• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1025-1031
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• 2023

저선량흉부 CT (Low Dose chest CT, LDCT)에서 Scout 관전압을 변화시키고 scan parameter인 자동노출제어장치(Auto Exposure Control, AEC)와 적응식 반복재구성기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR)등을 적용하여 최적의 프로토콜을 찾음으로써 방사선 피폭선량과 화질을 평가하고자 하였다. Scout 관전압을 80, 100, 120, 140 kV로 변화시키며 LDCT 프로토콜로 5회 반복 측정 후 선량을 비교하기 위해 장비에서 제공된 Dose report를 이용하여 연구 목적에 적합한 관전압을 선택하였다. 120 kV, 30 mAs의 조건으로 기본 LDCT 촬영한 후, 이 조건에 ASIR 50%를 적용하였으며 신호대잡음비와 대조도대잡음비를 평가하기 위해 배경의 노이즈를 측정하였다. 선량 비교를 위해 장비에서 제공되는 CTDI_vol과 선량길이곱(Dose length product, DLP)를 식을 이용하여 비교 분석하였다. 그 결과 S140 + LDCT + ASIR 50 + AEC를 적용한 프로토콜에서 고식적인 LCDT보다 방사선 피폭선량을 감소시키고 영상의 질을 향상시켰으며 최적의 프로토콜을 얻을 수 있었으며 LDCT는 매 검사 시 필요 이상의 피폭선량이 우려되기 때문에 적절한 Parameter를 적용하는 것이 중요하며, 향후 LDCT를 이용한 건강검진에서 국민의 건강에 이바지 하는데 긍정적인 요인으로 작용될 것으로 사료된다.

• 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.

• 대한영상의학회지
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• 제84권1호
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• pp.240-252
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• 2023

목적 소아 환자에서 두부 컴퓨터단층촬영(이하 CT)에 대한 딥러닝 이미지 재구성(deep learning image reconstruction; 이하 DLIR; TrueFidelity; GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)의 효과를 평가하고자 한다. 대상과 방법 총 126개의 소아 두부 CT 이미지를 수집했으며, adaptive statistical iterative reconstruction (이하 ASiR)-V를 사용한 반복적 재구성 및 세 가지 수준의 DLIR을 사용한 재구성을 시행하였다. 각 이미지 세트 그룹은 환자의 연령에 따라 4개의 그룹으로 구분하였으며 각 연령군의 임상 및 방사선량 관련 데이터를 검토하였다. 양적 매개 변수에는 signal to noise ratio (이하 SNR) 및 contrast to noise ratio (이하 CNR)가 포함되었으며 질적 매개 변수로 영상의 잡음(noise), 회백질의 구분 정도, 선명도, 인공물 및 수용 가능성(acceptability), 영상의 질감이 포함되었고 이에 대한 평가와 비교를 시행하였다. 결과 모든 연령 그룹의 모든 수준의 SNR 및 CNR은 높은 수준의 DLIR 사용 시 증가하였다. ASiR-V와 비교했을 때 높은 수준의 DLIR은 SNR 및 CNR이 개선되었다(p < 0.05). 그리고 DLIR의 수준이 증가될수록 순차적인 잡음 감소, 회백질 구분 개선, 선명도 개선이 나타났다. 이러한 변수들에서 높은 수준의 DLIR 사용 시 ASiR-V와 유사한 정도의 수치가 측정되었다. 인공물과 수용 가능성의 경우에 적용된 DLIR 수준 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 결론 소아 두부 CT에 고수준 DLIR을 적용하면 영상의 노이즈를 줄일 수 있으나 인공물 처리에 대한 개선이 필요하다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권2호
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• pp.261-267
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• 2017

