Dual-energy CT による 限局性肺癌の画像解析 弘前大学医学部附属病院放射線部 青木昌彦 平成 29 年 1 月 29 日第 30 回 JCR ミッドウィンターセミナー 放射線治療と画像診断

放射線治療と画像診断

1月29日（日）　10: 10～11: 40 座長：大西　洋 （山梨大学） 「Dual-energy CT による限局性肺癌の画像解析」 青木昌彦 （弘前大学） 「PET による肺癌放射線治療の予後予測」 高橋紀善 （東北大学） 「頭頸部癌－治療方針を左右する画像所見を見極めよう－」 浮洲龍太郎（北里大学）

1-5

治療・診断 第

1

会場

2

日目

Dual-energy CTによる

限局性肺癌の画像解析

弘前大学医学部附属病院放

射線部

青木 昌彦

弘前大学医学部附属病院

弘前大学医学部附属病院・公式ホームページ 2 ベッド数 644床 医師数 346名 病院長 福田眞作

弘前大学病院放射線部

放射線科医：

13名

治療医：

7名

診断医：

6名

診療放射線技師： 38名

3

治療部門

直線加速器：

2台

CT-simulator： 1台

治療用MRI：

1台

RALS：

1台

小線源：

1台

治療計画装置： 7台

診断部門

CT：

4台

PET/CT：

1台

SPECT：

2台

MRI：

2台

Angio：

4台

講演内容

• Dual-energy CTのハード面（撮影方式）

• Dual-energy CTのソフト面（アプリケーション）

• 放射線治療分野での応用（臨床研究）

Dual-energy CTの原理

• 質量減弱係数が、個々の物質およびX線エネルギーによって 異なる特性を利用し画像化する手法 参考文献 AJR 2012;199:S3-8 • ２つの管電圧（通常140keVと80keV）を用いて撮影された 解剖学的に同一のCT画像から、特定の物質を抽出して画像化 参考文献 Radiographics 2012;32:353-369 5

Dual-energy CTの撮影方式

2管球2検出器方式 6 140KV 33cm _50cm 80KV

2回撮影

2方向

同時撮影

1回撮影

50cm

Fast kVp Switching方式の検出器

• 材質

Gemstone

TM

（人工ガーネット）

• 特徴

X線反応速度

の向上

空間分解能

の向上

耐久性の向上

7

特徴１ X線反応速度の向上

8

概念図

Garnet（新素材）

発光立ち上がり速度100倍高速

アフターグロー1/4短縮

3μsec

0.03μsec

0.004%

0.001%

GOS Garnet GOS Garnet ※GOS：ガドリニウムオキシ硫化物 GOS（従来型）

特徴２ 空間分解能の向上

従来サンプリング

アフターグローの影響 アーチファクトの発生 サンプリング数の増加困難 回転方向 アフターグロー1/4 発光スピード100倍 高速によりサンプリング数を増加 回転方向

