A Study on the Reduction of Cross-talk Artifact in Lumbar Magnetic Resonance Imaging : Focused on Concatenation Time Repetition

요추 자기공명영상에서 발생하는 Cross-talk Artifact 저감화 연구: 분할 TR 중심으로

Abstract

Cross-talk artifacts occur in two adjacent groups of axial imaging of lesions lumbar 4-5 and sacrum 1 in lumbar spine MRI. This causes problems in reading lesions in areas corresponding to the posterior vertebra. In this study, we are going to completely remove the cross-talk artifacts through optimal concatenation TR. The region of interested were measured by averaging them into fat (ROI1), erector spinal muscle(lateral tract: iliocostalis lumborum muscle) (ROI2), erector spinal muscle(lateral tract: longissimus muscle) (ROI3), and spinous process (ROI4). The mean signal intensity (SI) was 163.43 ± 25.08 at C4 for ROI1, ROI 2 and ROI 3 at C6, 67.89 ± 11.75 and 69.99 ± 10.91 and ROI4 at C5, respectively (p<0.000). The mean signal to noise ratio (SNR) was 135.45 ± 35.90, 56.92 ± 15.90, 58.77 ± 15.59, and 54.91 ± 118.95 for SNR 1, 2, 3 and 4 (p<0.000). The contrast-to-noise ratio (CNR) was CNR1 78.52 ± 24.11, CNR2 was 76.67 ± 24.38 and CNR3 was 80.54 ± 26.33 in concatenation 6, respectively (p<0.000). The SNR, CNR, and the most efficient concatenation TR value over time are 6, and it is considered to help reduce cross-talk artifact if this is applied to T1 axial images.

요추 자기공명 검사 시 병변 호발 부위인 Lumbar 4-5번, Sacrum 1번의 축상 영상 검사에서 인접한 두 그룹의 슬라이스 겹침으로 Cross-Talk 인공물이 발생한다. 이로 인해 병변 판독 시 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 최적의 분할 TR의 적용을 통해서 Cross-Talk 인공물을 완벽히 제거하고자 한다. 관심 영역은 지방(ROI 1), 척추 기립근 바깥쪽(ROI 2), 척추 기립근 안쪽(ROI 3), 가시돌기(ROI 4)로 나눠 평균화하여 계측하였다. 신호 강도(SI)는 ROI 1의 경우 C4에서 163.43 ± 25.08, ROI 2, ROI 3은 C6에서 각각 67.89 ± 11.75, 69.99 ± 10.91, ROI 4는 C5에서 70.65 ± 27.21을 나타내었다(p<0.000). 신호 대 잡음 비(SNR)는 분할 TR 6에서 SNR 1, 2, 3, 4 값이 각각 135.45 ± 35.90, 56.92 ± 15.90, 58.77 ± 15.59, 54.91 ± 118.95로 나타났다(p<0.000). 대조도 대 잡음비(CNR)는 분할TR 6에서 CNR1, CNR2, CNR3, 값이 각각 78.52 ± 24.11, 76.67 ± 24.38, 80.54 ± 26.33로 나타났다(p<0.000). 시간 대비 최적의 분할 TR 값은 6이며, 이를 T1 축상면 영상에 적용한다면 인공물 저감화에 도움이 되리라고 판단된다.

Ⅰ. INTRODUCTION

요통은 사회 경제학적인 측면에서 전체 인구의 80% 이상이 경험하는 질환이며, 추간판 탈출증(Herniated Inter Vertebral Disc)이 중요한 원인으로 분석되고 있다^[1]. 보건 의료 빅테이터 개방 시스템(Healthcare Big Data Hub)의 국민 관심별 질병통계에 의하면 요추의 추간판 탈출증에 대한 환자 수는 2016년 1,936,769(남자:837,294, 여자:1,099,475)명, 2017년 1,951,257(남자:855,505, 여자:1,095,752)명, 2018년 1,978,525(남자:876,432, 여자:1,102,093)명으로 증가되고 있다^[2].

