089.p (白)_09_臨床技術_渡邊先生_まとめ.smd

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ありささかいざわ
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1 375 臨床技術逐次近似応用再構成法が超急性期脳梗塞 CT 画像における Z スコアマッピングに与える効果 1, 2 渡邊翔太 3 坂口健太細野 1, 4 眞 1, 4 石井一成 1, 3, 4 村上卓道 5 市川勝弘論文受付 2017 年 11 月 27 日論文受理 2018 年 2 月 2 日 Code No 近畿大学高度先端総合医療センター PET 分子イメージング部 2 金沢大学大学院医薬保健学総合研究科保健学専攻 3 近畿大学医学部附属病院中央放射線部 4 近畿大学医学部放射線医学教室放射線診断学部門 5 金沢大学医薬保健研究域保健学系緒言頭部単純 computed tomography(ct) 検査は, その簡便性や禁忌事項の少なさから, 超急性期脳梗塞に対する画像診断の第一選択として施行されることが多い. また, 血栓溶解療法の適応判定には早期虚血性変化の広がりを診断することが重要であり, 頭部単純 CT 画像が用いられる 1). 頭部単純 CT 画像における超急性期脳梗塞の画像所見としてはレンズ核の不明瞭化, 島皮質の不明瞭化, 皮髄境界の不明瞭化, および脳溝の消失が挙げられ, これらは early CT sign(ecs) と呼ばれる 2) が,ECS の微小な CT 値低下は読影困難な場合が多く, 梗塞域の同定には magnetic reso- Impact to Z-score Mapping of Hyperacute Stroke Images by Computed Tomography in Adaptive Statistical Iterative Reconstruction Shota Watanabe, 1, 2* Kenta Sakaguchi, 3 Makoto Hosono, 1, 4 Kazunari Ishii, 1, 4 1, 3, 4 Takamichi Murakami, and Katsuhiro Ichikawa 5 1 Division of Positron Emission Tomography, Institute of Advanced Clinical Medicine, Kindai University 2 Graduate School of Medical Science, Kanazawa University 3 Department of Central Radiology, Kindai University Hospital 4 Department of Radiology, Kindai University School of Medicine 5 Institute of Medical, Pharmaceutical and Health Sciences, Kanazawa University Received November 27, 2017; Revision accepted February 2, 2018 Code No. 251 Summary The purpose of this study was to evaluate the effect of a hybrid-type iterative reconstruction method on Z- score mapping of hyperacute stroke in unenhanced computed tomography (CT) images. We used a hybrid-type iterative reconstruction [adaptive statistical iterative reconstruction (ASiR)] implemented in a CT system (Optima CT660 Pro advance, GE Healthcare). With 15 normal brain cases, we reconstructed CT images with a filtered back projection (FBP) and ASiR with a blending factor of 100% (ASiR100%). Two standardized normal brain data were created from normal databases of FBP images (FBP-NDB) and ASiR100% images (ASiR-NDB), and standard deviation (SD) values in basal ganglia were measured. The Z-score mapping was performed for 12 hyperacute stroke cases by using FBP-NDB and ASiR-NDB, and compared Z-score value on hyperacute stroke area and normal area between FBP-NDB and ASiR-NDB. By using ASiR-NDB, the SD value of standardized brain was decreased by 16%. The Z-score value of ASiR-NDB on hyperacute stroke area was significantly higher than FBP-NDB (p< 0.05). Therefore, the use of images reconstructed with ASiR100% for Z-score mapping had potential to improve the accuracy of Z-score mapping. Key words: computed tomography (CT), Z-score, hyperacute stroke, iterative reconstruction *Proceeding author

