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

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

¹GEヘルスケア・ジャパン株式会社技術本部超音波製品開発部, 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, ²Division of Hepatology, Department of Internal Medicine, Iwate Medical University

キーワード :

【背景と目的】
慢性肝疾患の視認性向上と定量評価を目的として，エコー信号の統計学的特徴に着目し，肝実質に含まれる微細構造物を定量化する研究がおこなわれている^［1］．しかし，肝実質の構造物は線維や脂肪滴のみならず，正常肝にも存在する微小血管も含まれ，これらの識別が課題となる．今回，エコー信号の包絡振幅の平均標準偏差比（SNR）に着目し，微小血管などの局所的な構造物を識別しやすいイメージング法を検討した．また，SNRと線維割合および脂肪割合を比較した．
【対象と方法】
肝生検を施行した慢性肝疾患194例を対象に，超音波診断装置（LOGIQ E9）および腹部系凸プローブ（C1-6-D）を用いて生検と同日にIQ信号を取得した．従来法と提案法の2手法によりSNRを算出した．＜従来法＞ 深度10×方位10 samplesの計算領域を1つ設定してSNRを算出する．＜提案法＞ 前述の計算領域を重複させて4つ設定し，各領域でのSNRの最大値を算出する．また， 2次元的に求めたSNRをB-mode画像へカラーマップ表示し比較した．さらに，大血管を避けて関心領域（ROI）を設定し，ROI内の平均値を線維割合および脂肪割合と比較した．なお線維割合と脂肪割合は組織標本よりImageJ（NIH）を用いて定量化した．
【結果と考察】
代表例3例のカラーマップを示す．B-modeは図1，従来法は図2，提案法は図3に示す．（a）（b）（c）はそれぞれ，正常肝，F4, S3の結果である．提案法では従来法よりも血管の影響範囲が狭く，肝実質でのばらつきも小さくなり，症例間の差の視認性が向上した．全症例でのSNRの平均値と線維割合間の相関係数は，従来法では-0.51（p＜0.05），提案法では-0.56（p＜0.05）であり，同程度の負の相関が確認された．脂肪割合との間には両手法ともに高い相関は確認されなかった．
【まとめ】
提案法によって，従来法と同程度の定量性を保ちつつ視認性を向上させる効果があることが確認された．
［1］Toyoda H et al., American Journal of Roentgenology. 193（4）, 1030-1035, 2009