19原島 根 県 中 病 医 誌 46
1 9頁 〜 2 6頁

著

急性期脳梗塞における低線量撮影用ノイズ低減フィルタを用いた検出能評価
細田隆太朗
概中濵寿太

山田正雄

要：急性期脳梗塞の虚血領域では，灰白質のCT 値低下による灰白質と白質の境界不明瞭化を観察する．しかし，CT 画像では量子ノイズの影響により，その淡いコントラストを同定することが困難となる．そこで，多くの施設で日常的に使用されている三次元画像解析システムに搭載されている低線量撮影用ノイズ低減フィルタを用いて，急性期脳梗塞の検出能について評価した．
その結果，フィルタ処理を行うことで各周波数領域でのNPSが大きく低下し，CNRLOにおいても増加した．さらにROC 解析による視覚評価でもフィルタ有無に有意差が認められた．
以上より，低線量撮影用ノイズ低減フィルタを用いることで低コントラスト検出能が向上し，急性期脳梗塞の診断能向上が示唆された．
索引用語：急性期脳梗塞，三次元画像解析，ノイズ低減，Computed Tomography（CT）

Evaluation of the Detectability Using Noise Reduction Filter for Low-Dose CT scanin Acute Cerebral Infarction
Ryutaro HOSODA【緒Kazuhiro NAKAHAMAand Masao YAMADAている2, 3）．しかし，この再構成アルゴリズムの利用

言】にはCT 装置更新に係る導入コストがかかり， 複数のComputed Tomography（CT）検査は，迅速かつ簡便

CT 装置を備える医療機関においては，既存のCT 装置に検査が行えることから急性期脳梗塞の画像診断におの画像と差異が生じるなどの問題がある．そこで我々いて重要な検査の一つである．急性期脳梗塞の虚血領は，広く利用されている三次元画像解析システムに搭

域では，浮腫性変化に伴い灰白質と白質の境界不明瞭載された低線量撮影用ノイズ低減フィルタを用いるこ化を示し， そのCT 値差は数 Hounsﬁeld unit（HU） ととで，CT 装置に依存することなくノイズ低減が実現

僅かで， 非常に淡いコントラストの観察を必要とすできると考えた． この三次元画像解析システムはCTる． さらに，CT 画像では量子ノイズの影響により灰やMagnetic Resonance Imagingなどの二次元画像から白質と白質の不明瞭化を同定することが困難となる．

三次元画像を可視化，解析することができる．三次元

そのため，急性期脳梗塞診断を目的とした頭部 CT 検

画像を基にした自動臓器抽出やラベリングなど様々な査では，低コントラスト検出能を必要とするため通常機能を有しており，血管走行や内径・臓器容積計測な

1）

撮影方法に比べ高い撮影線量が推奨されている ．近どを行った診断や治療方針の決定に役立てられてい年， 被ばく低減や画質向上などの目的から逐次近似る．また，術前シミュレーション，術中の立体構造確画像再構成法がCT 装置に実装され， 臨床に用いられ認，仮想内視鏡や治療の場など多様化，高度化する医島根県立中央病院

Department of Radiological Technology, Shimane
Prefectural Central Hospital

医療技術局

放射線技術科

島根県立中央病院医学雑誌20第46巻（令和３年）

療現場で利用され4, 5, 6），多くの施設で日常的に使用さ社製 Catphan®700（Catphan phantom）の均一性評価用れている．本研究では，従来の画像に対して，低線量モジュールCTP712に， 頭蓋骨を模擬した測定を行う

