The evolution of X-ray computed tomography (CT) has been based on the discovery of X-rays, the inception of the Radon transform, and the development of X-ray digital data acquisition systems and computer technology. Unlike conventional X-ray imaging (general radiography), CT reconstructs cross-sectional anatomical images of the internal structures according to X-ray attenuation coefficients (approximate tissue density) for almost every region in the body. This article reviews the essential physical principles and technical aspects of the CT scanner, including several notable evolutions in CT technology that resulted in the emergence of helical, multidetector, cone beam, portable, dual-energy, and phase-contrast CT, in integrated imaging modalities, such as positron-emission-tomography-CT and single-photon-emission-computed-tomography-CT, and in clinical applications, including image acquisition parameters, CT angiography, image adjustment, versatile image visualizations, volumetric/surface rendering on a computer workstation, radiation treatment planning, and target localization in radiotherapy. The understanding of CT characteristics will provide more effective and accurate patient care in the fields of diagnostics and radiotherapy, and can lead to the improvement of image quality and the optimization of exposure doses.
Cardiovascular computed tomography (CT) is among the most active fields with ongoing technical innovation related to image acquisition and analysis. Artificial intelligence can be incorporated into various clinical applications of cardiovascular CT, including imaging of the heart valves and coronary arteries, as well as imaging to evaluate myocardial function and congenital heart disease. This review summarizes the latest research on the application of deep learning to cardiovascular CT. The areas covered range from image quality improvement to automatic analysis of CT images, including methods such as calcium scoring, image segmentation, and coronary artery evaluation.
Cone beam computed tomography(CBCT) machines recently developed in Korea, being designed for imaging hard tissues of the oral and maxillofacial region. I reported a brief overview of CBCT system, in comparison with coventional computed tomography(CT) system. CBCT provides high resolution, simpler image acquisition, lower dose and cost alternative to conventional CT, promising to revolutionize the practice of oral and maxillofacial radiology.
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.
컴퓨터단층촬영 (CT:Computed Tomography)은 환자의 정확한 진단을 위해 진단참고준위인 전산화 단층촬영 선량지표 (CTDI: Computed Tomography Dose Index)와 (DLP:Dose Length Product)의 정보를 제공한다. 그러나 CT 장비가 제공하는 진단참고준위는 테이블 높이에 따른 선량의 변화를 제공하지 않는다. 이번 연구는 컴퓨터단층촬영 검사 시 최적화된 이미지와 최소선량을 찾기 위하여 컴퓨터단층촬영 테이블 높이 변화에 따른 이미지와 선량을 팬텀(PMMA: Polymethyl Methacrylate)을 사용하여 비교 평가하였다. 성인의 복부와 같은 두께인 32 cm PMMA 팬텀을 촬영할 경우 테이블 높이에 따른 선량 변화는 거의 없었다. 그러나 이미지의 노이즈(Noise) 평가에서는 테이블 높이에 따라 노이즈 변동 폭이 크게 발생되었다. 그리고 16 cm PMMA 팬텀인 경우는 노이즈의 변화는 작지만 선량변화는 약 30 % 발생하였다. 결론적으로 컴퓨터단층촬영 (CT:Computed Tomography)의 검사 시에는 환자의 두께에 중심에 정확하게 일치시켜야 한다. 또한 최적화된 이미지와 최소선량으로 검사하기 위해서는 테이블 높이 설정이 중요할 것으로 사료된다.
Background: Computed tomography (CT) is one of the crucial diagnostic tools in modern medicine. However, careful monitoring of radiation dose for CT patients is essential since the procedure involves ionizing radiation, a known carcinogen. Materials and Methods: The most desirable CT dose descriptor for risk analysis is the organ absorbed dose. A variety of CT organ dose calculators currently available were reviewed in this article. Results and Discussion: Key common elements included in CT dose calculators were discussed and compared, such as computational human phantoms, CT scanner models, organ dose database, effective dose calculation methods, tube current modulation modeling, and user interface platforms. Conclusion: It is envisioned that more research needs to be conducted to more accurately map CT coverage on computational human phantoms, to automatically segment organs and tissues for patient-specific dose calculations, and to accurately estimate radiation dose in the cone beam computed tomography process during image-guided radiation therapy.
