1. ＳＰＭについて
  2. scalpingの必要性の検討
  3. Normal Data Base 共有の検討　〜コリメータの違い〜

ＳＰＭについて
　　東京歯科大学市川総合病院　小野寺晋志

　ＳＰＭ（Statistical Parametric Mapping）は、インターネットにおいて無償で入手可能な、脳血流SPECT解析ソフトである。Window95または98上で動作する。
　群と群（または１症例）を比較し、一方に対して、他方が有意に脳血流の低い（または高い）領域を、数学的手法を用いて探し出すソフトである。
それは次のような手順を踏んで行われる。
１． 正規化（Normalize）：比較したい脳血流SPECT画像群を、それぞれ基準脳と呼ばれる物に合わせこんで、同じ大きさ同じ形にする。
２． 平滑化（Smoothing）
３． 統計解析（Statistics）：voxelごとにｔ-検定を行い、有意差のでたvoxelを表示する。　解析結果は下図のように表される。
SPM解析結果の画像１
SPM解析結果の画像１

　ＳＰＭの利用目的としては、以下の二つがある。
・ 読影補助：正常群と各症例の比較
・ 研究目的：（例）正常群とアルツハイマー群の比較
　ＳＰＭのメリットは、数学的に客観的に脳血流SPECTを評価する点である。
視察によるSPECTの評価の問題点は、
１．関心領域の設定に観察者の主観が入りやすい。
２．関心領域から外された領域が無視されがちである。
の２点が挙げられる。ＳＰＭは客観的な評価であるため、この２点を解決できる。


 scalpingの必要性の検討
　　東京歯科大学市川総合病院　小野寺晋志

scalpingの画像
　scalpingとは、脳輪郭外countを削除することである。
SPMにて正確な統計処理を行うためには、scalpingが必要と言われている。
その必要性を検討した。

＜使用機器等＞
ガンマカメラ：SIEMENS社製E.CAM
薬 剤：99mTc-ECD
ソフト：SPM97 for Windows、DRL SPM Header Tool
使用template：ECD template（国立精神神経センター武蔵病院　松田博史先生作成）

同一条件で収集・再構成したNormal例33、臨床例22について検討した。

１．scalping＋および−について、臨床例22例のNormalize後の画像を目視で比較した。
大きさが変わった例４／２２
Countが変わった例２／２２
大欠損部周辺に
違いが見られた例１／２２
違いを認められず１５／２２

２．scalping＋および−について、臨床例22例について同一条件でジャックナイフ検定を行い、有意差の出たvoxel数を比較。
同一患者のStatistics後の画像
結果scalping−の画像

結果scalping＋の画像
control10 vs. 1　　　Height P<0.05　　　Extent P<0.01　　　P corrected
上：scalping−　下：scalping＋

オリジナル画像
オリジナル画像

この例では、scalping−では低血流領域を検出できなかったが、scalpingすることにより、有意な低血流領域を検出できた。

臨床例２２の、有意差のでたvoxel数の平均
scalping+scalping-
contrast1contrast2contrast1contrast2
平　均14703357156217642
標準偏差831311303742713907
contrast１：有意に血流の低いvoxel　　　contrast２：有意に血流の高いvoxel

contrast１、contrast２とも、scalping＋と−の間に危険率5%で有意差があった。
すなわちジャックナイフ検定において、scalping＋の方が有意な低血流領域を、有意に検出できた。

３．Scalping−について、PET Statistics normalizationのパラメータを変化させてジャックナイフ検定。
scalping＋の結果に近づくか検討した。

Type of means、Value for grand maen は、変化させてもSPM結果に変化はなかった。
Threshold definiding voxels to analyze、Probability thresholdを変化させても、scalping＋の結果に近づくということはなかった。



