧になれます
06:48
Now at thisこの pointポイント, I would alsoまた、 like to emphasize強調する
ここからは
06:51
thatそれ, with〜と the greatest最大 respect尊敬
これからお見せする人々に
06:54
for the people thatそれ I'm私は now going to showショー --
対し敬意を持って
06:56
I'm私は going to showショー you君は a few少数 cases症例 of virtualバーチャル autopsies剖検 --
いくつかのバーチャル解剖をお見せします
06:58
soそう it'sそれは with〜と greatすばらしいです respect尊敬 for the people
凶悪な事件によって
07:00
thatそれ have died死亡しました under violent暴力的な circumstances状況
お亡くなりになられた方々に敬意を払いつつ
07:02
thatそれ I'm私は showing表示 theseこれら picturesピクチャー to you君は.
これらの画像を
07:04
In the forensic法医学 case場合 --
法医学的な事例としてお見せします
07:08
and thisこの is something何か
これらは私の出身である
07:10
thatそれ ... there'sそこに been approximately 400 cases症例 soそう far遠い
スウェーデンだけで
07:12
justちょうど in the part of Swedenスウェーデン thatそれ I come fromから
過去4年間において
07:14
thatそれ has been undergoing受けている virtualバーチャル autopsies剖検
およそ400件バーチャル解剖が
07:16
in the past過去 four4つの years.
執り行われています
07:18
Soだから thisこの will be the typical典型的な workflowワークフロー situation状況.
これが通常のワークフローです
07:20
The police警察 will decide決めます --
警察は
07:23
in the eveningイブニング, whenいつ there'sそこに a case場合 coming到来 in --
例えば夕方に 事件が起きたとして
07:25
they彼ら will decide決めます, okayはい, is thisこの a case場合 whereどこで we我々 need必要 to do an autopsy剖検?
解剖の必要があるかどうか判断します
07:27
Soだから in the morning, in betweenの間に six6 and sevenセブン in the morning,
そして朝の6時から7時にかけて
07:30
the body is then次に transported運ばれた inside内部 of the body bagバッグ
袋に包まれた遺体が
07:33
to our我々の centerセンター
私たちのセンターに移送され
07:35
and is beingであること scannedスキャンした throughを通して one1 of the CTCT scannersスキャナ.
CTスキャナーの一つでスキャンされます
07:37
And then次に the radiologist放射線科医, together一緒に with〜と the pathologist病理学者
病理学者やたまに法医学の研究者を
07:39
and sometimes時々 the forensic法医学 scientist科学者,
伴った放射線科医が
07:41
looks外見 at the dataデータ that'sそれは coming到来 outでる,
出力されるデータを確認し
07:43
and they彼ら have a jointジョイント sessionセッション.
合同で会議を開きます
07:45
And then次に they彼ら decide決めます what to do in the realリアル physical物理的 autopsy剖検 after thatそれ.
そして本当の解剖をどのように行うか決めるのです
07:47
Now looking at a few少数 cases症例,
いくつかの事例のうち
07:52
here'sここにいる one1 of the first最初 cases症例 thatそれ we我々 had.
私たちが担当した初期の事例を紹介します
07:54
Youあなたが can really本当に see見る the details詳細 of the dataデータ setセット.
このようにデータを本当に詳細に確認できます
07:56
It'sそれは、します。 very非常に high-resolution高解像度,
とても高画質です
07:59
and it'sそれは our我々の algorithmsアルゴリズム thatそれ allow許す us
さらに私たちが考案したアルゴリズムによって
08:01
to zoomズーム in on allすべて the details詳細.
詳細な部分を拡大をすることが可能です
08:03
And again再び, it'sそれは fully完全に interactiveインタラクティブ,
繰り返しますが 完全にインタラクティブで
08:05
soそう you君は can rotate回転する and you君は can look見える at thingsもの in realリアル time時間
このシステムによってリアルタイムで
08:07
on theseこれら systemsシステム hereここに.
画像を回転させて見ることが可能です
08:09
Withoutなし saying言って too muchたくさん about thisこの case場合,
こちらの事例の説明は不要かもしれませんが
08:11
thisこの is a trafficトラフィック accident事故,
これは交通事故です
08:13
a drunk酔った driverドライバ hitヒット a woman女性.
