第2回医用画像データマネージメント研究会 20170215 slideshare

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第 2回医用画像データマネージメント研究会CTイメージングを知ろう！〜 CT画像を知り、業務に活かす〜2017/2/15 （水）　小林　達明　 ACE： DM分科会 , 医用画像データマネージメント研究会

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本日の流れ

18:20　開場 18:30　開始挨拶（本日の流れ） 18:35　 CTイメージングを知ろう！ 19:00　ハンズオン

ソフトウェア環境を整える CT画像を表示する（ 2D、 3D）イメージング CRFを作成する

メタデータの表示メタデータの抽出

19:45　振り返り 19:50　アンケート（初参加の方）・片付け 20:00　退室

© Visionary Imaging Services, Inc.

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• 初歩的な基礎医学• 画像解剖の知識• 初歩的な画像診断の知識• 画像検査技術• 画像処理技術• 医療 ITスキル（ DICOM

etc…）• 治験のスキル（ GCP etc…）

モダリティ？部位？

造影？スライス厚？再構成？

画像アーチファクト？ソフトウェア？

質の高いイメージングスタディを実施するために、医用画像がわかる人材が必要とされています。医用画像の品質を確認できるスキル

3 © Visionary Imaging Services, Inc.

この研究会の中で、当事者として考える機会を作れたらと思います。

+イメージングスタディの課題放射線医学の固有の複雑さ• 面内空間分解能が一貫していること• ボクセルノイズが安定していること• 再構成 FOVが一貫していること• 再構成スライス厚が一貫していること（体積評価の場合は、 2.5mm以下であること）• スライス間隔が 0以下であること• 再構成方法は Filtered Back-Projectionであること• 再構成関数が一貫していること• 上記項目がDICOMヘッダーあるいは目視で確認できる

CT画像品質確認の例；

どうプロセスの信頼性を担保するか？？4 © Visionary Imaging Services, Inc.

今回の勉強会がこのようなスキルを自分のものにするためのきっかけになると嬉しいです。

+本日は、各論に入る前に、画像の強さの秘訣についてCT画像を対象として、その歴史と原理、撮影方法、一部の症例画像などを解説いたします。自由な発言、参加者との交流など、皆さんで楽しみながら知識を深めましょう。

5 © Visionary Imaging Services, Inc.

+医用画像は生体の様々な正常 /異常を知らせてくれます。• それぞれの画像には得手不得手があるため、いいところを組み合わせて体内の状態を調べます。


+画像からどんなことが分かるのでしょうか？画像の種類は何か？

X-ray, CT, MRI, etc.

解剖脳、肺、肝臓、、

病理腫瘍 or、、

病態生理異常な組織の外見や機能


+画像に含まれている何かは、それを生じさせた何かを追及することで学ぶことができます。

• 生物学的な異常を推論するために画像から特徴を探すことができます。時間軸© Visionary Imaging Services, Inc.

+ミニーおばさん年配の女性いつも楕円形のメガネをかけていますいつもピンクのワンピースを着ていますいつも同じハンドバッグを持っていますいつも真珠のネックレスを着けています

このような特徴を聞けば、誰もが「ミニーおばさん」と思うでしょう。


+なんでもルーティーンが決まっているミニーおばさんのように、画像も典型的なパターンを示してくれます。（もちろんパターン化が難しい所見もあります。）

認知症

HCCさまざまな種類の病変を診断できます。


+このような医用画像を人の責任のもとで評価します。肝臓内に腫瘍があるラボデータは、大きさは、濃度は、形は、造影パターンは、→診断は「〜〜〜」• 医師や経験豊富な放射線技師であれば、特徴的な情報を得た時点で画像を見なくても病変が想像できてしまいます。© Visionary Imaging Services, Inc.

+ミニーおばさんのように画像から典型的な特徴を探すことが、この勉強会でご紹介するイメージング技術の強さの秘訣です。今回から CT、MRI や PETなどのお話になっていきますが、まずは”なぜ画像が必要か”というポイントを抑えておいてください。

© Visionary Imaging Services, Inc.12

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CTイメージングを知ろう！ミニーおばさん・原理・イメージング手順（撮影方法）・典型症例プレースホルダーまでドラッグするかアイコンをクリックして図を追加

プレースホルダーまでドラッグするかアイコンをクリックして図を追加

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+広義のバイオメディカルイメージングいろんな技術があります。 CTはどこにあたるでしょう？

CT

臓器スケール（マクロ）細胞スケール分子 /原子スケール

Anatomical

PET/SPECT

原子イメージング

機能的MRI

Functional

ダイナミック画像光画像病理画像 DNAイメージング

トラクトグラフィ

マイクロ -CT

プロテインイメージング

細胞イメージング© Visionary Imaging Services, Inc.