저 선량 흉부 전산화단층촬영(low dose computed tomography; LDCT)검사 시 기존의 검사방법인 필터보정역투영법인 FBP(filted back projection)와 적응식 통계적 반복 재구성법인 ASIR(adaptive statistical iterative reconstruction)의 적용 및 관전압 변화에 따른 영상의 화질과 피폭선량을 비교 평가해 보고자 하였다. 흉부 phantom을 이용하여 재구성방법에 따라 FBP와 ASIR적용(10%, 20%)을 하였고, 관전압(100kVp, 120kVp)에 변화를 주어 실험을 하였다. 화질평가를 위해 back-ground noise와 signal-noise ratio(SNR), contrast-noise ratio(CNR)를 구하였으며, 선량평가를 위해 CTDIvol과 DLP를 구하였다. 화질평가에 있어 kVp에 따른 ascending aorta(AA) SNR과 inpraspinatus muscle(IM) SNR은 AA SNR과 IM SNR은 유의한 차이가 있었다(p < 0.05). 선량평가에 있어 CTDIvol과 DLP는 유의한 차이가 있었으며(p < 0.05), CTDIvol은 120 kVp, FBP가 2.6 mGy, 120 kVp, 10%-ASIR가 2.38 mGy, 120kVp, 20%-ASIR가 2.17 mGy로 0.43 mGy 감소하였고, 100 kVp, FBP가 1.61 mGy, 100 kVp, 10%-ASIR가 1.48 mGy, 100 kVp, 20%-ASIR가 1.34 mGy로 0.27 mGy 감소하였다. 또한 DLP에서는 120 kVp, FBP가 $103.21mGy{\cdot}cm$, 120 kVp, 10%-ASIR가 $94.57mGy{\cdot}cm$, 120 kVp, 20%-ASIR가 $85.94mGy{\cdot}cm$로 $17.27mGy{\cdot}cm$(16.7%) 감소하였고, 100 kVp, FBP가 $63.87mGy{\cdot}cm$, 100 kVp, 10%-ASIR가 $58.54mGy{\cdot}cm$, 100 kVp, 20%-ASIR가 $53.25mGy{\cdot}cm$로 $10.62mGy{\cdot}cm$(16.7%)로 감소하였다. 재구성방법에 따른 FBP와 ASIR 10%, 20%에서는 화질의 변화 없이 선량을 줄일 수 있어 흉부 low dose CT검사 시 ASIR 20%적용하여 검사하는 것이 좋으며, 관전압 변화에 따른 120 kVp와 100 kVp에서는 선량은 크게 줄어들었지만, noise가 증가하여 화질이 떨어지는 것으로 나타났다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.297-303
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• 2023

소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.134-139
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• 2014

ASIR기법은 statistical noise modeling을 사용하여 CT image를 reconstruction하는 방법으로, mA를 낮춰도 이미지 질을 보전하며 noise reduction 효과가 있다고 알려져 왔다. 본 논문은 본원에서 주로 하는 bone SPECT/CT에 ASIR 기법을 적용하여 이미지를 평가하였다. GE의 Discorvery 670을 이용하여 120 kVp, 100 mA를 기준으로 mA를 변화시켜서 ASIR의 적용 전과 적용 후 영상을 비교하였다(ASIR level: 20-80%). Anthropomorphic phantom으로 ASIR (%)의 변화에 따른 SPECT image의 감쇠 보정 정도를 측정하였다. 두번째로 ACR phantom으로 CT image의 CNR, image noise, spatial resolution을 평가하였다. 세 번째로 lower torso phantom을 이용하여 spine에 최적화할 수 있는 ASIR level을 선택한 후 2명의 bone SPECT/CT follow up 환자에게 ASIR를 적용하여 영상을 획득한 후 5년 이상의 경험이 있는 10명의 방사선사에게 blind test를 시행하였다. SPECT의 영상의 감쇠 보정 정도는 ASIR의 변화와는 무관하게 모두 유의한 차이가 없었다(P>0.05). ASIR을 적용했을 때 CT image의 noise는 mA의 변화에 따라 최소 17%에서 최대 52%까지 감소하였다. ASIR를 적용하지 않았을 때 CNR은 40 mA에서 0.42를 보여준 반면 ASIR를 적용한 40 mA (ASIR 60%)에서도 0.8 이상을 유지하였다. High contrast 영역의 비교에서는 ASIR 적용과 상관없이 40 mA까지 12 lp/cm 영역을 구별할 수 있었다. Lower torso phantom의 spine image에서 100 mA image와 육안적으로 비슷한 ASIR level은 60% (40 mA) 정도였고, bone SPECT/CT에 적용한 후 blind test에서 육안적으로 ASIR를 적용하지 않았을 때와 차이를 구별하지 못하였다. 본 논문의 결과는 SPECT/CT에서 ASIR 기법을 사용했을 때 SPECT와 CT image의 특별한 영상의 질 저하 없이 radiation dose를 줄일 수 있다는 것을 보여준다. 또한 관심부위가 bone에 한정되어 있는 bone SPECT/CT 특성상 더 높은 ASIR level도 가능할 것으로 사료된다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.9-14
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• 2014

