Purpose: This study was conducted to assess the effectiveness of a metal artifact reduction (MAR) algorithm activated at different times during cone-beam computed tomography (CBCT) acquisition on the magnitude of artifacts generated by a zirconium implant. Materials and Methods: Volumes were obtained with and without a zirconium implant in a human mandible, using the OP300 Maxio unit. Three modes were tested: without MAR, with MAR activated after acquisition, and with MAR activated before acquisition. Artifacts were assessed in terms of the standard deviation (SD) of gray values and the contrast-to-noise ratio (CNR) in 6 regions of interest with different distances (10 to 35 mm, from the nearest to the farthest) and angulations(70° to 135°) from the implant region. Results: In the acquisitions without MAR, the regions closer to the implant(10 and 15mm) had a higher SD and lower CNR than the farther regions. When MAR was activated (before or after), SD values did not differ among the regions (P>0.05). The region closest to the implant presented a significantly lower CNR in the acquisitions without MAR than when MAR was activated after the acquisition; however, activating MAR before the acquisition did not yield significant differences from either of the other conditions. Conclusion: Both modes of MAR activation were effective in decreasing the magnitude of CBCT artifacts, especially when the effects of the artifacts were more noticeable.
Purpose: The aim of this study was to assess artifacts generated in cone-beam computed tomography (CBCT) of 3 types of dental implants using 3 metal artifact reduction (MAR) algorithm conditions (pre-acquisition MAR, post-acquisition MAR, and no MAR), and 2 peak kilovoltage (kVp) settings. Materials and Methods: Titanium-zirconium, titanium, and zirconium alloy implants were placed in a dry mandible. CBCT images were acquired using 84 and 90 kVp and at normal resolution for all 3 MAR conditions. The images were analyzed using ImageJ software (National Institutes of Health, Bethesda, MD) to calculate the intensity of artifacts for each combination of material and settings. A 3-factor analysis of variance model with up to 3-way interactions was used to determine whether there was a statistically significant difference in the mean intensity of artifacts associated with each factor. Results: The analysis of all 3 MAR conditions showed that using no MAR resulted in substantially more severe artifacts than either of the 2 MAR algorithms for the 3 implant materials; however, there were no significant differences between pre- and post-acquisition MAR. The 90 kVp setting generated less intense artifacts on average than the 84 kVp setting. The titanium-zirconium alloy generated significantly less intense artifacts than zirconium. Titanium generated artifacts at an intermediate level relative to the other 2 implant materials, but was not statistically significantly different from either. Conclusion: This in vitro study suggests that artifacts can be minimized by using a titanium-zirconium alloy at the 90 kVp setting, with either MAR setting.
본 연구에서는 고관절에 금속삽입물(Metal implant)이 삽입되어 있는 환자를 대상으로 일반적인 CT검사(Before MAR) 영상과 MAR을 사용하여 얻어진(After MAR) 영상을 4개의 알고리즘(Soft, Standard, Detail, Bone)에 적용하여 Noise, SNR, CNR을 비교 분석하여 정량적 평가로 최적의 알고리즘을 알아보고자 하였다. 분석방법으로는 4개의 알고리즘으로 재구성한 영상에 이미지 분석과 영역 및 픽셀값을 계산할 수 있는 Image J 프로그램을 사용하였다. Noise, SNR, CNR을 구하기 위해 측정부위를 영상에서 금속삽입물이 가장 인접해 있는 Bone(궁둥뼈, ischium)을 지정하여 HU mean값과 HU SD값을 구하고 배경잡음(Background)은 주위 근육으로 하였다. 관심영역(region of interest, ROI)은 뼈의 크기를 감안하여 동일하게 15×15 mm로 지정하였으며 SNR과 CNR의 값은 주어진 식에 의거하여 산출하였다. 결과적으로 노이즈는 After MAR, Soft 알고리즘에서 노이즈가 가장 낮게 나타났으며, SNR, CNR은 Before MAR, Soft 알고리즘이 가장 높게 나타났다. 따라서 Soft 알고리즘이 고관절 금속삽입술 CT에 가장 적절한 알고리즘으로 판단된다.
