最大値投影法
最大値投影法（さいだいちとうえいほう、英: Maximum intensity projection, MIP）は、CT・MRI・PETなどの体積データから各投影線上の最大強度のみを抽出し、2次元像として表示する可視化手法である。高コントラスト構造を強調でき、血管描出や全身PETの概観、微小肺結節の拾い上げなど臨床で広く用いられる。深さ情報の喪失や重なりによる限界があるため、原画像や多断面再構成（MPR: multiplanar reconstruction）・ボリュームレンダリング（VR: volume rendering）と併読し、適切なスラブ設定を行うのが一般的である。各種指針では補助像として標準化条件下での運用が示されている。
基本原理
[編集]最大値投影（maximum intensity projection, MIP）は，体積データに対して各投影線（レイ）上のボクセル強度の最大値のみを抽出し，2次元像として表示する可視化手法である[1]。一般に平行（正射）投影（orthographic projection）が用いられ，スラブ厚や観察方向の設定により強度ピークの強調度と重なりが変化する[2]。実装はレイキャスティング（ray casting）で各レイを走査し最大値演算を行うため計算が比較的単純であり，並列計算の活用などにより高速化が報告されている[3]。描出能はリサンプリング（等方化），ノイズ低減，ウィンドウ幅・ウィンドウレベルの調整に影響を受ける[4]。MIPは強度の高い構造を選択的に残す点で，最小値投影（minIP）や平均値投影（AIP）と原理的に区別される[1]。近年は深層学習による前処理・後処理の応用も検討されている[5]。
臨床応用
[編集]核医学の全身PET/CTでは，全身の集積分布を概観する目的でMIPが広く用いられる[6]。Total-body PET（全身同時視野PET）の導入により全身可視化の有用性が拡大している[7]。CTでは血管描出に応用され，頭頸部や脳主幹動脈の評価でCTA読影の補助として利用される報告がある[8]。呼吸器領域では薄いスラブMIPやスライディングMIPにより微小肺結節や末梢血管の視認性が向上し，病変の関係把握に資する[9][10]。
診断性能・有効性
[編集]MIPは高コントラスト構造の連続的強調により小結節や血管病変の検出感度を高め，特に肺小結節では従来の断層像に比して感度向上が報告されている[11]。一方でスラブ厚は診断能に影響し，過大では重なりによる偽陰性，過小ではノイズ増大が問題となるため最適化が必要である[12]。MIPを入力とする深層学習の候補検出により感度改善が報告され，スラブ厚の影響も機械学習過程で検証されている[13][14]。脳領域では非造影CTからのMIPが高吸収中大脳動脈サインの提示に有用とされる[15]。
利点と限界
[編集]MIPは高吸収（高信号）構造を強調するため，広範囲の概観取得や細い管腔の把握に適する[16]。一方で体積情報を最大値に集約する性質上，深さ情報の喪失や重なりによる偽陰影が生じうる[16]。冠動脈石灰化ではブルーミング（blooming）が見かけの拡大を招き，過大評価の一因となりうるため，ブルーミングに対する補正が検討されている[17][18]。金属によるアーチファクト低減（MAR）に関する逐次近似や深層学習の応用も報告されている[19][20]。
関連ガイドライン・推奨
[編集]MIPは後処理像としての補助的役割が基本であり，解釈は原画像（軸位断像）やMPR・VRと併読することが各種指針で示されている[21][22]。CTAではスラブ厚・間隔・方向，カーネルやウィンドウ条件などMIP作成要件のプロトコル明示と文書化が推奨される[21][23][24]。PET/CTでは全身MIPの概観提示は有用だが，最終判断は断層像と定量情報に基づくとされる[22]。
脚注
[編集]- ^ a b “Use of maximum intensity projections in CT angiography: a basic review” (英語). Radiographics (Radiological Society of North America). (1997). doi:10.1148/radiographics.17.2.9084083.
