目次
第1章. 方法論と範囲
1.1. 市場セグメンテーションとスコープ
1.2. セグメントの定義
1.2.1. デバイスタイプ
1.2.2. アプリケーション
1.2.3. 最終用途
1.2.4. 地域範囲
1.2.5. 推定と予測のタイムライン
1.3. 調査方法
1.4. 情報調達
1.4.1. 購入データベース
1.4.2. GVRの内部データベース
1.4.3. 二次情報源
1.4.4. 一次調査
1.4.5. 一次調査の詳細
1.4.5.1. 北米での一次インタビューデータ
1.4.5.2. 欧州における一次インタビューデータ
1.4.5.3. アジア太平洋地域の一次インタビューデータ
1.4.5.4. 中南米における一次インタビューデータ
1.4.5.5. MEAにおける一次インタビューデータ
1.5. 情報・データ分析
1.5.1. データ分析モデル
1.6. 市場形成と検証
1.7. モデルの詳細
1.7.1. 商品フロー分析（モデル1）
1.7.2. アプローチ1：商品フローアプローチ
1.7.3. 出来高価格分析（モデル2）
1.7.4. アプローチ2：出来高価格分析
1.8. 二次資料リスト
1.9. 一次資料リスト
1.10. 目的
第2章. 要旨
2.1. 市場の展望
2.2. セグメントの展望
2.2.1. デバイスタイプの展望
2.2.2. アプリケーション展望
2.2.3. エンドユースの展望
2.2.4. 地域展望
2.3. 競合他社の洞察
第3章. 医療用3Dイメージング機器市場の変数、動向、スコープ
3.1. 市場の系譜の展望
3.1.1. 親市場の展望
3.1.2. 関連・付随市場の展望
3.2. 市場ダイナミクス
3.2.1. 市場ドライバー分析
3.2.1.1. 技術の進歩
3.2.1.2. 老人人口の増加
3.2.1.3. 政府の取り組み
3.2.2. 市場阻害要因分析
3.2.2.1. 医療用3Dイメージング機器に関連する高コスト
3.2.2.2. 複雑な規制環境
3.3. 医療用3Dイメージング機器市場の分析ツール
3.3.1. 産業分析 – ポーターの分析
3.3.1.1. サプライヤーの力
3.3.1.2. 買い手の力
3.3.1.3. 代替の脅威
3.3.1.4. 新規参入の脅威
3.3.1.5. 競争上のライバル
3.3.2. PESTEL分析
3.3.2.1. 政治情勢
3.3.2.2. 技術的ランドスケープ
3.3.2.3. 経済情勢
第4章. 医療用3Dイメージング機器市場 デバイスタイプの推定と動向分析
4.1. セグメントダッシュボード
4.2. 世界の医療用3Dイメージング機器市場タイプ別動向分析
4.3. 医療用3Dイメージング機器の世界市場規模・動向分析、機器タイプ別、2018〜2030年 （百万米ドル）
4.4. ハードウェア
4.4.1. ハードウェア市場の2018年～2030年の推定と予測（USD Million）
4.4.1.1. X線装置
4.4.1.1.1. X線装置市場の2018～2030年の推定と予測（USD Million）
4.4.1.2. CT装置
4.4.1.2.1. CT装置市場の2018～2030年の推定と予測 (百万米ドル)
4.4.1.3. 超音波診断装置
4.4.1.3.1. 超音波診断装置市場の2018～2030年の推定と予測 (百万米ドル)
4.4.1.4. MRI装置
4.4.1.4.1. MRI装置市場の2018～2030年の推定と予測 (百万米ドル)
4.5. ソフトウェア
4.5.1. ソフトウェア市場の2018～2030年の推定と予測（USD Million）
第5章. 医療用3Dイメージング機器市場 アプリケーションの推定と動向分析
5.1. セグメントダッシュボード
5.2. 医療用3Dイメージング機器の世界市場アプリケーション動向分析
5.3. 医療用3Dイメージング機器の世界市場規模・動向分析、用途別、2018〜2030年 （百万米ドル）
5.4. がん領域
5.4.1. がん領域の市場規模予測：2018〜2030年 （百万米ドル）
5.5. 循環器
5.5.1. 循環器科市場の2018～2030年の推定と予測（USD Million）
5.6. 整形外科
5.6.1. 整形外科市場の2018～2030年の推定と予測（USD Million）
5.7. 婦人科
5.7.1. 婦人科市場の2018～2030年の推定と予測（USD Million）
5.8. その他
5.8.1. その他市場の2018～2030年の推定と予測（USD Million）
第6章. 医療用3Dイメージング機器市場 エンドユースの推定と動向分析
6.1. セグメントダッシュボード
6.2. 世界の医療用3Dイメージング機器エンドユース市場の動向分析
6.3. 医療用3Dイメージング機器の世界市場規模・動向分析、エンドユース別、2018〜2030年 （百万米ドル）
6.4. 病院
6.4.1. 2018年から2030年までの病院市場の推定と予測（USD Million）
6.5. 画像診断センター
6.5.1. 画像診断センター市場の2018～2030年の推定と予測（USD Million）
6.6. その他
6.6.1. その他市場の2018～2030年の推定と予測（USD Million）
第7章. 医療用3Dイメージング機器市場 製品別、用途別、最終用途別の地域別推定と動向分析
7.1. 地域別市場シェア分析、2024年〜2030年
7.2. 地域別市場ダッシュボード
7.3. 世界の地域別市場スナップショット
7.4. 市場規模、および予測トレンド分析、2018〜2030年
7.5. 北米
7.5.1. 米国