２および３の結果から、SPMにおいてscalpingは必要であると思われた。


４．scalping＋および−について、Normal例33・臨床例22の、全脳平均値の比較を行った。

すべての例において、全脳平均はscalping＋の方が大きかった。






Normal Data Base 共有の検討　〜コリメータの違い〜
　　東京歯科大学市川総合病院　小野寺晋志

　コリメータが違った場合、SPMでどこまで正確な解析が出来るのか検討し、同一コリメータを持たなくても、NomalDataBaseを共有可能か検討した。

核医学検査装置：SIMENS旭社製E.CAM
コリメータ：ファンビーム、LEHR
放射性医薬品：99mTc-ECD　800MBq（投与時）
脳ファントム：ＩＢ−１０（京都科学）
ソフト：SPM97 for windows、ＯＳ：windows98、DRL SPM Header Tool
template：ECD２テンプレート（国立精神神経センター武蔵病院、松田博史先生作成）


１．NomalDataBaseの構築
　ボランティアをつのり、脳血流SPECTを撮像した。このとき、FanBeamコリメータおよびLEHRコリメータで撮像した。すなわち、FanBeam、LEHR、２種類のNormalDataBaseを構築した。

２．SPMによる検討
　FanBaemで撮像した臨床例を２種類のNormalDataBaseを使ってSPM解析（ジャックナイフ検定）を行った。このときLEHRの画像にはさまざまな条件でChangの吸収補正をかけて検討を行った。
※ＳＰＭの前処理として、全症例・Normal群にscalping処理を行った。



２１歳　Ｆ　（ファンビーム）ｖｓ．２０〜３５歳　１１例（ファンビーム）


２１歳　Ｆ　（ファンビーム）ｖｓ．２０〜３５歳　１１例（LEHR　吸収補正なし）


２１歳　Ｆ　（ファンビーム）ｖｓ．２０〜３５歳　１１例（LEHR　Chan’s attenuation coefficient 0.02/cm）


２１歳　Ｆ　（ファンビーム）ｖｓ．２０〜３５歳　１１例（LEHR　Chan’s attenuation coefficient 0.04/cm）

Height p<0.05 Extent p<0.01 p uncorrected

視覚的には、Chan’s attenuation coefficient 0.02/cmのとき、ファンビームｖｓファンビームの結果に最も近づいた。


２０症例ジャックナイフ検定での、有意差のでた合計voxel値のファンビーム（control群）ｖｓファンビーム（症例）との相関
cotrol群症例
LEHR吸収補正なしｖｓファンビーム：0.970381
LEHRchang’s 0.02 ｖｓファンビーム：0.971121
LEHRchang’s 0.04 ｖｓファンビーム：0.944261


１０症例ジャックナイフ検定での、有意差のでた合計voxel値のLEHR（control群）ｖｓLEHR（症例）との相関
cotrol群症例
ファンビーム ｖｓLEHR吸収補正なし：0.978202
ファンビーム ｖｓLEHRchang’s 0.02 ：0.986779
ファンビーム ｖｓLEHRchang’s 0.04 ：0.98282


Chan’s attenuation coefficient 0.02/cmのとき、最もよい相関を示した。


脳ファントムを用いた実験　外容器にTc-99mを入れてSPECT収集


ファンビーム　　Bottom count ／ Peak count= 0.73


LEHR　吸収補正なし　　Bottom count ／ Peak count= 0.65


LEHR　Chang’s　0.02/cm　　Bottom count ／ Peak count= 0.72

脳ファントムを用いた実験でも、Chan’s attenuation coefficient 0.02/cmのとき、最もファンビームに近づいた。


  • 目視ではchanの吸収補正 0.02／cmのときのＳＰＭ結果が、本来の組み合わせのＳＰＭ結果に近づいた。
  • 有意差のでた合計voxel値の相関でも、同様の結果だった。
  • 目視では、LEHR画像にchanの吸収補正 をかけることにより、読影補助を目的としたジャックナイフ検定に於いては、使用コリメータが異なっても、 NomalDataBaseの共有は可能と思われた。



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(c)Copyright 2001,The Society of Nuclear Medicine Technology in CHIBA