Filling 法による IH-NMR Imaging の空間解能向上法はじめに臨床に応用される核磁支洪鳴スベクトル (NMR MRS) を選択的に測定する, としては, 現在単一領岐領域選択法が中心的技法でする. この各 voxel 内のスペク卜 Jレ中の着目する化合物のピーク蘭積を. 画

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ゆきさうすい
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1 明治鎖灸医学第 9 号 F i lling 法による l H -NMR lmag in g の空間分解能向上法梅田成瀬 - 明治錨灸大学脳神経外科教室明治銭灸大学日京都府立医科大学脳神経外科教室雅宏田中, 守蔵樋口敏宏昭二日堀川義治目布恵飛須俊彦 M 生理学教室西川弘恭 n 上回聖... 要旨脳内のエネルギー代謝やアミノ酸の代謝を 10 V 1 VQ で観察する方法として核磁気共鳴スベクトル S p ec lro sc op y) は欠かせないものとなりつつある. なかでも代謝化合物の脳内分布を知ることのできる S p ec tr oscop i c (S1) 法は代謝画像を得る方法としてそ白応用が期待されている, 本研究ではこの SI 法を汗 I-MRS に適応して得られるデータを, filling 処理によりデータ補間し. 函像分解能を向上させたこの結果, SI データの空間分解能が向上し. fiuing 処理後に得られた代謝画像では, 処 ~n ifi に比べて脳内白構造がより明確に確認された刊 IN 島田 Ze rか fillin g Method, Masahiro', Chu z 刀 HIGUC [-[[ Hiroya su ", Shoji"', Yoshiharu''', Sa tos hi " Neurosurgery,..Ðepα rtmen t Physiology, Deρ 町 tment Neuros urger ツ, me 凶 bo d is~ brain 四 n method, matrix, N-acetyl-aspartate, lh 磁気共 1!1J スペクトル lh-mrs, 化学シフト画像 SI, 画像処理 proc 田 51ng. ゼロ補填 filling

Filling 法による IH-NMR Imaging の空間解能向上法はじめに臨床に応用される核磁支洪鳴スベクトル (NMR MRS) を選択的に測定する, としては, 現在単一領岐領域選択法が中心的技法でする. この各 voxel 内のスペク卜 Jレ中の着目する化合物のピーク蘭積を.

2 Filling 法による IH-NMR Imaging の空間解能向上法はじめに臨床に応用される核磁支洪鳴スベクトル (NMR MRS) を選択的に測定する, としては, 現在単一領岐領域選択法が中心的技法でする. この各 voxel 内のスペク卜 Jレ中の着目する化合物のピーク蘭積を. 画素 ( pixel) の信号強度として画像を構築すると T 着目している代謝化合物の分布を示す分解能 7mm の代謁画像が得らある領域選択法では, 傾斜磁場と狭周波数帯れる. こうして得られた画像は pixel の予定い画像域電波を併用する st im lj l ated ac 引 ls1t lq n (STEAM) 法 1, 2), spectros py CISI8) 法的や double spin 目 ho SE) 法 4, 5) などの方法が用いられているこれらの方法で得た脳組織の 'H-MR8 には L c 四 atine, choline 化合物 tactate, で人の脳内の構造を表現するのには適切ではない. このため, この代謝画像の画像分解能を改善する目的で, フーリエ変換前の SI データ列 (K 空間データ ) にゼロデータを追加する zero f i lling 法的を用いた. 本法によりフーリエ変換後の実空間におけるデータを補間 L. 画像を構成する p i xel 数を 16 倍以上に地加させ, 画像を滑らかにすること mate などの信号が確認されている 2) 例えば t が可能となるさらに zero filling 法は, 画像デー STEAM 法で 20 mm 20mm の立方体内の領域の 'H-MR8 を得るためには十分程度の時タの実空間における平滑化処理とは異なり, 元のデータの pixel 数では表現できなつかった細かい閣を要するの. 従って, 脳内の代謝化合物の分布構造を, 再現する効果もあり曾画質が改善される, を, 領域選択法で脳内の各点について測定 L. 得本研究では 32x32 マトリックスあるいは 16X 16 マるには非常に長い時間を要する. これに対し, 代トリックスデータの SI データを 1 28x 128マトリッ謝化合物の分布を調べるために, 領域選択法と併クスデータまで補間し, 高解像度の代謝画像を得用し, 通常の磁気共鳴画像 (MRI) 法で用いらるこを目的とした. れている磁場勾配による位置情報の慮り込み ( 位相エンコード ) 法を MRS に応用した. 8p 田 tro 対象と方法 (81) 法引 ) が提案され. 実用化されつつある. 8 1 法は分程度の測定時間を要するが, 目的領域内を 1 ml 以下の小領域 voxel) に分割して信号を得ることが可能である. 単一領域を選択する方法では脳全体に照射された電波で, 小さな領域のみの信号を取り出しているのに対し. 81 法では同様に照射された電波で, 装置は臨床用 MR 装置 Gyroscan 0.5 テスラ ) MRl/ S 装置を用いた 'H 共鳴周波数は 64 MHz. 測定に用いたコイルは頭部損影用のミラー型ヘッドコイノレである. SI 測定に用いたパノレスシーケンスを図 l に示す. 領域選択は double 法を用いている測定データマトリックスは 16X 16 マトリックスまたは 32X32 マトリックスである目的視野の大きな選択領域の信号を腕専するので, ケミカノレシフト軸は l OHz で, データポイント単位時間内に得られる信号の量 ( 信号取得効率 ) は 512 ポイントである. RF パルス繰り返し時間は 8 1 法では著しく高い言い替えると領域選択は 2 s に設定したため. 32 マトリックスデー法では選択外領域からでる信号を除いているが, タの測定時間は約 34 分間であった位相エンコー SI 法では除去する領域外信号が少ないため信号取得率が向上する. さらに SI 法では位相エンコードの数を増やすことにより得られる voxel の大きさを小古くすることが可能である mmx20mm の voxel を選択し, 位相エジコードドにより画像化される平面の範囲を観測領域 FOV) とし. この中に RF パルスに傾斜磁場を伴った do u ble SE 法で実際に領域選択する領域を関心領域 (Volume 田 t; VOI) とした. エコー l 時間を TE とし TE= 法により平面を 32X 3 2 ステップで分割すると. 136ms または TE=272ms を用いた. この l 時間は voxel の大きさは 7 mmx20mm まで減少乳酸のメチ J レ信号が J モジュレーションにより各々

