다양한 의학 영상장비로부터 획득된 영상들간의 정합의 정확성은 방사선치료계획에서 매우 중요한 쟁점 중의 하나이다. 본 연구에서는 수제작된 뇌팬톰(brain phantom)을 이용한 영상정합의 정확성 평가방법을 연구하였다. 다중영상정합을 위해 CT-MR, CT-SPECT간의 Chamfer 정합(Chamfer matching)법을 적용하였다 영상정합의 정회성은 팬톰 내에 삽입된 표적(target)들의 중심정의 비교를 통하여 평가되었다. CT-MR, CT-SPECT간의 삼차원 제곱근평균제곱(root-mean-square) 이동편차는 각각 2.1$\pm$0.8 mm와 2.8$\pm$1.4 mm이었다. 회전편차는 세 직교좌표축에서 2$^{\circ}$이내였다. 이 오차들은 기존의 팬톰연구와 비교하여 합리적인 오차 허용범위 내에 들었다. 중첩한 CT-MR, CT-SPECT영상의 육안검증 또한 좋은 정합 결과를 보였다.
다양한 촬영 조건의 CT 감쇠 지도가 PET 영상에 영향을 미치는지 알아보기 위하여 다양한 kVp와 mA조건에서 Uniformity phantom 영상의 신호 강도(SI; Signal Intensity)와 표준 섭취율 계수(SUV; Standardized Uptake Value)를 측정하고, CTDI (Computed Tomography Dose Index)를 통해 각 조건에 따른 피폭선량을 측정하였다. 또한 동일한 조건에서 Resolution phantom의 반치폭(FWHM; Full Width at Half Maximum)을 측정하여 CT의 kVp와 mA에 따른 PET 영상의 화질 변화에 대하여 정량적으로 알아보고자 하였다. 연구 결과, CT의 촬영 조건은 PET 영상에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났으나, CT의 촬영 조건이 감소하게 되면 방사선 피폭이 감소하게 되지만 영상에 영향을 미치게 되므로 향후 진단이 가능한 CT 화질을 유지하면서 방사선 피폭을 최소화할 수 있는 양전자 방출 단층 촬영(PET/CT; Positron Emission Tomography / Computed Tomography)의 촬영 조건에 대한 연구가 지속적으로 되어야 할 것이다.
컴퓨터단층촬영장치(computed tomography, CT)을 이용한 검사는 영상의학과에서 인체 내 정보를 파악하기 위한 가장 유용한 진단장비 중 하나로 신뢰도가 매우 높다. CT검사에 대한 신뢰성이 높아 최근에는 CT를 이용한 검사 건수도 매년 증가하고 있다. 검사 건수 증가는 CT장치의 노화를 촉진하게 되고, 이로 인해 CT장치에 대한 품질관리(quality management, QM)의 중요성이 대두된다. 특히, CT검사에서 품질관리란 임상영상에서 영상의 질(image quality, IQ) 저하로 진단영역 축소를 초래할 수 있는 발생가능한 모든 문제점을 사전에 파악하여 교정함으로써 항상 일정 수준의 영상의 질을 유지하고 영상을 획득할 수 있게 하는 행위를 의미한다. 이에 본 연구진은 CT검사의 품질관리에 대한 일반적인 내용을 요약하여 보고 한다.
간 질환을 포함한 여러 복부 질환은 사망에 영향을 줄 수 있다. 복부 질환 진료 시 전산화단층검사는(CT; Computed Tomography) 필수적으로 사용되고 있다. 판독에 유리한 영상을 만들기 위해서 높은 방사선 노출이 따르는데, 이에 대한 화질관리와 환자의 피폭 관리를 위한 다양한 노력이 필요하다. 복부 CT 영상의 화질개선을 위해서 후처리 방식의 웨이블릿(Wavelet) 알고리즘을 제안하였다. 웨이블릿은 입력 영상의 종류에 따라 역치(Threshold) 값을 설정해 주어야 하는 단점이 있기 때문에 본 연구에서는 역치 값을 실험적으로 제안하였고 화질 평가도 하였다. 실험결과, 복부 CT 영상의 최적 역치 값은 50으로 계산되었다. 실험영상 1의 경우 49%, 실험 영상 2의 경우 29% 노이즈가 개선되었고, 대조도도 크게 상승 하였다. 본 연구 결과를 저선량 복부 CT 영상을 획득 후 후처리 방법으로 적용한다면, 화질을 개선시킬 수 있어 질병 판독에 도움을 줄 것으로 판단한다.
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.
We investigate an image recovery method for sparse-view computed tomography (CT) using an iterative shrinkage algorithm based on a second-order approach. The two-step iterative shrinkage-thresholding (TwIST) algorithm including a total variation regularization technique is elucidated to be more robust than other first-order methods; it enables a perfect restoration of an original image even if given only a few projection views of a parallel-beam geometry. We find that the incoherency of a projection system matrix in CT geometry sufficiently satisfies the exact reconstruction principle even when the matrix itself has a large condition number. Image reconstruction from fan-beam CT can be well carried out, but the retrieval performance is very low when compared to a parallel-beam geometry. This is considered to be due to the matrix complexity of the projection geometry. We also evaluate the image retrieval performance of the TwIST algorithm -sing measured projection data.
본 연구는 경기도 소재 대학병원에 2018년 1월1일부터 2018년 6월30일까지 복부 CT검사를 위해 내원한 모든 환자의 영상 중 무작위로 선정하여 복부 면적의 크기 별로 20명 씩 60명을 총 3군으로 분류하여 복부 CT영상의 면적에 따른 유효선량과 화질의 변화정도를 알아보았다. 그 결과 평균면적 군 에서 유효선량이 7.34 mSv로, 평균면적이상 군은 8.39 mSv, 평균면적이하 군은 5.89 mSv로 측정 되었다. 화질분석을 위해 복부면적에 따라 동일한 3영역에 ROI를 그려 비교해본 결과 3군으로 분류한 복부면적에서 모두 CT value가 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다(p<0.05). 향후 실제 임상에서 적용할 수 있는 프로토콜을 개발 시 본 연구결과를 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료되며 현재 임상에서 CT검사 시 적용하고 있는 다양한 선량감소 프로그램을 적용 및 복부 면적 외 다양한 환자의 변환 조건 등을 고려하여 연구와 고찰을 도출한다면 화질과 피폭선량 감소에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
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.
Cone Beam CT 데이터를 3차원 컴퓨터 프로그램을 이용하여 기존의 파노라마 영상과 재구성된 파노라마 영상을 재현해서 악궁형태에 따른 치아의 왜곡을 분석하고자 하였다. Cone Beam CT의 횡단면 영상과 재구성 파노라마에서 측정된 치아의 직경은 전치부에서 구치부로 갈수록 큰 변화없이 일치되는 것을 알 수 있었다. 하지만 파노라마는 전치부에서 약간의 왜곡이 보이다가 구치부로 갈수록 왜곡이 더 심한 것을 알 수 있었다. 환자 개개인의 악궁에 맞게 재구성된 파노라마가 일반적으로 사용되는 파노라마 촬영보다 왜곡이 더 감소한다는 것을 알 수 있었다. 또한 파노라마는 전치부에서 구치부로 갈수록 왜곡이 더 심해지는 것을 알 수 있었는데, 이 또한 재구성된 파노라마 영상에서는 왜곡이 감소한다는 것을 알 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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