野口 幸代, 神山 直久, 大栗 拓真, 黒田 英克, 阿部 珠美, 藤原 裕大, 三上 有里子, 滝川 康裕

Sachiyo NOGUCHI, Naohisa KAMIYAMA, Takuma OGURI, Hidekatsu KURODA, Tamami ABE, Yudai FUJIWARA, Yuriko MIKAMI, Yasuhiro TAKIKAWA

¹GEヘルスケア・ジャパン株式会社超音波製品開発部, ²岩手医科大学内科学講座消化器内科肝臓分野

¹Ultrasound General Imaging, GE Healthcare Japan, ²Division of Hepatology, Department of Internal Medicine, Iwate Medical University

キーワード :

【はじめに】
びまん性肝疾患の評価において，肝組織の線維化・脂肪化の進行度を把握することは重要である．我々は，超音波による肝組織性状の定量化を目的として，エコー信号の解析値と病理診断結果との相関について研究している．本稿では，肝組織の線維化率と良好な相関を示すShear Wave Elastography（SWE）^［1］と肝臓のテクスチャの均一性を表現可能なSignal to Noise Ratio（SNR），および脂肪化率と良好な相関を示すAttenuation Coefficient（AC）^［2］とを用いて多変量解析を行い，線維・脂肪化率の推定を試みた．
【手法】
説明変数をSWE，SNRおよびAC，目的変数を病理画像から算出した肝組織における線維・脂肪化率とし，多層パーセプトロンによる回帰分析を行った（図1）．超音波装置はLOGIQ E9，プローブはC1-6-Dを使用し，計76症例（HCV:32，ALD:4，NAFLD:40）を対象に，SWEおよびBモード画像の取得を行い，RFデータからSNRとACを算出した．肝生検により取得された病理画像から，画像解析ソフトを用いて，組織内の線維量および脂肪量の割合を算出した．説明変数をそれぞれ単独としたときと，3つの変数全てを用いて回帰分析を行ったときとの結果を比較し，その相関を検証した．また回帰分析により推定した線維・脂肪化率の値を二次元にグラフ化し，病理画像からの解析値との比較を行った．
【結果】
説明変数としてSWE，SNRおよびACをそれぞれ単独で用いるより，3変数全てを用いて推定した線維・脂肪化率の方が，病理画像から解析した値との二乗平均誤差は小さかった．それぞれの説明変数は，線維または脂肪化率のどちらかに強い相関を持つものであったが，重回帰分析を行うことにより，線維・脂肪化率の両方に良好に相関することを示唆できた．図2はx:脂肪，y:線維化率として，回帰分析による推定値と実際の解析値とを二次元にグラフ化したものであり，線維・脂肪化率双方に関して比較的良好に推定できていることが示された．
【まとめ】
超音波診断装置で測定可能なSWE，SNRおよびACを多変量解析することにより，病理画像から得られる線維・脂肪化率と比較的良好に相関し，びまん性肝疾患の形態把握に有用であることが示された．
【文献】
［1］Abe, et. al., AIUM 2016 Convention, 2384549
［2］大栗他，日超医89回学術集会，89-基-033（2016）