撮影用ノイズ低減フィルタを適応した画像の低コントためにテフロン製リングCTP299を装着したものを用

ラスト検出能を評価することで，急性期脳梗塞の画像

いた（図１．a）．均一性評価用モジュールは，水との診断に対する有用性を検証した．

CT 値差が２% 以内の素材で均一性の高い素材で作られている（図１．b）． 低コントラスト検出能評価用

１．方法

ファントムとして， 同 Catphan®700の低コントラスト

１．１

評価用モジュールCTP515に，CTP299を装着したもの

使用機器および画像解析ソフト

X 線 CT 装置は， キャノンメディカルシステムズ株を用いた（図２．a）．この低コントラスト検出能評価

Prime SPを使用した．三次元画像用モジュールは，CT 値が３，５，10HUで直径が2.0，解析システムは，三次元画像解析システムボリューム

3.0，4.0，5.0，6.0，7.0，8.0，9.0，15.0mmの円柱ロッアナライザーSYNAPSE VINCENT Ver. 5.5（富士フイドを放射状に配置している（図２．b）． 画像解析ソルムメディカル株式会社）を使用した．ノイズ特性評

フトウエアは，日本 CT 技術学会のCT 画像計測プログ

価用ファントムとして，米国 The Phantom Laboratory

ラムCTmeasure Ver. 0.98f 7）と米国 National Institutes of式会社製 Aquilion

TM

（a）

（b）

図１ 均一性評価用モジュールCTP712にテフロン製リングCTP299を装着したファン
図 1．均一性評価用モジュール
CTP712 にテフロン製リング CTP299 を装着したフトムの外観（a）とCT
画像（b）

ァントムの外観（a）と CT 画像（b）

（a）

（b）

図２ 低コントラスト評価用モジュールCTP515にテフロン製リングCTP299を装着し
図
2．低コントラスト評価用モジュール
CTP515 にテフロン製リング CTP299 を装たファントムの外観（a）とCT画像（b）

着したファントムの外観（a）と CT 画像（b）

急性期脳梗塞における低線量撮影用ノイズ低減フィルタを用いた検出能評価HealthのImageJ8）を使用した．

１．
３．
１21

ノイズ特性

ノ イ ズ 特 性 は，noise power spectrum（NPS） を
１．２

撮影条件および画像再構成条件

用 い て 評 価 し た． フ ァ ン ト ム は 均 一 性 評 価 用 モ

撮 影 条 件 は，X 線 管 電 圧 を 120kV，X 線 管 電 流 をジ ュー ル CTP712 に CTP299 を 装 着 し た も の を 使 用

350mA，X 線管回転速度を1.0s/rotation，Pitch Factorをした．CT 撮影し得られた画像のフィルタ未処理画

0.637， 撮影方式を0.5mm × 80DASのヘリカル撮影と像と， フィルタ強度が弱， 中， 強のフィルタ処理した．画像再構成方法は，フィルタ補正逆投影法とし，画像の計４種類の画像を作成した（図３）． 画像中

画像再構成条件は， 再構成関数をFC64， 再構成スラ

心 に 256 × 256 pixel の 関 心 領 域（region of interest：

イス厚を５mm，再構成 FOVを240mmとした．

ROI） を設定し（図４），radial frequency 法を用いてNPSを算出した 9, 10）． ここで， 撮影を20 回行い取得

１．３

した20 枚画像における測定値の平均をNPSとした．

検討方法

図３（a）

（b）

（c）

（d）

CTP712にCTP299を装着したファントムのCT 画像

図 3．CTP712に CTP299 を装着したファントムの CT 画像（a）フィルタ未処理画像（a）（b）フィルタ強度弱で処理した画像
フィルタ未処理画像（c）フィルタ強度中で処理した画像（b） フィルタ強度弱で処理した画像（d）フィルタ強度強で処理した画像（c）CTフィルタ強度中で処理した画像
撮影し得られたフィルタ未処理画像と，低線量撮影用ノイズ低減（d）フィルタ強度が弱，中，強のフィルタ処理画像の計４種類の画像
フィルタ強度強で処理した画像
CT 撮影し得られたフィルタ未処理画像と，低線量撮影用ノイズ低減フィルタ強度が弱，中，強のフィルタ処理画像の計 4 種類の画像

