논문은 CT영상에서 영역 확장 기법을 이용하여 인간의 장기 중 뇌와 간을 자동으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 뇌와 간이 CT영상에서 비교적 넓은 영역을 차지하고 있다는 사실에 기인하였으며, CT영상에서 특정 장기 영역을 추출하기 위해서 크게 초기 탐색 영역 결정 단계와 최종 장기 영역 단계로 나누어진다. 초기 탐색 영역은 CT영상 내에서 추출하고자 하는 장기 영역과 관계없는 부분을 제거하고 특정 장기 영역만을 남겨 관심 장기 영역의 검출률을 높이는 작업이다. 본 논문에서는 CT영상에서 비교적 높은 Gray Level을 가지고 있는 뼈영역인 두개골과 척추의 위치를 기반으로 하여 초기 탐색 영역을 결정하는 방법을 사용하였다. 특정 장기 영역의 추출은 ATID(Automatic Threshold Intensity Decision)를 이용한 이진화 단계, 모폴로지의 Opening 기법을 이용한 잡음제거 단계, Region Growing 기법을 이용한 특정 영역 추출 단계를 이용하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 Region Growing 기법을 거친 다음 각각의 그룹 중에서 크기가 가장 큰 부분을 최종 특정 장기 영역으로 결정하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 국립전남대학교 부속병원에서 수집된 각각 뇌영상 100장과 간영상 100장을 사용하여 실험하였고, 제안된 알고리즘을 통해 관심 장기 영역을 추출했을 경우 약 91%이상의 높은 추출률을 보였다.
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.
PET/CT검사에서 CT촬영조건의 변화는 영상의 화질 및 환자가 받는 피폭선량에 영향을 미친다. 본 연구는 CT 매개 변수 중 Pitch와 X-선관 회전시간 변화에 따른 선량대비 CT 영상의 질과 이로 인해 PET상에서 SUV에 미치는 영향을 비교 평가하고자 하였다. Discovery STe PET/CT 장비를 이용하여 영상을 획득하였다. QA Phantom과 AAPM Phantom을 이용한 CT 영상 획득 시 Pitch는 0.562, 0.938, 1.375, 1.75:1로 4단계, X-선관 회전시간은 0.5에서 1.0까지 0.1초씩 증가시켜 6단계로 나누어 총 24개 조합을 적용한 영상을 각각 획득하였다. PET 영상은 $^{18}F-FDG$ 5.3 kBq/mL가 채워진 1994 NEMA PET Phantom을 이용하여 프레임당 2분 30초의 방출영상을 획득하였다. 각 조합의 CT 영상에 관심영역을 설정하고 CT number의 표준편차를 측정하였다. 동일한 영상에서 DLP변화에 따른 영상잡음의 예측값을 계산하여 예측값 대비 실측값의 비율을 구해 선량대비 영상잡음 효과를 비교하는 척도로 사용하였다. AAPM Phantom 영상에서 1.0 mm까지 식별이 가능한 지 확인하였다. NEMA PET Phantom의 방출영상에 관심영 역을 설정하고 SUV를 비교 평가하였다. Pitch가 0.562, 0.938, 1.375, 1.75:1로 변화할 때 영상잡음 효과는 QA Phantom에서 1.00, 1.03, 1.01, 0.96, AAPM Phantom에서 1.00, 1.04, 1.02, 0.97로 측정되었다. 회전시간의 증가에 따른 경우 QA Phantom에서 0.99, 1.02, 1.00, 1.00, 0.99, 0.99이었고, AAPM Phantom에서 1.01, 1.01, 0.99, 1.01, 1.01, 1.01로 SPSS Ver. 18을 이용하여 상관관계를 분석한 결과 피어슨 상관계수는 -0.059로 나타났다. 공간분해능에 대한 평가는 24개의 조합 모두에서 1.0 mm까지 육안으로 구별이 가능하였다. SUV의 경우 평균 SUV는 모든 조합에서 1.1로 모두 동일한 값을 나타내었다. Pitch 변화에 따른 CT 영상 평가에서 1.75:1을 적용 시 선량대비 가장 적은 영상잡음 효과를 보이며 공간분해능과 SUV에는 영향을 미치지 않는다. 그러나 회전시간 변화가 영상에 미치는 영향에는 유의한 차이가 없음을 알 수 있다. 결과에서와 같이 각 장비에 따른 선량대비 영상잡음이 적은 Pitch를 사용하고 환자의 체격에 따른 적절한 X-선관 회전시간을 이용한다면 환자의 피폭선량을 줄이면서 최적의 화질을 얻을 수 있는 프로토콜을 구성하는데 도움이 될 것이라 사료된다.
