SCMR 2026 Rio de Janeiro

第29回年次学術集会 — 94セッション・548演題の包括的解析

Siemens Healthineers R&C Japan | 真鍋 章大 (現地参加)
2026-03-31 | Source: 公式報告書 + ZK 6ノート + DeepResearch 15ステージ + 現地ミーティング

Executive Summary — 3つのパラダイムシフト

Shift 1: AI "Feature" → "Infrastructure" 43-49/94 セッションがAI関連 (46-52%) Reconstruction: 306回 Quantification: 166回 Segmentation: 150回 PyTorch 67 / MONAI 34 / nnU-Net 28 Shift 2: 定量CMR "Research" → "Standard" 75% セッションが定量CMR LGE: 62/94 (66%) Free-breathing: 48/94 (51%) Perfusion: 44/94 (47%) ECV 35% / T1 30% / T2 23% Shift 3: 競争軸 "Device" → "Ecosystem" cvi42 16/94セッション (17%) Siemens: 22/94 (23%) Philips: 10/94 (11%) GE: 5/94 (5%) "Scan Siemens → Analyze cvi42"

AI: もはや"機能"ではなく"基盤"

Top AI技術 @ SCMR 2026

Rank 技術 意義 セッション
1 Deep Resolve 再構成の標準基盤 306言及
2 Foundation Models Few-shot転移学習 23言及
3 Vision Transformer CNN局所性の克服 48言及
4 LiteCardiacSAM デバイス上自動解析 —
5 GenStrain 拡散モデルDENSE —
6 CMRxRecon2026 4D Flow AI加速 —
7 LLM報告支援 GPT-4の補助利用 19言及

核心メッセージ: AI画質だけで競う時代は終了。Inline自動化が差別化の鍵

競争環境: Siemens vs 世界

ベンダー言及頻度 (94セッション中) Siemens: 22/94 (23%) cvi42: 16/94 (17%) ← 真の脅威 Philips: 10/94 (11%) GE: 5/94 cvi42の脅威 ベンダー中立の解析ソフト Siemens/Philips/GE全対応 臨床現実: "Siemensで撮って cvi42で解析" → 下流の価値を失っている 対策: Inline解析の安定化

定量CMR: 臨床標準への移行

セッション出現率

技術 セッション数 割合 ステータス
LGE 62/94 66% 臨床標準
Free-breathing 48/94 51% 運用標準
Perfusion 44/94 47% 標準化進行中
ECV 33/94 35% 準標準
Native T1 28/94 30% 基準値確立中
T2 mapping 22/94 23% ガイドライン対応
T1/T2 Multimap 12/94 13% MyoMaps領域
Cardio-oncology 12/94 13% 新チャネル

Quantitative Perfusion: Chiribiri Consensus (Published 2025 / Presented SCMR 2026)

推奨技術仕様

パラメータ 推奨値 備考
空間分解能 ≤2.5-3.0mm (最適 ≤2.0mm) 高分解能ほど信頼性向上
時間分解能 1 RR interval 毎心拍収集必須
AIF sampling <30ms 絶対要件
心筋sampling ≤130ms 最適<100ms
収集持続 40-60心拍 —
推奨手法 Dual-sequence Dual-bolus より推奨
定量モデル Fermi deconvolution 最も検証済み

