学位論文 Doctoral Thesis SPECT の定量評価における不均一減弱補正法の有用性に関する研究 (Usefulness of non-uniform attenuation correction method for quantitative assessment on SPECT i

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1 熊本大学学術リポジトリ Kumamoto University Repositor Title SPECT の定量評価における不均一減弱補正法の有用性に関 する研究 Author(s) 中村, 祐也 Citation Issue date Type URL Thesis or Dissertation Right

2 学位論文 Doctoral Thesis SPECT の定量評価における不均一減弱補正法の有用性に関する研究 (Usefulness of non-uniform attenuation correction method for quantitative assessment on SPECT imaging) 中村祐也 Yuuya Nakamura 指導教員 冨口静二教授 熊本大学大学院保健学教育部博士後期課程保健学専攻 2015 年 9 月

3 学位論文 Doctoral Thesis 論文題名 :SPECT の定量評価における不均一減弱補正法の有用性に関する研究 (Usefulness of non-uniform attenuation correction method for quantitative assessment on SPECT imaging) 著者名 : 中村祐也 Yuuya Nakamura 指導教員名 : 熊本大学大学院保健学教育部博士後期課程保健学専攻 冨口静二教授 審査委員名 : 主査 医用放射線科学分野担当教授伊藤茂樹 副査 医用放射線科学分野担当教授冨吉勝美 副査 医用放射線科学分野担当教授冨口静二 2015 年 9 月

4 目次 目次 1 要旨 4 公表主論文, 参考論文, その他の論文リスト 5 謝辞 6 略語一覧 7 第 1 章序論 8 第 2 章目的 14 第 3 章本研究の概要と構成 15 第 4 章 原理 4.1 総論 画像再構成法 画像補正法 γ 線の減弱について 均一吸収体に対する減弱補正法 不均一吸収体に対する減弱補正法 CT-Chang 減弱補正法について 33 第 5 章 方法 脳血流 S P ECT 検査についての検討 研究の概要 使用機器および撮像条件 画像再構成 評価方法 42 1

5 5.1.5 臨床例における検討 肝アシアロ S P ECT 検査についての検討 研究の概要 使用機器および撮像条件 画像再構成 評価方法 臨床例における検討 心筋血流 S PECT 検査についての検討 研究の概要 使用機器および撮像条件 画像再構成 評価方法 臨床例における検討 72 第 6 章 結果 6.1 脳血流 S P ECT 検査についての検討 ファントム実験における検討 症例における検討 肝アシアロ S P ECT 検査についての検討 ファントム実験における検討 臨床例における検討 心筋血流 S PECT 検査についての検討 ファントム実験における検討 臨床例における検討 108 第 7 章 考察 7.1 画質について 2

6 7.1.1 画質の均一性について 画質のコントラストについて 定量性について 研究の限界 今後の展望 まとめ 127 第 8 章 結論 129 参考文献

7 学位論文要旨 [ 背景と目的 ] 核医学検査は, 放射性同位元素を人体に投与してその分布を画像化することで, 形態診断および機能診断を可能とする. 特に, 機能診断では定量評価が有効である. 定量性を低下させる要因には, ガンマ線の減弱, 散乱, コリメータに起因した分解能の劣化等が挙げられ, 中でも, 減弱の影響は定量性の大幅な低下に繋がる. 脳神経核医学領域では, 脳組織を均一組織と考えて補正できるため, 定量評価を容易に行う事が出来る. しかし, 心臓や肝臓といった, 不均一組織に囲まれた臓器の減弱補正は困難であり, 簡便で精度の高い定量評価法が確立されていない. 不均一吸収体に対する減弱補正法には CT 減弱補正 (CT-AC) 法が一般的に用いられているが, 補正を画像再構成に組み込む手法であり, 再構成条件等の影響を受けやすい手法である. 新たに均一吸収体用として開発された CT-Chang 減弱補正 (CT-Chang AC) 法は, 再構成とは独立し,CT 画像を用いることでピクセル単位での減弱係数の違いを考慮した補正を可能とする. この手法を, 不均一吸収体に対する減弱補正法として適用することが出来れば, 体幹部の不均一組織における定量評価法の確立が飛躍的に高まると考えられる. よって,CT-Chang AC 法により局所の絶対放射能濃度の定量精度を評価し, 不均一吸収体における CT-Chang AC 法の定量評価における有用性を検証した. [ 方法 ] 均一吸収体である脳血流 SPECT および不均一吸収体である肝アシアロ糖蛋白受容体 ( 肝アシアロ )SPECT, 心筋血流 SPECT を対象としたファントム実験および臨床試験を行い, 従来法である CT-AC 法と CT-Chang AC 法の画質 ( 均一性等 ) および定量性について比較検討した.SPECT の収集条件や画像再構成条件は臨床と同条件とした. 均一性の評価は, 脳血流 SPECT では, 脳プールファントム内に関心領域 (ROI) を設定し,ROI 内の平均値と標準偏差から %RMSU 値を算出した. 肝アシアロ SPECT では, 肝内の 6 領域に ROI を設定し,%RMSU 値を算出した. 心筋血流 SPECT では, 均一な心筋短軸像内に収まる 6 つの同心円状のプロファイルを作成し, その平均プロファイルの平均値と標準偏差から同様に %RMSU 値を算出した. 定量性の評価は, いずれも事前にボトルファントムを撮像してもとめた計数 - 放射能係数 (CCF) に, 再構成像から算出したカウントを乗じた値 ( 算出値 ) と, 封入放射能濃度である真値を比較した. また, 臨床試験についてもファントム実験と同様の手法で行い, 算出値を CT-AC 法と CT-Chang AC 法で比較した. [ 結果と考察 ] 脳血流 SPECT は, 均一性 (%RMSU 値 ) が CT-AC 像で 3.01% に対し,CT-Chang AC 像 2.51% となり, CT-AC 像と比較して,17% 改善し, 共に均一性は良好であったが, 統計学的には有意差を認めた. また, 定量性も CT-AC 像と比較して 6% 放射能濃度が改善し, 真値に近似した. 肝アシアロ SPECT( 投与量 80MBq) では,%RSMU 値は CT-AC 像で 11.28% に対し,CT-Chang AC 像で 9.51% となり,16% 改善し, 両者間には統計学的有意差を認めた. また, 定量性も CT-AC 像と比較し,15% 放射能濃度算出値が改善し, 真値に近い値となった. 心筋血流 SPECT では,%RSMU 値は CT-AC 像で 7.5% に対し,CT-Chang AC 像で 5.9% となり,20% 改善し, 両者間には統計学的有意差を認めた. また, 定量性も CT-AC 像と比べ, 放射能濃度算出値が 14% 改善し, 真値に近い値となった. 臨床試験では各々の検査において均一性が CT-Chang AC 像で向上し, また, 放射能濃度算出値はファントム実験同様,CT-AC 法に比べ高値を示した. CT-AC 像は 3D OS-EM 法によるコリメータ開口径補正を組み合わせて減弱補正が最適化されている. 今回用いた OS-EM 法は 2D OS-EM 法による再構成であり, 体軸方向における分解能の劣化が減弱補正効果の低下の一つの要因として挙げられる. また, 心筋血流 SPECT などカウントの尐ない臓器では,Iteration 数の増加に伴い, ノイズも増幅するため, 均一性および定量性が低下したと考えられた. [ 結論 ] CT-Chang AC 法は均一吸収体である脳血流 SPECT では,CT-AC 法と同等以上の減弱補正効果と定量精度を示した. また, 不均一吸収体である肝アシアロ SPECT および心筋血流 SPECT 検査では CT-AC 法よりも定量精度が 15% 程度改善し,CT-Chang AC 法が定量評価法として有用であることを明らかにした. 本研究成果により,CT-Chang AC 法の不均一吸収体に対する適応を行うことで, 臨床で簡便で精度の高い減弱補正による定量評価が可能なことが示唆された. 4

8 主論文, 副論文, 参考論文のリスト 主論文 題名 :SPECT の定量評価における不均一減弱補正法の有用性に関する研究 (Usefulness of non-uniform attenuation correction method for quantitative assessment on SPECT imaging) 副論文 題名 :Usefulness of the Chang attenuation correction method with use of a CT-based μ map by FBP reconstruction in 201Tl SPECT-MPI Ann Nucl Med, 2015, DOI /s Yuya Nakamura, Seiji Tomiguchi 題名 :Reliability and advantages of using non-uniform Chang's attenuation correction method using a CT based attenuation coefficient map in 99mTc-GSA SPECT/CT hepatic imaging EJNMMI Physics, 2015, 2:17 DOI /s Yuya Nakamura, Masayuki Tanaka, Seiji Tomiguchi 参考論文 題名 : 心筋 SPECT 検査における CDR 補正と ESSE 法による散乱線補正の有用性, 日放技学誌, Vol. 66, No. 6, , (2010). Yuya Nakamura, Seiji Tomiguchi, Noboru Katsuda 題名 : 補正組み込み型 OS-EM 法の再構成条件が左室内腔容積算出に及ぼす影響, 日 放技学誌, Vol. 65, No. 7, , (2009). Yuya Nakamura, Seiji Tomiguchi, Noboru Katsuda 5

9 謝辞 本論文の作成にあたり 多くの方々からご指導 ご支援を頂きました 指導教官の冨口靜二教授には学部, 修士課程の頃より, 核医学技術における基礎的 臨 床的知識, 研究方法論など, 多くの事を学ばせて頂きました. 同じ, 冨口靜二研究室に所属する田中政行くんをはじめ, 学部や修士課程の学生 院生には基礎的実験等に協力していただきました. 熊本大学大学院生命科学研究部の, 伊藤茂樹教授, 富吉勝美教授にも, 冨口教授同 様, 研究方法論や研究内容に関するアドバイス等を頂きました. また, 私の博士過程審 査に際し, 主査および副査をそれぞれ担当して頂きました. 職場である熊本大学医学部附属病院では, 核医学部門の勝田昇副技師長をはじめ, 野崎剛技師をはじめ多くのスタッフに研究協力を頂き, また, 画像診断治療科の白石慎 哉医師や吉田守克医師にも多くのアドバイスを頂きました. 研究にあたり, 富士フィルム RI ファーマ社, 日本メジフィジックス社のみなさまには実験に必要な放射性薬剤や画像処理ソフトを手配して頂だくなど, ご協力頂きました. 研究にあたり, シーメンスジャパン社のみなさまには新しい減弱補正法について, ソフトウェア構築や画像処理過程のワークフローの構築など多くのご協力を頂きました. また, ここに全ての方々を挙げることはできませんが 多くの方々の支えがあって ここにこの論文があります 私が博士課程の 3 年間で出会った全ての人に心から感謝致 します 6

10 略語一覧 AC :Attenuation Correction CCF :Cross Calibration Factor CT :Computed Tomography CTAC :Computed Tomography based Attenuation Correction EDV :End Diastolic Volume ESSE :Effective Scatter Source Estimation ESV :End Systolic Volume FBP :Filtered Back Projection FLI :Functional Liver Index GSA :Galactosyl human Serum Albumin diethylenetriamine pentaacetic acid J-ACCESS:Japanese-Assessment of Cardiac Event and Survival Study by Quantitative Gated SPECT LUV :Liver Uptake Value ML-EM :Maximum Likelihood-Expectation Maximization NMSE :Normalized Mean Square Error OS-EM :Ordered Subsets-Expectation Maximization QGS :Quantitative Gated SPECT QPS :Quantitative Perfusion SPECT %RMSU :%Root Mean Square Uncertainty ROI :Region of Interest SPECT :Single Photon Emission Computed Tomography SSPAC :Segmentation with Scatter and Photopeak window data for Attenuation Correction TCT :Transmission Computed Tomography TEW :Two or Triple Energy Window 7

11 第 1 章序論 単一もしくは数種類の γ 線を放出する放射性同位元素で標識され た放射性医薬品を人体に投与して, その挙動を探る i n vi vo 核医学検査では, ガンマカメラを用いることにより放射性医薬品の分布状況をプラナー撮像により 2 次元的にあるいは s ingle p hot on e mi ssion comp uted t o mo graphy ( S PECT ) 撮像によって 3 次元的に画像化できる. さらに陽電子を放出する核種 ( ポジトロン核種 ) を用いる positron e mi ssion comp uted tomo gr aphy ( P ET) 撮像においても 3 次元的に画像化できる. ガンマカメラによる核医学診断では解剖学的情報のみならず, 薬理学的 生理学的情報を提供するため, さまざまな解析による機能診断も可能である [ 1-3 ]. 核医学機能診断における解析には定量的指標による評価が不可欠で, 古くから 2 次元画像解析による甲状腺摂取率, レノグラム, 副腎摂取率検査等が実施されてきた [4-9]. 近年では, 脳神経核医学領域で, SPECT 撮像による様々な定量解析法が開発され, 臨床に広く普及している [10-1 5]. 特に, 脳血流 SPECT 画像解析による局所脳血流量の定量法は閉塞性血管障害等の診断に有用である [ 16-19]. 脳血流 S PECT 検査に用いられる放射性医薬品には, I-N -i sopropyl -p -1 23I-i odoa mp hetami n e ( IM P), 9 9 m Tc-h examethyl -p r ophylene amine oxi me ( HMPAO) や 9 9 m Tc-ethyl c ysteinat e di mer (ECD) といった脂溶性化合物が用いられており, これ らの化合物は血液脳関門を通過後に水溶性化合物に代謝されること で, 一定時間脳内に保持される性質を持つ. 8

