Positron emission tomography (PET)/magnetic resonance (MR) scanning has the advantage of less additional exposure to radiation than does PET/computed tomography (CT). In particular, MR based attenuation correction (MR AC) can greatly affect the image quality of PET and is frequently obtained using various MR sequences. Thus, the purpose of the current study was to quantitatively compare the image quality between MR non-AC (MR NAC) and MR AC in PET images with three MR sequences. Percent image uniformity (PIU), percent contrast recovery (PCR), and percent background variability (PBV) were estimated to evaluate the quality of PET images with MR AC. Based on the results of PIU, 15.2% increase in the average quality was observed for PET images with MR AC than for PET images with MR NAC. In addition, 28.6% and 71.1% improvement in the average results of PCR and PBV respectively, was observed for PET images with MR AC compared with that with MR NAC. Moreover, no significant difference was observed among the average values using three MR sequences. In conclusion, the current study demonstrated that PET with MR AC improved the image quality and can be help diagnosis in all MR sequence cases.
급성 뇌졸중(acute stroke)의 경우 빠른 처치가 이루어지지 않으면 뇌손상으로 인해 평생 장애를 가지고 살아가야 하는 질환이다. 따라서 뇌졸중 환자가 발생할 경우에는 신속한 진단과 치료가 이루어져야 하므로 장시간의 검사를 해야 하는 MRI 보다는 빠른 검사와 3D 구현이 가능한 뇌 관류전산화단층촬영(Brain Perfusion CT)이 널리 활용되고 있다. 그러나 환자에게 많은 방사선 피폭이 이루어질 수 있기 때문에 저선량(low dose) 기법을 사용하여 영상을 획득하게 된다. 이로 인해 촬영된 영상의 질 저하가 유발되며, 특히 가우시안노이즈의 영향을 크게 받아 정확한 혈관 영상의 확인을 저해한다. 본 연구에서는 관류전산화단층촬영을 통해 얻어진 동적 CT 데이터에 시공간 분석 기법을 적용하여 진단 영상의 질을 향상시키고자 한다. 특히, 가우시안노이즈를 제거하기 위해서 선형 특징 축출 방법 중 하나인 주성분 분석 기법을 적용하여 분석하였으며, 그 결과 시공간 특징에 따른 각각의 관류 영상 성분을 축출한 경우 뇌-혈관 영상뿐만 아니라 뇌-실질 영상의 질이 향상됨을 가시적으로 확인할 수 있었다. 새롭게 시도된 시공간 기반 영상기법이 향후 급성 뇌졸중 진단뿐만 아니라 다양한 시계열 정보가 포함된 뇌질환 진단 영상분석에 활용된다면, 임상 진단의 질 향상에 도움이 될 것이라 기대한다.
전산화단층촬영조영술(computer tomography angiography, CTA)의 최적 화질을 위한 서로 다른 요오드 농도와 스캔 매개변수를 적용하여 필터 보정 역투영 (filtered back projection, FBP), 혼합형 반복재구성 (hybrid-iterative reconstruction, hybrid-IR) 및 딥러닝 재구성 (deep learning reconstruction, DLR)의 화질적 특성을 정량적으로 평가하였다. 320행 검출기 CT 스캐너에서 지름 19 cm의 원통형 물 팬텀 가장자리에 있는 다양한 요오드 농도 (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4 및 25.9 mg/mL)의 팬텀을 스캔하였다. 각각의 재구성 기술을 사용하여 획득한 데이터는 노이즈 (noise), 변동 계수 (coefficient of variation, COV) 및 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE)을 통해 영상을 분석하였다. 요오드의 농도가 증가할수록 CT number 값은 증가하였지만 노이즈 변화는 특별한 특성을 보이지 않았다. 다양한 관전류 및 관전압에서 FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D 및 advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE)에 대해 요오드 농도를 증가할수록 COV는 감소하였고 요오드 농도가 낮을 때는 재구성 기술 간의 COV 차이가 다소 발생하였지만, 요오드 농도가 높아짐에 따라 그 차이는 미약한 결과를 보였다. 또한, AiCE에서는 요오드 농도가 높아질수록 RMSE는 감소하지만 특정한 농도 (4.9 mg/mL) 이후에는 RMSE가 오히려 증가 되는 특성을 보여주었다. 따라서 최적의 CTA 영상 획득을 위해 재구성 기술에 따른 요오드 농도의 변화 및 다양한 관전류 및 관전압의 스캔 매개변수의 특성을 고려하여 환자 스캔을 해야 할 것이다.