3 明治鍬灸医学第 9 号問 ng 国 diem g 目 dîent ph 皿 enc 凶巴 E 四 dient pllaseenc 叫 E 目 diem y Sa! 羽 p1ing c 二ユ図 1 SE 法を用いた SI 法のパルスシーケンス狭周波数帯以白 3 つの RF パルスと棺 1 料磁喝を用いて領域選択を行い l ド傾斜磁場を変化させ領成内信号を平面に展開する. 位相エンコー下向きの信号. および上向きの信号となる時間である. データは Gyroscan のメインコンピュータである VAX ビュータである SPARC (DEC 社 ) から処理用コン Micrc ト systems 社 ) に Ethe rn et にて転送し処理した. Sl データの処理には Sunspecl ソフトウェア (Philips 社 ) を用いたで処理を行った. データ処理は以下の手順 1 時間南 h データの低周波成分を除く ( 水信号の除去 ) 2 時間軸データをフーリエ変換する 3 周波数布 1 1 データを有効な信号の領域のみ取り出す (choline から乳酸までを選択 ) 4 k 空間の x 車 IU データにぜロデータを加え K 空間を拡張する 5 k 空間の x 軸方向をフーリエ変検する 6 k 空間の Y 軸データにゼロデータを加え K 空間を拡強する 7 k 空間の Y 軸方向をフーリエ変換する 8データを並べ変えて実空間のデータマトリックスを作成する 3 各データのパワースベクト Jレをとる団 ro filling 法により 32x32 マトリックスまたは 16x 16マトリックスを 128X 128マトリックスデータに拡張した. ステップ3にて行うデータの縮小の度合はこの拡張された空間のデータサイズが Mbyte 以下になるように設定した. 基礎実験の対象として用いた標単試料は. (Gd-DTPA) で緩和時間を短縮させた水を満たした容器内に. 7.6mmol / 1 の N- 田 etyl ーし alanine 水溶液を満たした直径 6cm のゴム球を

Fi l1 ing 法による lh-nmr Imaging の空閥解能向上法吊し作成した. 臨床応用としては健常人 5 伊 U. 脳梗塞 3 例. 脳腹筋 2 例である. SI の測定は頭部の水平断面の T, 強調画像もしくは T. 強調画像を測定し. 病巣を含む画像をもとに IH-SI の関心領壕を決定した.