12 1 2 3 I-N -i sopropyl -p -1 23I-i odoa mp hetami n e ( IM P) は, 静脈内に投与後, 大 部分が肺に取り込まれ, その後速やかに動脈血中に送り出される. その後, 動脈血中に放出された 123 I-IM P は初回循環において脳組織に 90% 以上摂取され, 局所脳血流に比例して分布する [ 20]. 9 9 m Tc-HMPAO は, 静脈内投与後, 初回循環での脳への摂取率は 80% 前 後で, 静注後 1~ 2 分後には定常分布となる. これは, 脳組織で速や かに代謝されて水溶性の化合物に変換するために, 脳への 9 9 m Tc-HMPAO の入力が 1 ~ 2 分で決定されることによる [ 21]. 9 9 m Tc-E CD は, 初回循環での脳への摂取率は 9 9 m Tc-HM PAO よりもや や低いとされるものの, 脳組織から血液中への逆拡散の影響は尐なく, 高画質な S PECT 画像が得られる [22, 2 3]. これらの放射性薬剤における特性, すなわち, 血中から脳組織への血流に依存した摂取率が高いこと, および, 脳内に比較的長時間分布して, 血中への洗い出しが尐ないことが, 脳血流定量法が活発に開発されている理由の一つに挙げられる. 脳血流 SPECT 画像のカウントから, 局所脳血流量を算出することにより, 脳梗塞の早期診断, 予後評価, あるいは慢性閉塞性脳血管障害例における脳循環予備能評価が実用化されている [ ]. SPECT 撮像で最も定量性に影響する要因は減弱で, 定量評価にはその補正は不可欠である [27-2 9]. 脳は, 頭蓋骨および脳組織全体を均一組織として補正することが可能で,S P ECT 撮像ではガンマ線の減弱に対する補正を容易に行うことができる [30-32]. 減弱補正を施行しない場合には, 大脳基底核周辺の脳内中心部 ( 深部領域 ) において, 減弱の影響による局所カウントの低下が起こる. これに, 脳内を一様な線減弱係数値 ( μ 値 ) を持つ物質であると仮定して, 減弱補正を行うことで, 脳組織全体の局所カウントは均一となる. 9

13 近年, Co mp uted To mo graphy ( CT ) 装置と S PECT 装置を一体化した SPECT /CT 装置の登場により,CT 値を用いた減弱補正法が開発されている [33 34]. この方法では,CT 値を用いて, 脳室など厳密には脳実質と μ 値が異なる組織や頭蓋骨の減弱の影響をより正確に補正することが可能となっている. 脳以外の肝臓 心臓の存在する領域 ( 不均一吸収体 ) においても, SPECT 撮像における定量評価法の開発が進んでいる [ 35]. 肝アシアロシンチグラフィーに用いられる 9 9 m Tc-galactosyl huma n serum albumin ( GS A ) は, 肝臓の肝細胞内に存在するアシアロ糖蛋白 ( AS GP) 受容体に特異的に結合する. この ASGP 受容体は, 正常肝細胞には存在するが, 癌組織や壊死細胞には集積せず, 慢性肝炎や肝硬変例では肝への集積が減尐する事が報告されており, その量的変化は肝細胞の数, 肝予備能を反映する指標となっている [ 3 6]. また, 9 9 m Tc-GSA は肝機能の正常な患者では, 投与量の 8 割近くが肝臓に集 積することが知られており [36], 肝予備能を評価する上で極めて有用な放射性医薬品として用いられている. 肝アシアロシンチグラフィーにおける定量評価は, プラナー撮像で投与時からある時間までの経時的カウント分布変化を反映した経時画像 ( ダイナミック画像 ) が用いられる [37]. 解析は, 心臓の 3 分後のカウント ( 計数値 ) と 15 分後の計数値の比 (HH15) を算出し, この値を 9 9 m Tc-GSA 血中停滞の指標としている [37]. さらに, 心臓と肝臓の 15 分後の計数値 ( H1 5, L15) から計算式 ( L15/(H15+L15) ) によって得られた L HL 15 を 9 9 m Tc-GSA 肝集積の指標としている [ 37]. HH15 の値が低く,LHL1 5 の値が高いほど, 肝予備能は良好と診断されるが, これらの値は相対値であり, 絶対値による定量評価ではな 10

14 い. 近年, 肝アシアロシンチグラフィーでも, 肝臓に 9 9 m Tc-GSA が集積し, 胆道系に排泄されるまでの集積がプラトーになる時間を利用して, SPECT 撮像が行われている [38]. 肝臓への 9 9 m Tc-GSA の集積分布を 3 次元的に評価することで, 肝臓の体積または肝細胞あたりの肝機能量を算出することが可能である [38]. 臨床的には, 肝切除術前の患者に肝アシアロ SPECT 検査を施行することで,3 次元的な生存肝細胞分布を肝の領域毎に算出し, 全肝に対する残肝の肝予備能を評価することが可能となる. 術後の肝予備能を予測することで, 肝不全の予後予測を行なう事が可能であり, 手術適応の決定にも有用であると報告されている [39]. 心筋血流 S PECT 検査も, 虚血性心疾患の診断に有用な検査法である. 心筋血流 SPECT 検査に用いられる放射性医薬品には, T l Cl, 9 9 m Tc-sestamibi (MIBI), 9 9 m Tc-tetrofosmin ( TF) があり, T lcl は, カ リウムと類似した体内挙動を示し, 正常心筋では, 心筋細胞膜の Na + K + ポンプを介して能動輸送により心筋細胞内に取り込まれ, 初回循環でその約 88% が心筋細胞に取り込まれることで心筋血流量を良好に反映する極めて有用な放射性医薬品である [40]. また, 心筋部に集積した 201 T lcl は, 時間の経過に伴い心筋内から洗い出され, 局所的な洗い出し率の違いを反映した再分布像を得ることができる. これにより, 心筋虚血あるいは心筋梗塞の鑑別を行うことができる. 9 9 m Tc-MIBI や 9 9 m Tc-TF は, 心筋細胞膜およびミトコンドリアを介した 電位依存性の受動拡散によって心筋細胞内に取り込まれるが, T l Cl と比較し, 初回循環での取り込みは低く, また心筋からの洗い出しも ないため, 再分布像の評価は不可能だが, 半減期の短い 99m Tc ( 6 時間 ) 11

15 を用いることで, 大量投与が可能で, エネルギー (140 kev) もγカメラの撮像に適するため高画質な画像を得ることが出来る [ 41]. また, 心筋血流 S PECT では, 心電図同期心筋 S PECT 解析ツールである Q uantitative gated SPECT (QGS) を用いて心筋の拡張末期容積, 収縮末期容積, 駆出率といった心機能の定量評価が可能である [42-44]. さらに, 心筋の集積の程度を心筋の心尖部から心基部までセグメント毎に分けて相対的に欠損部位のスコアを極座表示させたポーラーマップ解析では, 心筋壁内の相対的な集積低下部位を評価することが可能である [45]. ポーラーマップ解析では, 心筋血流量の低下部位を容易に評価可能だが, 血流量は相対値として表示されるため, 冠動脈 3 枝病変などでは, 正常心筋血流分布を示すなど, 評価値はあくまで相対指標に過ぎない. 近年, 空間分解能や感度に優れた半導体検出器を用いた心臓専用の γ カメラが登場し, 従来型のアンガー型 γカメラを用いた SPECT 装置と比較し, 冠動脈病変の診断能が高いという報告がなされている [46, 47]. また, ダイナミック S PECT 検査が行われ, 相対値ではなく, 局所心筋血流量の算出による冠循環予備能評価が試みられつつある [35]. 心臓や肝臓が存在する胸腹部領域では, 肺, 骨, 軟部組織などが混在するため, 精度の高い減弱補正が難しい.5 c m 厚の水を透過して検出される 9 9 m Tc ( 線減弱係数 0.15) の γ 線の割合は 47 % 程度, エネルギーの低い 201 T l ( 線減弱係数 0.19) においては 39 % 程度と検出される光子数が大幅に減尐する [48]. この γ 線の減弱に対する適切な補正を施行することが, 不均一吸収体部に存在する心臓や肝臓における定量評価法の開発に重要となる. 12

16 不均一吸収体に対する減弱補正法には, 逐次近似再構成組込法 : CT bas ed Attenua tion Co rrection( CT-AC) 法 [ 49-51] や,It e rative -Chang 法 [52], Se gme ntat ion with Scatter and Photopeak wi ndow dat a for Attenua tion Cor rection (SSPAC) 法 [53, 54] などが開発されているが, いずれの補正方法にも欠点があるため, 臨床には広く普及していない状況である. これらの中で, 臨床でも普及しつつある CT-AC 法は, 逐次近似法の計算式内の検出確率に減弱のみならず, 散乱やコリメータ開口径補正を組み込むことで, 再構成と同時に補正が可能である [55]. 特に, 近年の CT-AC 法では, コリメータ開口径補正を用いて, 分解能の劣化に対する補正の画像に, 減弱や散乱の影響を加味した補正が行われている [56]. コリメータ開口径補正を行うことで, 線源の位置分解能が改善し, 心筋血流 S PECT では, 冠動脈病変の診断能が向上するという報告がなされている [55]. しかし, コリメータ開口径補正を行うと, 放射能濃度が不連続となる輪郭部でひげ様のアーチファクト発生 ( エッジアーチファクト ) が問題となる [57-59]. 近年, 脳血流 SPECT 検査用として CT-Chang 減弱補正 (CT-Chang AC) 法が開発された [60]. この方法は, CT 補正法およびシミュレーションによる Ch ang 法を組み合わせた方法で, 理論上 胸腹部領域に応用することが可能であると考えられる [61, 6 2]. また, CT-AC 法のように画像再構成法と同時に補正を行う方法と異なり, 画像再構成とは独立した減弱補正が可能である. 心臓や肝臓の S PECT 撮像に CT-Chang AC 法を適用することができれば, エッジアーチファクトや画像再構成条件などの影響を受けずに, 当該領域における精度の高い減弱補正が可能で, 不均一吸収体における定量評価法の臨床への普及が促進される可能性が高まる. 13

17 第 2 章目的 本研究の目的は, γ 線の減弱に対する新しい補正方法である CT-Chang AC 法を用いて, 均一吸収体である 123 I-IM P 脳血流 S PECT に対する画質および定量性の評価を行い, 従来法である CT-AC 法との差異を明らかにすること. および, 不均一吸収体である 9 9 m Tc 肝アシアロ S PECT および 201 Tl 心筋血流 S PECT における減弱補正法による局所放射能濃度定量における精度を検討し, 臨床での本法による減弱補正法の普及が可能であることを明らかとすることである. 14

18 第 3 章本研究の概要と構成 近年, 核医学検査においては, プラナー撮像に加えて S PECT 撮像を行なうことで, 被写体の深さ方向の γ 線の集積部位をより正確に評価することが可能となっている. これにより, 従来の 2 次元でのみ得られた情報が 3 次元の情報になることで, 局所放射能分布の定量性も大幅に向上することが考えられる. また, 一体型であるハイブリッド SPECT /CT 装置の登場によって,CT 撮像により,SPECT 像との位置ずれの尐ない融合画像が得られるのみではなく, 被写体の各断面における線減弱係数分布を作成することが可能となった. それにより, 肺, 脊椎骨, 軟部組織などが混在した胸部などの不均一吸収体部においても, 正確な減弱補正を施行することが可能である. SPECT の画質を劣化させる要因には, γ 線の散乱, コリメータの使用に起因した分解能の劣化, 光子のゆらぎに起因した γ 線の統計変動, あるいは SPECT 装置のシステム分解能に起因した部分容積効果など様々な因子が挙げられるが, 最も大きい因子は, γ 線の減弱である. 減弱補正を適切に施行することが S PECT 画像を構築するうえで, 画像のコントラストや均一性といった画質を改善するのみではなく, 局所放射能分布の定量性をも向上させることに繋がる. 本研究では, CT 撮像により得られた CT 値を用いて減弱補正を施行する CT-Chang AC 法と呼ばれる新しい減弱補正法を用いて, 均一吸収体部の脳血流 SPECT と不均一吸収体部の肝アシアロ S PECT および心筋血流 S PECT に対するファントム実験および症例を用いた後ろ向き研究を行ない, CT-Chang AC 法の画質と局所放射能濃度の定量性に 15