臨床基準値

MPR 解釈
≥2.5 正常
2.0-2.5 境界域 (CMD疑い)
<2.0 異常 (虚血/微小血管障害)
<1.5 重度異常

Stress CMR: 大規模エビデンス

Late-Breaking Trial

項目 値
患者数 2,159人
ハザード比 4.10
性差 p=0.36 (差なし)
適用 CCS一次診断検査

性差がないことの発見は、従来の仮定を覆す重要な知見

GLP-1RA (セマグルチド) 心臓効果

  • 心筋脂肪浸潤抑制が体重減少を超える効果
  • PDFF がバイオマーカーとして確立
  • 肥満/糖尿病心筋症の治療評価に新展開

疾患別マッピングパターン

疾患別 T1/T2/ECV/LGE パターン HCM T1↑ ECV↑ RV挿入部LGE µFA: 線維異方性検出 DCM ECV瀰漫性↑ 中壁LGE GLS >-16% Fabry病 T1↓ (糖脂質蓄積) HCM表現型の~2% Amyloidosis ECV >35% (感度>90%) 心内膜下LGE + 壁肥厚 Myocarditis T1↑ + T2↑ 同時上昇 Lake Louise 感度83% 基準値 T1 (1.5T): 950±21ms | 病的 >990ms T1 (3T): 1193±39ms T2: 45-55ms | 病的 >52ms ECV正常: 25-30% | アミロイド >35% 予後マーカー Ring-like LGE + GLS >-11.0% 年間イベント率 4.4% びまん性心筋浮腫 (T1+T2↑) MACE リスク 2.3倍

Fast CMR: 8分プロトコル時代

8分 Multitasking LRT

  • Cine + LGE + ECV + 微小血管透過性を 1回8分 で
  • ECG不要、息止め不要
  • 技師スキル依存性を劇的に低減

AutoCMR (Copenhagen)

  • 30分 で完全3D CMR
  • Push-button自動化 (専門技師不要)
  • 12ボランティア + 40患者で検証完了

Free-Breathing Framework

  • 14分 で完全Cine+Flow (BioMatrix Beat Sensor)
  • 3D MRA → 自動スライス計画

日本への示唆: 「30分」より「高齢者・心不全患者が息止めなしで検査完了」が訴求力

0.55T: "安い機械"ではない

ポジショニング転換

OLD: 安い機械 低磁場 = 低画質 = 予算削減用 研究不適格 × 売れない NEW: 次世代検査室 息止め不能な高齢者でも最高AI画質 PM/ICD患者OK, 低SAR, 小児安全 Free-breathing + AI = フロンティア

0.55T技術実績

  • Spiral Cine DENSE: 3T同等のStrain精度
  • Cine-MRF: T1/T2/Cine同時取得
  • OpenMRF検証: R² = 0.996 (Free.Max)

Siemens製品ポートフォリオ @ SCMR 2026

製品/技術 カテゴリ SCMR 2026での位置づけ
Deep Resolve AI再構成 基盤技術として広く認知
MyoMaps T1/T2同時 非造影+ガイドライン適合
Inline Strain リアルタイム解析 唯一のInline — 競合優位
BioMatrix モーション補償 Free-breathing基盤
CS 4D Flow 血行動態 Bayesian統合で差別化
BOOST 高速CMR 自由呼吸冠動脈MRA
Free.Max 0.55T アクセス + 安全性

Cardio-Oncology: 新チャネル

12/94セッション (13%) — 急成長領域

ICI Myocarditis (免疫チェックポイント阻害剤心筋炎)

  • 抗がん剤心毒性の早期判別
  • MyoMaps (T1/T2同時) が必須ツール
  • ガイドライン対応の必須要件

GLP-1RA 心臓代謝

  • セマグルチドの心筋脂肪浸潤抑制
  • PDFF バイオマーカー確立
  • 新規研究コラボ経路

営業メッセージ: 「ガイドライン対応のための必須ツールとしてMyoMaps導入をご検討ください」

日本R&C施設 戦略マッピング

施設 研究テーマ SCMR関連技術 SCMR 2027演題候補
名古屋大 Dual-VENC 門脈系 Bayesian Unfolding Tier 1: 臨床データ
旭川医大 CS 4D Flow CHD Compressed Sensing Tier 1: CHD応用
NCVC BOOST冠動脈 Fast CMR Tier 1: 日本初BOOST
京都大 DLR最適化, 23Na Deep Resolve Tier 2: Super Resolution
三重大 InS, FreeRunning Motion Compensation Tier 2: 自由呼吸最適化
東北大 qPerfusion Dual-sequence Multi-center Strain
日医大 CS 4D Flow 3T 4D Flow臨床導入 Multi-center validation