高速サンプリング

低アーチファクト 高分解能

講演内容

• Dual-energy CTのハード面（撮影方式）

• Dual-energy CTのソフト面（アプリケーション）

• 放射線治療分野での応用（臨床研究）

画像解析ソフト（GSI viewer）の機能

（今まで見たことのない機能）

• 画像処理

Monochromatic image

Iodine density image

Water density image

• 物質分析

Histogram

Spectral HU curve

GSI scatter-plot

Effective-Z analysis

11

Advantage Workstation

Monochromatic image

仮想単色X線CT画像

• 40keVから140keVまで、１keVごとの画像表示が可能

• より見やすい画像での診断→診断能の向上

12

40 keV 50 keV 60 keV 70 keV 80 keV

Monochromatic image

金属アーチファクトの低減

参考文献 AJR 2013;201:878-883 ₁₃

（110keV）

Iodine density image

ヨード密度画像

14

拡大

Water density image

水密度画像

15

拡大

Histogram（CT値）

16

HU

％



造影CT

大動脈 肺 脂肪 筋肉 腫瘍 

CT値（HU）

Histogram（ヨード密度・水密度）

17 

Water（水密度）



Iodine（ヨード密度）

筋肉 大動脈 脂肪 筋肉

Iodine （100μg/cm

3

_）

_{Water（mg/cm}

3

_）

腫瘍 脂肪 大動脈 腫瘍

％

％

肺 肺 

物質密度の

定量化

が可能

Spectral HU curve

18 腫瘍

HU

keV

脂肪 大動脈 筋肉 

造影CT

肺 

Spectral HU curve



物質の

分別

が可能

その他の機能

19 腫瘍 脂肪 大動脈 筋肉

Io

dine

（10 0µg /cm 3 ）

Water

（mg/cm3_） 肺 

GSI Scatter-plot

水とヨードの密度分布

実効原子番号

大動脈 脂肪 筋肉 腫瘍

％



Effective-Z analysis

肺 

組織の

組成

が分かるかも知れない

講演内容

• Dual-energy CTのハード面（撮影方式）

• Dual-energy CTのソフト面（アプリケーション）

• 放射線治療分野での応用（臨床研究）

悪性腫瘍の構成要素

• 構成要素

がん細胞

間質

栄養血管

21 Dual-energy CTにより 腫瘍の構成要素を定量化 できる可能性あり 

腫瘍の分類



悪性度評価



予後予測

応用

予備的検討

対象

• 肺定位照射（n=12）

原発性、n=8

転移性、n=3

• ROIの設定

腫瘍内、３カ所

（中心部１＋辺縁部２）

22

検討項目

• Histogram

CT値

水密度

ヨード密度

• Spectral HU curve

• GSI Scatter-plot

CT画像（ｎ=12

）

23 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ ⑪ ⑫

GGO

GGO

Histogram（CT値）

24 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ ⑪ ⑫

CT値:高い

CT値:混在

低い

高い

高い

Histogram（CT値）

• 何を見ているのか？

→ ROI（腫瘍）のCT値の分布

• 臨床的意義は？

→ 腫瘍＋造影剤のCT値？

↓

GGO：

低値ないし混在

充実性腫瘍：高値

↓

造影効果の判定は、

単純CTとの比較が必要

25 ① ⑫ ⑨ ① ⑨ ⑫

混在

低い

高い

Histogram（水密度）

26 ⑨ ⑩ ⑪ ⑫ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ①

_混在

② ③ ④

混在

水密度が高い

Histogram（水密度）

• 何を見ているのか？

→ ROI（腫瘍）の水密度

• 臨床的意義は？

GGO

：水密度が

低い

Solid

：水密度が

高い

↓

水が多いということは

間質成分が多い？

充実性（高細胞密度）

27 ① ① ⑨ ⑨ ⑧ ⑧

混在

混在

高い

GGO

GGO

Solid

Histogram（ヨード密度）

28 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ ⑪ ⑫

混在

混在

混在

低い

低い

低い

高い

高い

Histogram（ヨード密度）

• 何を見ているのか？

→ ROI（腫瘍）のヨード密度

• 臨床的意義は？

ヨード密度が

低い

：血流

少

ヨード密度が

高い

：血流

多

↓

血流が少ないということは

低酸素細胞の存在？

放射線が効かない？

29 ⑩ ③ ⑫ ⑫ ⑩_⑩ ③ ⑫

混在

低い

高い

Spectral HU Curve

30 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ ⑪ ⑫

急峻

混在

緩い

急峻

混在

緩い

③

Spectral HU Curve

• 何を見ているのか？

→ 各energyごとのCT値

• 臨床的意義は？

Curve

緩い

：血流

少

Curve

急峻

：血流

多

↓

ヨード密度と一致

31 ⑫ ⑫_⑫ ③ ⑩ ⑩⑩ ③

_緩い

混在

急峻

ヨード密度

GSI Scatter-plot

① ② ③ ④

⑤ ⑥ ⑦ ⑧

GSI Scatter-plot

• 何を見ているのか？

→ 水とヨードの密度分布

• 臨床的意義は？

水と血流の分布と多寡

赤い点：腫瘍中心部

黄色・紫：腫瘍辺縁部

↓

血流の多い場所が分かる

① ⑨ Iodine （mg /c m 3 ） Water（mg/cm3_） Water（mg/cm3_） Iod ine （mg /c m 3 ） 腫瘍中心の血流低下 腫瘍中心の血流増加