추간판 탈출증은 척추뼈 사이에 존재하는 추간판이 어떤 원인에 의해 손상을 입으면서 추간판 내 섬유륜(Annulus Fibrosus)의 파열에 의해 수핵(Nucleus Pulposus)이 섬유륜을 뚫고 외부로 탈출하여 척추신경을 압박함으로써 신경학적 이상 증상을 유발하는 질환이다. 주로 척추의 가벼운 외상에 의해 발생을 하며, 때로는 뚜렷한 원인 없이 일어날 수도 있다. 대부분 환자들은 요통과 동반된 하지의 방사통을 호소하며 20-40세까지 활동이 많은 연령층에서도 발생한다. 이 중 요추 4-5번 및 요추 5번-천추 1번 사이에서 높은 발생 빈도를 보이며고 연령층에서는 요추 2-3번, 3-4번에서 호발 한다고 보고된다^[3]. 요추 질환을 진단하는 장비로써 자기공명 영상이 가장 대표적이며, 조직 간의 대조도가 우수하고 조영제의 주입 없이 척추 내의 각종 연부조직 구조를 구별할 수 있는 장점을 가지고 있다^[4,5]. 하지만 다른 진단 장비와 달리 인공물(Artifact) 발생에 쉽게 노출되어 있다. 그 중 Cross-talk 인공물은 다방면(Multi-Slice)의 동시 사방향 검사(An Oblique Scan of Simultaneous)의 경우 발생을 하며 인접 슬라이스 경사 자장(Gradient)이 서로 겹침은 Figure 1과 같이 발생한다^[6,7].

Fig. 1. Cross-talk diagram and images (a) diagram (b), (c) MR image of the cross-talk artifact.

Lee 등^[8]은 팬텀 연구에서 Interleaved 와 Linear 방식을 적용하여 TR 값을 각각 변화시켜 서로 비교함으로써 Cross-Talk 인공물을 저감화하고 진단적 가치를 향상하고자 하였다. Lavdas E 등^[9]은 Blade 시퀀스를 적용하여 움직임(Motion), 맥동 흐름(Pulsatile Flow), Cross-Talk Artifact를 저감화 하고자 하였다. 하지만 선행 연구에서 인접한 경사자장의 겹침으로 발생하는 척추 후 관절의 신호 감쇄는 여전히 인공물로 남아 있었다. 이에 본 연구는 인접 슬라이스 경사자장의 겹침을 최소화 하고자 Figure 3의 분할 TR 원리를 적용하여 요추 축상면 T1 검사 시 최적의 분할 TR(Concatenation TR)^[10-12] 값을 제시하고 척추 후 관절에서 발생하는 Cross-Talk 인공물을 완벽하게 제거하고자 하였다.

Ⅱ. MATERIAL AND METHODS

1. 연구 대상 및 장비

2019년 07월 22일부터 8월 31일까지 자발적 참여자 30명(남자:15명, 여자:15명)과 자체 제작된 팬텀(20 cm × 20 cm × 15 cm)을 대상으로 연구 하였다. 남·여 평균 연령은 25.67 ± 06.56세이었다. 실험에 사용된 장비는 3.0T(Magnetom Skyra, Siemens Medical Solution, Erlangen, Germany)이며, 수신 코일은 Anterior 30 Channel Body Coil 과 Posterior 32 Channel Spine Coil이 사용되었다.

2. 연구 방법

2.1 팬텀 연구

Figure 2의 (c)에 제시된 바와 같이 시상면 영상에서 두 인접 슬라이스가 서로 교차가 되도록 축상 영상을 획득하고 분할 TR을 2에서 8(C2 - C8)까지 정하여 단계별로 측정하였다.

Fig. 2. Dedicated coil(a) and phantom image(b), cross-talk phantom sagittal image(c).

검사에 사용된 파라미터는 TR: 750 ms, FOV:300 ms, Slice Thickness: 3 mm, Matrix Size: 320 × 320, Concatenation Range: 2 to 8, Scan Time: 47 sec to 3 min 36 sec이다. 연구에 적용된 분할 TR의 원리는 아래 Figure 3과 같으며, 분할된 TR에 따라 인가된 슬라이스 그룹을 달리 적용하는 것이다.

