スペクトルイメージング（放射線撮影）

スペクトルイメージングは​​、医療におけるエネルギー分解X線イメージングの総称です。 ^{[ 1 ]}この技術は、X線減衰のエネルギー依存性を利用して、コントラスト対ノイズ比を向上させるか、定量的な画像データを提供し、いわゆる物質分解によって画像アーティファクトを低減します。デュアルエネルギーイメージング、すなわち2つのエネルギーレベルでのイメージングは​​、スペクトルイメージングの特殊なケースであり、現在でも最も広く使用されている用語ですが、「スペクトルイメージング」および「スペクトルCT」という用語は、光子計数検出器がより多くのエネルギーレベルでの測定を可能にするという事実を認めるために造語されました。^{[ 2 ] [ 3 ]}

背景

スペクトルイメージングの最初の医療応用は1953年に登場しました。カロリンスカ大学病院のB.ジェイコブソンが、X線吸収分光法に着想を得て、 X線画像中のヨウ素の濃度を測定する「ディクロモグラフィー」と呼ばれる方法を発表しました。 ^{[ 4 ]} 70年代には、2つの異なる電圧レベルで露出するスペクトルコンピューター断層撮影(CT)が、 GNハウンズフィールドによって彼の画期的なCT論文で提案されました。^{[ 5 ]}この技術は70年代と80年代に急速に進化しましたが、^{[ 6 ] [ 7 ]}モーションアーティファクトなどの技術的な制限により、^{[ 8 ]}長い間、臨床での広範な使用が妨げられていました。

しかし近年、2つの技術革新により、エネルギー分解画像への関心が再び高まっています。まず、シングルスキャンエネルギー分解CTが2006年に日常臨床に導入され、現在では複数の大手メーカーから販売されています^{[ 9 ]。}これにより、臨床応用の数は大幅に増加し、その数は拡大しています。次に、エネルギー分解光子計数検出器が臨床現場で利用可能になり始めています。最初の商用光子計数システムは2003年にマンモグラフィー用に導入され^{[ 10 ]}、CTシステムは日常臨床での使用が実現可能な段階に入っています^{[ 11 ] 。}

スペクトル画像取得

エネルギー分解イメージングシステムは、物体を2つ以上の光子エネルギーレベルで探査する。一般的なイメージングシステムでは、エネルギーレベル[1]における検出器素子に投影される信号は^{[ 1 ]}である。${\textstyle \Omega \in \{E_{1},E_{2},E_{3},\ldots \}}$

$${\displaystyle n_{\Omega }=q_{\Omega }\int \Phi _{\Omega }(E)\times \exp[-\mu _{1}(E)t_{1}-\mu _{2}(E)t_{2}-\mu _{3}(E)t_{3}\ldots ]\times \Gamma _{\Omega }(E)\,dE,}$$

1

ここで、は入射光子数、は正規化された入射エネルギースペクトル、は検出器応答関数です。物体を構成する物質の線減衰係数と積分厚さは、それぞれ および で表されます（ランベルト・ビールスの法則による減衰）。スペクトル情報を取得する方法としては、に応じて変化させるか、 に固有の を持つかの2つが考えられます。ここでは、それぞれ入射ベースの方法と検出ベースの方法と表記します。 ${\textstyle q}$ ${\textstyle \Phi }$ ${\textstyle \Gamma }$ ${\textstyle \mu }$ ${\textstyle t}$ ${\textstyle q\times \Phi }$ ${\textstyle \オメガ}$ ${\textstyle \オメガ}$ ${\textstyle \Gamma }$

光子エネルギーの関数としての線形減衰。10%の骨と90%の脳組織からなる典型的な人体頭部の減衰を、光電効果＋コンプトン塩基（青）とポリ塩化ビニル（PVC）＋ポリエチレン塩基（赤）に分解した。ヨウ素の線形減衰は、 33.2 keVにK吸収端を持つ造影剤の効果を示している。