목 적 : 두경부 치료계획 CT영상에서 dental implant로 인한 metal artifact 발생 시 O-MAR(Metal artifact Reduction for Orthopedic Implants)(ver. 3.6.0, Philips, Netherlands)를 적용할 수 있을지 여부를 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 모든 CT영상은 Brilliance Big Bore CT(Philips, Netherlands)에서 관전압 120kVp, 2mm 두께로 촬영하였으며, O-MAR를 이용하여 Metal artifact reduction 후 전산화치료계획장비(Eclipse ver 10.0.42, Varian, USA)로 원본영상과 비교, 분석하였다. O-MAR의 기본적인 성능 테스트를 위해 Metal artifact가 발생하지 않은 영상과 발생한 영상에서 O-MAR 적용시, HU 변화를 검증하기 위해 원통형 팬텀과 cerrobend 막대, 불균질 팬텀을 이용하여 실험하였다. 각각의 원본 영상과 O-MAR 적용 영상에서 관심영역 내 HU 변화를 측정하였다. 이를 바탕으로 본 연구의 주목적인 dental implant로 인한 metal artifact 발생 영상을 재현하기 위해 팬텀을 제작하여 사용하였고, 실제 임상 환자 영상에 O-MAR를 적용한 영상과 원본 영상 그리고 artifact 부분을 보정한 영상의 선량 분포를 SNC Patient(Sun Nuclear Co., USA)로 비교하였다. 결 과 : 두경부에서의 metal artifact를 재현한 원본 영상과 O-MAR 적용영상의 선량 분포를 비교한 결과 gamma passing rate 는 2 mm / 2% 기준으로 99.8%, 일치를 보였다. 실제 임상 환자 영상을 바탕으로 O-MAR 적용 전후 영상과 density corrected CT 영상에 동일한 조건으로 치료 계획을 수립하여 선량 분포를 비교한 결과는 98.5% 일치로 비교적 높은 gamma passing rate를 보였다. 전체적인 선량 분포 차이는 모두 2% 이내로 팬텀 실험과 실제 임상 환자 영상 실험에서 비슷한 결과로 나타났다. 하지만 선량 편차가 적더라도 국소적으로 집중되어 있는 것은 문제의 소지가 될 가능성이 있다. 화질 개선 면에서는 모든 실험에서 O-MAR 적용영상이 원본에 비해 개선됨을 알 수 있었으나, 두경부 metal artifact를 재현한 팬텀 영상 air cavity 내에서 최대 HU 값이 상승하는 경우가 생겼고, 환자 영상에서는 air cavity가 tissue로 잘못 보정되는 경우 또한 발견할 수 있었다. 결 론 : 업체에서 제시한 사용제한 사항인 피부 근처와 저밀도 영역이 공존하는 두경부에서 O-MAR의 사용 가능성을 확인해 본 결과, 원본의 왜곡과 보정이 동시에 일어났다. 심지어 팬텀 실험보다 더 심한 artifact가 생긴 환자의 경우 air cavity가 tissue로 잘못 보정되는 경우도 발생하였다. 결과적으로 아직까지는 O-MAR 알고리즘이 air cavity와 photon starvation artifact를 정확히 구분하지 못하는 것으로 보인다. 선량 측면에서의 영향은 임상에서 배제될 만큼 큰 차이를 보이지는 않았다. 임상에서 원본과 O-MAR 적용 영상을 비교하며 작업한다면 contouring, artifact 보정작업, DRR 화질 개선 등에 도움을 받을 수 있을 것으로 사료된다.