酔っぱらった運転手が女性をひきました
08:15
And it'sそれは very非常に, very非常に easy簡単 to see見る the damages損害 on the bone structure構造.
骨格の損傷を確認することがとても容易です
08:17
And the cause原因 of death is the broken壊れた neckネック.
死因は首の損傷です
08:20
And thisこの women女性 alsoまた、 ended終了しました upアップ under the car,
さらに女性は車に下敷きになってしまったため
08:23
soそう she's彼女は quiteかなり badlyひどく beaten殴られた upアップ
その怪我によって体に
08:25
by thisこの injury損傷.
重度の損傷を負っています
08:27
Here'sここにいる another別の case場合, a knifingナイフ.
別の事例を紹介します 刺殺事件です
08:29
And thisこの is alsoまた、 again再び showing表示 us what we我々 can do.
私たちにできることを この例でも説明します
08:32
It'sそれは、します。 very非常に easy簡単 to look見える at metal金属 artifacts成果物
体内に存在する金属製品を
08:34
thatそれ we我々 can showショー inside内部 of the body.
簡単に確認することができます
08:36
Youあなたが can alsoまた、 see見る some一部 of the artifacts成果物 fromから the teeth --
歯の中の加工物も確認できます
08:39
that'sそれは actually実際に the filling充填 of the teeth --
これは歯の詰め物です
08:42
butだけど becauseなぜなら I've私は setセット the functions機能 to showショー me metal金属
金属のみを表示し その他は透明にする機能を
08:44
and make作る everythingすべて elseelse transparentトランスペアレント.
設定しています
08:47
Here'sここにいる another別の violent暴力的な case場合. Thisこれ really本当に didn'tしなかった kill殺します the person.
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
08:49
The person was killed殺された by stabsスタブ in the heartハート,
この方は心臓に複数回刺され 死亡しました
08:52
butだけど they彼ら justちょうど deposited寄託 the knifeナイフ
しかし犯人はさらにナイフを
08:54
by puttingパッティング itそれ throughを通して one1 of the eyeballs眼球.
片方の眼球に刺したままにしたのです
08:56
Here'sここにいる another別の case場合.
別の事例を紹介します
08:58
It'sそれは、します。 very非常に interesting面白い for us
ナイフによる刺殺の事例などを検証できることは
09:00
to be ableできる to look見える at thingsもの like knifeナイフ stabbings刺す.
私たちにとって大変興味深いものです
09:02
Hereここは you君は can see見る thatそれ knifeナイフ went行った throughを通して the heartハート.
ここではナイフが心臓に突き刺さっているのが確認できます
09:04
It'sそれは、します。 very非常に easy簡単 to see見る howどうやって air空気 has been leaking漏れ
空気が一方からもう一方へと
09:07
fromから one1 part to another別の part,
漏れだしている様子が簡単に確認できます
09:09
whichどの is difficult難しい to do in a normal正常, standard標準, physical物理的 autopsy剖検.
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
09:11
Soだから itそれ really本当に, really本当に helps助けて
このように
09:14
the criminal犯罪者 investigation調査
死因を判断する上で
09:16
to establish確立します the cause原因 of death,
犯罪捜査に大変有効です
09:18
and in some一部 cases症例 alsoまた、 directing演出 the investigation調査 in the right direction方向
また 捜査を正しい方向へ導き 真の殺人犯を
09:20
to find見つける outでる who the killerキラー really本当に was.
突き止める場合もあります
09:23
Here'sここにいる another別の case場合 thatそれ I think思う is interesting面白い.
これは 私が興味深いと感じた事例です
09:25
Hereここは you君は can see見る a bullet銃弾
弾丸がこの方の脊椎の横に
09:27
thatそれ has lodgedロッテ justちょうど next to the spine脊椎 on thisこの person.
留まっているのが見えます
09:29
And what we've私たちは done完了 is thatそれ we've私たちは turned回した the bullet銃弾 into a light sourceソース,
この弾丸を光源に変換することで
09:32
soそう thatそれ bullet銃弾 is actually実際に shiningシャイニング,
弾丸がこれらの破片を光らせて
09:35
and itそれ makes作る itそれ really本当に easy簡単 to find見つける theseこれら fragments断片.