GSI Scatter-plot

• 腫瘍内の水・ヨード分布が

まとまっているということは？

単調な癌？

おとなしい癌？

• 水が多い所でヨードが少ない

ということは？

血管新生が追い付かず壊死？

増殖が活発な癌？

③ ② Iodine （mg /c m 3 ） Water（mg/cm3_） Iodine （mg /cm 3 ） Water（mg/cm3_）

症例のまとめ

35 No 症例 Type 組織型 水密度 ヨード密度 腫瘍内ヨード分布 1 肺癌・T1b GGO Adeno 低 混在 辺縁＞中心 2 肺癌・T1b Solid Adeno 高 混在 辺縁＝中心 3 肺癌・T1b Solid Adeno 高 低 辺縁＝中心 4 肺癌・T1a Solid Adeno 高 低 辺縁＝中心 5 肺癌・T1a Solid Adeno 高 低 辺縁＝中心 6 肺癌・T1a Solid Adeno 高 高 辺縁＝中心 7 肺癌・T1a Solid Adeno 高 混在 辺縁＞中心 8 肺癌・T1b Solid SCC 高 高 辺縁＞中心 9 肺癌・T1b GGO NSCLC 低 混在 辺縁＜中心 10 肺転移 Solid SCC 高 混在 辺縁＞中心 11 肺転移 Solid SCC 高 低 辺縁＝中心 12 肺転移 Solid Adeno 高 高 辺縁＝中心

考察

• Solid massは水分が多く、GGOは水分が少ない

• ヨード密度（histogram）のばらつきは、造影効果の

不均一性を示唆

• Spectral HU curveは、血流を反映

Spectral HU Curveの曲がりが緩い：血流が少ない Spectral HU Curveの曲がりが急峻：血流が多い

• ヨード密度とSpectral HU curveは相関がある

• 組織型別の腫瘍内ヨード分布

腺癌： 辺縁＝中心 扁平上皮癌： 辺縁＞中心 36 

ヨード密度と水密度により腫瘍の

分類

が可能



腫瘍内の

低酸素状態

が分かるかも知れない

ここまでやって科研費に応募

研究課題名：

「単色エックス線の物質分析法を用いた放射線治療における

全く新たな予後予測法の開発」

研究計画（平成24-26年度）

１．物質分析の精度検証

２．肺癌の物質分析

３．予後予測因子となりうるか

文科省科学研究費補助金・基盤C（課題番号：24591830）

37

１．物質分析の精度検証

• ヨード造影剤を用いた基礎実験

38 0 5 10 15 20 25 30 35 0.00% 0.10% 0.20% 0.30% 0.40% 0.50% 0.60% Io d in e 密度 [100u g/ cm3] ｳﾛｸﾞﾗﾌｨﾝ 濃度 

非常に強い正の相関

２．肺癌の物質分析

• 大きい腫瘍は低血流・低酸素

の可能性がある

• Dual-energy CTの物質分析

で血流の定量化ができる

• 症例数を増やして検討しよう

39

背景

• 肺定位照射の5年

局所制御率

弘前大学医学部附属病院

2003-2013（n=188）

• T1（≤3cm）：89.5%

• T2（>3cm）：61.6%

• 大きい腫瘍が治りにくい理由

線量の不足

参考文献 Radiother Oncol 2007;85:429-434

低酸素細胞

の存在

参考文献 IJROBP 2004;60:1241-1256

 大きい腫瘍は、血流低下の可能性あり

40 p=0.0105 T1：n=160

局所制御率

T2：n=28

方法

• ROIの設定法：

腫瘍全体

を

囲む同一のROI

• 造影剤： 600mgI/kg/30s

• 撮影タイミング： 注入開始から25秒後

41

CT値

水密度

ヨード密度

[HU]

[mg/cm

3

_]

_[100μg/cm

3

_]

肺野条件

水密度画像

ヨード密度画像

留意点：ROIの設定方法

ヨード密度

ヨード密度

3カ所

結果-1

• ヨード密度は、腫瘍サイズの影響を受ける

43 ≦2cm 2-3cm >3cm ≦2cm 2-3cm >3cm ≦2cm 2-3cm >3cm

CT値

水密度

ヨード密度

腫瘍サイズ 腫瘍サイズ 腫瘍サイズ * * * P<0.05 NS NS [HU] [mg/cm3_] [100μg/cm3_]

