FDG-PET/CT 1259 原著 論文受付 2011 年 2 月 25 日 論文受理 2011 年 8 月 22 日 Code No. 523 FDG-PET/CT 検査における物理学的指標に基づいた収集時間の最適化 島田直毅 1) 1, 大崎洋充 2) 1, 3) 村野剛志寺内隆司 1) 篠原

原　著

FDG-PET/CT 検査における物理学的指標に基づいた

収集時間の最適化

島田直毅

_{・大崎洋充}

_{・村野剛志}

寺内隆司

_{・篠原広行}

_{・森山紀之}

Optimization of the Scan Time is Based on the Physical Index in FDG-PET/CT

Naoki Shimada,1) _{Hiromitsu Daisaki,}1, 2) _{Takeshi Murano,}1, 3) _{Takashi Terauchi,}1)

Hiroyuki Shinohara,2) _{and Noriyuki Moriyama}1)

1) Screening Technology and Development Division, Research Center for Cancer Prevention and Screening, National Cancer Center

2) Division of Radiological Science, Graduate School of Medicine, Tokyo Metropolitan University 3) Department of Diagnostic Radiology, Graduate School of Medicine, Yokohama City University Received February 25, 2011; Revision accepted August 22, 2011; Code No. 523

Summary

Purpose: The image quality of Positron Emission Tomography (PET) using 18

F-fluoro-2-deoxy-D-glucose is extremely important to diagnose cancer precisely. The purpose of this study is to inspect the physi-cal indexes that are correlated with image quality and optimization of the scan time, utilizing the physiphysi-cal index. Methods: This study calculated two kinds of patient noise equivalent counts (NECpatient and NECdensity)

and signal to noise ratio in liver (SNRliver) to measure PET image quality. We estimated the correlation

coef-ficient between the visual assessment of PET image quality and physical indexes to assess the degree of correlation. We also set the optimal scan time, depending on body mass index (BMI), using the physical index and examined the efficacy of the optimization. Results: NECdensity showed the highest correlation

coef-ficient in PET image quality (r=0.743, p<0.001). By optimizing the scan time using NECdensity, we showed

there was no correlation between BMI and NECdensity (r=0.192, p=0.047). In addition, reduced dependence of

the PET image quality by BMI was showed. Conclusion: The optimization of the scan time using NECdensity

reduces deterioration of the PET image quality by patient habitus.

Keywords: 18F-fluorodeoxyglucose, positron emission tomography, PET/CT, body mass index, optimaization 別刷資料請求先：〒 104-0045 東京都中央区築地 5-1-1

国立がん研究センターがん予防・検診研究センター検診開発研究部 島田直毅 宛

緒　言

 18_{F-fluoro-2-deoxy-D-glucose（FDG）を 使 用 し た}

positron emission tomography（PET）検査は，がん診 断の重要なモダリティとして広く普及しており， FDG-PET画像の画質（以下，PET 画質）は，がん診 断の精度向上に極めて重要である1）_{．PET 装置と}

computed tomography（CT）装置を組み合わせた PET/ CT装置の登場で，従来の PET 単体機に比して，臨 床上極めて有用な画像を提供できるようになった． CT画像を使用した減弱補正は検査時間を大きく短縮 し，形態画像の融合は診断精度向上をもたらした． 近年，発光減衰特性の優れた検出器や高速な電子回 路の開発により，高計数率条件下でもノイズの少な い画像が提供できるようになった2, 3）_{．しかし，計数率} 特性の優れた PET/CT 装置で撮影しても体格の大き い被検者に対しては，著しく PET 画質は劣化する4）_．  先行研究では，体格の大きい被検者の PET 画質低 下を改善するために収集時間や FDG の投与量を最 適化することが提案されてきた5∼7）_{． Masuda らは体格} の大きい被検者に対し，体重当たりの投与量を増加 させるよりも収集時間を長くすることで PET 画質が 改善するとしている7）_{．他方，本邦の多施設調査に基} づく日本核医学技術学会の「がん FDG-PET/CT 撮像 法ガイドライン」（以下，ガイドライン）8）_{でも，被検者}

