超急性期脳梗塞の...

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1 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

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1

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

2

超急性期脳梗塞を画像診断する医師の支援のために

本日の内容

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

3

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

4

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)

公表論文誌

5

・ 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

背 景

CT検査の特徴

超急性期脳梗塞

の画像診断として

第一に選択される

・ 装置の普及

・ 稼働体制

・ 検査時間が短いなど

CT検査の目的

6

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.

背 景

CT検査の問題点

・ 視覚的に識別しにくい.

・ 観察者間で認識に差が生じる.

7

背 景

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.

脳CT画像の表示条件(WW)

※ 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

8

背 景

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らの報告

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.

9

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.

10

臨床画像を用いた実験

11

方 法

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

使用装置および画像データベース

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

12

方 法

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

撮影条件

13

方法(観察者実験)

画像評価(ROC解析)

・観察者 : 10名

・評価方法 : 連続確信度

・観察環境 : 暗室下

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

14

結 果

平均ROC曲線

15

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 0.058

WW:80 HU +20 HU

0.720 0.127

※:p <.05

16

症 例

WW:80 HU WW:20 HU

17

症 例

WW:80 HU WW:20 HU

18

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.

19

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

20

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.

背 景

21

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.

背 景

22

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.

背 景

23

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.

目 的

24

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.

方 法

検出アルゴリズム(対側性差分画像処理技術)

25

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

提案手法

26

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).

公表論文誌

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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)

方 法

画像データベース

※ 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

28

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

方 法

29

対側性体積差分データ

対側性

体積差分

方 法

回転・移動補正後の CT体積データ

30

初期候補 多重しきい値処理後

体積データ

方 法

対側性体積差分データ

31

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)

方 法

幾何学的画像特徴量

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

32 対側性差分像

0

20

40

60

80

100

120

-3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0

Relative Std. Dev. of voxel value

Dis

tance fro

m the 3

D-c

entr

oidAcute Ischemic Stroke

False-Positive

特徴量1

特徴

量2

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

33

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0 10 20 30 40

Average of voxel value

Rela

tive S

td. D

ev. of voxel valu

e

Acute Ischemic Stroke

False-Positive

特徴量1

特徴

量2

オリジナル画像

特徴量の各ペアに対してしきい値を設定

方 法

ルールベーステスト(第2ステップ)

34

100.0% 86.8 初期検出

ルールベーステスト

検出感度 偽陽性率( )

学習用 症例

テスト用 症例

学習用 症例

テスト用 症例

98.3% 72.4

91.4% 25.6 98.3% 21.6

85.7% 3.4 95.0% 3.1 第2ステップ

第1ステップ

結 果

個/

症例

35

CAD出力画像 オリジナル画像 対側性体積差分画像

虚血領域

コンピュータ検出

結 果

異常症例

36

結 果

異常症例

オリジナル画像 対側性体積差分画像

虚血領域

コンピュータ検出

CAD出力画像

37

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.

まとめ

38

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

39

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.

背 景

MRI検査の特徴

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.

40

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.

背 景

MRI検査の問題点

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.

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観察者1 WW=1621 WL=490

装置出力 WW=1597 WL=798

観察者2 WW=1472 WL=647

観察者3 WW=1211 WL=422

観察者4 WW=1937 WL=719

観察者5 WW=1210 WL=458

担当者ごとの表示条件

42

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.

背 景

43 DWI

DWI のWL = A/2

= A DWI

のWW

b0画像

ROI

視床

ROI内の 平均画素値 をAとする時

背 景

厚生労働省研究班 Acute Stroke Imaging Standardization Group-Japan(ASIST-Japan)の考案方法

44

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.

背 景

45

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

提案手法

46

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).

公表論文誌

47

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

方 法

画像データベース

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

°

48

DWIの入力

3次元画像の作成

濃度ヒストグラム解析

DWIおよびADC mapの表示条件の調節

DWI ADC map

方 法

b0画像の入力

脳実質部の抽出 3次元ADC mapの作成

S1 : b0画像の信号値 S2 : DWIの信号値 b1 : 0 ,b2 : 1000 s/mm2

)(

)/(ln

12

21

bb

SSADC

49

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

0 3095Voxel value

Num

ber

of v

oxel

s

Threshold Peak voxel value = 366

0200400600800

1000120014001600

0 3095Voxel value

Num

ber

of

voxe

ls Peak voxel value = 376

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.

方 法

50

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

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

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

51

・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

左 右

方 法

2肢強制選択(2-AFC)法

52

本手法

75.8% 24.2%

B 70.5% 29.5%

75.8% 24.2%

A

結 果

2肢強制選択法による選択率を用いた評価(DWI)

C

ASIST- Japan法 観察者

平均値

74.2% 25.8%

78.9% 21.1%

D

E

75.1% 24.9%

53

93.7% 6.3%

B 91.6% 8.4%

95.3% 4.7%

A

結 果

2肢強制選択法による選択率を用いた評価(ADC map)

C

平均値

88.4% 11.6%

94.7% 5.3%

D

E

92.7% 7.3%

本手法 医師による 手動調節 観察者

54

本手法

ASIST-Japanにより考案された手法

結 果

55

本手法

観察者による手動方法

結 果

56

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.

考 察

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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.

まとめ