見つけやすくしています
09:37
During a physical物理的 autopsy剖検,
通常の解剖を行う際にこれらの破片を
09:40
ifif you君は actually実際に have to dig掘る throughを通して the body to find見つける theseこれら fragments断片,
体内から見つけだそうとする場合は
09:42
that'sそれは actually実際に quiteかなり hardハード to do.
実際には大変困難です
09:44
One1 つ of the thingsもの thatそれ I'm私は really本当に, really本当に happyハッピー
今日 皆さんにお見せ出来ることを
09:48
to be ableできる to showショー you君は hereここに today今日
嬉しく思っているものの一つが
09:50
is our我々の virtualバーチャル autopsy剖検 table.
このバーチャル解剖テーブルです
09:53
It'sそれは、します。 a touchタッチ deviceデバイス thatそれ we我々 have developed発展した
これは標準のGPUと今までのアルゴリズムを
09:55
basedベース on theseこれら algorithmsアルゴリズム, usingを使用して standard標準 graphicsグラフィックス GPUsGPU.
元に私たちが開発したタッチデバイスです
09:57
Itそれ actually実際に looks外見 like thisこの,
実際には
10:00
justちょうど to give you君は a feeling感じ for what itそれ looks外見 like.
このような形となっています
10:02
Itそれ really本当に justちょうど works作品 like a huge巨大 iPhoneiPhone.
巨大なiPhoneのように動作します
10:05
Soだから we've私たちは implemented実装された
テーブル上で
10:08
allすべて the gesturesジェスチャー you君は can do on the table,
行える全てのジェスチャーを実装しています
10:10
and you君は can think思う of itそれ as an enormous巨大な touchタッチ interfaceインタフェース.
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
10:13
Soだから ifif you君は were thinking考え of buying買う an iPadiPad,
iPadを買おうと考えている方は
10:17
forget忘れる about itそれ. Thisこれ is what you君は want instead代わりに.
忘れてください これこそ皆さんが欲していたものです
10:19
Steveスティーブ, I hope希望 you'reあなたは listening聞いている to thisこの, allすべて right.
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
10:22
Soだから it'sそれは a very非常に niceいい little少し deviceデバイス.
という訳で これはとても良いデバイスです
10:26
Soだから ifif you君は have the opportunity機会, pleaseお願いします try itそれ outでる.
もし機会があれば 是非使ってみてください
10:28
It'sそれは、します。 really本当に a hands-onハンズオン experience経験.
実体験して頂くことをお勧めします
10:30
Soだから itそれ gained得られた some一部 tractionトラクション, and we're私たちは trying試す to rollロール thisこの outでる
注目も集めたことなので 私たちはこれの教育目的の
10:33
and trying試す to useつかいます itそれ for educational教育的 purposes目的,
利用を想定して製品化を目指しており
10:36
butだけど alsoまた、, perhapsおそらく in the future未来,
将来的には
10:38
in a moreもっと clinical臨床的 situation状況.
医療現場での利用も考えています
10:40
There'sあります。 a YouTubeYouTube videoビデオ thatそれ you君は can downloadダウンロード and look見える at thisこの,
バーチャル解剖について紹介したい場合は
10:43
ifif you君は want to convey伝える the information情報 to otherその他 people
YouTubeに閲覧できる動画があるので
10:45
about virtualバーチャル autopsies剖検.
是非ご利用ください
10:47
Okayオーケー, now thatそれ we're私たちは talking話す about touchタッチ,
「触れる」ことについてご紹介したので
10:50
let me move動く on to really本当に "touching触れる" dataデータ.
次は本当にデータに触れることについてお話します
10:52
And thisこの is a bitビット of science科学 fictionフィクション now,
若干SFが入ってきますが
10:54
soそう we're私たちは moving動く into really本当に the future未来.
未来のことについてお話します
10:56
Thisこれ is notない really本当に what the medical医療 doctors医師 are usingを使用して right now,
今は 医師がこれを利用している訳ではありませんが
10:59
butだけど I hope希望 they彼ら will in the future未来.
将来は 使っていることに期待しています
11:02
Soだから what you'reあなたは seeing見る on the left is a touchタッチ deviceデバイス.
左側に見えるのはタッチデバイスです
11:04
It'sそれは、します。 a little少し mechanical機械的 penペン
小さな機械式のペンで
11:07
thatそれ has very非常に, very非常に fast速い stepステップ motorsモーター inside内部 of the penペン.