1.3 検討方法
1.3.1 ノイズ特性

22

1.3 検討方法
1.3.1 ノイズ特性

ノイズ特性は，noise powerノイズ特性は，noisespectrum（NPS）を用いて評価した．ファントムはpower spectrum（NPS）を用いて評価した．
均一性評価用モジュール CTP712
均一性評価用モジュールに CTP299 を装着したものを使用した．CT
CTP712 に CTP299 を装着したものを使用し撮影
島根県立中央病院医学雑誌 第46巻（令和３年）
し得られた画像のフィルタ未処理画像と，フィルタ強度が弱，中，強のフィルし得られた画像のフィルタ未処理画像と，フィルタ強度が弱，中，タ処理画像の計 4 種類の画像を作成した（図タ処理画像の計 4 種類の画像を作成した（図3）．画像中心に 256×256 pixel3）．画像中心にの256×１．
３．
２
低コントラスト検出能関心領域（region of interest：ROI）を設定し（図関心領域（region of interest：ROI）を設定し（図4），radial frequency 法 4），radial
9，10）低 コ ン ト ラ ス ト 検 出9，10）
能 は，low-contrast
object．ここで，撮影を20 回行い取得した．ここで，撮影を20 枚画像に20 回行い取得したを用いて NPS を算出した を用いてNPS を算出した
11）
speciﬁc contrast-to-noise ratio（CNR
おける測定値の平均を NPS とした．
おける測定値の平均をNPS とした．
LO） を用いて評価した．ファントムは低コントラスト評価用モジュール

1.3.2 低コントラスト検出能
1.3.2
低コントラスト検出能
CTP515にCTP299を装着したものを使用した．CT
撮影
低コントラスト検出能は，low-contrast
低コントラスト検出能は，low-contrast
objectspecific
contrast-to-noise
objectspecific contra
し得られた画像のフィルタ未処理画像と，１．３．１と11）
11）
ratio（CNRLO） を用いて評価した．ファントムは低コントラスト評価用モジュratio（CNRLO） を用いて評価した．ファントムは低コントラスト同様にフィルタ処理画像の計４種類の画像を作成した
ール CTP515 に CTP299 を装着したものを使用した．CTール CTP515 に CTP299 を装着したものを使用した．CT
撮影し得られた画像のフ 撮影し得ら（図５）．
ィルタ未処理画像と，1.3.1ィルタ未処理画像と，と同様にフィルタ処理画像の計
1.3.1 と同様にフィルタ処理画像の計
4 種類の画像を作成
4 種類
次にback ground（BG）とのCT 値差が３HUである８した（図 5）．
した（図 5）．
mm，９mm，15mmの信号径に対してROIを配置し（図次に back ground（BG）との次にCT 値差がback ground（BG）との3HU である 8mm，9mm，15mm
CT 値差が 3HUの信号径に対である 8mm，9mm，15mm
６），CT値を測定，以下の式（1）LOを算出した．
して ROI を配置し（図 6），CT
して値を測定,ROI を配置し（図以下の式(1)より
6），CT よりCNR値を測定,CNRLO を算出した.
以下の式(1)より CNRLO を
図４ NPS 測定のaxial 画像
図 4．NPS 測定の axial 画像|𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅|𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅||�𝐶𝐶𝑅𝑅𝑅𝑅�𝐶𝐶𝑅𝑅𝑅𝑅����
中央部に256 × 256pixelのROIを�� ��・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（1）
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶�� �𝑈𝑈
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶�� �𝑈𝑈� �
中央部に256×256pixel の
ROI を配置しNPS
�� を測定した． �𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑈𝑈
��配置しNPSを測定した．
�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑈𝑈
��BGは評価対
なお，ROIM および ROIB はそれぞれ信号となお，ROIM およびBG のROI
CTB 値であり，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑈𝑈
はそれぞれ信号との CT 値であり，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�
象の信号の検出能に最も影響を与える空間周波数における象の信号の検出能に最も影響を与える空間周波数におけるNPS である．8mm 未満
NPS であの信号は BG との境界が不明瞭での信号はROI BGを正確に配置できないため計測対象から除との境界が不明瞭で ROI を正確に配置できないため計NPS は CTP515の均一領域にNPS
256×256は CTP515pixelの均一領域に 256外した.また,CNRLO 算出に利用する外した.また,CNR
LO 算出に利用するの ROI を配置できないため のCTP712
ROI を配置できないためから求めた NPS を利用した.
CTP712 から求めた NPS を利用した.

