脳神経内科ローテーターに伝えていること

血管性認知症（vascular dementia: VaD）は、脳卒中が原因の認知症です。脳卒中と認知機能低下に因果関係があれば、血管性認知症と診断します。（ 三品雅洋：老年精神医学雑誌 27(12) 1289-1296, 2016 と 長田乾ら：老年精神医学雑誌 32(10) 1068-1077, 2021 ）。 血管性認知症の概念の変遷については こちら の長田乾先生の総説が詳しいです。1672年、Willisが脳卒中による記憶障害・認知機能障害を 報告 しています。19世紀、初老期の認知症は梅毒が主因でしたが、1892年、Kippelが動脈硬化が原因の脳萎縮を報告しました。1894年Alzheimerが梅毒との鑑別で動脈硬化と脳萎縮の関連に着目しました。1894年Binswangerが8症例の報告の中でVaDの概念を示しました。 まだ脳の断層画像診断が普及していなかった頃、 Hachinskiの虚血スコアが発表 されました（1975年）。 特徴 得点 急激な発症 2 段階的な増悪 1 動揺性の経過 2 夜間の錯乱 1 人格が比較的保たれている 1 抑うつ 1 身体的訴え 1 感情失禁 1 高血圧の既往 1 脳卒中の既往 2 アテローム硬化症の合併の証拠 1 局所神経症状 2 局所神経徴候 2 得点７以上：血管性認知症の可能性が高い  得点４以下：変性疾患によ...

このページの情報は2024年10月1日のものである。常に最新の情報を参照されたい。 バイオマーカーとは 　バイオマーカー（生物学的指標：biomarker）とは、「通常の生物学的過程、病理学的過程、もしくは治療的介入に対する薬理学的応答の指標として、客観的に測定され評価される特性」のことである[1]。バイオマーカーには、血圧・心電図・脳波など生理学的検査、MRIなど画像検査、血液など体液検査がある。体液検査の中には、生化学的検査のほか、遺伝子、タンパク質など分子などがある。癌治療では、遺伝子により使用する抗がん剤が選択されている。ファブリー病や球脊髄性筋萎縮症など、治療可能になった神経難病も、バイオマーカー診断が必須である。 　認知症の診断は、症候が中心であったが、過去の診断基準でも除外診断のためにはCTなど形態画像が必要であった[2, 3, 4, 5]。最近の診断基準では画像などバイオマーカーが含まれてきた[6, 7]。特にアルツハイマー病では、疾患修飾薬（当時は根本治療薬と呼ばれていた）が現実味を帯びてきたため、バイオマーカーによる診断基準が作成された[8, 9]。amyloid蓄積（A）・病的tau（T）・神経変性（N）の各マーカーに基づく診断体系としてAT（N）分類が提案され[10, 11]、さらに血管因子・シナプス機能・軸索損傷など新たなバイオマーカー（X）を加えたATX（N）分類が提唱された[12]。 　鑑別診断を軽度の認知症のうちに行う必要があるが、容易ではない。例えば、抗アミロイドβ抗体薬の治験では、7割近くが要件を満たさず薬の割り付けまで辿り着けなかったが[13, 14]、この一部はアミロイド蓄積がPETで陰性とされた患者である。治験に参加するくらいだから、被験者をエントリーする医師は認知症の専門医、それでも初期のアルツハイマー型認知症の診断を間違うのである。髄液マーカーによるAT（N）分類を用いた国内の検討では、臨床的に診断されたアルツハイマー型認知症のうち39.6%がアルツハイマー病以外の病理が示唆されたと報告されている[15]。抗アミロイドβ抗体薬を使用するために早期アルツハイマー病をより正確に診断するには、バイオマーカーが必要なのである。 　言うまでもなく、脳内アミロイドβ陽性＝アルツハイマー病、と診断できるわけではない[16]。健常者...

医用画像で注意すべきは、カラースケールの並び方が、必ずしも色の明るさ、明度とは一致しない点である。 例えば、論文投稿でのグレースケール画像は無料だが、カラーの画像が有料のことがある。あるいは、図書館で本のカラーのPET画像を白黒のコピー機でコピーする。 そこで単純にRGBの画像をグレースケールにすると、つまり、カラー写真がモノクロ写真になると、下図のようになる。 RGBの色は、明度によってグレースケールに置き換わる。画像右にあるrainbowのカラースケールを単純に明度によってグレースケールにすると、下と上が黒になり、真ん中が白。最も代謝が高い被殻が、低い部分と同じ色で表示されてしまう。代謝が高い部分と低い部分が同じ色になってしまうのである。 本来グレースケールを用いた 18 F-FDG PET画像は、下図のような画像にならなければならない。 このような現象があるため、核医学学会は、ルーチン画像はグレースケールを推奨している。これなら紙にコピーしてもカラースケールの逆転はない。 放射線科の先生方はグレースケールに慣れていらっしゃるが、脳神経内科医の多くはrainbowの方が異常を捉えやすいのではないかと思う。 正しいグレースケール画像の作成は、医用画像用のアプリケーションでDICOMデータを読み込み、表示を変更されたい。 日本医科大学大学院 医学研究科 脳病態画像解析学講座 活動報告 2015 年~ 2019 年 より