19 ついて評価したものである. 本論文は全 8 章より構成されている. 第 1 ~ 2 章では, 本研究の序論, 目的について述べた. 第 3 章では, 本研究の概要と構成について記す. 第 4 章では, 本研究での減弱補正に関する原理を記す. 第 5 章では, 本研究の方法, 第 6 章では本研究の結果, 第 7 章では本研究の考察, 第 8 章では本研究の結論について述べる. 16

20 第 4 章原理 4.1 総論 核医学診断領域における S PECT 検査は, 各種臓器組織において定量評価を行なう上で有用な検査である. しかし, 臨床的に有用な定量評価を行なう上では,SPECT 画像の改善が必要である. 定量的な核医学画像を構築するためには, データの収集時および画像再構成時にそれぞれ最適化がなされることが必須である. 収集の段階では, 核種毎に最適なエネルギーウィンドウを設定して投影データを得るが, γ カメラのエネルギー分解能や感度, コリメータの性能等に依存して, その精度は変化する. また, 画像再構成の段階では, 投影データに対して, Fi ltered Back Proj ection( F BP) 法や Or der ed Subs et s -Ex pe ctation Maximization ( OS-EM) 法を用いて再構成画像を得るのだが, 同時に体動補正処理, 平滑化フィルタ処理, そして画像補正処理などを行うことが定量評価を行ううえで重要となる. 体動補正は, サイノグラム ( 投影データを検出器角度毎に並べたもの ) のズレを判別し, 自動的に補正するプログラムが一般的に用いられており,S P ECT 撮像中の被検者の体動を限りなく補正する事が可能となっている. また, プラナー画像とは異なり,1 ピクセル当たりに入射する光子数が尐ない SPECT 画像では, 統計ノイズの影響が強いため, 高周波領域の信号成分を遮断し, 画像の平滑化をおこなうフィルタ処理が一般的に用いられている. そして, 最も定量的な核医学画像を構築するために重要な過程が 17

21 画像補正処理過程である. γ 線は, 被写体との相互作用により, 減弱あるいは散乱といった物理現象を起こすことで, 検出される光子数は実際とは異なる. また,SPECT に指向性を持たせるために使用するコリメータに起因して, 投影データで検出される γ 線の空間分解能が劣化する. 特に, γ 線の減弱は, 最も核医学画像に影響する物理現象と言える. この章では, 画像補正に関連する画像再構成から, 減弱および散乱といった物理現象とその補正法および, 筆者が提唱する CT-Chang 減弱補正法についてその原理について述べる. 4.2 画像再構成法 SPECT 検査は, 被写体内に存在する γ 線をガンマカメラで計測し, 収集した投影データを画像再構成し, 種々の画像補正を加えることで, 再構成画像を構築し, 検査内容に応じて適宜, 定性的あるいは定量的評価を行なう. SPECT 検査のうち, 現在, 臨床で広く用いられている画像再構成法には, F BP 法 [ 63] と OS-EM 法 [64] の 2 つの方法が挙げられる. FBP 法は単純逆投影法と呼ばれる画像再構成法を拡張させた手法 で, 周波数空間上で投影データに対して補正関数 ( 再構成フィルタ ) を用いて, 畳み込み積分を行ない, 逆投影することで, 再構成画像を得る手法である. F BP 法の特徴としては, 再構成時間が短い, 再構成パラメータの設定が不要であるといった利点を有する反面, 負の再構成値が生じる, 高集積部位からのストリークアーチファクトの影響が 18

22 強いといった欠点が挙げられる [65]. OS-EM 法は M axi mu m Li kelihood -E x pect ation M axi mi zation (ML-EM) 法 [66] を高速化させた統計学に基づく画像再構成法である. OS-EM 法は, 実測した投影データのカウントとボクセル毎に検出確率を基に推定計算した各ボクセルの投影データのカウントの比率を逆投影し, 更新前の各ボクセル値に掛けることで, 新しいボクセル値を求め, 実測した投影データと推定計算した投影データのとの比率が 1 に近づくまで近似計算を繰り返すという手法によって画像再構成を行う.OS-EM 法の特徴は, 低カウント領域での信号雑音比に優れる, ストリークアーチファクトの発生を低減できる, γ 線の減弱 散乱といった各種画像補正を検出確率に織り込んで再構成ができるといった利点を有する反面, 再構成パラメータである It eration 回数および Su bset 数の設定に明確な決まりがない, 理論上, ノイズに対する拘束が無いために近似計算に伴いノイズが増幅するといった欠点が挙げられる [67, 68]. 4.3 画像補正法 画像補正法には, 散乱線補正, 分解能補正 ( コリメータ開口径補正 ), 減弱補正が挙げられる. 散乱線補正には, Triple E nergy Wi ndow (TEW) 法 [69, 70] に代表されるようなエネルギーウィンドウをメインピーク以外に設けて ( サブウィンドウとして ) メインピークから減算することで散乱線成分を推定する方法や Eff ect i ve Sc atter S our ce E stimation ( E SSE) 法 [71, 72] に 19

23 代表されるようなモンテカルロシミュレーションによってあらかじめ複数の散乱の過程をモデル化し, そのモデルと実測した線源分布や Co mp uted To mo graphy (CT ) 収集によって得た被写体の電子密度分布を畳み込み積分することで, 散乱線成分の分布を推定する方法などが挙げられる. 散乱線は, 被写体との相互によって起こるコンプトン散乱により, 本来入射すべきプライマリ光子とは別の線源から発生するもので, 9 9 m Tc では計測カウントの 2 ~ 3 割程度, Tl で 4 ~ 5 割程度がメイン ピーク内に混入することになる [ 73]. そのため, 散乱線補正を適切に施行することは, より正確な線源分布を反映させると同時に, 定量性を改善するうえでも重要な因子である. コリメータ開口径補正 [ 74-76] とは, 単一光子放出核種を用いる SPECT 装置において,γ 線に指向性を持たせるために設置するコリメータに起因した位置分解能の劣化を補正するものである. コリメータを使用することで, 入射光子はある一定の孔角をもつ円錐領域から発生したことになる. この際, 線源と検出器までの距離に応じて, 線源の点広がり関数の形状は矩形分布から正規分布へと鈍化する. これに対し,SPECT の回転半径から得られる線源から検出器までの距離情報と各コリメータの形状 ( 開口径, 高さ, 孔数等 ) より, 距離毎に線源の点広がり関数の分布を理想的な矩形分布へと補正する方法がコリメータ開口径補正である. コリメータ開口径補正を施行することで, 線源の位置分解能が改善し, より正確な線源分布を反映させることに繋がる. そして, γ 線が被写体との相互作用によって生じる最も重要な物理現象の一つが減弱 ( 吸収 ) であり, それを補正する方法が減弱補正 20

24 法である. 4.4 γ 線の減弱について γ 線と被写体との相互作用のうち, 核医学診断で用いる放射性核種のエネルギーと被写体内を構成する物質との間で生じる物理現象のうち, 最も高い確率で生じる現象がコンプトン散乱と光電効果である. γ 線の減弱による投影データの変化の様子を図 1 に示す. 被写体 内のある臓器に線源が存在すると仮定した場合, いずれの相互作用も受けることなく検出器に γ 線が到達した場合には, カウントは理想的な分布 b を呈する. しかし, 実際には被写体内の物質との相互作用により, 光電効果およびコンプトン散乱が発生し, 吸収, 減弱の影響をうけてカウントが減尐し, 分布 a を呈する. 光電効果とは, γ 線の全エネルギーを相互作用により, 被写体内の物質の原子に与え, γ 線が 100% 消滅する現象である. また, コンプトン散乱とは,γ 線が被写体内の物質の軌道電子と衝突して,γ 線のエネルギーの一部を軌道電子に与え, 衝突の影響に伴い, 一定の散乱角をもってエネルギーを失いつつ, 進行方向が変化する現象である. 21

25 図 1 γ 線の減弱による投影データの変化図 22

26 4.5 均一吸収体に対する減弱補正法について 減弱補正法は一般的に均一吸収体補正法と不均一吸収体補正法に大別される. 均一吸収体補正法には画像再構成前の投影データに対して補正を行なう S orenson 法や再構成画像に対して補正を行なう Chang 法が挙げられる. Sorens on 法は, 前補正法とも呼ばれ, 投影データに対して補正を 行う方法である. 具体的には, 対向する投影データを加算平均し, 線源から通過してきた被写体の厚さに応じて補正係数を乗算し, 逆投影することで再構成画像を得る方法である. Sorens on 法は, 補正過程が比較的簡便で計算時間も短いが, 投影線上を横断する減弱体の距離と減弱係数のみで計算されるため, 再構成画像の中央部において感度が低下し, また, 放射性核種濃度が低い領域 ( コールド領域 ) が存在する場合には, コントラストが低下するといった欠点がある [77]. Ch ang 法は, 均一吸収体補正法の中でも最も一般的に用いられて いる手法である. Chang 法は, 補正を行なう前にあらかじめ補正行列を作成し, 実測した投影データ ( 減弱の影響を受けた ) から再構成した画像に後から補正行列を掛け合わせることで補正する方法である. Ch ang 法の補正に関する基本原理を図 2 に示す. 23

27 図 2 Cha n g 法の補正過程における基本原理図 24

28 一様な線源弱係数 ( μ ) を持つ吸収体を仮定する. まず,Cha n g 法では, 実空間上の再構成画像またはサイノグラム ( 投影データを投影角度毎に並べたもの ) に対して外輪郭を設定する. 仮に図 2 における吸収体の線源の強度を 1 とすると, 投影方向 1 からみた場合と投影方向 2 からみた場合とでは, 線源から外輪郭までの距離は変化する. 強度 1 の線源から投影方向 1 における検出器で計測される γ 線は, exp ( l ) ( eq.1) 1 1 で示される. また, 強度 1 の線源から投影方向 2 における検出器で計測される γ 線は, exp ( l ) ( eq.2) 1 2 で示される. このように, 投影方向が N 方向あると仮定すると全投影方向を考慮した和は, N i 1 1 exp ( li) ( eq.3) となる. 吸収が全く無いと仮定した場合には, 各投影方向において計測されるデータの値は強度 1 の線源のため,1 となり, 各値を単純に逆投影すれば線源における値は総和の N となる. よって, 式 3 の値が N になるような係数を与えて補正すればよいので, N i 1 N ( eq.4) 1 exp ( li) となる. これが, 図 2 における点線源の補正係数行列における補正値となる. 図 2 では, ある 1 点における点線源の場合を考慮したが, 実際には線源は一定の大きさを持つため, 投影方向毎にこの位置をずらして, 全ての線源位置での補正係数を作成できる. 25

29 Ch ang 法の特徴として, 吸収体の径が大きくなるに従って, 中心部のカウントが過補正となることが知られている [78]. この現象は, 特に均一吸収体とみなして, 頭部領域で多用される Cha n g 法において, 頭蓋骨に隣接する辺縁部と中心部とで散乱線量が異なり, 径が大きくなるに従い, その差が大きくなるためである. 頭蓋骨に隣接する辺縁領域でのカウント減尐を補えないために, 結果として中心部のカウントがみかけ上過補正となる. これは, 頭蓋骨による吸収を考慮した減弱補正が施行できていないことに由来している. 4.6 不均一吸収体に対する減弱補正法 不均一吸収体に対する減弱補正法には,It erative Cha n g 法, S SPAC 法,CT-AC 法, そして, 本研究で提唱する CT Cha n g 法などが挙げられる. Ch ang 法は均一吸収体のみではなく, 不均一吸収体に対しても拡張応用されており, その一つが It erative Cha n g 法 [52] である.Iterative Ch ang 法は, 吸収の影響が存在する画像に対し補正係数行列を反復乗算して補正する方法である. 具体的には, 補正係数行列を乗じた後の初回の補正画像に対して吸収の影響を考慮した投影計算を行い, 計算投影データを作成する. この計算投影データと実測投影データの差を画像再構成し, 誤差画像を算出する. もし, 補正画像が正確に再構成されたならば, 計算投影データと実測投影データとの差分画像から算出した誤差画像が 0 となることから, 誤差画像に補正係数行列を乗算し, 前回までの補正画像を加算することで新しい補正画像を作成し, 26

