科研費申請書（研究計画調書）を書く際に、学術的問いと研究目的が同じような内容になってしまって、どう書き分けたらわからないという声をよく耳にします。

別に決まりは何もないので、好きに書き分ければよいのですが、学術的な問いはあくまで学術的に書き、研究的は具体的にやることを書くというのが一つの考え方だと思います。

問い：現象に関すること

目的：その現象を捉える測定手段まで含めた内容

あるいは、問いを「仮説」と考えて、その仮説から予言される内容の検証を研究目的として書くのも一つの方法だと思います。

Terminology　術語

https://funatoya.com/funatoka/anatomy/nomina/splanchnologia/urogenitale.htm

尿生殖隆起 Urogenital ridgeの構造

尿生殖隆起 Urogenital ridgeとは何か？というと、もともとは、中間中胚葉です。中間中胚葉 intermediate mesoderm が、発生時期が進んで隆起したものが生殖隆起 Urogenital ridgeです。さらに発生が進むと、nephrogenic cordとgonadal ridgeとに分化します。

1. https://abdominalkey.com/embryology-anatomy-and-histology-of-the-kidney/
2. https://www.uomosul.edu.iq/public/files/datafolder_117/oldUo_20190821_033023_68_268.pdf　この講義資料には、urogenital ridgeやgonadal ridgeなどが明確に示されています。

Urogenital ridge, nephrogenic cord, gonadal ridgeの関係

自分は最初に発生学の教科書を通読したときには、中間中胚葉が尿生殖隆起に分化するという記述を読み落としたみたいで、尿生殖隆起や生殖隆起が唐突に現れたように感じていました。よくよく読むとラーセンの発生学の教科書に、記載がありました。

In addition to the nephric structures, the intermediate mesoderm on both sides of the dorsal body wall gives rise to a gonadal ridge.

Larsen’s Human Embryology

ラーセンではgonadal ridgeという言葉が使われていますが、カールソンの教科書にはgonadal ridgeという言葉は登場せず、代わりにgenital ridgeという言葉が使われていました。こういう言葉のブレも初学者を惑わせます。

ラーセンやカールソンで明確に書かれていないようなことが、ハッキリと書いてあって分かりやすいと思ったのがSinghの教科書です。この図ではmesonephric ridgeのmedial側にgenital ridgeが形成することがわかります。

図引用元：Singh, Vishram. Textbook of Clinical Embryology, 3rd Edition

 

 

The nephrogenic cord and the urogenital ridge are closely related embryological structures, but they are not exactly the same. Here’s a clear distinction:

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🔹 Urogenital Ridge

• A longitudinal elevation of intermediate mesoderm on each side of the dorsal aorta.
• Forms during early embryonic development.
• It gives rise to two major components:
  1. Nephrogenic cord (or nephrogenic ridge) – related to the urinary system.
  2. Gonadal ridge – related to the genital (reproductive) system.

---

🔹 Nephrogenic Cord (Nephrogenic Ridge)

• A part of the urogenital ridge, specifically the lateral portion.
• Gives rise to the three successive kidney structures:
  1. Pronephros
  2. Mesonephros
  3. Metanephros (becomes the permanent kidney)

---

✅ In summary:

• Nephrogenic cord = urinary portion of the urogenital ridge
• Urogenital ridge = nephrogenic cord (urinary) + gonadal ridge (reproductive)

So, they are related but not synonymous.

(ChatGPT 4o)

 

The gonadal ridge is a component of the urogenital ridge, specifically its medial portion. Here’s a detailed breakdown of their relationship:

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🔷 Urogenital Ridge

• A paired, longitudinal structure derived from the intermediate mesoderm.
• Runs along the dorsal body wall on either side of the dorsal aorta.
• Appears during the 4th week of development.
• Differentiates into two distinct but related ridges:
  1. Nephrogenic cord (lateral)
  2. Gonadal ridge (medial)

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🔷 Gonadal Ridge

• Forms medially on the urogenital ridge.
• Initially an indifferent structure — not yet male or female.
• Gives rise to the gonads (testes or ovaries), depending on genetic and hormonal influences.
• Involves invasion by primordial germ cells from the yolk sac around the 6th week.

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🔄 Relationship

Feature	Urogenital Ridge	Gonadal Ridge
Origin	Intermediate mesoderm	Medial part of urogenital ridge
Function	Precursor to urinary and reproductive systems	Precursor to gonads (testis or ovary)
Includes	Nephrogenic cord (lateral) + Gonadal ridge (medial)	Just the gonadal portion
Forms	Kidneys, gonads, genital ducts	Only the gonads

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🧠 Key Concept

• The urogenital ridge is a composite structure, and the gonadal ridge is one of its parts.
• Both parts develop in parallel but give rise to different organ systems.

(ChatGPT 4o)

Gonadal ridge（Geniral ridge) 生殖隆起・生殖堤

 

Does the urogenital ridge run down from head to tail?

• The urogenital system arises fromintermediate mesodermwhich forms aurogenital ridgeon either side of the aorta.
• The urogenital ridge develops into three sets of tubular nephric structures (from head to tail): thepronephros, themesonephros, and themetanephros.

https://embryology.oit.duke.edu/urogenital/urogenital.html

Yes, the urogenital ridge runs from head (cranial) to tail (caudal) along the posterior wall of the embryonic abdominal cavity.

To elaborate:

• The urogenital ridge is a longitudinal elevation of intermediate mesoderm.
• It forms on either side of the dorsal aorta.
• It gives rise to two key structures:
  • The nephrogenic cord (lateral part), which develops into the urinary system (kidneys, ureters).
  • The gonadal ridge (medial part), which develops into the reproductive organs (testes or ovaries).

So yes — it is an elongated structure that extends craniocaudally, reflecting the segmental development of the embryo.

(ChatGPT 4o)

1. 泌尿器系の発生の講義動画 Development of the Urogenital System – Urinary System and Kidney Development by John McLachlan, PhD  Urogenital ridgeについての解説 1:39~
2. https://app.lecturio.com/#/article/3809

 

自分：Does the intermediate mesoderm change its name to the urogenital ridge, and further change the name when it turns to three sets of nephric structures (from head to tail): the pronephros, mesonephros, and metanephros?

