본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.
영상정합 기술은 두 개 이상의 영상을 서로 맞추어, 각각의 영상이 가지고 있는 단점을 보완하여, 새로운 정보를 획득하게 하는 기술이다. 본 논문은 의료 영상간의 2D 영상 정합을 통해 환자의 점진적 병세파악에 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 서로 다른 시점과 장비로부터 얻어진 CT와 PET/CT영상을 정합하기 위하여 정확한 해부학적 정보를 제공하는 CT영상간의 정합을 먼저 수행하고 이를 통하여 얻어진 기하학적 정합파라미터들을 PET 영상에 적용하여, 독립 CT영상 위에 PET영상을 중첩하였다. 정합작업을 위해 먼저 각각의 CT영상에 대해 전처리 작업을 실시하였고, 영상의 변형은 affine 좌표변환을 이용하였다. 정합할 영상간의 유사도 평가를 위해 mutual information을 이용하였으며, 빠르고 정확한 정합을 위하여 최적화 알고 리듬인 particle swarm optimization 방법을 이용하였다. 이를 통해 실제 환자의 독립 CT와 PET/CT영상을 이용하여 실험하였고, PET/CT의 영상에서 확인할 수 있었던 병소에 대한 해부학적 위치 정보가 영상정합 과정을 통해 독립 CT 영상에서도 동일한 위치에 표시됨을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 PET/CT 뿐만 아니라 향후 도입될 SPECT/CT, MRI/PET 등 다중영상기기와 기존의 독립 CT 영상기기와의 정합에도 폭넓게 사용될 것으로 기대된다.
이 논문은 먼저 서울대병원 PET/CT 외부 반입 영상 자료의 현황을 파악하고 이를 바탕으로 현재 각 병원 간 전송을 위해 사용되는 PET/CT 영상 자료의 현황과 문제점에 대해 알아보고자 한다. 2010년 1월부터 4월까지 외부 병원에서 의뢰한 PET/CT 영상 판독 의뢰가 있었던 64개 병원을 대상으로 하였다. 각 병원들의 PET/CT 영상 자료에 대해 개별 PET과 CT 영상 자료 제공 여부, PET/CT 융합 영상 제공 여부 등을 조사하였다. 그리고 외래 판독 의뢰가 많았던 병원 상위 5개 병원의 핵의학과 책임자에게 전화를 통한 설문 조사를 실시하였다. 질문 항목은 각 병원 핵의학과에서는 외부 병원 반출용 PET/CT 영상 자료의 구성에 대해 알고 있는지 여부와 핵의학과 자체에서 외부 병원 영상을 처리하는지 여부이다. 서울대병원에 판독이 의뢰된 64개 병원의 PET/CT 영상 CD 자료에 대해 조사하였다. 이 중 횡단면 PET 영상을 제공해준 병원은 조사된 전체 병원의 73%, 횡단면 CT 영상을 제공해준 병원은 조사된 전체 병원의 73%에 불과하였으며 횡단면 융합 영상을 제공해준 병원은 조사된 전체 병원의 77%, MIP 영상을 제공해준 병원은 조사된 전체 병원의 86%였다. 그리고 병원마다 보내는 데이터들이 다 제각각이었다. 어떤 경우는 DICOM 표준형식의 횡단면 PET/CT 영상 등 모든영상이 포함된 경우도 있고 반대로 MIP 영상과 2차원 캡쳐 영상이 없는 경우도 있다. 최소한의 영상을 포함시키는 것도 중요하지만 불필요하게 많은 영상 정보들은 저장 매체의 용량과 영상의 복사 등의 이동 시간에도 비효율적이다. 가장 중요한 DICOM 표준 형식의 횡단면 PET/CT 영상을 전혀 포함하지 않은 병원들을 대상으로 한 전화 설문에서는 핵의학과 자체에서 외부 반출용 PET/CT 영상 자료의 구성에 대해 모르고 있었으며 핵의학 영상 자료를 PACS에 올리고 외부 반출용 영상 CD 제작을 타 부서에서 진행하고 있었다. 현재 각 병원들에서 외부 병원으로 복사하여 보내는 PET/CT 영상 자료 CD는 전체 대상 병원의 27% 이상에서 제한적인 영상만을 포함하고 있어 외부 병원 영상을 받아 환자진료에 이용하는 병원에서는 제한된 영상 정보로 인한 PET/CT 검사의 판독 및 활용 상의 어려움, 재촬영에 따른 추가 의료비 지출이 상당한 문제가 되고 있다. 각 병원들에서 외부 병원으로 보내는 PET/CT 영상 자료에는 최소한 DICOM 표준 형식의 전체 횡단면 PET 영상과 전체 횡단면 CT 영상을 필수적으로 포함시키도록 하고 불필요한 영상을 최소화하는 학회 차원에서의 외부 반출 PET/CT 영상에 대한 가이드라인 마련이 필요하다고 사료된다.
