診断に役立つCTの基礎知識

テキスト全文

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  診断に役立つCTの基礎知識診断に適した画像で正しく診断しよう!! 千葉大学医学部附属病院放射線科　和田武

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  このプレゼンテーションを作った人 所属: 　千葉大学医学部附属病院放射線科 　がん研有明病院/聖路加国際病院 　Antaa 株式会社医師統括部 専門: 躯幹部画像診断・IVR 略歴: 　2011年 千葉大学医学部医学科卒業 　2011年 国立病院機構東京医療センター 　2013年 聖路加国際病院放射線科 （後期研修・チーフレジデント） 　2017年 がん研有明病院（医員） 　2019年 千葉大学附属病院 (特任助教) SNS: twitter (@wadase2) 和田 武（わだ たけし）

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  このプレゼンテーションの対象 初期研修医〜放射線科専攻医 CTについて学んだことがない人 CTの基礎を理解して，発展的な検査やプロトコルに挑戦したい人

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  より深く学びたい人へ 理解を助けるため，このプレゼンテーション上では細かい解説は省略しています． より深く知りたい方は，作者が J-COSMO 誌に寄稿している定期連載｢救急画像ただいま読影中！2020年6月号1)｣をご参照ください． 中外医学社のnote (https://note.com/chugaiigaku/m/m1ef818a57b7f )から購読することもできます（100円/1記事）．

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  この画像の問題はなんでしょう？ どうしたら問題を解決して正しく診断できるでしょうか？ 検査依頼： 肝海綿状血管腫フォロー

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  初期研修医レベル： なんとなくザラザラしてる（ザラい）？？ 放射線科専攻医レベル： ノイズが多くて評価しにくい？？

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  画像ノイズが多く，コントラスト分解能が低下しています． スライス厚を増やしてノイズを低減し，コントラスト分解能を担保しましょう． 背景の脂肪肝によるコントラスト低下もありそうですので，ウインドウも調整してみましょう． 単純CTで病変を検出出来なければ造影ダイナミックCTも考慮しましょう． 放射線診断専門医より

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  右図では画像のザラザラが改善し，後区域の低吸収結節が描出されている． 前回画像と変化なく，経過観察となった．

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  このように，CTの基礎知識を理解していると，診断に適した画像で正しく診断することができます． このプレゼンテーションでCTの基礎について学びましょう．

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  本日の内容 CTの構成と基礎事項 CTの画質とパラメーター 実践編!! 診断に適した画像を作る

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  本日の内容 CTの構成と基礎事項 CTの画質とパラメーター 実践編!! 診断に適した画像を作る

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  CTの構成 CTのガントリーには，X線を照射する管球と検出器が搭載されている． ガントリーが回転しながらX線を照射し，断層面のX線吸収値を計測．

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  画像再構成（FBP法） フィルタ補正逆投影法（FBP: filtered back-projection）がよく用いられる． X線を360°分照射し投影データ（生データ）を集め，逆投影により画像を再構成． 逆投影する前に｢フィルタ処理｣を施す． このフィルタ処理には”シャープ”なものや“スムーズ”なものなど様々な種類があり，再構成関数（カーネル/kernel）と呼ばれる． 図は文献3より引用

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  様々な画像再構成法 再構成速度が速い． 検出器のセルサイズやX線ビームプロファイルなどの幾何学的影響は無視． フィルタ補正逆投影法（FBP） FBPとIRの合わせ技．よく用いられるが原理は各社ごとに異なる． FBPとIRの割合を大まかに調整することが可能． Canon: AIDR/AIDR 3D（weak〜strong）， GE: Asiｒ/AsirV (0〜100%) Hybrid IR法 計算を繰り返し誤差を修正することでノイズを低減する再構成手法. 空間分解能やコントラスト分解能が上昇する一方，再構成時間は長い． Hybrid IR と対比して full IR と呼ばれることもある． 逐次近似法（IR: iterative reconstruction）

