Tool for Medical Image Viewingand VOI Analysis

PBAS

医学画像表示と VOI 分析のツール

PMOD のコアに含まれる機能

PVIEW は PMOD の基本設定に含まれています。 このツールには、様々なフォーマットで画

像研究データを読み込むことができます。 これらの研究は、単独であるいは 3つまでは

同時に検討することができます。 条件がマッチした画像は完全にシンクロナイズし、融

合画像として表すことができます。 画像を調べたりいろいろアレンジするための多くの

柔軟な機能が利用でき、結果は印刷したり、あるいは JPEG ファイルとして保存するこ

とができます。

画像フォーマット変換

幾つかの異なるフォーマットがサポートされており、あるフォーマットでロードされたデータを他のフォーマットで保存することが可能です。この柔軟性に

より、PMOD はほとんどの環境に対応可能です。DICOM C-STORE による処理が画像保存の基本方法ですが、特有のフォーマットのデータを PACS に記録するため

や、あるいは画像を放射線療計画環境へ取り込む目的に、PMOD でデータを DICOM に変換することが行われてます。

画像処理PVIEW は、さらに画像を処理するために多数の方法でイメージを準備できる扱いやすく柔軟なユーティリティーでもあります。 より一般的な機能に加え、

幾つかの個々の研究を、時間に沿って或いは軸領域に沿って融合することが可能です。これにより一つのダイナミックスタディーを作成したり、或いは Z

方向に大きく広がった一つのボリュームを作成することができます。

多用途の VOI 分析

柔軟な VOI ツールが PVIEW モジュールに含まれています。 このツールには、マニュアルによる定義法や、正規法、等高線法などによる、三次元の輪郭を作成

する強力な方法を備えてます。これらの定義は保存することができ、統計やダイナミック時間放射能曲線の計算に用いることができます。

組織の時間放射能データと患者参照画像とを一緒にして動態モデルツール画像処理 PVIEW は、さらに画像を処理するために多数の方法でイメージを準備でき

る扱いやすく柔軟なユーティリティーでもあります。 より一般的な機能に加え、幾つかの個々の研究を、時間に沿って或いは軸領域に沿って融合することが

補画像処理

・各イメージを 1つのダイナミックスタディーに融合

・Z軸方向に広がる数個の画像を 1ボリュームに融合

・ピクセル値の取り替え

・主成分分析

・補間とサイズ変更

イメージ管理・DICOM

・ECAT、Interfile、MicroPET

・Nifti, Analyze AFNI、RAW、JPEG、TIFF、BMP

・Philips Mosaic

・バッチ・フォーマット転換

・DICOM Database

VOI 操作・Scale、VOIs の回転

・時間放射能曲線を計算し、ダイレクトにモデリング・ツールへ送る

・「ファントム画像」を作るため VOI の内側あるいは外側を指定したピクセル値で埋める

・VOI 統計値 (平均、標準偏差、体積、など )の算出及び転送

・標準脳画像のための標準 VOI テンプレート

可能です。これにより一つのダイナミックスタディーを作成したり、或いは Z方向

に大きく広がった一つのボリュームを作成することができます。

に即座に転送する使いやすいリンクが利用可能できます。

基本的な動態解析ツール

トレーサーを理解するために

核医学でのイメージは、インターバルを置いて得られる

平均のトレーサー集積を表します。　トレーサーの理解

は、本来はダイナミックで、与えられた組織のトレーサー

動力学に依存します。 この動力学の特徴づけをして初め

て、イメージの重要性を評価することができます。 長年

の専門家による研究のおかげで、トレーサー動力学の分

析のためのモデル作りに成功しました。 現在の PKIN モ

デリング・ツールは、簡単でその使いやすさから優れた

解析ツールとして幅広い分野での活用が見込まれます。

包括的で直観的なモデルに基盤を置いたデータ解析

血液と組織部位の時間活動データは、簡単にモデリング・

ツールに取り込むことができます。VOI ツールを使えば

より簡単に直接取り込めます。データのフィッテイング

には 40 以上のモデル構成が用意されています。 これに

