どうも、Beyond the Pixelです。膵臓内に見つかる偶発的な病変の中には、診断が難しいものがあります。特に、「膵内副脾（すいないふくひ、IPAS）」と「過血管性膵腫瘍（かけっかんせいすいしゅよう）」は、CT画像で似たような造影パターンを示すため、鑑別が困難な場合があります。膵内副脾は、膵臓内に発生する異所性の脾臓組織であり、臨床的には無害で治療の必要はありません。一方、過血管性膵腫瘍、例えば膵神経内分泌腫瘍（pNEN）や腎細胞癌からの転移などは、悪性の可能性があり、適切な治療が必要となります。しかし、これらの病変がルーチンの造影CT（特にポータル相）で偶発的に発見された場合、従来のCTだけでは明確な診断ができないことが少なくありません。この診断の曖昧さが、不必要な追加検査や、場合によっては外科的切除につながることもあり、対象者にとって身体的・経済的負担となる可能性があります。多相造影CTやMRI、さらに特殊な検査（超常磁性酸化鉄（SPIO）造影MRIやテクネチウム-99m熱損傷赤血球シンチグラフィ）といった追加の検査が必要になることで、医療費の増加や診断の遅れ、再度の造影剤投与、さらなる放射線被曝を伴うことがあります。このような背景から、1回の造影CTでこれらの病変を正確に鑑別できる診断方法が求められています。
Figure 1. Fig. 1 Flowchart of patient selection and exclusion解説: このフローチャートは、本研究における対象者の選択と除外のプロセスを示しています。当初の多相デュアルエナジー腹部CTを受けた可能性のある過血管性膵病変を有する111名の対象者から、参照標準の欠如、スペクトルイメージングデータの欠損、ポータル相での過吸収病変の欠如、脾臓摘出術の既往により26名が除外され、最終的に34名の膵内副脾と51名の非IPAS病変を持つ85名の対象者が定量分析に、そして膵尾部病変を有する56名が視覚評価に含められました。
これらの対象者の内訳や特徴は、表1に示されています。
Table 1. Table 1 Patient demographics and lesion characteristics in the whole cohort and among patients with pancreatic tail lesions解説: この表は、全コホートおよび膵尾部病変のサブグループにおける対象者のデモグラフィック情報と病変の特性をまとめています。年齢、性別、ボディマス指数、実効直径、病変の最大直径、病変の位置などが示されています。膵内副脾と腫瘍の間で、病変の位置以外に統計的に有意な差は見られませんでした。
Table 2. Table 2 Comparisons of lesion density and relative lesion-to-spleen ratio at each image series between IPAS and hypervascular neoplasms解説: この表は、膵内副脾と過血管性膵腫瘍の間で、各画像シリーズにおける病変密度と相対病変対脾臓比の比較を示しています。従来の画像、様々なkeVの仮想単色画像、仮想非造影画像、ヨウ素密度、実効原子番号についてデータが示されています。膵内副脾は、多くの画像シリーズで病変密度が低い傾向にあり、全ての画像シリーズで相対病変対脾臓比が腫瘍よりも有意に低いことが示されています。
Table 3. Table 3 The diagnostic performance of conventional and spectral imaging quantitative parameters in the whole cohort (34 IPAS and 51 neoplasms)解説: この表は、全コホート（膵内副脾34例、腫瘍51例）における従来の画像およびスペクトル画像の定量的パラメーターの診断性能をまとめたものです。病変密度と相対病変対脾臓比のそれぞれについて、閾値、感度、特異度、精度、AUCが示されています。相対病変対脾臓比が病変密度よりも高いAUCを示し、特に40 keVの仮想単色画像、ヨウ素密度、実効原子番号マップのRLSRで高い診断性能が確認されています。
Table 4. Table 4 The diagnostic performance of conventional and spectral imaging parameters for pancreatic tail lesions (34 IPAS and 22 neoplasms)解説: この表は、膵尾部病変のサブグループ（膵内副脾34例、腫瘍22例）における従来の画像およびスペクトル画像の定量的パラメーターの診断性能をまとめたものです。全コホートと同様に、相対病変対脾臓比が病変密度よりも高いAUCを示しており、特に40 keVの仮想単色画像、ヨウ素密度、実効原子番号マップのRLSRで非常に高い診断性能が示されています。
Figure 2. Fig. 2 Receiver operating characteristic (ROC) curves in the whole cohort for lesion density (A) and relative lesion-to-spleen ratio (B) in conventional images, virtual monochromatic images (VMIs) at 40 keV, iodine density maps, effective atomic number (Z_eff) maps, and virtual non-contrast (VNC) images解説: この図は、全コホートにおける病変密度（A）と相対病変対脾臓比（B）のROC曲線を示しています。従来の画像、40 keVの仮想単色画像（VMI）、ヨウ素密度、実効原子番号（Z_eff）、仮想非造影（VNC）画像が比較されています。病変密度測定（A）よりも、相対病変対脾臓比（B）のROC曲線がより高い感度と特異度を示し、診断性能が優れていることが示唆されています。