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  再構成法の実例（GE） 再構成時間短い． IRやhybrid IRと比較すると，同等のSNRを得るための線量は多くなる． 見慣れた texture． FBPとIRの程度を調整可能． 原理は各社異なる． 再構成時間はIRより短い． SNR↑，空間分解能↑やコントラスト分解能も↑． 再構成時間が長い． 独特の texture を有する．　　　　　　図は文献4より引用 FBP Hybrid IR (Asir) IR (Veo)

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  ピクセルとボクセル xy平面上には多数のマス目があり，このマス目の最小単位がピクセル． 実際，各ピクセルはz軸方向にスライスの厚みをもったボクセルである． ボクセル内に含まれる物質の平均CT値がピクセルのCT値となる． CT値は水を0HU(hounsfield unit)，空気を−1000HUとして相対的に決まる． x y z

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  ボクセル内を占める物体のX線吸収値が，CT値の計測に影響を与える現象． 厚いスライスでは，病変のほかに周囲構造も同じボクセルに含まれており，病変のCT値が平均化されて本来の値と変化し，病変と周囲組織のコントラストが低下する． 一方，薄いスライスでは部分容積効果の影響が少なくなる． 薄いスライス 部分容積効果（partial volume effect） 厚いスライス xy平面 xy平面

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  部分容積効果（partial volume effect） 境界不明瞭なすりガラス影？ すりガラス濃度は部分容積効果によるもので，血管と同等の濃度であった．

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  組織のCT値 低吸収構造： 空気 -1000HU， 肺 -900HU， 脂肪 -100HU 液体・軟部構造： 水 0HU， 実質臓器・筋肉 30-60HU， 血腫 40-70HU 高吸収構造： 石灰化・骨・金属　約100HU〜1000HU以上

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  ウインドウについて CTでは，4096(=212)段階のグレースケールを表示することができる． 一方，人間の目では20段階程度のグレースケールでしか認識できない．

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  ウインドウレベルとウインドウ幅 　ウインドウレベル（WL: window level） グレースケールの中心となるCT値 ウインドウ幅（WW: window width） 表示されるグレースケールのCT値幅

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  WL: 50HU, WW: 300 の場合 -100HU〜200HUまでの300HUをおよそ20段階のグレースケールで表示 1色あたり15HUが割り振られることになる（CT値が15HU変わると1色変わる) -100HUよりCT値が小さい物質

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  WL: 40HU, WW: 100 の場合 -10HU〜90HUまでの100HUを20段階のグレースケールで表示（1色あたり5HU）．

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  ウインドウの違いによる描出の変化① 突然発症の左片麻痺で来院した患者の頭部単純CT． ウインドウを絞り目に設定した右図（B）では，島や右側頭葉の皮質白質境界不明瞭化（early CT sign）がより明瞭に認識できる． A: WW 100, WL 30 B: WW 50, WL 35

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  ウインドウの違いによる描出の変化② 左腎背側に1 cm 径の結節あり． 白飛びしており，腎皮質と区別しにくい． WWを少し広げ，WLを上げた． 病変は腎皮質よりも少し濃度が低いことがわかり，腎皮質との区別もつきやすい． A: WW 250, WL 30 B: WW 350, WL 50

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  CTの構成と基礎事項　まとめ ① CTはガントリーが回転しながらX線を 　照射することで断層像を再構成できる． ② 組織は様々なCT値をとり，　 適切なウインドウでの評価が必要．

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  本日の内容 CTの構成と基礎事項 CTの画質とパラメーター 実践編!! 診断に適した画像を作る

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  このCT画像の画質はどうでしょうか？ 正確に評価できるようになりましょう．

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  画質とは 　目的外の雑音による画像のザラつきのこと． 　関心領域の標準偏差（SD: standard deviation）． 画像ノイズ 　画質を評価するアウトカムの一つ． 　感度・特異度，AUC（area under the ROC curve）． 視覚評価/診断能 　空間分解能，コントラスト分解能，時間分解能に大別． 分解能

