画像生成から減衰補正までの直接陽電子放出イメージングの無再構築システム設計

2024-05-26 Sun
再構築不要システム陽電子放出イメージング画像生成減衰補正 µコンプトンイメージング
背景紹介一世紀前、Hevesyは最初に放射性トレーサーを植物の生物指標として利用することを提案し、その後ラットの実験で確認された。この発見は、核医学と分子イメージングの生物医学分野の発展を促進し、分子レベルでの生物過程の定量的可視化を可能にした。数あるイメージング技術の中で、単光子放出計算機断層撮影（SPECT）と陽電子放出断層撮影（PET）が特に重要であり、これらは標識化合物を使って生物機能と代謝を定量的に検出することができる。これらの技術が発展する過程で、X線計算機断層撮影（CT）や磁気共鳴画像（MRI）を組み合わせて解剖情報を得ることで、診断とデータ補正の正確性がさらに向上した。
しかし、現行のシステムには、画像再構成のプロセスで時間がかかり、ノイズが拡散するという大きな制約がある。このため、近年の研究者は数学的再構成ステップに依存しない新世代の分子イメージング手法である、直接陽電子放出イメージング（DPEI）の探求を始めた。DPEIは超高速飛行時間（TOF）検出器を利用して、511 keVガンマ線の差を検出することで信号源を直接定位する。この技術は、その省スペース性と柔軟な幾何特性のため、広く注目されている。臨床実践におけるDPEIシステムの実用性をさらに向上させるため、本研究では新しい無再構成イメージング手法である「直接µComptonイメージング」を導入し、画像生成から減衰補正までの全工程を無再構成で実現することを目指す。
研究の背景本研究は、Yuya Onishi、Fumio Hashimoto、Kibo Ote、Ryosuke Otaらの科学者によって執筆され、IEEE Transactions on Medical Imaging誌の2024年5月号に発表された。本研究の主な成果は、日本のハママツフォトニクス株式会社中央研究実験室で行われた。
研究の流れ直接µComptonイメージングアルゴリズム直接µComptonイメージングは、外部陽電子源が生成する放射性ガンマ線を超高速TOF検出器で直接定位置康普トン散乱位置を特定するイメージング手法である。主な流れは、陽電子対衝突を生成し、検出器に到達するガンマ線の時間と位置を測定し、これらのデータを用いて数学的に康普トン散乱事件を特定する。
研究では、康普トン散乱位置はニュートン法を用いて求め、ガンマ線と検出器の相互作用が記録されたxyz位置と時間情報を使用する。導出された幾何関係式に基づき、逐次事件の幾何補正係数（Klein-Nishina公式）を用いて最終的に解剖情報を持つµCompton画像を生成する。
直接陽電子放出イメージングアルゴリズムDPEIではコリメータを使用せず、同じTOF検出器ジオメトリを介して3次元画像を生成し、各ガンマ光子の検出器でのxyz位置と時間を記録するだけで滅失事件の位置を数学的に特定する。
減衰補正DPEI画像におけるγ線の減衰を補正するために、研究ではµCompton画像を使用した。まず、µCompton画像を3次元減衰係数分布（µmap）に変換し、減衰補正係数（ACF）を計算して、最終的に減衰補正されたDPEI画像を生成する。
実験設定全無再構成イメージングシステムの実現可能性をモンテカルロシミュレーションを通じて評価した。検出器には単一のビスマスゲルマネートクリスタルを使用し、サイズは200×200 mm²、厚さは5 mmである。シミュレーションで使用したファントムには、空気、水、および骨の3種類の素材が含まれている。陽電子源を水サンプルに均一に注入し、µComptonとDPEIイメージングの性能を評価するために複数回のシミュレーションを行った。同時に、脳サンプルを使用したシミュレーション実験も行い、臨床シナリオにより近い条件を追求した。
データ分析直接µComptonイメージングが生成する画像強度はコンプトン散乱の確率を反映し、したがって減衰係数と線形関係にある。実験では、複数の元素や組織に対して様々なパラメータを分析し、µCompton画像が線形減衰係数分布に変換できることを示した。更に、幾何補正後に生成された画像は，異なる密度の素材を明確に区別できた。
DPEI画像はµCompton画像によって減衰補正され、画像の定量的な正確性が向上した。異なる検出器条件下でDPEI画像とµCompton画像の融合効果を評価し、結果は、これら二つの画像を組み合わせることで機能情報と解剖情報を同時に取得でき、画像の実用性と診断精度が向上することを示した。
研究結果実験は、直接µComptonイメージングが生成した画像はDPEI画像と結合可能であり、これにより機能情報と解剖情報を同時に取得することができ、核医学臨床検査の診断精度を向上させることができることを示した。さらに、µCompton画像を使って減衰補正を行うことで、DPEI画像の定量精度が顕著に改善されることを証明した。
脳サンプルシミュレーション実験では、減衰補正されていないDPEI画像の中心領域には著しい信号減少が見られたが、µCompton画像を用いた減衰補正後は、画像が期待される定量値を回復し、脳の灰白質の4:1のコントラストを示した。
研究結論本研究は、直接µComptonイメージングを開発し、画像生成から減衰補正までの全無再構成イメージングシステムの実現可能性を示した。モンテカルロシミュレーションを通じて、この多モーダルイメージングシステムを使用することで、機能情報と解剖情報の融合画像を取得し、µCompton画像による減衰補正がDPEI画像の定量精度を顕著に向上させることが示された。この全無再構成イメージングシステムの実現は、分子イメージングに新たな視点と応用の可能性を提供し、将来の核医学および分子イメージング分野の発展に重要な技術的支持を提供するものである。
研究ハイライト革新性: 研究で提示された直接µComptonイメージング手法は、無再構成イメージングの分野で開拓的であり、直接的に解剖情報を生成することができる。
実用性: 融合イメージングシステムは、画像の定量精度を向上させるだけでなく、機能情報と解剖情報の同時取得を可能にし、臨床応用の潜在能力を持つ。
技術的ブレークスルー: 先進的な超高速TOF検出器と深層学習技術を採用し、核医学イメージング技術の巨大な応用可能性と発展空間を示した。