2 376 nance imaging(mri) 検査における拡散強調像が広く利用されている 1). しかし,MRI 非対応型ペースメーカを装着している場合や安静困難な場合など,MRI 検査を施行できない状況も臨床ではしばしば経験する. そこで近年, 頭部単純 CT 画像に対して, 核医学における positron emission tomography(pet) 検査や脳血流 single photon emission computed tomography 検査で主に使用されているボクセル統計解析を利用して, ボクセルごとに標準脳との比較解析値である Z スコア値を算出 (Z スコアマッピング ) し, 低吸収域の視覚化を行った方法の有効性が報告されてきた. Takahashi ら 3, 4) は University College London の Wellcome Trust Center for Neuroimaging が提供しているフリーソフトの statistical parametric mapping (SPM) のうち,2003 年にリリースされたバージョンの SPM2 を用いて正常脳を構築し, その分布との違いを alberta stroke program early CT score(aspects) の考え方に基づき評価する方法を提案した. また, 大島ら 5) は多数の正常脳を用いて, 各座標において CT 値の平均値と標準偏差が保存される正常脳モデルを構築し, それを用いて CT 値を Z スコア値に変換することで超急性期脳梗塞領域を検出した. 一方, 近年の CT 装置には画像ノイズ低減を目的に, 逐次近似再構成法よりも再構成時間が短縮できる Hybrid 型の逐次近似再構成法 (hybrid type iterative reconstruction: Hybrid IR) が開発, 実装されているが 6, 7),Hybrid IR による contrast-to-noise ratio(cnr) の向上は ECS の検出能を向上しないと報告されている 8). しかし,Hybrid IR を利用した画像ノイズの低減が Z スコアマッピングへどのように影響するのかは検討されていない.Z スコア値は正常画像データベース (normal data base: NDB) から作成した標準脳の各ボクセル平均値とのボクセル値差を標準脳の各ボクセル標準偏差値で除することにより求められる. ここで, 標準脳の各ボクセル標準偏差値は標準脳の作成に要した各正常症例画像間の同一位置ボクセルにおけるボクセル値の標準偏差 (standard deviation: SD) を意味するが, 使用する正常症例画像のボクセル値にはノイズ成分が含まれており, 標準脳の各ボクセル標準偏差値に影響する.Z スコア値の算出において標準脳の各ボクセル標準偏差値は分母に該当するので,Hybrid IR のノイズ低減効果を利用して標準脳の各ボクセル標準偏差値が小さくなれば梗塞域のより微小な CT 値差も高 Z スコア値として算出できると予想される. そこで本研究では,Hybrid IR で再構成した画像を NDB 構築に使用することで, 標準脳の作成と Z スコアマッピングへ与える効果を臨床の超急性期脳梗塞症例画像を使用して検証した. 1. 方法 1-1 頭部単純 CT 画像の取得平成 27 年 4 月から平成 28 年 2 月までに CT 装置 Optima CT660 Pro advance (GE Healthcare, Milwaukee,USA) を使用し, 正常症例と超急性期脳梗塞症例の頭部単純 CT 画像をすべて同一の撮影条件で取得した. 撮影条件は,120 kv,2.0 s/rotation,180 ma( 後頭蓋窩部 ) および 130 ma( テント上部 ), ノンヘリカルスキャンである. 再構成スライス厚, 再構成間隔はともに 5 mm,display field of view:230 mm に設定した. 1-2 正常画像データベース構築正常症例は読影レポートにより異常なしと診断された頭部単純 CT 画像 15 症例 ( 平均年齢 75.6±2.9 歳, 男性 9 名, 女性 6 名 ) とし,NDB 構築に使用した. なお, 萎縮などの加齢性変化を考慮して対象症例の年齢は 70 歳台に限定した. 使用した Hybrid IR である adaptive statistical iterative reconstruction(asir) では, FBP と ASiR のブレンド率 (ASiR%) と称されるパラメータがあり,ASiR0% では FBP 画像を,ASiR100% では純粋な ASiR 画像を再構成可能であり, ノイズ低減レベルの調整が可能である 9). 本研究では FBP 画像と ASiR100% 画像を使用し,FBP 画像から作成した NDB(FBP-NDB) と ASiR100% 画像から作成した NDB(ASiR-NDB) を構築した. FBP-NDB および ASiR-NDB の頭部単純 CT 画像は,SPM の 2009 年にリリースされたバージョンである SPM8 を用いて標準形態に変形した. その際, テンプレート標準脳モデルには PET 画像を使用した. また, 標準形態化後の画像はボクセルサイズがとなった. なお,SPM8 には CT 画像のテンプレート標準脳モデルが実装されていないため, 本研究では PET 画像のテンプレート標準脳モデルを使用したが, 頭部単純 CT 画像は PET 画像のテンプレート標準脳モデルには存在しない骨領域を有するため, 標準形態に変形できない症例が確認された. そこで, 著名な画像処理ソフトウェアである ImageJ(National Institute of Health) の Plugin 機能を利用して,CT 値が 140 HU 以上のボクセルを 0 HU に変換し,NDB 構築に使用した画像およびすべての超急性期脳梗塞症例画像の骨領域を除去した. 日本放射線技術学会雑誌