7.5.1.1. 主なカントリーダイナミクス
7.5.1.2. 競争シナリオ
7.5.1.3. 規制の枠組み
7.5.1.4. 償還構造
7.5.1.5. 米国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.5.2. カナダ
7.5.2.1. 主要国のダイナミクス
7.5.2.2. 競争シナリオ
7.5.2.3. 規制の枠組み
7.5.2.4. 償還構造
7.5.2.5. カナダ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.5.3. メキシコ
7.5.3.1. 主要国のダイナミクス
7.5.3.2. 競争シナリオ
7.5.3.3. 規制の枠組み
7.5.3.4. 償還構造
7.5.3.5. カナダ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.6. 欧州
7.6.1. 英国
7.6.1.1. 主なカントリーダイナミクス
7.6.1.2. 競争シナリオ
7.6.1.3. 規制の枠組み
7.6.1.4. 償還構造
7.6.1.5. 英国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.6.2. ドイツ
7.6.2.1. 主要国のダイナミクス
7.6.2.2. 競争シナリオ
7.6.2.3. 規制の枠組み
7.6.2.4. 償還構造
7.6.2.5. ドイツ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.6.3. フランス
7.6.3.1. 主要国のダイナミクス
7.6.3.2. 競争シナリオ
7.6.3.3. 規制の枠組み
7.6.3.4. 償還構造
7.6.3.5. フランス市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.6.4. イタリア
7.6.4.1. 主要国の市場動向
7.6.4.2. 競争シナリオ
7.6.4.3. 規制の枠組み
7.6.4.4. 償還構造
7.6.4.5. イタリア市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.6.5. スペイン
7.6.5.1. 主要国のダイナミクス
7.6.5.2. 競争シナリオ
7.6.5.3. 規制の枠組み
7.6.5.4. 償還構造
7.6.5.5. スペイン市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.6.6. ノルウェー
7.6.6.1. 主要国の動向
7.6.6.2. 競争シナリオ
7.6.6.3. 規制の枠組み
7.6.6.4. 償還構造
7.6.6.5. ノルウェー市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
7.6.7. スウェーデン
7.6.7.1. 主要国の動向
7.6.7.2. 競争シナリオ
7.6.7.3. 規制の枠組み
7.6.7.4. 償還構造
7.6.7.5. スウェーデン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
7.6.8. デンマーク
7.6.8.1. 主要国の市場動向
7.6.8.2. 競争シナリオ
7.6.8.3. 規制の枠組み
7.6.8.4. 償還構造
7.6.8.5. デンマーク市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
7.7. アジア太平洋地域
7.7.1. 日本
7.7.1.1. 主なカントリーダイナミクス
7.7.1.2. 競争シナリオ
7.7.1.3. 規制の枠組み
7.7.1.4. 償還構造
7.7.1.5. 2018年から2030年までの日本市場の推定と予測（USD Million）
7.7.2. 中国
7.7.2.1. 主要国のダイナミクス
7.7.2.2. 競争シナリオ
7.7.2.3. 規制の枠組み
7.7.2.4. 償還構造
7.7.2.5. 中国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.7.3. インド
7.7.3.1. 主要国のダイナミクス
7.7.3.2. 競争シナリオ
7.7.3.3. 規制の枠組み
7.7.3.4. 償還構造
7.7.3.5. インド市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.7.4. オーストラリア
7.7.4.1. 主要国のダイナミクス
7.7.4.2. 競争シナリオ
7.7.4.3. 規制の枠組み
7.7.4.4. 償還構造
7.7.4.5. オーストラリア市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.7.5. 韓国
7.7.5.1. 主要国のダイナミクス
7.7.5.2. 競争シナリオ
7.7.5.3. 規制の枠組み
7.7.5.4. 償還構造
7.7.5.5. 韓国市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.7.6. タイ
7.7.6.1. 主要国の市場動向
7.7.6.2. 競争シナリオ
7.7.6.3. 規制の枠組み
7.7.6.4. 償還構造
7.7.6.5. タイ市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
7.8. ラテンアメリカ
7.8.1. ブラジル
