線条体イメージングにおける画像再構成法・適正条件の検討

線条体イメージングにおける
画像再構成法・適正条件の検討
済生会横浜市東部病院放射線部
○冨田恭行伊東利宗土亀弘達大屋博宣
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1
この研究発表の内容に関する利益相反事項は、
✓ ありません
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2
1.背景・目的
◇ 線条体イメージングはPD症例やDLB症例における
鑑別診断の有用性に期待
⇒再構成法や適正条件等においては研究段階
◇ 線条体イメージングにおける画像再構成
OS-EM法及びコリメータ開口補正法を用いたOS-EM法
（以下CBC法）の検討
①最適なIteration回数・Subset数の検討
②各再構成法の画質評価
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2.使用機器・機材
機器・機材
撮像装置
コリメータ
E.CAM 東芝社製
LMEGP ・LEHR
（パラレルコリメータ）
画像処理装置
GMS-7000 東芝社製
解析ソフト
Prominence Processor Ver 3.1 日本メジフィジックス社製
DAT Veiw 日本メジフィジックス社製
ファントム
線条体ファントム DaT1308‐003 NBS社製
放射性医薬品
DATシンチ 111MBｑ
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日本メジフィジックス社製
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3.方法 ―物理的評価―
◇線条体のファントム撮像
線条体：BG比 ⇒ 8：1、4：1、2：1
収集時間10～70minと変化させて収集
線条体ファントム
収集条件
マトリックスサイズ
128×128
拡大率
1.45
回転角度
180度（対向２検出器）
View数
45veiw
軌道
円軌道（連続）
エネルギーウインドウ
160±20％ (sub7%)
1サイクルあたりの収集時間
600sec
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5
3.方法画像再構成条件の検討
①基準画像の作成
NMSE法
リファレンス 10min収集の画像
②Iteration×Subsetの検討
・NMSE法
・OS-EM法、CBC法（収集時間30min）
FBP法
OSEM法
CBC法
・リファレンス ①で作成した基準画像
・Subset：1，2，3，5，6，9，10，15
Iteration：1～10回
画像再構成条件
再構成法
FBP法（基準画像） OSEM法、CBC法
前処理フィルタ
Butterworthフィルタ
Cf: 0.42C/cm order8
散乱補正
なし・あり（TEW法）
コリメータ
LMEGP
LEHR
線条体：BG比
（パラレル）
8：1
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3.方法再構成法の違いによる画質の評価
評価法Ⅰ（ファントム評価）
①カウントプロファイルによる評価⇒線条体及びBG部分
SBR
カウントプロファイル
②SBR（Bolt法）にて半定量評価
線条体
評価法Ⅱ（臨床評価）
正常例4例
カウントプロファイルによる評価⇒線条体及びBG部分
BG部分
画像再構成条件
再構成法
FBP法・OSEM法・CBC法
前処理フィルタ
Butterworthフィルタ
Cf: 0.42C/cm order8
散乱補正
なし・あり（TEW法）
コリメータ
LMEGP
LEHR
（パラレル）
線条体：BG比
8：1 4：1 2：1
Iteration×Subset
NMSE法にて求めた値
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4.結果収集時間とNMSEの関係
LEHR (SC-)
40min
0.1
0.08
0.08
NMSE
NMSE
LMEGP (SC-)
0.1
0.06
0.06
0.04
0.04
0.02
0.02
0
0
0
20
40
60
0
80
20
収集時間min
40min
60
0.08
0.08
0.06
0.06
0.04
LEHR (SC+)
0.1
NMSE
NMSE
40
80
収集時間min
LMEGP (SC+)
0.1
60min
40min
0.04
0.02
0.02
0
0
0
20
40
60
80
0
収集時間min
20
40
収集時間min
済生会横浜市東部病院
60
80
8
4.結果 Iteration×Subsetの検討① ―NMSE法－
LMEGP OSEM （SC-)
0.1
0.09
sub1
0.08
sub2
NMSE
0.07
0.06
sub3
0.05
sub 5
0.04
sub6
0.03
