超急性期脳梗塞の 画像診断支援に関する研究 群馬県立県民健康科学大学 診療放射線学部 長島宏幸 1 本日の内容 超急性期脳梗塞を画像診断する医師の支援のために 脳CT画像における超急性期脳梗塞識別 のためのウィンドウ幅の検討 脳CT画像における超急性期脳梗塞検出 のためのコンピュータ支援診断システム 超急性期脳梗塞を対象とした脳MR画像 における表示条件自動調節システム 2 脳CT画像における 超急性期脳梗塞識別のための ウィンドウ幅の検討 3 公表論文誌 長島宏幸，岩崎隆史，須永眞一，後閑隆之，藤井雅典，佐藤 慶，根岸 徹， 白石明久，小倉敏裕，土井邦雄：脳CT画像における低コントラスト検出能の定 量的評価：超急性期脳梗塞の識別に対するウィンドウ幅の影響に関する検討， 日本放射線技術学会雑誌，第67巻，第11号，1408－1414，（2011） （平成24年度日本放射線技術学会瀬木賞［最優秀論文賞］受賞） 4 背 景 CT検査の特徴 ・ 装置の普及 超急性期脳梗塞 ・ 稼働体制 の画像診断として ・ 検査時間が短いなど 第一に選択される CT検査の目的 ・ 脳内出血や脳腫瘍などの除外診断 ・ 早期虚血変化（early CT signとhyperdense MCA sign）の存在診断・範囲判定 5 背 景 CT検査の問題点 早期虚血変化は，脳実質部に低吸収域 として出現する非常に淡い陰影である． ・ 視覚的に識別しにくい． ・ 観察者間で認識に差が生じる． 6 背 景 脳CT画像の表示条件（WW） MELT Japan※では，WWを80 HU以下に するよう推奨している． Lev（レフ）らは，WWを1～30 HUまで変化 させて観察することで，読影精度が向上 したと報告している． ※ MELT Japan（MCA embolism local fibrinolytic intervention trial japan） 超急性期脳梗塞に対する局所線溶療法の効果に関する臨床研究 7 背 景 Levらの報告 シングルスライスCT装置で撮影された画像を 利用した結果である． 観察者実験における症例数や観察者数が 少ない． Lev MH, Farkas J, Gemmete JJ, Hossain ST, Hunter GJ, Koroshetz WJ, Gonzalez RG, “Acute stroke: improved nonenhanced CT detection – benefits of soft-copy interpretation by using variable window width and center level settings,” Radiology, vol.213, no.1, pp.150-155, 1999. 8 目 的 撮影線量を変化させたデジタルファントム 画像を作成して，WWの変化が低コントラスト 検出能に与える影響を定量的に評価した． 超急性期脳梗塞CT画像を用いた観察者 実験を実施して，WWの違いにおける読影 精度について検討した． 9 臨床画像を用いた実験 10 方 法 使用装置および画像データベース CT装置 ： LightSpeed 16 （GE横河メディカルシステム社製） 臨床画像 ：超急性期脳梗塞症例 30例※ 正常症例 30例 責任血管はすべて中大脳動脈（MCA）である． ・MCA領域全体に広がった症例が8例 ・MCA領域の一部に限局した症例が22例 11 方 法 撮影条件 管電圧 ： 120 kV 管電流 ： 200 mA 回転時間 ： 2.0 s/rot 再構成スライス厚 ： 5 mm （2.5 mm×8 DAS） 再構成関数 ： Standard スキャンモード ： コンベンショナル 12 方法（観察者実験） 画像評価（ROC解析） 1） WWを80 HUに設定して観察 2） WWを20 HUに設定して観察 3） WWを80と20 HUに設定した画像 を並べて観察 ・観察者 ・評価方法 ・観察環境 ： 10名 ： 連続確信度 ： 暗室下 13 結 果 平均ROC曲線 14 結 果 観察方法 平均AUC 平均AUC の標準偏差 WW：80 HU 0.616 0.154 ※ WW：20 HU 0.677 WW：80 HU ＋20 HU 0.720 ※ 0.058 0.127 ※：p <.05 15 症 例 WW：80 HU WW：20 HU 16 症 例 WW：80 HU WW：20 HU 17 まとめ WWを20 HUに設定することで，観察者間 の読影能力の変動を低減できることが示唆 された． WWを80と20 HUに設定した画像を並べて 観察することで，早期虚血変化の更なる 読影精度の向上が図れることがわかった． 