- ^ “What is a MIP?” (英語). Stanford 3DQ Lab. Stanford University. 2025年10月8日閲覧。
- ^ (英語) Real-Time Maximum Intensity Projection. Springer. (1999). doi:10.1007/978-3-7091-6803-5_13
- ^ 「頭部MRA画像からの臨床用MIP画像の高速自動生成」『映像情報メディア学会誌』、映像情報メディア学会、2017年、doi:10.11371/iieej.41.160。
- ^ “Improving Cerebrovascular Imaging with Deep Learning: Semantic Segmentation for TOF-MRA MIP Image Enhancement” (英語). Applied Sciences (MDPI). (2025). doi:10.3390/app15063034.
- ^ “Whole-Body PET Imaging: A Catalyst for Whole-Person Research” (英語). Journal of Nuclear Medicine (Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging). (2023). doi:10.2967/jnumed.122.264650.
- ^ “Total Body PET Imaging From Mice to Humans” (英語). Frontiers in Physics (Frontiers Media SA). (2020). doi:10.3389/fphy.2020.00077.
- ^ “Brain CTA Maximum Intensity Projection ASPECTS vs CTA/NCCT ASPECTS” (英語). Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases (Elsevier). (2021). doi:10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2020.105287.
- ^ “Comparison of MIP and volume rendering for pulmonary nodules” (英語). Egyptian Journal of Radiology and Nuclear Medicine (SpringerOpen). (2023). doi:10.1186/s43055-023-00960-y.
- ^ “Pulmonary Nodules: Sensitivity of MIP vs Volume Rendering of MDCT Data” (英語). Radiology (Radiological Society of North America). (2007). doi:10.1148/radiol.2422051674.
- ^ “Incremental Benefit of MIP Images for Small Lung Nodule Detection” (英語). AJR American Journal of Roentgenology (American Roentgen Ray Society). (2002). doi:10.2214/ajr.179.1.1790149.
- ^ “Effect of Slab Thickness on MIP/MinIP for Pulmonary Nodule Detection” (英語). AJR American Journal of Roentgenology (American Roentgen Ray Society). (2020). doi:10.2214/AJR.19.21325.
- ^ “Automatic Lung Nodule Detection Using CNNs Based on Maximum Intensity Projection” (英語). arXiv (Cornell University). (2019).
- ^ “Deep learning-based pulmonary nodule detection: Effect of slab thickness in maximum intensity projections at the nodule candidate detection stage” (英語). Computer Methods and Programs in Biomedicine (Elsevier). (2020). doi:10.1016/j.cmpb.2020.105620.
- ^ “Usefulness of MIP of Non-contrast CT for Hyperdense MCA Sign” (英語). Japanese Journal of Radiology (Springer). (2022). doi:10.1007/s11604-022-01289-8.
- ^ a b “Cardiac CT blooming artifacts: significance, causes, solutions” (英語). Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art (SpringerOpen). (2022). doi:10.1186/s42492-022-00125-0.
- ^ “Calcium deblooming in coronary CT angiography improves diagnostic accuracy” (英語). Scientific Reports (Springer Nature). (2018). doi:10.1038/s41598-018-25352-5.
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- ^ “Advancements in supervised deep learning for metal artifact reduction in CT” (英語). European Journal of Radiology (Elsevier). (2025). doi:10.1016/j.ejrad.2024.110064.
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- ^ a b “Practice Parameter for the Performance and Interpretation of Body CT Angiography” (英語). American College of Radiology. American College of Radiology. 2025年10月8日閲覧。
- ^ a b “Procedure Standard/Practice Guideline for FDG PET/CT: Tumour Imaging” (英語). Journal of Nuclear Medicine (Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging). (2023). doi:10.2967/jnumed.121.263252.
- ^ “Practice Parameters and Technical Standards—Tabular Index” (英語). American College of Radiology. American College of Radiology. 2025年10月8日閲覧。
- ^ “Practice Parameters and Technical Standards (portal)” (英語). American College of Radiology. American College of Radiology. 2025年10月8日閲覧。