信頼性の高い診断を行うには、固有の臓器から得られる詳細な情報が求められます。例えば、骨シンチグラフィでは、SPECT/CT画像から、腫瘍の転移か変性疾患かを区別する必要があります。xSPECT Boneは病変の活動を見るだけではなく、病状の区別に必要な情報を有し、かつてない情報へのアクセスを実現します。
セグメンテーション技術を応用
xSPECT Boneは、骨イメージングにおけるセグメンテーションを基本とした技術です。99mTcのγ線エネルギー140 keV線源弱係数に基づいて空気、脂肪、軟部組織、海綿骨、皮質骨、金属の6つにセグメンテーションを行い、各領域のイメージボクセルはμマップに対応した組織区分として係数付けされます。結果として、被検者独自の線形ゾーンマップが作成され、イメージの分解能が改善されます。小さな病変や薬剤の取り込みが少ない部位もより良く描出されるため、精度の高い画像で診断することが可能になります。.