Purpose: The purpose of this study has attempted to evaluate and compare the image evaluation and exposure dose by respectively applying Filtered Back Projection(FBP), the existing test method, and Adaptive Statistical Iterative Reconstruction(ASIR) with different values of tube voltage during the Low Dose Computed Tomography(LDCT). Materials and Methods: With the image reconstruction method as basis, Chest Phantom was utilized with the FBP and ASIR set at 10%, 20% respectively, and the change of Tube Voltage (100kVp, 120kVp). For image evaluation, Back ground noise, Signal to Noise ratio(SNR) and Contrast to Noise ratio(CNR) were measured, and, for dose evaluation, CTDIvol and DLP were measured respectively. The statistical analysis was tested with SPSS(ver. 22.0), followed by ANOVA Test conducted after normality test and homogeneity test. (p<0.05). Results: In terms of image evaluation, there was no outstanding difference in Ascending Aorta(AA) SNR and Infraspinatus Muscle(IM) SNR with the different values of ASIR application(p<0.05), but a significant difference with the different amount of tube voltage(p>0.05). Also, there wasn't noticeable change in CNR with ASIR and different amount of Tube Voltage (p<0.05). However, in terms of dose evaluation, CTDIvol and DLP showed contrasting results(p<0.05). In terms of CTDIvol, the measured values with the same tube voltage of 120kVp were 2.6mGy with No-ASIR and 2.17mGy with 20%-ASIR respectively, decreased by 0.43mGy, and the values with 100kVp were 1.61mGy with No-ASIR and 1.34mGy with 20%-ASIR, decreased by 0.27mGy. In terms of DLP, the measured values with 120kVp were $103.21mGy{\cdot}cm$ with No-ASIR and $85.94mGy{\cdot}cm$ with 20%-ASIR, decreased by $17.27mGy{\cdot}cm$(about 16.7%), and the values with 100kVp were $63.84mGy{\cdot}cm$ with No-ASIR and $53.25mGy{\cdot}cm$ with 20%-ASIR, a decrease by $10.62mGy{\cdot}cm$(about 16.7%). Conclusion: At lower tube voltage, the rate of dose significantly decreased, but the negative effects on image evaluation was shown due to the increase of noise. For the future, through the result of the experiment, it is considered that the method above would be recommended for follow-up patients or those who get health checkup as long as there is no interference on the process of diagnosis due to the characteristics of Low Dose examination.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.81-85
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• 2017

본 연구는 컴퓨터단층촬영을 이용한 요로결석 검사에서 저선량 CT(Low dose Computed Tomography) 프로토콜의 적용에 따른 유용성을 평가하였다. 연구대상은 2016년 6월-12월까지 부산지역 일개 의료기관을 내원한 비뇨기계 환자이며 연구에 이용된 프로토콜은 통계적 반복 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR)을 50% 적용한 저선량 CT 프로토콜이다. 정량적 분석 결과 횡단면상(Axial image)의 신장의 관심 영역(region of image. ROI) 내 평균 화소 값과 표준편차는 복부촬영 프로토콜 $26.21{\pm}7.08$, 저선량 CT 프로토콜 $20.03{\pm}8.16$이며 관상면(Coronal imalge) 영상에서 신장의 관심영역 내 평균 화소 값과 표준편차는 복부촬영 프로토콜 $22.07{\pm}7.35$, 저선량 CT 프로토콜 $21.67{\pm}6.11$이었다. 정성적 분석결과 인공물에 대한 4명의 관찰자 평균값은 복부촬영 프로토콜 $19.14{\pm}0.36$, 저선량 CT 프로토콜 $19.17{\pm}0.43$이며 해상도 및 대조도의 평균값은 복부촬영 프로토콜 $19.35{\pm}0.70$, 저선량 CT 프로토콜 $19.29{\pm}0.58$이었다. 피폭선량 분석 결과 복부촬영 프로토콜의 CTDIvol 평균값은 18.02 mGy, DLP 평균값은 $887.51mGy{\cdot}cm$이며 저선량 CT 프로토콜 CTDIvol 평균값은 7.412 mGy, DLP 평균값은 $361.22mGy{\cdot}cm$이었다. 이로 인한 선량의 감소율은 각 58.82%, 59.29% 이었다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권1호
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• pp.131-138
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• 2021

