Z スコアマッピングによる単純 CT 画像における急性期脳梗塞低吸収域

MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol.29 No.1 January 2011
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特集論文／臨床画像工学研究の未来を担う診療放射線技師
Z スコアマッピングによる単純 CT 画像における
急性期脳梗塞低吸収域の描出
Z-score Mapping for Extracting Hypoattenuation Regions of
Hyper Acute Stroke in Unenhanced CT
高橋　規之 *1　李　鎔範 *2　蔡　篤儀 *2
Noriyuki TAKAHASHI　Yongbum LEE　Du-Yih TSAI
木下　俊文 *3　石井清 *4
Toshibumi KINOSHITA　Kiyoshi ISHII
要　旨
本論文では，単純 CT 画像における急性期脳梗塞の脳実質低吸収域の描出を目的とした Z スコアマッピ
ング法を紹介する．本手法は，ボクセル統計解析に基づき，入力画像の脳形態の標準化を行い，正常脳デー
タベースを用いてボクセルごとに Z スコア値を求め，低吸収域を視覚化する．急性期脳梗塞の患者 21 人に
本手法を適用し，Z スコアを入力値として低吸収領域と正常領域の ROC 曲線を求めた結果，AUC 値は 0.834
となり，本手法が低吸収域を視覚化できることが示された．さらに，神経放射線診断医による観察者実験
を行った結果，画像診断時に Z スコアマップを参考にすることによって低吸収域検出に関する AUC 値が
0.883 から 0.925 に向上した．したがって，単純 CT 画像における急性期脳梗塞の低吸収領域の検出に関し
て，本手法が放射線科医の読影診断能力の向上に寄与できることが明確に示された．
キーワード：Z スコア，Computed tomography，ボクセル統計解析，急性期脳梗塞
This paper described a z-score mapping method on the basis of a voxel-by-voxel analysis to visualize
hypoattenuation regions of hyperacute stroke on unenhanced CT images. The algorithm of this method
consisted of 5 major steps, i.e., anatomic standardization, construction of a normal reference database,
calculation of z score, elimination of false positive areas, and extraction of hypoattenuation areas. The
performance of this method in detection of hypoattenuation with a series of 21 patients with infarction
(<3 hours) showed the AUC =0.834 for distinction between hypoattenuation and normal regions. The
result of an observer study with five neuroragiologists, also, demonstrated the average AUC for detection
oh hypoattenuation regions significantly improved from 0.883 to 0.925 (P<0.01). Therefore, the z-score
mapping method could effectively extract hypoattenuation regions that showed a high z-score value on
the z-score map. The use of this method has the potential to help neuroradiolgists detect hypoattenuation
regions of hyperacute stroke on unenhanced CT images.
Key words: Z score, Computed tomography, Voxel-by-voxel analysis, Hyperacute stroke
Med Imag Tech 29(1): 17-22, 2011
1．はじめに
単純 computed tomography (CT) 検査は，救急に
おける急性期脳梗塞の第一選択の検査として，
*1
仙台市立病院放射線技術科〔〒 984-8501 仙台市若林
区清水小路 3-1〕
：Sendai City Hospital.
