循環器領域におけるポストプロセッシングは，二次元から三次元，さらに四次元画像を用いることで形態的，そして機能的解析を可能としており，期待は高まるばかりである。われわれはその期待に応えるために，より高品質な解析処理を，長時間の手間を介さずに自動で実現させる機能の開発を進めている。本稿では，CTおよびMR画像のポストプロセッシングについて，「Ziostation2」に搭載されている機能をはじめ，現在開発中の最新機能についてご紹介する。

●“RealiZe”による自動形状認識

RealiZeは，従来のCT値やMR信号値のみで抽出を行うアルゴリズムとは異なり，解剖学的認識アルゴリズムと連続性アルゴリズムの2つの技術を用いることで，対象臓器の抽出や分離の精度を大きく向上させた三次元形状認識技術である。このRealiZeは，循環器領域のアプリケーションにおいても広く用いられており，CT，MRIの検査種を問わず精度の高い冠動脈の抽出が可能である。また，解剖学的情報を認識しているため，抽出された冠動脈に対して自動で血管ルートの抽出およびcurved planar reformationまたはreconstruction（CPR）画像の作成，冠動脈のラベリングを行うことで，データオープンと同時に解析が完了している状態となる。
大動脈に関しては，造影データに加え，非造影データの血管抽出も行えるようになったことから，腎機能低下患者で造影剤の使用が難しい患者へも精度の高い血管抽出・計測が期待される（図1）。従来の抽出技術では，造影剤を用いないデータに対する精度の高い抽出は困難であり，RealiZeを用いることによって実現された機能である。

図1　非造影血管解析

●ECVによる心筋性状評価

循環器領域におけるイメージングにおいては心臓や冠動脈などの形態的な評価だけでなく，心筋の性状評価といった機能解析についても高い関心が寄せられている。“MR心筋T1マッピング”では，ピクセルごとのT1値を計算することでT1マップ，Native T1マップといったパラメータを得ることができるほか，得られたT1値とヘマトクリット値を利用することで同時に細胞外容積分画（extracellular volume fraction：ECV）マップも得ることができる（図2）。算出された各マップは心筋上へフュージョン画像として表示されるため，線維化を伴った心筋領域を解剖学的な情報と併せて容易に確認できる。特に，Native T1マップとECVマップを比べることで，さまざまな心筋の性状評価が可能との報告もされており^1），Bull’s eyeマップの同時比較観察によって両者の関連性から心筋性状の診断に有益な情報を提供できると考えられる。
近年では，MRIだけでなく，CTを使用した造影検査においてもECVの情報を得ることが可能となっている。また，“CT心筋ECV解析”では，CTで撮影した造影データと非造影データを読み込むことで心筋の輪郭線を自動で描出し，ECVの算出ならびにBull’s eyeマップが表示される（図3）。CTでのECV解析の利点としては，高い空間分解能を有しつつ撮影時間が短い点，ボリュームデータによる三次元的な病変部位の観察などが挙げられる。

図2　MR心筋T1マッピング
a：ECV　b：ECVマップ　c：Native T1マップ　d：T1マップ

図3　CT心筋ECV解析
a：SAフュージョン　b：内膜側マップ
c：4chフュージョン　d：LAフュージョン

‌●“PhyZiodynamics”によるさらなる機能評価

当社独自の画像処理技術であるPhyZiodynamicsは，前述したRealiZeの基幹技術である。CTやMRIで撮像された生体の動きを可視化し，従来の技術では実現ができなかった組織の移動量や速度を定量値として算出することが可能であり，近年ではmaximum principal strain（最大主歪み。以下，CTストレイン）も算出可能（W.I.P.）である（図4）。
ストレイン解析は，ゴールドスタンダードの超音波検査をはじめ，MRIにおいても臨床で撮像され解析が行われている検査である。PhyZiodynamicsを用いたCTストレインの解析は，心臓の機能解析を行うために撮影された1心拍の心臓データを利用することで算出でき，新たに特殊な撮影を追加する必要のない点が特徴の一つと言える。1心拍のCTデータの心筋形状変化を，ボクセルベースの四次元的なトラッキングにより各組織の変形量を求めることで，心筋組織の歪みを定量化することが可能である。これにより壁厚の変化量といった解析ではなく，心筋組織が歪みを伴いながら運動しているのかどうか，言い換えれば心筋そのものが正常に伸縮しているのかどうかを，四次元的にCTデータから求めることが可能である。
すでに国内外からPhyZiodynamicsを用いたCTストレインに関する先行研究の結果が報告されており，CTストレインを用いることで局所心機能の四次元的な評価を可能とし心筋梗塞の検出が行える報告^2）や，MR撮像が行えないペースメーカーや除細動器が留置された症例への有用性^3），そしてTAVI術前・術後において左室心筋の評価が可能であり，術後のCTストレインが向上することが報告がされている^4）。

図4　CT心筋ストレイン（W.I.P.）

◎

RealiZeによる自動認識は，今後さらに適応を広げていく予定であり，画像処理時間の短縮や精度の高い手術シミュレーションの実現など，さまざまなアプリケーションにおいて有用な効果が期待できる。また，ECVを用いた解析は定量的に組織の性状評価が可能であり，今後，循環器以外への応用も期待されており，開発を進めている。PhyZiodynamicsがもたらす機能評価が新たな知見へとつながり，診断や治療方針の決定，治療効果の判定へと利用されるアプリケーションとなるように今後も開発を進めていく。

^{●参考文献
1）Philip, H., et al. : Cardiac T1 Mapping and Extracellular Volume（ECV）in clinical practice ; A comprehensive review. J. Cardiovasc. Magn. Reson., 18, 89, 2016.
2）Tanabe, Y., et al. : Three-dimensional maximum principal strain using cardiac computed tomography for identification of myocardial infarction. Eur. Radiol., 27・4, 1667〜1675, 2017.
3）Nagao, M., et al. : Cardiac Strain Analysis Using Cine Magnetic Resonance Imaging and Computed Tomography. Cardiovasc. Imaging, Asia, 2・2, 76〜84, 2018.
4）Marwan, M., et al. : CT-derived left ventricular global strain in aortic valve stenosis patients ; A comparative analysis pre and post transcatheter aortic valve implantation. J. Cardiovasc. Comput. Tomogr., 12・3, 240〜244, 2018.}