4 Fi l1 ing 法による lh-nmr Imaging の空閥解能向上法吊し作成した. 臨床応用としては健常人 5 伊 U. 脳梗塞 3 例. 脳腹筋 2 例である. SI の測定は頭部の水平断面の T, 強調画像もしくは T. 強調画像を測定し. 病巣を含む画像をもとに IH-SI の関心領壕を決定した. 結果標準試料による基礎実験標準試料に用いられた N-a 田 tyi L-alanine の IH.NMR の信号は1.3 ppm にダプレットピークを. ppm にシングレットピークを持つ化合物である. この標準話料の球の中心を通る断面で測定した MRI (FOV=250mmX250mm. スライス厚 15 mm) を図 2 a に示す 32 X32 マトリックスの位相エンコードで測定した同一面内の llh-si を図 2 b に示す. IH-SI は N-acetyI- L alanine のシングレットピークから作成した. 図 2 補間された標準試料の 51 データ白画像による比較 (.) 標準試料自 MRI. 32x32マトリックス画像, (c) 輔淵された 128 X 128マトリックス画像

明治鎖灸医学第日号 61-69 a 田 tyl ーし alanine は球形内のみに存在するため球状の画像が得られているが, 輪郭は明確でない同一のデータを日 ro filling 処理により 128 マトリックスに補間して得た N-acetyl- L-a1 anine 画像を図 2 c に示す. 図 2 c では球の輸郭が明確になった.

5 明治鎖灸医学第日号 a 田 tyl ーし alanine は球形内のみに存在するため球状の画像が得られているが, 輪郭は明確でない同一のデータを日 ro filling 処理により 128 マトリックスに補間して得た N-acetyl- L-a1 anine 画像を図 2 c に示す. 図 2 c では球の輸郭が明確になった. 球の中心部から球外に至る放射南 b 上の点のスベクト Jレを下から順に並べたスベクト Jレ列を図 3 に示す図 2 b に相当するデータを図 3 に, 図 2 c に相当するデータを図 3 b に示した. 32X32 マトリックスのデータと 128 X 1287 トリックスのデータを比較すると, 128マトリックスデータでは球の辺縁の変化が滑らかになっている ( 図 3), SI のスライス厚 (s l ice ST) による信号の感度を比較するため TE = ms, FOV=80mm X80mm, mmxst, 167 トリックス 4 固有 ~ 算で測定した標準試料の補間後の SI を図 4 に示す, は図 4 a 中に四角い枠で示した, ST=20mm のを図 4 b に ST=10mm の SI を図 6 c に示す, ST=10mm の画像では枠内の信号強度に比較し周辺の雑音の強度の相対的増加が認められる. 臨床応用脳腫協 (glioblastoma) 例の T, 強調画像 (Gd DTPA 造影後 ) を図 5 a に示すー伺一断面を FOV 古 1250mmx250mm, VOI カ 1 mmx20mm で観測 l した 16X 16 マトリックスデータの 'H-SI を図 5 b に, 128X128 マトリックスデータの 'IH-Sl を図 5 c に示す各画像とも脳内に含まれる N-acetyl-asp 町 tate (NAA) の 2 のシングレットピークの面積をもとに作成した. NAA は神経細胞に存在し. 騒筋細胞に存在しないため. 図 5 b, 図 5 c ともに服磁及び脳室の部分の信号強度は低い. さらに 16X 16 マトリックス SI では再現されていない構造が 128X 128 マトリックス SI では現れている ( 脳室下部など ), 脳梗塞例の T, 強調 MRI を図 6 a に, 32X32 マトリックス SI を図 6 b に, 128 に補間された SI を図 5 c に示す. 図 6 c では図 5 b に現れていない脳室の輪郭が確認できる. 考察データポイントの補間方法には一般的に 2 種類調 F7 ある. ひとつは画像が構築されている実空間における補間法であり, 他のひとつは実空間のデータをフーリエ変換した K 空間における補間法である. このうち笑空間における補間法は pixel と pixel の閲の信号強度を直線または曲線の式で算出して補間する方法が用いられている, この方法は着目している橋間点の信号強度を周閣の数点から計算するに過ぎない. 一方 K 空間を拡張する zero filling 法では着目する補問点の信号強度を全体の情報から再現するために. 実空間補間では実現できなかった高周波の変動が補問点の信号強度に再現されることになる. このために zero 法による補間で画像の分解能の改善を実現し, 図 3 データ補聞のスベヲトルによる比較 32x32 マトリックスデタ, 128X128マトリックスデータ. pixel を増加させることと合わせて画質の改善がなされる. コンビュータのメモリ容量による制限のため, 周波数軸の一部を切取り処理する本方法

