RaySUMの特性を探る

RaySUMの特性を探る
大浜第一病院　画像センター
西尾　康孝
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Background
WorkStation（WS）の発展に伴い、多くの処理画像が臨床
で使用されている。VRやMIPは利用価値の高い処理画像の
代表である。これらは、元画像との画質比較を行い、その特
性が明らかになっている。
しかし、一般撮影様の画像が得られる RaySUM に関して
は、画質評価の報告が少ない。救急撮影等、一般撮影の代
替として利用している施設もあり、その特性を評価する必要
性を感じる。
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Purpose
CTにおけるRaySUM画像の特性を知り
その利用方法を探る
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Limitation
整形外科領域におけるRaySUM
※ なお、利用している臨床画像に関しては、当院倫理規定に基づき、
個人情報の管理に十分な配慮をしている
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Method ①
1. 6種再構成関数のMTFおよびNPSの計測を行う。
2. 自作 phantom を撮影し、RaySUM画像および
MIP画像の profile curve を作成する。
3. 1 および 2 を比較検討する。
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Phantom
2cm
profile curve
2cm
phantom撮影画像
自作phantom
（RaySUM）
※ CT値、約800HUのプラスチック消しゴムを利用
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Material
CT装置： SIEMENS　SOMATOM Definition AS+
WS ： TERARECON,INC Aquarius Net Station Ver1.5
自作phantom
imageJ
Excel
Conditions
120kV
250mA
pitch 0.8
rot time 0.5sec
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result ①
B10
B20
B35
B45
B70
B80
※ B10（軟部関数） → B35（腹部関数） → B70（骨関数）
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result（B10）
1.2
10000
MTF
NPS
1000
Noise power spectral
Modulation transfer factor
1
0.8
0.6
0.4
0.2
100
10
1
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0.1
0
Spatial frequency（cycles/mm）
0.6
0.8
1
300
RaySUM
250
250
200
200
150
100
50
1.2
MIP
150
100
50
0
0
0
-50
0.4
Spatial frequency（cycles/mm）
signal intensity
signal intensity
300
0.2
20
40
60
Position（pixcel）
80
100
0
-50
20
40
60
80
100
Position（pixcel）
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result（B35）
1.2
10000
MTF
NPS
1000
Noise power spectral
Modulation transfer factor
1
0.8
0.6
0.4
0.2
100
10
1
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0.1
Spatial frequency（cycles/mm）
0.4
0.6
0.8
1
300
RaySUM
250
250
200
200
150
100
50
1.2
MIP
150
100
50
0
0
0
-50
0.2
Spatial frequency（cycles/mm）
signal intensity
signal intensity
300
0
20
40
60
Position（pixcel）
80
100
0
-50
20
40
60
80
100
Position（pixcel）
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result（B70）
1.8
1.6
NPS
1000
1.4
Noise power spectral
Modulation transfer factor
10000
MTF
1.2
1
0.8
0.6
0.4
100
10
1
0.2
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
0.1
1.2
0
Spatial frequency（cycles/mm）
0.6
0.8
1
300
RaySUM
250
250
200
200
150
100
50
1.2
MIP
150
100
50
0
0
0
-50
0.4
Spatial frequency（cycles/mm）
signal intensity
signal intensity
300
0.2
20
40
60
Position（pixcel）
80
100
0
-50
20
40
60
80
100
Position（pixcel）
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result（B80）
1.8
1.6
NPS
1000
1.4
Noise power spectral
Modulation transfer factor
10000
MTF
1.2
1
0.8
0.6
0.4
100
10
1
0.2
0
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0.1
Spatial frequency（cycles/mm）
0.4
0.6
0.8
1
300
