●心臓CTの進歩

循環器領域におけるCTの果たす役割は多様化している。冠動脈の形態診断だけでなく，機能診断においてもCTが活用されてきているが，その元画像の画質の良し悪しが解析結果に影響を及ぼすことを忘れてはならない。例えば，FFR-CTにおいては，画像のアーチファクトなどがFFR-CTの精度に影響を及ぼす因子であることが報告されており^1），また，心筋パーフュージョンにおいては，ビームハードニングの影響で心筋部分に偽陽性を生じる可能性があることが報告されている^2）。役割は多様化してきているが，画質が重要であることは変わらない。そして，2018年のRSNAでは，全身領域で使用可能なディープラーニングを用いて開発された次世代画像再構成技術も紹介され，高画質化は新時代を迎えようとしている。
本稿では，改めて心臓CTの根本的な画質について，GEフラッグシップ「Revolution CT」のテクノロジーの概説と今後の展望について述べていきたい。

●心臓CTの課題とGECTテクノロジー

心臓CTの課題とCTに求められる能力，そしてそれらの課題を解決するGEテクノロジーのまとめを表1に示す。ブルーミングやモーションによる画質の劣化や，ビームハードニングアーチファクトは，形態や機能の評価の際に問題になることがある。これらに対応するため，GEでは独自のテクノロジーを多数有している。

表1　心臓CTの課題とGECTテクノロジー

1．高い空間分解能を実現するHigh-resolution scan（HD mode）
Revolution CTでは，従来と比べ最大100倍の光応答特性を持つGemstoneガーネットディテクタを搭載することで，従来の約2.5倍，秒間8914ビューのデータサンプリング（HD mode）により，0.23mmの空間分解能を実現しており，ステント内再狭窄や石灰化周辺で高画質化を実現している（図1）。特に，従来CTでは困難であると言われていた2.5mm径のステント内狭窄評価については，High-resolution scanを用いることにより3mm径ステントとほぼ変わらない評価結果が報告されている^3）。

図1　High-resolution scan imaging

2．モーションの影響を抑制する動態ベクトル画像再構成法“SnapShot Freeze”^＊1
常に動いている冠動脈の静止画像を得るために，ガントリ回転速度の高速化，2管球搭載，マルチセクターリコンなどの技術が発展した。しかしながら，冠動脈の動きは複雑であり，症例，心拍によっては診断に十分な画質が得られないケースもある。Revolution CTに搭載されているSnapShot Freezeは，ある時間内の各冠動脈を構成するすべてのボクセルの動態ベクトルを三次元的に解析し，反復的に演算処理することでモーションアーチファクトを抑制する画像再構成法である（図2）。SnapShot Freezeについては論文も多数出ており，従来画像再構成法と比較して精度が10ポイント，陽性適中率は約28ポイント向上したという報告も出ている^4）。FFR-CTはモーションの影響を受けやすいため，SnapShot Freezeは形態評価だけでなく，心筋評価にも有用な技術となっている。

図2　SnapShot Freeze
起始部と末端部で最適心位相が異なるようなケースでも1心位相で静止画像が得られた例。モーション抑制だけでなく，解析時間短縮・ワークフロー向上にも寄与。

3．精度の高い心筋虚血評価を実現するビームハードニング抑制アルゴリズム“MMAR”
Revolution CTは，新たに開発されたMulti Material Artifact Reduction（MMAR）によりビームハードニングの影響を効果的に抑制している。通常，水のみを基準にビームハードニング補正を行うが，このMMARでは複数物質に対応したビームハードニングの補正を行っている。このアルゴリズムは，まずCT値などを基に水や軟部組織，造影された領域や骨領域などに物質をセグメンテーションし，各物質に対応する投影データに対して物質ごとのビームハードニング補正を行う。これにより，従来ビームハードニングアーチファクトにより低吸収を呈していた領域のCT値の精度が大幅に向上するため，心臓CT領域ではパーフュージョンなどで診断能の向上が期待される（図3）。
空間分解能向上，モーションアーチファクトやビームハードニングアーチファクトの抑制，これらすべてを高い次元で同時に解決することが形態評価，心筋評価に役立つと考える。