高速のステッピング・モーターが内蔵されており
11:09
And soそう I can generate生成する a force feedbackフィードバック.
フィードバックを生むことができます
11:12
Soだから whenいつ I virtually事実上 touchタッチ dataデータ,
よって データに仮想的に触れると
11:14
itそれ will generate生成する forces in the penペン, soそう I get a feedbackフィードバック.
ペンに接触力が生まれ 感覚を得ることができるのです
11:16
Soだから in thisこの particular特に situation状況,
このように生きている方の
11:19
it'sそれは a scanスキャン of a living生活 person.
スキャン画像に対して
11:21
I have thisこの penペン, and I look見える at the dataデータ,
ペンを持って データを確認しながら
11:23
and I move動く the penペン towards方向 the head,
頭部に向けてペンを動かすと
11:26
and allすべて of a sudden突然 I feel感じる resistance抵抗.
突如 抵抗力を感じることができます
11:28
Soだから I can feel感じる the skin.
このように皮膚を感じることができます
11:30
Ifもし I push押す a little少し bitビット harderもっと強く, I'll go throughを通して the skin,
もう少し強く押すと 皮膚を通り抜け
11:32
and I can feel感じる the bone structure構造 inside内部.
中の骨格を感じることができます
11:34
Ifもし I push押す even harderもっと強く, I'll go throughを通して the bone structure構造,
さらに強く押せば 骨格を通り抜け
11:37
especially特に close閉じる to the ear whereどこで the bone is very非常に soft柔らかい.
耳のすぐ近くの柔らかい骨を通り
11:39
And then次に I can feel感じる the brain inside内部, and thisこの will be the slushy薄汚い like thisこの.
ぬるぬるしたような感じで 脳の部分を感じることができます
11:42
Soだから thisこの is really本当に niceいい.
非常に有効な機能です
11:45
And to take thatそれ even furtherさらに, thisこの is a heartハート.
さらに例を紹介します これが心臓です
11:47
And thisこの is alsoまた、 due支払う to theseこれら fantastic素晴らしい new新しい scannersスキャナ,
新型のスキャナーのおかげで
11:50
thatそれ justちょうど in 0.3 seconds,
たった0.3秒で
11:53
I can scanスキャン the whole全体 heartハート,
心臓全体をスキャンすることができます
11:55
and I can do thatそれ with〜と time時間 resolution解決.
さらに時間分解が行えるため
11:57
Soだから justちょうど looking at thisこの heartハート,
心臓を見ながら
11:59
I can play遊びます backバック a videoビデオ hereここに.
動画を再生することが可能です
12:01
And thisこの is Karljohanカールホハン, one1 of myじぶんの graduate卒業 students学生の
彼はこのプロジェクトに取り組んでいる
12:03
who'sだれの been workingワーキング on thisこの projectプロジェクト.
大学院生の一人でカーデュアンと言います
12:05
And he's彼は sitting座っている thereそこ in frontフロント of the Haptic触覚 deviceデバイス, the force feedbackフィードバック systemシステム,
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
12:07
and he's彼は moving動く his penペン towards方向 the heartハート,
心臓に向けてペンを動かすと
12:10
and the heartハート is now beating打つ in frontフロント of him,
心臓が目の前で拍動しはじめます
12:13
soそう he can see見る howどうやって the heartハート is beating打つ.
どのように心臓が拍動するのか確認できるのです
12:15
He's彼は taken撮影 the penペン, and he's彼は moving動く itそれ towards方向 the heartハート,
ペンをとって 心臓に向けて動かし
12:17
and he's彼は puttingパッティング itそれ on the heartハート,
心臓の上にペンを置くと
12:19
and then次に he feels感じる the heartbeats鼓動 fromから the realリアル living生活 patient患者.
生きた患者の心臓の鼓動を感じることができるため
12:21
Thenそうしたら he can examine調べる howどうやって the heartハート is moving動く.
心臓の動作を確認することができます
12:24
He can go inside内部, push押す inside内部 of the heartハート,
心臓の中に移動し 内部を押して
12:26
and really本当に feel感じる howどうやって the valvesバルブ are moving動く.
心臓弁の動作を感じることができます
12:28
And thisこの, I think思う, is really本当に the future未来 for heartハート surgeons外科医.