3 標準脳の作成に要する症例数の検討 NDB における標準形態化後の画像を加算することで標準脳を作成した. 正常症例の標準脳作成には Takahashi ら 3, 4) は 28 症例, 大島ら 5) は 60 症例を使用した.Takahashi ら 3, 4) は脳形態の標準形態化に SPM2 を使用しており, 本研究と同様に標準脳のボクセルサイズはとなっているため, ダウンサンプリングによる平均化を加味するとの画素で標準脳を作成した大島ら 5) に比べて必要症例数は少ないと推察された. しかし, どちらの報告も必要症例数に関する検討はなされておらず, 年齢にも制限は設けていない. そこで, 加算する症例数を 3 症例から 15 症例まで 1 症例ずつ増やしながら FBP-NDB および ASiR-NDB から計 26 種類の標準脳を作成し, 式 (1),(2) を用いて,Mean(x,y,z) と SD(x,y,z) を算出した. なお,n を加算症例数とした. (1) (2) 作成した Mean(x,y,z) と SD(x,y,z) について, 基底核レベルのスライス位置にて基底核に region of interest(roi) を設定して Mean 値の ROI 内平均値と SD 値の ROI 内平均値を測定した. このように, 複数の正常症例画像を用いた標準脳の作成は, 正常症例画像の収集,FBP および ASiR100% 画像の画像再構成,FBP および ASiR100% 画像の複数症例画像から成る FBP-NDB と ASiR-NDB の構築, ImageJ の Plugin 機能を用いた骨領域の除去,SPM8 を用いた標準形態化, 標準形態化画像を加算した標準脳の作成の順序で実施した (Fig. 1). 1-4 Z スコアマッピング Z スコアマッピングにおいて各ボクセルの Z スコア値は次式 (3) により算出され, (3) NDB から作成した標準脳の各ボクセル平均値を Mean(x,y,z), 各ボクセル標準偏差値を SD(x,y, z), 超急性期脳梗塞症例画像の各ボクセル値を Value (x,y,z) とする. 算出した各ボクセルの Z スコア値により Z スコア値画像を作成するが, 脳脊髄液領域は症例により範囲が異なるので, 偽陽性の高 Z スコア値 Fig. 1 Flow chart of creating standardized brain. として算出される可能性がある. そこで, 標準形態化後の超急性期脳梗塞症例画像に 20 HU 以下の閾値処理を施し脳実質のみのマスク画像を作成し,Z スコア値画像に適用して脳脊髄液領域を除去した. 解剖学上の位置関係の把握を容易にするため,Z スコア値画像は標準形態化した超急性期脳梗塞症例画像に重ね合わせ, これを Z スコアマッピング画像とした (Fig. 2). 1-5 ASiR による Z スコアマッピングへの効果超急性期脳梗塞症例 12 症例を FBP および ASiR100% で画像再構成し,FBP には FBP-NDB から,ASiR100% には ASiR-NDB から作成した加算症例数 15 症例の Mean(x,y,z) と SD(x,y,z) を使用して,Z スコアマッピング画像を作成した. 更に各症例において頭部 MRI 拡散強調画像にて指摘された梗塞部位に ROI を設定して Z スコア値を計測した.2 群間の検定には Wilcoxon singed rank test を用い, 有意水準は 5% とした. なお, 使用した 12 症例の超急性期脳梗塞症例は発症 4.5 時間以内に頭部単純 CT 検査を施行し, 更に頭部 MRI 撮影を行い, 拡散強調画像にて超急性期脳梗塞域が指摘されたものを選択した. 症例の平均年齢は 72.8±11.7 歳であり, 男性 9 例, 女性 3 例であった. ASiR-NDB を使用することで超急性期脳梗塞域の Z スコア値を向上できたとしても, 正常領域の Z スコア値も向上しては診断によい結果をもたらすとは限らない. そこで, 頭部単純 CT 画像を診断する際には左右の脳を比較しながら低吸収域などの異常を検出する方法が有効であることに着目し, 超急性期脳梗塞域と反対半球の正常領域に ROI を設定して Z スコアを測定し (Fig. 3),FBP-NDB と ASiR-NDB による比較を行った.2 群間の検定には Wilcoxon singed rank test