更新回数30以
上で収束
sub9
0.02
sub10
0.01
sub15
0
0
2
4
6
8
10
12
Iteration
LMEGP CBC （SC-)
0.1
0.09
sub1
0.08
sub2
NMSE
0.07
0.06
sub3
0.05
sub 5
0.04
sub6
0.03
sub9
0.02
収束せず
sub10
0.01
sub15
0
0
2
4
6
8
10
12
Iteration
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9
4.結果 Iteration×Subsetの検討② ―NMSE法－
LMEGP OSEM （SC＋)
0.1
0.09
sub1
0.08
sub2
NMSE
0.07
0.06
sub3
0.05
sub 5
0.04
sub6
0.03
更新回数30以
上で収束
sub9
0.02
sub10
0.01
sub15
0
0
2
4
6
8
10
12
Iteration
LMEGP CBC （SC＋)
0.1
0.09
sub1
0.08
sub2
NMSE
0.07
0.06
sub3
0.05
sub 5
0.04
sub6
0.03
sub9
0.02
収束せず
sub10
0.01
sub15
0
0
2
4
6
8
10
12
Iteration
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10
4.結果 Iteration×Subsetの検討③ ―NMSE法－
LEHR OSEM （SC‐)
0.1
0.09
sub1
0.08
sub2
NMSE
0.07
0.06
sub3
0.05
sub 5
0.04
sub6
0.03
sub9
0.02
収束せず
sub10
0.01
sub15
0
0
2
4
6
8
10
12
Iteration
LEHR CBC（SC‐)
0.1
0.09
sub1
0.08
sub2
NMSE
0.07
0.06
sub3
0.05
sub 5
0.04
sub6
0.03
sub9
0.02
sub10
0.01
収束せず
sub15
0
0
2
4
6
8
10
12
Iteration
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4.結果 Iteration×Subsetの検討④ ―NMSE法－
LEHR OSEM （SC＋)
0.1
0.09
sub1
0.08
sub2
NMSE
0.07
0.06
sub3
0.05
sub 5
0.04
sub6
0.03
sub9
0.02
更新回数30以
上で収束
sub10
0.01
sub15
0
0
2
4
6
8
10
12
Iteration
LEHR CBC （SC＋)
0.1
0.09
sub1
0.08
sub2
NMSE
0.07
0.06
sub3
0.05
sub 5
0.04
sub6
0.03
sub9
0.02
更新回数30以
上で収束
sub10
0.01
sub15
0
0
2
4
6
8
10
12
Iteration
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12
4.結果 Iteration×Subsetの検討
―最適Iteration×Subset―
LMEGP
OSEM
CBC
SC-
Subset5
Iteration9
×
SC+
Subset10
Iteration4
△
LEHR
OSEM
CBC
×
×
SCSC+
Subset10
Iteration8
Subset10
Iteration7
※SubsetとIterationの組み合わせはNMSEが収束した中で
NMSEが最も低くなるものを選択
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4.結果カウントプロファイル 8：1
線条体
1800
BG部分
250
1600
FBP
LMEGP
FBP(SC-)
1400
OSEM
LMEGP
200
FBP（SC+）
LMEGP
OSEM（SC+)
LMEGP
OSEM(SC-)
800
FBP（SC+)
LEHR
OSEM(SC+)
LEHR
CBC（SC+)
LEHR
Count数
Count数
1200
1000
LMEGP
150
100
LMEGP
FBP（SC+）
LMEGP
OSEM（SC+)
LMEGP
FBP（SC+)
LEHR
OSEM(SC+)
LEHR
CBC（SC+)
LEHR
600
400
50
200
0
0
0
20
40
60
80
100
120
140
0
Profile値
20
40
60
80
100
120
140
Profile値
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4.結果カウントプロファイル 4：1
350
線条体
1000
900
FBP
BG部分