ChatGPT 4o：

Great question — you’re touching on the dynamic naming and regional specialization of the intermediate mesoderm during development. Here’s a precise explanation:

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🌱 1. Intermediate Mesoderm:

• Initially, a longitudinal column of mesoderm located between the paraxial and lateral plate mesoderm.
• It appears bilaterally along the dorsal body wall.
• This structure is simply called intermediate mesoderm in early stages (around week 3–4 of human development).

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🪴 2. Urogenital Ridge:

• As development progresses, the intermediate mesoderm bulges into the coelomic cavity, forming the urogenital ridge (starting ~week 4).
• The urogenital ridge is a broader term that includes:
  • Nephrogenic cord (lateral part) → forms the urinary system.
  • Gonadal ridge (medial part) → forms the genital system.

Yes, you can think of the urogenital ridge as a regionally specified derivative of the intermediate mesoderm.

---

🌊 3. Pronephros → Mesonephros → Metanephros:

• These are successive nephric structures derived from the nephrogenic cord (i.e., the urinary part of the urogenital ridge), and they appear in a cranial-to-caudal sequence:

Region	Structure	Fate
Cranial	Pronephros	Rudimentary; regresses quickly
Intermediate	Mesonephros	Temporary kidney; forms mesonephric duct (Wolffian duct)
Caudal	Metanephros	Becomes the definitive kidney

So, in essence:

✅ Intermediate mesoderm →
➡️ Urogenital ridge (as it bulges into body cavity) →
➡️ Nephrogenic cord (for urinary structures) →
➡️ Pronephros → Mesonephros → Metanephros (in sequence, cranial to caudal)

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Summary Answer:

Yes, the intermediate mesoderm functionally and regionally transforms — first becoming the urogenital ridge, then differentiating further into specific nephric structures (pronephros, mesonephros, metanephros) along the cranio-caudal axis, as well as the gonadal ridge for the reproductive system.

Let me know if you’d like a diagram to go with this!

その他参考サイト

1. https://embryology.med.unsw.edu.au/embryology/index.php?title=Urinary_Bladder_Development
2. https://embryology.med.unsw.edu.au/embryology/index.php?title=Urinary_Bladder_Development
3. https://v1.pediatricurologybook.com/embryology_urinary_tract.html

発生学

ラーセン発生学

解剖学

生理学 Physiology

ガイトン臨床生理学

Guyton and Hall Textbook of Medical Physiology (Guyton Physiology)  2020/6/30 英語版 John E. Hall PhD (著), Michael E. Hall MD MSc. (著) 第14版

ガイトン生理学 原著第13版  2018/3/15 John E. Hall (著), 石川義弘 (翻訳), 岡村康司 (翻訳), 尾仲達史 (翻訳), 河野憲二 (翻訳)

第9版 邦訳 1999年 医学書院　この版でHall博士が新に執筆者として参加

第1版 1956年

生化学 Biochemistry

マークス臨床生化学

免疫学 Immunology

Janeway免疫学

病理学 Pathology

よくわかる専門基礎講座 病理学 高橋 徹 2006/03/03 ISBN 978-4-307-70206-5 B5判・366頁・図数：215枚　https://www.kanehara-shuppan.co.jp/books/detail.html?isbn=9784307702065 この本は図書館でたまたま見つけたのですが、わかりやすく読みやすい教科書です。オーソドックスなつくりですが、文章、図、写真、レイアウト、全てにおいてバランスの良さを感じます。三百数十ページというコンパクトさが、頑張れば一週間くらいで読み切れそうな分量で、やる気が起きます。自分は初めて読む病理学の教科書がこの本ですが、なんとなく聞いたことがあった医学用語などの定義が実にわかりやすく説明されていて、そういうことだったのか！という感動がページをめくるごとに多数味わえます。他書を読んだことはないですが、この本は初めての病理学の教科書として非常にお勧めです。

核をつかむ！ 病理学特講SEMINAR ＆ ATLAS 著 : 福嶋敬宜/佐野直樹 ISBN : 978-4-524-20335-2 発行年月 : 2025年3月 判型 : B5判 ページ数 : 496 在庫あり 定価6,930円(本体6,300円 ＋ 税) https://www.nankodo.co.jp/g/g9784524203352/

CPC形式でわかる身につく　病理所見の見かた、病態の考えかた 研修医・医学生・若手病理医のための実践講義 金井弥栄，鈴木秀和／監，藏本純子／著 2023年03月29日発行 B5判 220ページ ISBN 978-4-7581-2402-7 4,950円（本体4,500円＋税）https://www.yodosha.co.jp/yodobook/book/9784758124027/

病理と臨床 2025年臨時増刊号（43巻） 病理解剖実践ガイドブック2025 編集：大橋健一（東京科学大学教授） 新井冨生（東京科学大学教授） 柴原純二（杏林大学教授） 長嶋洋治（東京女子医科大学教授） B5変型判・368頁・4色刷 雑誌コード 17694-04 2025年4月3日発行 定価 9,900 円 (本体 9,000円 ＋ 税10%)  https://www.bunkodo.co.jp/magazine/J3BXNX46B9.html

「超音波」あるいは「エコー」と呼ばれる医療診断画像技術があります。正式には、超音波画像法（エコー検査）と呼ぶべきでしょう。素人的には、超音波と聞くと、文字通り人間には聞こえない高い周波数をもつ音のことかと思いますが、医師が超音波と言ったらそれは、超音波画像法のことです。エコーも同様で、素人がエコーと聞くと、「こだま」？と思ってしまいますが、エコー検査のことです。

パルス状の超音波を当てたときに、体内のどこか（組織の境界など）で反射した音（エコー）の強さと、かえって来るまでの時間（時間を音速で割れば距離がわかる）を測り、超音波のビーム方向の一次元の組織の情報が得られます。超音波のプローブ（超音波の送信、受信の両方を担う）を一定方向に動かすことで、1次元情報が2次元情報、すなわち平面画像（体の内部に向かう垂直の断層面）が得られます。