結果-2

• CT値と水密度に、正の相関

• CT値とヨード密度に、相関なし

44 CT値 [HU] CT値 [HU] 水密度 [mg/cm3_{] ヨード密度 [100μg/cm}3_] r=0.879 P<0.001 Pearson相関係数 r=0.086 P=0.525 Pearson相関係数

２．肺癌の物質分析：まとめ

• ヨード密度は、大きな腫瘍ほど低下している

（低血流・低酸素が示唆）

• Dual-energy CTにより、肺腫瘍の血流状態を

非侵襲的に定量化できる可能性がある

参考文献

JRR 2014;55:917-23

45

３．ヨード密度は予後予測に有用か？

「肺腫瘍に対する体幹部定位照射後の再発予測に

関するデュアルエネルギーCTの意義

」

第74回日本医学放射線学会総会、平成27年4月

結果

局所制御率、無病生存率とも、ヨード密度の低い方が有意に不良 ₄₇ P=0.006

High, n=51 Low, n=51

Time after SBRT (months)



ヨード密度別局所制御率



ヨード密度別無病生存率

Time after SBRT (months)

P=0.024

High, n=45

腫瘍サイズ別の局所制御率

≦3cm群でヨード密度の低い方が、局所制御率が有意に不良 ₄₈

Tumor size ≦ 3 cm Tumor size ＞ 3 cm

Low, n=39 High, n=49 Low, n=12 High, n=2 P=0.018 P=0.494 

ヨード密度別局所制御率（ ≦ 3cm群、＞3cm群で分ける）

３．予後予測：まとめ

• ヨード密度の低下は、肺癌定位照射後の局所

制御率に明らかな悪影響を及ぼしていた

• ヨード密度の局所再発に関する予測因子とし

ての有用性が示唆された

参考文献

JRR 2016;57:381-386

49

４．FDG-PETとdual-energy CT

50 SUVmax：13.7 平均ヨード密度：11.64（100μg/cm3） 

FDG-PET/CT

• FDG-PETとdual-energy CTの両方を行った患者さんが結構いる • 組み合わせたら、予後予測の精度が上がるかもしれない 

Dual-energy CT

結果

51



SUV

max



Iodine density

SUV ＞ 4, n=39

P=0.042

SUV ≦ 4, n=54 High, n=48 Low, n=45

P=0.013

両方を組み合わせると



腫瘍血流量が低下、かつ糖代謝が亢進する群の局所制御

率が有意に不良（P=0.005）

52

P=0.005

Median: 18.8 ① n=23 ① N=23 ② n=22 ④ n=32 ③ n=16 ③ N=16 ④ N=32 ② N=22 4

Local control

4. PETとdual-energy CT：まとめ

• 腫瘍血流量が低下、かつ糖代謝が亢進する肺

癌定位照射後の局所制御率は極めて不良

• FDG-PETとdual-energy CTの組み合わせは

予後予測に有用かも知れない

参考文献

JRR 2016;57:533-540

53

今後の検討課題

• 癌放射線治療におけるdual-energy CTを用いた低侵襲・

抗腫瘍効果予測法の開発

• 病理所見との対比 • 低酸素細胞イメージング（PET）との比較 • 肺癌以外での検討

• 予後不良群に対する前向き線量増加試験

• 分割法の変更：分割回数、総線量、照射間隔など • 血流の増加：薬剤（ニトログリセリンなど）

• 治療計画への応用

• Dual-energy CTによる正確な電子密度補正を用いた線量計算 • 金属アーチファクト除去を用いた治療計画 54

ご清聴ありがとうございました

弘前大学医学部附属病院放射線部

青木昌彦

PETによる肺癌放射線治療の予後予測

東北大学大学院医学系研究科

放射線腫瘍学分野

助教 高橋紀善

目次

・SUV

_max

による予後予測

・それ以外のパラメータ

・テクスチャ解析？

PET検査と癌医療

• 2002年、日本において保険診療となり、

現在では早期胃癌を除く全ての悪性腫瘍の

病気診断・再発・転移の診断に適応となっ

ている。

• 悪性リンパ腫においては

治療効果判定

に

FDG-PET/CTが含まれている

肺癌におけるPET検査の有効性

CT検査単独よりもリンパ節転移診断に対し、感度:85%、

特異度:84%と有効性を示す報告がある

PET検査と放射線治療

• 放射線治療では手術と異なり、癌を取り去

り病理などで調べるわけではない

• 生検など腫瘍の一部からの情報で腫瘍全体

の性質を把握するのは困難

↓

• PET検査など画像検査で腫瘍全体の性質を

調べることができないだろうか？

肺定位照射（SBRT）とは

• 5-10門の多門照射

• 照射回ごとの

固定精度を5mm以下とする

• 患者の動きの固定、生理的移動に対する同期・

追跡を行い治療のズレに対し、精度管理を行う

SUV

_max

を用いたSBRTの予後予測

Author

n

TNM

MST

(month)