Objective: Iterative reconstruction degrades image quality. Thus, further advances in image reconstruction are necessary to overcome some limitations of this technique in low-dose computed tomography (LDCT) scan of the chest. Deep-learning image reconstruction (DLIR) is a new method used to reduce dose while maintaining image quality. The purposes of this study was to evaluate image quality and noise of LDCT scan images reconstructed with DLIR and compare with those of images reconstructed with the adaptive statistical iterative reconstruction-Veo at a level of 30% (ASiR-V 30%). Materials and Methods: This retrospective study included 58 patients who underwent LDCT scan for lung cancer screening. Datasets were reconstructed with ASiR-V 30% and DLIR at medium and high levels (DLIR-M and DLIR-H, respectively). The objective image signal and noise, which represented mean attenuation value and standard deviation in Hounsfield units for the lungs, mediastinum, liver, and background air, and subjective image contrast, image noise, and conspicuity of structures were evaluated. The differences between CT scan images subjected to ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H were evaluated. Results: Based on the objective analysis, the image signals did not significantly differ among ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H (p = 0.949, 0.737, 0.366, and 0.358 in the lungs, mediastinum, liver, and background air, respectively). However, the noise was significantly lower in DLIR-M and DLIR-H than in ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR had higher signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) than ASiR-V 30% (p = 0.027, < 0.001, and < 0.001 in the SNR of the lungs, mediastinum, and liver, respectively; all p < 0.001 in the CNR). According to the subjective analysis, DLIR had higher image contrast and lower image noise than ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR was superior to ASiR-V 30% in identifying the pulmonary arteries and veins, trachea and bronchi, lymph nodes, and pleura and pericardium (all p < 0.001). Conclusion: DLIR significantly reduced the image noise in chest LDCT scan images compared with ASiR-V 30% while maintaining superior image quality.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.285-295
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• 2023

기술의 발전으로 CT 검사에 있어 환자가 받는 피폭선량을 줄이기 위한 노력은 새로운 재구성 기법 개발과 함께 계속 진행되고 있다. 최근에는 반복적 재구성 기법의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 재구성 기법이 개발되었다. 본 연구는 소아 흉부 CT 영상에서 재구성 기법에 따른 영상의 유용성을 평가하였다. 환자 실험은 2021년 1월 2일부터 2022년 12월 31일까지 경상남도 P 병원에서 흉부 조영 CT 검사를 받은 소아 환자 중 85명을 대상으로 연구를 진행하였다. 팬텀 실험에 사용된 팬텀은 Pediatric Whole Body Phantom PBU-70이다. 검사 후 FBP, ASIR-V(50%), DLIR(TF-Medium,High)로 영상을 재구성했고, 동일한 크기의 ROI를 설정하여 HU값, SD값을 획득하여 SNR, CNR 값을 산출하여 영상을 평가하였다. 그 결과 DLIR의 TF-H가 모든 실험에서 ASIR-V(50%)와 TF-M에 비해 잡음 값이 가장 낮았으며, SNR과 CNR의 값이 가장 높았다. 소아 흉부 CT 검사에서 DLIR이 적용된 TF 영상이 ASiR-V 영상보다 잡음이 적었고, CNR과 SNR은 높은 것으로 나타났으며 DLIR이 적용되면 기존의 재구성법에 비해 영상의 질이 더 향상될 것으로 판단된다.