より、より複雑なモデルへの対応、種々の方法より結果

パラメーターを検証すること等も可能です。　パラメー

ターの信頼性の高さは、非常に重要です。 それはマルチ

部位のフィッテイング用の共通パラメーターを使うこと

によりより高めることができます。 モンテカルロシミュ

レーションと感度関数により、信頼性のあるパラメー

ターを使っての研究ができます。　他のツールでの統計

解析には、全ての結果をデータ・エクスポートが可能で

す。

PKIN

動力学からの教え・シミュレーションデータ

血漿と特定の動力学での瞬間的なトレーサー集中を入力することにより、期待すべき組織でのトレーサー集中が直ちに表示さ

れます。 この様にパラメーターを調整することによる結果が簡単にディスプレイされ、理解も容易です。 同じように、合成摂

取データを作成し、モデルの単純化の影響を査定するために種々のモデルとの分析を行います。 ピクセル的定量化法を評価す

るために、各ピクセルが異なる運動パラメーターの組み合わせを現すような合成イメージング研究が行われます。

フィッテイング ・ オプションの例

・ 任意のパラメーター制限

・パラメーターの選択

・パラメーター連結でのマルチ部位フィッテイング

・ 入力曲線にモデルをフィッテイング

・ 血液と運動パラメーターを同時フィッテイング

・ 荷重したフィッテイング

・バッチ ・ フィッテイングとレポート作成

モデルの例

・　１－Tissue コンパートメント、 ２－Tissue コンパートメント、

　　３－Tissue コンパートメント

・ 　ローガン、 パトラック ・ プロット

・ 　非線状モデル

・ 　代謝産物と二つの入力曲線を持つモデル

・ 　マルチインジェクションモデル

． 　多くの参照モデル

． 　Cardiac double-spillover モデル

． 　40 以上のモデル ・ コンフィグレーション

PKIN

PKIN

Tool for General Kinetic Modeling

PXMOD

ピクセル毎のモデリングのためのツール

核医学データからの絶対値ファンクション

「機能画像」と呼ばれているが、収集中のトレーサアクティビティの平均を表す

再構成されたエミッショントモグラフィ画像にすぎません。このスナップショッ

トは投与量や注射後の時間、トレーサ摂取パラメータなどの幾つかの因子に依存

します。良いトレーサとは一つの主パラメータが強調され、他の因子は画像にほ

とんど関係しないという特徴があります。さらに、画像は単に「機能的に重み付

けされている」だけで、組織血流の様に [ml/min/ccm tissue] のような絶対単位

で表されるわけではなく、検査間での真の比較はできません。しかし、もしトレー

サ集積が適切な収集プロトコルで記録されれば、各画像ピクセルに於けるモデル

に基づいた解析を行う事ができます。それが１つの分離された組織パラメータを

表す機能画像となります。現在の PXMOD ツールでは、この様な機能画像を 20 以

上の手法によって効率よく計算することができます。

選択されたモデル－Patlak, Logan プロット

－時間重みつき統合法

－簡素化された参照モデル

－Ichies 参照モデル

－Logan 非侵襲モデル

－グルコース・オートラジオグラフイ

－フラクタル解析

－k1/k2 コンスタントによる２コンパートメントモデル

選択されたアプリケーション－水PET検査からの rCBF

－FDG PET 検査からのMrGlu

－神経受容体検査からの結合ポテンシャル並びに k3/k4

－分布ボリューム

－相関係数

－回帰分析

－２コンパートメント・モデル・パラメーター

Tool for Pixel-wise Modeling

包括的で直感的なピクセル毎のデータ解析の支援

血流とダイナミック画像データを読み込むと、3段階の処理が連続して実行

されます。第 1段階では、採血された血液データが、後段階で解析対象とな

る部位における血中アクティビティを表すように、幾つかの補正が行われま

す。第 2段階では、全てのピクセルに於けるモデル解析に関連した量を計算

するモデル前処理段階が実行されます。第 3段階では、選択したモデルが各

ピクセル毎に時間放射能ベクトルに対して適用され、各計算結果パラメータ