378 Fig. 2 Flow chart of creating Z-score mapping image.

3 (a) ROI setting in Z-score map image and (b)

1-6 倫理的配慮本研究は当院倫理委員会にて平成 28 年 4 月に審査を受け,

結果 2-1 標準脳作成に要する症例数と NDB の違いによる影響標準脳作成のために加算した症例数と,Mean

4 378 Fig. 2 Flow chart of creating Z-score mapping image. a b Fig. 3 (a) ROI setting in Z-score map image and (b) diffusion-weighted image of MRI. を用い有意水準は 5% とした. 1-6 倫理的配慮本研究は当院倫理委員会にて平成 28 年 4 月に審査を受け, 倫理規範の妥当性につき審査を受け承認された. 2. 結果 2-1 標準脳作成に要する症例数と NDB の違いによる影響標準脳作成のために加算した症例数と,Mean 値の基底核における平均値の関係を Fig. 4 に示す. 加算症例数を変えても Mean 値の変化は 3% 未満であり, FBP-NDB と ASiR-NDB で同様の傾向を示した. また, 加算症例数が 10 症例を超えると,SD 値の基底核における平均値は 0.1 HU 以上の変化を認めなかった日本放射線技術学会雑誌

5 379 Fig. 4 Mean value of standardized brain measured in basal ganglia. Fig. 6 Comparison of Z-score value on hyperacute stroke area between FBP-NDB and ASiR-NDB. Fig. 5 SD value of standardized brain measured in basal ganglia. Fig. 7 Comparison of Z-score value on normal area between FBP-NDB and ASiR-NDB. (Fig. 5).15 症例を NDB 構築に使用した場合の SD 値を比較すると,ASiR-NDB では FBP-NDB に比べ基底核で 3.6 から 2.9 と 16% 低減した. 2-2 超急性期脳梗塞領域および正常領域における Z スコア値の変化 FBP-NDB および ASiR-NDB を使用した際の超急性期脳梗塞領域および正常領域における Z スコア値の箱ひげ図を Fig. 6,7 に示す. 超急性期脳梗塞領域における Z スコア値は FBP-NDB では中央値は 0.72, ASiR-NDB では 0.94 となり,ASiR-NDB では有意に高い値を示した (p<0.05). 正常領域における Z スコア値は FBP-NDB では中央値は 0.02,ASIR-NDB では 0.01 となり, 有意差は認めなかった. Figure 8 に Z スコアマッピングを施した, 構音障害を主訴とする 45 歳女性の症例画像を示す. 発症 4 時間後に撮影された頭部単純 CT 画像では有意な所見を認めなかったが, 発症 4.5 時間後に撮影された MRI の Diffusion 画像では左基底核に高信号域を認めた.CT 画像に Z スコアマッピングを施すと,FBP-NDB に比べ,ASiR-NDB ではより顕著に, 梗塞領域を検出した. 3. 考察 Z スコアマッピングにおいて各ボクセルで算出される Z スコア値の算出式 (3) には NDB から作成した標準脳の SD 値が分母として扱われ,SD 値は標準脳の作成に要した正常症例画像群におけるボクセル値の標準偏差を意味する. しかし, 使用する各正常症例画像

380 a b c Fig. 8 (a) Z-score map image with FBP-NDB, (b) Z-score map image with ASiR-NDB, and (c) diffusion-weighted image of MRI. にはノイズ成分が含まれており, 真に正常症例画像群のボクセル値の標準偏差を表していない.

そこで, われわれは,Hybrid IR によりノイズ成分を低減した正常症例画像から構築した NDB を使用することで標準脳の作成と Z スコアマッピングに与える効果を, 臨床画像を用いて検証した. 使用する正常症例数 (3 症例から 15 症例 ) については,Mean 値は加算症例数に依らずほぼ一定であり, SD 値では 10 症例以上になると 0.1 HU 以上の変化を認めず安定した.