+医用画像は物理的な原理を利用して生成されています。 CTはどこでしょう。

上記の電磁波（媒質なしでも伝播）とは別に、音波（媒質ありで伝播）も利用されています。PET/SPECT

レントゲンCT 光イメージング MRI

γ線


+最近の医療 /研究用 X線 CT 装置多列 CT（高速に、綺麗に撮像） 2 管球多列 CT（機能的なイメージング）マイクロ CT（より小さい構造を可視化）など。

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Toshiba Aquilion ONE 320 列BRUKERSkyScan 2211

+X線 CTの中身


1. 一般的には、 X線管球と X線検出器が対になっています。2. この対が、ぐるぐる寝台の周りを回って 360°からの X線透過像を得ます。3. 取得された透過像の信号を画像再構成アルゴリズムで 2 次元画像（ XY平面）にします。17


+この近代的な CTを作るまでの道のりを手短に。

Revolution

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歴史は最強の学問である〜 CTの歴史〜

放射線学的な医用画像検査は、 X線を発見してから発展してきました。 1895 年、ドイツ人科学者のレントゲン博士 [ 物理学 ]（Wilhelm

Conrad Roentgen）がヴュルツブルグ大学のラボで X線を発見しました。レントゲン博士はこの功績を讃えられ、 1901 年にノーベル物理学賞を受賞しています。

X線の発見、人体の透過画像X線管球を動かす、回す検出器（ディテクタ）を改良する


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その 2 年後、人の全身（骨格） X線画像が撮影

William Morton（アメリカ人医師）世界で初めて人の全身を X線写真で撮った科学者として知られています。

色々なレントゲン画像が集められ、研究されました。

ループス：狼瘢


そして、• 医学研究者たちは、投影画像による画像診断に限界を感じ始めました。

「体の内部の断面を見れないだろうか？？」• 1916 年に、 Karol Mayer 博士は、移動式 X線管と静止フィルムカセットを用いて画像を取得する方法について論文を発表しました。これは、コンピュータ断層撮影によるスキャンのプロセスに近い方法です。

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時代が進むにつれ、技術も進歩していく

1960 年代には、デジタルカメラが開発されます。旧：光をフィルムに直接映し出す方法

新：デジタルデータにしてからフィルムなどに印刷することが可能に。 1963 年 ,1964 年に、コーマック博士（のちにノーベル賞を受賞する）より CTの理論が発表される。

だんだん、画像をデジタルに扱えるようになっていきます。


+革新的な技術が開発された 1970 年代

1979 年、ハウンスフィールド氏（ Godfrey Hounsfield, 英 EMI 社の技術者）とコルマック博士（ Allan MacLeod Cormack）がノーベル生理学・医学賞を受賞。功績は、 X線 CT 装置の開発


+歴史を振り返る。CTができるまで


昔の CT• 局所的なスキャン• 撮影時間長い• X線被ばくも多い今の CT• 全身を”数秒”でスキャン• X線被ばく少ない


+CT画像処理画像の取得から構成まで

+X線 CTの中身をもう一度


1. 一般的には、 X線管球と X線検出器（ディテクタ）が対になっています。2. この対が、ぐるぐる寝台の周りを回って 360°からの X線透過像を得ます。3. 取得された透過像の信号を画像再構成アルゴリズムで 2 次元画像（ XY平面）にします。26