人体に自然に存在する元素のほとんどは原子番号が低く、診断用X線エネルギー領域において吸収端を欠いている。支配的なX線相互作用効果はコンプトン散乱と光電効果の2つであり、これらは滑らかで、物質およびエネルギー依存性は分離可能かつ独立であると仮定できる。したがって、線形減衰係数は^{[ 6 ]}のように展開できる。

$${\displaystyle \mu (E)=a_{PE}\times f_{PE}(E)+a_{C}\times f_{C}(E).}$$

2

造影画像診断では、診断エネルギー範囲にK吸収端を持つ高原子番号造影剤が体内に存在する可能性がある。K吸収端エネルギーは物質に特異的であるため、光電効果のエネルギー依存性はもはや物質特性から分離できず、^{[ 12 ]}に従って式( 2 )に追加の項を加えることができる。

$${\displaystyle \mu (E)=a_{PE}\times f_{PE}(E)+a_{C}\times f_{C}(E)+\sum a_{K}\times f_{K}(E),}$$

3

ここで、 およびは、造影剤物質の物質係数およびエネルギー依存性です。 ${\textstyle a_{K}}$ ${\textstyle f_{K}}$ ${\textstyle K}$

エネルギー重み付け

式( 1 )( )のエネルギービンを合計すると、従来のエネルギー分解されていない画像が得られますが、X線コントラストはエネルギーによって変化するため、加重合計( )はコントラスト対ノイズ比(CNR)を最適化し、一定の患者線量でより高いCNRを実現したり、一定のCNRでより低い線量を実現したりすることができます。^{[ 13 ]}エネルギー加重の利点は、光電効果が支配的な領域で最も高く、コンプトン散乱（エネルギー依存性が弱い）が支配的な高エネルギー領域では低くなります。 ${\textstyle n=\sum n_{\Omega }}$ ${\textstyle n=\sum w_{\Omega }\times n_{\Omega }}$

^{エネルギー加重法はタピオヴァーラとワグナー[ 13 ]}によって開拓され、その後投影画像^{[ 14 ] [ 15 ]}やCT ^{[ 16 ]}に改良され、重い元素と理想的なCT検出器を使用した場合、CNRが数パーセントから10分の1パーセントまで向上しました。^{[ 17 ]}現実的な検出器を使用した例として、ベルグルンドらが光子計数マンモグラフィーシステムを改造し、臨床画像のCNRを2.2～5.2％向上させました。^{[ 18 ]}

物質の分解

式（１）は、物質の厚さを未知数とする連立方程式として扱うことができ、この手法は広く物質分解と呼ばれている。システム特性と線形減衰係数は、明示的に（モデリングによって）または暗黙的に（キャリブレーションによって）既知である必要がある。CTでは、再構成後に物質分解を実施すること（画像ベース分解）には、一致する投影データを必要としないが、再構成アルゴリズムは一般に非可逆であるため、分解された画像はビームハードニングアーティファクトの影響を受ける可能性がある。^{[ 19 ]}代わりに投影空間で直接物質分解を適用すること（投影ベース分解）^{[ 6 ]}は、分解された投影が定量的であるため、原理的にはビームハードニングアーティファクトを排除できるが、この手法では検出ベースの方法などから得られる一致する投影データが必要である。

K-エッジ造影剤や物体に関するその他の情報（厚さなど）がない場合、式（2）に従う独立したエネルギー依存性の数が限られているため、連立方程式は2つの未知数についてのみ解くことができ、2つのエネルギー（）での測定が、およびの唯一の解を得るために必要かつ十分であることを意味する。^{[ 7 ]}物質1と2は​​基礎物質と呼ばれ、物体を構成すると想定されている。物体内に存在するその他の物質は、2つの基礎物質の線形結合によって表される。 ${\textstyle |\Omega |=2}$ ${\textstyle t_{1}}$ ${\textstyle t_{2}}$