1
1
��
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
𝑈𝑈
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
（2）
2∆𝑥𝑥
2∆𝑥𝑥
�は，ナイキスト周波数であり，式（2）で算出する．なお，∆𝑥𝑥�は，ナイキスト周波数であり，式（2）で算出する．なお
ここで，𝑈𝑈
ここで，𝑈𝑈は ROI
� に対する� に対する 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 を 1.3.1
��の直径である．この 𝑈𝑈の直径である．この𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 を 1.3.1 𝑈𝑈の結果から得ることで𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑈𝑈の結果から得るこ��𝑈𝑈とした．とした．

1.3.3 視覚評価
1.3.3 視覚評価
1.3.2 と同様の 4 種類の画像を作成し，ImageJ
1.3.2 と同様の 4 種類の画像を作成し，ImageJを用いてそれぞれ 80×80pixelを用いてそれぞれで切り出し，信号を含む画像を陽性画像，BGで切り出し，信号を含む画像を陽性画像，BGのみの画像を陰性画像として視覚のみの画像を陰性画

（a）

（b）

（c）

（d）

評価用画像を作成した（図 評価用画像を作成した（図7）．陽性画像に含まれる信号は，急性期脳梗塞にお7）．陽性画像に含まれる信号は，急性

図５

CTP515にCTP299を装着したファントムのCT 画像（a）フィルタ未処理画像
図 5．CTP515に CTP299 を装着したファントムの CT 画像（b）フィルタ強度弱で処理した画像（a） フィルタ未処理画像（c）フィルタ強度中で処理した画像（b） フィルタ強度弱で処理した画像（d）フィルタ強度強で処理した画像（c） フィルタ強度中で処理した画像（d） フィルタ強度強で処理した画像

ントラスト検出能
1.3.2 低コントラスト検出能
スト検出能は，low-contrast
低コントラスト検出能は，low-contrast
object specific contrast-to-noise
object specific contrast-to-noise11）
11）） を用いて評価した．ファントムは低コントラスト評価用モジュratio（CNRLO） を用いて評価した．ファントムは低コントラスト評価用モジュに CTP299 を装着したものを使用した．CTール CTP515 に CTP299 を装着したものを使用した．CT
撮影し得られた画像のフ 撮影し得られた画像のフ
急性期脳梗塞における低線量撮影用ノイズ低減フィルタを用いた検出能評価
理画像と，1.3.1ィルタ未処理画像と，と同様にフィルタ処理画像の計
1.3.1 と同様にフィルタ処理画像の計
4 種類の画像を作成
4 種類の画像を作成

