The Optimization of Reconstruction Method Reducing Partial Volume Effect in PET/CT 3D Image Acquisition

PET/CT 3차원 영상 획득에서 부분용적효과 감소를 위한 재구성법의 최적화

Purpose: Partial volume effect (PVE) is the phenomenon to lower the accuracy of image due to low estimate, which is to occur from PET/CT 3D image acquisition. The more resolution is declined and the lesion is small, the more it causes a big error. So that it can influence the test result. Studied the optimum image reconstruction method by using variation of parameter, which can influence the PVE. Materials and Methods: It acquires the image in each size spheres which is injected $^{18}F$-FDG to hot site and background in the ratio 4:1 for 10 minutes by using NEMA 2001 IEC phantom in GE Discovey STE 16. The iterative reconstruction is used and gives variety to iteration 2-50 times, subset number 1-56. The analysis's fixed region of interest in detail part of image and compute % difference and signal to noise ratio (SNR) using $SUV_{max}$. Results: It's measured that $SUV_{max}$ of 10 mm spheres, which is changed subset number to 2, 5, 8, 20, 56 in fixed iteration to times, SNR is indicated 0.19, 0.30, 0.40, 0.48, 0.45. As well as each sphere's of total SNR is measured 2.73, 3.38, 3.64, 3.63, 3.38. Conclusion: In iteration 6th to 20th, it indicates similar value in % difference and SNR ($3.47{\pm}0.09$). Over 20th, it increases the phenomenon, which is placed low value on $SUV_{max}$ through the influence of noise. In addition, the identical iteration, it indicates that SNR is high value in 8th to 20th in variation of subset number. Therefore, to reduce partial volume effect of small lesion, it can be declined the partial volume effect in iteration 6 times, subset number 8~20 times, considering reconstruction time.

PVE는 PET/CT 3D 영상 획득에서 발생되는 것으로 평가값이 저평가되어 영상의 정확도를 떨어뜨리는 현상이다. 특히 이는 병소의 크기가 작고 분해능이 저하될수록 더 큰 오차를 초래하여 검사 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 PVE에 영향을 줄 수 있는 매개변수의 변화를 이용하여 최적의 영상 재구성법을 알아보고자 한다. GE Discovery STE16 장비에서 NEMA 2001 IEC phantom을 이용하여 각기 다른 크기의 구체(직경 37, 28, 22, 17, 13, 10 mm)에 $^{18}F$-FDG를 열소와 배후방사능비 4:1로 주입하여 10분간 영상을 획득하였다. 재구성은 반복재구성법(iterative reconstruction)을 사용하였으며, 반복 횟수(iteration) 2~50회, 부분집합 수(subset number) 1~56개로 변화를 주었다. 분석은 영상의 구체부분에 관심영역(ROI)을 설정하고 최대 표준섭취계수($SUV_{max}$)를 이용하여 백분율 차이(% difference)와 신호대잡음비(SNR)를 산출하였다. 반복 횟수 2, 6, 13, 30, 50회 변화를 준 10 mm 구체의 $SUV_{max}$는 2.32, 3.60, 3.88, 3.88, 3.90이고, SNR은 0.36, 0.49, 0.47, 0.43, 0.41이었으며, 백분율 차이는 58.9, 38.5, 34.8, 35.7, 35.4%로 측정되었다. 또한 6회로 고정한 반복 횟수에 2, 5, 8, 20, 56으로 부분집합 수를 변화시킨 평균 $SUV_{max}$는 10mm의 구체에서 1.46, 3.10, 3.10, 3.48, 3.78로 측정되었으며, SNR은 0.19, 0.30, 0.40, 0.48, 0.45로 나타났다. 또한 각 구체의 SNR의 합은 2.73, 3.38, 3.64, 3.63, 3.38로 측정되었다. 반복 횟수 6회부터 20회까지는 평균 백분율 차이($73{\pm}1%$)와 평균 SNR ($3.47{\pm}0.09$)은 비슷한 값을 나타내었으며, 20회 이상에서는 noise의 영향으로 SUV가 저평가되는 현상이 증가하였다. 또한 동일한 반복 횟수의 경우에 부분집합 값의 변화에서 SNR은 8회부터 20회가 높은 구간($3.63{\pm}0.002$)으로 나타났다. 따라서 작은 병소의 PVE를 줄이기 위해서는 재구성 시간을 고려하여 반복 횟수 6회, 부분집합 수 8~20회에서 PVE를 가장 저감할 수 있다.