18 脳CT画像における 超急性期脳梗塞検出のための コンピュータ支援診断システム 19 背 景 画像データの解析結果を第2の意見として 医師が画像診断へ積極的に利用する，コン ピュータ支援診断（CAD）システムは，ディ ジタル画像の特徴を最大限に利用した技術 として開発が期待されている． 20 背 景 コンピュータ支援診断 （Computer-Aided Diagnosis：CAD）とは・・・ CAD とは，医用画像に対して，コンピュータで 定量的に解析された結果を「第2の意見」として 利用する「医師による診断」である． 最終診断は必ず医師が行うものであり，医師 をコンピュータによって置き換えようとする，自動 診断とはまったく異なる概念である点に注意が 必要である． 21 背 景 CADシステムの一般的役割は，主に 病巣部の見落としの減少，診断結果の ばらつきの減少，医師の負担軽減である． CADシステムの開発に関する研究は， 様々なモダリティや対象部位・疾病に 対して施行されている． 22 目 的 コンピュータにより脳梗塞の陰影を検出し， その情報を医師に提供することで注意を 喚起できるのではないかと考えた． 画像上の脳梗塞を見つけ出し，CT画像を 観察する医師を支援するためのコンピュータ システムを開発した． 23 方 法 検出アルゴリズム（対側性差分画像処理技術） 対側性差分画像処理技術は，左右反転させた 画像と元の画像との差を求めることで，片側だけ に存在する異常陰影を検出する技術である． 医師は，脳CT画像を観察する際に左右対称性 を確認しながら診断することから，この技術を 適用した． 24 提案手法 各症例のうち画像所見の最も顕著な1スライス像 から脳梗塞領域を自動検出する手法 上・下側のスライス像を利用する特徴量解析を 採用した手法 体位の傾きによって出現する偽陽性候補を除去 するため，等方性CT体積データを用いた3次元的 な回転補正をアルゴリズムに加えた手法 25 公表論文誌 Hiroyuki Nagashima, Tetsumi Harakawa：Computer-Aided Diagnostic Scheme for Detection of Acute Cerebral Infarctions on Brain CT Images. Journal of Signal Processing, vol.12, no.1, 73－80,（2008）． 長島宏幸，原川哲美：コントララテラル差分技術を用いたコンピュータ支援診 断システム－脳CT画像における急性期脳梗塞検出への応用－， 電気学会論文誌C，第128巻，第11号，1687－1695，（2008）． 長島宏幸，原川哲美，白石順二，土井邦雄，白石明久，須永眞一：脳CT画像 における急性期脳梗塞のコンピュータによる検出， MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY，第27巻，第1号，30－38，（2009）． 26 方 法 画像データベース 学習用症例: 100症例 (異常症例60例と正常症例40例) テスト用症例: 60症例 (異常症例35例と正常症例25例) ※ 異常症例の包含基準は， - 発症後6時間以内に撮影された - MRI拡散強調画像で確定診断された 27 方 法 オリジナルCT体積データ 回転・移動補正後のCT体積データ 28 方 法 回転・移動補正後の CT体積データ 対側性体積差分データ 対側性 体積差分 29 方 法 対側性体積差分データ 多重しきい値処理後 体積データ 初期候補 30 方 法 幾何学的画像特徴量 1）体積，2）球形度，3）3次元重心からの距離・4）相対距離， 5）重心（x，y，z方向の座標） 画素値に基づく統計的特徴量 1）平均ボクセル値，2）平均ボクセル値の標準偏差・3）変動 係数，4）最大・最小ボクセル値，5）候補の最大ボクセル値と 候補周囲の平均ボクセル値とのコントラスト，6）候補の平均 ボクセル値と候補周囲の平均ボクセル値とのコントラスト 補正後のCT体積データと対側性体積差分データ から各特徴量を抽出 31 方 法 ルールベーステスト（第1ステップ） 各特徴量に対し，超急性期脳梗塞候補の最大値 と最小値を求めて独立にしきい値を設定 Acute Ischemic Stroke 100 False-Positive 80 60 40 20 from the 3D-centroid Distance 特徴量2 120 0 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 Relative Std.