心エコー（しんえこー）

Bedside Ultrasound Basic Cardiac US POCUS Geek チャンネル登録者数 5.75万人

01. TTE Sequence BASIC Critical Care Ultrasound チャンネル登録者数 3990人

Routine Echocardiogram Protocol With Standard 2D Echo Images and Color Doppler Everyday Echo: Real-World Cardiac Ultrasound チャンネル登録者数 4050人

肝臓のエコー

1. https://www.kaggle.com/datasets/aryashah2k/2d-ultrasound-sequences-of-the-liver

骨盤のエコー

How To: Female Pelvis Ultrasound Exam 3D Video Sonosite チャンネル登録者数 13.4万人

骨盤底のエコー

1. What exactly is the Pelvic Floor?　https://www.foundationspelvichealth.com/pelvic-floor-journal/what-exactly-is-the-pelvic-floor

4D Transperineal Ultrasound of the Female Pelvic Floor Johns Hopkins Medicine チャンネル登録者数 46.8万人

 

発達中の胎児のエコー画像（立体画像）

BASICS OF 3D & 4D ULTRASOUND ACQUISITION. FDUC Benin TV チャンネル登録者数 1230人

 

胎児の性別診断

超音波検査による胎児の性別判定 | 超音波検査による胎児の性別判定（男の子／女の子） Dr. Sam’s Imaging Library チャンネル登録者数 13.1万人

自分：サポートベクターマシーンで「分類」するのと、「回帰」するのは、何が違うの？何が同じ？

ChatGPT 4o：

サポートベクターマシン（Support Vector Machine, SVM）で「分類（classification）」と「回帰（regression）」を行う場合、その考え方のコアは共通していますが、目的と損失関数、マージンの定義などが異なります。

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✅ 共通点（SVMの基本思想）

項目	内容
カーネルトリックが使える	線形でない問題にも対応可（RBFカーネル、ポリカーネルなど）
マージンの最大化	どちらも「予測の余裕（マージン）」を最大化しようとする点で共通
最適化問題を解く	目的関数を最小化するための凸最適化問題として定式化
正則化項（C）で過学習を防ぐ	複雑さと誤差のトレードオフを制御
サポートベクターが学習の核	重要な訓練データ点だけがモデルの決定に寄与する

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❌ 相違点

観点	分類（SVC）	回帰（SVR）
目的	クラスラベルを予測（例：0 or 1）	実数値を予測（例：価格、温度）
出力	離散ラベル（分類境界のどちら側にあるか）	連続値（近似関数）
マージンの定義	正と負のクラスの間に最大マージンの境界を作る	許容誤差ε内に収まるようなεチューブを構築
損失関数	ヒンジ損失（margin-based）	ε-insensitive 損失（誤差がεより大きいとペナルティ）
学習目標	クラスを明確に分離	できるだけ滑らかで誤差の小さい回帰曲線を作る

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🔍 直感的なたとえ

• 分類SVMは、「赤と青の点をできるだけ離して、真ん中に境界線を引く」作業。
• 回帰SVMは、「点群に滑らかな線を当てはめるけど、多少の誤差（ε）は許す」というイメージ。

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💡どちらを使うべきか？

タスク例	モデル
メールがスパムか否か	分類（SVC）
気温を予測したい	回帰（SVR）
がんの有無を予測	分類
売上高を予測	回帰

 

 

分類と回帰の類似について

「確率を知りたいのか、クラスを決めたいのか」によって、分類と回帰の境界はあいまいになることがあります。

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✅ イベントが起こる「確率」を知りたい：回帰的アプローチ

たとえば：

• 病気にかかる確率 → P(y=1 | x)
• 顧客が購入する確率 → P(purchase=1 | features)

このような場合、出力が0〜1の連続値で、これは「確率」のように解釈されます。

SVMではこれに直接対応するのはやや苦手（理由は後述）ですが、ロジスティック回帰などはこのタスクに適しています。

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✅ 確率にしきい値（カットオフ）を設けて、「分類」する：分類的アプローチ

確率が0.5を超えたら陽性（positive）、それ以下なら陰性（negative）とする、という方法：

if P(y=1 | x) ≥ 0.5 → 1（陽性）

else → 0（陰性）

これは、実質的には分類タスクですが、内部で回帰モデル（確率予測モデル）を使っている点で回帰的な分類とも言えます。

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❗SVMの場合はどうか？

SVMはもともと「境界を引くこと（マージン最大化）」が目的なので、確率を出力しません（出力は +1 または -1）。

ただし、SVMでも「確率推定付きSVM（Platt Scalingなど）」を使えば、0〜1の確率を後処理で得ることができます：

from sklearn.svm import SVC

model = SVC(probability=True)

model.fit(X_train, y_train)

probs = model.predict_proba(X_test)

このようにすれば、「SVMで回帰的に確率を求め → カットオフで分類」という操作も可能です。

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💡まとめ

欲しいもの	適したモデル	コメント
クラス（0 or 1）	分類（SVM, ロジスティック回帰など）	出力は離散的
確率（0.0〜1.0）	回帰的分類（ロジスティック回帰、Platt SVM）	出力は連続、閾値で分類も可能
実数値（売上、価格など）	回帰（SVRなど）	数量予測

 

SVCによる分類と回帰の実例

• 上の図（SVC – Classification）：

  • 赤と青の点は2クラスのデータ。

  • 黒い線がSVMによる分類境界（decision boundary）。

• 下の図（SVR – Regression）：

  • グレーの点は回帰用の訓練データ。

  • 青い曲線がSVRによる予測関数（予測線）。

SVCは「2クラスを分ける線」を、SVRは「実数値を予測する滑らかな線」を、それぞれ学習するという違いが視覚的に理解できます。

SVMを分類（SVC）として使うか、回帰（SVR）として使うかは、以下の2点に依存します：

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✅ 1. データの「目的」

目的	適したモデル
あるカテゴリに属するか知りたい（Yes/No, A/Bなど）	SVC（分類）
実数の値を予測したい（価格、温度、スコアなど）	SVR（回帰）
確率が知りたい & クラスも判定したい	ロジスティック回帰 or SVC + Platt scaling