Fig. 3. Schematic diagram of three-segmented concatenation TR

2.2 자발적 참여자의 연구

검사 전 자기공명 검사에서 금기시되는 사항을 자세히 설명하고 자발적 동의를 얻어 연구를 진행하였다. 요추 4-5번(Yellow Slice Group)과 요추 5번과 천추 1번(White Slice Group)에 각각 7, 9개 슬라이스를 교차 인가하여 Figure 1의 c와 같이 영상을 획득하였다. 연구를 참여함으로써 얻을 수 있는 이득으로는 획득된 본인의 요추 영상을 근 골격계 전문의에게 이상 유무를 구두로 확인할 수 있었다.

3. 영상 분석 방법

팬텀 실험의 경우 Figure 4의 (a)와 같이 T1 축상면 영상에서 Image J (I J 1. 46r Revised edition)를 사용하여 인공물이 최대한 포함되게 설정하여 신호 강도를 계측하였으며, 배경 잡음 신호(Back Ground Noise)의 표준편차(Standard deviation, SD)는 위상 부호화 방향에서 계측되었다.

Fig. 4. Measurement of region of interest and background noise signal(a) Region of interest in the phantom image (b), region of interest of voluntary participants (c).

자발적 참여자의 경우는 Figure 4에서 제시한 (b)와 (c)와 같이 두 가지 방식으로 계측하였다. 첫째, 척추 후 관절 전체를 관심 영역으로 설정한 경우와 둘째, 척추 후관절을 4개의 관심영역으로 좌우 계측하여 평균화하여 측정하였다. 지방(ROI 1), 척추 기립근 바깥 부위(ROI 2), 척추 기립근 안쪽 부위(ROI 3), 극돌기(ROI 4)로 정하여 신호강도를 계측하였다. 신호 대 잡음비와 대조도 대 잡음비를 구하는 공식은 아래와 같다.

 \(S N R_{R O I}=\frac{S I_{R O I}}{S D_{\text {background_noise }}}\)     (eq. 1)

\(C N R=\frac{\left|S I_{A}-S I_{B}\right|}{S D_{\text {background_noise }}}\)     (eq. 2)

4. 통계적 분석 방법

SPSS for Windows Version 22 (SPSS Inc., Chicago, and IL, USA)를 사용하여, 정량적 분석을 하였다. 분석 방법은 반복 측정 분산분석(Repeated Measures ANOVA)을 적용하였으며, 5% 이내 유의성을 검증 하였다.

Ⅲ. RESULT

1. 팬텀 연구

Table 1에서와 같이 신호 강도는 분할 TR의 수가 늘어날수록 증가를 나타내었다. C2를 기준으로 C3에서 C8 증가 시 각각 24.8%, 45%, 50.2%, 49.2%, 65.4%, 74.4%의 증가된 수치를 나타냈다. 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR)의 결과는 C3에서 C8 증가 시 10.4%, 35.8%, 29.9%, 30.7%, 40.6%, 45.5%의 증가된 수치를 나타냈다.

Table 1. The following table is the result of the signal intensity and SNR value for the phantom test.

a; concatenation, b; signal intensity, c; signal to noise ratio, d; scan times,

** means Statistically significant difference Statistical analysis used repeated measures Anova

Fig. 5. Changing images of concatenation TR in phantom.

Fig. 6. Average signal intensity graph of SI and SNR according to concatenation TR alternation.

2. 자발적 참여자의 척추 후 관절 전체 결과

척추 후 관절 전체의 신호 강도 결과는 table 2에서와 같이 분할 TR의 수가 늘어날수록 증가된 신호 강도 수치를 나타냈다. C2를 기준으로 C3에서 C8 증가 시 각각 20.6%, 35.5%, 39%, 42.9%, 43.3%, 44%의 증가를 나타냈다. 신호 대 잡음비의 경우는 C3에서C8 증가 시 21.4%, 30.8%, 33.4%, 47.7%, 47.7%, 48.9%의 증가를 나타냈다. Fig. 7에서 나타난 바와 같이 전체적인 신호 감쇄 정도가 극독기 부위에서 척추 기립근의 지방 뒷쪽으로 내려오는 결과를 나타내었고, 분할 TR의 수가 늘어날수록 척추 후 관절에서 발생하는 인공물이 완벽하게 저감화되는 것을 확인할 수 있었다.

