脳梗塞の臨床分類 - FC2kokuhogazou.web.fc2.com/kaki2012/MRI2.pdf脳梗塞の臨床分類 臨床カテゴリーによる分類 ①アテローム血栓性 ②心原性塞栓
超急性期脳梗塞の...
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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
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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
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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.
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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.
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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
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
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.
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
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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
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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
27
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
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
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
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.
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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
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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
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
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