다중투사영상을 이용한 표적체적의 3차원 재구성

Three Dimensional Target Volume Reconstruction from Multiple Projection Images

정위적방사선수술과 같은 경우 치료계획 수립 시 병변의 정확한 위치뿐만 아니라 정확한 부피와 모양을 아는 것도 매우 중요하다. 병변의 확인을 위해서 때로는 혈관조영영상이 이용되기도 하는데 동정맥 기형과 같은 경우 이 방법이 병변의 구별을 위하여 가장 좋은 방법이기 때문이다. 병변의 정확한 위치는 두개의 투사영상으로부터 얻을 수 있지만 두 개의 투사영상 만으로는 병변을 3차원적으로 재구성하는 것은 불가능하다고 여겨지고 있다. 본 연구의 목적은 다수의 투사 영상들을 이용하여 병변을 3차원적으로 재구성하는 것이다. 이때 병변의 위치는 기존에 제안된 방법에 의하여 이미 알고 있다고 가정하였으며 모든 과정은 병변의 중심을 원점으로 하는 표적좌표계에서 수행되었다. 본 연구에서는 6개의 투사영상이 이용되었는데 정면과 측면 투사영상은 체적소(voxel)로 구성된 재구성상자를 구하기 위하여 이용되었으며 나머지 네 개의 투사영상은 역투사 방법(back-projection method)에 의하여 재구성 상자(Reconstruction Box) 내에서 3차원적으로 재구성하는데 이용되었다. 이 방법의 정확도와 해상도는 병변의 크기와 모양에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리듬의 검증을 위하여 C 언어와 Matlab을 이용하여 타원체 모델과 말굽형 모델에 대하여 투사영상을 얻고 그 영상을 이용하여 재구성해보았다. 타원체모델의 경우에는 원래의 모델보다 약간 크게 재구성되었지만 모양과 방향, 위치가 정확함을 확인할 수 있었다. 말굽형 모델은 재구성된 모양이 원래의 모양과 차이가 많이 났지만 기존 방법에 비하여 실제 모양에 근접하게 재구성할 수 있었으므로 병변을 확인하는 경우에는 도움이 될 것으로 사료된다.

In the radiation treatment planning (RTP) process, especially for stereotactic radiosurgery (SRS), knowing the exact volume and shape and the precise position of a lesion is very important. Sometimes X-ray projection images, such as angiograms, become the best choice for lesion identification. However, while the exact target position can be acquired by bi-projection images, 3D target reconstruction from bi-projection images is considered to be impossible. The aim of this study was to reconstruct the 3D target volume from multiple projection images. It was assumed that we knew the exact target position in advance, and all processes were performed in Target Coordinates, where the origin was the center of the target. We used six projections: two projections were used to make a Reconstruction Box and four projections were for image acquisition. The Reconstruction Box was made up of voxels of 3D matrices. Projection images were transformed into 3D in this virtual box using a geometric back-projection method. The resolution and the accuracy of the reconstructed target volume were dependent on the target size. An algorithm was applied to an ellipsoid model and a horseshoe-shaped model. Projection images were created geometrically using C program language, and reconstruction was also performed using C program language and Matlab ver. 6(The Mathwork Inc., USA). For the ellipsoid model, the reconstructed volume was slightly overestimated, but the target shape and position proved to be correct. For the horseshoe-shaped model, reconstructed volume was somewhat different from the original target model, but there was a considerable improvement in determining the target volume.