30 誤差が一定の基準を満たすまで逐次的に補正を続けるという減弱補正法である. It erative Cha n g 法は, 逐次的な補正を行うことで, Ch ang 法で生じる中心部の過補正を抑制することが可能だが, 逐次回数に明確な決まりがなく, また, 逐次回数の増加により, 画素値が真値から遠ざかる ( 発散 ) といった欠点がある. SSPAC 法 [53, 54] は, 臓器毎に減弱のモデルを構築して補正するセグメント法の一種であり, メインピークに隣接するようにサブウィンドウを設定し, 得られたコンプトン散乱データの再構成画像を用いて, 被写体の体輪郭, 肺外輪郭を抽出することで, 不均一体の中でも特に心筋 S PECT に特化した減弱補正法の一種である. サブウィンドウデータから作成できることから, メインピークデータから作成した再構成画像との位置ずれの影響が尐なく, CT 撮像などとは異なり, 付可的な被ばくが無いといった利点が挙げられるが, 対応核種が限定されていること, 体輪郭と同時に寝台を含めた収集が必要で体格の大きな患者では困難であること, 心筋血流 S PECT では, 負荷時の減弱補正には安静時のコンプトン散乱データから作成した減弱係数マップを用いる必要があるといった欠点もある. 上記した減弱補正法とは異なり, ML-EM 法や OS-EM 法といった逐次近似画像再構成法と同時に減弱補正を行う方法 ( CT-AC 法 ) も一般的に多用されている. この方法は, 外部線源や X 線 CT を用いて, トランスミッションデータを得ることで, 被写体の線減弱係数マップを作成する過程が必要となる. 外部線源を用いる方法は Trans mission Co mp uted To mo graphy (TCT ) 27

31 法 [49] といい, 9 9 m Tc, 153 Gd, Am, 57 Co, 133 Ba などの面線源やライン線源を設置し, トランスミッションデータを得ることで, 線源弱係数マップを得る手法である. 外部線源に用いる核種は, 放出エネルギーが S PECT で用いる核種のエネルギーに近いこと, 半減期が十分に長く, ランニングコストが安いことなどが求められるが, 線源の交換や管理の問題などから, 現在では外部線源付きの SPECT 装置は製造されていない. X 線 CT を用いる方法 [50, 51] は, 現在, 一般的に用いられる減弱補正係数マップの取得方法である. 補正の方法は, X 線 CT 撮像を行い, 被写体内の各臓器 組織の CT 値を求め, その値を線減弱係数 (μ 値 ) に変換することで Cha n g 法や Sor enson 法, 外部線源を用いる T CT 法などと比較し, S/ N 比の高い減弱補正が可能である X 線 CT で用いる X 線の実効エネルギーは, 9 9 m Tc ( 140 kev) などの SPECT で用いる単一光子放出核種と比べ, 管電圧 120 kvp で約 7 0 kev と低くなる ( 図 3a) ため, 対象物質によって線減弱係数に差が生じることになる. よって,X 線 CT で得られた CT 値を線減弱係数に変換する際に,SPECT で用いる核種のエネルギーに対応させるべく, 変換に工夫が必要となる. 変換の方法にはバイリニア法, セグメンテーション法, ハイブリッド法など種々の方法 [55] があるが, 特に臨床で広く用いられているバイリニア法 ( 図 3b) について述べる. 28

32 図 3 a: 光子エネルギーと線減弱係数の関係図 b: バイリニア法における CT 値と線減弱係数の関係図 29

33 バイリニア法は,CT 値 0 を境にそれ以上では直線に傾きを持たせ, 骨の減弱における過大評価を抑制する方法である. 図 3b の CT 値と線減弱係数の変換テーブルは核種のエネルギーに応じて, また X 線 CT の管電圧に応じて作成する必要性がある. 上述した T CT 法および X 線 CT で得られた減弱係数マップを逐次近似法の補正項に組み込み減弱補正する CT-AC 法について述べる. この方法は逐次近似法である ML-EM 法や OS-EM 法の以下の基本式, n n j ij i λj 1 = ( eq.5) n C ij i J j C ik k i j k I j に, 減弱のみならず, 散乱やコリメータの開口径に起因したボケとい C j y った物理現象を織り込むことで補正を可能とする. ここで,j は画素 番号,i はビン番号,n は逐次回数,Y i はビン番号 i の投影データ,Cij は画素 j から放出された γ 線がビン i に検出される確率, I i はビン i と重なる画素の集合, J j は画素 j と重なるビンの集合である. 図 4 に 補正の概念図を示す. 理想的に全く吸収の影響が無い場合には式 5 を 用いて画素値 と変換させる必要がある. j が決定するが, 実際には, n n k k exp Cij e ( eq.6) e E ij 30

34 図 4 ML-EM 法の検出確率に組み込む概念図 31

35 式 6 では, 画素 j から放出された γ 線が検出器に到達するまでの減弱の影響を考慮した式となる. この各種物理現象を逐次近似計算式への織り込み方には複数の方法が考案されており, 式 6 はその一種である. なお, 逐次近似法の補正項に減弱の影響を考慮し補正する方法では, 原則, 散乱線補正も施行する必要がある. また, 近年の画像再構成法はコリメータ開口径補正を施行して, 線源の分解能の劣化を考慮したうえで, 減弱や散乱などの現象を補正する [56]. CT-AC 法は, 減弱 散乱 分解能の影響を再構成と同時に補正できるが, 逐次回数の明確な規定がないために, 値の設定次第では定量値にバラツキが出ることや, 逐次回数の増加に伴いノイズが増幅する [79] といった報告も挙げられている. また, コリメータ開口径補正による分解能の劣化を考慮して減弱補正を行う場合には, コリメータ開口径補正に起因したエッジアーチファクトの発生が問題となる [57-5 9]. 32

36 4.7 CT-Ch ang 減弱補正法について 最後に, 本研究で提唱する CT Chang 法について述べる. 図 5 に Ch ang 法と対比させた CT Chang 法の概念図を示す. 前述したように, Ch ang 法では, 対象物質が一様な線源弱係数 μ を持つと仮定して減弱補正を施行する. 投影方向 x から被写体をみた場合に, 線源 A から発生した γ 線が A まで移行する距離 l( 外輪郭の設定から算出される ) との関係から投影方向毎に補正行列を作成する. これを全投影方向で 同様に求め, 積算後, 投影方向数で除す. これに対し,CT Chang 法 では, まず逐次近似法に織り込む方法と同様に, CT 撮像を行い, 被 写体の線源弱係数マップを取得することで, 被写体の外輪郭および断面内におけるピクセル毎の線源弱係数を算出する. 次に, Cha n g 法と同様に線源 A から発生した γ 線が A まで移行する距離を算出するのだが, この過程が CT Chang 法で最も重要な過程となる. 一様な線源弱係数 μ を持つ場合には, 線源 A から発生した γ 線が A まで移行する間に通過するピクセル位置の判別は行う必要がなく, 単純に投影方向からみた外輪郭の距離のみを考慮する. しかし, 不均一体での計算では, ピクセル単位での距離の計算が必要となり, 線源 A から発生したγ 線が A まで移行する間に通過するピクセルを判別する必要がある. ピクセル単位での通過距離の計算では, 実際の減弱と計算による減弱との間で誤差が発生するため, 1 ピクセルを更に細分化させて計算する. 図 5 では 1 ピクセルを 2 分割する場合を仮定しており, 0.5 ピクセル毎伸ばし, 線源がどの位置の座標を通過したのか, 以下式で決定する. 33

37 f ( xn ) f ( x0 ) f ( x) *( x x0 ) ( eq.7) x x n 0 ここで, x は終点 A における x 座標, f x ) は終点 A における y 座 n ( n 標, x 0 は始点 A における x 座標, f( x 0 ) は始点 A における y 座標である. 以上から, 線源 A から発生したγ 線が A まで移行する間に通過するピクセル単位での総距離と同時に, 線源弱係数を算出でき, 投影方向毎に式 8 に代入して積算する. exp 1L1 2L2 nl n L (exp exp exp ) n ( eq.8) ここで,L はあるピクセルから検出器に入射するまでの距離,n はピクセル分割数を示す. 以上の計算を全投影方向数でおこない, 積算し, 投影方向数で除すことで減弱補正を可能とする. この CT Cha n g 法を用いることで, 不均一吸収体に対する減弱補正を可能とするのみではなく,F BP 法をはじめとした解析学的画像再構成法における不均一吸収補正を核種, 部位によらず可能とする. また, OS-EM 法についても, 画像再構成とは独立した不均一吸収体に対する減弱補正が可能である. 34

38 図 5 a: Chang 法の補正過程における概念図 b: CT Chang 法の補正過程における概念図 35

39 第 5 章方法 本研究は, 均一吸収体である 123 I を用いた脳血流 SPECT 検査および, 不均一吸収体である 9 9 m Tc を用いた肝アシアロ SPECT 検査, 201 Tl を用いた心筋血流 S PECT 検査について,CT-Chang AC 法の有用性を検討する目的で, それぞれファントム実験, および症例を用いた臨床試験を行った. 以下に,S P ECT 検査毎に研究の概要, 使用ファントム, 使用機器, SPECT 撮像および CT 撮像における検査毎の収集条件, 画像再構成法, 評価方法をファントム実験および臨床試験についてそれぞれ示す. 5.1 脳血流 S PECT 検査における検討 研究の概要 従来, 脳血流領域の画像再構成法には F BP 法が用いられてきたが, アセタゾラミド負荷試験を伴う脳血流量の定量評価を行う際の統計学的画像解析法や解析ソフトウェア [80, 81] では, 逐次近似法の ma xi mu m -likelihood estimation -ma xi mi zation( ML-EM) を高速化させた order ed-subsets expectation -ma xi mi zation ( OS-EM) 法も利用されつつある.OS-EM 法を用いることで, 低カウント領域における信号雑音比 ( S/ N ) が向上することから, 灰白質および白質のコントラストの向上が認められている [ 82]. しかし, 逐次近似法による再構成では再構 36

40 成パラメータの最適な設定が難しい問題点がある. CT-Ch ang AC 法の開発により, 従来法である CT-AC 法と同様, 脳血 流 SPECT 検査においても, 脳室や頭蓋骨の厳密な線減弱係数を考慮 した減弱補正が可能であり, また, Fi ltered b ack p roj ection( F BP ) 法でも不均一減弱補正が可能となった. FBP 法を用いた CT-Chang AC 法は, 逐次近似法で問題となる再構成パラメータの設定が不要で,F BP 法でも不均一吸収体での定量性を向上させる. また, 再構成パラメータを最適化すれば, OS-EM 法においても CT-Chang AC 法の画質および定量性の向上が可能である. 均一吸収体における逐次近似法の再構成パラメータの最適化は比較的容易なので, 不均一吸収体における検討を行う前に, 逐次近似法による CT-Chang AC 法の均一吸収体における有用性を検討することは不均一吸収体への適応を検討する上で重要な検討である. 本研究では, ファントム実験を行い, 画像再構成法に FBP 法,OS-EM 法, 減弱補正法として, CT-Chang AC 法と均一吸収体補正法の一種である Chang AC 法による減弱補正を施行した場合 ( Chang AC 法 ), さらに OS-EM 法については, CT-AC 法による減弱補正画像も作成し, 比較することで, 各画像再構成法や減弱補正法の画質や定量性に与える影響を評価した 使用機器および撮像条件 ファントム実験には脳模擬ファントム IB-10( 京都科学社製 )( 図 37

41 6) および 3 D 脳ファントム ( 国立循環器病センター提供 )( 図 7 a ) を使用した. 両ファントムともに, 外周には硫酸銅水溶液を封入し 頭蓋骨と同等の厚さ ( 2 0 mm) と CT 値 (1 000 HU) となるよう調整した 核種には I-MIBG を用いた ( I-IM P は脂溶性物質であり, ファントム隔壁への付着が問題となるため ). 調整した脳実質部の放射能濃度については検討項目毎に後述する. SPECT データおよび CT データの収集は 2 検出器型 S PECT/CT 装置 S ymb ia T 16 TM ( SIEMENS 社製 )( 図 8 ) を用いて行った. その他の S PECT 収集に関する使用機器および収集条件は, コリメータは L MEGP ( 低中エネルギー汎用型 ) コリメータ, マトリックスサイズは , ピクセルサイズは 3.3 mm, 収集角度は 360 度 (1 検出器当たり 180 度 ), 収集方式は連続反復回転収集方式 ( Re peat/ph ase 4, Cycles/ Re peat 2, Ti me/ Cycle 1 80 秒 ), 投影方向数は 90 方向, 収集時間は約 25 分, 収集倍率は 1.45, エネルギーウィンドウは 159 kev ± 10%, 回転半径は 1 4 c m でそれぞれ行った ( 熊本大学医学部附属病院の臨床収集条件 ). また,c ros s c alibr ation factor ( CCF ) 算出のために使用したウェル型シンチレーションカウンタには IC G 7( AL OKA 社製 ) を使用した. 減弱補正用 CT の撮像条件は, スキャン方法を Conventional スキャン (Axial スキャン ) とし, 管電圧 11 0 kv p, 50 mas, マトリックスサイズ , 有効視野 300 mm, スライス厚 5 mm, テーブル移動量 10 mm, 再構成カーネル H0.8s とした. 38