に対して機能画像が生成されます。計算結果パラメータと同時に時間ベクト

ルを表示する閲覧機能によって結果を詳細に確認することができます。再現

性と処理能力を 適化する為に、標準処理プロトコルをある特定の検査タイ

プに対して定義することが可能です。

P3D

Tool for 3D Image Rendering

対象の空間的関係の理解

断層像で訓練を受けた医師は、何スライスか画像を見ると組織構造間の空間的関係を理解することができます。 しかし、他の人とコミュニケーションす

る目的では、関心ある対象を分離して、異なった視点から表示することがしばしば役に立ちます。　3D 画像処理により、スライス画像からそのような対

象を描き出し、対話的に探索できる仮想画像を計算することができます。

表面及びボリューム・レンダリング

P3D を使えば、表面レンダリングあるいはボリューム・レンダリングで仮想対象を作ることができます。 表面レンダリングでは、ある対象の境界がスラ

イス画像に分割され、輪郭から陰付けされた３Dの表面が計算されます。ボリューム・レンダリングでは、もっと多くのデータを使い、実際的な解剖学

的画像を作り出しますが、その使用は主に CT データに限られています。 P3D では、ボリューム・レンダリングと表面レンダリングで得られた対象を結合

して合成を行い意味のある映像にすることができます。 追加のオプションの一つとして、血流のような機能情報を、対象の表面に着色して表示すること

ができます。

Matched Studies の対象を融合する

P3D ツールの も優れた点は、matched studies の対象を一つの映像に融合し、視覚化することができることです。 例えば、血管造影 CT スキャンの心臓

情報は、PET や SPECT スキャンで評価した血流を色で表した心筋の表面イメージと一緒にボリュームレンダリングして血管解剖を示すことができます。

このようなイメージは対象物の関係を探検することには適していますが、当初のイメージ情報のかなりの部分が省略されて、デリケートな詳細が見逃さ

れるリスクがあります。より詳しく調べる場合には、オリジナル画像データの直交スライスに戻ることがいつでも可能です。

３D イメージの作成

� 表面及びボリューム ・ レンダリング

� 境界と部位の成長に基づいたセグメンテイション

� volumes-of-interest への分断の制限

� 複数の融合した研究からのジョイント ・ レンダリング

� 融合に基づく対象のテクスチャリング（例えば、心筋表面の NH3 散布 )

３Dイメージの調査� インタラクティブのナビゲーション

� 動画作成

� 対象の透明性の選択可

� 平面イメージと対象を一緒に表示

� VRML 及び STL フォーマットでの複雑なシーンをセーブ

� 外部のプログラムからの VRML シーンのロード可

PFUS

Tool for Image Registration and Fusion

画像の登録と融合のためのツール

複数の検査を一致させる

患者はしばしば 2回以上検査を受けます。それは別のシステムであったり、経過観察中の異なった時期であったりします。複数の検査を一緒に解釈する最も

正確な方法は、全ての画像を、臓器が一致するように並べる事のできる共通の調整されたシステムに転送する事です。現行の PFUS ツールは幾つかの方法に

よるこの画像マッチングタスクをサポートしています。対話式マッチングは普遍的な解決策です。解剖学的あるいは身体の外部の目印が両方の検査で表示す

ることができる場合は、対応する点を定義し合わせることが可能です。更に、非常に広範囲の状況で成功する完全自動法があります。非常に厳格な位置合わ

せの拡張として、弾力的なアルゴリズムによって個々の脳解剖を「標準」脳を表す解剖画像に一致させることができます。

融合技術によるマッチド・イメージの参照

画像を一致させた後、同等の解像度で一致した両画像を同時に参照することができます。連動した 3Dカーソルによって画像ボリュームの任意の点における

直行画像を即座に生成し、組織の境界を表示する事ができます。画像を混合したり輪郭を表示したり重ね合わせたり等の様々な方法で融合画像の表示設定が

できます。所見を記述するレポート形式が利用でき、融合画像を secondary capture 対象としてDICOM記録装置に転送できます。定量的解析のために、VOI