300
LMEGP
FBP(SC-)
800
OSEM
OSEM(SC-)
250
FBP（SC+）
OSEM（SC+)
600
FBP（SC+)
500
LMEGP
LMEGP
LMEGP
LEHR
OSEM(SC+)
LEHR
CBC（SC+)
LEHR
Count数
700
Count数
LMEGP
LMEGP
200
LMEGP
OSEM（SC+)
LMEGP
FBP（SC+)
LEHR
OSEM(SC+)
LEHR
CBC（SC+)
LEHR
150
400
300
FBP（SC+）
100
200
50
100
0
0
0
20
40
60
80
100
120
140
Profile値
0
20
40
60
80
100
120
140
Profile値
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15
4.結果カウントプロファイル 2：1
線条体
FBP
600
OSEM
500
LMEGP
OSEM（SC+)
Count数
FBP(SC-)
300
LMEGP
FBP（SC+）
LMEGP
OSEM(SC-)
LMEGP
250
LMEGP
FBP（SC+）
LMEGP
OSEM（SC+)
LMEGP
LMEGP
400
300
BG部分
350
FBP（SC+)
LEHR
OSEM(SC+)
LEHR
CBC（SC+)
LEHR
Count数
700
200
FBP（SC+)
LEHR
OSEM(SC+)
LEHR
CBC（SC+)
LEHR
150
200
100
100
50
0
0
0
20
40
60
80
100
120
140
Profile値
0
20
40
60
80
100
120
140
Profile値
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4.結果 SBRと再構成法の関係
10
8：1（true SBR:8)
4：1（true SBR:4)
10
8
8
LMEGP
6
10
8
6
4
LEHR
LMEGP
6
4
4
2
2
0
0
LEHR
2：1（true SBR:2)
LMEGP
LEHR
線条体：BG比が低くなるにつれ真値と乖離
⇒特にLMEGPにおいてその傾向が強い
2
0
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17
臨床例におけるカウントプロファイル
4.結果
LEHR
線条体
1000
BG部分
250
900
800
200
700
FBP(SC+)
OSEM(SC+)
500
FBP(SC+)
150
CBC(SC+)
400
Count数
Count数
600
OSEM(SC+)
CBC(SC+)
100
300
200
50
100
0
0
0
20
40
60
80
100
120
140
0
20
40
60
80
100
120
140
Profile値
Profile値
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4.結果臨床例におけるカウントプロファイル
LMEGP
450
線条体
1600
BG部分
400
1400
350
1200
300
FBP(SC-)
FBP(SC-)
250
OSEM (SC-)
800
FBP(SC+)
OSEM(SC+)
600
400
Count数
Count数
1000
OSEM (SC-)
FBP(SC+)
200
OSEM(SC+)
150
100
200
50
0
0
0
20
40
60
80
100
120
140
0
20
40
60
80
100
120
140
Profile値
Profile値
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5.考察・結論
CBC法による画像再構成法
◇更新条件
CBC法によるSc(+)で収束傾向
Sc（+）によりカウント不足が懸念
→適切な投与量の条件下ではカウントは担保できる
Sc（+）により散乱線の影響を軽減することが重要
◇カウントプロファイル
CBC法 → 線条体のカウントが高くなる傾向
深部ほど幾何学的なボケ・減弱・自己吸収などの補正効果が大きい
⇒線条体の描出に適した再構成法と考えられる。
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5.考察・結論
コリメータの種類とSBRの関係
全ての再構成法において低集積になるほど真値と乖離が強い
→ LMEGP＞LEHR
・SBR→低集積ほど散乱性の影響を受けやすい
・散乱線は感度の高いLMEGPコリメータの方が多い
線条体の評価において、低集積の症例ほどLEHRコリメータ、
散乱補正（TEW法）によるCBC法（Iteration回数：7 Subset数：10）
を用いることで診断精度の向上が期待できる。
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