学習のゴール
SPECTは「ガンマカメラで多方向から投影データを集め、断層像に再構成する検査」です。問題では、PETとの違い、収集条件、サンプリング角度、OS-EM、TEW、Chang法、リングアーチファクトが繰り返し問われます。用語を丸暗記するのではなく、「何を集めるのか」「何を補正するのか」「どの段階の処理か」で整理しましょう。

SPECTは体内から放出される単一光子を、コリメータ付きガンマカメラで検出します。PETは陽電子消滅により発生する2本の消滅放射線を同時計数します。PETは定量性や感度に優れます。一方、SPECTは^99mTc、¹²³I、²⁰¹Tlなど多様な核種を使え、2核種同時収集が行いやすく、検査室の遮へいも比較的容易です。

SPECTの基本は360度収集です。ただし心筋SPECTでは180度収集が用いられる場合があります。検出器は被検者に近いほど空間分解能が高くなるため、円軌道より近接軌道が有利です。サンプリング角度は、検出器が何度ごとに投影像を収集するかを表します。360度収集なら「360度÷投影方向数」、180度収集なら「180度÷投影方向数」です。

静態画像収集は、ある時点の分布を1枚の画像として収集します。終了条件には、一定カウントで終了するプリセットカウント方式と、一定時間で終了するプリセットタイム方式があります。動態画像収集は時間変化を見る収集で、フレームモードとリストモードがあります。リストモードはイベントごとに時刻などを保存するため、後から時間幅を変更しやすいのが特徴です。

心電図同期収集はECGゲートとも呼ばれ、R波をトリガとして心周期を複数位相に分けます。左室駆出率や壁運動の評価に使われます。全身画像収集はホールボディイメージで、寝台または検出器を移動しながら広範囲を撮影します。二核種同時収集はマルチチャネルイメージモードで行い、クロストークに注意します。

標本化は、連続した空間情報や時間情報を一定間隔で区切り、画素やフレームとして取り出す処理です。量子化は、標本化された各点の信号強度を有限の数値、たとえば各画素のカウント値として表す処理です。つまり、デジタル化は「標本化で区切る」ことと「量子化で値を数値化する」ことの両方で成り立ちます。サンプリングが粗すぎると折り返しが起こるため、ナイキスト周波数の考え方が重要になります。計数密度が高いほど統計雑音は減りやすく、SN比が改善します。

スムージングは雑音を抑えて画像をなめらかにする処理です。ただし強すぎると小病変や境界がぼやけます。鮮鋭化は輪郭や高周波成分を強調しますが、雑音も強調されます。画像処理は「雑音を抑える」と「分解能を保つ」のバランスで考えます。

FBP法は投影データにフィルタ処理を行ってから逆投影する解析的再構成法です。高集積部ではストリークアーチファクトが出やすい点に注意します。ML-EMやOS-EMは逐次近似法で、初期画像から繰り返し更新します。OS-EMはML-EMを高速化した方法で、画素値が負になりにくく、減弱補正・散乱補正・分解能補正を組み込みやすいのが利点です。ただし逐次近似回数を増やせば常に雑音が減るわけではありません。

TEW法は主エネルギーウインドウの両側にサブウインドウを設定し、ピクセルごとに散乱線を推定します。二核種同時収集のクロストーク補正にも有用です。Chang法は再構成画像に補正マトリクスを乗じる後補正法で、補正後カウントは増加します。

SPECT性能評価では、均一性、総合空間分解能、回転中心、感度などを確認します。総合空間分解能は線線源を用い、FWHMで評価します。リング状アーチファクトの典型原因は、検出器の感度不均一と回転中心ずれです。回転中心ずれはサイノグラムで評価できます。

脳血流SPECTでは^99mTc-ECD、^99mTc-HMPAO、¹²³I-IMPなどを用います。統計画像解析では、解剖学的標準化を行い、医薬品ごとの正常データベースと画素単位で比較します。Alzheimer型認知症では後部帯状回、楔前部、頭頂葉・側頭葉の血流低下、レビー小体型認知症では後頭葉血流低下が重要です。心電図同期心筋SPECTではR波同期により左室駆出率や壁運動を評価できます。