従来、骨シンチの評価は集積の程度を客観的に評価することが困難でした。「集積が淡い」「集まり方が不整」「加齢性変化？」など画像への視覚的印象が評価の項目であり、経時的観察においても同部位の集積について視覚的比較に留まる傾向がありました。近年ではSPECT撮影の追加や、MRI画像、CT画像や単純XP画像と対比させて評価を行っています。
一方で、骨シンチの読影支援に関する報告や米国における定蘊的評価法の報告を基にスウェーデンのEXINI Diagnostics社が骨シンチのCAD*システム“EXINI bone”を開発しました。この“EXINI bone”は、2012年には米国でFDAの承認を受け、現在では欧州、米国、アジア等で広く使用されています。
今回ご紹介する、“BONENAVI（ボーンナビ）”は、EXINI Diagnostics社からの技術協力を得て開発され、日本人データベースを用いた骨シンチ画像解析プログラムです。 2015年5月に医療機器としての製造販売認証を取得しています。
＊CAD：Computer Assisted Diagnosis
1. ANN値＜異常集積の可能性＞
BONENAVI はデータベース*を用い、年齢、性別、癌種（乳癌／前立腺癌）を考慮したANN（Artifical Neural Network）解析アルゴリズムを構築しました。
データベースにおける癌腫の内訳は、乳癌が41%、前立腺癌が29%、その他の癌（肺癌、腎癌、膀脱癌等）が30%です。
ANN解析で求められたANN値は0～1の値により異常集積の可能性を表示します。１に近づくほど異常集積の可能性が高くなります。（図1）
なお、ANN値の解析は天気予報の降水確率と類似しており転移の確率をとらえるという意味で使用するのが望ましく明確なカットオフ値があるわけではありません。
＊日本人データベース（9施設、n=1549）
2. BSI（Bone Scan Index）＜異常集積の広がり＞
BSIはMSKCC*が提唱した骨転移の広がりを評価する指標で、全身の骨量に占める高集積部位（赤色）の割合（％）を算出したもので、
0％ 転移なし
0.5～5％ 概ね転移あり
5％超え ほとんど転移がある
と考えてよいです。（図2）
＊MSKCC：New York Memorial Sloan-Kettering Can cer Center
3. HSｎ（Hotspot number）＜異常集積の数＞
高集積部位（赤色）の個数をHSn（Hotspot number）と定義します。
ただし、近接する2つの集積が合わさってしまうとHSｎの数は減少してしまいます。
今回はBONENAVI解析の流れについて述べさせていただきました。続編では臨床例を交えて説明させていただく所存です。
放射線技術科主任
核医学専門認定技師/放射線内用療法安全取扱担当者
荒田光俊
参考文献（画像含む）
・富士フィルム富山化学「Bone Scan Index(BSI)による骨シンチの定量化」