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の体格が PET 画質を低下させる因子となることが問 題視されているが，具体的な画質改善方法には言及 していない．また，撮影装置，投与量，画像再構成 条件，さらに撮影時における腕の位置の違いは，被 検者雑音等価計数（noise equivalent count; NECpatient，

NECdensity）や肝臓の信号雑音比（signal to noise ratio;

SNRliver）に影響を与えるが，これらの因子の影響につ いては検討されていない．  そこで，本研究の目的は，第一に PET 画質の視覚 的評価と収集データの物理学的指標の関係を撮影時 における腕の位置の影響を考慮して評価することに よって，視覚的評価と最も相関のある物理学的指標 を明らかにすることである．第二に，その物理学的指 標を応用し，body mass index（BMI）に応じて収集時 間を最適化することである． 1．方　法  本研究は，第一に PET 画質の視覚的評価を最も反 映する物理学的指標の導出，第二にその物理学的指 標を用いた収集時間の最適化の検討を行った．本研 究は，施設内倫理審査員会の承認とすべての被検者 に対するインフォームドコンセントを行った． 1-1 PET 画質の視覚的評価と物理学的指標の相 関解析 1-1-1 対象  がん検診目的で FDG-PET/CT 検査を施行した 110 人を対象とした．そのうち，58 人は両腕を挙上した 体位（以下，腕上げ）で撮影が行われ，平均年齢は 59.5±9.5 歳（40∼76 歳）， 平 均 体 重 は 63.8±12.1 kg （42.7∼87.5 kg），平 均 BMI は 23.4±3.1 kg/m_（16.9∼2 30.0 kg/m2_{）であった．52 人は両腕を下ろし，体幹部} に固定した体位（以下，腕下げ）で撮影が行われ，平 均 年 齢 は 60.2±7.2 歳（46∼74 歳）， 平 均 体 重 は 62.4±11.0 kg（41.7∼88.3 kg）， 平 均 BMI は 23.1±3.2 kg/m_{（16.6∼32.9 kg/m}2 2_{）であった．これらの被検者に} 高血糖および糖尿病の既往のある者は含まれない． 1-1-2 使用機器および撮影方法  PET/CT 装置は Aquiduo（東芝メディカルシステム ズ社製）を使用した．CT 装置部分は 16 列 CT 装置 Aquilion16（東芝メディカルシステムズ社製）と同一で あ る．PET 装 置 部 分 は lutetium oxyorthosilicate （LSO）検出器で構成された三次元（3D）収集専用機で ある．セプタおよび減弱補正のための線源は有して いない．体軸方向視野および断面内視野は，それぞ れ 16.2 cm，68.3 cm であり，断面内固有分解能（full width at half-maximum; FWHM）は 4.2 mm である．  被検者は少なくとも 5 時間の絶食後に，単位体重 （kg）当たり 3.7 MBq の FDG を投与した．待機時間経 過後の検査開始直前に排尿を行い，被検者の状態に 応じ，腕上げもしくは腕下げの姿勢で仰向けにポジ ショニングし，検査を開始した．減弱補正データに用 いる CT 画像を得るための CT 撮影条件は，管電圧が 120 kV，管電流は自動露出機構（CT-Auto Exposure Control; CT-AEC）を使用し，CT 値の標準偏差（standard deviation; SD）は 30，0.5 s/rotation とした．撮影スラ イス厚は 2 mm×16，ピッチファクター（pitch factor; PF）は 0.94，画像スライス厚は 2 mm，再構成関数 は腹部用関数とした．PET のエミッション収集は， 1ベッドあたり 2 分とした．スキャン範囲は頭頂から 大腿基部までとし，FDG の投与から平均 59.6±5.1 分 （52∼78 分）後に収集を開始した．PET 画像は，3D サイノグラムをフーリエリビニング（Fourier rebinning; FORE）法9）_{によって二次元サイノグラムに変換した}