23）．
した（図 5）．
ound（BG）との次にCT
値差がback ground（BG）との3HUである 8mm，9mm，15mm
CT 値差が 3HUの信号径に対である 8mm，9mm，15mmの信号径に対なお，ROI
ここで，は，ナイキスト周波数であり，式（2）でM およびROIB はそれぞれ信号とBGのCTを算出した.
を算出した.
配置し（図 6），CTして値を測定,ROIを配置し（図以下の式(1)より
6），CT値を測定,CNR以下の式(1)より
CNR
LO
LO
値であり，NPS （ ）は評価対象の信号の検出能に最算出する．なお，∆ xはROIの直径である．この に対|𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� � 𝐶𝐶𝑅𝑅𝑅𝑅� ||𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅� � 𝐶𝐶𝑅𝑅𝑅𝑅� |�
１の結果から得ることでNPS （ ）も影響を与える空間周波数におけるNPSである．
８するNPS を１．３．
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（1）（1）
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶�� �𝑈𝑈� �����
�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑈𝑈
�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑈𝑈とした．
mm 未満の信号はBGとの境界が不明瞭でROIを正確
��BGは評価対�� は評価対および ROIB はそれぞれ信号となお，ROIM および
BG のROICTB 値であり，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑈𝑈
はそれぞれ信号との CT 値であり，𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑈𝑈に配置できないため計測対象から除外した． また，検出能に最も影響を与える空間周波数における象の信号の検出能に最も影響を与える空間周波数におけるNPS である．8mm 未満NPS である．8mm 未満
１．
３．
３ 視覚評価CNRLO 算出に利用するNPSはCTP515の均一領域に256との境界が不明瞭での信号はROI BGを正確に配置できないため計測対象から除との境界が不明瞭で ROI を正確に配置できないため計測対象から除× 256 pixelのROIを配置できないためCTP712から求め１．
３．２と同様の４種類の画像を作成し，ImageJをNPS は CTP515の均一領域にNPS
256×256
は CTP515pixelの均一領域に256×256pixel,CNRLO 算出に利用する外した.また,CNRLO 算出に利用するたNPSを利用した．
用いてそれぞれ80× 80pixelで切り出し， 信号を含む置できないため のCTP712
ROI を配置できないためから求めた NPS を利用した.
CTP712 から求めた NPS を利用した.

画像を陽性画像，BGのみの画像を陰性画像として視1��・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（2）（2）・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
𝑈𝑈2∆𝑥𝑥
覚評価用画像を作成した（図７）．陽性画像に含まれ�は，ナイキスト周波数であり，式（2）で算出する．なお，∆𝑥𝑥は，ナイキスト周波数であり，式（2）で算出する．なお，∆𝑥𝑥
ここで，𝑈𝑈は ROIは ROI
� に対する� に対する 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 を 1.3.1
����る．この 𝑈𝑈の直径である．この𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 を 1.3.1 𝑈𝑈の結果から得ることで𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑈𝑈の結果から得ることで𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑈𝑈とした．

評価
1.3.3 視覚評価
様の 4 種類の画像を作成し，ImageJ
1.3.2 と同様の 4 種類の画像を作成し，ImageJを用いてそれぞれ 80×80pixelを用いてそれぞれ 80×80pixel，信号を含む画像を陽性画像，BGで切り出し，信号を含む画像を陽性画像，BGのみの画像を陰性画像として視覚のみの画像を陰性画像として視覚を作成した（図 評価用画像を作成した（図7）．陽性画像に含まれる信号は，急性期脳梗塞にお7）．陽性画像に含まれる信号は，急性期脳梗塞にお図６

CNR 測定のaxial 画像

LO
図 6．CNRLO 測定のaxial 画像
ROIM をBGとのCT 値差３HUである信号に，ROIBをBGに対して配置しCT 値を測定しROIた．
M を BG との CT 値差 3HU である信号に，ROIB を BG に対して配置し CT 値を測定した．

図 7．視覚測定用画像の作成
図７ 視覚測定用画像の作成
1.3.2 と同様に 4 種類の画像を作成し，80×80pixel で切り出した．信号を含む
１．３．２と同様に４種類の画像を作成し，80 × 80pixelで切り出した．信号を含む画像
画像を陽性画像，BG のみの画像を陰性画像として視覚測定用画像を作成した．
を陽性画像，BGのみの画像を陰性画像として視覚測定用画像を作成した．

島根県立中央病院医学雑誌

24

第46巻（令和３年）

る信号は， 急性期脳梗塞における白質と灰白質のCT

２．結果値差を想定してBGとのCT 値差３HUの信号を利用し２．
１ノイズ特性た．次に，ROC viewerを用いて診療放射線技師 10 名

図８にNPSの結果を示す．フィルタを付加すること（CT 業務経験１年以上かつ診療放射線技師経験３年以で画像の全周波数領域に対するノイズ低減効果を認め上） によって連続確信度法による観察者実験を行った．フィルタ強度を強くするほどノイズ低減効果が増た． 観察に利用したモニター解像度は1920 × 1200．