목 적: 방사선치료에 있어 종양조직이나 정상조직의 정확한 선량계산은 치료의 성패를 좌우하는 가장 큰 요인이다. 이로 인해 방사선치료계획은 컴퓨터 단층 영상의 재구성을 통한 불균질 조직에 선흡수계수를 밀도로 변환하여 CT 번호에 의한 선량 보정이 유효하게 이루어지고 있다. 대상 및 방법: 이에 본 연구는 불균질 조직등가 팬톰을 제작하여 현재 사용 중인 방사선 치료 계획시스템을 이용한 CT 번호의 측정과 질량밀도를 계산하여 물을 기준으로 상대값을 구하였다. 또한 실제 방사선 조사 시 측정된 선량(nC)과 CT영상을 이용한 치료계획 시 선량(PDD)을 상대적으로 비교함으로써 실제 CT 번호를 이용한 불균질 조직의 보정에 대한 유용성과 정확성을 평가하고자 한다. 결 과: 측정결과 CT 번호를 이용하여 계산된 조직등가물질의 질량밀도와 실제 질량밀도는 $0.005{\sim}0.069g/cm^3$의 차이를 보였으며, 방사선 치료계획 시 심부선량(PDD)과 방사선 치료 장치로 조사하여 측정된 선량의 상대오차는 $-2.8{\sim}+1.06%$로 3% 이내의 유효범위이내의 결과를 얻었다. 결 론: 본 실험은 CT 영상을 이용한 불균질 조직의 보정에 대한 유용성을 확인할 수 있었고, 방사선 치료 계획 장치의 정도 관리(Quality Assurance; QA)의 기본 틀을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
Tao Li;Tian Tang;Li Yang;Xinghua Zhang;Xueping Li;Chuncai Luo
Korean Journal of Radiology
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제20권5호
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pp.729-738
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2019
Objective: To assess the effects of iterative model reconstruction (IMR) on image quality for demonstrating non-calcific high-risk plaque characteristics of coronary arteries. Materials and Methods: This study included 66 patients (53 men and 13 women; aged 39-76 years; mean age, 55 ± 13 years) having single-vessel disease with predominantly non-calcified plaques evaluated using prospective electrocardiogram-gated 256-slice CT angiography. Paired image sets were created using two types of reconstruction: hybrid iterative reconstruction (HIR) and IMR. Plaque characteristics were compared using the two algorithms. The signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) of the images and the CNR between the plaque and adjacent adipose tissue were also compared between the two reformatted methods. Results: Seventy-seven predominantly non-calcified plaques were detected. Forty plaques showed napkin-ring sign with the IMR reformatted method, while nineteen plaques demonstrated napkin-ring sign with HIR. There was no statistically significant difference in the presentation of positive remodeling, low attenuation plaque, and spotty calcification between the HIR and IMR reconstructed methods (all p > 0.5); however, there was a statistically significant difference in the ability to discern the napkin-ring sign between the two algorithms (χ2 = 12.12, p < 0.001). The image noise of IMR was lower than that of HIR (10 ± 2 HU versus 12 ± 2 HU; p < 0.01), and the SNR and CNR of the images and the CNR between plaques and surrounding adipose tissues on IMR were better than those on HIR (p < 0.01). Conclusion: IMR can significantly improve image quality compared with HIR for the demonstration of coronary artery and atherosclerotic plaques using a 256-slice CT.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2480-2496
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2020
Considering that high-dose X-ray radiation during CT scans may bring potential risks to patients, in the medical imaging industry there has been increasing emphasis on low-dose CT. Due to complex statistical characteristics of noise found in low-dose CT images, many traditional methods are difficult to preserve structural details effectively while suppressing noise and artifacts. Inspired by the deep learning techniques, we propose a densely connected residual network (DCRN) for low-dose CT image noise cancelation, which combines the ideas of dense connection with residual learning. On one hand, dense connection maximizes information flow between layers in the network, which is beneficial to maintain structural details when denoising images. On the other hand, residual learning paired with batch normalization would allow for decreased training speed and better noise reduction performance in images. The experiments are performed on the 100 CT images selected from a public medical dataset-TCIA(The Cancer Imaging Archive). Compared with the other three competitive denoising algorithms, both subjective visual effect and objective evaluation indexes which include PSNR, RMSE, MAE and SSIM show that the proposed network can improve LDCT images quality more effectively while maintaining a low computational cost. In the objective evaluation indexes, the highest PSNR 33.67, RMSE 5.659, MAE 1.965 and SSIM 0.9434 are achieved by the proposed method. Especially for RMSE, compare with the best performing algorithm in the comparison algorithms, the proposed network increases it by 7 percentage points.