後，逐次近似画像再構成（ordered subset expectation maximization; OSEM）法10）_{を用いて画像再構成した．} OSEM法のパラメータ設定は繰り返し回数を 3，サブ セット数を 14，平滑化フィルタは Gaussian フィルタ を使用し，フィルタサイズ（FWHM）は 7 mm，matrix sizeは 128×128 とした． 1-1-3 PET 画像の視覚的評価  PET 画質を PET 認定医 1 名および核医学に 5 年以 上従事している診療放射線技師 2 名がガイドライン8） に基づき視覚的に 5 段階のスコアリングを行った （Table 1）．実際の画像例と各物理学的指標を Fig. 1 に示す．評価端末は VOX-base SP1000 workstation （J-MAC システム社製）を使用し，表示方法はウィン ドウ幅の上限を standardized uptake value（SUV）=4，

下限を 0 とし，インバートグレースケールとした． 1-1-4 NECpatientおよび NECdensityの算出8）

 被検者雑音等価計数は測定範囲（cm）の軸長で正 規化したもの（NECpatient）および，測定範囲の身体体積

（cm3_{）で割ったもの（NEC}

density）を計算した．身体体積

は被検者の CT 画像から AZE virtual place worksta-tion（AZE 社製）を使用し，計測した．NECpatientは式

（1）で算出した．

Table 1 Visual evaluation criteria 5: very good quality

4: sufficiently good quality 3: scarcely sufficient quality 2: not sufficient quality 1: undeadable

…………（1） ここで， ………（2） NECiは各ベッド i における雑音等価計数（Mcounts）， SFは散乱フラクション，Ti+Siは各ベッド i における 即発同時計 数から偶発同時計 数を減 算した計 数 （Mcounts），Riは各ベッド i における偶発同時計数 （Mcounts），n は脳と膀胱部を除いた評価対象範囲の ベッド数，x は撮像長（cm），k は偶発同時計数の補 正方法による係数（Aquiduo は遅延同時計数によるた め k=1 とした）．  次に，NECdensityは式（3）で算出した． ………（3） ここで NECiは（2）式から算出し，Vpatientは撮像範囲 の身体体積（cm3_{）とした．}  NECiの計算には散乱フラクションの値が必要であ るが，個々の被検者で散乱フラクションを実測するこ とは困難なため，National Electrical Manufacturers Association（NEMA）規格に基づく散乱線評価法で測 定して得た装置固有の文献値（0.38）11）_{を用いた．} 1-1-5 臨床 PET 画像における SNRliverの解析8）  VOX-base SP1000 workstation を使用し，被検者の CT画像と PET 画像を融合表示し，冠状断像にて肝 臓に円形（直径 3 cm）の関心領域（region of interest; ROI）を異なるスライスに三つ描画した．この時，可 能な限り肝門部および血管系を含まないようにした． PET画像から，三つの ROI の平均値と標準偏差を算 出し，式（4）から被検者ごとに肝臓の SNRliverを算出 した． ………（4） ここで，Cliverは肝臓部に描画した三つの ROI の平均 値，SDliverは肝臓部に描画した三つの ROI の標準偏 Fig. 1 Normal FDG-PET images of three subjects (A–C)

evalu-ated by visual score, NECpatient, NECdensity and SNRliver.

