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 済生会横浜市東部病院 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 済生会横浜市東部病院 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 済生会横浜市東部病院 3 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 済生会横浜市東部病院 日本メジフィジックス社製 4 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 済生会横浜市東部病院 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 済生会横浜市東部病院 6 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 済生会横浜市東部病院 7 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 済生会横浜市東部病院 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 済生会横浜市東部病院 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 済生会横浜市東部病院 11 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 済生会横浜市東部病院 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 済生会横浜市東部病院 13 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 済生会横浜市東部病院 14 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 済生会横浜市東部病院 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 済生会横浜市東部病院 16 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 済生会横浜市東部病院 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 済生会横浜市東部病院 18 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 済生会横浜市東部病院 19 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。 済生会横浜市東部病院 20 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。 済生会横浜市東部病院 21
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