急性期脳梗塞患者におけるCT perfusionに対するベイズ推定法とSVD法の比較

• Published in: 日本放射線技術学会雑誌 p. 2023-1301
• Main Authors: 森下, 猛史, 田邉, 頌章, 増尾, 修, 橋本, 昭宏, 大久保, 英, 江崎, 琴音, 梅嵜, 有砂, 高瀬, 香奈, 戸田, 博幸
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 公益社団法人 日本放射線技術学会 2023
• Subjects: acute ischemic stroke; Bayesian estimation algorithm; computed tomography perfusion
• ISSN: 0369-4305; 1881-4883
• DOI: 10.6009/jjrt.2023-1301

CT perfusion（CTP）の解析法には，さまざまな解析法がある．ベイズ推定アルゴリズムの利点が示唆されているが，臨床データでの他の解析法との比較はまだ少ない．今回，急性期脳梗塞患者の評価において，ベイズ推定法と特異値分解（singular value decomposition: SVD）法を比較し，その有用性を検討した．急性期脳梗塞患者13例のCTPデータをVitreaに実装されたSVD法とベイズ推定法を用いて解析した．虚血域の明瞭性に関する視覚評価と，画像上に関心領域（region of interest: ROI）を設定し，灌流域ごとに健側患側比を比較した．視覚評価では，CBF，MTT，TTPで多くの症例で有意差があり，SVD法とベイズ推定法の健側患側比は，CBF: 1.19, 1.84，CBV: 1.09, 1.02，MTT: 1.12, 1.79，TTP: 1.48, 1.19となった．CBF，MTTはベイズ推定法のほうが健側患側比が大きく，TTPはSVD法のほうが健側患側比が大きかった．急性期脳梗塞患者のCTP解析において，SVD法と比較してベイズ推定法は，CBF，MTTの評価に有用であると示唆された．