日本放射線技術学会近畿部会雑誌 平 成 16 年 度 夏季セミナー 第10巻３号 テーマ：知ってるつもり？肺疾患の撮像技術 −画像診断からみたモダリティごとの限界と挑戦− ｢高分解能 CT を用いた末梢肺野の描出力｣ 藤田保健衛生大学病院 放射線部 井田義宏 くく. 高コントラスト分解能 (空間分解能) 重視の領 はじめに ヘリカルスキャンの実用化にともない CT 検査は高 速・高分解能化に進歩してきた. マルチスライス CT 域となる. 今回は断層面方向と体軸方向の MTF より 肺野の描出力を推測する. も多列化しており, 現在当院では 0.5mm×32 列収集 の装置が稼動している. この装置では 0.5mm の収集 肺野用再構成関数 で全肺野が一呼吸で収集可能である. 今回, 現状の 再構成関数は, 断層面方向の画像の周波数特性を変 CT の分解能に基づく末梢肺野の描出力を考察してい 更できるパラメータである. 東芝の例では肺野で用い く. 本稿のデータは当院のマルチスライス CT：東芝 られる関数は軟部組織の関数より高周波数まで表示で Aquilion16 のものである. きるものを使用するが, 極端に周波数を強調しすぎた 関数 (FC31, FC81 ) は血管などの辺縁にアンダー シュートの偽画像を生ずるので好ましくはない. 当院 肺野の描出力の物理特性からのアプローチ 肺野の構造は空気と実質の非常にコントラストの高 い部分である. したがって, 画像ノイズに影響されに では FC30 を使用しているが, 他に FC50, FC51 な ども使用可能である (Fig.１). 胸部用関数 高精細関数 Resolution (lp/cm) Resolution (lp/cm) 耳・骨用関数 Resolution (lp/cm) (Fig.１) 2005 年 １ 月 ― 47 ― 日本放射線技術学会近畿部会雑誌 第10巻３号 (Fig.２) スライス厚 実際に 0.5mm で収集した画像から, 2mm, 1mm 0.5mm のスライス厚で再構成した画像では, スラ イス厚が薄くなるほど微細な構造が描出されるものの, 末梢構造の描出にはいまだ不十分である (Fig.２). スライス厚の均一性 16 列以上に多列化されたマルチスライス CT では, 体軸方向の X 線束の広がり (コーン角) を補正する (Fig.３) 再構成アルゴリズムが採用されている. このアルゴリ ズムで再構成すると, FOV 中心部分と FOV の辺縁 MPR の解像特性 部分でのスライス厚の差がほとんどなくなり, 定量や, CAD などにも有利になると予想される (Fig.３). X-Y 方向から Z 方向に連続で角度の変化するラダー ファントムをスキャンし, 各ラダーに直交する MPR 画像を作成した (Fig.４,５). 2005 年 １ 月 ― 48 ― 日本放射線技術学会近畿部会雑誌 結 第10巻３号 果 通常使用している軟部組織用の関数では体軸方向の 解像力が勝っている. 高精細用の関数を使用すると, ほぼ Isotropic Resolution となる (Fig.６). ラダーに直交するように MPR 作成 (Fig.６) MTF から肺野の描出力を推測する MTF は空間周波数の最低の部分で１となる. とい うことは例えば気管をターゲットとした場合内腔は CT 値−1000HU であり気管壁は数十 HU であるので, 肺の解像力モデルとして, MTF カーブの１の部分を 1000HU と読み代える. すると 0.5mm の内腔を見る (Fig.４) 場合この例のカーブでは, 0.5mm＝1 lp/mm なので MTF は 0.17 したがって CT 値差は 170 となる. ここ に画像ノイズが 2SD 以下であれば認識可能と仮定す ると, 80 程度の CT 値の変動 (画像ノイズ) で抑え れば, 画像コントラストとして表現される. このよう 0 15 30 45 な考え方で, 実機の断層面方向 (X-Y) と体軸方向の FC81 60 75 90 0 15 30 45 FC10 60 75 90 (Fig.５) (Fig.７) 2005 年 １ 月 ― 49 ― 日本放射線技術学会近畿部会雑誌 第10巻３号 MTF より理想的な解像特性は推測できる. 現実には ラスト領域の肺・骨などの描出能を推測するために重 アーチファクトなどによりこの推測されたデータより 要である. 空間分解能以上のものは正確に表現されな は劣化するとは思われる (Fig.７). いので撮影条件を決定する際の参考となるであろう. また, 今後おとずれるMPR 診断においては Isotropic Resolution になることが重要で, どの方向からも歪 微小物体描出脳に関するシミュレーション 仮想物体に対して再構成関数を変えた場合に変化す 以上のマルチスライス CT であれば容易に達成できる. る感度プロファイルを計算した. (資料提供：名古屋市立大学病院 みなく観察できることが要求される. これは, 16 列 ただし, 肺の末梢構造 (Fig.９) は 0.5mm 以下の構 市川勝弘氏) 今回計算に使用した再構成関数４種類の MTF を 造物を再現できることが望ましいが現状の装置ではま Fig. ８ に 示 す . 仮 想 物 体 は , 0.5mm φ で CT 値 だ不十分である. ハードウエアの改善では一部の装置 では検出器の開口径を小さくし, 空間分解能を向上さ せる手段をとっているものもある. 今後も装置の開発 により性能がよくなれば描出限界も変化するので, MTF などの手段で常にチェックをしていくことも重 要と考えている. (Fig.９) (Fig.８) 1000HU とした. 解像特性のよい関数 a でも CT 値は 70％程度減少 し, ノイズ特性を重視した関数ｄでは 90％も CT 値 が低下する. 元来 CT 値差の大きい肺野内の構造では 空間分解能重視の関数が用いられるが, 実際の肺野で 見たい 0.2mm 以下の構造物は, 現在の CT 性能では 困難といえる. まとめ 使用装置の空間分解能を知っておくことは高コント 2005 年 １ 月 ― 50 ―
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