분진에 노출 되었던 집단을 대상으로 폐질환 선별검사를 위해 시행한 저선량 CT영상의 관상동맥 석회화 소견과 석회화수치 CT검사 결과를 비교 분석하였다. 연구윤리심의위원회의 승인과 연구대상자로부터 동의서를 받은 후, 과거 분진에 노출된 직업력을 갖고 있는 61명의 남자를 대상으로 폐질환의 선별검사를 위해 저선량 CT촬영과 석회화수치 CT검사를 동시에 실시하였다. 저선량 CT영상(Axial image)은 영상의학과 전문의로부터 진폐 소견 및 폐질환과 관상동맥 석회화소견에 대해 판독하였고, 석회화수치 CT검사로부터 얻은 기초 영상(Row image)은 별도의 워크스테이션으로 보내져 상업적인 라피디아 소프트웨어(ver 2.8)를 이용하여 관상동맥 석회화수치를 구하였다. 저선량 CT영상에서 석회화소견을 보이지 않은 그룹(42명, 68.9%)과 보인 그룹(19명, 31.1%)사이에 총 석회화(13.68 vs. 582.93, p=.009), 좌전하행관상동맥 (3.15 vs. 248.95, p=.006)의 석회화수치가 통계학적으로 유의한 차이를 보였고, 좌주관상동맥, 좌회선관상동맥, 우관상동맥에서 석회화소견을 보인 그룹에서 높게 나타났다(p>0.05). 저선량 CT영상의 석회화소견은 석회화수치 CT검사의 석회화수치 100에서 가장 높은 일치도(K-value=0.80, 95% 신뢰구간=0.69-0.91)를 보였다. 폐질환을 조기 발견하기 위해 시행된 저선량 CT영상에서 보여진 석회화소견은 석회화수치 검사결과와 높은 관련성을 보임으로써 폐쇄성 관상동맥질환을 예측할 수 있는 것으로 사료된다.
본 연구는 PET-CT 검사를 시행할 때 치과보철물에 의해 발생되는 CT의 HU(Hounsfield Unit) 값을 금속의 종류에 따라 측정하고, PET 영상의 왜곡정도와 표준섭취계수(SUV)의 변화를 확인하여 영상 판독 시 오류의 감소방안을 제시하고자 하였다. 실험방법은 실제 치아와 메탈 크라운, 골드크라운, 티타늄, 지르코니아의 치과보철물을 이용하여 PET-CT 검사를 실시하였다. 일반 치아와 비교한 결과 HU 값이 증가함에 따라 SUV 값이 증가되는 것을 확인하였고, 메탈 크라운, 티타늄, 지르코니아의 SUV 값은 37% 정도 증가되었고, 골드 크라운에서는 45.4%로 가장 많이 증가했다. 그리고 일반치아, 메탈크라운, 티타늄, 지르코니아에서 영상 왜곡은 미미했지만, 골드 크라운에서는 선속경화현상이 심하게 발생하였고, 영상 왜곡이 나타났다. 따라서 치과보철물의 금속종류는 SUV 값에 영향을 미치기 때문에 치과 보철물 중에서 골드 재질을 사용한 환자를 진단할 때에는 영상 판독 시 보정된 PET 영상보다는 NAC(무보정) PET 영상을 확인한다면 판독에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각된다.