e-mail: [email protected]
*2 新潟大学医学部保健学科
*3
秋田県立脳血管研究センター放射線科
*4
仙台市立病院放射線科
論文受付：2010 年 10 月 25 日
最終稿受付：2010 年 12 月 27 日
簡便性と経済性の理由から現在も多くの施設で
用いられている［1］．単純 CT 画像における急性
期脳梗塞の診断では，虚血に陥った脳実質のわ
ずかなCT値の低下として現れる低吸収域を同定
することが重要とされている．最近では，脳梗
塞発症から 3 時間以内に行われる組織性プラス
ミノーゲン活性化因子 (t-PA) を用いた血栓溶解
療法が，米国を始め各国で認可され，その効果
が認められている．しかし，脳実質の広範囲に虚
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Med Imag Tech Vol.29 No.1 January 2011
血が広まると，治療の合併症である脳出血の危
険性が高まるため，単純 CT を用いて脳虚血範囲
を正確に同定することが重要である．
その虚血範囲の同定には，虚血範囲を視覚的
に定量化する ASPECTS(Alberta Stroke Programme
Early CT Score) 法［2］が広く用いられている．
虚血が疑われる脳半球側の中大脳動脈領域を 10
領域に分割し各領域で虚血の有無を判定し，そ
の数を合計することで虚血範囲の判定を行って
いる．とくに虚血の重要な CT 所見の 1 つである
脳実質の低吸収域を同定することが求められて
いる．しかし，その検出能は読影する医師の経
験と能力に大きく依存すると言われており，こ
の方法を用いても単純CT検査の急性期脳梗塞に
対する検出感度は 50% に満たないとの報告もあ
る［3］．したがって，その検出感度の向上が常に
望まれている．
この問題を解決するために，我々は，独自の
適応型ノイズ低減フィルタを開発し，読影医の
低吸収域の検出能を向上させることができた
［4］．また，低吸収域を自動検出する方法も提案
されており，Maldjian ら［5］の方法は，脳のレンズ
核と島皮質部分に関心領域を設定し左右のCT値
の違いをヒストグラム分布から求め，低吸収域
の存在判定を行っている．しかし，この方法で
は，ASPECTS 法で定められた 10 領域の中の 2 領
域でしか低吸収域を検出することができない．
一方，近年，核医学においてボクセル統計解
析が盛んに行われ，早期アルツハイマー病の診
断に有用であることが報告されている［6］．ボク
セル統計解析は，個人差による形態変化が少な
い脳機能画像の解析でその威力を発揮してい
る．そこで，我々は，そのボクセル統計解析を，
CT 画像における急性期脳梗塞の低吸収域描出に
応用することを考え，臨床画像を用いた実験を
通してその有効性を示してきた［7, 8］．本稿で
は，その方法および実験結果を紹介する．なお，
本論文に用いた図表は，文献［7, 8］から引用し
ている．
2．方　法
ボクセル統計解析法は，大きく 5 つのステッ
プ；(1) 脳形態の標準化，(2) 正常脳データベース
の構築，(3) ボクセルごとの Z スコアの計算，(4)
偽陽性領域の除去および，(5) Z スコアマップの
表示，からなる．以下，対象画像，各ステップ
の処理概要および観察者実験についてそれぞれ
述べる．
1）対象画像
発症から 3 時間以内に単純 CT が行われた患者
21 人［平均年齢 66.5 歳（46 ～ 92 歳）］の頭部 CT
画像を用いて性能評価を行った．脳梗塞発症か
ら最初のCT検査までの平均時間は1.86時間（0.67
～ 3 時間）であった．単純 CT 検査は，Emotion16
（シーメンス旭メディテック，東京，日本）を用
いて，4.8mm スライス厚でノンヘリカルモード
により行った．
症例ごとに ASPECTS 法で定義されている 10
領域［3］において，各領域ごとに正常領域か異
常（低吸収）領域かを神経放射線科医に合議制で
判断してもらい，その判断結果をゴールドスタ
ンダードとした．Fig. 1 に，2 つのスライスレベル
に設定された ASPECTS 法の 10 領域を示す．本
研究では，21 症例のゴールドスタンダードとし
て低吸収 68 領域と正常 142 領域が決定された．
患者 1 人当たりの平均低吸収領域は 3.2 領域（範
囲 0 ～ 9 領域）であった．
2）脳形態の標準化
CT 画像は，statistical parametric mapping(SPM2)
［9］を用いて，標準化の基準となる標準脳画像
に変形した．標準化後の画像は，マトリクスサ
イズが 79×95×69（2 mm 等方ボクセルサイズ）と
なり，さらに標準化された画像に対してガウシ
アンフィルタを用いて平滑化処理を行った．
Fig. 1 Ten defined regions for the performance evaluation
on unenhanced CT images. These regions include
lentiform nucleus (L), insula (I), caudate nucleus (C),
internal capsule (IC), anterior inferior frontal lobe
(M1), temporal lobe (M2), inferior parietal and posterior temporal lobe (M3), anterior superior frontal
lobe (M4), precentral and superior frontal lobe (M5),
and superior parietal lobe (M6).