NEC NEC x Mcounts m patient i i n =

∑

∑

1262 日本放射線技術学会雑誌 差の平均値とした． 1-1-6 被検者の体格と視覚的スコアおよび物理学 的指標の相関解析  1-1-4，1-1-5 で得られた各物理学的指標と BMI の 相関解析を行い，ピアソンの積率相関係数を算出す ることで体格との関係を明らかにした．さらに，1-1-3 で得られた視覚的スコアと各物理的指標の相関解析 を行い，スピアマンの順位相関係数を算出することで PET画質を最も反映する物理学的指標を明らかにし た． 1-2 NECdensityを用いた収集時間の最適化 1-2-1 対象  がん検診目的で FDG-PET/CT 検査を施行した 100 人 を 対 象 とし た．年 齢 は 平 均 61.7±6.9 歳（40∼80 歳），体 重は平 均 62.2±8.7 kg（37.9∼92.5 kg），平 均 BMIは 23.3 2.2 kg/m_{（16.1∼30.1 kg/m}2 2_{）であった．こ} れらの被検者に高血糖の被検者および糖尿病の既往 のある者は含まれていない． 1-2-2 使用機器および撮影方法  使用機器および撮像方法は 1-1-2 と同様であり，す べての被検者は腕上げの姿勢で撮影を行った．収集 時間は 1-2-3 の方法で算出した収集時間とした． 1-2-3 最適な収集時間の算出  被検者ごとの最適な収集時間は，式（5）に基づいて 算出した． ………（5） tacqは各被検者の収集時間，trefは NECdensityを求めた

母集団の収集時間（2 分 /1 bed），NECi,BMIは，1-1 よ

り求めた，BMI と NECdensityの関係より最も重相関係

数（R2_{）が 高 値を示した累 乗 近 似 式（y=69.02x}−1.713_，

R2_{=0.92）から推定される NEC}

density，NECrefは，標準

BMI（=22）12）_{における平均 NEC} densityとした．  本研究では，1-1 の検討で得られた標準 BMI にお ける平均 NECdensity=0.34 を基準にすることで，ガイド ラインの推奨条件（NECdensity>0.2）を十分満たすと考 え，収集時間の算出には式（5）を用いた．最適な収集 時間は被検者の BMI によって異なるが，実際のルー チン検査で被検者ごとに収集時間を求めることは業 務が煩雑になる．そこで，Table 2 に示したように， BMIによって 5 群に分けて収集時間を可変させ， FDG-PET/CT検査を行った． 1-2-4 NECdensityと視覚的スコアの導出と相関解析  1-1-3，1-1-4 と同様に視覚的スコアおよび NECdensity を導出した．得られた NECdensityを使用して，1-1-6 と

同様に NECdensityと BMI の相関解析，さらに BMI と

視覚的スコアの相関解析を行った． 2．結　果 2-1 PET 画質の視覚的評価と物理学的指標の相 関解析  各物理学的指標の平均値を Table 3 に示す．BMI と各物理学的指標の関係を Fig. 2 に示す．腕上げで 撮影した場合の相関係数は，NECpatient，NECdensity，

SNRliver， そ れ ぞ れ r=−0.755（p<0.001），r=−0.934

（p<0.001），r=−0.612（p<0.001）であった．腕下げで撮 影し た 場 合 の 相 関 係 数 は，NECpatient，NECdensity，

SNRliver， そ れ ぞ れ r=−0.447（p<0.001），r=−0.884

（p<0.001），r=−0.692（p<0.001）であった．

 各物理学的指標と視覚的スコアとの関係を Fig. 3 に 示す．腕上げで撮影した場合の NECpatient，NECdensity，

SNRliverの相関係数は，それぞれ r=0.553（p<0.001），

r=0.743（p<0.001），r=0.463（p<0.001）であった．腕下 げで撮影した場合の NECpatient，NECdensity，SNRliverの

相 関 係 数 は，そ れ ぞ れ r=0.381（p<0.001），r=0.557 （p<0.001），r=0.462（p<0.001）であった．

t t NEC

NEC s

acq ref ref

i,BMI

= × ( )

Table 2 Scan and examination times, depending on the BMI

BMI (kg/m2_{) BMI≤18 18<BMI≤22 22<BMI≤26 26<BMI≤28 28<BMI}

Scan time (s) 100 110 150 200 250

Examination time (min)* 15 18 20 30 35

*We supposed one examination to be 8 beds.