特徴量1 Dev. of voxel value 対側性差分像 32 方 法 ルールベーステスト（第2ステップ） 特徴量の各ペアに対してしきい値を設定 Dev. of voxel value Relative Std.特徴量2 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 Acute Ischemic Stroke False-Positive 0 0 10 20 Average特徴量1 of voxel value オリジナル画像 30 40 33 結 果 初期検出 検出感度 個／ 偽陽性率（症例 学習用 テスト用 症例 症例 学習用 テスト用 症例 症例 98.3% 100.0% 72.4 86.8 ） ルールベーステスト 第1ステップ 98.3% 91.4% 21.6 25.6 第2ステップ 95.0% 85.7% 3.1 3.4 34 結 果 異常症例 オリジナル画像 対側性体積差分画像 CAD出力画像 虚血領域 コンピュータ検出 35 結 果 異常症例 オリジナル画像 対側性体積差分画像 CAD出力画像 虚血領域 コンピュータ検出 36 まとめ 本システムは，初期に検出された偽陽性候補 を約96 %除去でき，テスト用症例における検出 感度は85.7 %，偽陽性率は3.4個/症例であった． 超急性期脳梗塞のCT画像診断において， 本CADシステムは，疑わしい画像所見を明らか にできることから，医師の意思決定において 有用である可能性が高いと考える． 37 超急性期脳梗塞を対象とした 脳MR画像における 表示条件自動調節システム 38 背 景 MRI検査の特徴 拡散強調画像（DWI） → 超急性期の虚血領域を高信号として 明瞭に描出できる． 見かけの拡散係数（ADC）map → 虚血領域における治療後の可逆性を 予測できると報告されている． 両画像は，存在診断や発症からの時期 判断に利用されている． 39 背 景 MRI検査の問題点 両画像上の虚血領域における信号強度の 程度や範囲などの画像情報は，画像表示 条件であるウィンドウ幅（WW）やウィンドウ レベル（WL）の調節により大きく変化する． 存在診断や範囲判定の精度低下に つながる可能性がある． 40 担当者ごとの表示条件 観察者1 WW=1621 WL=490 観察者2 WW=1472 WL=647 観察者4 WW=1937 WL=719 観察者5 WW=1210 WL=458 観察者3 WW=1211 WL=422 装置出力 WW=1597 WL=798 41 背 景 厚生労働省研究班 Acute Stroke Imaging Standardization Group-Japan（ASIST-Japan） は，DWIと同時に撮像されるb0画像の視床の 位置に円形のROIを目視にて手動で設定し， 平均画素値を計測して，その値をDWI表示の WWに，WWの中間値をWLに設定することで， DWIの表示条件を標準化する方法を考案した． 42 背 景 厚生労働省研究班 Acute Stroke Imaging Standardization Group-Japan（ASIST-Japan）の考案方法 ROI内の 平均画素値 をAとする時 ROI DWI のWW = A DWI のWL = A/2 視床 b0画像 DWI 43 背 景 この方法は，施設間や担当者間における DWIの表示輝度の変動を低減できると報告 されている． しかし，手動による視床へのROI設定が 必要となるため，再現性に劣り，作業時間 と労力を必要とする． 44 提案手法 ASIST-Japanにより考案された手法の自動化 システムの構築 脳血管疾患の好発部位である視床を利用せず 脳実質部の濃度ヒストグラム解析を利用して DWIの表示条件を自動調節するシステムの構築 b0画像を使用せずに直接DWIの表示条件を自動 調節するシステムの構築，およびADC mapの表示 条件の自動調節システムの構築 45 公表論文誌 長島宏幸，原川哲美，土井邦雄：急性期脳梗塞のMRI拡散強調画像における 表示階調調節システムの開発， 電気学会論文誌C，第130巻，第3号，450－457，（2010）． 