A Novel Marker-Based Registration Method for Simultaneous Preclinical PET/MR with a Non- Stationary PET Detector

技術要約：非定常PET検出器を用いた同時非臨床PET/MRのための、新規マーカーベース登録手法

問題提起
本研究は、非定常なPET検出器をMRスキャナーに取り付けたレトロフィット型の構成において、非臨床環境で同時取得された陽電子放出断層撮影（PET）画像と磁気共鳴（MR）画像を登録する際の課題に対処している。具体的には、著者らは動物用クレードル・ポジショニングシステムに取り付けられた小型の非定常PET検出器（RatCAP）を使用した。このセットアップは、標準的な登録に対して主に3つの障害をもたらす：

1. 位置の不安定性： 検出器のMR磁場アイソセンターに対する物理的な位置が、クレードルの実験的な再配置（既知の軸方向の位置決め誤差を伴う）ごとに変化するため、単一の一回限りの校正ファントムを使用することができない。
2. 空間的制約： PET検出器内部のラジオ周波数（RF）コイルの内径が狭すぎるため、被験体とともにデュアルモダリティ・フィデューシャルマーカーを配置することができない。
3. 解剖学的コントラストの欠如： 多くの非臨床アプリケーションにおいて、画像強度に基づく登録のみに頼ることは、PETとMRの間の相互的な解剖学的コントラストの欠如により不十分な場合が多い。

手法
著者らは、動物用クレードル内の固定された幾何学的リファレンスを用いて、PET画像空間とMR画像空間をデカップリングする、完全に自動化されたマーカーベースの登録パイプラインを提案している。この手法は、クレードルのプラスチック部品を撮像可能なゼロエコータイム（ZTE）MRIシーケンスに依存している。ワークフローには、3つの具体的なアフィン変換が含まれる：

1. ユニバーサル校正 ($T_{P \to Cradle}$): 一回限りの校正により、PET画像座標系とクレードル座標系の間の静的な関係を確立する。これは、$^{18}$F-FDGで満たされた注射器（デュアルモダリティ・ファントム）と、クレードルのノーズコーン・トラック（NCT）を同時に撮像することによって達成される。NCTは、ZTE-MRIで可視化可能な材料であるアクリロニトリル・ブタジエン・スチレン（ABS）製の減算型「ノック」（幾何学的マーカー）によって修正されている。PET画像とZTE画像は、Mutual Information指標を用いたAdvanced Normalization Tools (ANTs) を用いて登録される。
2. 実験固有の校正 ($T_{Lab \to Cradle}$): 各実験において、ラボ空間（磁場アイソセンター）内におけるクレードルの位置が決定される。短いZTEスキャン（約2.5分）により、被験体とNCTマーカーの両方が捕捉される。このスキャンは、NCTマーカーのみを含む事前取得された「NCT0」スキャンに剛体登録され、ラボ空間に対するクレードルの現在の位置が決定される。
3. シーケンス固有の変換 ($T_{MRI \to Lab}$): MR画像のヘッダーから直接導出されるこの変換は、特定のMRIシーケンスのインデックス化されたボクセルを物理的なラボ空間にマッピングする。

最終的なPETからMRIへの登録は、これらの変換を連結することによって達成される：$x_{MRI} = T_{MRI \to Lab}^{-1} \cdot T_{Lab \to Cradle}^{-1} \cdot T_{P \to Cradle} \cdot x_{PET}$。

主な貢献

• 新規ハードウェア統合： ZTE-MRIで可視化される減算型幾何学的マーカーを備えた、修正されたノーズコーン・トラックの設計および3Dプリント。これにより、スペースを消費するデュアルモダリティ・フィデューシャルを排除した。
• 自動化されたワークフロー： 手動の介入や解剖学的特徴のマッチング、あるいは各被験体ごとの繰り返しのデュアルモダリティ校正ファントムを必要としない、完全に自動化された登録パイプライン。
• サブボクセル精度： 検出器とクレードルのマーカーとの幾何学的関係が固定されている限り、実験間でPET検出器が移動しても正確な登録が可能であることを実証した。

結果
本手法は、系統的なファントム実験を通じて検証された：

• 登録精度： クレードルマーカー（NCT）のラボ空間への実験固有の登録は、x軸で $\pm 0.03$ mm、y軸で $\pm 0.06$ mm、z軸で $\pm 0.06$ mm の空間誤差を達成した。
• コアジストレーション性能： 9つの異なるクレードル位置（平行移動および回転を含む）におけるファントムのPETおよびMR画像にこのフルパイプラインを適用したところ、得られたコアジストレーション誤差はPETのボクセルサイズを下回った。
• 定量的指標： 共通のFLASH MRI空間にマッピングされた、登録されたPET画像のボクセル単位の標準偏差は、平均で2.6%（強度正規化、95パーセンタイル）であり、局所的な最大値は5.4%であった。
• 効率性： 必要なZTE校正スキャンは約2.5分であり、標準的なプロトコルの前スキャンとして実行可能である。

意義と主張
本論文は、非定常でレトロフィットされた非臨床セットアップにおいて、ZTEスキャンの画像ベースの登録を使用して、同時に取得されたPETおよびMRスキャンの自動コアジストレーションを行う最初の実証であると主張している。著者らは、このアプローチが、物理的なスペースが限られている、あるいは検出器の位置が固定されていないPET/MRシステムにとって、実用的かつコスト効率の高いソリューションを提供することを強調している。

本研究は、検証が制御された条件下でのファントムを用いて完全に行われたことを控えめに述べている。著者らは、被験体の動きや呼吸などの要因が登録ステップに影響を与えるアーチファクトを引き起こす可能性があるため、生存動物における堅牢性を評価するには今後の課題が必要であることを認めている。結論として、本手法は、これらの特定の制約された環境においてサブボクセル精度を達成するための「実用的な手法」であるとしている。