医療法人豊田会　刈谷豊田総合病院　放射線技術科
竹内　誠　様

　【はじめに】

当院では、2016年3月にSPECT/CT装置として、Discovery NM/CT 670 Q.Suite Proを導入され、Q.Metrixによる定量解析が可能となった。

今回、^99mTcを用いたPhantom実験を、

島根大学医学部附属病院（以下Shimane Univ.）
熊本大学医学部附属病院（以下Kumamoto Univ.）
医療法人豊田会　刈谷豊田総合病院（以下KTGH）

の3施設で、同一条件下で行った。　

得られたデータに対し、Q.Metrixを用いて定量解析を行い、SUVについて、

再構成条件の違いによる影響
施設間における定量値の違い

を検討した。

　【検討方法1　再構成条件の違いによる影響】


図1 使用機器、SPECT撮像条件		図2 再構成条件

使用機器を図1に示す。
SPECT撮像条件については、各施設の臨床条件に近い条件として決定した。

再構成条件は、図2の通りで、OS-EMのIteration回数については、
2・3・4・5・6・10・20
の7パターン変化させ、Subsetは10で固定とした。

そして上記7パターンのデータに対し、再構成条件を以下の3パターンに分類し、

ACSC（吸収補正＋散乱補正）
ACRR（吸収補正＋分解能補正）
ACSCRR（吸収補正＋散乱補正＋分解能補正）

合計21パターンの画像を作成し、定性評価および定量評価を行った。


図3 Phantom作成条件（※画像クリックで拡大します）		図4 定量評価におけるVOIの設定方法（※画像クリックで拡大します）

各施設におけるPhantom作成時の条件を図3に示す。
SUVの測定方法として、図4で示すようにCT画像上で、球状VOIを設定し、定量値を算出した。

　【結果1～画像（視覚評価）～】


図5 画像(KTGH)～ACSC～（※画像クリックで拡大します）		図6 画像(KTGH)～ACRR～（※画像クリックで拡大します）


図7 画像(KTGH)～ACSCRR～（※画像クリックで拡大します）		図8 画像(Shimane Univ、Kumamoto Univ) ～ACSCRR～（※画像クリックで拡大します）

図5～7に当院で撮像したPhantom画像を示す。
Iteration回数は代表的なもののみ示し、再構成条件は以下の通りとなる。

図5：再構成条件　ACSC
図6：再構成条件　ACRR
図7：再構成条件　ACSCRR

また、図8に島根大学附属病院と熊本大学附属病院における再構成条件ACSCRRの画像を示す。

○Iteration回数による違いについて
　・どの再構成条件においても、Iteration回数が多いほどNoiseが目立つ。
　・Iteration回数が多いほど、小さい球が判別しやすい。

○再構成条件による違い
　・ACSCにおいて、球体内部が不均一に描出され、全体的にNoiseが目立つ。

　【結果1 ～Profile Curve（定性評価）～】

図5～7における、37mm球と17mm球のLine上でProfile Curveを作成した。

図9 Profile Curve（KTGH）
（※画像クリックで拡大します）

○RRの有無による違い(ACSC vs ACSCRR)について
　・ACSCにおいて、視覚評価と同様、37mm球のProfileが安定せず、球体の濃度が不均一となり、Back Groundにおいても濃度のバラつきが目立つ。

○SCの有無による違い(ACRR vs ACSCRR)について
　・どちらもIterationが4以上で、37mm球においてGibbs Artifactが強調される。
　・ACSCRRにおいて、Back Groundのカウントが低くなる。

　【結果1～SUVによる評価（定量評価）～】

SUVによる評価について、部分容積効果の影響を考慮し、37mm球にて比較を行った。


図10 SUVmaxの比較(37mm球) （※画像クリックで拡大します）		図11 SUVmeanの比較(37mm球) （※画像クリックで拡大します）

○SUVmaxについて～37mm球～
　・ACSCにおいて、他の再構成条件と比較し、定量値が低い値を示す。
　・ACRRにおいて、Iteration回数の違いによる定量値の傾向が、施設間で異なる。
　・ACSCRRにおいて、Iteration回数が少ない場合、施設間で同じ傾向を示す。