Table 2. The following table is the result of the signal intensity and SNR value of the posterior vertebrae

a; concatenation, b; signal intensity, c; signal to noise ratio, d; scan times, 

** means Statistically

Fig. 7. Changing images of concatenation TR alternation in the posterior vertebrae.

3. 자발적 참여자의 관심 영역 결과

Table 2에서 나타낸 바와 같이 ROI 1에서 신호 강도 측정 결과 C4에서 82.3%, ROI 2는 C6에서 56.3%, ROI 3의 경우 C6에서 107.1%, ROI 4의 경우 C5에서 46.3%의 신호 증가를 나타냈다. C6에서 SNR의 경우 ROI 1, 2, 3, 4는 79.2%, 54.3%, 113%, 40.3%의 향상을 나타냈다. CNR 1, 2, 3의 경우는 102%, 59.4%, 120%의 수치를 나타내었다.

Figure 8과 9에서 나타낸 바와 같이 관심영역에서 신호 대 잡음비 측정 결과 C6에서 가장 높은 신호 강도를 나타냈다. CNR1의 경우 C6에서 CNR2는 C3, CNR3의 경우는 C6에서 가장 높은 결과치를 나타냈다.

Fig. 8. Average signal intensity graph of SNR of the ROIs according to the concatenation TR alternation.

Fig. 9. Average signal intensity graph of CNR of the ROIs according to the concatenation TR alternation.

Table 3에서 나타난 바와 같이 신호강도의 경우 ROI 1은 C4, ROI 2-4는 C6가 가장 높은 결과치를 나타내었고, 이 후 감소되는 경향을 보였다. 신호 대 잡음비와 대조도 대 잡음비는 역시 C6에서 가장 높은 결과치와 그 후 감소되는 수치를 기록하였다.

Table 3. The following table is the result of the signal intensity, SNR and CNR for the ROIS.

a; concatenation, b; signal intensity, c; signal to noise ratio Statistical analysis methods used RM ANOVA analysis. 