強される結果となった．

初めに，学習用画像（陽性画像 40 枚，陰性画像 40 枚）を用いて，研究内容，実験方法，評価方法について説明し， 観察者の評価基準が一定になるように事前学習を行った． 本実験では， 観察者がランダムに表示

２．
２

低コントラスト検出能

CT 値差３HUで信号径８mm，９mm，15mmのCNRLOの結果を図９に示す．

された全 160 枚（陽性画像 80 枚， 陰性画像 80 枚） 試

フィルタ未処理画像， フィルタ強度が弱， 中， 強料に対し確信度をレーティングした． その際， 観察のフィルタ処理画像のCNRLOは，信号径８mmで1.15，時間に制限は設けず， 画像表示条件であるウィンド

1.24，1.34，1.45，信号径９mmで1.52，1.57，1.66，1.70，

ウ幅を80HU，ウィンドウ値を40HUに固定して観察し信号径 15mmで1.63，1.68，1.72，1.75であった． フィ

た．receiver operating characteristic（ROC）解析を行っルタ処理を行うことで各信号径にてCNRLO は増加し，た．ROC 曲線下面積（the area under the curve：AUC）

フィルタ強度を強くするほど値は増加する結果となっの計算には， シカゴ大学 MetzらのROCKIT12）を用いた．

た． アイオワ大学とシカゴ大学によって開発された
DBM MRMC13） にてROC 曲線下面積（the area under２．
３

視覚評価

the curve：AUC） の平均 AUCにおける有意水準５％

図10にフィルタ強度別の平均ROC曲線を示す．フィとした場合の統計的有意差検定を行った．なお，全て

ルタ未処理画像の平均 AUCは0.75 ± 0.12，フィルタ強の観察者において，本研究参加についての同意を実験度が弱，中，強の平均 AUCは0.81 ± 0.11，0.90 ± 0.08，開始前に取得して実施した．

0.90 ± 0.11であった． 試料間の統計的有意差検定を行った結果，フィルタ未処理画像とフィルタ強度：弱

図８ CT 撮影し得られたフィルタ未処理画像と，低線量撮影用ノイズ低減フィル
図 8．CT 撮影し得られたフィルタ未処理画像と，低線量撮影用ノイズ低減フィ
タ処理画像の強度別のNPS
ルタ処理画像の強度別の NPS

急性期脳梗塞における低線量撮影用ノイズ低減フィルタを用いた検出能評価の有意確率 p 値は0.0276，フィルタ強度：弱とフィル

25

３．考察

タ強度： 中のp 値は0.0032となり， それぞれ有意差が本研究では，低コントラスト検出能向上を目的とし認められた．しかし，フィルタ強度：中とフィルタ強て，従来の画像に低線量撮影用ノイズ低減フィルタを度： 強のp 値は0.2939となり有意差は認められなかっ

適応する方法について，NPS，CNRLOおよび視覚評価

た．

により検討を行った． まず， 低線量撮影用ノイズ低減フィルタの特性を確認するためNPSを測定した．次

図９CT撮影し得られたフィルタ未処理画像と，低線量撮影用ノイズ低減フィ撮影し得られたフィルタ未処理画像と，低線量撮影用ノイズ低減フィル
図9．CT
タ処理画像におけるBGとのCT 値差３HUで信号径別のCNRLO
ルタ処理画像における BG との CT 値差 3HU で信号径別の CNRLO

図 10
CT 撮影し得られたフィルタ未処理画像と，低線量撮影用ノイズ低減フィ撮影し得られたフィルタ未処理画像と，低線量撮影用ノイズ低減フィル
図10．CT
タ処理画像の強度別の平均 ROC 曲線
ルタ処理画像の強度別の平均 ROC 曲線

