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CTやMRIのスライス間隔とは?

CT画像には、スライス厚という断層画像の厚みを表す値と、画像間の距離を表すスライス間隔という言葉があります。ただ、このスライス間隔が人の体をどうやって検査しているのか?

 

ということを少し誤解してしまうと混乱する要因になってしまうのです。スライス間隔とはどういったものなのかまとめてみたいと思います。

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スライス間隔とは?

CT画像は輪切りの断層画像を撮影して、人の全身を検査することが出来ます。ただ、この断層画像には厚みと画像を作成する間隔を決める必要があるのです。

 

この画像を作成する間隔のことがスライス間隔と呼ばれ、CT画像など断層画像を撮影する検査に飲み使われる言葉になります。

 

この【画像間の距離】には少し誤解が生まれやすいので注意が必要です。

 

どういった箇所に誤解が生まれやすいのか?

 

それは、どこをスタート地点にしてゴール地点をどこにするのかです。距離を測定するには、どこからどこまでを測るのかという基準が重要となります。

 

例えば、道路の幅を測定してください。と言われたら、どのように計測するでしょうか?
専門家の方々は、専門の用語があり間違えないのかもしれませんが、素人からすれば、車道だけの道幅なのか車道と歩道を合わせた道幅なのかの謎になるかもしれません。

 

このどこからどこまでという基準となっているのかというのがあやふやになっていると、CT画像でも体のどこをどのように表して画像化しているのかというのが、分からなくなってしまうかもしれないのです。

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正しいスライス間隔とは?

では、どこから測定されているのか?

 

それは、スライス厚のスタート地点と同じところから始まります。

 

個人的にはスライス間隔という言葉が誤解を生むきっかけになっていて、私自身そうだったように、画像と画像の隙間がスライス間隔というのだと思う方もいるのではないしょうか?

 

この考えでいうと、スライス厚5mm、スライス間隔5mmという一般的に多い画像をCTで撮影したとすると、5mmの厚みの画像、5mmの隙間、5mm厚の画像、5mmの隙間ということになってしまうことになります。

ということは、200mm撮影するとなると、画像は100mm分の20枚が作られ、合計で100mmもの隙間が生まれていることになります。撮影対象の半分が画像化されていないことになります。

 

ここで「ん?おかしくないか?!」と思っていただけたら幸いです。

 

実際、この考えは間違っているのです!!

ここまでのを間違って覚えないでくださいね。

 

正しいスライス間隔の考えというのは、

 

スライス厚5mm、スライス間隔5mmといえば、5mm厚の画像、この画像の終わりから次の5mmの画像を作成するということを行うのです。

 

つまり、スライス厚=スライス間隔で時には、隙間(技師の中にはギャップと呼ぶ人も)がないということなります。

 

では、隙間が生まれるのはどういうときかというと、

 

スライス厚5mm、スライス間隔7mmといったようにスライス厚に比べてスライス間隔が大きい場合です。

 

この場合、

 

スライス間隔7mm-スライス厚5mm=2mmの隙間ができ、その2mmの隙間の後に、また5mm厚の画像が作られることになります。

 

 

 

『なんだかややこしい!!』と思われても、この方式で広まっているので我慢するしかありません。

画像間に隙間を作る場合はあるの?

あります!!

 

画像間に隙間があるということは、その隙間にたまたま病気が合った場合には、画像に現れることはないため、異常を発見できない!!ということになりかねません。

 

が、実際、画像間に隙間を作る施設は多いと思われます。なぜなら、画像枚数の増加によって、画像容量が多くなってしまうためです。最近、CTやMRIなど画像検査の進歩に従って、画像の枚数は1000枚を軽く超え、画像容量は増加する一方です。

 

しかし、画像を保存するためにはPACKS(パソコンでいうHD)が必要で、その保存容量は決まっています。保存容量を考えずに、画像を保存していけば、必ず早い段階で圧迫していくことになります。

 

スマホやデジカメでも、写真や動画を撮りすぎて、いつの間にか容量がいっぱいになってたなんて経験があるひとも多いのではないでしょうか。それと同じようなものなのです。

 

なので、その対策として画像枚数を少しでも減らすために、診断に影響がない範囲(治療が必要な大きな病気を見逃さない範囲)で画像間に隙間を作りることもありえるのです。

 

もちろん、病気が疑われる場合には、その隙間を埋めた画像(より詳細で鮮明な画像)が必要になるため、その作成が躊躇されることはないはずです。