• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.37-46
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• 2023

MDCT의 딥러닝 재구성 기법(TrueFidelity, TF)의 유용성을 평가하고자 기존의 필터보정역투영법(Filtered back projection, FBP)과 적응형 통계적 재구성 기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-Veo, ASIR-V)의 화질을 비교 평가하였다. FBP, ASIR-V 50%, TF-H의 재구성 기법에서 선량을 17.29 mGy로 고정한 것과 10.37 mGy, 12.10 mGy, 13.83 mGy, 15.56 mGy로 변화시킨 영상을 획득하여 노이즈, CNR, SSIM을 측정하였다. 17.29 mGy에서 재구성 기법 변화를 주었을 때 TF-H가 FBP, ASIR-V에 비해 화질이 우수하다. 선량에 변화를 주었을 때 10.37 mGy TF-H와 FBP 비교 시 노이즈, CNR, SSIM은 유의한 차이가 있고(p<0.05), 10.37 mGy TF-H와 ASIR-V 50% 비교 시 유의한 차이가 없다(p>0.05). 선량이 가장 높은 15.56 mGy ASIR-V 50%와 선량이 가장 낮은 10.37 mGy TF-H 화질이 동일하므로 TF-H는 30%의 선량 감소 효과가 있다. 따라서 딥러닝 재구성 기법(TF)은 반복적 재구성 기법(ASIR-V)과 필터보정역투영법(FBP)보다 선량을 감소시킬 수 있었다. 이로 인해 환자의 피폭선량을 감소시킬 것으로 사료된다.