島根県立中央病院医学雑誌

26

第46巻（令和３年）に，フィルタ処理が低コントラスト検出能に及ぼす影画像再構成法を用いた頭部 CT 高速撮影の低コン響を確認するためCNRLOを測定した．図８に示すよう

トラスト検出能評価．日本放射線技術学会雑誌，にフィルタ処理を行うことは，効果的にノイズを低減

2019; 75（3）
: 254-262できることが確認された．また，NPSにおいて全周波

４）伊吹省，本田正樹，磯野香織，他：肝切除にお数領域で低下を示したことは， 式（1） より，CNRLO

ける術前３Dシミュレーション．日本小児放射線の値が大きくなることに繋がった．次に，視覚評価に学会雑誌，2019; 35（2）: 90-93

おいてもフィルタ強度が強いほど検出能が向上する

５ ）Ogawa C, Minami Y, Morioka Y, et al: Virtualと予想し，ROC 解析を行った． 図 10よりフィルタ強Sonography for Novice Sonographers: Usefulness of

度を強くするほど平均 AUCが増加し検出能の向上が

SYNAPSE VINCENT® with Pre-Check Imaging of認められた．低コントラスト検出能ではノイズの低周Tumor Location. Oncology, 2014; 87（1）: 50-54

波成分が影響することから，図８より低周波成分での６）Nakagawa Y, Kasuya K, Bunso K, et al: Usefulness

NPS 低下が低コントラスト検出能向上に繋がったと考of multi-3-dimensional computed tomograms fusedえる．

with multiplanar reconstruction images and peroral

一方で， フィルタ強度： 中と強の平均 AUCが同等

cholangioscopy findings in hilar cholangiocarcinoma.

であったことから，フィルタ処理による低コントラス

Journal of Hepato-Biliary-Pancreatic Sciences, 2014; 21:

ト検出能向上には限界があり，ある程度の線量を担保

256-262する必要があると考える．

７）Ichikawa K: CTmeasure, http://www.jsct-tech.org/．
【2019-9-1】
８ ）Rasband, W. S.: ImageJ, https://imagej.nih.gov/ij/.

４．結語
頭部単純 CT 画像における急性期脳梗塞の検出能向【2019-9-1】

上を目的として， 三次元画像解析システムに搭載さ９）Hanson KM: Detectability in computed tomographic

れた低線量撮影用ノイズ低減フィルタが低コントラス

images. Medical Physics, 1979; 6（5）: 441-451

ト検出能に与える影響ついて検討した．その結果，本10）Kijewski MF, Judy PF: The noise power spectrum

フィルタを利用することで観察者の低コントラスト検of CT images. Physics in Medicine and Biology,出能が向上し，急性期脳梗塞に対する画像診断を補完

1987; 32: 565-575

できる可能性が示唆された．

【参 考 文 献】
１） 高木卓， 日本放射線技術学会撮影部会：X 線

11）Urikura A, Hara T, Ichikawa K, et al: Objective
assessment of low-contrast computed tomography
images with iterative reconstruction. Physica Medica,
2016; 32（8）: 992-998

CT 撮影における標準化〜GALACTIC 〜（改訂２12）白石順二：ディジタル時代の画像評価の基礎と応版），（日本放射線技術学会出版委員会），2015;

用１．ディジタル画像診断がもたらす効果の判定

8-9とROC 解析．日本放射線技術学会雑誌，2002; 58２）粟井和夫，檜垣徹，立神史稔，他：逐次近似画像再構成法の臨床応用． 日本放射線技術学会雑誌，2017; 73（12）: 1261-1269３） 益田翔太， 杉澤浩一， 南島一也， 他： 逐次近似（1）: 15-1913） 白石順二：ROC 解析における観察者間および試料間変動を考慮した統計的有意差検定．日本放射線技術学会雑誌，2007; 63（10）: 1200-1207