物質分解画像は、乳房内の微小石灰化、^{[ 20 ]}肋骨や肺結節、^{[ 21 ]}嚢胞、固形腫瘍と正常乳房組織、 [ 22 ]外傷後骨挫傷（骨髄浮腫）と骨自体、^{[ 23 ]}さまざまな種類の腎結石（石）、^{[ 24 ]}関節の痛風^{[ 25 ]}などの健康な組織と悪性組織を区別するために使用できます。この技術は、乳房組織の組成（乳がんの独立した危険因子）^{[ 26 ] [ 27 ] [ 28 ]}や骨密度（骨折と全死亡率の独立した危険因子）などの健康な組織の特徴付けにも^{使用できます。 [ 29 ]}最後に、スペクトルイメージングによる仮想剖検は、弾丸、ナイフの先端、ガラスや砲弾の破片などの検出と特徴付けを容易にすることができる。^{[ 30 ]}

基底物質表現は、式( 2 )を適用することで光電効果やコンプトン相互作用の量を示す画像や、有効原子番号と電子密度の分布を示す画像に容易に変換できる。^{[ 6 ]}基底物質表現は物体の線形減衰を記述するのに十分であるため、エネルギー加重と同様に、特定の画像化タスクに合わせてCNRを最適化するのに役立つ仮想単色画像を計算することが可能である。例えば、灰白質と白質の脳質間のCNRは中エネルギーで最大になるが、光子欠乏によって引き起こされるアーティファクトは高エネルギーで最小になる。^{[ 31 ]}

Kエッジイメージング

造影イメージングでは、撮像エネルギー範囲に1つまたは複数のK吸収端が存在する場合、式( 3 )に従って連立方程式に未知数を追加することができます。この手法はKエッジイメージングと呼ばれます。1種類のKエッジ造影剤を使用する場合、3つのエネルギー( )での測定で一意の解を得るのに必要かつ十分であり、2種類の造影剤は4つのエネルギービン( )で区別することができます。Kエッジイメージングは​​、造影剤の増強と定量化、または抑制に使用できます。 ${\textstyle |\Omega |=3}$ ${\textstyle |\Omega |=4}$

造影剤の増強は、造影剤の滞留量が多い腫瘍の検出と診断の改善に使用できます^{[ 32 ]} 。さらに、従来のCTではヨウ素とカルシウムの区別が難しいことがよくありますが、エネルギー分解イメージングでは、骨のコントラストを抑制したり^{[ 33 ]} 、動脈硬化性プラークの特徴を改善したりすることで、多くの手順を容易にすることができます^{[ 34 ]}。造影剤の抑制は、いわゆる仮想非造影画像または仮想非造影（VNC）画像で使用されます。VNC画像はヨウ素染色（造影剤残留）がなく、^{[ 35 ]}追加の非造影画像取得の必要性を減らすことで患者への線量を節約でき、^{[ 36 ]} CT画像からの放射線治療線量計算を改善でき、 ^{[ 37 ]}造影剤と異物の区別にも役立ちます^{[ 38 ] 。}

造影スペクトルイメージングのほとんどの研究では、確立された造影剤であるヨウ素が使用されていますが、ヨウ素のK端は33.2 keVであり、すべての用途に最適というわけではなく、ヨウ素に過敏な患者もいます。そのため、ガドリニウム（K端は50.2 keV）^{[ 39 ]} 、ナノ粒子銀（K端は25.5 keV）^{[ 40 ]} 、ジルコニウム（K端は18.0 keV）^{[ 41 ]} 、金（K端は80.7 keV）[ 42 ]などの他の造影剤が提案され^ています。一部の造影剤は標的とすることができ^{[ 43 ]} 、分子イメージングの可能性が開かれます。また、異なるK端エネルギーを持つ複数の造影剤^を、対応する数のエネルギー閾値を持つ光子計数検出器と組み合わせて使用​​​​することで、マルチエージェントイメージングが可能になります。 ^{[ 44 ]}