42 図 6 IB-10 ファントムの構成 a: 均一性,b: カウント直線性,c: コールドロッド,d: 脳模擬 39

43 図 7 a: 3D 脳ファントム b: 3D 脳ファントムで放射能濃度算出時の ROI 設定参照図 40

44 図 8 SPECT /CT 装置 S y mbi a T 16 ( S IEMENS) 41

45 5.1.3 画像再構成 画像再構成は S yngo Acquisition Wor k Sp ace TM ( SIEMENS 社製 ) を用いて,F BP 法,OS-EM 法で行った. 作成した再構成画像は,Ch ang-ac 像 CT-Cha n g AC 像 OS-EM 法による画像再構成のみ CT-AC 像を作成した. フィルタ処理は, 全ての再構成像について, 臨床 ( 熊本大学医学 部附属病院における臨床処理条件 ) と同じ条件の Butterwo rth フィル タ (Cut -o ff 値 : 0.39 c ycles/cm, Orde r:8 ) を前処理フィルタとして用いた. また, 散乱線補正は施行していない ( 熊本大学医学部附属病院における臨床収集条件 ). 減弱補正は, Ch ang-ac 法は, 散乱線補正を施行していないことから,μ 値を 0.07 cm - 1 とした [83].CT-Chang AC 法および CT-AC 法における減弱係数マップ ( 以下 μ マップ ) を作成する方法には, バイリニア法 ( CT 値 0 が変換点 ) を用いた. また,CT-Chang AC 法および CT-AC 法で用いた μ マップは同一のものを用いた 評価方法 画質の評価として,IB-10 ファントムを用いて均一性, カウント直線性, コントラスト ( 欠損 / バックグラウンド ( B.G. ) 比および白質 / 灰白質比 ) を検討した. なお, 再構成画像に対する関心領域 : Re gion of In terest( ROI) の設定には, Promi nence P r oc essor Ver.3.1( Promi nence 42

46 Co nfer ence 提供 ) を使用した. 均一性は, 放射能濃度 111 kbq/ ml を封入した核種が, ファントム内 ( 図 6a ) で均一に分布していると仮定し評価した. 評価指標として, ファントム中心部から 80 % の領域に ROI を設定 ( 図 9a ) し, 平均カウントと標準偏差から式 9 を用いて, % Root Mean Sq ua re Unc ertai nl y ( % RMSU) 値を算出した. SD % RMSU 100 ( eq.9) Average ここで, Average は平均カウント, SD は標準偏差を示す. カウント直線性は, ファントム内に 6 つの領域を設け,55.5 kbq/ ml の放射能濃度を 1 として, それぞれの領域を濃度比が 1 ~ 6 の領域になるように調整した ( 図 6b). カウント直線性の評価指標として, 各領域に ROI を設定 ( 図 9b) して得られた平均カウントと封入放射能濃度比のグラフに線形近似を行い, 相関係数 r を算出した. コントラスト比は, IB-10 ファントム内 ( 図 6c) に径の異なる円 柱を配置した場合と大脳基底核スライスを模擬した脳ファントム ( 図 6d) で評価した. IB-10 ファントムの各円柱部は, アクリル製の樹脂構造で, 周囲に放射性核種を封入することで, 欠損像を模擬することが可能で, バックグラウンド ( B.G. ) として, 円柱周囲には 123 I-M IBG を 111 kbq/ ml 封入した. 脳ファントム ( 図 6d) は, 灰白質部に 444 kbq / ml, 白質部に

47 kbq/ ml をそれぞれ封入した. 円柱と周囲放射能濃度とのコントラストは,IB-10 ファントム中心部 ( 図 6c) に設置した 16 mm の円柱欠損部と円柱近傍の B. G. に ROI を設定 ( 図 9d) し, 式 10 を用いて欠損部とバックグラウンド部のコントラスト比を算出した. 脳ファントム ( 図 6d) のコントラストは, 灰白質部と白質部に関心領域を設定 ( 図 9d) し, 式 10 を用いて灰白質部と白質部のコントラスト比を算出した. なお,ROI の設定は CT 画像を参照し, CT 画像で輪郭を抽出したものを,S PECT 画像の ROI として使用した. Contrast ratio A B ( eq.10) A B ここで, A は B. G. または灰白質部の平均カウント, B は 1 6 mm の円 柱欠損部または白質部の平均カウントを示す. なお,OS-EM 法の Iteration 回数と Su bs et 数は, 検討項目毎に長時間収集データ ( 収集時間約 2 時間 ) を基準画像とし, 式 11 の Nor ma lize d Mean Square Error ( NMSE) 値を算出し この値が最小となる組み合わせを最適とし iteration 数および s ubset 数を決定した. NMSE x y z i 1 j 1 k 1 x R( i, j, k) - T ( i, j, k) y z i 1 j 1 k 1 R( i, j, k) 2 2 ( eq.11) ここで, R( i, j, k) は基準画像, T( i, j, k) は対象画像を示す. 定量性の評価は,3D 脳ファントム内灰白質部 ( 図 7 ) に I-M IBG 44

48 を 9.5 M Bq ( 111M Bq の I-IM P を投与し脳内に初回循環集積 8.5% となった場合を仮定 ) 封入して SPECT / CT 撮像を施行した. 撮像後の各再構成画像の全スライスに CT 画像を参照して作成した ROI を S P ECT 画像に設定し ( 図 7b), 全スライスのカウントを加算し, 全スライスの加算カウントを同部の体積で除すことで,SPECT 画像におけるピクセル当たりの平均カウントを算出した. 得られた平均カウントと事前にボトルファントム ( 図 1 0a) を撮像して求めた CCF より, 計算にて式 12 を用いて放射能濃度を算出し, ウェルカウンタを用いて測定した実測値と比較した. W CCF P ( eq.12) ここで,W は放射能濃度算出値 ( cps / ml ), P は平均カウント ( c ounts/pixel ) を示す. CCF は,4 種類の異なる放射能濃度を封入したボトルファントムを撮像し, その 4 種類の CCF の平均値を使用した. 具体的には, I の放射能濃度 14.8 kbq/ ml を濃度比 1 として,1/ 2, 1/ 4, 1/ 8 に希釈させたものをそれぞれ撮像し, 再構成法毎に再構成画像を作成し, 各再構成画像の全スライスに CT 画像を参照して作成した ROI を設定し ( 図 10 b ), 全スライスからそれぞれの放射能濃度における平均カウントを算出した. 得られた平均カウントと封入した放射能濃度との関係から, 式 13 を用いて CCF を算出した. W CCF P ( eq.13) ここで,W は放射能濃度真値 (cps/ ml ), P は平均カウント 45

49 ( c ounts/pixel ) を示す. なお, 統計解析には,Stude nt -t 検定 ( 危険率 p < 0.05) を用い, 各々の評価指標値の平均値の差の検定を行った. また, 各評価指標値としては, 同じ放射能濃度による実験を 5 回施行し, その平均値を使用した. 46

50 図 9 IB-10 ファントムを用いた評価方法参照図 a: 均一性,b: カウント直線性,c: コールドロッド,d: 脳模擬 47

51 図 10 a: CCF 算出用ボトルファントム b: ボトルファントムを用いた CCF 算出時の ROI 設定参照図 48

52 5.1.5 臨床例における検討 対象は, 123 I -IM P 安静時脳血流 SPECT 検査を施行した明らかな閉塞性脳血管障害を認めない 17 症例で SPECT 再構成画像の画質として均一性と灰白質と白質のコントラストを検討し 定量評価指標としては全脳平均脳血流量を算出した. 17 例の内訳は, 男性 12 名, 女性 5 名, 年齢は 61 歳から 79 歳 ( 平均 歳 ), 体重は kg から 81.1 kg( 平均 6 3.3kg). 均一性の評価指標としては, 脳内 6 領域に CT 画像を参照して作成 した ROI を S PECT 再構成画像に設定 ( 図 11 a ) し, 得られた平均カ ウントと標準偏差から % RMSU 値を式 9 より算出した. コントラストの評価指標である灰白質と白質のコントラスト比は, 灰白質および白質にそれぞれ CT 画像を参照して作成した ROI を SPECT 再構成画像に設定 ( 図 11 b) し, 式 10 より算出した. 全脳平均脳血流量は, 各 SPECT 再構成画像に対し解剖学的標準化を行い, その後, 脳血流量統計解析ソフト ( 3D-SSP V OI Classic, 日本メジフィジックス社製 ) にて平均血流量を算出した. なお 3D-SSP VOI Classic は Chang AC 法で算出値が最適化されているため,CT-AC 法および CT-Chang AC 法での値はあくまで参考値である. SPECT 再構成条件は 前処理フィルとして Butter worth フィルタ 49

53 ( Cut -o ff 値 0.55 c y cles/cm Order 8 ) を用い OS-EM 法の Iter ation 数は 12, Su bset 数は 9 ( メーカー推奨値 ) とした. Chang AC 法を用いた減弱補正は, ファントム実験同様,μ 値を 0.07 c m - 1 とした. なお 散乱線補正については 施行していない ( 熊本大学医学部附属病院の臨床収集条件 ). なお, 統計解析には,Stude nt -t 検定 ( 危険率 p < 0.05) を用い, 各々の評価指標値毎に患者群の中央値の差の検定を行った. また, 本検討は完全な後ろ向き研究であり, 患者ごとに同意は得 られていない. しかしながら, 熊本大学大学院生命科学研究部, 生命 倫理に関する倫理委員会の承認を得て行った. 50

54 図 11 a: 症例における % RMSU 値算出時の ROI 設定参照図 b: 症例におけるコントラスト比算出時の ROI 設定参照図 51

55 5.2 肝アシアロ SPECT 検査における検討 研究の概要 9 9 m Tc-Gal act os yl huma n Ser u m Albumin dieth ylenetriamine pent aacetic aci d ( GSA) [ 84, 85] を用いた S PECT 検査は肝機能評価に有用な検査として広く用いられている. 9 9 m Tc-GSA を用いたプラナーイメージングによるダイナミック撮像から,HH15 および L HL15 といった指標を算出することで, 容易に肝予備能を評価することができる [86]. さらに近年では, プラナーでのダイナミック撮像後に, 9 9 m Tc-GSA が胆道に排泄されるまでの間に SPECT 撮像を施行すること で,3 次元での局所肝予備能評価も可能となった [87, 8 8]. ただし, 肝臓は体積が大きく,γ 線の減弱の影響が体表近位部と体幹中心近位部とでは大きく異なり, 均一な肝集積像を描出するためには, 精度の高い減弱補正が必要不可欠である. 本研究では, 肝臓模擬ファントム L KS( 京都科学社製 ) を用い CT-Ch ang AC 法の有用性を CT-AC 法と画質および肝内放射能算出値 で比較検討した 使用機器および撮像条件 実験には肝臓模擬ファントム LKS( 京都科学社製 ) を使用した ( 図 12). 核種には 9 9 m Tc O 4 - を用いた. ファントム内肝臓部への放射能濃度 は 肝集積が高い場合 ( 1 60 MBq: 9 9 m Tc-GSA 185M Bq を投与し,8 5% 52

56 の肝集積を認めた場合 ) と低い場合 ( 8 0 M Bq: 43% の肝集積を認めた場合 ) の 2 つの条件で調整した. SPECT データおよび CT データの収集は 2 検出器型 S PECT/CT 装置 S ymb ia T 16 TM を用いて行った. その他の S PECT 収集に関する使用機器および収集条件は, コリメータには LM EGP コリメータ, マトリックスサイズは , ピクセルサイズは 3.3 mm, 収集角度は 360 度 (1 検出器当たり 1 80 度 ), 収集方式は St ep & S hoot 方式で自動近接収集, 投影方向数は 90 方向, 収集時間は約 12 分, 収集倍率は 1.23, エネルギーウィンドウは 1 40 kev ±7.5% で行った ( 熊本大学医学部附属病院の臨床収集条件 ). CCF 算出のためのウェル型シンチレーションカウンタには IC G 7( AL OKA 社製 ) を使用した 減弱補正用 CT の撮像条件は,Helical スキャンモードで, 管電圧 110 kvp, 管電流 50 mas, マトリックスサイズ , 有効視野 500 mm, ビームピッチ 0.5, スライス厚 5 mm, 再構成カーネル H0.8s とした. 53

57 図 12 LKS ファントムの構成 54

58 5.2.3 画像再構成 画像再構成は S yngo Acquisition Wor k S p ace TM を用いて,OS-EM 法で行った.OS-EM 法の再構成条件は,Su bset 数は投影方向数を考慮したメーカー推奨条件 ( 熊本大学医学部附属病院における臨床収集条件 ) である 6 で固定し,Iter ation 数を 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 25, 30 と変化させた.( 不均一吸収体では Iteration 数を変化させることで, OS-EM 法の再構成条件の変化による CT-AC 法と CT-Chang AC 法の評価値の違いを検討した.) 作成した再構成画像は, CT-Chang AC 像および CT-AC 像である. フィルタ処理は, 全ての再構成像について, 臨床と同じ条件の Ga ussi an フィルタ ( FWHM 8mm) を後処理フィルタとして用いた. また, 散乱線補正は Triple En ergy Wi ndow ( 以下 TEW) 法を使用し, 収集時にメインエネルギーウィンドウの低エネルギー側と高エネルギー側にそれぞれ隣接させて 7.5% のサブエネルギーウィンドウを設けた. 減弱補正は, CT 像の各ピクセルの CT 値をピクセルの減弱補正係数に変換し作成した μ マップを用いた.μ マップは, バイリニア法 ( CT 値 0 が変換点 ) を用いて CT 値を減弱係数に変換し作成した.CT-Chang AC 法および CT-AC 法の μ マップは同一のものを用いた 評価方法 画質に関しては LK S ファントム肝臓部の均一性を評価指標とした. 55