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  画像ノイズ 目的外の雑音によるザラつき

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  画像ノイズの指標： SD 関心領域のCT値の標準偏差（SD）を指標とする． SDが小さいほどCT値のばらつきが小さく，ノイズが少ない． SDを比較することで，異なる画像におけるノイズの程度を比較することができる． 左図はSDが２２．７とノイズが多い

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  画像ノイズに影響するパラメーター 　管電流を増加

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  空間分解能　どれだけ細かいものを識別できるかの指標

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  空間分解能 xy平面上の空間分解能とz軸方向の空間分解能にわかれる． xy平面の空間分解能は表示視野（DFOV: display field of view）とマトリックスサイズで決まる． Z軸方向の空間分解能は検出器幅（各社 0.5〜0.625mm程度が主流）で決まる． x y z

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  空間分解能 低空間分解能 高空間分解能

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  空間分解能に影響するパラメーター 　DFOVを小さくする

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  コントラスト分解能　 被写体を背景から認識する能力．被写体と背景に差がなければ，病変を検出できない．

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  背景と被写体に差があれば検出可能． CTの場合は，CT値の差があれば検出できる．

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  コントラスト分解能 　CT値差が少ない部位で違いを検出する能力． 　肝臓，腎臓，膵臓などの実質臓器の診断に特に重要． 　 　CTで単に“コントラスト分解能”と言う時はこちらを指す． 　画像ノイズの影響を受けやすい． 低コントラスト分解能 　CT値差が大きい部位で違いを検出する能力． 　ノイズの影響を受けにくい． 　 高コントラスト分解能

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  CNR (contrast-to-noise ratio) ROI1: 関心領域のCT値の平均 ROI2: background のCT値の平均 SD2: background のCT値の標準偏差 から求めることが出来る． 　ノイズが少ない

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  コントラスト分解能に影響するパラメーター 　画像ノイズ小

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  時間分解能　 どれだけ短い時間で画像化が可能かを示す指標．つまりシャッタースピードのこと．

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  時間分解能 　心臓・大血管（拍動） ＞ 肺（呼吸） ＞ その他． 高い時間分解能が必要とされる臓器 　患者の体動や呼吸停止不良． 　心臓CT撮影患者における高心拍数（±不整脈）． 　4D撮影． 高い時間分解能が必要とされる状況

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  時間分解能の違い 時間分解能が不足しており，motion artifact が生じている． 冠動脈の評価には不適． 時間分解能は十分であり，冠動脈をはじめとした心臓の構造が適切に評価できる． 心電図同期なし 心電図同期あり

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  時間分解能に影響するパラメーター 　スキャン時間短

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  視覚評価/診断能　 画像の見た目と，結局のところ診断できるかどうか

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  視覚評価 見た目の画質や診断できるかどうかについて読影者が視覚的に評価する． 通常，点数化やスケール化される（例: 画質良好3点，普通2点，不良1点など）． これまでの画質の指標と視覚評価が乖離することもあるので，解釈には注意が必要．

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  診断能 読影実験により，感度や特異度，ROC曲線のAUC値などを比較する． 画像ノイズや分解能に差があったとしても，これらの診断能が変わらなければ*，究極的には診断自体に影響がないということ． 画像ノイズや分解能よりも上位階層にある画質評価のアウトカムと考えられる．

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  画像の見た目は違うけど，どっちも海綿状血管腫と診断できる．

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  CTの画質とパラメーター　まとめ CTの画質は，画像ノイズ，空間分解能，コントラスト分解能，時間分解能から構成され，各種パラメータにより変化する． 診断能はより上位のアウトカムであり，画質の調整は最終的に診断能を担保しなくてはならない．

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  本日の内容 CTの構成と基礎事項 CTの画質とパラメーター 実践編!! 診断に適した画像を作る

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  では，実際の症例で画質を評価して， 診断に適切な画像を作ってみましょう．

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  Question 1 前立腺癌治療中・骨転移に対し，撮影されたCTです． この画像にはどんな問題があるでしょうか？ また，その改善策はなんでしょうか？

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  問題点 右腸骨に硬化性病変を認める． 白飛びしていて正確な評価が難しい．