SUV

max

as

prognostic factor

Hoopes

58

T1-2N0M0 42.5

LCR

OS

No

No

Hamamoto 90

T1-2N0M0 21

LCR

Yes

Takeda

97

T1-4N0M0 16

LCR

Yes

Burdick

72

T1-2N0M0 16.9

LCR

OS

No

No

Nair

163 T1-2N0M0 16

LRFS

DMFS

DFS

No

Yes

No

SUV

_max

を用いたSBRTの予後予測

• 過去の報告では、

予後因子となるという報告と、

予後因子とならないという報告もあり、

議論となっている。

当院での試み

部分容積効果

と

呼吸性変動

を考慮した

補正SUV

_max

を算出し、予後予測因子となるかを検討した。

当院での試み

部分容積効果を見るファントムを

用い基礎実験を行なった。

Compartment

Volume

10 mm Sphere 0.5 ml

13 mm Sphere 1.2 ml

17 mm Sphere 2.6 ml

22 mm Sphere 5.6 ml

28 mm Sphere 11.5 ml

37 mm Sphere 26.5 ml

当院での試み

呼吸性の移動に見立て

ファントムを動かし

FDGの集積を測定した

当院での試み

算出した計算式から

呼吸性変動と部分容積効果を考慮した

補正SUV

_max

を計算した。

局所制御率に関し単変量解析を行ったが

p = 0.15, HR = 1.11, 95% CI: 0.96-1.30

と有意な予後因子とはならなかった。

SUV

_max

での予後予測？

SUV

_max

は癌の診断を行うにおいては

良いパラメータであるが、

予後予測因子としては

おまけに

腺癌と扁平上皮癌においてSUV

_max

に

差が見られるという報告もあり、

予後検討する場合は注意が必要。

Factor

Adeno

Squamous

p value

Tumor size

(mean ± SD)

22.4 ± 6.9

21.2 ± 6.9

0.423

SUV

_max

(mean ± SD)

6.6 ± 5.2

8.8 ± 3.7

0.032

目次

・SUV

_max

による予後予測

・それ以外のパラメータ

SUV

_max

以外のParameter

SUV

_mean

SUV

_peak

Standardized uptake ratio (SUR)

Metabolic tumor volume (MTV)

Total lesion glycolysis (TLG)

max以外のSUVの値を見るもの

• SUV

mean

いわゆるSUV集積の平均値

• SUV

peak

ある一定の大きさの球体を作成

そのROIの中の平均値

max以外のSUVの値を見るもの

SUV

_peak

:直径約12mm (1cm

3

)の球体を作成

SUV

_max

がROIに含まれるようにし、その中の平均

腫瘍と正常臓器の比率を見るもの

Tumor-to-Blood Standardized uptake ratio (SUR)

大動脈のSUV平均と腫瘍の比を測定したパラメータ

体積を基としたParameter

• Metabolic tumor volume (MTV)

FDGの集積している体積を反映

• Total lesion glycolysis (TLG)

体積とSUVの集積の両方を反映したもの

• MTV

x

SUV値が X 以上を示す体積

例 MTV

₃

: SUV値が3以上を示す体積

• MTV

X%

SUV値がSUV

_max

のX％以上示す体積

例 SUV

_max

が8の腫瘍の場合

MTV

_40%

: SUV値が3.2以上示す体積

MTV

AbelsonらはMTVが肺SBRTの全生存に

関連すると示した

MTV

TLG

• Shadi はびまん性B細胞性リンパ腫に

おいて、TLGが無増悪生存期間と関連

すると報告した

• TLG

_X

= sum [SUV

_mean

× MTV

_X%

]

当院での試み

参考文献 : Takahashi. J Radiat Res. 2016 Jul 15.

