2000年以降に多列検出器型CT（MDCT）が臨床応用されており，その検出器の列数は数年単位で4列，16列，64列と4の倍数で進歩を遂げてきた。そして，2007年以降は，それまでのMDCTの概念を覆す320列面検出器型CT（ADCT）の臨床応用が，世界で初めて東芝メディカルシステムズ社による「Aquilion ONE」によってなされたことで，MDCTの概念は大きく変容したと言っても過言ではない。本ADCT装置は，160mmの高精細ボリュームデータを0.5秒以下の1回転で取得することが可能であり，従来のヘリカルCTによるMDCTの概念を根底から変えるCT装置であった。
当初は東芝メディカルシステムズ社のみの臨床応用であったが，今回のJRC 2015において他社製ADCTが市場に投入されたことを鑑みても，東芝メディカルシステムズ社およびAquilion ONEの開発に携わったさまざまな先人たちの先見性には改めて敬意を表したいと考える。
本稿においては，ADCTを用いた呼吸器領域の最新臨床研究および臨床応用を解説する。

ADCTの臨床応用におけるACTIve Studyの位置づけ

ADCTの臨床応用の開始時点で，高精細なボリュームデータが0.5秒以下の1回転で取得できることにおける臨床的有用性に関しては，中枢神経領域や心臓領域においては臨床導入開始直後から示唆されてきたが，体幹部における臨床応用のエビデンスの確立には至っていなかった。そのような状況下で，日本の胸部放射線科医でADCTを臨床導入した主要な大学および病院が中心となり，“Area Detector CT for the Investigation of Thoracic Diseases Study（ACTIve Study）”（図1）が開始され，肺結節，間質性肺炎や慢性閉塞性肺疾患などの疾患を対象に，ADCTの臨床的有用性に関して種々の論文が国内多施設共同研究として示されてきた^1）〜3）。
そして，現時点ではADCTの臨床的有用性は，胸部領域を中心とした体幹部領域においては不動のものとなりつつある。今後はACTIve Studyを参考に，胸部以外の体幹部における他領域でもタイムリーに日本発の研究でエビデンスの確立が進むことを期待したい。

図1　ACTIve Studyメンバーの集合写真
ACTIve Studyには当初，大阪大学，神戸大学，滋賀医科大学，仙台厚生病院（現在は研究者が大原総合病院に異動し，大原総合病院がメンバーとなっている），天理よろず相談所，琉球大学が初期参加施設であったが，現在は大阪医科大学，岡山大学，埼玉医科大学が加わって共同研究を行っている。

被ばく低減技術の進歩

Iterative Reconstruction（IR）法に関しては，投影データから画像を生成する逆投影と，画像から投影データを生成する順投影を繰り返し行うことにより画像再構成を行う完全なIR法に基づくModel-based IR法と，IR法を応用して種々の投影データ側での前処理や画像データ側での後処理に統計学的なモデルを利用して画像再構成を行うHybrid type IR法に大別される（図2）。