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✅ 2. データの「性質・分布」

データの形	向いているSVMの使い方
ラベルが2値または多クラス分類	SVC
出力が連続値（数値）	SVR
出力が0〜1に分布し、確率っぽい解釈がされる	SVRでもSVCでも可（閾値次第）

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💡つまり：

• 分類か回帰かを選ぶのは、「データの出力変数（目的変数）が何を意味しているか」による。
• そしてその変数に対して、**どういう出力が欲しいか（Yes/No? 実数? 確率?）**によって、モデル（SVCかSVRか）を決めます。

---

🔁 ボーダーラインなケース（応用的な選択）

• クレジットカード不正利用の検知：
  • 最終的には「不正 or 正常」の2クラス → 分類
  • でも、不正である「確率」も知りたい → 分類＋確率出力（SVC+Platt）
• 売上予測：
  • 「今月いくら売れる？」→ 回帰（SVR）
  • 「売上が10万円を超えるかどうか？」→ 分類（SVC）

---

✳補足：

SVMはもともとマージン最大化の考えに基づいたアルゴリズムなので、分類に最も適しています。ただし、回帰にも応用できるように設計されており、その場合はマージンではなく「εチューブ（誤差の許容範囲）」という別の考えを使います。

 

データサイエンスが華盛りですが、特に医療データをAIを活用して分析できる人材の需要が急激に増していると思います。医学では超音波、CT、MRI、脳波、心電図といった様々な画像や時系列データが大量の生まれますが、それを人間が手作業で解析するのは限界があります。AIの力を借りて非専門の医師であっても正しい診断ができることが望まれています。

増大する需要に対して、AI人材の供給が追い付いていない状態だと思われます。

リソース

1. Medical Open Network for Artificial Intelligence　MONAI　https://monai.io/

各大学の医療データAI分析に対する取り組み

1. https://www.shp.hosp.tohoku.ac.jp/Clinical_AI/course/　各大学のコース
2. https://ai.med.hokudai.ac.jp/clap/course/intensive-course/　北大
3. https://clinicalai.hsc.okayama-u.ac.jp/course/　岡山大
4. https://www.med.nagoya-u.ac.jp/ai-mails/organization/　名古屋圏
5. 東北大学AI人材育成コンソーシアム　https://www.shp.hosp.tohoku.ac.jp/Clinical_AI/
6. 東京女子医科大学 メディカルAIセンター　https://www.twmu.ac.jp/university/medicalaicenter/
7. 聖マリアンナ大学　https://www.link-j.org/member_event/post-3929.html
8. 医療AIプラットフォーム技術研究組合（略称「HAIP」） （英文名：Healthcare AI Platform Collaborative Innovation Partnership）　https://haip-cip.org/news/20240109/
9. 滋賀医科大学　数理・データサイエンス・AI時代の医療人育成教育プログラム（応用基礎）　https://www.shiga-med.ac.jp/education-and-support/education/math-ds-ai

医療データAI解析専門家養成（民間）

1. メディカル AI 専門コース　https://www.kikagaku.co.jp/course/medical-ai
2. 一般社団法人 日本メディカルAI学会　https://cbt-medical-ai.kikagaku.co.jp/

医療AIとディープラーニングシリーズ　オーム社

医用画像のためのディープラーニング－実践編－

医療AIとディープラーニングシリーズ 超音波画像 AI診断 著者 藤田 広志 シリーズ監修、椎名 毅 編、工藤 正俊 編 定価 4,950円 （本体4,500円＋税） 判型 B5 頁 198頁 ISBN 978-4-274-22576-5 発売日 2021/09/18 発行元 オーム社https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274225765/

• 医用画像は、CT, MRI, 超音波、PET,内視鏡など
• 超音波はCTやPETのような被曝がない
• 超音波は、ドプラ法で造影剤なしで血流計測ができる
• リアルタイム性が高い
• 世界で80000台（2015年）、うち日本国内に9000台（世界の約1割が日本にある！超音波大国、日本）
• 手でプローブを広範囲に走査し、モニタ上の動画を視ながらリアルタイムで病変部の検出と良悪性の識別を行う
• 診断精度のためには検査者の技術の向上が重要で相応のトレーニングが必要
• AMEDで超音波画像データベース構築、AI診断支援システムが開発中（汎用の超音波診断装置にビルトインされる計画）
• 超音波画像の計測：パルスエコー法：超音波パルスを照射して組織境界で反射されたエコー信号を用いる。
• パルス波は臓器や組織の境界で一部は反射し、一部はさらに深部への伝播と反射を繰り返す。
• BモードのBはBrightness（輝度）のこと。
• 超音波プローブの種類：経皮的計測用（乳腺、肝臓など）、経直腸型（前立腺用）、血管内エコー用カテーテル先端プローブなど
• 超音波の反射：組織の音響インピーダンス（音速と密度の席）の差で生じる。
• パルス波を送信してからエコー信号が受信されるまでの時間を反射面までの深さに換算し、また、エコー信号の強度を画像軌道に変換して、ビーム方向に対応した捜査線上の輝点としてモニターに表示。断層面内でビームを移動させて、輝点の集合として断層面を画像化。
• アーチファクトが画像診断に活用される。乳腺の良性主要である嚢胞があると「外側陰影」とよばれるアーチファクトが生じる。すなわち外側陰影というアーチファクトが認められた場合には、嚢胞が存在する可能性が示唆される。
• 超音波画像はCTやMRIに比べて、検査する人の手技に依存しやすい。プローブによる体表の圧迫の程度、プローブの角度、被検者の呼吸や体位などによって画像が大きく変化するため。

 