Table 3 The mean values of the physical indexes (NECpatient, NECdensity and SNRliver) in Arm up and Arm down Arm up Arm down (Arm down−Arm up) / Arm up NECpatient (Mcounts/m) 15.5±1.1 18.4±1.3 0.19 NECdensity (kcounts/cm3) 0.33±0.08 0.34±0.07 0.03 SNRliver 15.4±2.2 13.3±2.0 −0.13

2-2 NECdensityを用いた収集時間の最適化

  収 集時間修 正 後の BMI と NECdensityとの関係を

Fig. 4に 示 す．BMI と NECdensityの 相 関 係 数 は

r=0.192（p=0.047）であった．  BMI と視 覚的スコアとの関係を Fig. 5 に示す． BMIと 視 覚 的 ス コ ア の 相 関 係 数 は， 修 正 前 で r=−0.890（p<0.001），修 正 後 で r=−0.363（p<0.001）と なった． 3．考　察 3-1 PET 画質の視覚的評価と物理学的指標の相 関解析  被検者の BMI と各物理学的指標の関係において， BMIが大きくなるにつれてどの物理学的指標も低下 していることから，体重（kg）当たりの投与量および収 集時間を一定にした撮影条件では，十分なカウントな らびに PET 画質が維持できないと考える．この結果 は，ガ イド ラ イン8）_{の 結 果｛NEC}

patient，NECdensity，

SNRliverは， そ れ ぞ れ r=−0.53（p<0.001），r=−0.79 （p<0.001），r=−0.57（p<0.001）｝と同様の傾向を示して いる．しかし，ガイドラインでは，撮影時における腕 の位置の違いは検討されていない．本研究におい て，NECpatientの母平均は，腕上げよりも腕下げで約 19％有意に高値を示し（p<0.001），他方，NECdensityは 腕 上げと腕 下げ で 有 意な差は認 められなかった （p=0.156）．SNRliverは腕上げよりも腕下げの方が約 13％有意に低値を示した（p<0.001）．撮像視野内に腕 が入ると，両腕の放射能によって収集カウントが増加 するとともに，腕が体からの γ 線の散乱体となること によって散乱線の増加が生じていると考えられる．さ らに，SNRliverの低下は，腕に起因した CT 画像上の ストリークアーチファクトが大きく寄与していると考 える．CT 画像上のストリークアーチファクトは，減 弱補正に影響することから，PET 画像上のノイズを 増幅させ，結果として SNRliverを悪化させたと考えら れる．対して，NECdensityは，算出式内に体積の補正 項目を有しているため，腕による影響がなくなると考 えられる．つまり，腕が撮像範囲に入ることによっ

1264 日本放射線技術学会雑誌

Fig. 3 Relationships between physical indexes（NECpatient，NECdensity and SNRliver）and the visual score.

Fig. 4 Relationships between BMI and NECdensity after the scan time revision.

て，NECpatientと SNRliverは 絶 対 値 が 変 化 す る が，

NECdensityは腕によって絶対値はほとんど変化しない

と考えられる．したがって，他の二つの指標に比し て，NECdensityは PET 画質の最適化の指標として堅牢

であり，適していると思われる．  BMI と各物理学的指標の相関係数の絶対値は，腕 上げ，腕下げともに NECdensityが最も大きい負の相関 ｛腕 上 げ r=−0.934（p<0.001）， 腕 下 げ r=−0.884 （p<0.001）｝を示した．BMI と各物理学的指標の相関 係数の絶対値がガイドラインより高値を示した．これ は，データ収集を単一機種で行ったことや，被検者 の撮影時における腕の位置を検討に加えたことに起 因していると考える．  各物理学的指標と視覚的スコアの関係において， どの物理学的指標も高値を示すほど PET 画質の評価 が高いことが分かる．相関係数の絶対値は，腕上 げ，腕下げともに NECdensityが最も大きい正の相関｛腕 上げ r=0.743（p<0.001），腕下げ r=0.557（p<0.001）｝を 示した．この点においても，NECdensityは，他の二つ