図2　各社におけるHybrid type IR法およびModel-based IR法の一覧

一般に，Hybrid type IR法に関しては，Filtered Back Projection（FBP）法で行われる投影データ側の前処理と画像化後の後処理の中に統計学的な処理を加えていると考えられ，それを各メーカーがどのように加えていくかを工夫することで，より高速・簡便にIR法を臨床応用したものと考えられる。本手法は，FBP法をベースに画像化されている部分を有する手法もあり，画像化される過程でフィルタ補正逆投影がなされるため，再構成関数の特徴を残した画像となり，ノイズ低減効果はあるものの，各社によってその程度は差が認められる。本手法は，東芝メディカルシステムズ社では“Adaptive Iterative Dose Reduction using 3D Processing（AIDR 3D）”として臨床応用されており，われわれの報告では標準線量CTと比して胸部CT所見を同等に評価するには，FBP法が約1/3レベルの被ばく線量を必要とするのに対して，AIDR 3Dを使用することにより約1/7レベルの被ばく線量で同等に診断可能であることも示唆され，再構成時間も短いことから，日常臨床における被ばく線量低減に直接役立つことが示唆されている^4）。
また，東芝メディカルシステムズ社では，Model-based IR法に関しても“Forward Projected Model-Based Iterative Reconstruction Solution（以下，FIRST）”の臨床応用が開始されている。本手法は，初期画像からForward projectionにより作成した投影データと実際に収集した真の投影データとを比較し，差異をBack projectionする処理を繰り返すことで画像を作成する。この時，光学モデルや統計学的ノイズモデルなどを考慮することで，空間分解能向上やアーチファクト低減を実施し，併せてAnatomical modelを用いてノイズの少ない画像へと更新する。「投影データ処理での更新情報」と「画像データ処理での更新情報」について，繰り返し処理を行い，最適値へ収束した段階で最終画像を作成する。これにより，画質を向上させた低線量CT画像を作成することが可能となる（図3，4）。本手法は，AIDR 3Dに比してさらなる低線量CTの臨床応用を可能にすると考えられ，今後の研究成果に期待したい。

図3　FIRSTの原理図
FIRSTでは，初めに収集した投影データからFBP法で初期画像を作成し，次いで光学系モデルや統計モデルなどのモデルを考慮し，Forward projectionにより投影データを作成し，収集データと比較して差分を初期画像にフィードバックし，画像を更新して，アーチファクトのないシャープな画像へと更新する。併せて，初期画像をAnatomical modelをベースに，よりノイズの少ない画像へと更新する。以上の「投影データ処理での更新情報」と「画像データ処理での更新情報」を総合的に判断して最適な画像へと更新し，これらの処理を繰り返して収束した段階で最終的な画像を作成することで，よりノイズ低減を可能にした低線量CT画像を作成することが可能である。

図4　67歳，男性，part-solid nodule
右下葉にpart-solid noduleを認める。FBP法にて再構成した270mAの画像と比して，FBP法およびAIDR 3Dにて再構成した10mAの超低線量CT画像と比較して，FIRSTにて再構成した10mAの超低線量CT画像はノイズも少なく，すりガラス結節の描出能も270mAの画像と同等であり，さらなる低線量化の可能性を示唆していると考えられる。

Dynamic Contrast-Enhanced Perfusion ADCTの臨床応用

ADCTの臨床応用として，ほかのヘリカルスキャン方式を採用しているMDCTとの絶対的な差別化は，寝台移動を伴わず，0.5秒以下の回転で160mmの高精細ボリュームデータを用いた血行動態評価が可能であり，真の造影灌流CT検査（CE-perfusion CT）を，低被ばくで中枢神経領域や心臓領域において施行することが可能になった^5），6）。同様に，胸部領域においても160mmの高精細ボリュームデータの取得は，肺結節の血行動態解析においては十分臨床応用可能な撮影手法であり，本手法はDynamic造影灌流面検出器型CT（Dynamic CE-perfusion ADCT）として，肺結節の良・悪性鑑別診断法として臨床応用が2011年以降から継続的に進められてきた。本手法を用いることにより，PET/CTに比してより正診率高く良・悪性鑑別診断が可能であることが明らかにされるのみならず，Single-Input Maximum Slope法，Single-Input Patlak Plot法やDual-Input Maximum Slope法などのさまざまな血行動態解析モデルが診断精度に影響することも明らかにされてきた^7），8）（図5）。

図5　67歳，女性，肺がん症例
上段は左から右にかけて，胸部CT肺野条件，Single-Input Maximum Slope法によるPerfusion map，Single-Input Patlak Plot法によるBlood volume mapおよびExtraction fraction mapを示す。下段はDual-Input Maximum Slope法によるPulmonary perfusion map，Systemic perfusion map，Total perfusion mapおよびFDG-PET/CTを示す。Dynamic CE-perfusion ADCTにおいて，各種血流パラメータマップを計算する際の数式が結果に対して影響を有しているので，どのような手法を用いるのかに関しては注意が必要である。
（参考文献8）より引用転載）