参考

1. Bモードとは、超音波検査における画像表示モードの一つで、組織の密度を白黒の濃淡で表し、断層像として表示するものです。「B」はBrightness（明るさ）の略で、超音波の反射の強さによって、白黒の濃淡で表示されます。硬い組織は白く、柔らかい組織は黒っぽく表示されます。（グーグル検索AI回答）
2. 画像のモード（Ｂ・Ｍモード）超音波画像の表示（モード）：医用超音波の基礎工学を簡単に解説するサイトです。超音波検査の原理や装置の仕組みについての説明。　https://www.jsmoc.org/kiso/pulse2.html
3. https://www.jsum.or.jp/ulpath/el/eduwg_kiso01/　超音波医学会　教育スライド　超音波とは　（物理学に基づいた原理の非常にわかりやすい解説）
4. https://www.jsum.or.jp/uploads_files/education/gazourikatsuyou/overview.pdf
5. 超音波学会　勉強用動画　https://www.jsum.or.jp/ulpath/　　https://www.jsum.or.jp/ulpath/el/eduwg_kiso03/
6. https://www.datacatalog.amed.go.jp/amed/catalog-list

 

参考図書

1. 生体組織の超音波計測 (音響サイエンスシリーズ 23) 単行本 – 2022/4/21　【主要目次】  1. 生体組織の計測手法(in vitroの計測)  1.1 生体中の音波伝搬の基礎  1.2 音響特性の計測手法と軟組織の計測  1.3 硬組織・毛髪の計測 引用・参考文献  2. 臨床計測手法の現状と課題  2.1 超音波診断の基礎  2.2 コントラストエコーと診断装置の実際  2.3 軟組織の臨床計測の実際  2.4 硬組織の計測 引用・参考文献  3. 超音波治療  3.1 生体組織の超音波物性と超音波治療  3.2 キャビテーションと超音波治療　コロナ社 (2022/4/21)

生成AIによる解説

超音波診断装置（B-mode）は X 線 CT と同じく「断層像（トモグラム）」をつくっています。ただし CT が計算機で再構成したスライスなのに対し、超音波は探触子（プローブ）そのものが“物理的に”平面内を走査してリアルタイムに 2 次元像を描き出す――というのが最大の違いです。仕組みを順を追って整理します。

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1. 1 本のビームで得られるのは A-mode（深さプロファイル）

1. プローブの素子が短いパルス波を送信
2. 深さ
   dd 

   ごとに戻ってきた反射エネルギーを記録

3. 得られるのは「時間（= 深さ）」―「反射強度」の 1 次元波形

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2. 走査して A-mode を並べれば B-mode（Bright-ness mode）

方式	走査のやり方	像の形
リニアアレイ	素子列を時系列に送受信 → 直線状に走査	矩形の断層
コンベックス/セクタ	電子偏向または機械回転で扇状に走査	扇形の断層
フェーズドアレイ	全素子を位相制御 → ビーム方向を瞬時に振る	扇形（心臓 2D-Echo など）

• 各ビームは「平面上の 1 本の線」を探るだけ。
• その線を多数並べ、横軸（または扇軸）＝面内位置、縦軸＝深さ として 2D マトリクスに配置 → 強度を輝度に変換 ⇒ 1 枚の断層像。

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3. 「面外」の厚み――エレベーション方向とスライス厚

• プローブ素子には**高さ（厚み方向）**があり、その幅がビームの面外拡がりを決める。
• 実際のスライスは理想的な無厚板ではなく、数 mm 程度の「レンズ状ボリューム」。
• 高さ方向の分解能をエレベーション分解能と呼び、厚みが大きいと “partial-volume” アーチファクト（臓器が実際より太く写る等）が生じる。

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4. 3D／4D 超音波は「断層の積み重ね」

1. 機械スイープ
   プローブ内蔵モータで扇状に面をずらし、多数スライスを取得
2. マトリクスアレイ
   縦横 2D 配列素子を個別制御 ⇒ 任意方向へ電子走査
3. 得られた体積データをレンダリングして心臓 4D や胎児顔面像に応用

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5. CT と比較すると

特性	X 線 CT	超音波
投射エネルギー	電磁波（X 線）	機械波（音）
像形成	減弱係数の逆投影再構成	反射強度の直接マッピング
断層厚	数 mm（再構成で調整）	プローブのエレベーション幅で決定
3D 化	らせん収集＋再構成	機械 or 電子ボリューム走査
放射線被曝	あり	なし

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6. 現場での実感ポイント

• プローブを 1 cm 傾ければ、まったく別の断面が写る。
  • 心エコーで「心尖部四腔断面」「心基部短軸断面」などと呼ぶのは、向きを変えて“違うスライス”を見ているということ。
• 立体構造を把握するには 同じ臓器を多方向から何枚も切って頭の中で 3D 再構築する“読影力”が要。
• 造影エコーや エラストグラフィは、基本の B-mode 断層に追加情報（造影剤の動態や硬さ分布）を上書きする拡張技術。

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▶︎ まとめ

超音波診断装置が描いているのは、プローブが定めた平面をリアルタイムで「切り取る」断層像です。

• 1 本のビームで深さ方向の反射プロファイル（A-mode）
• ビームを横方向に掃いて並べると 2D スライス（B-mode）
• さらにスライスを積めば 3D／4D

したがってプローブの操作は、実質的に「身体の中をどの方向で切るか」を決める行為に等しい――というわけです。

 

はい、超音波診断装置（B-mode）は X 線 CT と同じく「断層像（トモグラム）」をつくっています。ただし CT が計算機で再構成したスライスなのに対し、超音波は探触子（プローブ）そのものが“物理的に”平面内を走査してリアルタイムに 2 次元像を描き出す――というのが最大の違いです。仕組みを順を追って整理します。

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1. 1 本のビームで得られるのは A-mode（深さプロファイル）

1. プローブの素子が短いパルス波を送信
2. 深さ
   dd 

   ごとに戻ってきた反射エネルギーを記録

3. 得られるのは「時間（= 深さ）」―「反射強度」の 1 次元波形

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2. 走査して A-mode を並べれば B-mode（Bright-ness mode）

方式	走査のやり方	像の形
リニアアレイ	素子列を時系列に送受信 → 直線状に走査	矩形の断層
コンベックス/セクタ	電子偏向または機械回転で扇状に走査	扇形の断層
フェーズドアレイ	全素子を位相制御 → ビーム方向を瞬時に振る	扇形（心臓 2D-Echo など）

• 各ビームは「平面上の 1 本の線」を探るだけ。
• その線を多数並べ、横軸（または扇軸）＝面内位置、縦軸＝深さ として 2D マトリクスに配置 → 強度を輝度に変換 ⇒ 1 枚の断層像。

