Faculty of Medicine放射線医学教室

教室専任教員

付属病院・三鷹キャンパス

付属杉並病院

教室概要

現代医療において、多種多様な疾患や病態を迅速かつ確実に診断し治療を行っていく上で、放射線医学は極めて重要な役割を担っています。放射線医学教室は画像診断を中心とした診療・教育・研究を行っており、病院では中央検査部門として診療を支えています。画像診断は胸部単純写真や腹部単純写真などのX線撮影のほか、消化管造影検査、CT、MRI、血管造影などの様々なものが含まれます、血管造影などの手法を応用した画像下治療：IVR(インターベンショナル　ラジオロジー)についても、多くの手技に取り組んでいます。また放射性同位元素（アイソトープ）を用いて、主に機能面からの診断を行う核医学領域も重要な分野の一つです。当教室では、いち早く画像のフィルムレス化、中央管理化にも取り組み、また最近では人口知能（AI）を用いた診断支援にも注力しています。頭部から四肢にいたる全身においてのトップレベルの診療、教育、研究を行い、各診療科との協力のもとに地域医療の向上に日夜取り組んでいます。

教育の特色

臨床講義や臨床実習を通じて、画像診断の重要性を伝えるとともに、実際の多くの症例を通じて実践的な臨床能力を涵養する教育を行っています。

社会的活動

以下の学会・研究会を主催し、地域医療機関への情報提供や研究成果の公表を行なっています。

• 東京MRI 研究会
• 多摩神経放射線研究会
• 多摩画像医学カンファレンス
• 吉祥寺画像診断セミナー

研究テーマ

CT・MRI領域

五明美穂、渡邉正中、片瀬七朗、横山健一

超高精細CT装置および最新型スペクトラルCTの臨床応用

高性能3テスラMRI装置の臨床応用

核医学領域

須山淳平、江木竜太

核医学検査を用いた認知症の鑑別診断,予後予測に関する研究

次世代型PET-CTの臨床応用

人工知能(AI)技術領域

片瀬七朗、五明美穂、林真弘、竹下祐平、横山健一

CT・MRI装置におけるAI技術を用いた画質向上技術の評価

AI技術を用いた画像診断支援システムの臨床有用

小野澤志郎、竹下祐平

PET-CT装置におけるAI技術を用いた画質向上技術の評価

AI技術を用いた画像診断支援システムの臨床応用

脳神経・脊髄領域

片瀬七朗、五明美穂

ASLの頭部疾患への応用, MR拡散トラクトグラフィーの臨床応用

頭蓋内血管壁イメージング

short TE MRS、perfusion imagingを用いた脳腫瘍の質的診断

面検出器型CTを用いた動態撮像と臨床応用

超高細CT、MRIを用いた頭蓋内穿通枝血管の描出能向上と臨床応用

頭頚部領域

竹下祐平

超高精細CTを用いた側頭骨微細構造物の描出能鉤状と臨床応用

超高精細MRIを用いた頭頚部領域の腫瘍描出の検討

造影FLAIR像を用いた内耳疾患描出の検討

呼吸器領域

横山健一

多列検出器型CTの呼吸器疾患への応用

心大血管領域

横山健一、江木竜太

MRIを用いた循環器疾患診断、

冠動脈MRA・CTA

慢性血栓塞栓性肺高血圧症におけるCTを用いた肺血流評価

消化管領域

仲村明恒

消化管造影による早期胃癌の画像診断

肝胆膵領域

宮内亮輔、渡邉正中、小野澤志郎

EOBを用いた肝腫瘤性病変の画像診断

腎泌尿器領域

渡邉正中

AIを用いたMRI画像による膀胱癌の浸潤評価

骨軟部領域

須山淳平、片瀬七朗、志賀久恵、林　真弘

脊椎MRIにおける自動断面設定支援の研究

画像下治療(interventional radiology: IVR)

小野澤志郎、宮内亮輔、黒木一典

Dynamic Density Optimization (DDO)を用いたモーションアーチファクト低減の検討

小野澤志郎、宮内亮輔、黒木一典

医療ネットワークによる画像下治療・遠隔指導システム開発

小野澤志郎、宮内亮輔

本邦における子宮動脈塞栓術の実態調査

画像ガイド下穿刺手技におけるhydro-dissectionに用いる至適素材の検討

近年の主な業績

1. 横山健一：心臓・大血管画像診断の勘ドコロNEO, 東京, メジカルビュー社, 2021.
2. Miyauchi R, Yamada T, Kumano R, Aida Y, Takagi M. Recurrent hyperparathyroidism due to parathyroid and pulmonary tumors showing features of parathyroid adenoma. Radiology Case Reports 15(8): 1289-1294, 2020.
3. Adachi T, Machida H, Nishikawa M, Arai T, Kariyasu T, Koyanagi M, Yokoyama K：Improved delineation of CT virtual bronchoscopy by ultrahigh-resolution CT　comparison among different reconstruction parameters. Jpn J Radiol 38:884-889, 2020.
4. 横山健一　心血管領域の標準的撮像法:　MRI画像診断ガイドライン2021年版　日本医学放射線学会編　東京　金原出版株式会社 169-174 2021
5. Gomyo M, Tsuchiya K, Goto S, et al : Usefulness of black-blood magnetic resonance angiography generated from vessel wall imaging after the stent-assisted treatment of intracranial arterial diseases. Neuroradiol J. 6. 2021 Jun. DOI: 10.1177/19714009211021775.
6. Watanabe M, Taguchi S, Machida H, et al: Clinical validity of non-contrast-enhanced VI-RADS: prospective study using 3-T MRI with high-gradient magnetic field. European Radiology 2022
   https://doi.org/10.1007/s00330-022-08813-4
7. Gomyo M, Tsuchiya K¹, Yokoyama K (¹JR Tokyo General Hospital): Vessel Wall Imaging of Intracranial Arteries: Fundamentals and Clinical Application. Magn Reson Med Sci 2022. DOI: 10.2463/mrms.rev.2021-0140
8. Katase S¹, Ichinose A² , Hayashi M¹ , Watanabe M¹ , Chin K¹ , Takeshita Y¹ , Shiga H¹ , Tateishi H¹ , Onozawa S¹ , Shirakawa Y³ , Yamashita K³ , Shudo J³ , Nakamura K² , Nakanishi A³ , Kuroki K¹ , Yokoyama K¹ (¹, Faculty of Medicine, kyorin University, ²Imaging Technology Center, ICT Strategy Division, Fujiflm Corporation,³ Kyorin University Hospital): Development and performance evaluation of a deep learning lung nodule detection system. BMC Medical Imaging 2022．DOI：10.1186/s12880-022-00938-8．
9. Gomyo M, Tsuchiya K, Yokoyama K. Vessel Wall Imaging of Intracranial Arteries: Fundamentals and Clinical Applications. Magn Reson Med Sci. 2023 Oct 1;22(4):447-458. doi: 10.2463/mrms.rev.2021-0140. Epub 2022 Nov 3. PMID: 36328569; PMCID: PMC10552670.
10. Takeshita Y, Onozawa S, Katase S, Shirakawa Y, Yamashita K, Shudo J, Nakanishi A, Akahori S, Yokoyama K. Evaluation of an artificial intelligence U-net algorithm for pulmonary nodule tracking on chest computed tomography images. J Int Med Res. 2024 Feb;52(2):3000605241230033. doi: 10.1177/03000605241230033. PMID: 38321885; PMCID: PMC10851735.