これこそが 心臓外科医の将来の姿であると考えます
12:31
I mean平均 it'sそれは probably多分 the wet湿った dream for a heartハート surgeon外科医
心臓外科医にとって
12:34
to be ableできる to go inside内部 of the patient's患者の heartハート
患者の心臓の中を
12:37
before you君は actually実際に do surgery手術,
高解像度のデータを元に手術前に
12:40
and do thatそれ with〜と high-quality高品質 resolution解決 dataデータ.
確認するなんて夢のような話でしょう
12:42
Soだから thisこの is really本当に neatきちんとした.
非常に素晴らしい構想です
12:44
Now we're私たちは going even furtherさらに into science科学 fictionフィクション.
さらにSFに近いものをご紹介します
12:47
And we我々 heard聞いた a little少し bitビット about functional機能的 MRIMRI.
機能MRIについてご存知でしょうか
12:50
Now thisこの is really本当に an interesting面白い projectプロジェクト.
これはとても興味深いプロジェクトです
12:53
MRIMRI is usingを使用して magnetic磁気 fieldsフィールド
MRIは磁場と周波数を利用し
12:56
and radio無線 frequencies周波数
脳や体の
12:58
to scanスキャン the brain, orまたは anyどれか part of the body.
あらゆる部分をスキャンすることができます
13:00
Soだから what we're私たちは really本当に getting取得 outでる of thisこの
これによって
13:03
is information情報 of the structure構造 of the brain,
脳の構造についての情報が得られます
13:05
butだけど we我々 can alsoまた、 measure測定 the difference
しかし 更にこれを使って
13:07
in magnetic磁気 propertiesプロパティ of blood血液 that'sそれは oxygenated酸化された
酸素を含む血液と
13:09
and blood血液 that'sそれは depleted枯渇した of oxygen酸素.
そうでない血液の磁性の差を測定することが可能です
13:12
Thatそれ means手段 thatそれ it'sそれは possible可能
これはつまり
13:15
to map地図 outでる the activityアクティビティ of the brain.
脳の活動を映し出すことが可能なのです
13:17
Soだから thisこの is something何か thatそれ we've私たちは been workingワーキング on.
私たちはこれにも取り組んでいます
13:19
And you君は justちょうど saw Mottsモッツ the research研究 engineerエンジニア, thereそこ,
ちょうど研究技術者であるモッツが
13:21
going into the MRIMRI systemシステム,
MRIにゴーグルを着用して
13:24
and he was wearing着る gogglesゴーグル.
中に入る所をご覧頂いています
13:26
Soだから he could actually実際に see見る thingsもの in the gogglesゴーグル.
これはゴーグルを通して
13:28
Soだから I could presentプレゼント thingsもの to him whilewhile he's彼は in the scannerスキャナ.
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
13:30
And thisこの is a little少し bitビット freaky不気味な,
これは中々ビックリするかもしれません
13:33
becauseなぜなら what Mottsモッツ is seeing見る is actually実際に thisこの.
モッツが実際に見ている映像はこれです
13:35
He's彼は seeing見る his own自分の brain.
彼は自分の脳を見ているのです
13:37
Soだから Mottsモッツ is doing something何か hereここに,
モッツはここで何かしていますね
13:40
and probably多分 he is going like thisこの with〜と his right handハンド,
恐らく右手でこういう風にしています
13:42
becauseなぜなら the left side is activated活性化した
なぜなら左側は運動皮質によって
13:44
on the motorモーター cortex皮質.
活性化されるからです
13:46
And then次に he can see見る thatそれ at the same同じ time時間.
彼も同じくその様子を確認できます
13:48
Theseこれら visualizations視覚化 are brandブランド new新しい.
このような可視化は新しい取り組みであり
13:50
And thisこの is something何か thatそれ we've私たちは been researching研究している for a little少し whilewhile.
私たちが少し前から研究している分野です
13:52
Thisこれ is another別の sequenceシーケンス of Motts'Motts ' brain.
これはモッツの脳の別の部分です
13:55
And hereここに we我々 asked尋ねた Mottsモッツ to calculate計算する backwards後方に fromから 100.
彼には 100から逆に計算するように頼みました
13:58
Soだから he's彼は going "100, 97, 94."
「100 97 94...」とった具合に
14:01
And then次に he's彼は going backwards後方に.