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3. 「面外」の厚み――エレベーション方向とスライス厚

• プローブ素子には**高さ（厚み方向）**があり、その幅がビームの面外拡がりを決める。
• 実際のスライスは理想的な無厚板ではなく、数 mm 程度の「レンズ状ボリューム」。
• 高さ方向の分解能をエレベーション分解能と呼び、厚みが大きいと “partial-volume” アーチファクト（臓器が実際より太く写る等）が生じる。

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4. 3D／4D 超音波は「断層の積み重ね」

1. 機械スイープ
   プローブ内蔵モータで扇状に面をずらし、多数スライスを取得
2. マトリクスアレイ
   縦横 2D 配列素子を個別制御 ⇒ 任意方向へ電子走査
3. 得られた体積データをレンダリングして心臓 4D や胎児顔面像に応用

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5. CT と比較すると

特性	X 線 CT	超音波
投射エネルギー	電磁波（X 線）	機械波（音）
像形成	減弱係数の逆投影再構成	反射強度の直接マッピング
断層厚	数 mm（再構成で調整）	プローブのエレベーション幅で決定
3D 化	らせん収集＋再構成	機械 or 電子ボリューム走査
放射線被曝	あり	なし

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6. 現場での実感ポイント

• プローブを 1 cm 傾ければ、まったく別の断面が写る。
  • 心エコーで「心尖部四腔断面」「心基部短軸断面」などと呼ぶのは、向きを変えて“違うスライス”を見ているということ。
• 立体構造を把握するには 同じ臓器を多方向から何枚も切って頭の中で 3D 再構築する“読影力”が要。
• 造影エコーや エラストグラフィは、基本の B-mode 断層に追加情報（造影剤の動態や硬さ分布）を上書きする拡張技術。

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▶︎ まとめ

超音波診断装置が描いているのは、プローブが定めた平面をリアルタイムで「切り取る」断層像です。

• 1 本のビームで深さ方向の反射プロファイル（A-mode）
• ビームを横方向に掃いて並べると 2D スライス（B-mode）
• さらにスライスを積めば 3D／4D

したがってプローブの操作は、実質的に「身体の中をどの方向で切るか」を決める行為に等しい――というわけです。

プローブ操作と「扇形画像」の関係を整理します

見えている“扇形”	本当の原因	手に感じる操作
画面上のエコー像が扇形に広がる	プローブ内部でビーム方向を段階的に変えている（電子走査 or 曲面素子列）	必ずしも大きく傾けているわけではない。同じ一点で軽く固定していても扇形像は出る
スライス（断面）を別の角度に切り替える	画像平面そのものを変えるために**プローブを “ロック” or “ヒール＆トゥ”**で数°〜十数°傾ける	指先で“ゆらす”感覚（パン・ティルト）
観察範囲を体表面上で移動させる	皮膚に沿って平行移動（スライド）	「走査する」感覚

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1. 扇形は“内部の走査”で作られる

• フェーズドアレイ
  小さな開口を共有する 64～128 個の素子を、マイクロ秒単位で位相制御 → ビーム角度を電子的に‐30°〜＋30°程度振る ⇒ 扇形
• コンベックスアレイ
  最初から曲面に並んだ素子を順番に走査 ⇒ 幾何学的に扇形
• ▶︎ どちらもプローブ先端は静止したままでも 1 フレーム内で複数の角度を“掃いて”いる

たとえると：懐中電灯を置いたまま、中でミラーが高速に振れてライトが扇形状にスキャンしているイメージ。

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2. オペレータが行う主な 4 つの手技

手技	目的	画像の変化
スライド（平行移動）	隣の領域を見る	同じ断面向きで位置がずれる
ティルト（傾ける）	断面の角度を変える	心尖部四腔断面 → 二腔断面のように像が回転
ロック・ヒール&トゥ（先端支点に微傾斜）	エコー輝度を最大化／部位を中央に	反射が強くなる・臓器中央化
ローテーション（回転）	長軸 ↔ 短軸切替	画像が90°回転した断面に

➡ ティルト操作をすると画面の扇形が“首を振る”ように見えるので「傾け＝扇形」と感じやすいですが、像自体の扇形形状は内部ビーム制御、断面を切り替える動きは手元のティルトと分けて考えると理解しやすくなります。

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3. まとめ

1. 扇形画像の形状そのものはプローブ内部のビーム走査方式が決めており、
   • 心エコー用フェーズドアレイ：電子的にビーム角を振る
   • 腹部用コンベックス：曲面素子列を順番に発射
2. 操作者は
   • 画像平面を変えたいとき → 軽く傾けたり回したり（ティルト／ローテーション）
   • 観察領域を移したいとき → 皮膚に沿って平行移動（スライド）
3. したがって「扇形＝常に大きく傾けている」わけではなく、
   • 静止した位置でも扇形像は描ける
   • 傾け操作は断面の向きを替えるための追加動作

これで「扇形」と「プローブの傾け」の役割分担がクリアになると思います。

(ChatGPT o3)

 

参考

1. https://www.riken.jp/pr/news/2024/20240906_2/index.html

ChatGPTの有料版では、Code interpreterという便利なものがあるというネット記事をよく見書けますが、実のところ、もうそのようなものは「別物」としては存在せず、すでにデフォルトで組み込まれており、ユーザーは何も意識しなくてよいようです。以下、ChatGPTによる、要領を得ない説明のせいで長引いた会話の記録。

 

自分：ChatGPT Code Interpreterって何？

ChatGPT Code Interpreter（正式名称 Advanced Data Analysis、通称「コードインタープリタ」）は、ChatGPT が

1. Python コードを書き、
2. サンドボックス環境で即座に実行し、
3. その結果（数値・表・グラフ・ファイル）をあなたに返す

――という一連の処理を自動で行う拡張機能です。

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何ができるの？

典型的な用途	具体例
データ解析	CSV を読み込み → 前処理 → 統計量や相関の計算 → グラフ描画
可視化	時系列データの折れ線グラフ、散布図、ヒートマップなどを即座に生成
ファイル生成	PowerPoint・PDF・画像・Zip などを出力し、ダウンロードリンクを提供
数式・アルゴリズム実演	行列計算や数値シミュレーションを Python で実演
テキスト処理	大量の文章のトークン化・キーフレーズ抽出・正規表現検索
軽めの機械学習	scikit-learn で回帰／分類モデルを訓練し、精度を確認

