[論文レビュー] Application of Time Separation Technique to Enhance C-arm CT Dynamic Liver Perfusion Imaging

Hana Haseljić, Vojtěch Kulvait+5 more|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2021

Advanced MRI Techniques and Applications参考文献 15被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、動的CアームCT肝動脈除去イメージングにおけるノイズ低減、再構成速度の向上、画像品質の向上を目的として、時間分離法（TST）を適用した。時間吸収曲線（TAC）を三角関数基底関数を用いてモデル化し、Tikhonov正則化を用いたモデルベース再構成を実施することで、TSTは標準的CT動脈除去イメージと同等の動脈除去マップを生成し、特に塞栓術後の低血流領域の可視化が著しく向上した。swineモデルにおいて顕著な改善が確認された。

ABSTRACT

Perfusion imaging is an interesting new modality for evaluation and assessment of the liver cancer treatment. C-Arm CT provides a possibility to perform perfusion imaging scans intra-operatively for even faster evaluation. The slow speed of the C-Arm CT rotation and the presence of the noise, however, have an impact on the reconstruction and therefore model based approaches have to be applied. In this work we apply the Time separation technique (TST), to denoise data, speed up reconstruction and improve resulting perfusion images. We show on animal experiment data that Dynamic C-Arm CT Liver Perfusion Imaging together with the processing of the data based on the TST provides comparable results to standard CT liver perfusion imaging.

研究の動機と目的

• CアームCT動的肝動脈除去イメージングにおけるノイズ、遅い回転速度、アンダーサンプリングの課題に対処すること。
• 手術中の肝動脈除去評価のための再構成精度と画像品質を向上させること。
• モデルベースTST再構成が、標準的CT動脈除去と同等の動脈除去マップを生成できるかどうかを評価すること。
• 画像介入プロシージャー中に塞栓術効果をリアルタイムまたはニアリアルタイムで評価可能にすること。

提案手法

• 時間吸収曲線（TAC）を、定数、sin(2πt/T)、cos(2πt/T)、sin(4πt/T)、cos(4πt/T) の5つの直交三角関数基底関数の線形結合としてモデル化する。
• 時間的ダイナミクス（基底関数を介して）と空間的再構成（重み係数を介して）を分離し、独立した最適化を可能にする。
• 投影データを基底関数に適合させる最小二乗法を用いて重み係数を推定する。
• Tikhonov正則化を用いた代数的再構成（CGLS）を実施し、画像を再構成するとともにTACを抽出する。
• Tikhonov安定化を用いたデコンボリューションにより、動脈血流（BF）、動脈血液量（BV）、平均通過時間（MTT）、ピーク到達時間（TTP）の動脈除去パラメータを計算する。
• 定量的指標と視覚的評価を用いて、TSTベースのCアーム動脈除去マップと静的再構成、標準的CT動脈除去マップを比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時間分離法（TST）は、動的CアームCT肝動脈除去イメージングにおけるノイズ低減と画像品質向上に有効に機能するか？
• RQ2 TST再構成は、標準的CT動脈除去イメージと同等の定量的・定性的な動脈除去マップを生成できるか？
• RQ3 TSTは、swine肝モデルにおける塞栓術誘発低血流領域の可視性を向上させられるか？
• RQ4 TST再構成CアームCTから得られた動脈除去パラメータ（BF、BV、MTT、TTP）は、静的再構成およびCTスキャンと比較してどのように異なるか？

主な発見

• TSTベース再構成は、静的再構成と比較してCアームCT動脈除去画像におけるノイズを顕著に低減し、低血流領域の可視化が明確になった。
• TSTを用いた低血流領域の平均血流（BF）は20.7 ± 20.4 mL/100g/minであったのに対し、静的再構成では38.8 ± 39.6 mL/100g/minであり、コントラスト分解能の向上が確認された。
• TST法では、低血流領域と健常組織の間でT検定のp値が10⁻¹⁰未満となり、組織タイプ間の有意な差が示された。
• TST再構成CアームCTの動脈除去マップは、CT動脈除去マップと強く一致しており、特にBFとBVにおいて顕著な一致を示した。低血流領域の平均BVはTSTで2.3 ± 3.0 mL/100g、静的再構成で1.9 ± 2.4 mL/100g、CTで18.8 ± 8.6 mL/100gであった。
• TST再構成マップでは、静的再構成と比較して低血流領域の輪郭がより明確に描出されており、診断的信頼性の向上が確認された。
• 本研究では、モデルベースTST再構成がCアームCT動脈除去イメージングを標準的CT動脈除去と同等の診断的品質にまで向上させられることを示した。これは、画像介入ラジオロジー分野における臨床的応用の可能性を支持する。