6 380 a b c Fig. 8 (a) Z-score map image with FBP-NDB, (b) Z-score map image with ASiR-NDB, and (c) diffusion-weighted image of MRI. にはノイズ成分が含まれており, 真に正常症例画像群のボクセル値の標準偏差を表していない. よって, NDB に使用する画像のノイズレベルに対して検討が必要と考えられるが, 超急性期脳梗塞症例への Z スコアマッピング適用の報告は散見されるが,NDB に使用する画像のノイズレベルや再構成法に関する研究報告はみられない. そこで, われわれは,Hybrid IR によりノイズ成分を低減した正常症例画像から構築した NDB を使用することで標準脳の作成と Z スコアマッピングに与える効果を, 臨床画像を用いて検証した. 使用する正常症例数 (3 症例から 15 症例 ) については,Mean 値は加算症例数に依らずほぼ一定であり, SD 値では 10 症例以上になると 0.1 HU 以上の変化を認めず安定した.SPM2 を使用して脳形態を標準形態化した Takahashi ら 3, 4) が使用した症例数に比べ, 少ない症例数で SD 値は安定したが, 本研究では 70 歳台の正常症例のみを使用しているため, 加齢による萎縮の度合いなどが同程度であったことが原因と考える. また,SD 値は ASiR-NDB を FBP-NDB と比較すると 16% 低減した.ASiR-NDB を使用することで, NDB 構築に使用する正常症例画像のノイズ量を低減でき, 正常症例画像群のボクセル値の真の標準偏差により近い値を SD 値として有した標準脳を作成できたと考える. 超急性期脳梗塞症例 12 症例の Z スコアマッピングでは, 正常領域の Z スコア値に有意差は認めなかったが, 超急性期脳梗塞域では ASIR-NDB を使用した場合は FBP-NDB を使用した場合よりも有意に高い Z スコア値を示した.ASiR100% 画像を NDB に使用することで SD 値が低くなり, 各ボクセルの Z スコア値算出に使用する式 (3) における分母の値が小さくなるため, 結果として Z スコア値はより高い値を示した. Z スコアマッピングを施した超急性期脳梗塞症例 12 症例のうち, 頭頂葉の皮質に ROI を設定した症例において,FBP-NDB を使用した場合,ASiR-NDB を使用した場合よりも正常領域の Z スコア値が高くなる症例を認めたが, 他症例に比べて設定した ROI サイズが小さく,FBP 画像における画像ノイズによるボクセル値変動の影響が大きかったと考える. また, 正常領域の Z スコア値は超急性期脳梗塞領域に比べて微小であるため,ASiR-NDB による Z スコア値の変動程度も超急性期脳梗塞領域に比べてわずかであり,Z スコアマッピング画像への影響も少なく, 結果的に超急性期脳梗塞領域をより高コントラストに表現した Z スコアマッピング画像になると考える. また,NDB による正常領域の Z スコア値の変動は小さいうえに, 正常領域の Z スコア値は超急性期脳梗塞領域における Z スコア値よりも微小であるため, 本研究では Z スコア値に対する閾値処理は行わなかった. 先行研究において,Hybrid IR は腹部の低吸収域の検出能を改善しないと報告されている 10) が, 超急性期脳梗塞症例の低吸収域においても同様であり, 西村ら 8) は ASiR により超急性期脳梗塞領域の CNR を向上させても超急性期脳梗塞を模擬したファントムの検出能向上に寄与しなかったとしている. 一方で Hybrid IR などのノイズ低減を用いない状態であっても Z スコアマッピングによる低吸収域の検出能向上は既に報告されており 3), 本研究の結果から Z スコアマッピングの NDB 構築に ASiR100% 画像を使用することで, 超急性期脳梗塞領域のわずかな CT 値の低下をより高い Z スコア値として検出することが可能であることから,Z スコアマッピングの有用性をより高めることが明らかとなった. 超急性期脳梗塞領域の検出能は観察者の経験や技術に依存するが 11),Fig. 8 に示すように FBP-NDB に比べ,ASiR-NDB ではより顕著に, 梗塞領域を検出するため, 診断の補助として日本放射線技術学会雑誌