6 FiJling 法による lh-nmr Lm aging の空間解能向上法図 4 スライスによる画質の比較 ( a) 標準試料白 MRI. 20mm スライス厚の SI. 10mm スライス淳司 S I. でも上記の結果のごとく, 優れた空随分解能が得られている. 従って処理のメモリ容訟の大きさや計算速度が十分になり, 画質を改善するために全体情報を使うとする本来の条件を満たし, 田 ro filling 処理後の K 空間の 512x 128 ポイントの全データをフーリエ変換すことが可能になるならば. さらに空間分解能の改善が実現されるものと考えられる. 通常, スライス厚がlO mm. 平函分解が 2 以下の MRI に認められる脳組織の構造として白質と灰白質があるこの両者では NAA や ch oline 化合物の構成成分比が異なる可能性がある通常の領域選択法では空間分解能は VOI で決まり, VOl は 10mm 10mm が下限であることから白質と灰白質を分離して測定することは困難である. 一方. 81 法では, 元データの平面分解能が 7mmX7mm でも. filling によって 2mmx2mmの平面分解能が得られるので, 白

明治銭灸医学第 9 号 61-69 図 5 データ補聞による脳腫寓例の NAA の 51 データの比較 (.) 腫錦部を含む造 l* 後 (J) 32X32 マトリックス白 NAA 画像, 128マトリックスの NAA 画像質, 灰白質の代謝化合物の違いを検出する上でも有用となる. さらにスライス厚を荷くすることで空間分解能は改善すると考えられるが, 図 7 に示されるスライス厚の比較によれば.

7 明治銭灸医学第 9 号図 5 データ補聞による脳腫寓例の NAA の 51 データの比較 (.) 腫錦部を含む造 l* 後 (J) 32X32 マトリックス白 NAA 画像, 128マトリックスの NAA 画像質, 灰白質の代謝化合物の違いを検出する上でも有用となる. さらにスライス厚を荷くすることで空間分解能は改善すると考えられるが, 図 7 に示されるスライス厚の比較によれば. スライス厚を lomm にした SI データでは信号に対して雑音が大きくなる. つまり, 信号と雑音の比が小さくなり, 雑音が重なった信号は精度が低下するこのことを改善する方法として表面コイルの導入やスライス方向に位相エンコード法を施した 3 (3D-SD 法の導入などが考えられ, 現在表面コイル法を中心に改良を加えている. まとめ fi li ing 法を用いて. 測定された 16X 16 マトリックまたは 32X32 マトリックスの 'H-SI データをマトリックスデータに補間し. の空間分解能を向上させることができた. この得られた各代謝化合物の高分解能画像は脳室や脳腫

8 総 Filling 法による lh. NMR Imaging の空間 1 解能向上法図 6 デ -9 補聞による脳梗塞例の chol i ne 化合物と crea t l n e の 5 1 データの比鞍 ( a ) 梗塞部を含む 1', 強調 MRI, x32 マトリックスの SJ, 128 X128 マトリックス白 Sl 湯の輪郭などの構造を反映した画像であり, 今後の脳代謝の研究に役立つデータであると考えられるさらに表面コイルを併用することで信号強度を増加させ画像化領域を小さくすることで, 更に高い分解能の Sl を得られることが期待された. 本研究の一部は平成 3 年度文部省科学研究 'l'1 (No ) および上原記念生命科学財団の研究助成を受けた. 文献 J, D, R 田 on., , J, H, L, I-I 唱 h.r es olution

9 明治鍬灸医学第 9 号 Med., , J, , , W, M, 剖 ng le- shot Biomed, 2, 201~208, 1 飽 9 C, S, phos ph ours 田 ctabo l 山 5 r 田 onance. 1170~1172, H, W, ~ 799, I 羽 0 Tokyo,

SE法の基礎

SE法の基礎 SE 法の基礎近畿大学医学部奈良病院阪本貴博本日の内容 Principle of MRI SE 法の基礎 MRI とは SE 法とは縦緩和と横緩和 TR と TE コントラスト MRI とは Magnetic Resonance Imaging: 核磁気共鳴画像法 MRI に必要な 3 つの要素 N S + + + 静磁場 ( 磁石 ) 水素原子電波 (RF) 静磁場と電波 (RF) を使って水素原子の様子を画像化している