다중영상기기는 1990년대 초에 처음 개발되어 현재 주요 영상 장비 회사에서 상품으로 개발되어 판매되고 있다. 단순한 소프트웨어적인 정합과 융합을 통해 해부학적 영상과 기능적 영상의 상호 보완하는 단계에서 발전하여 하드웨어적으로 정합하는 하드웨어의 개발은 새로운 연구의 시작이다. 다중영상기기의 발전 이전에는 해부학적 구조를 보여주는 영상 장비와 기능적 영상을 표현하는 장비가 각각 고 분해능과 고 해상도로 많은 발전을 이루어 왔다. 현재는 각 영상 장비의 특징을 살려 효과적으로 결합시킨 다중영상기기의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 다중영상기기는 단순하게 두 장비를 결합시키는 개념에서 기능적 영상에서 필요한 감쇠 보정을 하면서 동시에 해부학적 위치를 융합 영상 형태로 표현하는 새로운 영상 장비로 발전하고 있다 다중영상기기의 특징을 살릴 수 있는 프로토콜이 개발되고 하드웨어적으로도 상호 보완적으로 결합되고 있다. 실제로 PET/CT와 같은 다중영상기기는 임상적으로 중요한 역할을 하고 있으며 PET 영상기기를 대체하고 있다. PET/CT 스캐너는 PET에서 나오는 기능적 영상과 CT에서 나오는 해부학적 영상뿐만 아니라 융합 영상을 함께 보여 주므로 임상적으로 유용한 정보를 제공하고 있다. 현재 SPECT/CT는 아직 보급이 많이 되지 않았으나 PET/CT와 같이 임상적으로 유용한 SPECT와 CT 장비가 결합된 상품들이 나오고 있어 그 시장이 점점 성장할 것으로 기대된다. 다중영상기기는 각각의 단독 영상장비에서 갖고 있는 문제뿐만 아니라 두 영상 장비를 결합시키므로 인해 새로운 문제들이 발생하고 있다. 대표적으로 호흡에 의한 움직임, 조영제의 영향, 금속 물질의 영향과 환자의 피폭에 관한 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 새로운 프로토콜과 프로세싱 방법이 개발되고 있다. 뇌를 동시에 촬영할 수 있는 PET/MR의 개발은 뇌 과학에 많은 발전을 줄 것으로 기대된다. PET/MR의 개발은 PET/CT 에서 촬영한 영상의 일부분을 대체할 것으로 예상된다. MR 영상이 CT 영상보다 우수한 분해능을 보이는 분야에서는 PET/MR을 이용한 검사와 연구가 활발하게 진행될 것으로 보인다. 해부학적 영상과 기능적 영상을 결합시킨 융합 영상을 함께 제공하는 다중영상기기는 환자의 질병을 진단뿐만 아니라 치료 후의 효과를 보는데 있어서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 또 앞으로 검사 목적에 맞는 다양한 다중영상기기의 개발이 이루어질 것으로 기대된다.
MR은 우수한 연조직 대비와 기능 정보를 보여줄 수 있지만, 방사선치료에서 정확한 선량 계산을 위해서는 CT영상의 전자밀도 정보가 필요하다. 방사선치료(Radiotherapy) 계획 워크플로우에서 MR영상과 CT영상을 융합하기 위해 환자는 일반적으로 MR과 CT영상 방식 모두에서 스캔된다. 최근에 딥러닝기술 덕분에 MR영상에서 딥러닝 기반의 CT영상 생성이 가능해졌다. 이로 인해 CT 스캔 작업을 할 필요가 없게 된다. 본 연구에서는 MR영상으로부터 CycleGan 딥러닝 기반 CT영상생성을 구현했다. T1가중이나 T2가중 중에 한 가지 또는 그 둘다의 MR영상을 가지고 합습한 3가지의 인공지능 CT생성기를 만들었다. 결과에서 우리는 T1가중 MR 영상 기반으로 학습한 생성기가 T1가중 MR영상이 입력될 때 다른 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있음을 발견했다. 반면, T2가중 MR영상 기반 CT생성기는 T2가중 MR영상을 입력 받을 때, 다른 시퀀스기반 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다. MR영상을 기반으로 한 CT생성기는 곧 임상현장에 적용될 수 있는 기술이다. 특정 시퀀스 MR영상으로 학습한 머신러닝 CT생성기는 다른 시퀀스 MR영상으로 학습한 생성기보다 더 그 특정 시퀀스와 같은 MR영상을 입력받을 때 더 나은 CT영상을 생성할 수 있음을 보여주었다.