計算しています
14:03
And you君は can see見る howどうやって the little少し math数学 processorプロセッサー is workingワーキング upアップ hereここに in his brain
彼の脳の小さな計算に関わる領域が活性化し
14:05
and is lighting点灯 upアップ the whole全体 brain.
脳の全体を光らせているのがわかります
14:08
Well thisこの is fantastic素晴らしい. We私たち can do thisこの in realリアル time時間.
素晴らしい結果です リアルタイムで計測できます
14:10
We私たち can investigate調査する thingsもの. We私たち can telltell him to do thingsもの.
彼に依頼して調査を行うことが可能です
14:12
Youあなたが can alsoまた、 see見る thatそれ his visualビジュアル cortex皮質
更に彼の視覚野が
14:14
is activated活性化した in the backバック of the head,
頭頂部の後ろ側で活性化しています
14:16
becauseなぜなら that'sそれは whereどこで he's彼は seeing見る, he's彼は seeing見る his own自分の brain.
なぜなら自分自身の脳を見ているからです
14:18
And he's彼は alsoまた、 hearing聴覚 our我々の instructions指示
また彼は 私たちが彼に何かをさせるための
14:20
whenいつ we我々 telltell him to do thingsもの.
命令を聞いています
14:22
The signal信号 is really本当に deep深い inside内部 of the brain as well,
この信号は脳の奥深くで発せられていますが
14:24
and it'sそれは shiningシャイニング throughを通して,
中で光っているのが確認できます
14:26
becauseなぜなら allすべて of the dataデータ is inside内部 thisこの volumeボリューム.
全てのデータがここに含まれているからです
14:28
And in justちょうど a second二番 hereここに you君は will see見る --
ここでは以下のような光景をご覧頂けます
14:30
okayはい, hereここに. Mottsモッツ, now move動く yourきみの left foot.
モッツ 左足を動かしてください
14:32
Soだから he's彼は going like thisこの.
彼はその通りにします
14:34
For 20 seconds he's彼は going like thatそれ,
20秒間そのままの状態でいます
14:36
and allすべて of a sudden突然 itそれ lightsライト upアップ upアップ hereここに.
するとここが急に光ります
14:38
Soだから we've私たちは got motorモーター cortex皮質 activation活性化 upアップ thereそこ.
運動皮質が活性化されたことが確認できます
14:40
Soだから thisこの is really本当に, really本当に niceいい,
非常に面白い結果です
14:42
and I think思う thisこの is a greatすばらしいです toolツール.
これはとても素晴らしいツールだと思います
14:44
And connecting接続する alsoまた、 with〜と the previous talkトーク hereここに,
そして今までお話しした内容をまとめると
14:46
thisこの is something何か thatそれ we我々 could useつかいます as a toolツール
ニューロンや脳がどのように
14:48
to really本当に understandわかる
機能しているのかを理解する上で
14:50
howどうやって the neuronsニューロン are workingワーキング, howどうやって the brain is workingワーキング,
とても使えるツールであると考えます
14:52
and we我々 can do thisこの with〜と very非常に, very非常に high高い visualビジュアル quality品質
何より非常に高画質かつ高分解能な上
14:54
and very非常に fast速い resolution解決.
高速に処理できます
14:57
Now we're私たちは alsoまた、 having持つ a bitビット of fun楽しい at the centerセンター.
さらにセンター内で少々面白いことも行っています
15:00
Soだから thisこの is a CATネコ scanスキャン -- Computerコンピューター Aided援助された Tomography断層撮影.
これはCAT(コンピューター断層撮影)スキャンです
15:02
Soだから thisこの is a lionライオン fromから the local地元 zoo動物園
これはノーショーピングのはずれにある
15:06
outside外側 of NorrkopingNorrkoping in KolmardenKolmarden, Elsaエルサ.
コルマルデン動物園からのエルサというライオンです
15:08
Soだから she彼女 came来た to the centerセンター,
彼女はセンターに来て
15:11
and they彼ら sedated鎮静 her彼女
鎮静状態にされ
15:13
and then次に put her彼女 straightまっすぐ into the scannerスキャナ.
そのままスキャナー内に運び込みました
15:15
And then次に, of courseコース, I get the whole全体 dataデータ setセット fromから the lionライオン.
その後 ライオンの全データを取得しました
15:17
And I can do very非常に niceいい imagesイメージ like thisこの.