SCMR 2027 (Washington D.C.) 準備計画

演題提出タイムライン

時期 マイルストーン
2026-05-31 トピック確定
2026-06-30 データ収集完了
2026-08-31 演題ドラフト
2026-09-30 社内レビュー
2026-10-15 投稿締切
2026-11-30 採否通知

Tier 1 演題 (高臨床インパクト)

  1. Dual-VENC + Bayesian (名古屋) — ISMRM 2026採択実績あり
  2. CS 4D Flow (旭川/自治) — 血行動態セッション44/94の成長領域
  3. BOOST導入事例 (NCVC) — 日本初のBOOST臨床報告
  4. Inline Strain検証 (Multi-center) — HFpEF予後層別化

Abstract解析インベントリ

SCMR 2026 Rio

項目 値
総演題数 548 PDF
ID範囲 2165269 〜 2212642
DeepDive完了 75演題 (13.7%)
Wave2バッチ 9バッチ + 低優先トリアージ
Cross-Analysis v2.0 (技術×疾患×ベンダー)
テーマバンドル 6テーマ (Free-Running, Low-Field, AI, CardioOnc, OpenMRF, Networking)

SCMR 2025 Washington

項目 値
総演題数 70 PDF (キュレーション済み)
番号体系 00_ 〜 05_ (ギャップなし)

DeepResearch Pipeline: 15ステージ

SCMR 2026 DeepResearch Pipeline (15 Stages) 01 ZK 02 Report 03 出張報告 04 備忘録 05 Tools 06 Playbook 07 DeepDive 08 Slides 09 Codex 10 Wave2 11 Cross 12 Infographic 13 English 14 QA Review 15 Rankings 上流: 素材収集 (01-05) 中流: 分析生成 (06-10) 下流: 統合配信 (11-15) 548演題 → 75 DeepDive → 9 Wave2バッチ → Cross-Matrix v2.0 → Rankings

Binter et al. — Bayesian Multi-VENC 完全解説

核心的貢献 (MRM 2013)

Bayesian Multi-VENC: 信号モデル 測定モデル φₖ = π·v/VENCₖ + n(σₖ) k = Low, High VENC n ~ Gaussian noise Bayesian推定 P(v|Φ) ∝ ΠₖP(φₖ|v)·P(v) 尤度の積 × 事前分布 v̂ = argmax P(v|Φ) TKE同時推定 TKE = ½ρΣᵢσᵢ² 乱流運動エネルギー vとσを同時推定 Binterの3つの革新 1. 複数VENCの確率的統合 2. 自動Phase Unwrapping 3. TKE同時定量 Wisconsin手動Unwrapping → Bayesian自動化 (WIP039 CS 4D Flowに実装)

名古屋大との接続: 門脈系Dual-VENC (ePoster #00459, 21例→50例目標)

4D Flow MRI: SCMR 2026での技術進化

技術 概要 施設展開
Bayesian Unfolding Multi-VENC確率的統合 (Binter) 名古屋大 (門脈系)
CS 4D Flow 圧縮センシング加速 (R=6-8x) 旭川/日医大/名古屋
CMRxRecon2026 AI加速チャレンジ (時間→分) 国際コンペ
TKE/WSS定量 乱流エネルギー + 壁せん断応力 CHD評価の標準化

臨床応用領域

疾患 4D Flow指標 臨床価値
弁膜症 TKE定量 狭窄/逆流の重症度
CHD術後 Qp/Qs比 シャント評価の精度向上
門脈圧亢進 Portal VNR Dual-VENCで検出改善
HCM LV内血流パターン 流出路閉塞の動態評価