In this paper, we propose a application of conditional generative adversarial network (cGAN) for generation of contrast enhanced computed tomography (CT) image. Two types of CT data which were the enhanced and non-enhanced were used and applied by the histogram equalization for adjusting image intensities. In order to validate the generation of contrast enhanced CT data, the structural similarity index measurement (SSIM) was performed. Prepared generated contrast CT data were analyzed the statistical analysis using paired sample t-test. In order to apply the optimized algorithm for the lymph node cancer, they were calculated by short to long axis ratio (S/L) method. In the case of the model trained with CT data and their histogram equalized SSIM were $0.905{\pm}0.048$ and $0.908{\pm}0.047$. The tumor S/L of generated contrast enhanced CT data were validated similar to the ground truth when they were compared to scanned contrast enhanced CT data. It is expected that advantages of Generated contrast enhanced CT data based on deep learning are a cost-effective and less radiation exposure as well as further anatomical information with non-enhanced CT data.
We evaluated the performance of an improved hybrid median filter (IHMF) applied to X-ray computed tomography (CT) images obtained using a high-resolution photon-counting cadmium zinc telluride (CZT) detector. To study how the proposed approach improves the image quality, we measured the noise levels and the overall CT-image quality. We established a CZT imaging system with a detector length of 5.12 cm and thickness of 0.3 cm and acquired phantom images. To evaluate the efficacy of the proposed filter, we first modeled two conventional median filters. Subsequently, we were able to achieve a normalized noise power spectrum result of ~10-8 mm2, and furthermore, the proposed method improved the contrast-to-noise ratio by a factor of ~1.51 and the coefficient of variation by 1.55 relative to the counterpart values of the no-filter image. In addition, the IHMF exhibited the best performance among the three filters considered as regards the peak signal-to-noise ratio and no-reference-based image-quality evaluation parameters. Thus, our results demonstrate that the IHMF approach provides a superior image performance over conventional median filtering methods when applied to actual CZT X-ray CT images.
본 연구에서는 비등방성 2차원 확산 기반 필터를 이용하여 전산화단층영상(computed tomography, CT)의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상하고자 하였다. 실험은 4-채널 다중검출기 전산화단층영상기기(4-channel multi-detector computed tomography, MDCT)를 이용하였으며, CT 영상품질 평가를 위해 미국 의학물리학자협의회(american association of physicists in medicine, AAPM) CT 성능 평가용 팬톰을 사용하였다. X-선 조사 조건은 120 kVp, 100 mAs로 고정한 후 ultra-high resolution으로 10 mm 축 방향 스캔 하였다. 본 연구에서 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 원 영상에 각 픽셀에 가중치 1.2를 곱하고 0.4% 히스토그램 스트레칭을 통해 영상의 대조도를 증가시킨 후 비등방성 2차원 확산 필터를 적용하였다. 그 결과, 공간분해능은 원 영상에서 0.75 mm까지 구분되었지만 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상에서는 0.40 mm까지 구분되었다. 원 영상의 노이즈는 46.0, 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상의 노이즈는 33.5로 27.2%가 감소하였다. 우리가 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 CT의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상시킬 수 있었다.
4차 산업 혁명 시대를 맞이하여, 최근 기계, 전자 부품의 설계, 제조, 검사에 첨단 IT 기술을 융합하는 사례가 늘고 있다. 본 연구에서는 최근에 구축된 산업용 X-ray CT(computed tomography)를 사용한 산업용 부품의 검사에 대한 최신기술에 대해서 다룬다. 먼저 구축된 첨단의 최신 산업용 CT의 구조와 원리에 대해서 설명하며, 이러한 장비의 역할과 성능에 대해서 설명하고, 본 장비의 분석기법을 보완하기 위한 새로운 연구기반의 구축에 대해서 다룬다. 특히 장비의 출력데이터를 Matlab과 같은 범용 연구 툴로 전송하여 연구를 진행할 수 있는 기반을 구축하며, 이를 토대로 기존의 운용 소프트웨어가 제공하지 못했던 보조적인 3D user interface와 3차원 영상처리를 위한 플랫폼을 구축하는 연구를 진행 하였다. 산업용 3차원 X-ray는 아직 소개 된지 얼마 되지 않은 첨단의 고가의 장비로서 이를 활용할 연구의 종류와 내용이 매우 풍부한 주제로, 이러한 기초적인 연구기반은 추후의 보다 발전적인 연구를 위한 아주 유용한 토대가 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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