例
「この ECG の CSV を読み込んで、QRS 検出アルゴリズムを可視化して」→ 数行の Python が自動実行され、グラフ付きで解説が返ってくる。

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仕組み（ざっくり）

1. プロンプトに「○○を分析して」と書く
2. ChatGPT が内部で Python スクリプトを生成
3. 安全なコンテナ内で実行（外部ネット接続なし）
4. 標準出力・生成ファイル・プロットを取得
5. 自然言語の解説とともに応答

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利用条件

• ChatGPT Plus または Enterprise プランで有効化
• ブラウザ版の GPT-4o / GPT-4 モードで「Advanced Data Analysis」を選択
• 実行時間やメモリに制限あり（長時間・大規模計算は不可）
• インターネットへはアクセスできないので、外部データ取得は手動アップロードが必要

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メリット & 注意点

メリット	注意点
コーディング不要で高度な解析が即座に	実行環境は毎回リセット。状態は保存されない
可視化・レポート作成まで一気通貫	ライブラリは標準＋一部のみ（GUI系・重いDL系は非対応）
Python 初学者の学習にも◎	機密データは利用規約を確認して慎重に

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まとめ

Code Interpreter は「話しかけるだけで Python が走る」パワーツール。
研究データのクイック解析、論文用図表の下書き、アルゴリズムの実験などをブラウザ内で完結できます。使いこなすと、データ分析の試行錯誤が驚くほど高速化します。

自分：私が普段やってること？それとも、特別にそれを起動するように頼む必要あるの？

いまブラウザで ChatGPT (GPT-4o / GPT-4) を開いているとき、画面上部のモデル選択で “Advanced Data Analysis（旧 Code Interpreter）” を選んでいれば、あとは普通に「この CSV を解析して」「グラフを書いて」などと頼むだけで自動的に Python が走ります。追加でコマンドを打ったり“起動”を宣言したりする必要はありません。

• Plus／Enterprise ユーザー向け機能なので、無料プランでは表示されません。
• モデル欄に “GPT-4o（Advanced Data Analysis）” と書かれていればオンになっています。デフォルトは “GPT-4o” だけで、解析機能を使いたいときにプルダウンで切り替えてください。
• モードを切り替えたあとの会話では、解析してほしいデータや指示を自然言語で伝えるだけで OK です。
• 一度チャット内で選択すれば、そのスレッドではずっと有効ですが、新しいチャットを開くたびに必要なら再度選択してください（ブラウザをリロードするとリセットされます）。

要するに、

1. モデルを “Advanced Data Analysis” に合わせる（これがスイッチ代わり）。
2. あとは「いつもの ChatGPT への質問」と同じ感覚で、解析タスクを投げるだけ。

これさえ押さえておけば、特別な起動コマンドは要りませんよ。

自分：画面のどこ？ChatGPT o3 と 4o を選ぶくらいしかできないよ？

ざっくり結論だけ先に

• GPT-4o を選べば → ファイルをドラッグまたは「＋／📎」ボタンで添付 → “Advanced Data Analysis” が自動で動く──いまは専用モードを手動選択する必要はありません。
• もし📎が見当たらなければ 左下の “Tools” ドロップダウン（スライダー形アイコン）か 設定 > Tools/Beta features のトグルがオフになっていないか確認します。

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1 | モデル選択バーの見え方

1. チャット画面上部に 「OpenAI o3」「OpenAI 4o」 というチップ状ボタンが並んでいます。
2. 4o をクリックすると応答開始。旧 UI ではここに小さな ▼ が付いており「4o (Advanced Data Analysis)」「4o (Browse with Bing)」など細分化されたリストが出ましたが、2025 年以降は 4o に ADA が統合されているため、リストが出なくても問題ありません (mitsloanedtech.mit.edu)。

✅ 要するに 「4o と書かれた方を選ぶ」だけで OK です。

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2 | “コードインタープリタ”の起動トリガ

• チャット入力欄の左端に 「＋」または紙クリップ📎アイコンがあります。
  1. クリック → PC からファイルを選択（CSV, Excel, PDF ほか）
  2. またはドラッグ＆ドロップ
  3. 「このファイルを解析して…」と送信
• するとバックエンドで Python が走り、表・グラフ・ダウンロードリンク付きで返ってきます。
  この操作が Advanced Data Analysis です (mitsloanedtech.mit.edu)。

紙クリップが出てこない場合

• 左下の“Tools”ドロップダウン（スライダー形アイコン／2025-05-29 UI 改訂で追加）を押す → Analyze file を選択 (OpenAI Help Center)
• それでも出ないときは
  1. 画面左下の自分の名前 → Settings
  2. Tools（または Beta features）タブ
  3. Data analysis / File uploads を ON

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3 | 使い始める最短手順

1. 新しいチャットで モデルを GPT-4o に切り替え。
2. ＋／📎 でファイルを添付。
3. 例：
   

   「この CSV の欠損値を埋めて、列 A と B の散布図を描いて」

4. 返ってきたメッセージ末尾に [>_] や “View analysis” リンクが現れる→クリックすると実際の Python コードが見られます。

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4 | よくある勘違い

✖︎ 誤解	✔︎ 実際
“Code Interpreter を 設定で有効化しないと使えない”	2024/09 以降、Plus/Team/Enterprise ではデフォルト搭載。トグルは残っていても既定で ON な場合が多い (mitsloanedtech.mit.edu)
“GPT-4o の横に (Advanced Data Analysis) が出ないと使えない”	表示がなくても機能は内蔵。ファイルを添付すれば自動で起動します
“無料プランでは一切使えない”	無料でも簡易的なファイル解析は少量試せますが、本格的な ADA は Plus 以上が推奨

