In pediatric thoracic CT, respiratory motion is generally treated as a motion artifact degrading the image quality. Conversely, respiratory motion in the thorax can be used to answer important clinical questions, that cannot be assessed adequately via conventional static thoracic CT, by utilizing four-dimensional (4D) CT. However, clinical experiences of 4D thoracic CT are quite limited. In order to use 4D thoracic CT properly, imagers should understand imaging techniques, radiation dose optimization methods, and normal as well as typical abnormal imaging appearances. In this article, the imaging techniques of pediatric thoracic 4D CT are reviewed with an emphasis on radiation dose. In addition, several clinical applications of pediatric 4D thoracic CT are addressed in various thoracic functional abnormalities, including upper airway obstruction, tracheobronchomalacia, pulmonary air trapping, abnormal diaphragmatic motion, and tumor invasion. One may further explore the clinical usefulness of 4D thoracic CT in free-breathing children, which can enrich one's clinical practice.
본 연구에서는 Computer-Aided Design (CAD) 모델로부터 4D CT 데이터로 변환하는 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램의 성능을 확인하기 위해, 공학과 의학의 융합 모델로 인체 호흡을 모사할 수 있는 호흡모사 팬텀을 CAD 기반 프로그램으로 모델링하였으며, 이 모델을 10개의 위상영상을 포함하는 DICOM형태의 4D CT 데이터로 변환하는 CAD2DICOM을 개발하였다. 이후, 제작된 4D CT 데이터의 정확성 및 유효성을 평가하기 위하여 영상의 해상도, 종양의 체적 및 위치 등을 방사선치료계획시스템을 이용하여 평가하였다. 결과적으로, 제작된 4D CT 데이터가 방사선치료계획시스템 상에 정상적으로 인식됨을 확인하였으며, 모든 위상에서 종양 체적은 8.8cc로 차이가 나타나지 않고 종양의 움직임도 설정된 10mm로 나타나 정확히 반영됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램을 이용하면 실제 4차원 CT 촬영에서 발생할 수 있는 영상의 인공물(허상)이 없는 표준 영상을 획득할 수 있으므로, 향후 움직임에 민감한 4차원 방사선 치료계획연구 및 4차원 방사선 영상 평가연구 등에 활용될 것으로 사료된다.
4D CT is a dynamic volume imaging system of moving organs with an image quality comparable to conventional CT, and is realized with continuous and high-speed cone-beam CT. In order to realize 4D CT, we have developed a novel 2D detector on the basis of the present CT technology, and mounted it on the gantry frame of the state-of-the-art CT-scanner. In the present report we describe the design of the first model of 4D CT-scanner as well as the early results of performance test. The x-ray detector for the 4D CT-scanner is a discrete pixel detector in which pixel data are measured by an independent detector element. The numbers of elements are 912 (channels) ${\times}$ 256 (segments) and the element size is approximately 1mm ${\times}$ 1mm. Data sampling rate is 900views(frames)/sec, and dynamic range of A/D converter is 16bits. The rotation speed of the gantry is l.0sec/rotation. Data transfer system between rotating and stationary parts in the gantry consists of laser diode and photodiode pairs, and achieves net transfer speed of 5Gbps. Volume data of 512${\times}$512${\times}$256 voxels are reconstructed with FDK algorithm by parallel use of 128 microprocessors. Normal volunteers and several phantoms were scanned with the scanner to demonstrate high image quality.
Kim, Hee Jung;Park, Sung Yong;Park, Young Hee;Chang, Ah Ram
한국의학물리학회지:의학물리
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제28권1호
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pp.27-32
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2017
We investigated the effect of a commercial iterative reconstruction technique (iDose, Philips) on the image quality and the dose calculation for the treatment plan. Using the electron density phantom, the 3D CT images with five different protocols (50, 100, 200, 350 and 400 mAs) were obtained. Additionally, the acquired data was reconstructed using the iDose with level 5. A lung phantom was used to acquire the 4D CT with the default protocol as a reference and the low dose (one third of the default protocol) 4D CT using the iDose for the spine and lung plans. When applying the iDose at the same mAs, the mean HU value was changed up to 85 HU. Although the 1 SD was increased with reducing the CT dose, it was decreased up to 4 HU due to the use of iDose. When using the low dose 4D CT with iDose, the dose change relative to the reference was less than 0.5% for the target and OARs in the spine plan. It was also less than 1.1% in the lung plan. Therefore, our results suggests that this dose reduction technique is applicable to the 4D CT image acquisition for the radiation treatment planning.