** means Statistically significant difference

Ⅳ. DISCUSSION

요추 만곡 이행 부위 자기공명 검사 시 조영 전·후 T1, T2의 터보 스핀에코(Turbo Spin Echo, TSE)의 축상면(Axial) 영상에서 경사 자장(Gradient)의 겹침으로 인해 Cross-Talk 인공물이 발생을 한다^[6,7]. 슬라이스 그룹이 교차되는 부분은 여기 신호의 겹침으로 인해 신호 감쇄가 발생하며 특히 척추 후 관절의 T1 기법의 해부학적 병변 진단에 어려움을 초래한다. 이를 극복하기 위해 다양한 연구가 시도되었다. 기본적인 방법으로 Interleaved 방식이 적용되고 있으며, 이는 1, 3, 5, 7···/ 2, 4, 6, 8 ··· 식으로 영상 순서를 나눠 영상을 획득하는 방식이다^[13]. 본 연구에서 사용된 분할 TR 2는 Interleaved 방식을 적용한 경우이며 인공물 개선이 완벽하게 되지 않았다. 그 원인은 인접한 두 슬라이스에서 사전 포화된 슬라이스가 다음 여기 되는 슬라이스에 부분적 영향을 줌으로써 인공물 발생을 초래하였기 때문이다^[6,7]. Lavdas E 등^[9]은 Blade 시퀀스를 통해서 Turbo Spin Echo와 Blade Sequence를 비교하여 시상면과 축상면에서 Cross-Talk 인공물의 저감화를 비교하였다. T2-TSE-SAG vs T2-Blade-SAG의 SNR의 정량적 분석에서 Neural Root의 경우 53.3 ± 20.1 vs 181.4 ±59.0, Spinal Cord의 경우 63.8 ± 15.2 vs 155.8 ± 33.4, Fatty Tissue의 경우 55.7 ± 19.4 vs 203.5 ± 57.5 (p<0.001), T2 TSE Axial vs T2 Blade Axial의 경우 Neural Root의 경우 38.5 ± 43.9 vs 177.1 ± 121.0, Fatty Tissue의 경우 43.2 ±18.1 vs 235.8 ± 75.5 (p<0.001)로 Blade 기법의 사용으로 척추 후 관절의 전체적인 영상의 개선을 가져왔다. 하지만 Blade 검사의 경우 검사 시간이 늘어남에 따라 움직임 인공물이 동반되는 단점과 응급환자의 경우 검사를 실패하는 경우가 다소 발생을 한다. 그리고 몇몇 전문의 소견에 의하면 Spinal Canal의 Nerve Root 평가 시 기존 TSE 시퀀스의 영상이 우수하다는 보고도 있었다. 본 연구의 경우 TSE 시퀀스를 사용하였으며, 검사 시간과 인공물 발생에 대한 문제점을 극복하고자 하였고, 분할 TR의 단계 별 적용으로 Blade 기법과 비교 시 명확하게 인공물이 저감화됨을 정량적으로 비교할 수 있었다(p<0.001). Lee 등[8]은 팬텀을 사용하여 본 연구와 유사하게 인접 슬라이스가 겹치게 하여 Interleaved와 Linear 방식을 비교 평가하였으며, 슬라이스를 2개의 그룹으로 나눠 TR 값을 500, 600, 700 변경하여 SNR 값을 비교 평가하였다. 본 연구와 TR 값이 유사한 700의 경우 Interleaved 방식 Group A: Anterior, Middle, Posterior의 SNR 값은 55.12 ± 4.25, 62.45 ± 3.37, 50.22 ± 3.84, Group B: 55.10 ± 3.98, 66.78 ± 4.52, 60.42 ± 3.89를 나타내었고(p<0.020), Linear Group A: Anterior, Middle, Posterior의 SNR 값은 59.31 ± 4.63, 58.20 ± 3.41, 58.43 ± 3.92, Group B: 63.22 ± 3.41, 64.11 ± 4.44, 66.44 ± 3.45를 나타내었다(p<0.045). 두 기법을 비교 시 영상의 개선은 되었지만 위 연구의 TR 700의 경우 10개의 슬라이스에 7분 이상의 시간이 소요되었다. 본 연구의 경우 분할 TR 8을 적용하고 16개의 슬라이스 적용 시 3분 36초의 시간이 걸렸다. Table 3에서 나타낸 바와 같이 신호 대 잡음비의 향상은 최소 10% ~ 45.5% 범위를 기록하였고(p<0.001), 전체 관심영역에서 신호 대 잡음비와 대조도 대 잡음비는 통계적으로 유의하게 평가 되었다(p<0.01). Figure 7에서 나타내는 바와 같이 분할 TR이 증가함에 따라 Cross-Talk의 인공물이 척추 후 관절의 지방 뒷쪽으로 이동하는 결과를 나타내었다. 그 원인은 분할 TR 8의 경우 각 슬라이스는 다음과 같은 (8, 16), (7, 15), (6, 14), (5, 13), (4, 12), (3, 11), (2, 10), (1, 9) 순서로 영상이 획득되어져 나온다. 총 7번의 슬라이스 겹침이 발생을 하였으며, 9개의 슬라이스는 인접 부위와 교차의 영향을 받지 않았다. 그 결과 분할 TR 2에서 발생한 Cross-Talk의 인공물이 8에서는 최적으로 저감화 되어 나타난 것이다. Figure 7의 C6와 C8의 영상의 정성적 관점에서 볼 때 척추 후 관절의 해부학적 중요 부위는 신호감쇄 차이는 없어 보인다. 또한 4개의 관심 영역에서 신호 강도, 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비의 경우 대부분이 C6에서 최적의 향상된 값을 보이고, 그 이후 점차 감소 되는 양상을 보이고 있다. 척추 후 관절의 인공물 감소라는 관점에서 C2를 기준으로 해서 C6의 분할 TR값이 C8보다 효율적이라는 결과를 알수 있었다.

Ⅴ. CONCLUSION

기존 연구에서 잔존하는 인공물을 최적의 분할 TR 값(C8)의 적용으로 Cross-Talk 이 완벽하게 개선되는 것을 알 수 있었다. 결과 값에 제시된 바와 같이 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비 그리고 검사 시간 고려 시 가장 효율적인 분할 TR 값은 C6이며, 이를 임상 경추(Cerviacl Spine), 흉추(Thoracic Spine), 요추(Lumbar Spine) 자기공명 영상의 T1 축상면 영상에 적용한다면 인공물 저감화와 영상 판독에 도움이 되리라고 판단된다.