の指標に比して優れていると考える．deKemp ら13）_や

Mizutaら14）_{によって PET 画質を推し量る指標として}

示された肝臓の SNRliverは，NECdensityに比して，視

覚的スコアとの相関は弱かった．肝臓の SNRliverは，

PET画像の均一性，ROI の測定位置，ROI のサイズ によって誤差を生じるため7）_{，PET 画質を推定する指} 標として最適ではないと考える．  本研究により，NECdensityが視覚的評価により定量 化した PET 画質と最も良好に相関する物理学的指標 であり，撮影時における腕の位置の影響を受けにくい ことが示唆された． 3-2 NECdensityを用いた収集時間の最適化

 収集時間修正後で BMI と NECdensityとの間に相関

を認めなかったことから，被検者の BMI に合わせて 収集時間を変えることによって，PET 画質の体格へ の依存を減少させることができると考える．

 ガイドライン8）_{では，臨床画像と物理学的指標の目}

安として NECdensityは 0.2 kcounts/cm3以上を推奨して

いる．本研究から，収集時間修正前は BMI が 27 以 上の被検者でこの基準を満たさない被検者を認めた が，修正後はすべての被検者で推奨基準を満たし た．また，読影能に支障をきたす基準である視覚的 スコア 3 を下回る被検者は，収集時間修正前は， BMIが 25 以上で見られたが，修正後はすべての被 検者で基準を上回った．これらの結果から本研究の NECdensityを用いた収集時間の最適化によって，ガイ ドラインの基準を十分満たし，被検者の体格に依存 しない PET 画質を提供できると考える．しかし，収 集時間の加重にも限界がある．一日に行う人数や被 検者の状態などにもよるが，通常 1 検査にかけられ る撮像時間は，撮像中の体動を引き起こす可能性を 考慮すると，40 分が限界である．今回行った収集時 間の最適化を行うと BMI が 30 の被検者の検査時間 は約 50 分となり超過してしまう．よって本研究にお ける収集条件が有効であるのは BMI が 30 以下の被 検者に限られると考えられる．  体格の大きい被検者は，画質向上に寄与する有効 な計数よりもノイズの増加に帰着する計数の割合が 増加する15）_{．これは，被検者の体重増加とともに偶発} 同時計数と散乱フラクションの割合が増加することが 主たる要因である16, 17）_{．このため PET 画質の維持に} 必要な真の同時計数が得られず撮影時間が長くなる と考える．今後，ノイズを軽減する PET/CT の新たな 技術18）_{により，PET 画質の更なる向上，特に体格の} 大きい被検者における現実的な検査時間での良好な 画質提供が可能になると考えられる． 4．結　語

 PET 画質を表す視覚的スコアと NECpatient，NECdensity，

SNRliverの関係を評価し，NECdensityが，撮像体位（腕

の位置）に依存せず，最も視覚的評価と相関すること が明らかになった．BMI と NECdensityの関係から最適

な収集時間を求めることで，BMI が 30 以下であれば ガイドラインの基準を満たし，かつ被検者の体格に 依存しない PET 画質を提供できる． 謝　辞  本研究は，第 3 次対がん総合戦略研究事業の一部 補助金により援助を受けた．また，研究実施にあたり ご協力いただいた皆様に深く感謝の意を表します．

Fig. 5 Relationships between BMI and the visual score before and after the scan time revi-sions.

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図表の説明

Fig. 2 BMIと物理学的指標（NECpatient，NECdensity，SNRliver）の関係 Fig. 3 物理学的指標（NECpatient，NECdensity，SNRliver）と視覚スコアの関係 Fig. 4 収集時間修正後の BMI と NECdensityの関係

Fig. 5 収集時間修正前後の BMI と視覚スコアの関係

Table 1 視覚評価基準

Table 2 BMIに応じた収集時間と検査時間