SPECT/CT는 SPECT의 기능학적 영상과 CT의 해부학적인 영상의 융합(Fusion)을 통하여 기존의 SPECT에서 병소의 위치 및 범위를 감별하는데 어려웠던 문제들을 해결하여 진단적 정보에 도움을 줄수 있다. Infinia Hawkeye 4 (GE Healthcare)의 SPECT/CT 감마카메라 영상과 진단용 CT영상을 융합(Fusion)하여 3D (three Dimension)로 Rendering 할 수 있는 Volumetrix Suite의 유용성을 소개하고자 한다. 본원에 SPECT/CT 검사를 하기 위해 내원한 환자 중, 동일한 검사부위의 진단용 CT영상이 있는 환자(Bone, Venography, Parathyroid, WBC)를 대상으로 Volumetrix Suite (Volumetrix IR, Volumetrix 3D)를 적용하였다. Infinia Hawkeye 4의 SPECT영상과 CT영상을 획득한 후 두 영상을 2D (two Dimension)로 융합(Fusion)하였다. Infinia Hawkeye4 SPECT/CT에서의 CT는 해부학적 정보에 한계가 있어, 3D (three Dimension) Rendering을 하기 위해서는 정보량이 많은 진단용 CT영상을 PACS상에서 DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) File로 전송하여 Infinia Hawkeye4의 Xeleris Workstation에서 IR (Image Registration)한 후 Intergrating 3D (three Dimension)로 융합(Fusion)하여 2D(two Dimension)영상을 3D (three Dimension)영상으로 Rendering하였다. Volumetrix Suite program을 이용함으로써 Infinia Hawkeye 4의 SPECT/CT 영상과 별도로 촬영한 고해상도 진단용 CT영상을 3D Rendering하여 병소의 위치 및 범위를 감별하는데 좀 더 명확한 해부학적 정보를 얻을 수 있었다. 따라서, 해부학적인 정보가 부족한 핵의학영상을 보완함으로서 더 많은 정보를 제공해 핵의학영상 검사의 진단능력을 향상시킬 수 있을 것이라고 기대된다.
목적: 호흡게이트PET(이하 RGPET)을 이용하여 호흡에 의한 PET영상의 인공산물의 감소 효과를 호흡모형 팬톰을 제작하여 분석하였다. 특히 4D-CT를 시행하여 얻은 동일 호흡위상의 CT영상을 이용하여 RGPET의 감쇠 보정에 이용할 수 있도록 CT영상을 재구성하는 방법을 제시하였다. 대상 및 방법: 반복주기 6초, 진동 폭 26mm의 운동 팬톰에 각각 3 ml syringe와 10, 30 ml의 vial에 18.5 MBq (0.5 mCi) 18-F FDG를 주입한 후, 게이트의 유무에 따라 Discovery ST (GE Medical System, Milwaukee. WU) PET-CT 스캐너를 사용하여 PET/CT스캔을 시행하였다. 이때 호흡추적장치로는 적외선 CCD카메라 방식의 Real-Time Position Management (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA)을 사용하였다. 호흡게이트PET 및 4D-CT스캔은 10% 호흡위상백분위 별로 총 10세트의 영상을 각각 획득하였다. 이와 같이 운동주기를 10개의 소 구간으로 분할하여 얻은 PET과 CT영상으로부터 각 물체의 위치를 분석하였고, 물체의 크기에 따른 운동 인공산물의 크기와 PET 계수 값의 감소간의 상관관계를 분석하였다. 결과: RGPET과 4D-CT상에서 물체의 중심위치를 호흡위상별로 분석한 결과, 오차범위 내에서 실제 위치와 잘 일치하였다. 게이트를 시행하지 않은 PET에서 관측된 물체의 크기는 상대적 운동크기에 비례하여 증가하여, 운동범위가 물체 크기의 2배가 되면 부피를 2.5배 가량 과대 평가하였다. 반면, 최대 uptake수치는 50% 가량 줄었다. 결론: RGPET을 통해 PET영상에서 나타나는 호흡으로 인한 인공산물의 대부분을 제거할 수 있음을 확인할 수 있었으며, 4D-CT스캔을 통해 획득한 동일위상의 CT 영상을 이용하여 보다 정확한 감쇠 보정 및 영상융합 결과를 얻었다.
