コンパートメントモデル理論によるCT Perfusion画像解析

背景

最大勾配法を用いたPerfusion解析法は、1-コンパートメントモデルを想定したものである。
しかし、肝臓は動脈と門脈の2入力1-コンパートメントモデルであるので、正確なPerfusionを解析することはできない。
そこで、2入力1-コンパートメントモデルを用いて肝臓のCT Perfusion画像解析を行う。

研究内容

【方法】
データ収集：造影剤を肘静脈より40ml静注した時点で、肝臓の同一断面の撮影を開始する
。スキャン間隔は前半の12スキャンは2秒間隔、後半の8スキャンは7秒間隔で行った。
データ処理：得られたCT画像において、各時系列上同じ座標におけるCT値を取得する。
得られたCT値データを、あらかじめ解析した腹部大動脈と門脈のCT値データとともにコンパートメントモデル式に入力し動脈・門脈・流出・速度定数を繰り返し最小二乗法を用いて求める。
この解析を各画素で行い、カラースケールを用いてCT Perfusion画像を表示した。

【結果及び考察】
肝臓実質内の一部の領域で正確なパラメータを求めることができなかったが、大部分の領域で、より精度の高いPerfusion画像を作成することができた。
これは、1画素ごとに解析を行っているため、ノイズや肝臓の運動がパラメータ決定に影響をしたためと考えられる。
MDCTを用いて肝臓の動きを追跡してより精度の高いCT Perfusion画像を得る予定である。

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2002年度までの担当者：舟迫　慎太郎