I期肺癌へのSBRTにおいて、治療前のMTV・TLG

が予後予測因子となるかを検討した

当院での試み

当院での試み

FDG集積の辺縁の囲い方

• Visual delineation

FDGの集積を見た目で判断し、放射線治療の

contouringのように輪郭を囲う方法

• Semiautomatic delineation

-Absolute threshold: SUVの絶対値をcut offと

する

例 MTV

₃

-Percentage threshold: SUV

_max

のX％の範囲を

含める

例 MTV

_40%

自動contouringの例

(PET edge : MIM maestro

TM

)

参考文献 :

https://training.mimsoftware.com/manager/templates/mimsoftware/res ources/abstracts/SNM%2011%20PET%20Edge%20Handout.pdf

おまけに

呼吸性変動に対する対策として、呼吸に同期

しPETを撮影する4D PETが報告されている

目次

・SUV

_max

による予後予測

・それ以外のパラメータ

・テクスチャ解析？

Texture analysis

• 画像などイメージのパターンを数値化し、

分類を行う解析方法

• 画像イメージ内部の、粗さ、滑らかさ、

でこぼこ、などを数量化する試みのこと

Texture analysis

• Co-occurrence matrix

• Run length matrix

• Size zone matrix

• etc.

Co-occurrence matrix

• 特定の値を持ち、指定された空間関数系に

あるピクセルのペアが発生する頻度を計算

することでmatrix(行列)を作成する.

• その行列から統計情報を描出することでイ

メージのテクスチャの特徴を記述する方法

参考文献 ： https://jp.mathworks.com/help/images/gray-level-co-occurrence-matrix-glcm.html

Co-occurrence matrix

例 隣同士（0°）のピクセルからmatrixを作成

Co-occurrence matrix

例 隣同士（90°）のピクセルからmatrixを作成

Co-occurrence matrix

例 隣同士（135°）のピクセルからmatrixを作成

Co-occurrence matrix

Run length matrix

• ある方向に沿って並んだ一列のピクセルに

おいて、同じ階調を持つピクセルがいくつ

連続しているかを表す方法

Run length matrix

例 0°方向のrunの長さからmatrixを作成

1

1

2

4

5

3

3

3

2

5

4

2

1

3

5

2

2

1

1

1

5

4

3

4

1

1

2

3

4

5

1

2

1

1

0

0

2

3

1

0

0

0

3

2

0

1

0

0

4

4

0

0

0

0

5

4

0

0

0

0

Runの長さ

濃

度

Run length matrix

例 45°方向のrunの長さからmatrixを作成

1

1

2

4

5

3

3

3

2

5

4

2

1

3

5

2

2

1

1

1

5

4

3

4

1

1

2

3

4

5

1

7

0

0

0

0

2

3

1

0

0

0

3

5

0

0

0

0

4

4

0

0

0

0

5

4

0

0

0

0

Runの長さ

濃

度

Run length matrix

例 90°方向のrunの長さからmatrixを作成

1

1

2

4

5

3

3

3

2

5

4

2

1

3

5

2

2

1

1

1

5

4

3

4

1

1

2

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Runの長さ

濃

度

Run length matrix

Size zone matrix

• 隣り合っているピクセルにおいて、同じ階

調のピクセルの数を表す方法

Size zone matrix

参考文献： Thibault G. Int J Pattern Recogn. 2013;27:1357002

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Sizeの大きさ

濃

度

Textureを用いた報告

I〜IV期の非小細胞肺癌348名(Adeno:251名,SCC:31名)

におけるretrospectiveな研究で、InvDiffmomnorが

EGFR mutationの検出に有効と報告した

Textureを用いたSBRTの予後予測

NSCLC 63名のretrospectiveな研究において、

DissimilarityがSBRTの独立した予後因子となる

と報告した。

参考文献： Lovinfosse P. Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2016 Jul;43(8):1453-60

Multivariate analysis

Disease-specific survival

Disease-free survival

Factor

HR (95% CI)

p value HR (95% CI)

p value

Dissimilarity 0.822 (0.683-0.988) 0.037 0.834 (0.730-0.954) 0.008

Age

1.035 (0.715-1.120) 0.465 1.082 (1.019-1.150) 0.010

おわり

• PET検査において様々なparameterを用い

た研究が発表されています。

• 皆さんも興味があるParameterがあれば、

測定してみてください！

頭頸部癌

-治療方針を左右する画像所見を見極めよう-北里大学医学部 放射線科学 (画像診断学)