+検出器を大きくし、 1回で広い範囲を撮影できるようにしています。


CT 適塾 web サイトより引用

体軸方向の検出範囲を広げる横方向の検出範囲を広げる

+X線管球の回転のさせ方を指定できます。コンベンショナル


ヘリカル

• 撮影時間長い• 画像は綺麗 • コンベと比べて、撮影時間短い

• コンベと比べて、画像はほんの少しボケる

CT 適塾 web サイトより引用


+ぐるぐる回して X線投影データを集めた後、どうやって画像にするのでしょうか。

？？？

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前置き、ラドン変換

ジョセフ・ラドン（オーストリア人数学者） 1917 年にラドン変換の方程式を発見

CTの原理を発案したコーマック博士が CTの画像再構成アルゴリズムに利用したラドン変換


2 次元の関数の任意の点の値は，その点を通過するあらゆる方向の直線に沿ったその関数の積分から，一意的に求まる。

+ラドン変換簡単にいうと、ある角度からの投影像を信号（周波数）として捉えることを言います。


XY

X

Y

これから、この平面の話をしていきます。

+ラドン変換をもう少し具体的にオレンジを透過した X線の強度分布を信号に。


X線オレンジを透過した X線の強度分布を信号としてみることができます。オレンジの断面

+ラドン変換をもう少し具体的にいろんなの角度からのオレンジを透過した X線の強度分布


X線X線

X線

360°方向

+ラドン変換をもう少し具体的にいろんな角度から透過した X線の強度分布を信号に。


0°の投影1°の投影2°の投影3°の投影4°の投影θの投影

・・・・・・

・・・

0°の投影1°の投影2°の投影3°の投影4°の投影θの投影

・・・

θ

投影角度ごとに順に並べると

+ラドン変換ある角度からの投影像を信号（周波数）として捉える


2 次元の関数の任意の点の値は，その点を通過するあらゆる方向の直線に沿ったその関数の積分から，一意的に求まる。（このスライドでは数式を省略します。）

2 次元の関数の任意の点


+ラドン変換から、画像の再構成へラドン変換の考え方は以上ですが、ラドン変換した後、次は、投影信号を積分計算して、画像を導きます。これを、再構成と言います。この再構成の方法は、フーリエ変換と関係しており、いろいろな応用があります。ここでは、その代表例であるバックプロジェクション（ BP）法を解説します。

Radon transform

再構成

+

再構成は画像を作ります。画像はピクセルの集合です。画像のコントラストを作り出すのはピクセル値です。ピクセル値には、所定の位置の投影信号が与えられます。CTの場合、このピクセル値を CT 値またはハウンスフィールドユニットと呼びます。


256（たて） 256（よこ）ピクセル256 列

256行

投影から、ピクセル値を求める必要があります。

+2 次元の関数の任意の点の値は，その点を通過するあらゆる方向の直線に沿ったその関数の積分から一意的に求まる。とは？


1 2

3 4

256*256では計算が大変なので、2*2のマトリクスで考えていきます。マスの中の数字（ 1,2,3,4）が、ピクセル値です。



1 2

3 4

3

7

25

36445

1

例えば、 4方向から投影信号を得ます。



? ?

? ?

3

7

25

36445

1

やらないといけないことは、投影信号から、元の画像を計算することです。



3 3

7 7

3

7

25

36445

1

投影を戻します。



8 5

10 12

3

7

25

36445

1




12 11

14 18

3

7

25

36445

1




13 16

19 22

3

7

25

36445

1




3 6

9 12

3

7

25

36445

1

最初の投影の合計を引きます。（ 3+7=10を引く）



3 6

9 12

25

36445

1

最後に、残った投影数で割ります。この場合、3つの投影が残っているので、 3で割ります。

1 2

3 4

以上が、 CT画像再構成の基本的な考え方です。

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実際の現場

動画を見てみましょう。 https://youtu.be/Tx-0emi4m8s

まずはイメージをしてもらうために、現場を見てみましょう。



+撮影手順プロトコルを決めて、スキャンを走らせます。造影剤を使う方法と使わない方法とがあります。

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プロトコル操作画面

操作画面例（ SIEMENS 社 CT コンソール）

検査の詳細な条件を決めた設定項目をプロトコルと呼びます。ここで最初に計画を綿密に作り、画像を作っていきます。


• 部位選択• プロトコル選択

• kV, mAs• 時相の設定• 撮影範囲• スキャンスピード• 画像再構成設定など

SIEMENS 社のCT コンソール画面例


+少しだけ、 CT画像を紹介します。CTの適用は多岐に渡ります。独断で、代表的な疾患のみを文献から引っ張ってきましたので、見ていきましょう。※このスライドに紹介する以外の疾患でも、 CTは広く活用されています

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脳脳出血（画面右）脳動脈瘤大きめの脳梗塞脳腫瘍（最近はMRIが多くなってきました）などに主に利用されます。


Imaging of Intracranial Hemorrhage:Journal of Stroke 2017; 19(1): 11-27.

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副鼻腔副鼻腔炎（MRIが多くなってきました）


Extensive subclinical sinusitis leading to Moraxella osloensis meningitis:Sep 21;6:39-42. eCollection 2016.

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肺肺がん肺炎肺気腫など


CT Screening for Lung Cancer: Nonsolid Nodules in Baseline and Annual Repeat Rounds:Radiology: Volume 277: Number 2—November 2015

肺腺がん

+心臓冠動脈狭窄など

心筋虚血（狭心症）心筋梗塞

a.右冠動脈狭窄b.プラークを伴う別の狭窄c.以前から進行している狭窄d.冠動脈瘤

c

b

d

a

Takayasu Arteritis: Assessment of Coronary Arterial Abnormalities with 128-Section Dual-Source CT Angiography of the Coronary Arteries and Aorta:Radiology: Volume 270: Number 1—January 2014