Table 5. Table 5 Subjective performance of conventional and spectral-based imaging for discriminating IPAS (n = 34) from hypervascular neoplasms located in the pancreatic tail (n = 22)解説: この表は、膵尾部病変の膵内副脾と過血管性膵腫瘍の鑑別における、従来の画像単独およびスペクトル画像を加えた場合の視覚的評価の主観的性能を示しています。3名の専門家それぞれの感度、特異度、精度、AUCが示されており、スペクトル画像を加えることで、全ての専門家および全体で感度、特異度、精度、AUCが有意に改善していることがわかります。
Figure 3. Fig. 3 Receiver operating characteristic (ROC) curves for visual assessments using conventional images (dotted lines) and conven- tional plus spectral images (solid lines) by the three radiologists解説: この図は、3名の専門家による、従来の画像のみ（点線）と従来の画像にスペクトル画像を加えた場合（実線）の視覚的評価におけるROC曲線を示しています。スペクトル画像の追加により、全ての専門家においてROC曲線が左上方向へ大きくシフトしており、診断性能が大幅に向上していることがわかります。
Figure 4. Fig. 4 Representative images from two patients: an intrapancreatic accessory spleen (IPAS) in a 57-year-old man (upper row) and a pancreatic neuroendocrine neoplasm (pNEN) grade 1 in a 60-year-old woman (lower row). On conventional CT, both lesions demonstrated similar imaging appearance and appeared identical to the spleen, making discrimination impossible. The IPAS exhibited spectral imaging properties closely matching those of the spleen, whereas the pNEN displayed different spectral properties—enabling confident discrimination on single-phase CT解説: この図は、膵内副脾（IPAS）と膵神経内分泌腫瘍（pNEN）Grade 1の2名の対象者の代表的な画像を示しています。従来のCT画像では両病変の鑑別は困難でしたが、スペクトル画像（40 keV仮想単色画像、ヨウ素マップ、実効原子番号マップ）を追加することで、IPASは脾臓と類似したスペクトル特性を示し、pNENは異なるスペクトル特性を示したため、単相CTでも確実な鑑別が可能となりました。Figure 5. Fig. 5 Representative images from two patients: an intrapancreatic accessory spleen (IPAS) in a 56-year-old man (upper row) and a pancreatic neuroendocrine neoplasm (pNEN) grade 2 in a 63-year-old man (lower row). Despite the almost similar appearance of both lesions on conventional images, spectral imaging demonstrates imaging characteristics identical to those of the spleen in IPAS, whereas pNEN exhibits distinctly different spectral properties, allowing accurate differentiation from IPAS解説: この図は、膵内副脾（IPAS）と膵神経内分泌腫瘍（pNEN）Grade 2の2名の対象者の代表的な画像を示しています。従来の画像では両病変がほぼ同様に見えるにもかかわらず、スペクトル画像（40 keV仮想単色画像、ヨウ素マップ、実効原子番号マップ）では、IPASは脾臓と同一の画像特性を、pNENは明らかに異なるスペクトル特性を示し、正確な鑑別が可能となりました。Figure 6. Fig. 6 Representative images from two patients: an intrapancreatic accessory spleen (IPAS) in a 69-year-old man (upper row) and a pancreatic neuroendocrine neoplasm (pNEN) grade 1 in a 38-year-old woman (lower row). Although both lesions cannot be visually differentiated on conventional CT images alone, the addition of spectral imaging demonstrates imaging characteristics matching the spleen in IPAS and marked spectral deviation in pNEN, allowing confident distinction even on single-phase imaging解説: この図は、膵内副脾（IPAS）と膵神経内分泌腫瘍（pNEN）Grade 1の2名の対象者の代表的な画像を示しています。従来のCT画像単独では両病変を視覚的に鑑別することはできませんが、スペクトル画像（40 keV仮想単色画像、ヨウ素マップ、実効原子番号マップ）の追加により、IPASでは脾臓に一致する画像特性、pNENでは顕著なスペクトル偏差が示され、単相画像でも確実な鑑別が可能となりました。
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