を融合画像に直接設定することができます。さらに代数ツールによって一致画像に手持ち計算機の感覚でピクセル毎の計算をすることができます。例えば、

血流予備能をストレス時と安静時の差として計算する事ができます。さらに、現行の PFUS ツールは３つの画像情報を１つの融合画像に混合することもサポー

トしています。

フュージョン機能

RGB の内容をスライダコントロールで混合

等高線表示

他画像に閾値を超えるピクセルを重ね表示

どちらかの画像上の覗き眼鏡ウインドウ

追加の特殊機能

動態検査の動き補正

画像代数手持ち計算機の様な使い勝手の画像代数

融合画像に VOI の設定と両検査の統計値

3 検査の同時融合

マッチドスタディにおける VOI ピクセル値の２Dと３Dの散乱プロット

時間の掛かるマッチングオペレーションのバッチモード

マッチング方法

融合が適切に一致するまで画像を対話形式でドラッグする

標準化されたMutual Information

幾つかの基準による反復配列

同種の目印

主座標軸

基準画像への柔軟な標準化

血流と代謝のモデル－ 13N- アンモニア

－ 11C- 醋酸

－ 82- ルビジウム

－ 15O- 水

－ 18F-FDG

－ ２重スピルオーバ補正

－ 代謝産物補正

－ 水の因子分析

PCARD

心臓 PET データの真の定量化

心筋機能の非侵襲性評価は PET の重要な分野です。伝統的に心筋 PET 画

像は取り込み量を機能評価値として視覚的に解釈されてきました。しか

し、この様な対処は全体の PET 情報の内で断片的な情報を用いているに

過ぎません。一方、動的に測定されたデータに対するトレーサ動態モデ

ルを適用すると、トレーサに依存した血流と代謝あるいはそのどちらか

を目的とした測定値を抽出する事ができます。この様な真の心機能定量

はわずかな研究施設でのみ使用可能でしたが、我々のユニークな心臓

ツールによって今やこの 先端の技術が容易に利用できるようになりま

した。このツールは特に心臓 PET で用いられる全てのトレーサを対象と

した専門的な動態モデルの包括的なセットを提供します。

結果の記述と表示－ 17 ないし 20セグメントモデル機能

－ セグメント毎の CFRレポート

－ 安静／ストレスの融合

－ 正常データベースの編集

－ 3Dレンダリング（オプション）

Tool for Quantification of Cardiac PET Data

効率的な処理と結果の検討

心臓 PET 検査の適切な定量化には幾つかの処理段階があります。我々の心臓

ツールは、特定の検査プロトコルで必要な短軸の再設定や ROI 設定、心臓の

セグメント化など、これらの処理の全てを自動処理します。自動処理が失敗

するような場合は、再現性のある結果をユーザが手動で生成することのでき

る強力なツールが用意されています。安静／ストレス検査は並列に処理でき、

冠血流予備能を求められます。結果は 17 ないし 20 セグメントの AHA 分類を

使って記述され、様々な方法で対話形式で表示できます。データベース機能

もあります。ユーザが健常ボランティアのセットからデータを取得すると、

その結果が容易にデータベースに編集され、患者の検査結果の評価にそれを

使う事ができます。

PALZ

Alzheimer's Discrimination Analysis

アルツハイマー判別分析 アルツハイマー疑い患者のＦＤＧスキャンの全自動分析大規模多施設治験で得られた FDGデータに基づき、Herholz らはアルツハイマー痴呆 (AD) と健常者の判別法を開発した [１]。

PALZ ツールはこの判別法を実際に行う公認されたツールである。ADの疑いのある患者の FDGデータが与えられるとプログラムは完全自動で判別分析を行う。

結果はレポートに記載され、有意に集積低下（p<0.05）している脳領域が表示され、エラー確率と共にスキャン結果の異常判断基準が示される。臨床的な兆候

と併せて、このツールによる異常所見が ADの診断の裏付けとなる。我々のユーザーは PALZ が実際の臨床環境において確実に機能すると報告している

集積低下領域の３D表示

検査結果の直感的理解がオプションの３Dツールによって容易になる。PALZ ツールから処理を開始すると集積低下領域が表面

レンダリング上に直ちに表示される。それからユーザーは空間的配置を理解するために容易に画像を操作できる。例えば、ユーザー

は対話形式で画像を回転させたり患者画像のスライス面を統合したりできる。

[1] K. Herholz, E. Salmon, D. Perani, et al., Discrimination between Alzheimer Dementia and Controls by