浮洲 龍太郎

頭頸部癌のCT・MRI診断

 頭頸部悪性腫瘍の頭蓋内進展は，治療方針の決定だけでなく，患者の 生命予後・機能予後に重大な影響を及ぼすことも多く，画像診断が診 療に果たす役割はきわめて大きい．  頭頸部では神経や脂肪織が腫瘍進展の経路になりやすい．  頭蓋底に存在する多数の小孔や裂溝は，しばしば頭頸部の腫瘍が頭蓋 内へ進展する経路となる．  これらの領域の解剖はやや複雑で，病変の広がりを文章化しにくい．  多くの施設で頭頸部のCT・MRI検査が全体に占める比率は低い． → 勉強のチャンスが少ない． → 勉強しても次の症例がきた時には忘れている． → 画像とアトラスを見比べ，間違い探しに終始してしまう． といった悪循環が生じやすい．

コンテンツ

1. 頭頸部腫瘍の神経周囲進展や頭蓋内進展を考えるべき臨床症状 2. 読影時に気をつけたいこと 3. 神経周囲進展と頭蓋底の重要小孔に注目した症例呈示 4. ピットフォールと副所見の重要性 5. おわりに a. 30歳代・女性．嗅覚障害・鼻閉感あり, 最近になり頭痛が生じた． b. 30歳代・女性．左頬部の知覚障害，歯根部の疼痛が徐々に増悪． c. 60歳代・男性．頑固な慢性頭痛． d. 70歳代・女性．20年来，左耳周囲の腫脹を自覚． 4ヶ月前から左顔面神経麻痺, 耳痛も生じた．

頭頸部癌の神経周囲進展(perineural spread: PNS)について

 悪性腫瘍はPNSをきたすことがある．  頭頸部癌において頭蓋内への腫瘍の重要な進展様式の一つ．  病理学的にPNSは，神経線維周囲の神経内膜，神経周膜，神経上膜な どに沿った進展と考えられている．  頭頸部癌でPNSをきたすのは腺様嚢胞癌(2/3)，次いで多いのが扁平上 皮癌．  扁平上皮癌 >> 腺様嚢胞癌のため，日常診療で遭遇するPNSは扁平上 皮癌が最多．  頭頸部領域でPNSを生じる神経は三叉神経と顔面神経が大多数で，頻 度はV3 > V2 >> Ⅶ．  神経周囲浸潤：PNSと混同されやすい病理学的用語． 腫瘍細胞が神経線維の小枝に浸潤することで画像診断では使わない．

 MRIやCTにおいて，PNSは神経またはその周囲の異常な造影効果を示す．  特に造影MRIはPNSの広がりやskip lesionを詳細に評価可能．  神経走行を理解し適切な方法で撮影することが重要．  その上で腫瘍の局在と神経走行に注目して読影を進める． V2の正円孔部では横断像や矢状断像が診断に適している． V3の卵円孔部は冠状断像，Ⅶは横断像・冠状断像での観察が基本． 中枢へ(求心性) 末梢へ(遠心性) 約7割 約3割 腫瘍の頭蓋内進展 治療後の局所再発 注) skip lesionを作ることあり  画像以外の検査ではわからない．  診断レポートが放射線治療計画や術式等を大きく左右する．

頭頸部癌の神経周囲進展(perineural spread: PNS)について

頭頸部病変の頭蓋内進展を疑うべき臨床症状

1. 三叉神経痛，顔面痛，顔面神経麻痺，複視など 2. 頭痛，痙攣  1以外の脳神経症状も進行性の場合，頭蓋底への病変の浸潤，転移 などを念頭に読影する．  腫瘍の頭蓋内進展の30～45％は自覚症状なし ＝常に神経周囲進展の可能性に配慮する．

 特に神経周囲進展による頭蓋内進展の頻度が高いⅤ3，Ⅴ2，Ⅶなど に注意(診断レポートが放射線治療計画や術式を左右する！)．  以下の2法を併用． 1. 臨床情報に配慮した観察． 2. スライス毎または臓器毎の観察．