CT 정도관리 영상평가는 팬텀 영상평가를 통한 정량적인 평가로 시행하며, 평가 항목으로는 물의 감약 계수, 균일도, 노이즈, 대조도 분해능, 공간분해능, 10mm 슬라이스 두께 평가 등이 있으며, 대조도 분해능, 공간 분해능, 슬라이스 두께 평가의 경우, 검사자의 주관적인 판단에 의한 평가로 인한 오류를 예상할 수 있으므로, 주관적인 오류를 최소화 하고자 전산화된 영상처리 프로그램을 이용하여 객관적인 평가를 하고자 한다. CT 정도관리 영상평가의 기본 촬영 조건은 특수의료장비 품질관리검사와 동일하며, IMAGE J를 이용하여 영상을 정량적으로 평가하였다. CT 감약계수, 균일도, 노이즈 평가의 경우, CT 정도 관리 영상에 비하여 디지털 처리 영상의 측정값의 표준편차가 더 작아 잡음이 적고 균일한 영상이라고 평가하였으며, 대조도 분해능 평가는 원의 직경의 크기가 큰 1인치, 0.75인치, 0.5인치의 경우 원형, 원의 직경이 작아질수록 타원에 가까운 원형으로 평가되었다. 공간분해능 평가는 영상처리 프로그램의 자동추출 기능을 이용하여, 합격기준을 포함하는 원의 그룹을 모두 자동으로 추출하여, 정량적인 평가에 매우 유용하다고 평가하였다. 위의 결과 등을 바탕으로 CT 정도관리 영상 평가 시, 영상처리 프로그램을 이용한다면 평가자의 주관적인 판단 오류를 최소화하고, 보다 더 효율적인 정량적평가가 이루어 질 것이라고 판단된다.
인체에 대한 표준데이터를 사용하지 않고 실제 한국인의 의료 영상 데이터를 사용하여 인체 모델을 만들고자 하였다. 먼저 CT와 MRI를 통해 획득한 인체의 의료영상에 대한 특징을 분석하였다. 인체의 해부학적인 구성요소에 대해 CT는 gray level로 MR 영상은 펄스시퀀스 별로 분석하여 특징을 추출하였다. 해부학적 구성요소의 특징을 바탕으로 인체 각 부위별로 영상을 얻기 위해 CT와 MR 영상에 대해 영상분할을 수행하였다. 인체의 부위 중 특히 인체의 네 가지 인체 역학적 구조물인 골조직, 근육, 인대, 건 부위를 CT와 MR 영상을 이용하여 구별하였다. 이미지 분할 방법에는 일반적으로 많이 사용되고 있는 경계선 검출(Edge detection), 영역 선택(Region Growing), 문턱치(Intensity Threshold) 방법 등을 선택하여 인체별로 가장 적합한 알고리듬을 적용시켰다. Head/Neck 부위에 대한 영상 분할 결과를 인체 역학적 구성요소별로 3차원 영상으로 재구성하였다.
본 논문에서는 동일 환자에 대해 시간차를 두고 촬영한 뇌 CT-CT 혈관조영영상간 움직임을 보정하기 위한 강인하고 고속의 정합방법을 제안한다. 먼저, 두 영상에서 3차원 경계검출 기법을 이용하여 특징점을 추출하고, 기준영상에서는 이를 지역적 가중치 3차원 거리맵으로 변환한다. 부유영상을 기준영상으로 강체변환하면서 두 경계간의 상관관계가 최대인 위치를 탐색한다. 이 때, 최대위치가 더 이상 변화하지 않고 일정 이상 반복되면 해당위치를 최적위치로 하여 부유영상을 최적위치로 변환시켜 두 영상을 정합한다. 실험을 위하여 인공영상을 사용하여 정화성과 강인성을 평가하였고, 육안평가를 위하여 뇌 CT-CT 혈관조영영상을 사용하였다. 본 제안방법은 지역적 가중치 3차원 거리맵을 이용함으로써 적은 샘플링 개수에도 국부최대인 위치에 수렴하지 않고 최적위치로 강인하면서 고속으로 영상이 정합되었다
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치와 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이 데이터는 2D 슬라이스들의 연속으로 표현되므로 이것을 보다 편리하게 가시화. 조작, 분석이 용이한 상태로 바꾸기 위해서는 3차원 구조로의 재구성이 필요하게 된다. 이것을 위하여 무엇보다도 먼저 CT나 MR을 통하여 얻어진 영상을 분석하여 특정 장기의 영상 부분를 다른 조직의 영상부분으로부터 분리(segmentation)할 필요가 있다. 이러한 Segmentation방법에는 여러가지가 있는데, 수작업의 결합 등으로 인해서 비효율적인 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 보다 효율적인 segmentation의 처리를 위하여 region-based 기법을 응용하여 새로운 segmentation 방법을 개발하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 간(liver)의 추출을 시도하였고 향상된 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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