大橋 穣¹, 平田 慎之介², 蜂屋 弘之²

Minori OHASHI¹, Shinnosuke HIRATA², Hiroyuki HACHIYA²

¹東京工業大学工学部, ²東京工業大学大学院理工学研究科

¹School of Engineering, Tokyo Institute of Technology, ²Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology

キーワード :

【目的】
我々はこれまで病変肝の振幅分布が，異なる組織を表す複数のレイリー分布を組み合わせたマルチレイリーモデルで表現できることを示してきた［1］［2］．マルチレイリーモデルを用いると線維組織の質や量を定量的に求められるが，臨床データで安定な推定アルゴリズムの開発は重要である．
本報告では真値が既知であるファントムを用いて線維化指標の推定精度について検討した結果について示す．
【方法】
異なる輝度部位を含むファントムを用いて肝病変の進行を模擬する．ファントムの低輝度部位で肝実質を，高輝度部位で線維組織を模擬する．また，高輝度部位と低輝度部位の輝度差により線維化の進展度を模擬する．本報告では低輝度部位との輝度差が5.6 dBと8.6 dBの部位を用いて線維化進展度を設定した．Bモード画像上に解析領域（ROI）を設定し，ROIの走査によりROI内の高輝度部位の割合を変化させることで線維組織量を設定した．設定した線維組織量をマルチレイリーモデルにより推定し，設定値と比較することで推定精度を検討した．また同様の推定を乱数データについても行い，比較検討した．ビーム幅や減衰の影響は補正している．
【結果】
低輝度部位との輝度差が5.6 dBのときのBモード画像をFig. 1に，8.6 dBのときのBモード画像をFig. 2に示す．またそれぞれの線維組織量の推定結果をFig. 3，Fig. 4に示す．線維化進展度が小さくなると推定線維量の分散は大きくなる．結果は乱数による検討ともよく一致した．これは正常組織と線維組織を表すレイリー分布の形状の差が小さくなるためである．またこの分散はデータ数や推定アルゴリズムへの入力統計量にも依存する．これらの結果より，線維化進展度と分散の関係を定量的に把握することができた．
【参考文献】
［1］T. Yamaguchi, H. Hachiya, Jpn. J. Med. Ultrasonics, 37（4）155（2010）.
［2］T. Higuchi, S. Hirata, T. Yamaguchi, H. Hachiya, Jpn. J. Appl. Phys., 52，07HF19，2013.