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5 | それでも見つからなければ…

• ブラウザのキャッシュをクリア／再読み込み
• 別ブラウザやシークレットウィンドウでログイン
• モバイルアプリの場合は最新バージョンに更新（UI 位置が PC と異なることがあります）
• 以上で解決しなければ OpenAI サポートへ

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これで 「どこを押せばいいの？」問題 はクリアできるはずです。ファイルを添付して実際にプロンプトを投げてみてください。

 

自分：o3 はダメなのね。

はい、o3 モードでは Python を実行する“Advanced Data Analysis（旧 Code Interpreter）”は搭載されていません。o3 で出来るのは「コードを書くお手伝い」までで、実際の実行・図表生成・ファイル出力はユーザー側で行う必要があります。

もしブラウザ上でコードの実行結果まで確認したい場合は、**GPT-4o（Advanced Data Analysis 統合済み）**に切り替えてください。Plus／Team／Enterprise プランなら追加料金なしで利用でき、ファイルを添付して「解析して」と頼むだけで自動的に Python が走ります。

▸ まとめ

• o3: 高速・低コストで文章生成や推論に特化。コードは書けるが実行は不可。
• GPT-4o (ADA): o3 の能力＋安全な Python 実行環境。データ解析や可視化をチャット内で完結。

o3 でコード例だけ欲しい場合は、遠慮なく「このデータをこう処理するスクリプトを書いて」とご依頼ください。ローカルの Anaconda 環境などで動く形でお渡しします。

 

心電図の詳細

ECG Simplified #1 Cardiac dipole and Instantaneous vector The Physiology Channel チャンネル登録者数 1.23万

ECG and Electric Dipoles UCL Medical Physics and Biomedical Engineering チャンネル登録者数 3440人

1. https://www.bem.fi/　12-Lead ECG System　https://www.bem.fi/book/15/15.htm　Bioelectromagnetism（本のPDF）https://www.bem.fi/book/book.pdf
2. Physiological basis of electrocardiography By Alex Yartsev – 20/01/2018 Last updated 25/11/2024 – 14:43　https://derangedphysiology.com/main/cicm-primary-exam/cardiovascular-system/Chapter-735/physiological-basis-electrocardiography
3. The ECG Curve: What Is It and How Does It Originate?　https://thoracickey.com/2-the-ecg-curve-what-is-it-and-how-does-it-originate/

AP End − AP Epi = ECG

　Fig 1. A. Asymmetry of ventricular wall and AP propagating from endocardial side to epicardial side and repolarization from epi to end generating R and T waves of ECG (lead II Positive Waves). B. Relationship between the cardiac dipole model and ECG: Depolarization starts from the endocardial side of ventricle muscle (Epi) and spreads to the epicardial side (End). Since the duration of the action potential is shorter on the Epi than the End., repolarization begins on the Epi and terminates on the End. The difference between the total potential on the Epi and that on the End of the myocardium is approximately equal to the ECG waveform.　D. End and Epi AP elicit positive and negative potential, respectively. Their difference is closely related to ECG.

• Tensor cardiography: A novel ECG analysis of deviations in collective myocardial action potential transitions based on point processes and cumulative distribution functions Shingo Tsukada ,Yu-ki Iwasaki,Yayoi Tetsuo Tsukada Published: August 8, 2024 https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000273　https://journals.plos.org/digitalhealth/article?id=10.1371/journal.pdig.0000273

 

# 左室は内膜（endocardium）から外膜（epicardium）へ脱分極が進み、再分極は逆向きに起こるため、内層は正極性、外層は負極性の電位を ECG に与えます。結果として ECG 波形は「内層 AP − 外層 AP」の差分でほぼ説明できる.したがって「AP End − AP Epi = ECG」

左室心筋の**脱分極**は「内膜（endocardium）から外膜（epicardium）へ」進行し、**再分極**はその逆、「外膜から内膜へ」進みます[^2][^7][^9]。このため、**内膜側の活動電位（AP Endo）は外膜側（AP Epi）よりも持続が長く、再分極のタイミングが遅い**という特徴があります[^2][^9]。

心電図（ECG）は、**心筋壁内の電位差**、つまり「内膜側の電位−外膜側の電位」の変化を体表面で記録したものです[^4][^7]。この原理から、**ECG波形はおおむね「AP Endo − AP Epi」で説明できる**、すなわち

> **ECG ≈ AP Endo − AP Epi**

という関係が成立します[^4][^7]。

– **脱分極時**は内膜側が先に＋（陽性）になり、その後外膜側が＋になるため、電位差が生じてQRS波が形成されます[^7]。
– **再分極時**は外膜側が先に−（陰性）になり、内膜側が遅れて−になるため、T波が形成されます[^2][^7][^9]。

このように、**心電図の波形は「内膜AP − 外膜AP」の差分でほぼ説明できる**という理解は、現代の電気生理学的知見と合致しています[^4][^7]。

> 「心電図は、心内膜側の電位−心外膜側の電位＝心電図ということは覚えておきましょう」[^7]

この考え方は、特に左室のような壁厚がある心筋で顕著です。

<div style=”text-align: center”>⁂</div>

[^1]: https://new.jhrs.or.jp/pdf/education/akiyamalecture09.pdf

[^2]: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jse/43/3/43_201/_pdf/-char/ja

[^3]: https://new.jhrs.or.jp/pdf/education/akiyamalecture05.pdf

[^4]: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsca/35/4/35_447/_pdf

[^5]: https://kenkyuukai.m3.com/journal/FilePreview_Journal.asp?path=sys%5Cjournal%5C20120523135602-83CF7C8E825B618D9952752533B880984CF5BE735C167A87E66E28B1AB28BC27.pdf\&sid=507\&id=202\&sub_id=2569

[^6]: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsmbe1963/23/7/23_7_452/_pdf

[^7]: https://www.byomie.com/wp-content/digitalBook/sampleVol2/pageindices/index7.html

[^8]: https://www.kango-roo.com/learning/2229/

[^9]: https://www.jamt.or.jp/studysession/center/asset/docs/基礎電気生理から心電図を学ぶ151010.pdf

[^10]: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsvc/47/1/47_1/_pdf

(https://www.perplexity.ai/)