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3）正常脳画像データベースの構築
正常脳画像データベースを作成するために，
対象画像とした 21 例とは別に正常症例 28 例を
用意した．標準化した 28 例の正常画像を用いて
平均値データと標準偏差データの二つのリファ
レンス画像を作成した（Fig. 2）．
4）Z スコアの計算
Z スコアの定義式を以下に示す．
Z score x , y , z (C Mean ( x , y , z ) Input( x , y , z ) ) / N SD ( x , y , z )
(1)
ここで，
（x, y, z）は 3 次元の座標を表す．CMean(x,y,z)
と NSD(x,y,z) は，それぞれ正常データベースのボ
クセルの平均値と標準偏差値である．また，
Input(x,y,z) は，入力画像の標準化後のボクセル値
を表す．
理想的には，正常な脳実質の Z スコア値は 0 に
近くなる．しかし，単純 CT では，患者ごとに脳
実質の CT 値はさまざまであり，Z スコアマップ
において正常な領域でも信号強度が高くなる可
能性がある．そこで本手法では，各入力画像の
CT 値を標準化することで，患者ごとの CT 値の
ばらつきを抑えた．具体的には，左右レンズ核に
それぞれ voxel of interest (VOI) を設定し，入力画
像と平均値のリファレンス画像のCT値の差を求
め，その値を入力画像の全画素にそれぞれ加算
して補正した．CT 値を補正後，式 (1) から入力
画像に対する各ボクセルの Z スコア値を求めた．
5）偽陽性領域の除去
脳脊髄液領域 (cerebrospinal fluid: CSF) は，脳
実質よりも低い CT 値であるため，偽陽性として
a
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高 Z スコア値を示す可能性がある．そこで，入
力画像において CSF に相当する CT 値以下の領
域をしきい値処理により除去して，CSF を排除
した脳実質のみのマスク画像を作成した．そし
て，Z スコア画像にそのマスク画像を適用し，
CSF を除去した．CSF 除去前後の Z スコアデー
タの画像例を Fig. 3 に示す．
さらに中大脳動脈領域を視覚的に見やすくす
るため中大脳動脈領域以外の脳実質領域を Z ス
コア画像から除去した．
6）Z スコアマップの表示
Z スコア画像は，Z スコア値と CT 画像上の位
置関係を容易にするため，入力 CT 画像に重ね合
わせて Z スコアマップとして表示した．その際，
両者のスライス厚を 2mm からそれぞれ 4mm に
再構成した．なお，Z スコアマップでは，Z スコ
ア値が 2 以上をカラーで表示した．
7）性能評価
本手法が，低吸収域を視覚化できることを実
証するため，ASPECTS 法を用いて患者 21 人に
計 210 領域を設定し，各領域とその反対側のそ
れぞれの Z スコア値の差を指標として，性能評
価を行った．関心領域を各症例に設定するため，
平均値のリファレンス画像上で両側の脳半球
に，それぞれ 10 領域ずつ VOI を設定した．設定
した VOI は，21 症例の左右脳半球で 420 領域に
なった．このうち脳梗塞が疑われた脳半球の 210
領域を評価対象とし，残りの 210 領域は評価に
用いる指標（左右の同領域のＺスコアの差）を
求めるために使用した．
左右領域の Z スコア値の比較を行うため，各
領域の VOI の平均 Z スコア値を求めた．次に，
両側で対になる VOI のそれぞれの平均 Z スコア
値の差分を計算し，その絶対値を求め，ADZ 値
(absolute difference of z score) と定義した．210 領
b
Fig. 2 Examples showing images obtained with the normalized CT database comprised of 28 normal subjects.
(a) Sample images of the mean data set. (b) Sample
images of the SD data set.
Fig. 3 (a) A binary mask image used in the elimination of
CSF areas. (b) A Z-score image before elimination;
(c) A Z-score image after elimination of CSF areas.