7.8.1.1. 主なカントリーダイナミクス
7.8.1.2. 競争シナリオ
7.8.1.3. 規制の枠組み
7.8.1.4. 償還構造
7.8.1.5. ブラジル市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.8.2. アルゼンチン
7.8.2.1. 主要国の市場動向
7.8.2.2. 競争シナリオ
7.8.2.3. 規制の枠組み
7.8.2.4. 償還構造
7.8.2.5. アルゼンチン市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
7.9. 中東・アフリカ
7.9.1. 南アフリカ
7.9.1.1. 主なカントリーダイナミクス
7.9.1.2. 競争シナリオ
7.9.1.3. 規制の枠組み
7.9.1.4. 償還構造
7.9.1.5. 南アフリカ市場の2018～2030年の推定と予測（百万米ドル）
7.9.2. サウジアラビア
7.9.2.1. 主要国の市場動向
7.9.2.2. 競争シナリオ
7.9.2.3. 規制の枠組み
7.9.2.4. 償還構造
7.9.2.5. サウジアラビアの市場予測2018～2030年 (百万米ドル)
7.9.3. アラブ首長国連邦
7.9.3.1. 主要国の市場動向
7.9.3.2. 競争シナリオ
7.9.3.3. 規制の枠組み
7.9.3.4. 償還構造
7.9.3.5. UAE市場の2018～2030年予測（百万米ドル）
7.9.4. クウェート
7.9.4.1. 主要国の市場動向
7.9.4.2. 競争シナリオ
7.9.4.3. 規制の枠組み
7.9.4.4. 償還構造
7.9.4.5. クウェート市場の推定と予測 2018～2030 (百万米ドル)
第8章 競争環境 競合情勢
8.1. 主要市場参入企業別の最新動向と影響分析
8.2. 企業／競合の分類
8.3. 主要企業の市場シェア分析、2024年
8.4. 企業のポジション分析
8.5. 企業の分類（新興企業、革新企業、リーダー企業
8.6. 企業プロファイル
Siemens Healthineers
Esaote SpA
Koninklijke Philips N.V.
GE Healthcare Ltd.
Canon Medical Systems
Hitachi Medical Systems
Shimadzu Corporation
DigiRad Corporation
Del Medical Systems Inc
| ※参考情報 医療用3Dイメージング機器は、医療診断や治療計画、手術支援において重要な役割を果たすデバイスです。これらの機器は、人体の内部構造を高精度で可視化することができ、医療従事者はこれを用いて患者の状態を理解し、適切な治療方針を決定します。 3Dイメージングの種類には、CT（コンピュータ断層撮影）、MRI（磁気共鳴画像法）、超音波、PET（陽電子放出断層撮影）などがあります。CTスキャンはX線を使用して断面画像を作成し、特に骨や脳の評価に優れています。MRIは強い磁場と高周波を使用するため、軟部組織の詳細な画像を得ることができ、腫瘍や脳の異常を明らかにするのに適しています。超音波は、リアルタイムで動きのある画像を提供するため、妊娠中の胎児や内臓の動きを観察する際に有用です。PETスキャンは、代謝や血流の状態を可視化するために放射性トレーサーを使用し、がん診断に特に有効です。 これらの3Dイメージング機器は、単に静止画を提供するだけでなく、得られたデータをもとに3Dモデルを生成することが可能です。このような立体模型を使うことで、医療従事者は手術の際に具体的なイメージを持って手技を行うことができ、リスクを軽減し、手術の成功率を向上させることができます。また、患者に対する教育ツールとしても活用され、解剖学的構造や病変について患者に理解しやすく説明することができます。 関連技術としては、画像処理技術や人工知能（AI）が挙げられます。画像処理技術は、取得した画像データのノイズを除去したり、コントラストを改善したりします。これにより、診断精度が高まります。AI技術は、画像解析において著しい進歩を遂げており、パターン認識や異常検出などを自動化することで、医療従事者の負担を軽減し、迅速な診断を支援します。さらに、ディープラーニング技術の発展により、AIが大量の医用画像を学習することで、以前は気づかなかった微細な異常を発見する能力も向上しています。 医療現場での3Dイメージング機器の導入が進む中、これらの技術は日々進化しています。新しいセンサー技術やデータ処理技術の開発により、さらに高解像度で迅速な画像取得が可能になってきています。また、遠隔医療やリモート診断のニーズが高まる中、クラウドベースの3Dイメージング技術の導入も進んでおり、医療従事者は場所を問わず高精度な診断を行える環境が整いつつあります。 これらの機器は、外科手術、内視鏡検査、放射線治療など様々な医療処置において使用され、特に脳神経外科や整形外科、腫瘍学などの分野でその効果が顕著です。3Dイメージングは、診断から治療、リハビリテーションに至るまで、医療のあらゆるステージにおいて重要な役割を果たすことから、今後の技術革新や研究が期待されます。 このように医療用3Dイメージング機器は、医療の質を向上させ、患者に対するケアの精度を高めるための重要なツールです。今後はさらに、患者の個別のニーズに応じたカスタマイズが進み、より一層の精密医療の実現が期待されます。これにより、患者の生活の質を向上させる新たな可能性が広がるでしょう。 |
❖ 免責事項 ❖
http://www.globalresearch.jp/disclaimer