목 적: 방사선치료에 있어 환자자세 설정(Set-up) 오차를 줄이기 위하여 많은 장비들이 개발되어 왔다. CBCT 촬영은 Set-up 오차를 줄이고, 정확한 치료를 수행하는 최신 방법 중 하나이다. CBCT의 조사야를 조절하여 영상의질(Image quality) 향상과 피폭선량을 측정하고 분석함으로써 임상에서 최적화하여 사용할 수 있는 치료조사야(Field size)를 제시하고자 한다. 대상 및 방법: Catphan phantom을 이용하여 Half fan, Full fan mode로 조사야를 2~16 cm까지 2 cm 간격으로 촬영하였다. Small field size (2 cm, 4 cm), Medium field size (8 cm, 10 cm), Large field size (14 cm 이상)으로 구분하여 Image quality를 평가하였다. CTDi는 CTDi phantom과 Ion chamber를 이용하여 측정 및 분석하였다. 결 과: CT값 일치도(CT number linearity)는 Small, Large field size에서 촬영한 값이 Medium field size보다 크게 나타났다. 공간분해능(Spatial resolution)은 Full fan에서 Small field size촬영을 제외하고 나머지 Field size에서 크게 차이가 나지 않았다. Half fan에서는 많은 차이를 보였다. CT 값 균일도(HU uniformity)는 Full fan에서는 Medium size를 제외하고는 제조사에서 권고하는 값을 초과하였으며, Half fan에서는 모든 Field size가 Full fan에서는 Medium field size에서는 안정된 값으로 분석되었다. CT 피폭선량(CTDi)는 Medium field size에서 증가 할수록 루트함수의 그래프의 형태로 나타났다. 결 론:Small field size에서는 Image quality와 실용성의 측면에서도 적절하지 않은 것으로 사료된다. Medium field size는 Large field size에서 보다 Image quality도 우수하고 환자의 피폭선량을 줄일 수 있으므로 본 논문에서는 CBCT 촬영 시 Field size 8~10 cm 촬영이 유용하다고 사료된다.
본 연구는 Brain CT검사 시 영상에서 발생하는 선속경화현상의 원인과 감소방법을 알아보기 위하여 선속경화현상에 영향을 미치는 관전압, 관전류, 단면두께, 갠트리 각도, 기준선에 변화를 주었다. 사용한 장비로는 Somatom Sensation 16장비로 Bone opaque head phantom을 이용 영상영향인자에 변화를 주어 스캔하였고 획득한 영상 데이터를 이용하여, CT값 분석을 이용한 정량적 분석과 CT영상평가표를 이용한 정성적 평가를 시행하였다. 정량적 분석결과 관전압은 140kVp일 때 $31.56{\pm}2.89HU$로 측정되었고, 관전류의 경우 150mA에서 $-3.87{\pm}0.12HU$, 절편두께는 3mm에서 $2.29{\pm}0.78HU$로 측정되었으며 갠트리 각도에서 IOML이 $13.31{\pm}1.03HU$로 선속경화현상이 가장 적었다. 정성적 분석결과 대부분의 평가자들이 140kVp, 150mA, 3mm, IOML 또는 OML에서 스캔한 영상을 선속경화현상이 적게 발생한 영상으로 평가하였으며 모든 조건에서 변화 인자와 비교 시 통계학적으로 유의한 차이가 있었다.(P<0.05) 따라서, 임상적용 시 허용선량한도 범위 내에서 관전압은 높여주고 관전류는 영상 화질 저하에 영향을 미치지 않는 범위 내에서 낮게 설정하며, 절편두께는 해상도 저하를 고려하여 얇은 절편두께를 사용하고, 갠트리 각도는 IOML 또는 OML을 이용한다면 선속경화현상에 의해 발생되어지는 인공물을 최소화시켜 영상 판독자와 환자에게 보다 정확한 양질의 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