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域すべてにおいて ADZ 値を計算し，低吸収領域
と正常領域で ADZ 値の分布を比較し，ROC
(receiver operating characteristic) 解析により評価
した．
8）観察者実験
神経放射線診断医 5 名による観察者実験を
行った．観察者には，患者ごとに梗塞半球側の
10 領域それぞれについて，脳実質低吸収域が存
在すると思われる確信度（0-100 点）を記録して
もらった．観察は連続評定実験［10］で行った．最
終的に，観察者ごとに，Z スコアマップの有無そ
れぞれについて，210 領域の確信度が得られた．
ASPECTS 領域における低吸収域の検出に関し
て，Z スコアマップの有無による観察者の検出能
の違いを，ROC 解析を用いて評価した．また，Z
スコアマップの有無による感度と特異度をそれ
ぞれ求めた．
3．結果
Fig. 4 に，Z スコアマップの例を示す．Z スコ
アマップ（Fig. 4(a)）上で，ASPECTS 法の C，L
と M3 領域に 1 日後に撮像された単純 CT 画像
（Fig. 4(c)）の低吸収域に一致して，高い Z スコ
ア値を示す領域が認められた．発症 3 時間の単純
CT 画像（Fig. 4(b)）のみでは，その低吸収域を
明瞭に認識することは困難であった．
対象症例 21 例中の低吸収 68 領域と正常 142 領
域の ADZ 値に関する箱ひげ図を Fig. 5 に示す．
それぞれの中央値は 1.483 と 0.281 であった．両
者の間には統計的有意差 (p<0.0001) が認められ
た．低吸収領域と正常領域における ADZ 値に関
する ROC 曲線下の面積値 (area under the ROC
curve: AUC) は，0.834 であった．
神経放射線診断医 5 名から得られた ASPECTS
領域における低吸収域の検出に関する ROC 曲線
を Fig. 6 に示す．Z スコアマップの使用により，
全観察者の平均 AUC 値は，0.883 から 0.925 に向
上し統計的有意差が認められた (P =0.01)．低吸
収域の平均検出感度は，Z スコアマップにより
80.6% から 88.8% に向上した (P=0.042)．また，
平均特異度は，77% から 80.4% に向上したが統
計的有意差は認められなかった (P=0.13)．
a
b
c
Fig. 4 Imaging findings. (a) Z-score maps corresponding to the unenhanced images of (b). (b) Unenhanced CT images. (c)
Follow-up CT images. High Z-score areas showing in colors in (a) correspond to three hypoattenuation regions (C,
L, and M3; white arrows in b). Ischemic lesions (black arrows in c) corresponding to the high Z-score areas are
identified.
Med Imag Tech Vol.29 No.1 January 2011
Fig. 5 Graph showing the distribution of the ADZ values
for the regions of hypoattenuation and normality.
4．考　察
発症 3 時間以内の急性期脳梗塞の患者 21 例を
用いて，低吸収領域の検出に関する本手法の有
用性を評価した．一般に，中大脳動脈領域脳梗
塞は片側に発症するため，医師は単純 CT 画像上
の虚血部位を，その反対側の脳半球と比較しな
がら探していく．このような理由から，本研究
では脳半球両側の領域における Z スコア値の比
較を行うことで提案手法の性能評価を行った．
その結果，低吸収領域と正常領域において，脳
半球両側領域における Z スコア値の差を表した
ADZ 値の AUC 値は，0.834 となった．この結果
は，Z スコアによって正常領域と低吸収領域を区
別可能であることを示している．したがって，本
提案手法における Z スコアマップによって，発
症早期のCT画像上の低吸収域を視覚化できるこ
とが示された．
本手法の臨床的有用性を検証するために，医
師による観察者実験を行った結果，Z スコアマッ
プを用いることによって，全観察者の平均 AUC
値は，0.883 から 0.925 に向上し，平均感度は
80.6% から 88.8% に向上した．したがって，本手
法は，神経放射線診断医が行う中大脳動脈領域
の低吸収領域の検出能力を向上させることがで
きることがわかった．
ASPECTS 法では，領域ごとに正確に低吸収域
の存在を認識することが重要であり，それが虚
血領域の範囲同定の正確さの向上につながる．
ROC 解析の結果から明らかなように，Ｚスコア
マップは，各 ASPECTS 領域の低吸収域の存在に
関して，観察者の確信度を向上させることがで
21
Fig. 6 Average ROC curves for five observers in the
detection of focal hypoattenuation without and
with the z-score map.