　画像が数学の「行列」であるから、様々な算術が可能である。統計もその１つである。古典的には、画像に関心領域（region of interest、ROI）を設置し、ROI内のピクセル値の平均を測定、これを統計にかける。この項で解説するのは、画像のpixelあるいはvoxelごとの統計である。 　ただし、それぞれの画素を統計処理するとき、比較する画像群の様々な条件が一致していなければ無意味な解析となる。通常の統計でも、比較する群で様々な条件が一致している（統計学的有意差がない）からこそ、仮説を証明することが可能である。脳画像ごとの統計処理では、これらに加え、脳の位置・形などの条件の一致も求められるということである。例えば、被殻の画素と側脳室内の画素の値を比べる意味はない。個々人で、脳の大きさや脳内の構造も異なる。大脳皮質の萎縮など加齢変化もある。同一人物の画像であっても、頭部のわずかな傾きで座標はずれる。ポジトロン断層撮影（positron emission tomography: PET）やsingle photon emission computed tomography（SPECT）装置によって、あるいは放射性薬剤や撮像方法・動態解析法によって、測定される画素の数値は変わってくる。 　例えば、ある研究で健常者はA機種、患者はB機種を用い、B機種はA機種より後頭葉の集積が高いとする。患者群では全例で後頭葉の集積が上がり、統計は脳の病態と無関係に患者群は後頭葉が高いという結果になってしまう。 　このようなことは、健常者は撮像の待機中に健常者はアイマスクあり、患者群はマスクなしとした場合も同じことが起こりうる。ちなみに、 18 F-FDG PET画像では絶食条件が守られないと、アルツハイマー病（Alzheimer’s disease, AD）で低下する後部帯状回で集積低下することが知られている(1)。被験者の撮影条件などは日本核医学学会が作成したガイドラインを参照されたい。 　次に、個々の脳を同じ解剖学的空間に落とし込む作業が必要になる。ある位置のvoxelが、同じ解剖学的部位でなければ統計処理をする意味がない。まず、同じ被験者の脳だけを使用する解析であれば、脳の位置を左右・上下・傾きを一致させれば同じ解剖学的空間を共有できる。例えば、functional MRIで連...

ここで言う「画像」は、医用デジタル画像を指す。 例えば、ロンドンのTower bridgeの写真をAdobe Photoshopで拡大してみよう。 画像が、画素 pixel の集合であることがわかる。 この画像は、パソコンなどディスプレイで表示される時はRGBというカラーモードで色が規定されている。RはRed、GはGreen、BはBlueである。いわゆる光の三原色である。ちなみに、印刷物などの色は、CMYK（Cyan・Magenta・Yellow・blacK）である。右の画像の紫色は、R 143、G 137、B 170という数値が割り当てられている。R・G・Bそれぞれが0〜255の幅があり、これらの組み合わせで256×256×256＝16,777,216色が表現可能である。RGBでは光が混ざって表示されるため、R・G・B全てが0の場合は黒、全てが255では白となる。このように、pixelは数値によって色が決まる。 これは、医用デジタル画像にも当てはまる。 右は 18 F-FDG PET画像である。 ディスプレイではRGBで表現される。ただし、多くの医用デジタル画像ではカラースケールが割り当てられる。右図ではrainbowと称されるカラースケールを使用し、色の数値は脳内のブドウ糖代謝を反映したstandardized uptake value（SUV）である。0〜8のSUVが256に分割され色が割り当てられている。赤がSUV ８、緑が4程度、黒が0に相当する。デジタル写真と同様、pixelが並んで形成されているが、この色はSUV値を表現している。 画像は数字の羅列であり、つまり、高校の数学で学んだ「行列」である。 画像は、３次元に数字が羅列したデータである。 したがって、引き算・掛け算など、 同じサイズの行列なら 可能である。 通常の脳血管撮影では骨と造影剤が入った血管が描出されるが、骨のデータを引き算すると、Digital Subtraction Angiography（DSA）の画像を得られ、血管が見やすくなる。 同様に、画像のボクセル値ごと動態解析をしたり、統計処理したりすることが可能である。 ただし、それぞれの行列の数値が存在する、解剖学的な座標が共通でなければならない。 例えばDSAでは、患者がちょっと頭部を動かすと、骨の情報は消せないばかりか、余計な信号を...

 natalizumabによる進行性多巣性白質脳症（progressive multifocal leukoencephalopathy: PML）について、 こちらのPDF が詳しいです。