長島宏幸，原川哲美，土井邦雄：濃度ヒストグラム解析に基づく脳MRI拡散強調 画像における表示階調の自動調節， 映像情報メディア学会誌，第64巻，第6号，874－880，（2010）． Hiroyuki Nagashima, Kunio Doi, Toshihiro Ogura, Hiroshi Fujita：Automated Adjustment of Display Conditions in Brain MR images: Diffusion-Weighted MRIs and Apparent Diffusion Coefficient Maps for Hyperacute Ischemic Stroke. Radiological Physics and Technology, vol.6, no.1, 202－209,（2013）． 46 方 法 画像データベース 虚血後6時間以内に撮像された 超急性期脳梗塞症例44例のDWIとb0画像 装置：GE社製 GENESIS SIGNA，SIGNA EXCITE 撮像シーケンス：SE-EPI 撮像パラメータ ：TR 5000-10000ms, TE 86-102ms, Flip Angle 90 ° , スライス厚 5mm, スライス間隔 1-2mm, MPG印加軸 3方向 47 方 法 DWIの入力 b0画像の入力 ADC ln 3次元画像の作成 脳実質部の抽出 ( S 1 / S 2) (b 2 b1) S1 ： b0画像の信号値 S2 ： DWIの信号値 b1 ： 0 ，b2 ： 1000 s/mm2 3次元ADC map の作成 濃度ヒストグラム解析 DWI ADC map DWIおよびADC mapの表示条件の調節 48 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 Threshold 0 Peak voxel value = 366 Voxel value Number of voxels Number of voxels 方 法 3095 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 Peak voxel value = 376 0 Voxel value 1）可変しきい値処理を用いて，3次元DWIの濃度ヒストグ ラム内の虚血領域に対するボクセル値を除外． 2）20区間移動平均処理を用いて，正常脳実質部の濃度 ヒストグラムを平滑化． 3）平滑化させた濃度ヒストグラムから最大頻度値に対 するボクセル値を決定． 3095 49 方 法 DWIおよびADC mapの表示条件の調節 3次元DWIの表示条件 決定されたボクセル値をWLに，ボクセル値を2倍 した値をWWに設定 3次元ADC map ボクセル値を3倍した値をWLに，WLを2倍した値 をWWに設定 50 方 法 2肢強制選択（2-AFC）法 左 右 ・20症例を用いた各組み合わせ（190のペア） ・輝度および画像コントラストの類似度を比較評価 51 結 果 2肢強制選択法による選択率を用いた評価（DWI） 観察者 ASISTJapan法 本手法 A B C D E 24.2% 29.5% 24.2% 25.8% 21.1% 75.8% 70.5% 75.8% 74.2% 78.9% 平均値 24.9% 75.1% 52 結 果 2肢強制選択法による選択率を用いた評価（ADC map） 観察者 医師による 手動調節 本手法 A B C D E 6.3% 8.4% 4.7% 11.6% 5.3% 93.7% 91.6% 95.3% 88.4% 94.7% 平均値 7.3% 92.7% 53 結 果 ASIST-Japanにより考案された手法 本手法 54 結 果 観察者による手動方法 本手法 55 考 察 ADC mapを用いた虚血領域の可逆性の判定 には，虚血領域と，正中矢状線を介して反対側 の脳実質部との信号強度の比率が適用されて いる． DWIおよびADC mapの画素値を統一化できる 本システムの利用によって，虚血領域の定量的 評価が可能となる． 56 まとめ b0画像を用いることなく，DWIおよびADC map の信号強度および画像コントラストを症例間で 迅速に統一化できる本システムは， （1） アーチファクトによる不正確な判断の防止， （2） 虚血領域の判定誤差の減少， （3） 治療法の適切な判断の達成， に寄与する可能性がある． 57
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