목 적: 방사선치료에서 CT number에 의해 나타나는 조직의 묘사 및 전자밀도는 CT(Computed Tomography)기반의 전산화치료계획 정확성을 보장하는데 중요한 역할을 한다. 하지만 체내의 금속 이식물은 CT number의 정확성을 감소시킬 뿐 아니라 조직 묘사에 대한 불확실성을 나타내기 때문에 임상에서는 metal artifact를 감소시킬 수 있는 알고리즘이 개발되었다. 이에 본 연구에서는 본원에서 사용하고 있는 GE사의 SMART MAR의 CT number 정확도를 평가하고 방사선치료에서의 유용성에 대해 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 영상평가를 위해 CIRS ED phantom을 이용하여 6개 조직의 rod를 삽입하여 동일한 체적의 ROI를 형성 후 original 영상을 획득하고 의료용 티타늄 rod를 삽입하여 non-SMART MAR 영상과 SMART MAR영상을 획득하여 CT number와 SD값을 비교하였다. Metal artifact로 인해 CT number 변화에 따른 선량변화 확인을 위해 전산화계획시스템 Epclipse를 사용하여 CIRS ED phantom CT 영상에 PTV를 형성하여 original 영상을 획득하고 편측 티타늄 삽입, 양측 티타늄 삽입 영상을 획득하여 non-SMART MAR와 SMART MAR영상에 동일한 치료계획을 수립하여 PTV가 받는 평균처방선량, HI(Homogeneity Index), CI(Conformity Index)를 비교, 분석하였다. 흡수선량 측정은 원통형 아크릴 팬텀과 0.125 cc ionchamber, electrometer를 이용하여 선량변환상수(cCy/nC)를 계산하고 CIRS phantom을 이용하여 편측, 양측 티타늄 rod를 삽입한 영상으로 non-SMART MAR와 SMART MAR 영상을 획득하여 동일한 지점에서의 흡수선량을 측정하여 전산화치료계획상의 point dose와 비교하였다. 결 과: 영상평가 결과 CT number는 non-SMART MAR영상보다 SMART MAR 영상이 original영상에 더 유사한 값이 나왔고 SD값은 SMART MAR영상에서 더 감소되었다. 선량평가 결과 평균처방선량과 HI 및 CI 값은 SMART MAR 영상보다 non-SMART MAR 영상이 original 영상에 더 근접한 결과가 나왔지만 통계적으로 유의하지 않았다. 흡수선량 측정결과 치료계획상의 point dose와 실제 흡수선량과의 차이가 non-SMART MAR의 영상에서는 각각 2.69, 3.63 %의 차이가 있었지만 SMART MAR영상에서는 0.56, 0.68 %로 감소하였다. 결 론: 금속 이식물을 삽입한 환자의 CT 영상에 SMART MAR를 적용했을 때 CT number 정확성 상승 및 SD 감소로 영상의 질이 향상되므로 종양과 정상조직의 윤곽도 생성 및 선량계산 시 유용할 것으로 사료된다.
본 연구는 두부 인체모형 팬텀을 컴퓨터 단층촬영 장치를 이용하여 스캔 후 영상에서 발생한 선속경화현상을 고 관전압 적용 방법과 본 연구에서 적용한 금속인공물감소 알고리즘 적용 영상을 비교하여 금속인공물감소 알고리즘 적용의 유용성을 알아보고자 하였다. 그 결과 관전압을 140 kVp로 높여 스캔 시 CT value가 0.02~0.05 % 감소하여 선속경화현상 감소 효과가 상대적으로 낮았으며(P>0.05), 금속인공물감소 알고리즘 적용 시 CT value가 12.4~26.9 % 감소하여 선속경화현상 감소 효과에 상대적으로 의미가 있는 것으로 분석되었다(p<0.05). 또한 임상영상평가표에 의한 정성적 평가에서도 인공물의 경우 MAR알고리즘 적용 후 1.8점으로 평가 되었고, 해상도 및 대조도 평가에서 MAR알고리즘 후 7.2점으로 평가되어 선속경화현상 감소에 있어 금속인공물감소 알고리즘 적용이 의미가 있는 것으로 평가되었다. 따라서 불가항력적으로 발생하는 선속경화 현상에 의한 인공물의 경우 기존연구에서 도출한 다양한 방법과 더불어 본 실험을 통해 제시한 금속인공물 감소 알고리즘을 적용하여 스캔한다면 선속경화현상에 의해 발생한 인공물 감소에 유용할 것으로 사료된다.
