腫瘍FDG-PETにおけるテクスチャ解析の有用性の検討と標準化に向けての試み

2020 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19K17154
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 齊田 友香 (北尾友香) 北海道大学, 医学研究院, 客員研究員 (60838142)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: PET/CT / Fluorodeoxyglucose / F-18 / Radiomics

Outline of Annual Research Achievements

2020年度は前年度に作成したファントムを用いて、実際のPET/CT装置で撮像を行った。装置は従来までの光電子増倍管を用いた非半導体PET/CT装置および、半導体（SiPM）を用いたPET/CTを使用した。現状では非半導体装置が圧倒的に普及しているが、今後は半導体装置に置き換わっていくことが考えられる。しかしながら、10～20年は両方の装置が用いられることが予想される。半導体装置は感度、空間分解能などのアドバンテージがあるが、従来型の装置との比較が難しいことによる不具合が生じることがあり、共通して評価可能な指標や補正法が検討されている。
撮像ファントムは、Data Spectrum社製のNEMA IEC Body Phantomを使用し、インサートには均一な腫瘍を模した37mm球と不均一腫瘍を模した17mmの内腔をもつ37mm球を使用した。封入するF-18は、バックグラウンドが5.3kBq/mlとなるように調整し、腫瘍対バックグラウンド比は4:1とした。不均一腫瘍のファントムの内腔にはバックグラウンド溶液を封入した。各装置でリストモードを使用し20分ずつ撮像し、画像再構成は臨床と同じ条件を用いることとした。ボクセルサイズについては、半導体装置は空間分解能を高くすることができるが、texture解析の特徴量はボクセルサイズの影響を大きく受けるため、4mm×4mm×4mmで統一した。画像解析には、PET/CTの腫瘍volume解析ソフトウェアであるMetavol(https://www.metavol.org/）を用いて腫瘍領域抽出と3次元ボクセルデータを取得し、プログラミング言語のpythonによるTexture解析パッケージのPTexture（https://www.metavol.org/）を使用した。得られた40の指標・特徴量から、ばらつきや再現性について検討を行った。