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  改善策：骨条件を使用する 骨条件で画像を再構成すると，腸骨の硬化性転移が明瞭に描出される． ウインドウ（WL 600, WW 2500）に調整し，再構成関数もシャープな関数に変えた．

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  Question 2 腹腔動脈解離の疑い この画像にはどんな問題があるでしょうか？　 また，改善策はなんでしょうか？ 動脈相，5mmスライス

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  問題点 腹腔動脈は造影剤で真っ白に白飛びしている． 動脈解離のflapは薄い構造であり，部分容積効果の影響を受ける．

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  改善策：ウインドウとスライス厚を調整する ウィンドウを広げて（WL 60, WW 450），スライス厚を薄く（1mm）にした． flapが明瞭に描出され，腹腔動脈解離の診断ができる．

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  Question 3 右冠動脈の狭窄を疑い心電図同期CTを撮影した． この画像にはどんな問題があるでしょうか？ また，その改善策はなんでしょうか？ 心電図同期CT（右冠動脈近位を拡大）

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  問題点 冠動脈がボケていてプラークの性状がよくわからない．

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  改善策：拡大再構成を行う DFOV: 200mm, マトリックス512×512で再構成を行った（右図）． RCAのプラーク（mixed plaque）が明瞭に描出されている．

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  Question 4 肝海綿状血管腫フォロー目的の単純CT． このスライスのどこかに海綿状血管腫が隠れているらしい． どんな問題があり，どうすれば正しく診断できるだろうか？ 単純CT（5mm）

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  問題点 脂肪肝のため，背景の肝実質と病変のコントラストが低下している．

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  改善策: 造影剤を使用する 造影ダイナミックCTを施行した． 外側区に，動脈相から平衡相にかけて造影効果が遷延する腫瘤があり，海綿状血管腫の所見と考えられる．

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  Question 5 (冒頭と同じ症例) 肝海綿状血管腫フォロー目的のCT． この画像の問題はなんでしょう？ どうしたら問題を解決して正しく診断できるでしょうか？ 単純CT （0.5mm） WW 300, WL 30

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  問題点 不適切なスライス厚によりノイズが増加している． ノイズ増加に伴いコントラスト分解能が低下している． 背景に脂肪肝があるので，少しウインドウを調整した方がよさそう． 単純CT （0.5mm） WW 300, WL 30

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  右図では画像のザラザラが改善し，後区域の低吸収結節が描出されている． 前回画像と変化なく，経過観察となった．

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  本日の内容 CTの構成と基礎事項 CTの画質とパラメーター 実践編!! 診断に適した画像を作る

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  参考文献 1. 和田 武，坂本壮． 救急画像ただいま読影中， J-COSMO. 2020;2(8)2. 陣崎雅弘（監訳・2010）．MDCTの基本パワーテキスト，メディカル・サイエンス・インターナショナル　3. 橋本雄幸（2006）．C言語による画像再構成の基礎，医療科学社 p256.4. Goodenberger MH, et al. J. Comput. Assisted Tomogr. 2018;42(2):184-190.5. McCollough CH, et al. Med Phys. 2004;31(9):2423-2442.

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  より深く学ぶ　｢救急画像ただいま読影中!｣ 作者が J-COSMO 誌に寄稿している定期連載｢救急画像ただいま読影中！｣では，救急外来におけるコモンな疾患の画像診断について，放射線科医と救急医双方の視点から解説しています． 救急外来での画像診断に自信をつけたい初期研修医・若手医師の方々にオススメです． 中外医学社のnote (https://note.com/chugaiigaku/m/m1ef818a57b7f もしくは上記QRコード)から購読できます（100円/1記事）．

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  みんなで学ぶ　｢画像診断クラブ｣ 医師同士の質問解決プラットフォーム｢AntaaQA｣上のグループ． 画像診断を学ぶ医師・医学生のための，知見を共有して切磋琢磨する限定コミュニティ． 実際の症例画像の共有や解説を行っています． 詳しくは https://med.antaa.jp/gazousindannclub へ!!

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  CTの基礎知識 Takeshi Wada (@wadase2)