본 연구는 호흡에 따른 장기의 움직임을 고려하는 치료를 계획하는 4D CT를 촬영하는 환자에게 자동전류조절기능을 사용함에 따른 선량 및 위험도 감소를 평가하고자 하였다. 자동전류조절기능을 사용하지 않은 경우와 사용한 경우에 대하여 간암, 폐암 환자 남녀 각 10명씩에 대하여 4D CT 촬영시 조직선량, CTDI 선량, 유효선량을 CT-Expo 프로그램을 이용하여 개개 환자를 평가하였고, 방사선유발사망확률과 수명손실을 PCXMC 프로그램을 이용하여 평가하였다. 조직선량, CTDI 선량의 경우 간암, 폐암 환자의 경우 26.8%, 15.5%의 선량감소가 확인되었고, 방사선유발사망확률과 수명 손실은 간암, 폐암 환자의 경우 16.5%, 19.8%의 위험도 감소를 확인하였다. 본 연구를 통해 CT 촬영 인자를 개개 환자에 적용함으로 조직선량, 유효선량을 평가할 수 있었으며, 나이 및 성별을 고려한 위험인자를 평가할 수 있었다. 선량감소기법으로 제공되는 자동전류조절기능을 사용함으로 간암 및 폐암환자의 경우 21.2%의 선량감소와 18.2%의 위험도 감소가 있음을 확인하였다.
Background: Three-dementional imaging with spiral CT(3D spiral CT) is a well established imaging modality which has been investigated in various clinical settings. However the 3D spiral CT in upper airway disease is rarely reported and its results are still obscure. Objectives: To access the usefulness of 3D spiral CT imaging in patients with upper airway diseases. Materials and Methods We performed 3D spiral CT in fourteen patients In whom upper airway diseases were clinically suspected. Nine of these patients had upper airway stenosis, two had laryngeal cartilage fracture, and three had laryngo-hypopharyngeal cancer. For evaluation of location and extent of the lesions, we compared the findings of 3D imaging with those of air tracheogram, conventional 2D CT images, endoscopic and operative findings. Results: In case of stenosis, 3D spiral CT provide significant useful information, particularly the site and length of the stenotic segment. But, it was difficult to define the fracture of the laryngeal framework and to detect the cartilagenous invasion by head and neck cancer using the 3D imaging. Conclusion : The 3D spiral CT was an useful adjunctive method to assess some kind of upper airway disease but not in others. So, we should compare the findings of 3D images with those of other diagnostic tools for accurate diagnosis of the upper airway disease.
To compare the radiation dose and image noise of low dose computed tomography (CT) and high resolution CT using the fixed tube current technique and automatic tube current modulation (CARE Dose 4D). Chest CT and human anthropomorphic phantom were used the RPL (radiophotoluminescence) dosimeters. For image evaluation, standard deviation of mean CT attenuation coefficient and CT attenuation coefficient was measured using ROI analysis function. The effective dose was calculated using CTDIvol and DLP. CARE Dose 4D was reduced by 74.7% and HRCT by 64.4% compared to the fixed tube current technique in low dose CT of chest phantom. In CTDIvol and DLP, the dose of CARE Dose 4D was reduced by fixed tube current technique. For effective dose, CARE Dose 4D was reduced by 47% and HRCT by 46.9% compared to the fixed tube current method, and the dose of CARE Dose 4D was significantly different (p<.05). Noise in the image was higher than that in the fixed tube current technique. Noise difference in the image of CARE Dose 4D in low dose CT was significant (p<.05). The low radiation dose and the noise difference of the CARE Dose 4D were compared with the fixed tube current technique in low dose CT and HRCT using chest phantom. The radiation doses using CARE Dose 4D were in accordance with the national and international dose standards. CARE Dose 4D should be applied to low dose CT and HRCT for clinical examination.
Purpose: This study aimed to develop a deep learning architecture combining two task models to generate synthetic computed tomography (sCT) images from low-tesla magnetic resonance (MR) images to improve metallic marker visibility. Methods: Twenty-three patients with cervical cancer treated with intracavitary radiotherapy (ICR) were retrospectively enrolled, and images were acquired using both a computed tomography (CT) scanner and a low-tesla MR machine. The CT images were aligned to the corresponding MR images using a deformable registration, and the metallic dummy source markers were delineated using threshold-based segmentation followed by manual modification. The deformed CT (dCT), MR, and segmentation mask pairs were used for training and testing. The sCT generation model has a cascaded three-dimensional (3D) U-Net-based architecture that converts MR images to CT images and segments the metallic marker. The performance of the model was evaluated with intensity-based comparison metrics. Results: The proposed model with segmentation loss outperformed the 3D U-Net in terms of errors between the sCT and dCT. The structural similarity score difference was not significant. Conclusions: Our study shows the two-task-based deep learning models for generating the sCT images using low-tesla MR images for 3D ICR. This approach will be useful to the MR-only workflow in high-dose-rate brachytherapy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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