PET/CT 검사 시 호흡에 따른 움직임은 영상의 인공물과 PET과 CT영상의 정합 오차를 발생시키는 요인으로 작용된다. 크기가 작거나 폐의 기저 부위에 위치한 종양일수록 호흡으로 인한 위치 변위와 왜곡의 정도가 크며 SUV(Standard Uptake Value)와 병소의 부피 측정에 영향을 미치게 된다. 본 연구는 PET/CT 검사 시 엎드린 자세가 호흡에 따른 영상 왜곡의 보정에 유용성이 있는지 알아보고자 한다. 장비는 PET/CT Discovery 600 (GE Healthcare, MI, USA)를 사용하였고, 2018년 5월부터 8월까지 폐 중엽과 하엽에 병소가 확인된 20명을 대상으로 하였다. 바로 누운 자세에서 전신 영상을 획득한 후 동일한 조건으로 엎드린 자세에서 병소 부위의 추가 영상을 획득하였다. 각 영상에서 병소의 SUVmax, SUVmean, 부피를 측정하고 PET과 CT영상에서 병소의 위치 변위를 측정하여 비교 분석하였다. 바로 누운 자세 영상에서 병소의 SUVmax는 $4.72{\pm}2.04$, SUVmean은 $3.10{\pm}1.38$, 부피는 $4.68{\pm}3.20$, 위치 변위는 $4.64{\pm}1.88$로 측정되었고, 엎드린 자세 영상에서 SUVmax는 $5.89{\pm}2.42$, SUVmean은 $3.97{\pm}1.65$, 부피는 $2.13{\pm}1.09$, 위치 변위는 $2.24{\pm}0.84$로 측정되었다. 엎드린 자세 영상의 모든 병소에서 SUVmax, SUVmean이 높게 나타났고, 병소의 부피와 위치 변위는 낮게 측정되었다(p<0.05). 본 연구에서 엎드린 자세의 PET/CT 촬영이 병소의 SUV를 증가시키고 PET과 CT영상의 불일치로 인한 호흡 인공물을 감소 시켜 영상의 질을 향상시킨다는 것을 알 수 있었다. 임상에서 폐 기저부 병소의 불일치를 보정하고 인공물을 줄이기 위한 여러가지 방법 중 경제적이고 효율적인 방법으로 진단에 도움을 줄 것이라 사료된다.
최근 방사선 노출에 대한 사회적인 이슈와 함께 의료용 방사선의 이용에 대한 환자의 관심도 증가하고 있다. 현재 본원에서 시행하는 PET-CT 검사의 $^{18}F$-FDG는 EANM 권고기준대비 40% 초과하여 투여하고 있다. 따라서 최신 기술이 탑재된 장비의 성능을 파악하여, 진단적 가치를 보존하면서도 환자의 피폭선량을 최소화 시킬 수 있는 적정한 $^{18}F$-FDG의 투여량에 대해 알아보고자 한다. PET-CT 장비로는 2007년 설치된 Biograph Truepoint 40 (siemens, USA)스캐너와 2011년 설치된 동일회사의 Biograph mCT 64 (siemens, USA)를 사용하였고, 각 장비의 고유성능을 평가하기 위해 scatter phantom을 이용하여 NECR을 평가하였다. 또한 각 장비의 영상에 대한 평가를 위해 NEMA IEC Body Phantom에 $^{18}F$-FDG를 3.7, 4.44, 5.18 MBq/kg을 주입하고, 각각에 대해 bed 당 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120초씩 받은 데이터로 장비간의 SNR을 평가하였으며, 임상적 평가를 위해 $^{18}F$-FDG 3.7, 4.44, 5.18 MBq/kg을 주입한 환자들의 데이터를 이용하여 SNR을 비교 평가하였다. 실험 결과 mCT 64의 peak NECR값은 1.65e+005 cps이고, 이것은 Turepoint 40보다 10 % 높은 수치였다. NEMA IEC body phantom을 이용한 SNR값은 $^{18}F$-FDG 3.7 MBq/kg 주입한 경우 mCT 64가 검사 시간에 따라 평균 17.9% 높았고, 4.44 MBq/kg 주입한 경우는 평균 17.4% 높았으며, 5.18 MBq/kg 주입한 경우는 평균 17.1% 높았다. 임상 환자 영상의 경우 mCT 64의 SNR값은 16.5이고, 이것은 Turepoint 40 장비보다 25% 높았다. 다시 말해, 최근 장비의 발전으로 인해 장비 성능의 평가 항목 중 하나인 NECR은 10% 증가하였고, 영상 질의 평가 항목 중 하나인 SNR은 평균 17.5% 증가하였다. 더불어 bed당 10초의 시간을 늘리면 주입량을 10% 감소를 하여도 SNR은 유지 할 수 있었다. 그러므로 신규 도입한 장비의 정확한 성능테스트를 통해 영상의 질 저하 없이 투여량을 저감하여 환자의 방사선 피폭선량을 줄일 수 있고, 또한 방사선 노출에 대한 환자의 불안감을 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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