최근에는 SPECT/CT의 보급으로 융합영상을 여러 질환에 적용하고 있지만, 폐질환에 대한 적용은 널리 이용되고 있지 않다. 특히, CT 결과에서 폐색전증을 의심하여 SPECT를 시행하는 경우가 발생하며, 보다 정확한 진단을 위해 SPECT/CT가 중요하다. 하지만, SPECT/CT를 보유하지 않은 병원에서는 적용에 한계가 발생하며, SPECT/CT를 보유한 병원에서 검사를 시행한다 하더라도 이미 CT검사 이후 SPECT/CT를 진행하는 경우가 많다. CT검사에서 발생하는 피폭선량 외에도 추가적인 SPECT/CT는 이중으로 피폭선량을 발생하는 경우 해당되며, 불필요한 피폭이 발생하는 경우에 속한다. 그러므로 본 연구에서는 불필요한 피폭을 방지하고, SPECT/CT를 보유하지 않은 의료기관에서 SPECT와 CT의 각각 획득된 영상을 융합하고, 폐질환에서의 영상의 유용성을 평가하였다. 팬텀실험은 NEMA $Phantom^{TM}$ (NU2-2001)으로 SPECT와 CT에서 획득된 영상을 융합하였으며, 임상적용은 10명의 환자(남자 7명, 여자3명, 평균나이: 65.3세${\pm}$12.7세)를 대상으로 각각의 영상을 융합하여 분석하였다. 팬텀실험과 임상적용에서 모두 SPECT, CT의 각각의 영상보다 fusion image에서 높은 점수를 나타내었으며, SPECT와 CT영상을 fusion하여 각각의 장점을 극대화 할 수 있었다. CT영상으로부터 획득한 폐혈관 image가 SPECT로부터 얻은 기능적인 영상을 fusion함으로써 pulmonary embolism이 폐실질에 나타내는 영향을 더욱 잘 묘사할 수 있었다. SPECT/CT가 가장 이상적이라 할 수 있지만, 아직 보급되어 있지 않은 경우 이와 같은 프로토콜을 이용하여 진단에 사용한다면 보다 정확한 진단에 도움이 되리라 사료된다.
지난 몇 년 동안 핵의학 영상 물리 및 기기 관련 융합영상기기 분야에 많은 발전이 있었다. 최근 몇 년 동안 국내 PET/CT 설치의 급속한 증가는 이들의 임상에서의 역할 및 그 중요성을 입증하고 있다. 그러나 PET/CT는 고가이고, 임상적으로 아직도 그 유용성이 입증되는 과정에 있으며, 특히 치료계획을 위한 장비로는, 미국의 경우 다소 많이 설치되었다는 평가가 공존하고 있다. 또한 저가로 해 결할 수 있는 소프트웨어 융합도 가능하기 때문에 PET 대신 반드시 PET/CT가 필요하다는 주장에는 위의 관점에서 그 한계가 있을 수 있다. 그림에도 불구하고 PET/CT 설치는 계속 증가하고 있어 영상획득 또는 영상판독 모두 PET과 CT 분야의 훈련과 교육이 매우 중요하며 이에 대한 지침서가 발간되었다. PET/CT에 비하여 SPECT/CT는 발전속도가 다소 떨어지지만 이에 대한 지침서도 발간되었다. PET/CT와 SPECT/CT 모두 CT는 앞 부분에 PET과 SPECT는 뒷부분에 설치된다. 이는 환자 영상을 얻을 때 동시에 얻는 것이 아니고 CT영상을 얻은 후 PET과 SPECT영상을 얻게되는 단점이 있다. 이와는 달리 MRI/PET경우 뇌영상을 얻을 때 동시에 MRI와 PET영상을 얻을 수 있어 뇌영상 연구에 큰 도움이 될 것으로 예상하고 있다. 앞으로 기술이 발전함에 따라 전신용 MRI/PET과 유방영상을 위한 PET/US 융합영상장치의 개발 가능성이 매우 높다. 이와 함께 SPECT/CT, PET/CT 및 MRI/PET 기기의 발전도 계속될 것으로 판단된다. 핵의학 영상 물리 및 기기 분야는 최첨단 융합영상 장치의 개발과 함께 하드웨어, 소프트웨어 물리적 특성에 대한 보정기술, 영상 재구성 분야의 다양한 연구도 많은 진전이 필요하다. 또한 영상기기의 설계 및 정량화 기법을 연구하기 위한 몬테카를로 시뮬레이션, 영상장비의 성능평가, 동력학 분석, 선량평가, 움직임 보정 및 융합영상의 정량화 및 분석 기법에 대한 연구도 더욱 활발히 진행될 것으로 예측된다.