7 381 ASiR-NDB の Z スコアマッピング画像を使用することで診断精度の向上が期待できる. 本研究のリミテーションとして,NDB 構築に使用した正常症例は 70 歳台に限定している点がある. よって超急性期脳梗塞症例のさまざまな年齢と合致しているわけではない. 加齢による萎縮を考慮すると, 他の年齢で構築したデータベースに関しても検討が必要である. また, 本研究では FBP-NDB と ASiR-NDB の比較を主眼に置いているため,NDB 構築に使用した正常症例画像間における CT 値補正は行わなかったが, 頭蓋骨の厚さの違いに起因した正常症例間の脳実質における CT 値のばらつきは標準脳の SD 値に影響すると考えられ,CT 値補正を行うことでより精度の高い Z スコアマッピングが可能になると推察される. 4. 結語 Hybrid IR を頭部単純 CT 画像の Z スコアマッピングに使用することで, 超急性期脳梗塞症例の梗塞領域をより高コントラストに表現した Z スコアマッピング画像を作成できた. 本論文の要旨は, 第 44 回日本放射線技術学会秋季学術大会 (2016 年, 埼玉 ) にて発表した. 参考文献 1) 日本医学放射線学会, 日本放射線科専門医会医会編, 画像診断ガイドライン 2013 年版, 金原出版, 東京,2013: ) 福岡大輔, 内山良一, 村松千左子, 他. 頭頸部領域におけるコンピュータ支援診断システムの開発と現状. 日放技学誌 2013; 69(11): ) Takahashi N, Tsai DY, Lee Y, et al. Usefulness of z-score mapping for quantification of extent of hypoattenuation regions of hyperacute stroke in unenhanced computed tomography: analysis of radiologists' performance. J Comput Assist Tomogr 2010; 34(5): ) Takahashi N, Tsai DY, Lee Y, et al. Z-score mapping method for extracting hypoattenuation areas of hyperacute stroke in unenhanced CT. Acad Radiol 2010; 17(1): ) 大島一輝, 原武史, 周向栄, 他. 救急医療における頭部 X 線 CT 画像上の早期虚血サインに対する自動解析法の開発. 信学技報 2012; 111(389): ) Willemink MJ, de Jong PA, Leiner T, et al. Iterative reconstruction techniques for computed tomography Part 1: technical principles. Eur Radiol 2013; 23(6): ) Willemink MJ, Leiner T, de Jong PA, et al. Iterative reconstruction techniques for computed tomography part 2: initial results in dose reduction and image quality. Eur Radiol 2013; 23(6): ) 西村一晃, 田中千香子, 深尾真理, 他. 逐次近似応用 CT 再構成を用いた低吸収域の検出能評価超急性期脳梗塞評価用ファントムの開発および解析. 日放技学誌 2016; 72(2): ) Miéville FA, Gudinchet F, Rizzo E, et al. Paediatric cardiac CT examinations: impact of the iterative reconstruction method ASIR on image quality preliminary findings. Pediatr Radiol 2011; 41(9): ) Goenka AH, Herts BR, Obuchowski NA, et al. Effect of reduced radiation exposure and iterative reconstruction on detection of low-contrast low-attenuation lesions in an anthropomorphic liver phantom: an 18-reader study. Radiology 2014; 272(1): ) Fiebach JB, Schellinger PD, Jansen O, et al. CT and diffusionweighted MR imaging in randomized order: diffusionweighted imaging results in higher accuracy and lower interrater variability in the diagnosis of hyperacute ischemic stroke. Stroke 2002; 33(9): 問合先大阪狭山市大野東近畿大学高度先端総合医療センター PET 分子イメージング部渡邊翔太

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_02.indd 30, 11-16, 2010 Z Z score Computed tomography ROC analysis 3 CT 1,2 CT 1/3 3 5 CT CT 6 7,8 MCA ASPECTS Alberta Stroke Programme Early CT Score 4 10 CT ASPECTS 50% 9 Z 10 CT Z CT 10 Z Z Z receiver operating