Introduction 3次元情報を用いたシネMR 画像による次元情報を用いたシネMR画像による自動輪郭検出の左心室定量解析左心室の体積と駆出率心臓病の予測，治療効果の評価 Automatic Quantitative Left Ventricular Analysis of Cine MR Images by Using ThreeThree-dimensional Information for Contour Detection MRI 左心室機能の定量解析において有用左心室の短軸像左心室の体積と質量が得られるパーシャルボリューム効果を最小にする B06R102D 北村拓也 1 Introduction 2 Introduction MR画像による左心室の自動分割の問題点主な障害は心内膜と心外膜の境界のグレーレベルでの移行に起因するさらに，MR画像の画質の大きな変化と左心室の形状の大きな変化により多くの難問を起こす適用された技術データ駆動型（エッジ検出），モデル駆動型（モデルフィッティング）文献で報告された上記のような技術の成功例から，自動輪郭検出アルゴリズムを開発したそこで，境界認知のアプローチは手動から半自動へ，そして全自動へと展開された 3 Introduction 4 Objective 自動輪郭検出アルゴリズム手動補正なしという大きな制限のある条件下で，自動左心室輪郭検出アルゴリズムを評価する・解剖学的仮定が不要・１人のユーザーによる心収縮末期と拡張末期の２腔像と４腔像の手動により得られる心外膜輪郭のセットのみ必要このようなシンプルなシステムのため，このアルゴリズムは固有の高い再現性をもつ 5 6 1 Materials and Methods Materials and Methods 患者の選択患者：男性９人，女性４人の計１３人３８歳～７８歳で平均年齢５７歳データ収集使用装置： 1.5TMRI (Sonata; Siemens, Erlangen, Germany) ボランティア：男性１１人，女性１人の計１２人２３歳～５３歳で平均年齢３０歳撮像シーケンス：呼吸停止下SSFP（Steady-State Free Precession) このうち，６人の患者と９人のボランティアに関しては１時間～１年の間隔をあけて，もう１度撮像したよって，合計４０の画像を評価の対象とした 7 撮像条件： 3.2/1.6 (繰り返し時間[msec]/エコータイム[msec])；フリップ角度65°; 時間分解能47msec; 部分厚さ8mm; セクション間隔2mm; FOV300×340mm; マトリックスサイズ224×256mm 8 Materials and Methods Materials and Methods 画像解析画像解析 OS：Windows (Microsoft, Redmond, Wash) first observer: R.J.M.v.G. (心臓MRの読影経験9年) second observer: T.B. (心臓MRの読影経験2年) プログラム： CAAS-MRV (version 1.0; Pie Medical Imaging, Maastricht, the Netherlands) 40全ての画像をR.J.M.v.G.が手動解析したオブザーバー間とオブザーバー自身の誤差をみるために最初の患者7人と最初のボランティア3人の 10人を2人のオブザーバーが手動解析した 9 10 Materials and Methods Materials and Methods 画像解析画像解析心内膜と心外膜体積：シンプソン則により算出心筋質量：拡張終期における心内膜と心外膜体積の違いをとり，1.05 g/cm3により算出 EF：拡張終期と収縮末期の心内膜体積からストローク量を計算することにより得られた 11 12 2 Materials and Methods Materials and Methods 統計解析統計解析自動分割アルゴリズムの信頼性の評価：自動分割アルゴリズムより得た値と R.J.M.ｖ.G.の手動より得た値を比較オブザーバー自身の誤差の評価： R.J.M.v.G.の10のサブセットの1回目と2回目の比較自動分割アルゴリズムの再現性の評価： R.J.M.v.G.による10のサブセットの一回目と2回目，そしてT.B.によるものの合わせて3セットの手動輪郭により再現性を評価オブザーバー間の誤差の評価： R.J.M.v.G.とT.B.との比較 13 14 Results Results 手動による体積，EF，質量の自身とオブザーバー間の誤差ボランティア平均拡張終期体積：125±27mL 平均収縮末期体積： 49±11mL EF ： 60± 6% 質量：124±23g オブザーバー自身の誤差心内膜体積拡張終期収縮末期心外膜体積拡張終期収縮末期患者平均拡張終期体積：201±94mL 平均収縮末期体積：132±77mL EF ： 36±16% 質量：196±62g ※これらの値は手動により得られた値オブザーバー間の誤差質量 R.J.M.v.G.による2回目と1回目との差（ 2回目－1回目） 15 T.B.によるものとR.J.M.v.G.による1回目との差（T.B.－1回目）と T.B.によるものと2回目との差（ T.B.－2回目）の平均統計的有意差統計的有意差オブザーバー自身の誤差と比較 Results Results 自動による体積，EF，質量の信頼性自動による体積，EF，質量の信頼性 16 心内膜体積拡張終期収縮末期心外膜体積拡張終期収縮末期質量 17 18 3 Results Discussion 自動による体積，EF，質量の再現性オブザーバー自身の誤差・ 1人のユーザーによる拡張終期と収縮末期における 2腔像と4腔像で心外膜輪郭のセットの入力のみで左心室を自動的に分割できるオブザーバー間の誤差心内膜体積拡張終期収縮末期心外膜体積拡張終期収縮末期・自動分割による結果は経験豊かなユーザーと同等つまり，ユーザーの経験に依存しない質量 R.J.M.v.G.による2回目と1回目との差（ 2回目－1回目） T.B.によるものとR.J.M.v.G.による1回目との差（T.B.－1回目）と T.B.によるものと2回目との差（ T.B.－2回目）の平均統計的有意差手動に自身の誤差またはオブザーバー間の誤差との比較 19 Discussion 20 Discussion ・このアルゴリズムの1つの制限は他メーカーのMRI装置による経験不足であるが，メーカーによる既存の専用訂正アルゴリズムを用いれば，解決もしくは減少することが出来る・結論として，左心室の心内膜と心外膜体積および心筋質量，EFのような関連したパラメータの再現性の高い自動測定するアルゴリズムを開発した 21 22 4