59 なお, 再構成画像に対する ROI の設定には, Pr o minenc e P r ocessor Ver.3.1 を使用した. 均一性の指標として, ファントム内肝臓部 ( 中央部の 3 スライス を使用 ) に 6 カ所の ROI を設定し ( 図 13), 6 カ所の ROI 部の平均カ ウントと標準偏差から % RMSU 値 ( 式 9 ) を算出した. 定量性は, 全肝の肝内放射能算出値と真値を比較し検討した. 最初に, 肝内放射能算出のために, LK S ファントム撮像後の各 S P ECT 再構成画像の全スライスに CT 画像を参照して作成した ROI を設定し ( 図 14), 全スライスの加算カウント ( 全肝カウント ) を算出した. 次に, 得られた全肝カウントと事前にボトルファントムを撮像して求めた CCF より, 全肝の肝内放射能 ( 式 12) を算出し, ウェル型シンチレーションカウンタを用いて測定した真値 ( 投与放射能 ) と比較した. CCF は,6 種類の異なる放射能濃度を封入したボトルファントムを撮像し, その 6 種類の濃度で求めた CCF 値の平均値とした. 具体的には, 9 9 m Tc の放射能濃度 400 MBq を濃度比 1 として, 1/2, 1/ 4, 1/ 8, 1/16, 1/32 に希釈したものをそれぞれ撮像し, 再構成法毎に SPECT 再構成画像を作成し, 各再構成画像の全スライスに CT 画像を参照して作成した RO I を設定し ( 図 10 b), S PECT 画像におけるピクセル当たりの平均カウントを算出した. さらに, 得られた平均カウントと封入した放射能濃度との関係から, 式 13 を用いて CCF を算出した. 56

60 なお, 統計解析には,Stude nt -t 検定 ( 危険率 p < 0.05) を用い, 各々 の評価項目値の平均値の差の検定を行った. また, 各評価値は, 同じ 肝内放射能による実験を 5 回施行し, その平均値とした. 57

61 図 13 LKS ファントムで %RMSU 値算出時の ROI 設定参照図 58

62 図 14 LKS ファントムで放射能濃度算出時の ROI 設定参照図 59

63 5.2.5 臨床例における検討 検討は, 9 9 m Tc-GSA アシアロ S PECT 検査を施行した 60 症例 ( ドナー ( 正常肝予備能例 ) 20 例,Child P u gh A 群 20 例,Child Pu gh B 群 20 例 ) を対象に, S PECT 画像の画質として均一性を, また定量性については肝内放射能濃度の算出値と真値を CT-Chang AC 法と CT-AC 法で比較し行った. 対象のうちドナー 20 例の内訳は, 男性 10 名, 女性 10 名, 年齢は 20 歳から 67 歳 ( 平均 歳 ), 体重は kg から kg( 平均 6 7.3kg) である. Child P u gh A 群 20 例の内訳は, 男性 10 名, 女性 10 名, 年齢は 59 歳から 69 歳 ( 平均 61 歳 ), 体重は kg から kg( 平均 6 2.1kg) である. Child Pu gh B 群 20 例の内訳は, 男性 11 名, 女性 9 名, 年齢は 61 歳から 70 歳 ( 平均 66 歳 ), 体重は kg から kg( 平均 5 7.8kg) である. SPECT 画像の均一性と定量性の検討は, ドナー 20 例を用いて,5.2.4 におけるファントム実験に準じた方法で評価した. さらに, 肝予備能の正常群,Child P u gh A 群および Ch ild P u gh B 群間の鑑別における定量評価の有用性は, その値を CT-Chang AC 法と CT-AC 法で比較し検討した. なお,S PECT 再構成条件は, ファントム実験やドナー症例の検討結果より, It er ation 回数 6, Subset 数 6 とした. 60

64 群間比較のための定量指標として, 臨床的に有用と報告されている liver upt a ke value ( 以下 L UV ) [48,49] および F unct ional l i ver index ( 以下 FLI) [87, 88] を患者毎に算出した. L UV は,S PECT 画像の全肝放射能濃度を投与放射能濃度と体表面積で除すことで算出し, FLI は,L UV を全肝体積で除し算出した. 算出した L UV と FLI について, 患者群に分けてボックスプロットし, 統計解析を行った. なお, 統計解析には,Stude nt -t 検定 ( 危険率 p < 0.05) を用い, 各々 の評価項目値毎に患者群の中央値の差の検定を行った. また, 本検討は完全な後ろ向き研究であり, 患者ごとに同意は得 られていない. しかしながら, 熊本大学大学院生命科学研究部, 生命 倫理に関する倫理委員会の承認を得て行った. 61

65 5.3 心筋血流 S PECT 検査についての検討 研究の概要 従来, 心筋血流 SPECT 検査における胸部領域の減弱補正には, 肺野や脊椎骨など不均一吸収体が混在しているため,CT を用いて線減弱係数マップを取得し, OS-EM 法の画像再構成と同時に組み込む CT-AC 法が用いられている. 一方, F BP 法は Iter ation 数や S ubs et 数といった再構成パラメータの設定が不要で, 拡張末期容量 : En d Dias tolic Volume ( E DV ) や収縮末期容量 : End Systolic Vol u me ( E SV) といった定量値を算出するうえでも患者間の誤差変動が尐なく, 有用であると考える. さらに, Qua ntitative Gated SPECT ( QGS) [42-4 4] ソフトウェアの構築は F BP 法を元に作成されており, 日本人のノーマルデータベースとして構築された J apanes e -Assessme nt of Car diac E ve nt and Sur vi val Study by Quantitative Gat ed SPECT ( J -A CCE S S) [89-9 1] も F BP 法による画像再構成のみを採用している.FBP 法においては CT-Chang AC 法による減弱補正の施行は, 臨床的な定量性の改善やノーマルデータベースへの適応等が期待できる. しかし, 心筋 S PECT では収集時間の制約もあり高い S/N のカウントが得られないこともあり このような場合には FBP 法より OS-EM 法の方が画像再構成には有効である [ 9 2]. 減弱補正も SPECT /CT 装置が導入されていれば CT 画像を利用する CT-AC 法が施行されている. この場合には, 再構成条件である逐次近似計算回数を増加すると雑音も増加する問題があり, 最適な逐次計算回数が必要となる [ 7 9]. 62

66 本研究では, ファントム実験を行い, 画像再構成法に F BP 法, OS-EM 法, 減弱補正法として, F BP 及び OS-EM 法における CT-Chang AC 法,OS-EM 法における CT-AC 法において CT-Chang AC 法の有用性を, 画質および定量性の両者で比較検討した 使用機器および撮像条件 ファントム実験には胸部模擬ファントム HL-D( 京都科学社製 )( 図 15a) を使用した. 核種は 201 Tl を用いた. 201 Tl の放射能濃度は, 心筋部 ( 図 15b) に 5 M Bq 封入し, 肝臓部にも心筋部と同じ比放射能濃度の 201 Tl を封入した [93]. 均一性や定量性の評価には, 欠損を心筋部に配置しないファントムを使用し ( 図 1 6b ), 欠損部と正常心筋部のコントラストの評価には, 心筋部の前壁と下壁に欠損 ( 2 2 1cm 3 ) を配置したファントムを使用した ( 図 16 a). SPECT データおよび CT データの収集は 2 検出器型 S PECT/CT 装置 S ymb ia T 16 TM を用いて行った SPECT 収集に関する収集条件は, コリメータには LMEGP コリメータ, マトリックスサイズは 64 64, ピクセルサイズは 5.39 mm, 収集角度は 360 度 (1 検出器当たり 180 度 ), 収集方式は St ep & S hoot 方式で自動近接収集, 投影方向数は 72 方向, 収集時間は約 25 分, 収集倍率は 1.23, エネルギーウィンドウは 7 2 kev±7.5 % で行った ( 熊本大学医学部附属病院の臨床収集条件 ). CCF 算出のためのウェル型シンチレーションカウンタには ICG 7( AL OK A 社製 ) を使用した. 63

67 減弱補正用 CT の撮像条件は, スキャン方法を He lical スキャンとし, 管電圧 110 kvp, 管電流 10 mas, マトリックスサイズ , 有効視野 500 mm, ビームピッチ 0.5, スライス厚 5 mm, 再構成カーネル H0.8s とした. 64

68 図 15 a: HL -D ファントムの構成 b: ファントム内心筋部と欠損 65

69 図 16 a: 欠損配置ファントム ( def ect (+) ファントム ) 参照図 b: 欠損非配置ファントム (de fect( -) ファントム ) 参照図 66

70 5.3.3 画像再構成 画像再構成は S yngo Acquisition Wor k Sp ace T M を用いて,F BP 法および OS-EM 法で行った.S ubs et 数は投影方向数を考慮したメーカー推奨条件 ( 熊本大学医学部附属病院における臨床収集条件 ) である 6 で固定し,Iteration 数を 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 15, 20, 25, 30 と変化させた.( 不均一吸収体では Iter ation 数を変化させることで,OS-EM 法の再構成条件の変化による CT-AC 法と CT-Chang AC 法の評価値の違いを検討した.) 作成した S PECT 再構成画像は,CT-Chang AC 像および CT-AC 像である. フィルタ処理は, 全ての再構成像について, 臨床と同じ条件の Ga ussi an フィルタ ( FW HM 8 mm) を後処理フィルタとして使用した. また, 散乱線補正は T EW 法を採用し, 収集時にメインエネルギーウィンドウの低エネルギー側に隣接させて 7.5% のサブエネルギーウィンドウを設けた. 減弱補正は,CT-Chang AC 法および CT-AC 法を用い,μマップ作成には, バイリニア法 ( CT 値 0 が変換点 ) を用いた. また,CT-Chang AC 法および CT-AC 法の μ マップは同一のものを用いた 評価方法 画質の評価指標として,HL-D ファントム心筋部短軸像を用いて心 筋部サーカムフェレンシャルプロファイルカーブ ( プロファイルカー ブ ) の作成, 欠損部と正常心筋部のコントラスト, および心筋部全体 67

71 の均一性について検討した. なお, プロファイルカーブ作成および ROI の設定には,P r o mi ne nce P roc essor Ver.3.1 を使用した. プロファイルカーブは, 欠損ありファントムおよび欠損なしファントムそれぞれの心筋部短軸像に CT 画像を参照しながら心筋壁内側から外側にかけ 6 本の心筋壁内の円周方向のカウント分布を示すプロファイルカーブから ( 図 17), その平均プロファイルカーブを作成した. なお, プロファイルカーブは各プロファイルカーブ中の最大カウントで正規化し表示した. また, プロファイルカーブのグラフ内に, 真の欠損位置を反映した理想プロファイル ( ideal pr ofile ) を CT 画像を基に作成した. 欠損部と正常心筋部のコントラスト比は 作成したプロファイル カーブ中の最大カウントと最小カウント ( 欠損部位 ) から, 式 10 を 用いて算出した ( 図 1 7a). 正常心筋部の均一性の指標として, 作成したプロファイルカーブ の平均値 ( 平均カウント ) と標準偏差から式 9 を用いて % RMSU 値を 算出した ( 図 17b). 定量性の評価は, 解剖学的指標として左室内腔容積を算出し また心筋カウントの定量性の指標として心筋壁の放射能濃度を算出した. 左室内腔容積の算出は, 各再構成画像に対して, Quantitative Perfusion S PECT ( 以下 QPS) 解析 [94] を行い, 算出し, 既知である真 68

72 の容積である 82 ml と比較した. 心筋壁の放射能濃度算出のため,HL-D ファントム撮像後の各再構成画像の全スライスに CT 画像を参照して作成した ROI を設定し ( 図 18), それらの加算カウントから全スライスの平均カウントを算出した. さらに 得られた平均カウントと事前にボトルファントムを撮像して求めた CCF より, 放射能濃度を式 12 で算出し, ウェルカウンタを用いて測定した真値と比較した. CCF は,6 種類の異なる放射能濃度を封入したボトルファントムを撮像し, その 6 種類の CCF の平均値とした. 具体的には, Tl の放射能濃度 10 M Bq を濃度比 1 として, 1/ 2, 1/4, 1/8, 1/16, 1/ 32 に希釈させたものをそれぞれ撮像し, 再構成法毎に再構成画像を作成し, 各再構成画像の全スライスに CT 画像を参照して作成した ROI を設定し ( 図 10 b), S P E CT 画像におけるピクセル当たりの平均カウントを算出した. 得られた平均カウントと封入した放射能濃度との関係から, 式 13 を用いて各 C CF を算出した. なお, 統計解析には,Stude nt -t 検定 ( 危険率 p < 0.05) を用い, 各々 の評価項目値の平均値の差の検定を行った. また, 各評価指標の値は, 同じ放射能濃度による実験を 5 回施行し, その平均値とした. 69