 MRIの白質病変、 このページ がわかりやすいです。 この元になっている論文は こちら 。 U-fiberについては こちら も。

特発性正常圧水頭症（iNPH）診療ガイドライン 第3版は こちら で閲覧できます。 特発性正常圧水頭症診療ガイドライン第3版 [ 日本正常圧水頭症学会 ] 価格：3850円（税込、送料無料) (2021/4/15時点) 楽天で購入 SINPHONI-2 trialは こちら 。DESHに対するLPシャントの有効性が証明されました。これが第3版改訂の目玉だと思います。 Disproportionately Enlarged Subarachnoid Space Hydrocephalus（DESH）でアルツハイマー病とiNPHの区別。 こちら 。脳室・シルビウス裂など髄液部分の増加がiNPHの特徴ですが、アルツハイマー病と最も異なるところはシルビウス裂の開大。脳槽の体積はiNPH、アルツハイマー病、血管性認知症で差はありませんでした。 Study of Idiopathic Normal-Pressure Hydrocephalus on Neurological Improvement（SINPHONI）のSPECTの集積パターンは こちら 。高位円蓋部の高集積が特徴です。 iNPHにおけるアルツハイマー病理は こちら 。高齢者では複合病理は当たり前。アルツハイマー病を合併してもLPシャントをやって歩行障害が改善する症例はよくあります。運動できるようになると、認知症悪化予防になります。 特発性正常圧水頭症（iNPH）診療ガイドライン 第2版は こちら 。

診断基準  [臨床像] 1 発熱後1週以内に異常言動・行動、意識障害、けいれんなどで発症する。 2 多くは神経症状発症後10日以内に後遺症なく回復する。  [画像所見] 3 急性期に脳梁膨大に拡散強調画像で高信号を呈する。T1, T2信号異常は比較的軽度。 4 病変は脳梁全体、対称性白質に拡大しうる。 5 病変は1週間以内に消失し、信号異常、萎縮は残さない。 こちら をご参照

「Marchiafava Bignami」をマルキアファーバ・ビクナミと読む人がいますが、Ettore Marchiafava先生とAmico Bignami先生はイタリアの病理学者、「マルキアファーヴァ・ビニャミ」と読みます。 MRIで「脳梁膨大」のT2高信号が特徴。「脳梁膨大部」と言ったら解剖の先生に「脳梁膨大！」と怒られたことがありました。

前頭骨内板肥厚症（hyperostosis frontalis interna）については、 こちら に詳しく記載されています。

SPECTの評価法として統計画像が頻用されている。そればかりか、第109回と第110回の医師国家試験に、脳血流SPECTの問題が出題されたが、統計画像が用いられました。あたかもそれが標準であるかのように。しかし、本来の統計ではなく、健常者データベースと1人の被験者の画像を比較するjackknife検定でした。 通常の統計で、1例と複数を比較するでしょうか。元々、統計画像に用いられる SPM や iSSP は、群間比較するためのものでした。 統計画像を使うにあたり、注意しなければならないことがあります。 まず、SPECT・PET画像を統計画像とするためには、空間的標準化により、脳の形を全例同じ形にする必要があります。空間的標準化で不具合があれば、そこが「異常値」と判定されます。ですから、空間的標準化で正しく「標準化」されたことを確認する必要があります。 この、統計画像の過程については、別ページで解説します。 次に、SPECT機種・吸収補正・フィルター・患者の状態（閉眼など）など撮像条件です。健常者データベースで用いられた条件と、その1例の条件が、全く同じでないならば、統計画像は、例えば機種の違いを描出します。閉眼・開眼が異なれば、一次視覚領の違いを描出します。ここが、MRIなど形態画像とPET・SPECTの機能画像の違いです。 統計画像を見る前に、データベースの撮像条件と自施設の条件が同じかどうか、確認してください。本邦で出回っているソフトには、撮像条件が書かれています。できれば自施設で健常者データを収集することが望ましいです。 統計画像の落とし穴にハマらないためにも、普段から、統計処理前の元画像を見るようにしたい。そうすれば、統計画像がなくても読影することができるようになる。ただし、通常の画像は主観的に読影してしまうこともある。客観性のある統計画像を読影の参考にすることは間違いではない。 ちなみに、私は統計画像を必ず見ます。統計画像を批判的に書きましたが... 神経内科医の通常の読影は、主観的になりがちです。放射線科の先生方の読影はより客観的です。なぜなら、神経内科医は患者を診てそれを元に病巣を想像し、画像を見るからです。見落としをなくすためには、統計画像は便利です。そのためにも、正しい統計画像を作る必要があるのです。

線条体は細い組織。解像度が落ちると、集積が低下しているように見えてしまいます。 例えば、これは私が作った擬似的なDatSCAN画像。右の被殻に相当するところを細くして見ました。 これにスムージングをかけて解像度を落とします。 ご覧の通り、右被殻は集積低下しているように見えます。これが部分容積効果です。小さいもの、細いものは、SPECT・PETのような解像度の悪い画像は苦手です。放射能の集積が少ないと、見えるべきものが見えなくなるのです。