このようなライオンの画像に対して
15:20
I can peelはがす off the layer of the lionライオン.
レイヤーを剥ぎ取っていき
15:22
I can look見える inside内部 of itそれ.
内部を確認していきます
15:24
And we've私たちは been experimenting実験する with〜と thisこの.
このようにして検証を行ってきました
15:26
And I think思う thisこの is a greatすばらしいです application応用
これは未来のテクノロジーにおける
15:28
for the future未来 of thisこの technology技術,
大変優れたアプリだと思います
15:30
becauseなぜなら there'sそこに very非常に little少し known既知の about the animal動物 anatomy解剖学.
なぜなら 動物解剖学については未知の部分も多く
15:32
What's何の known既知の outでる thereそこ for veterinarians獣医師 is kind種類 of basic基本的な information情報.
獣医側で知られているのは基本的な知識に限られています
15:35
We私たち can scanスキャン allすべて sortsソート of thingsもの,
あらゆる動物をはじめ
15:38
allすべて sortsソート of animals動物.
あらゆるものをスキャンできます
15:40
The onlyのみ problem問題 is to fitフィット itそれ into the machine機械.
唯一の問題は機械の中に入れることくらいです
15:42
Soだから here'sここにいる a bearくま.
これは熊です
15:45
Itそれ was kind種類 of hardハード to get itそれ in.
機械に入れるのに苦労しました
15:47
And the bearくま is a cuddlyかわいい, friendlyフレンドリーな animal動物.
熊は非常にかわいらしい 友好的な動物です
15:49
And hereここに itそれ is. Hereここは is the nose of the bearくま.
これは 熊の鼻の部分です
15:52
And you君は mightかもしれない want to cuddle抱きしめる thisこの one1,
抱きしめたくなるでしょう
15:55
until〜まで you君は change変化する the functions機能 and look見える at thisこの.
機能を変更してこれを見るまでは
15:58
Soだから be aware承知して of the bearくま.
熊には注意しましょう
16:01
Soだから with〜と thatそれ,
以上をもって
16:03
I'd like to thank感謝 allすべて the people
これらの画像の生成を手伝って頂いた
16:05
who have helped助けた me to generate生成する theseこれら imagesイメージ.
全ての方々に感謝したいと思います
16:07
It'sそれは、します。 a huge巨大 effort努力 thatそれ goes行く into doing thisこの,
データの収集やアルゴリズムの開発
16:09
gathering集まる the dataデータ and developing現像 the algorithmsアルゴリズム,
全てのソフトウェアを作り上げるまでに
16:11
writing書き込み allすべて the softwareソフトウェア.
非常に多くの労力がかかっています
16:14
Soだから, some一部 very非常に talented才能のある people.
非常に能力のある方々のおかげです
16:16
My私の mottoモットー is always常に, I onlyのみ hire雇う people thatそれ are smarterスマートな thanより I am
私のモットーは 私よりも頭の良い人達を雇うことです
16:19
and most最も of theseこれら are smarterスマートな thanより I am.
多くは私より頭が良い方々ばかりです
16:22
Soだから thank感謝 you君は very非常に muchたくさん.
ありがとうございました
16:24
(Applause拍手)
(拍手)
16:26
Translated by Yuki Okada
Reviewed by Takafusa Kitazume

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About the speaker:

Anders Ynnerman - Scientific visualization expert
Anders Ynnerman studies the fundamental aspects of computer graphics and visualization, in particular large scale and complex data sets with a focus on volume rendering and multi-modal interaction.

Why you should listen

Professor Anders Ynnerman received a Ph.D. in physics from Gothenburg University. During the early 90s he was doing research at Oxford University and Vanderbilt University. In 1996 he started the Swedish National Graduate School in Scientific Computing, which he directed until 1999. From 1997 to 2002 he directed the Swedish National Supercomputer Centre and from 2002 to 2006 he directed the Swedish National Infrastructure for Computing (SNIC).

Since 1999 he is holding a chair in scientific visualization at Linköping University and in 2000 he founded the Norrköping Visualization and Interaction Studio (NVIS). NVIS currently constitutes one of the main focal points for research and education in computer graphics and visualization in the Nordic region. Ynnerman is currently heading the build-up of a large scale center for Visualization in Norrköping.

More profile about the speaker
Anders Ynnerman | Speaker | TED.com