본 논문에서는 CT영상을 구성하는 RT 알고리즘에 비해 원추형 CB-CT 시스템에서 이용할 수 있는 TPSM 알고리즘을 적용하여 기존의 RT보다 빠르게 3D CT 영상 구성을 할 수 있도록 하였으며 두 개의 알고리즘에 대한 영상속도를 비교분석 하였다. 이를 위하여 원추형 CB-CT 시스템에서 이용할 수 있는 TPSM 알고리즘을 적용하여 3D CT 영상구성에 있어서 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험결과 TPSM을 이용하여 구성된 단면 영상은 중심점에서 멀어질수록 빈 화소에 의해 영상의 질이 미소하게 감소하지만 TPSM 회전 기반법의 경우에서 영상 구성 속도는 RT알고리즘보다 월등하게 우수하다는 것을 알 수 있었다.
목적: 이 연구는 $^{18}F$-FDG Positron Emission Tomography/computed Tomography(PET/CT) 영상 검사의 병원간 전송을 위해 사용되는 CD자료의 현황과 문제점에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2006년 6월부터 2007년 10월까지 외부 병원에서 시행한 $^{18}F$-FDG PET/CT 검사에 대한 판독 의뢰가 있었던 746명의 환자들을 대상으로 하여, 56개의 병원 PET/CT영상 CD자료에 대해서 조사하였다. 그리고 DICOM표준 형식의 횡단면(transaxial) PET과 CT 영상이 없거나 제한적인 병원들을 대상으로 각 병원의 핵의학과 과장님들께 인터넷 메일을 통해 설문 조사를 실시하였다. 결과: 조사된 병원 전체의 37.5%(21/56)만이 정확한 판독과 진료를 위해 필요한 DICOM 표준 형식의 횡단면 전체 PET 영상과 CT 영상 모두를 제공해 주고 있었다. 나머지 병원들에서는 이차적인 캡쳐(secondary capture image) 영상 또는 PET/CT 융합 영상(fusion image)만으로 구성된 제한적인 영상 자료를 제공해 주고 있었다. 설문조사에는 14개의 병원에서 답변해주었는데 그 중 6개(42.9%) 병원의 핵의 학과에서는 제한적인 영상을 보낸다는 사실을 본 연구의 설문 조사 전에는 제대로 알지 못하고 있었다 나머지 병원들에서 PET/CT 영상 CD자료의 구성이 제한적이게 된 주된 이유는 의료영상저장전송장치(PACS, Picture Archiving and Communication System)의 용량상의 문제로 온전히 모든 PET/CT 영상을 PACS서버에 올리지 않는데, 환자는 PACS에 올라가 있는 영상만 복사해가기 때문이었다. 결론: 현재 각 병원들에서 외부 병원으로 복사하여 보내는 PET/CT영상 자료 CD는 전체 대상 병원의 절반 이상에서 제한적인 영상만을 포함하고 있어서, 외부 병원 영상을 받아서 환자 진료에 이용하는 병원에서는 제한된 영상 정보로 인한 PET/CT 검사의 판독 및 활용 상에 어려움, 재촬영에 따른 추가 의료비 지출이 상당한 문제가 되고 있다. 각 병원들에서 외부 병원으로 보내는 PET/CT 영상 자료에는 DICOM 표준 형식의 전체 횡단면 PET 영상과 전체 횡단면 CT 영상은 최소한 필수적으로 포함시키도록 하는 정부와 학회 차원에서의 PET/CT 영상에 대한 가이드라인 마련이 필요하다.
희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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