73 図 17 a: def ect(+) ファントムでコントラスト比算出時の参照図 b: defect( -) ファントムで % RMSU 値算出時の参照図 70

74 図 18 HL-D ファントムで放射能濃度算出時の ROI 設定参照図 71

75 5.3.5 臨床例における検討 Tl 心筋血流 SPECT 検査を施行した 45 症例を対象とし, ファン トム実験と同様に, 血流低下部と正常心筋部のコントラスト比, 正常心筋部の均一性, 左室内腔容積および心筋壁放射能濃度から算出した心筋摂取率について CT-Chang AC 法の有用性を検討した. 整形外科手術や腹部大動脈瘤術前の心機能検査目的等で負荷心筋血流 S PECT 検査を施行し, 心筋虚血を認めない正常例 (15 例 ) を対象に, 心筋部の均一性を評価し, また, 左室内腔容積および心筋摂取率を算出した. また, 前壁欠損例 ( 15 例 ) および下壁欠損例 ( 15 例 ) を対象に前壁および下壁の血流欠損部と正常心筋部のコントラスト比を算出した. 正常 15 例の内訳は, 男性 7 名, 女性 8 名, 年齢は 62 歳から 88 歳 ( 平均 70.0 歳 ), 体重は 45.3 kg から 86.1 kg( 平均 68.7kg ) である. 前壁欠損群 15 例の内訳は, 男性 6 名, 女性 9 名, 年齢は 67 歳から 85 歳 ( 平均 74.3 歳 ), 体重は 51.2 kg から kg( 平均 6 4.5kg) である. 下壁欠損群 15 例の内訳は, 男性 9 名, 女性 6 名, 年齢は 42 歳から 86 歳 ( 平均 66.8 歳 ), 体重は 36.7 kg から kg( 平均 6 9.5kg) である. 心筋摂取率は, 患者毎に検定放射能濃度と投与時間, 検査時間等 に差があり, 投与放射能濃度に対する心筋部への集積放射能濃度の比 として式 14 から算出した. 72

76 Radioactiv ity( MBq) Uptake rate ( eq.1 4) Injection dose( MBq) なお, 集積放射能濃度の算出方法はファントム実験に準じる. 各評価指標の値は, 再構成方法毎にボックスプロットし, 統計解 析を行った. なお, 統計解析には, St ude nt -t 検定 ( 危険率 p < 0.05) を用い, 各々の評価項目値の患者群の中央値の差の検定を行った. また, 本検討は完全な後ろ向き研究であり, 患者ごとに同意は得 られていない. しかしながら, 熊本大学大学院生命科学研究部, 生命 倫理に関する倫理委員会の承認を得て行った. 73

77 第 6 章結果 6.1 脳血流 S PECT 検査についての検討 ファントム実験における検討 図 19 に % RM SU 値, 図 20 にカウント直線性, 図 21 に円柱欠損部のコントラスト比, 図 22 に灰白質および白質のコントラスト比, 図 23 に各ファントムの再構成画像をそれぞれ示す. 事前に NM SE 法を用いた検討結果から, OS-EM 法の再構成条件は均一性 ( Iteration:7, Su bset:6), カウント直線性 ( Iteration: 15, S ubset:6 ), 円柱欠損部のコントラスト比 ( Iterat i o n:15, Subset:6), 灰白質および白質のコントラスト比 ( Iter ation: 1 5, Su bset:6) とした. 図 24 にファントム実験における定量性の指標として測定した放射能濃度の測定結果, 図 25 に各ファントムの再構成画像をそれぞれ示す. 事前に NM SE 法を用いた検討結果から, 最適な OS-EM 法の再構成条件は Iterat ion:8, Subset:6 とした. 74

78 %RMSU 値は,F BP 法,OS-EM 法いずれにおいても CT-Chang AC 像が最も低値であった. FBP 法において % RMSU 値は Cha n g AC 像で 6.21%, CT-Chang AC 像で 2.60% であり,CT-Chang AC 像は Chang AC 像と比較して % RMSU 値は 57% 低値となり, 有意な均一性の向上を示した. OS-EM 法において %RMSU 値は Chang AC 像で 5.01%,CT-AC 像で 3.01%, CT-Chang AC 像で 2.51% で,CT-Chang AC 像は Ch a n g AC 像と比較して 50% 低値であり,CT-AC 像と比較して 17% 低値であった. いずれの群間にも統計学的有意差を認め, CT-Chang AC 法で均一性が改善した. 図 19 IB-10 ファントムの %RM S U 値 75

79 カウント直線性の指標として, 線形近似から得られた相関係数 r を算出した. F BP 法における相関係数は Chang AC 像で r=0.9921, CT-Chang AC 像で r= であった. OS-EM 法において相関係数は Ch ang AC 像で r=0.9931, CT-AC 像で r = , CT-Chang AC 像で r= であった. 全ての再構成画像で 以上と高い正の相関を示し, 再構成像間での統計学的有意差も認めず, カウント直線性に関してはいずれの方法も良好であった. 図 20 IB-10 ファントムのカウント直線性 76

80 円柱欠損部と正常部とのコントラスト比は, F BP 法, OS-EM 法いずれの再構成法でも CT-Chang AC 像が最も高値を示した. FBP 法においては Chang AC 像で 0.34, CT-Chang AC 像で 0.37 であり,CT-Chang AC 像は Chang AC 像と比較して 9% コントラストが改善したが, 統計学的有意差は認めなかった. OS-EM 法では Chang AC 像で 0.28,CT-AC 像で 0.32,CT-Chang AC 像で 0.33 を示し, CT-Chang AC 像は Chang AC 像と比較して 1 5% コントラストが改善し, この 2 群間では統計学的有意差を認めた. また, CT-AC 像と比較しても 4% コントラストが改善したが, この 2 群間には統計学的有意差は認めなかった. 図 21 IB-10 ファントムの円柱欠損部のコントラスト比 77

81 灰白質 / 白質のコントラスト比は, F BP 法, OS-EM 法いずれでも CT-Chang AC 像が最も高値を示した. FBP 法では, Cha n g AC 像で 0.44,CT-Chang AC 像で 0.48 を示し, CT-Chang AC 像では Cha n g AC 像と比較して 9% コントラストが改善したが, 統計学的には有意差は認めなかった. OS-EM 法では Ch ang AC 像で 0.33,CT-AC 像で 0.36, CT-Chang AC 像で 0.39 を示し, CT-Chang AC 像は Cha n g AC 像と比較して 16% コントラストが改善し, 統計学的にも有意差を認めた. また, CT-AC 像と比較しても 8% コントラストが改善したが, 統計学的には有意差を認めなかった. 図 22 IB-10 ファントムの灰白質および白質のコントラスト比 78

82 図 23 IB-10 ファントムの均一性 (%RMSU 値 )( a), カウント直線性 ( b ), コールドロッド ( c ) と灰白質 / 白質 (d ) のコントラスト比, それぞれの算出に用いた各再構成画像 79

83 放射能濃度測定値 ( cps/ ml ) は,FBP 法,OS-EM 法いずれも CT-Chang AC 像が最も高値を示した. FBP 法では, Ch ang AC 像で c ps/ ml, CT-Chang AC 像で cps/ ml で,CT-Chang AC 像は Cha n g AC 像と比較して 12% 放射能濃度が高値で, 統計学的にも有意差を認め, 真値 (2 250 c ps/ ml ) と差は 9% と定量性が改善した. OS-EM 法では,Cha n g AC 像で 1710 c ps/ ml,ct-ac 像で cps/ ml, CT-Chang AC 像で c ps/ ml を示し,CT-Chang AC 像は Chang AC 像と比較して 11% 放射能濃度が高値で, 統計学的に有意差を認めた. また,CT-AC 像と比較しても 6% 放射能濃度が高値となり, これは統計学的にも有意で, 真値 ( 2250 c ps/ ml ) と比較して差は 1 5% と減尐し定量性は改善した. 図 24 3D 脳ファントムの放射能濃度測定結果 80

84 FBP 法および OS-EM 法を問わず, Ch a n g A C 像と比較し, CT-AC 像および CT-Chang AC 像にて基底核領域および, 脳表辺縁領域のカウ ントが減弱補正により増加し, 脳全体の均一性が向上した. 図 25 3D 脳ファントムの各再構成画像 81

85 6.1.2 臨床例における検討 図 26 に 17 例の正常例で検討した % RMSU 値, 図 27 に灰白質および白質のコントラスト比, 図 28 に統計解析ソフトを用いて算出した平均脳血流量を各減弱補正像で比較したものを示す. また, 図 29 は 86 歳, 女性, 既往は眼科領域の疾患で, 脳梗塞疑いにて脳血流 S PECT 検査を施行し正常であった代表例である. 82

86 %RMSU 値は,FBP 法,OS-EM 法両者ともに CT-Chang AC 像が最も低値を示した. FBP 法においては, Ch ang AC 像で 12.5%, CT-Chang AC 像で 5.5% となり,CT-Chang AC 像では Ch ang AC 像と比較して 55% 高値となり, 両値の間には統計学的有意差を認めた. OS-EM 法においては,Cha n g AC 像で 9.7%, CT-AC 像で 6.0%, CT-Chang AC 像で 5.5% であった. 統計学的にも, CT-Chang AC 像は Ch ang AC 像と比較して有意であった. また, CT-AC 像と比較して 8% 高値となったが, 統計学的には有意差は認めなかった. 図 26 正常患者群の %RMSU 値 83

87 灰白質 / 白質のコントラスト比は,F BP 法, および OS-EM 法において CT-Chang AC 像が最も高値を示した. FBP 法においては, Cha n g AC 像で 0.38, CT-Chang AC 像で 0.42% となり, CT-Chang AC 像は Cha n g AC 像と比較して 10% コントラスト比が改善したが, 統計学的には有意差を認めなかった. OS-EM 法においては,Cha n g AC 像で 0.28,CT-AC 像で 0.36,OS-EM CT-Chang AC 像で 0.37 となり, CT-Chang AC 像は Ch ang AC 像と比較して 15% コントラスト比が改善し, 統計学的にも有意であった. また, CT-AC 像と比較して 3% コントラスト比が改善したが, この間には統計学的有意差は認めなかった. 図 27 正常患者群の灰白質および白質のコントラスト比 84

88 平均脳血流量 ( ml/100g/ mi n ) は,F BP 法,OS-EM 法で共に C T-Chang AC 像が最も高値を示した. FBP 法においては, Cha n g AC 像で 6 7 ml/100g/ min, CT-Chang AC 像で 142 ml/100g/ mi n であり,CT-Chang AC 像は Cha n g AC 像と比較して 58% 平均脳血流量が高値となり, この群間には統計学的有意差を認めた. OS-EM 法においては, C hang AC 像で 75 ml/100g/ min, CT-AC 像で 121 ml/100g/ mi n,ct-chang AC 像で 149 ml/ 100g/ min となり,CT-Chang AC 像は Cha n g AC 像と比較して 50%,CT-AC 像と比較して 19% 平均脳血流量が高値を示し, 統計学的にも有意であった. 図 28 正常患者群の統計解析ソフトを用いて算出した 平均脳血流量 ( ml/100g/ mi n ) 85

89 FBP 法および OS-EM 法を問わず, Ch a n g A C 像と比較し, CT-AC 像および CT-Chang AC 像にて基底核領域および, 脳表辺縁領域のカウ ントが向上し, 脳全体の均一性が向上した. 図 29 代表症例における各再構成画像 86

90 6.2 肝アシアロ SPECT 検査についての検討 ファントム実験における検討 図 30 に肝臓部放射能 1 60 M Bq ファントムにおける % RM S U 値, 図 31 に肝臓部放射能 80 M Bq ファントムにおける %RM S U 値, 図 32 に肝 臓部放射能 1 60 M Bq ファントムにおける放射能濃度の算出結果, 図 33 に肝臓部放射能 80 M Bq ファントムにおける放射能濃度の算出結果 をそれぞれ示す. 図 34 は 9 9 m Tc を 160 M Bq 封入した肝臓部放射能 160 MBq ファントムの再構成画像を示す. 87

91 肝臓部放射能 160MBq ファントムの % RMSU 値は,CT-Chang AC 像で最も低値を示した. It eration 数 10 回では,CT-AC 像で 10.31%,CT-Chang AC 像で 9.4% と,CT-Cha n g AC 像は CT-AC 像と比較して 9% 低値となり, この群間には統計学的有意差を認めた. 図 30 LKS ファントムの 160 M Bq における %RM S U 値 88