Hye Jung Choo;Sun Joo Lee;Dong Wook Kim;Yoo Jin Lee;Jin Wook Baek;Ji-yeon Han;Young Jin Heo
Korean Journal of Radiology
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제22권8호
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pp.1341-1351
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2021
Objective: To compare the quality of various polychromatic and monochromatic images with or without using an iterative metal artifact reduction algorithm (iMAR) obtained from a dual-energy computed tomography (CT) to evaluate total knee arthroplasty. Materials and Methods: We included 58 patients (28 male and 30 female; mean age [range], 71.4 [61-83] years) who underwent 74 knee examinations after total knee arthroplasty using dual-energy CT. CT image sets consisted of polychromatic image sets that linearly blended 80 kVp and tin-filtered 140 kVp using weighting factors of 0.4, 0, and -0.3, and monochromatic images at 130, 150, 170, and 190 keV. These image sets were obtained with and without applying iMAR, creating a total of 14 image sets. Two readers qualitatively ranked the image quality (1 [lowest quality] through 14 [highest quality]). Volumes of high- and low-density artifacts and contrast-to-noise ratios (CNRs) between the bone and fat tissue were quantitatively measured in a subset of 25 knees unaffected by metal artifacts. Results: iMAR-applied, polychromatic images using weighting factors of -0.3 and 0.0 (P-0.3i and P0.0i, respectively) showed the highest image-quality rank scores (median of 14 for both by one reader and 13 and 14, respectively, by the other reader; p < 0.001). All iMAR-applied image series showed higher rank scores than the iMAR-unapplied ones. The smallest volumes of low-density artifacts were found in P-0.3i, P0.0i, and iMAR-applied monochromatic images at 130 keV. The smallest volumes of high-density artifacts were noted in P-0.3i. The CNRs were best in polychromatic images using a weighting factor of 0.4 with or without iMAR application, followed by polychromatic images using a weighting factor of 0.0 with or without iMAR application. Conclusion: Polychromatic images combined with iMAR application, P-0.3i and P0.0i, provided better image qualities and substantial metal artifact reduction compared with other image sets.
본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.
최근 인간의 다양성과 SNP과의 연관연구에 드는 비용을 줄이기 위해서, 최소의 tagSNP을 선택하는 문제를 해결하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 많은 수의 SNP들을 여러 블록으로 분할하여 각 블록 내에서 tagSNP을 선택하는 접근방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 구현된 MarSel은 기존의 블록분할 접근 방법의 문제로 볼 수 있는 생물학적 의미의 부족을 해결하고자, 연관불균형(Linkage Disequilibrium, LD)의 개념을 도입한 시스템이다. 기존의 접근방법에서는 생물학적으로 재조합(recombination)이 일어나지 않는 연속된 구간에서도 여러 블록으로 나누어지는 문제가 생겼던 반면, MarSel에서는 연관불균형 계수 |D'|에 의해서 연속된 구간이 하나의 블록으로 유지된 상태에서 tagSNP을 선택하게 된다. 또한 MarSel에서는 각 블록 내에서 tagSNP을 선택 할 때에 엔트로피(entropy) 기반의 최적해 알고리즘을 이용함으로써 최소한의 tagSNP 선택을 보장하게 되며, 기존의 구현된 시스템들보다 더 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 구현되었기 때문에 염색체 레벨의 연관 연구도 가능하게 해준다.
본 연구는 컴퓨터 단층촬영 영상에서 제거할 수 없는 의료용 고밀도 물질을 Somatom Definition Flash(Siemens, Enlarge, Germany.)와 GE 64-MDCT (Discovery 750 HD, GE HEALTHCARE, Milwaukee, USA.)스캔 후 획득한 팬텀영상 데이터와 이미 촬영된 Raw 데이터영상을 이용하여 IMAR 알고리즘과 MAR 알고리즘 적용 및 재구성한 후 CT 재구성영상의 CT Number 변화율을 정량적으로 분석하였다. 그 결과 팬텀영상의 모든 의료용 고밀도 물질은 IMAR 알고리즘과 MAR 알고리즘 적용 시 CT Number의 변화와 영상의 차이가 있는 것으로 나타났지만(p<0.05). Stainless Steel 재질은 Black streak artifact에서 MAR 또는 IMAR 알고리즘 적용 시 재구성 영상의 변화와 CT Number의 변화차이가 없는 것으로 분석되었다(p>0.05). 또한 이미 촬영된 Raw 데이터영상 분석결과 IMAR 알고리즘 적용 시 적용 전에 비하여 영상 CT Number 변화가 있어, IMAR 알고리즘 적용은 Attenuation deviation에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이 결과를 바탕으로 향후 Implant시술 후 추적 CT검사 시 수술부위 및 주변조직의 상태를 관찰하는데 유용할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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