+

肝・胆・膵がん脂肪肝胆石膵炎など


320 列 64 列

320 列 64 列CT of the Pancreas: Comparison of Anatomic Structure Depiction, Image Quality, and Radiation Exposure between 320-Detector Volumetric Images and 64-Detector Helical Images:Radiology: Volume 260: Number 1—July 2011

+

消化管胃がん十二指腸がん小腸がん大腸がん憩室、憩室炎腸閉塞自己免疫性疾患など


CT Colonography after Metallic Stent Placement for Acute Malignant Colonic Obstruction:Radiology: Volume 254: Number 3—March 2010

+泌尿器腎がん先天性の腎臓の奇形尿管結石膀胱がんぼうこう憩室前立腺肥大（MRIが多くなってきました）など


CT Urography for Evaluation of the Ureter:RadioGraphics 2015; 35:709–726

+外傷銃創刺傷交通外傷天災による怪我など


Multidetector CT for Penetrating Torso Trauma: State of the Art:Radiology: Volume 277: Number 2—November 2015

Crush Thoracic Trauma in the Massive Sichuan Earthquake: Evaluation with Multidetector CT of 215 Cases:Radiology: Volume 254: Number 1—January 2010


+ハンズオン• ImageJを起動する• CT画像を表示する（ 2D、 3D）• イメージング CRFを作成する

• メタデータの表示• メタデータの抽出

Start Conduct Follow

Data Management

背景がわかってきたところで、あとは実践。

+ImageJを起動してみましょう。まずは、 ImageJを起動しましょう。



+まずは基本の 2D画像から見ていきます。

+2D画像を表示してみましょう。１サンプル画像をスタックでロードします。 File > Import > Image Sequence…データは、 2D > WholeBody_Axial


1枚の画像= １スライス複数のスライスをまとめたデータ

= スタック

+2D画像を表示してみましょう。１スライス送りをしてみましょう。


• 十字キー　　 or • ウィンドウ下のバー　など

+2D画像を表示してみましょう。２いろんな画像を見てみましょう。同じ手順で、次の画像を表示してみましょう。 2D > WholeBody_Cor 2D > WholeBody_Sag


+2D画像を表示してみましょう。２ 3断面の基本は、 Axial画像（輪切り画像）です。この Axial画像から、 Sag/Cor画像を作っています。もう一度、WholeBody_Axiを開きます。 Image > Stacks > Orthogonal Views


+2D画像を表示してみましょう。３コントラスト（ウィンドウ幅 /ウィンドウレベル）を変更してみましょう。 Image > Adjust > Window/Level…


+2D画像を表示してみましょう。３お腹のレベルでは、WW350/WL20（例）


実際の読影でも、みたいものによって、このようにコントラストを変えています。

+2D画像を表示してみましょう。３肺のレベルでは、WW1600/WL-650（例）


実際の読影でも、みたいものによって、このようにコントラストを変えています。


+3D画像に挑戦してみましょう。

+3D画像を表示してみましょう。まず、 3D画像にしたい画像をスタックで読み込みます。ここでは、 ImageJのMRI サンプルデータを利用します。 File > Openから、 3D > t1-head (1).zipを選択します。


CTのテーマなのに、MRI使ってすみません。CT画像は物理メモリをいっぱい使うので、汎用 PCでは負荷が大きいのです。。

+3D画像を表示してみましょう。スタックが表示できたら、 3Dビューワ機能を起動します。 Plugins > 3D > VolumeViewer


+3D画像を表示してみましょう。 3Dの表示を変えて見ましょう。


+実際に利用される 3D画像を見てみましょう。 3D画像は、一定の角度でキャプチャされることが多いです。 2D画像の表示と同じ手順で、サンプルを開きます。 3D > 3D_VR



+CT画像のメタデータを確認して、イメージングCRFになりそうな項目を確認してみましょう。今回は、いくつかの代表的な画像品質確認項目を確認してみます。

+イメージング CRFを作成してみましょう。イメージング CRFイメージングスタディでモニタリングされる項目のうち、イメージングに関する CRF


• 試験、実施医療機関、被験者の識別子• イメージングを実施する技師などのデータ• 画像品質データ• モダリティや利用する機器 /機材のデータ• 評価結果や評価トレーニングなどのデータ

+メタデータを確認してみましょう１

イメージング CRFのチェック項目を確認してみましょう。検査日スライス厚スライスギャップピクセルサイズマトリクス


再度、WholeBody_Axiを開きます。 Image > Show Info…

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本日を振り返って

本日の振り返り CTの歴史と原理実際の CT検査ハンズオン

ソフトウェア環境を整える CT画像を表示する（ 2D、 3D）イメージング CRF項目を確認する

メタデータの表示メタデータの抽出


• ITインフラ？• CTの取り扱い？これからも治験の中でどのように取り扱うか、考えていきましょう。

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