92 肝臓部放射能 80M Bq ファントムの %RMSU 値も, CT-Chang AC 像で最も低値を示した. It eration 数 10 回では,CT-AC 像で 11.28%,CT-Chang AC 像で 9.51% と,CT-Chang AC 像は CT-AC 像と比較して 16% 低値となり, この群間にも統計学的有意差を認めた. 図 31 LKS ファントムの 80 M Bq における %R MSU 値 89

93 肝臓部放射能 1 60M Bq ファントムの肝内放射能の算出値,CT-Chang AC 像で最も高値を示し, 真値に近い結果であった. It eration 数 8 回では,CT-AC 像で 1 36 M Bq,CT-Chang AC 像で 154 MBq と,CT-Chang AC 像は CT-AC 像と比較して 12% 放射能が高値となり, これは統計学的にも有意で, 真値 ( 1 60 MBq) と比較して差は 4% とより真値に近い値となった. また,CT-Chang AC 像は It eration 回数 6 回以降で 155 M Bq 前後を示し, 以後の It eration 回数で値はプラトーとなったが,Chang AC 像では,iter ation 数 30 回でもプラトー値に達しなかった. 図 32 LKS ファントムの封入濃度 1 60 MBq における放射能濃度 90

94 肝臓部放射能 80M Bq ファントムの肝臓内放射能算出値は, CT-Chang AC 像で最も高値を示した. It eration 数 8 回では,CT-AC 像で 67 M Bq,CT-Chang AC 像で 78 M Bq を示し,CT-Chang AC 像は CT-AC 像と比較して 15% 肝内放射能算出値が改善し, 統計学的有意差も認め, 真値 ( 80 M Bq) と比較してその差は 1% とより近い値となった. また,CT-Chang AC 像は Iter ation 回数 7 回以降で 78 M Bq 前後を示し, 以後の It eration 回数でプラトー値を示したが, Chang AC 像では It eration 回数 30 回でもプラトー値とはならなかった. 図 33 LKS ファントムの封入濃度 8 0 MBq における放射能濃度 91

95 図 MBq および,8 0MBq における各再構成画像 ( Iteration:10) 92

96 6.2.2 臨床例における検討 図 35 に正常 20 例で検討した %RM S U 値, 図 36 に肝内放射能算出結果, 図 37 に正常例,Child Pugh A 例, Child Pugh B 例, それぞれ 20 名の L UV 値を群間で比較した結果, 図 38 に FLI( d ) を群間で比較した結果, 図 39 に正常例の代表例として 28 歳, 男性の再構成画像をそれぞれ示す. 93

97 正常例 20 例の % RM SU 値は,CT-Chang AC 像が最も低値を示した. It eration 数 8 回では,CT-AC 像で 8.3%,CT-Chang AC 像で 7.4% と, CT-Chang AC 像は C T-AC 像と比較して 11% 低値で, この群間には統計学的有意差を認めた. It eration 数 9 回でも,CT-AC 像で 8.2%,CT-Chang AC 像で 7.5% と, CT-Chang AC 像は CT-AC 像と比較して 8% 低値であったが, 統計学的な有意差は認めなかった. 図 35 ドナー症例の % RMSU 値 94

98 正常 20 例の肝内放射能算出値は,CT-Chang AC 像が最も高値を示した. It eration 数 8 回では,CT-AC 像で 1 26 M Bq,CT-Chang AC 像で 150 MBq と, CT-Chang AC 像は CT-AC 像と比較して 16% 肝内放射能算出値が高値を示し, 統計学的有意差を認めた. また,It eration 数 8 回以外においても,CT-Chang AC 像は高値を示し, その値と CT-AC 像で算出した値との間には統計学的有意差を認めた. 図 36 ドナー症例の % RMSU 値 95

99 LUV 値は, 全ての症例群で CT-Chang AC 像が CT-AC 像より高値であった. 正常群では, CT-AC 像で 4 1%/m 2, CT-Chang AC 像で 4 8%/ m 2 となり,CT-Chang AC 像は CT-AC 像と比較して 15% 高値を示し, その差は統計学的に有意であった. Child P u gh A 群では, CT-AC 像で 3 3%/m 2, CT-Chang AC 像で 3 9%/ m 2 となり,CT-Chang AC 像は CT-AC 像と比較して 15% 高値を示し, この群間に統計学的有意差を認めた. Chil d P u gh B 群では, CT-AC 像で 19%/m 2, CT-Chang AC 像で 23%/ m 2 となり,CT-Chang AC 像は CT-AC 像と比較して 17% 高値を示したが, 統計学的には有意差を認めなかった. また, 症例群間で有意差検定を施行したところ, CT-AC 像, CT-Chang AC 像ともに全ての症例群間で有意差を認めた. 図 37 正常群,Chi ld Pu gh A 群および Child Pu gh B 群 における L UV 値の比較 96

100 FLI 値も, 全ての症例群で CT-Chang AC 像の方が CT-AC 像より高値を示した. 正常群では,CT-AC 像で 0.062%/cc, CT-Chang AC 像で 0.079%/cc となり,CT-Chang AC 像は CT-AC 像と比較して 22% 高値を示し, 統計学的有意差を認めた. Chil d Pugh A 群では, CT-AC 像で 0.044%/cc, CT-Chang AC 像で 0.057%/cc となり, CT-Chang AC 像は C T-AC 像と比較して 23% 高値を示し, 統計学的有意差を認めた. Child Pu gh B 群では,CT-AC 像で 0.024%/cc, CT-Chang AC 像で 0.030%/cc となり, CT-Chang AC 像は C T-AC 像と比較して 20% 高値を示したが, 統計学的には有意差を認めなかった. また, 症例群間で有意差検定を施行したところ, CT-AC 像, CT-Chang AC 像ともに全ての症例群間で有意差を認めた. 図 38 正常群,Chi ld Pugh A 群および Child Pu gh B 群 における FLI 値の比較 97

101 再構成画像から, CT-AC 像と比較し, CT-Ch ang AC 像では, 肝の 深部領域における減弱補正効果が向上し, 視覚的にも肝全体の均一性 が改善した. 図 39 代表症例における各再構成画像 98

102 6.3 心筋血流 S PECT 検査についての検討 ファントム実験における検討 図 40 に心筋部に欠損ありファントムにおけるプロファイルカーブの結果 ( OS-EM CT-AC( a), OS-EM CT-Chang AC( b ), F BP CT-Ch ang AC( c )) および欠損なしファントムにおけるプロファイルカーブの結果 (OS-EM CT-AC( d ), OS-EM CT-Chang AC( e), F BP CT-Ch ang AC ( f)) をそれぞれ示す. 図 41 に前壁欠損のコントラスト, 図 42 に下壁欠損のコントラスト, 図 43 に % RMS U 値, 図 44 に左室内腔容積算出結果, 図 45 に心筋摂取率の算出結果をそれぞれ示す. 図 45 は心筋部に欠損あり, 欠損なしファントムの再構成画像をそれぞれ示す. 99

103 欠損 ( + ) ファントムのプロファイルカーブでは,OS-EM 法において, 前壁欠損は,CT-AC 像と比較し, CT-Chang AC 像で,Iter ation 数の増加に伴い欠損部のカウントが低値となりプロファイルの形状が CT 情報から得た真の欠損形状に近似した. CT-AC 像では,Iter ation 数を増加させても欠損部のカウントが高値のままであった. 下壁欠損では,It erat ion 回数を増加させても,CT-AC 像と CT-Chang AC 像において, プロファイルカーブの形状は変わらなかった. FBP CT-Chang AC 像では, 前壁欠損内の最も低い値で 0.56, 下壁欠損内の最も低い値で 0.58 をそれぞれ示した. 欠損 ( -) ファントムのプロファイルカーブは, OS-EM 法において CT-AC 像と比較し,CT-Chang AC 像では,Iteration 数の増加に伴い, 中隔壁部におけるカウント低下が改善した. FBP CT-Chang AC 像では,3 像間で前壁と下壁のカウント比が 1 に近い値となった. 100

104 図 40 def ect(+) ファントムの OS-E M CT-AC( a), OS-EM CT-Ch ang AC ( b ),F BP CT-Cha n g AC( c) および de fect ( -) ファントムの OS-E M CT-AC ( d ), OS-E M CT-Ch ang AC( e), F BP CT-Chang AC( f ) の各プロファ イルカーブ 101

105 OS-EM 法においては, 前壁欠損のコントラスト比は CT-AC 像と比較し,CT-Chang AC 像では, 全ての Iteration 数で高値を示し, この群間で統計学的有意差を認めた. It eration 数 10 回の場合には,CT-AC 像で 0.19 に対して,CT-Chang AC 像で 0.24 となり,2 0% 程度コントラスト比が改善した. FBP 法において,CT-Chang AC 像でのコントラスト比は 2.4 であった. 図 41 前壁欠損のコントラスト 102

106 下壁欠損のコントラスト比は OS-EM 法において, CT-AC 像と CT-Chang AC 像間で差がなく, 全ての Iter ation 数で統計学的有意差を認めなかった. It eration 数 10 回の場合には,CT-AC 像で 0.26 に対して,CT-Chang AC 像で 0.26 となり, 同等のコントラスト比を示した. FBP 法の CT-Chang AC 像ではコントラスト比 0.26 を示した. 図 42 下壁欠損のコントラスト 103

107 欠損 ( -) ファントムで, %RMSU 値は OS-EM 法において CT-AC 像と比較し, CT-Chang AC 像では, 全ての Iteration 数で低値を示し, この群間で統計学的有意差を認めた. It eration 数 10 回の場合には,OS-EM 法の CT-AC 像で 7.5% に対して,CT-Chang AC 像で 5.9% となり,2 0% 程度,% RS MU 値は低値となった. FBP 法の CT-Chang AC 像は % RM SU 値 2.9 を示した. 図 43 % RM S U 104

108 欠損 ( -) ファントムの左室内腔容積は, Iter ation 数 5 回の場合には,OS-EM 法の CT-AC 像で 7 9 ml, CT-Chang AC 像で 8 0 ml をそれぞれ示し, いずれも真値 ( 82)ml に近く, また両画像間で統計学的有意差を認めなった. It eration 数 10 回の場合には,OS-EM 法の CT-AC 像で 98 ml, CT-Chang AC 像で 1 08 ml をそれぞれ示し, 真値 (82) ml よりも高値となり, また両画像間に統計学的有意差を認めた. FBP 法の CT-Chang AC 像では, 左室内腔容積 86 ml を示し, 真値 ( 8 2 ml ) に近い値だが高値となった ( 差は 5%). 2 つの OS-EM 法を用いた画像は, It er ation 回数の増減に伴い, 真値を過尐, 過大評価した. 図 44 左室内腔容積 105

109 心筋内放射能算出値は,Iteration 数 10 回の場合には,OS-EM 法では, CT-AC 像で 4.0 MBq,CT-Chang AC 像で 4.7 M Bq を示し,CT-Chang AC 像は CT-AC 像と比較して,14% 高値であり, 両画像間で統計学的有意差を認めた. また, CT-Chang AC 像で真値 (5.0 M Bq ) により近い値であった ( 差 6%). FBP 法の CT-Cha n g AC 像は,4.7 M Bq を示し, これも真値 ( 5.0 M Bq) に近い値であった ( 差 6%). また,2 つの OS-EM 法を用いた画像は, Iter ation 回数が尐ない場合には, 真値の過小評価が大きい結果であった. 図 45 放射能濃度 106

110 defect(+) ファントムの再構成画像では, OS-EM 法の CT-AC 像は, OS-EM 法の CT-Chang AC 像および FBP 法の CT-Chang AC 像と比較して, 前壁欠損部のコントラストが低下した. 逆に,d efect ( -) ファントムは,OS-EM 法の CT-AC 像において, 心筋の前壁中隔領域におけるカウントの低下を認めた. OS-EM 法の CT-Chang AC 像および F BP 法の CT-Chang AC 像は前壁 下壁欠損と心筋壁とのコントラストが良好で, 心筋壁の均一性も向上した. 図 46 def ect(+), d efect( -) ファントムの各再構成画像 107

111 6.3.2 臨床例における検討 図 37 に前壁欠損群 15 名の前壁欠損コントラスト比, 図 38 に下壁欠損群 15 名の下壁欠損コントラスト比, 図 39 に正常群 15 例の %RMSU 値, 図 40 に左室内腔容積, 図 41 に心筋摂取率をそれぞれ示す. 図 35 は正常群の代表症例 ( 43 歳, 男性, 整形外科術前の心機能測定目的で検査施行 ), 前壁欠損群の代表症例 (36 歳, 女性, 前壁中隔に再分布を認め誘発性虚血疑いと診断 ), 下壁欠損群の代表症例 (80 歳, 女性, 下壁に再分布を認め誘発性虚血疑いと診断 ) の再構成画像をそれぞれ示す. 108

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