| 研究概要 |
本研究の目的は、脳虚血性疾患の血行動態解析法であるCT灌流画像(CTP)の画質の向上、検査被曝の低減、更に低線量条件下における定量性向上を図ることである。
昨年度、我々はCT用ファントムと脳梗塞患者に対しmultislice CTによる低線量撮影を行い、企業と共同開発した量子ノイズ除去フィルタを適用することで、約40%の信号雑音比の向上に成功した。本年度は低線量撮影下の画像処理過程における定量性に影響を与える種々の因子の特性を検討し、逆畳込積分アルゴリズムの最適化を試みた。
同一データを複数の逆畳込積分アルゴリズムで解析し、その結果をSPECTと比較した。
Classical SVD (singular value decomposition), box MTF (modulation transfer function)では、低灌流域のCBF (cerebral blood flow)、MTT (mean transit time)がそれぞれ過小評価、過大評価される傾向にあり、いわゆるtracer delay effectが原因と考えられた。また、box MTFは低線量下では解析エラーが大きく、ノイズに弱いことが明らかになった。一方、block-circulant SVDは、tracer delayの影響を受けず、低線量下でも安定した解析が可能であった。
以上の結果より、量子ノイズ除去フィルタとblock-circulant SVDを組み合わせることで、CTPの被曝低減と定量性向上が可能となると考えられた。
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