読影時に気をつけたいこと

• 嗅神経(CN1): 篩骨篩板(CP) • 視神経(CN2): 視神経管(OC) • 動眼神経(CN3): 上眼窩裂(SOF) • 滑車神経(CN4): (SOF) • 三叉神経(CN5) 第1枝(V1): (SOF) 第2枝(V2): 正円孔(FR) 第3枝(V3): 卵円孔(FO) • 外転神経(CN6): (SOF) • 顔面神経(CN7): 内耳道(IAC) • 聴神経(CN8): (IAC) • 舌咽神経(CN9): 頚静脈孔(J) • 迷走神経(CN10): (J) • 副神経(CN11): (J) • 舌下神経(CN12): 舌下神経管(HC) 参考：頭蓋底の概観と略語表記について

前頭蓋窩と篩骨篩板

 鶏冠は鼻中隔の上方進展部に相当する．  鶏冠の両側に薄く篩のような小孔を持つ骨あり(篩骨篩板)．  篩骨篩板の上部に嗅球がある．  嗅球から嗅索が小孔を経て，おもに蝶篩陥凹の鼻粘膜に分布．  鼻腔内の悪性腫瘍は嗅糸に沿ったり，薄くもろい篩骨篩板を直接破 壊して，頭蓋内へ進展することがある．  鼻腔内の炎症も，ここから頭蓋内へ波及し，硬膜外膿瘍や髄膜炎を 生じることがある．

中頭蓋窩

視神経管 ↓ ←上眼窩裂 ←正円孔 ←卵円孔 ←棘孔 ↑ 頸動脈管 破裂孔→ トルコ鞍  蝶形骨大翼，蝶形骨体部，側頭骨，蝶形骨小翼からなる．  側頭葉，視床下部，下垂体を含む．  前縁から下部の内側よりに重要な小孔が集中している．  視神経管，上眼窩裂，正円孔，卵円孔，破裂孔～頸動脈管を理解しよう．

↓視神経管 ←卵円孔 ←棘孔 視 神 経 管 ↓ ←上眼窩裂 ←正円孔 ←翼突管 上面 前面 蝶形骨小翼 蝶形骨大翼 蝶形骨大翼 蝶形骨小翼  前上部から後下部に向かい，視神経管，上眼窩裂，正円孔，卵円孔，棘 孔，破裂孔～頸動脈管が対称性に並ぶ．  特に正円孔と卵円孔は上咽頭癌や腺様嚢胞癌をはじめとする頭頸部悪性 腫瘍の頭蓋内進展と密接な関連がある．  正円孔は上顎神経を介し，翼口蓋窩病変や下眼窩裂病変の頭蓋内への進 展路となりうる．  鼻咽頭や上顎洞などの悪性腫瘍も正円孔に達すると同様の進展を示すこ とがある．

蝶形骨

卵円孔

 Meckel腔，海綿静脈洞，咀嚼筋間隙との関連→冠状断像が有用．  Meckel腔は脳脊髄液で満たされ，三叉神経がGasser神経節(GG)を介し 3分岐する部分を含むので，症候に注目することで病変の局在を念頭に おいた画像診断も可能である．  正円孔や卵円孔に進展する腫瘍はしばしば三叉神経症状を示す．この ため三叉神経症状のある患者にCT，MRIを施行する際は，頭蓋底を含 む領域を十分に撮影することが大切である．

 大部分は後頭骨，外側は側頭骨．  中頭蓋窩との境界は側頭骨岩様部と乳様突起．  斜台は蝶形骨体部と後頭骨底部が結合し，滑り台状の形態．  大後頭孔：延髄～脊髄移行部，両側椎骨動脈が通過． 側頭骨 _後頭骨

後頭蓋窩

顔面神経管

 CN Ⅶは内耳道部から耳下腺部までの大部分において，側頭骨の細い骨 性管腔内を走行する．

 側頭骨や外耳・中耳・耳下腺腫瘍のCT・MRIでは顔面神経菅全域をくま なく観察する．

ピットフォールと副所見の重要性

 SOS

 副所見に注意

 CT・MRI 画像と頭蓋骨を対比すると，これらの解剖学的構造はぐっと 身近になり，多くの場合でCTやMRIから，頭頸部癌の頭蓋内進展の有 無を効率的かつ的確に診断できるようになるでしょう．  良質の頭蓋模型は容易に入手できます．本物の骨標本と違い破損時な どの廃棄も容易なので，興味がおありの先生はぜひお試しください．

おわりに