技術と方法

入射光に基づく方法は、異なる管電圧設定で複数の画像を取得することでスペクトル情報を得るもので、場合によっては異なるフィルタリングと組み合わせて用いられる。露光間の時間差（例えば、患者の動き、造影剤濃度の変動）は、長い間実用化には限界があったが^{[ 6 ]}、デュアルソースCT ^{[ 9 ]}とそれに続く高速kVスイッチング^{[ 45 ]}により、現在では露光間の時間差は事実上排除されている。走査システムからの入射光を異なるフィルタリングを施した2つのビームに分割することも、2つのエネルギーレベルで準同時にデータを取得する別の方法である^{[ 46 ] 。}

検出ベースの手法では、物体内での相互作用後にスペクトルを分割することでスペクトル情報を取得します。いわゆるサンドイッチ検出器は2層（またはそれ以上）の検出器層で構成され、上層は低エネルギー光子を優先的に検出し、下層はより高エネルギーのスペクトルを検出します。^{[ 47 ] [ 48 ]}検出ベースの手法では、検出器によって測定される2つのエネルギーレベルが同一の光線経路を表すため、投影ベースの物質分解が可能になります。さらに、スペクトル情報はすべてのスキャンから取得できるため、ワークフロー上の利点があります。^{[ 49 ]}

現在最も先進的な検出法は、光子計数検出器をベースにしている。従来の検出器は露光時間中の全ての光子相互作用を積分するが、光子計数検出器は単一光子事象のエネルギーを記録・測定するのに十分な速度を持っている。^{[ 50 ]}そのため、エネルギービンの数とスペクトル分離はシステムの物理的特性（検出器層、光源／濾過など）ではなく検出器の電子回路によって決まり、効率と自由度が向上し、電子ノイズの除去が可能になる。最初の商用光子計数アプリケーションは、Sectra Mamea社が2003年に導入したMicroDoseマンモグラフィーシステム（後にPhilips社が買収）であり^{[ 10 ]} 、スペクトルイメージングは​​2013年にこのプラットフォームで開始された。^{[ 51 ]}

MicroDoseシステムはシリコンストリップ検出器をベースとしており、^{[ 10 ] [ 51 ]}この技術はその後、最大8つのエネルギービンを備えたCT用に改良された。^{[ 52 ] [ 53 ]}センサー材料としてのシリコンは、高い電荷収集効率、高品質で高純度のシリコン結晶の容易な入手性、および確立された試験および組み立て方法などの利点がある。^{[ 54 ]}比較的低い光電断面積は、シリコンウェハーをエッジオンに配置することで補うことができ、^{[ 55 ]}これにより、深度セグメントも可能になる。^{[ 56 ]}テルル化カドミウム（CdTe）およびテルル化カドミウム亜鉛（CZT ^）もセンサー材料として研究されている。^{[ 57 ] [ 58 ] [ 59 [ 60 ] [ 61 ]}これらの材料のマクロサイズの結晶の製造は、これまでのところ実用的な課題を引き起こしており、電荷トラッピング^{[ 62 ]}と長期的な分極効果（空間電荷の蓄積）を引き起こしています。^{[ 63 ]}ガリウムヒ素^{[ 64 ]}やヨウ化水銀[ ^{65 ]}などの他の固体材料やガス検知器^{[ 66 ]は、}現在のところ臨床実装にはほど遠いです。

医用画像診断における光子計数検出器の主な本質的課題はパルスパイルアップである^{[ 62 ]。}これは、複数のパルスが1つとしてカウントされるため、カウントの損失とエネルギー分解能の低下につながる。入射光子のポアソン分布のため、光子計数検出器ではパイルアップが常に発生するが、検出器の速度が現在では非常に高速化しているため、CTのカウントレートで許容できるパイルアップレベルが実現可能になりつつある^{[ 67 ] 。}

参照

• 光子計数マンモグラフィー
• 光子計数コンピュータ断層撮影

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