3Dプリンターの医療分野への応用

　3Dプリンターの医療分野での応用は古くから研究されてきました。それが今またブームになっているのは，3Dプリンター自身の進化や画像処理技術の進化，CPUの64ビット化などコンピューターの進化などが大きいと言えます。
　3Dプリンターの応用は，診断支援をはじめ，治療支援，医療機器開発などに広がっています。3Dプリンターの利点は，特別な装置を必要としない即物性。自然・瞬時な回転移動操作ができる即時性。どこでも持っていける可搬性。そして，「物」として情報にアクセスできることにあります。実人体をイメージングした投影像を再構成し，断面像を作り，それを画像処理し仮想化された人体を作ります。これを3Dプリントし，臓器モデルにします。最近では骨のインプラントを3Dプリンターで作り，それを人体に戻すと自分の骨に置き換わるという研究もされています。実際の手術では，臓器モデルを外科医が持ち，どこを切るかということを示し，他の医師やスタッフと話し合いながら手術を進めていきます。臓器モデルの場合なら長さを測ることもできます。
　3Dプリンターを購入すればすぐに臓器モデルができると思われていますが，これは大きな誤解です。一番の問題はデータの生成です。また，コストと造形時間，後処理などの問題もあり，これらのハードルをクリアする必要があります。
　3Dプリンターによる臓器モデルの造形方法には，3Dプリンターから直接モデル造形をする直接造形と，型を作って樹脂を流し込む間接造形があります。直接造形には，臓器形状をそのままの形で造形する形状露出法。（半）透明モデルの内部に血管系などを造形する内部構造造形法。マテリアル材が充填された直方体の中にサポート材を用いて臓器形状を再現する形状モールド法。解剖学的名称等を表示するメタアノテーション造形法があります。
　医療分野での画像処理の世界では，マイクロメータースケールを対象とした画像認識の研究が進められており，マイクロ解剖学という形での新しい分野として期待されています。機械学習では人間では理解できない膨大な特徴量をもとに画像認識を行っています。それなりに認識はできていますが，人の思考の認識理解とは異なります。機械学習と医師のギャップをいかに埋めるかは，今後の大きな課題です。