序説

2020年に始まった「スーパーセレクション」の特集は，今回で3年目となります。今年2022年度はコロナ禍の3年目にあたり，学会がオンライン化し活動が慢性的に低調になることが危惧される状況でありましたが，それにヨーロッパを含めた社会情勢が加わって，先行きが予想できない大変動のなかにあります。そのようななかで，今回も日本医学放射線学会とその関連学会から読者の方々に役立つ発表を取り上げて，日常診療に生かしていただくのが本特集の目的です。今回は前回までと比べて，規模はやや小さくはなってしまいましたが，今までと劣らない内容の特集をお届けできることになりましたのは，関係各位のお力によるものと考えております。

『臨床画像』誌も特集の再構築を進めて，比較的若い読者層にターゲットを絞った画像診断の基礎的知識の推進に役立つ内容に一新してから2年が過ぎました。リニューアルはさらなる内容の充実を目指したものであり「スーパーセレクション」もその1つになります。その名にふさわしい教育講演や，新たな画像診断の進め方などにかかわる学術発表，さらには従来だと記事にならないかもしれないが話題性のある発表を，特別な記事として形に残すことに意義を見出すことができています。そのような企画に沿った内容の発表についての情報は貴重で，特に若い放射線科医向けの教育講演や学術発表のご推薦を幅広くいただきたく，この場を借りてお願いする次第です。

今回の「スーパーセレクション」は6論文を取り上げています。檜山論文は頭頸部診断のシステム化を包括的に扱っており，頭頸部診断を体系化するうえで重要なヒントが示されています。馬場論文は経時的差分CTを用いた中耳真珠腫の評価についての検討で，新しい知見を提供しています。また乳様突起切除の判断にもかかわる検討結果も示されています。梁川論文はAIを用いた肺病変の解析において，肺結節の定量的評価やAIを用いた診断などの新しい試みを論じています。佐藤論文は全身性多臓器疾患を神経鞘腫症1型を例に，その多彩な所見を詳しく述べておられます。この疾患の多彩な側面には驚くばかりです。中本論文はAIを用いたdeep learningの膵腫瘍への応用で，今後の診断の方向性を示す重要な手がかりを提供しています。最後に，高須論文は正常骨髄と造血器疾患のMRI診断を体系化したものであり，疾患概念をとおして日常診療のヒントが示されています。記事を提供してくださった先生方に感謝いたします。

われわれ企画編集にあたる側も『臨床画像』誌の発展を図るうえでさらなる努力を惜しまないつもりですが，読者の方々には記事についてのご意見やご感想をいただけましたら，さらによりよい方向に本誌を進めることができるのではないかと思っております。皆様のお力添えをよろしくお願いする次第です。

『臨床画像』編集委員会　江原　茂（編集主幹）