○SUVmeanについて～37mm球～
　・すべての再構成条件において、施設間で同じ傾向を示す。
　・ACSCにおいて、他の再構成条件と比較し、定量値が低い値を示す。
　・ACSCRRにおいて、Iteration回数が少ない場合、施設間で同じ傾向を示す。


図12 SUVmaxの比較(Back Ground) （※画像クリックで拡大します）		図13 SUVmeanの比較(Back Ground) （※画像クリックで拡大します）

○SUVmaxについて～Back Ground～
　・Iteration回数が少ないほど、定量値が低い値を示す(真値：1に近づく)。
　・ACSCRRと比較し、ACRRで定量値が高い値を示す。

○SUVmeanについて～Back Ground～
　・Iteration回数による差は見られない。
　・ACSCRRと比較し、ACRRで定量値が高い値を示す。

　【考察1～再構成条件について～】

○定性評価より
　・Iteration回数が多いほど、小さい球が判別しやすい。
　・Iterationが4以上で、Gibbs Artifactが強調される。
　　これらより、Iteration回数『3』が推奨される。
　・再構成条件がACSCの場合、球体内部が不均一に描出され、全体的にNoiseが目立つことから『RR(+)』が推奨される。
　・ACSCおよびACSCRRにおいて、Back Groundのカウントが低くなることから、『SC(+)』が推奨される。

○定量評価より
　・37mm球のACSCRRにおいて、Iteration回数が少ない場合、施設間で同じ傾向を示す。
　・Back GroundのACSCRRにおいて、Iteration回数が少ないほど、低い値を示す(真値：1に近づく)。

以上より、再構成条件は、

『ACSCRR、Iteration：3、Subset：10』

が推奨される。

　【検討方法2　施設間における定量値の違い】

【検討方法1】で得られた結果を踏まえ、
Iteration：3、Subset：10
の条件下における、各定量値の比較を行う。

　【結果2～SUVによる施設間誤差（定量評価）～】


図14 SUVmaxの比較(Iteration3) （※画像クリックで拡大します）		図15 SUVmeanの比較(Iteration3) （※画像クリックで拡大します）

・SUVmax、SUVmean共に、施設間差は少なく、3施設で同様の傾向が見られた。


図16 SUVmaxの真値比(Iteration3) （※画像クリックで拡大します）		図17 SUVmeanの真値比(Iteration3) （※画像クリックで拡大します）


表1 SUVmaxの真値比(ACSCRR、Iteration3) （※画像クリックで拡大します）		表2 SUVmeanの真値比(ACSCRR、Iteration3) （※画像クリックで拡大します）

○SUVmaxについて
　・大きな施設間誤差は見られない。
　・ACRRおよびACSCRRにおいて真値と比較し、割合は100％を超えた。
　・ACSCにおいて、37mm球で真値に近い割合を示した。

○SUVmeanについて
　・大きな施設間誤差は見られない。
　・ACSCRRにおいて、37mm球で真値に近い割合を示した。

　【考察2～施設間誤差について～】

○定量値について
　・施設間で同様の傾向を示し、定量評価としては、同等の評価が可能であることが示唆される。
　・施設間誤差については、大きな差は見られないが、ファントム作成条件や、撮像条件による影響で多少の誤差が生じていると考えられる。
　・今回は3施設のみの検討であったため、今後検討施設を増やして比較をしていくことが望まれる。

以上より、ACSCRR、Iteration：3、Subset：10における施設間誤差については、大きな差は見られなかった。

　【まとめ】

^99mTcによるQ.Metrixを用いた定量評価において、再構成条件は、

『ACSCRR、Iteration：3、Subset：10』

が推奨される。
また、上記条件における施設間誤差は少ない結果が示された。

※第4回Q.Metrix RoundTable Meetingでの発表を元に一部内容を追加したものを報告
※お客様の使用経験に基づく記載です。仕様値として保証するものではありません。

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