44/94セッション が血行動態関連 — 4D Flowは最も成長している分野

CHD/小児心臓MRI + 0.55T

SCMR 2026での主要発表

技術 内容 旭川との接続
Fetal 4D Flow 胎児心血行動態の非侵襲評価 将来の研究展開
Ferumoxytol 非造影USPIO (半減期15h) 腎不全小児に安全
Lymphatic MRI PLE/plastic bronchitis分類 Fontan術後フォロー
GCS + 容積指標 単心室予後予測 (EF<GCS) CHD術後評価

0.55T × 小児の優位性

  • 低SAR: 小児の体温上昇リスク低減
  • Free-breathing: Self-gated (息止め協力不要)
  • Ferumoxytol相性: T1増強+長血液プール
  • Spiral Cine DENSE: 3T同等Strain精度を0.55Tで達成

旭川医科大 岡先生の研究ポジション

  • CS 4D Flow (wip_039) + Advanced MRA (wip_063) でCHD術後フォロー
  • 北海道小児心臓MRI勉強会 主催 (第25回 4/22)
  • SCMR 2027 Tier 1演題候補: CHD 4D Flow臨床応用

真鍋の現地活動 @ SCMR 2026

主要ミーティング

日程 相手 内容 成果
2/5 Siemens User Meeting 日本ユーザーとの情報交換 技術動向の共有
2/6 15:00 Christian Geppert InS/C2P/Fast CMR XA60 WIP遅延の現状共有
2/6 石田先生 (三重大) 帯同 Inline Strain議論 三重大研究への反映
期間中 Alexandra Olaru 31P MRS WIP (C2P) XA60版アーキテクチャ確認
期間中 31P-MRS研究者 OXSA/Voigt vs Lorentzian Oxford方面フォローアップ
期間中 Cardiac DTI研究者 CODE vs SIGNET選定 C2P Exchange利用可否

国内案件への示唆 (帰国後アクション)

  • 4D Flow: Multi-VENC/TKE = 旭川・名古屋・日医大に直結
  • Fast CMR: Free-breathing = 三重大FreeRunningと接続
  • 31P-MRS: Alexandra sick leave中 → Oxford Valkovic followup

営業トークスクリプト

Inline AI (攻め)

「AIの画質だけで競う時代は終わりました。SCMRのトレンドは"Inline"です。
解析ワークステーションに行くことなく、検査室でAIが定量まで完了するのはシーメンスだけです。
数分のワークフロー短縮が、年間数百件の検査増に直結します。」

0.55T (ポジショニング)

「"安い機械"ではなく、"息止めができない高齢者でも最高レベルのAIで綺麗な画像が撮れる次世代の検査室"です。
Free-breathing技術とAIの統合こそが、今のSCMRの最前線です。」

Cardio-Oncology (新規開拓)

「抗がん剤によるICI心筋炎の早期判別に、当社のMyoMaps (T1/T2同時取得) が必要です。
ガイドライン対応のための必須ツールとして導入をご検討ください。」

統計サマリー

指標 値 意義
総セッション 94 SCMR 2026全体
総発表者 651 国際的規模
総演題 548 Rio全演題
AI関連 ~50% AI = 基盤化
定量CMR ~75% 標準診断化
Free-breathing 51% 運用標準化
Stress CMR N 2,159 大規模エビデンス
Stress HR 4.10 強い予後予測
心筋炎感度 83% Lake Louise 2018
Cardiac DTI成功率 99% <25分 臨床実用水準
Synthetic ECV ICC >0.9 採血不要ECV
MACE リスク (浮腫) 2.3倍 予後バイオマーカー

ありがとうございました

SCMR 2026 Rio de Janeiro → SCMR 2027 Washington D.C.

Siemens Healthineers | R&C Japan | 真鍋 章大

Source: 94 sessions / 548 abstracts / 5,835+ files / ZK 6 notes / DeepResearch 15 stages