図3　MMAR処理前後の比較
a：体軸方向のリフォーマット画像
補正前（上），補正後（下）
b：アキシャル断面の画像
補正前（左），補正後（右）

‌●ダイナミック心筋CTパーフュージョンアプリケーション“Myocardial Perfusion”^＊2

GEでは，これらの高画質心臓CTを処理するためのアプリケーションソフトウエアを多数有している。ここではMyocardial Perfusionについて紹介する。心臓CTでの心筋虚血評価は，保険適用となったハートフロー社の“FFR_CT”が話題であるが，心筋自体の虚血評価として，CTの分解能の高さを生かしたダイナミック心筋CTパーフュージョンの臨床応用も進められている。被ばくと長い息止め時間という患者負担と，ワークフローの低下が課題となっていたが，逐次近似画像再構成法や撮影条件の検討が進み，被ばく量は数年前の冠動脈CTと同等程度になってきている。被ばく以外の課題に対応するため，Myocardial Perfusionでは，セグメンテーションや位置合わせなどを自動化させることで，数分でFunction Mapの作成が可能である。また，“Non-rigid Registration”機能では，息止めをしない状態で撮影した画像も，ワンクリックでレジストレーションし，呼吸の影響がない状態で処理を進めることができ^5），息止め不要のパーフュージョン検査を実現している。Revolution CTの高画質と，本アプリケーションを組み合わせることにより，ダイナミック心筋CTパーフュージョンをより身近な検査へと進化させることが可能となる。

◎

本稿では，心臓CT領域におけるRevolution CTのテクノロジーを改めて紹介した。形態の評価にとどまらず，心機能の評価においてもCTの臨床応用が進むなか，その根幹を支えるのは根本的な高画質である。そして，2018年のRSNAでは，新時代画像再構成法が紹介された。これはディープラーニングを用いた画像再構成法である。逐次近似画像再構成法の登場により，CT検査の低被ばく化はある程度進んだが，特に低線量時では逐次近似特有の画像テクスチャになるケースも指摘されていた^6）。この次世代画像再構成技術では，逐次近似特有の画像テクスチャの変化を抑えながら，大幅なノイズ低減，および高画質化が期待できる。GEでは，今後もお客様のニーズ・課題に沿った技術開発を進めていく。

^{＊1 SnapShot FreezeにはAW（Advantage Workstation）が必要となります。
＊2 Myocardial PerfusionはAWのオプションソフトウエアです。}

マルチスライスCTスキャナ Revolution
医療機器認証番号：226ACBXZ00011000号
アドバンテージワークステーション
医療機器認証番号：20600BZY00483000号

^{●参考文献
1）Leipsic, J., Yang, T.H., Thompson, A., et al. :
CT angiography（CTA）and diagnostic performance of noninvasive fractional flow reserve ;
Results from the determination of fractional flow reserve by anatomic CTA（DeFACTO）Study. Am. J. Roentgenol., 202, 989〜994,  2014.
2）Pontone, G., Bertella, E., Mushtaq, S., et al. :
Diagnostic accuracy of CT coronary angiography─A comparison of high and standard spatial resolution scanning. Radiology, 271, 688〜694, 2014.
3）Tanami, Y., Jinzaki, M., Yamada, M., et al. : Improvement of in-stent lumen measurement accuracy with new high-definition CT in a phantom model ; Comparison with conventional 64-detector row CT. Int. J. Cardiovasc. Imaging, 28・2, 337〜342, 2012.
4）Li, Z.N., Yin, W.H., Lu, B., et al. : Improvement of image quality and diagnostic performance by an innovative motion-correction algorithm for prospectively ECG triggered coronary CT angiography. PLoS One, 10, e0142796, 2015.
5）Thiruvenkadam, S., et al : GPNLPerf ; Robust 4D non-rigid motion correction for Myocardial Perfusion analysis. LNCS, 9902, 255〜263 , MICCAI 2016.
6）Geyer., L.L., et al. : State of the Art ; Iterative CT Reconstruction Techniques. Radiology, 276・2, 339〜357, 2015.}