統計的判別基準

判別基準に至る処理手順は患者画像の脳定位的標準化から始まる。標準化に

よって得られたピクセルの値は年齢で補正され健常者の値と比較されます。

正常値の分布を考慮して t- 値が求められます。AD固有のマスクによる異常な

ｔ－値を全て加算して ADの加算ｔ－値基準とします。この ADの加算ｔ－値

の分布は健常者グループを元に求められているので 95％予測限界とエラー確

率が計算できます。この方法は感度 93％でスキャン異常を検出する高感度な

方法である事が示されています。

免責条項

―PMODアルツハイマー判別解析（PALZ）ツールは臨床使用の正式な認可を受けておりません。

―それ故、PALZ ツールは調査並びに研究目的にのみ使用できます。

３Ｄオプション 表面レンダ

PBRAINDB

Tool for Normal Brain Database正常脳のデータベース・ツール脳データベースの構築と適用

このユーザに使いやすい新しい PMODツールは、健常コントロールのデータセット全体の脳画像における集積を解析する簡単な方法を提供します。これによっ

て、変動のわずかな症例で定位空間に於ける正常パターンを作ることができます。患者の画像は完全自動で正常パターンと比較することができます。結果が

Z- スコアマップですが、これは健常コントロールのデータセットと比較して観察される変動を各ピクセルの偏差として表しています。

高機能のレンダリング技術（オプションの P3D）によって患者画像を参照しながら大きな偏差の部位を探索することができます。

正常脳のデータベース作成正常脳データベースの構築手順は以下のステップです：

� 患者が受けた検査と同じ収集条件で同じ画像再構成プロトコールの正常コントロールのデータセットから画像を収集

� 標準化画像の解剖構造が一定の正確性で比較的できる様なコントロール画像の定位標準化

� データの蓄積を許すような内部レファレンスに関係した標準化画像のピクセル値のスケーリング

� 参照計算を空間的に制限したりピクセル値の分布をある範囲にするなど柔軟な選択が可能

� 正常データセット全域にわたる正常値とその偏差を決定するための、定位解剖における各ピクセル毎のコントロール集合全域にわたる値の解析

エクスポート／インポート機能のおかげで、この PMODツールが設定された異なった装置間で正常データベースが自由に共有できます。

正常脳データベースとの比較解析中に患者画像は定位的に標準化され、コントロール画像と同じスケーリングがなされ、ピクセル値の結果が正常値と比較されます。この完

全な自動処理結果は Z- スコア値と呼ばれる患者画像と正常パターンの違いを示したマップとして表示されます。Z- スコアマップは患者画像の

融合や 3Dレンダリング（別オプション）など多数の方法で研究に利用でき、そして外部使用のためにエクスポートできます。

免責条項>PMOD正常脳データベース（PBRAINDB）ツールは臨床使用の正式な認可を受けておりません。

>それ故、PBRAINDB ツールは調査並びに研究目的にのみ使用できます。

All Windows, Mac, Linax に対応

Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｍａｇｅ　Ｖｉｅｗｉｎｇ　ａｎｄ　ＶＯＩ　Ａｎａｌｙｓｉs[PVIEW]

Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｋｉｎｅｔｉｃ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　　　　　　　　　　　　 ［ＰＫＩＮ］

DICOM Database Option [PDCM]

PiXel-wise Modeling [PXMOD]

Quantitation of Cardiac PET Data 　 [PCARD]

輸入販売元 （ＰＭＯＤ正規代理店）

株式会社　ペットテクノロジーサプライズ

〒160-0023 新宿区西新宿 6-12-6-1002

TEL 03-5324-0753 FAX 03-5324-0754

www.pmod.jp office@pmod.jp

３Ｄ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｒｅｎｄｅｒｉｎｇ ［Ｐ３Ｄ］

Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ　Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ　Ａｎａｌｙｓｉｓ ［ＰＡＬＺ］

Ｎｏｒｍａｌ　Ｂｒａｉｎ　Ｄａｔａｂａｓｅ　 ［ＰＢＲＡＩＮＤＢ］

Ｉｍａｇｅ　Ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｆｕｓｉｏｎ ［ＰＦＵＳ］

ＢＡ

ＳＥ