きる．この結果は，本手法によって低吸収域の
範囲定量化の正確さを向上させることができる
ことを明示している．
一般に救急では，研修医などの経験が浅い医
師が CT 画像の読影を行っている場合もあり，そ
れらの医師の急性期脳梗塞の検出能力の改善が
望まれてきた［6］．本実験では，急性期脳梗塞の
低吸収域の検出に関してエキスパートである神
経放射線診断医の診断能を向上させることがで
きた．したがって，本手法が救急において急性
期脳梗塞の診断に役立つツールになる可能性は
非常に高いと考える．
5．まとめ
ボクセル統計解析に基づく Z スコアマッピン
グ法を単純 CT 画像に適用し，急性期脳梗塞の低
吸収域を視覚化する方法について紹介した．本
手法は，急性期脳梗塞の低吸収域を高 Z スコア
値領域として描出することができる．観察者実
験により，本手法が，急性期脳梗塞の低吸収域
の検出において，神経放射線診断医の読影能力
の向上に寄与できることが明らかになった．
文　献
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source images versus nonenhanced CT scans. Radiology
244: 541-548, 2007
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Method for Extracting Hypoattenuation Areas of Hyperacute Stroke in Unenhanced CT. Acad Radiol 17: 84-92,
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detection of hypoattenuation in acute ischemic stroke in
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Regions of Hyperacute Stroke in Unhanded CT: Analysis
of Radiologists’ Performance. J Comput assist Tomogr 34:
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Radiol 8: 871-878, 2001
高橋規之（たかはし　のりゆき）
木下俊文（きのした　としぶみ）
1985年東北大学医療技術短期大学部卒．
1990 年から仙台市立病院放射線技術科勤
務，
現在に至る．2010年新潟大学大学院（博
士課程）修了．博士（保健学）．2010 年から
秋田県立脳血管研究センター流動研究員．
日本放射線技術学会，医用画像情報学会会
員．
1986年北海道大学医学部卒．1990年北海
道大学大学院博士課程修了．1990年東北大
学医学部，1993 年仙台市立病院，1996 年
秋田県立脳血管研究センター，1999年鳥取
大学医学部，2005 年聖路加国際病院，2007
年から秋田県立脳血管研究センター放射
線医学研究部部長．日本医学放射線学会，
日本核医学会，日本磁気共鳴医学会会員．
李　鎔範（り　よんぼむ）
石井　清（いしい　きよし）
1996 岐阜大・工・応情卒．2001 同大大学
院博士後期課程修了．同年新潟大学医学部
保健学科助手．工博．医用画像の評価・処
理・認識に関する研究に従事．IEEE，電
子情報通信学会，日本放射線技術学会，医
用画像情報学会，日本エム・イー学会，日
本医用画像工学会，等各会員．
1975年東北大医学部卒業，同東北大放射
線科，
1976年秋田県立脳血管研究センター
研究員，1979 年山形大放射線科助手，1981
年福岡大放射線科助手，1987東北大放射線
科講師，1991 年仙台市立病院放射線科医
長，1996 年同部長，2001 年東北大放射線
診断科臨床教授．日本医学放射線学会，日
本神経放射線学会会員．
蔡　篤儀（さい　とくぎ）
1970 年台湾国立成功大学工学部電気工
学系卒業．1979年岐阜大学大学院工学研究
科修士課程修了．工学博士（名古屋大学）．
国立岐阜工業高専・電気工学科教授を経
て，2000 年新潟大学医学部教授，現在に至
る．2010 年より新潟大学大学院保健学研
究科長．医用画像情報工学に関する研究に
従事．IEEE，日本医用画像工学会，医用
画像情報学会，日本生体医工学会，電子情
報通信学会等各会員．
*
*
*

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