また，2008年のDynamic CT，Dynamic MRIおよびPETなどのmeta analysisによる結果で，これらの手法における良・悪性結節鑑別診断法には有意差がないことが示唆されたが9），2002年以降既報告のDynamic contrast-enhanced MRI with ultra-short TEによる肺結節の灌流パラメータの半定量解析では，肺結節診断においてDynamic CTやPET/CTと比して正診率が同等あるいは高いことが知られていた^{10）〜12）}。しかし，Dynamic CE-perfusion ADCTを用いることにより，Dynamic MRI with ultra-short TEおよびPET/CTに比して，より診断能高く肺結節を診断することが可能であるということも知られている^13）。したがって，Dynamic CE-perfusion ADCTにおいて各種血流パラメータマップを計算する際の数式が結果に対して影響を有しているので，どのような手法を用いるのかに関しては注意が必要である。

胸部領域におけるAquilion ONEの新たな臨床応用の可能性

現在，Dual Energy CTを用いたXenon CTに対する臨床的有用性がDual Source CTを中心に指摘されているものの^{14）〜16）}，Aquilion ONEにおいても2回転方式におけるDual Energy CTが可能である。しかし，われわれはDynamic CE-perfusion ADCTにおいて，既開発の非線形位置合わせを応用することによる差分画像でのXenon CTが可能である。今後は，本手法とDual Energy CTとの臨床応用の簡便さや，Xenon CTの呼吸器領域の臨床的有用性を明らかにすることが重要であると考える。さらに，吸気-呼気CTによる肺内のCT値変化を評価し，慢性閉塞性肺疾患（Chronic Obstructive Pulmonary Disease：COPD）の気道病変と肺野病変を評価し，COPDのphenotypeの評価を行うことも提唱されており^17），Xenon CTと併せて用いることにより，新たなADCTの可能性も示唆することが可能であろうと期待できる。

結語

本稿においては，ADCTを用いた呼吸器領域の最新臨床研究および臨床応用を解説した。ADCTは，当初は東芝メディカルシステムズ社が臨床応用した面検出器型CTのみであったが，現在では他社からも臨床応用されるとともに，多くの研究者によってその臨床的有用性が示唆されている。今後，ADCTは低線量CT技術や肺結節などの血行動態評価および新たな肺機能CTの臨床応用の可能性も示唆されている。

〈謝辞〉
稿を終えるに当たり，画像提供および技術説明などでご協力いただきました東芝メディカルシステムズ・杉原直樹氏，藤澤恭子氏ならびに猪川弘康氏に深謝いたします。

^{●参考文献
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3）Murayama, K., Katada, K., Nakane, M., et al. :
Whole-brain perfusion CT performed with a prototype 256-detector row CT system ; Initial experience. Radiology, 250・1, 202〜211, 2009.
4）Ohno, Y., Takenaka, D., Kanda, T., et al. : Adaptive iterative dose reduction using 3D processing for reduced- and low-dose pulmonary CT ; Comparison with standard-dose CT for image noise reduction and radiological findings. Am. J. Roentgenol., 199・4, W477〜485, 2012.
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17）Galbán, C.J., Han, M.K., Boes, J.L., et al. :
Computed tomography-based biomarker provides unique signature for diagnosis of COPD phenotypes and disease progression. Nat. Med., 18・11, 1711〜1715, 2012.}

大野　良治（Ohno Yoshiharu）
1993年　神戸大学医学部卒業。1998年　同大学院医学研究科内科学系放射線医学修了。2000年同大学医学部附属病院助手。Pennsylvania大学放射線科Pulmonary functional imaging research, Research fellow，Harvard Medical School Beth Israel Deaconess Medical Center（文部科学省在外研究動向調査員として派遣）などを経て，2009年より神戸大学大学院医学系研究科生体情報医学講座放射線医学分野機能・画像診断学部門 部門長/特命准教授，同大学医学部附属病院放射線部部長（併任）。2012年より同大学院医学研究科先端生体医用画像研究センター センター長（併任）。

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