RaySUM
250
250
200
200
150
100
50
1.2
MIP
150
100
50
0
0
0
-50
0.2
Spatial frequency（cycles/mm）
signal intensity
signal intensity
300
0
20
40
60
Position（pixcel）
80
100
0
-50
20
40
60
80
100
Position（pixcel）
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result（profile curve）
300
B10
250
250
200
200
signal intensity
signal intensity
300
150
100
50
100
0
0
20
40
60
80
100
0
Position（pixcel）
-50
20
40
60
80
300
B70
250
200
200
signal intensity
250
150
100
50
100
Position（pixcel）
-50
300
signal intensity
150
50
0
B80
150
100
50
0
0
0
-50
B35
20
40
60
Position（pixcel）
80
100
0
-50
20
40
60
80
100
Position（pixcel）
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Analysis ①
軟部用の再構成関数では、RaySUM・MIPともに形状を表
現することが困難であった。しかし、骨等で用いられる高分
解能の再構成関数を使用すると、ともに phantom 形状を表
現できていた。
RaySUM・MIPともに同様の傾向を示したが、高分解能の再
構成関数における RaySUM は、undershoot の影響を受け
る傾向があった。
MIP同様、RaySUMも noise の影響を受けにくい画像処理
であることが分った。
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Method ②
1. 2種の再構成関数（腹部、骨）でRaySUM画像を作成する。
2. 画像処理（範囲の選択、 edge enhancement、等）を加え
たRaySUM画像を作成する。
3. 1 および 2 を、Scheffeの一対比較法（中屋変法）にて
評価する。
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result ②
B35（腹部関数）
B70（骨関数）
B70 select
※ 5種類の画像を作成し、
比較した。
B70 filter ＋
XP
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result ②
B70 ｆilter+
B70 xp
B70 select
B35
-100
-50
0
50
悪
良
n = 12
Scheffe's Paired Comparison Nakaya Method
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result（再構成関数の変化）
n.s.（P＜0.01）
B70 xp
B35
-100
-50
0
50
良
P＞0.05
n = 12
Scheffe's Paired Comparison Nakaya Method
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result（画像作成範囲）
n.s.（P＜0.01）
B70 xp
-50
0
悪
B70 select
50
P＞0.05
n = 12
Scheffe's Paired Comparison Nakaya Method
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Result（画像処理）
B70 ｆilter+
B70 xp
-50
0
悪
50
n.s.（P＜0.01）
n = 12
Scheffe's Paired Comparison Nakaya Method
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Analysis ②
腹部で用いられる再構成関数を使用したRaySUM画像は
有意に低い評価となった。しかし、骨で用いられる再構成関
数を使用すると一般撮影と同等の評価を得ることができた。
RaySUMを作成する際は、使用画像範囲を限定することに
よって、一般撮影よりも有意に良い画像評価を得ることがで
きた。
RaySUM画像に画像処理を加えることによって、より一般撮
影に近い画像を得る可能性がある。
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Consideration
高分解能の再構成関数を用いると一般撮影と同様の画質を
得られる。しかし、 undershoot の影響を受ける傾向がある
ため、注意が必要である。
edge enhancement、γ- curve 等の画像処理を加えること
によって、より一般撮影に近い画像を作成することができる
のではと考える。
頚椎で利用する際は、肩等を除くなど、使用画像範囲を限
定することによって、一般撮影よりも有意に良い画像評価を
得ることができ、臨床上有用であると考えられる。
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Consideration
RaySUMでは一般撮影で描出しにくい部位（下位頚椎や歯
突起）が描出されている。そのため、救急等の撮影では有用
であると考える。
CTは Secondary Survey と位置づけられているが、検査技
術の向上により、Primary Survey に近づきつつある。本検
討により、RaySUM等の処理画像は、一般撮影の代替にな
りうるものであると考えられる。その特性を把握し、適切に利
用することは重要である。
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL
Conclusion
RaySUMは noise の影響を受けにくい画像処理である。
整形外科領域で使用するためには、高分解能の再構成関
数を使用し、Target に絞った画像範囲で作成することが望ま
しい。
OOHAMA DAIICHI HOSPITAL

Download Report