본 연구의 목적은 3차원 입체조형 방사선 치료 계획에 고밀도 인공 물체를 삽입하는 불확실성을 보정하기 위해 반복적 재구성(IR)의 유용성을 평가하는 것이다. 쇠구슬 팬텀과 티타늄이 삽입된 대상자의 CT Simulation 영상에서 IR을 적용한 영상과 IR을 적용하지 않은 영상을 얻었으며 선량 평가 인자인 HI, MU와 체적 평가 인자인 Volume과 PCI를 비교하였다. 쇠구슬과 티타늄 팬텀 실험 결과 IR을 적용할 때 고밀도 인공물질의 부피가 각각 4.850%, 11.456% 줄었으며 MU는 0.924%, 1.181% 감소하였다. HI는 0.106%, 0.272% 감소하였고 PCI는 0.358%, 0.867% 감소하였다. IR을 척추 성형술, 대퇴부 정렬핀, 손목 정렬핀 등 대상자의 CT 영상에 적용했을 때 인공물의 부피는 47.76%, 23.841%, 49.339% 감소하였다. MU도 0.924%, 0.294%, 1.675%, HI는 1.232%, 0.412%, 1.695% 감소하였으며 PCI는 4.022%, 0.512%, 13.472% 감소하였다. 결론적으로 3차원 입체조형 방사선 치료 계획시 IR을 적용했을 때 고밀도 인공물이 삽입된 팬텀과 대상자 케이스에서 선량과 체적이 모두 감소되었다는 것을 확인할 수 있었다.
목적: PET 영상화를 위해 다양한 감쇠 보정 방법들이 $^{137}Cs$ 투과 점선원의 데이터를 처리하는데 있어서 개발되어 왔다. 본 연구의 목적은 뇌 PET 영상을 위해 $^{137}Cs$ 점선원에서 사용하는 감쇠보정 가법들을 평가하는 것이다. 대상 및 방법: 감쇠 보정 기법들을 시험하기 위해, 4가지 종류의 팬텀들이 사용되었다. $^{137}Cs$투과 점선원의 데이터는 팬텀 안에 방출 선원을 주입한 후 획득되었고, 그 뒤로 방출 선원 데이터가 3D 획득 방식으로 획득되었다. 산란 보정은 배후 방사능을 가감하는 방법 (background tail-fitting algorithm)으로 실행되었다. 그리고 나서, 방출 데이터는 각각 측정 감쇠 보정(MAC), 타원형 감쇠 보정(ELAC), 분할 감쇠보정(SAC), 재배치 감쇠보정(RAC)으로 반복적 재구성 방법을 사용하여 재구성되었다. 그런 다음, 재구성된 영상들이 정량적으로 그리고 정성적으로 평가가 되었다. 부가적으로, 정상인에 대해서 평가가 이루어졌는데, 정상인에 대한 재구성 영상은 핵의학 전문의들에 의해서 평가되었다. 또한 가감된 영상들이 비교되었다. 결과: ELAC, SAC, RAC은 원통형 팬텀에 대해 노이즈가 적은 균일한 팬텀 영상을 제공하였다. 반면에, MAC의 결과에서 감쇠맵의 중심 부분에서 세기가 떨어지는 것을 보여주었다. Jaszack과 Hoffman 팬텀들에 대한 재구성 영상은 RAC과 SAC을 각각 적용시 더 좋은 영상 질을 나타냈다. 정상인 대상자의 영상에 있어서 두개골의 감쇠가 두드러졌고, 두개골에 대한 감쇠를 고려하지 않은 감쇠 보정은 뇌 영상들상에서 인공적인 손상이 있는 것처럼 나타났다. 결론: 복잡하고 개선된 감쇠보정 기법들이 정량적 그리고 정성적으로 정확한 뇌 PET영상으로 개선시키는데 있어서 필요하다. 본 연구는 $^{137}Cs$ 투과 선원을 사용하여 이루어지는 감쇠보정법을 이용하는 뇌 PET 영상화 기기들을 개선시키는데 유용할 것으로 사료된다.
MDCT의 딥러닝 재구성 기법(TrueFidelity, TF)의 유용성을 평가하고자 기존의 필터보정역투영법(Filtered back projection, FBP)과 적응형 통계적 재구성 기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-Veo, ASIR-V)의 화질을 비교 평가하였다. FBP, ASIR-V 50%, TF-H의 재구성 기법에서 선량을 17.29 mGy로 고정한 것과 10.37 mGy, 12.10 mGy, 13.83 mGy, 15.56 mGy로 변화시킨 영상을 획득하여 노이즈, CNR, SSIM을 측정하였다. 17.29 mGy에서 재구성 기법 변화를 주었을 때 TF-H가 FBP, ASIR-V에 비해 화질이 우수하다. 선량에 변화를 주었을 때 10.37 mGy TF-H와 FBP 비교 시 노이즈, CNR, SSIM은 유의한 차이가 있고(p<0.05), 10.37 mGy TF-H와 ASIR-V 50% 비교 시 유의한 차이가 없다(p>0.05). 선량이 가장 높은 15.56 mGy ASIR-V 50%와 선량이 가장 낮은 10.37 mGy TF-H 화질이 동일하므로 TF-H는 30%의 선량 감소 효과가 있다. 따라서 딥러닝 재구성 기법(TF)은 반복적 재구성 기법(ASIR-V)과 필터보정역투영법(FBP)보다 선량을 감소시킬 수 있었다. 이로 인해 환자의 피폭선량을 감소시킬 것으로 사료된다.
목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.
현재 SPECT 영상에서 가장 많이 활용되는 콜리메이터는 저에너지 고해상도(low energy high resolution : LEHR) 콜리메이터이다. LEHR은 해상도에서 이점을 가지고 있으나 작은 구멍크기와 높은 차단막으로 인하여 높은 민감도 획득에 어려움이 있다. SPECT의 생산성 향상을 위해서는 LEHR보다 높은 민감도를 획득할 수 있는 콜리메이터를 사용하여 단위시간당 획득 카운트의 양을 늘림으로써 민감도를 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 LEHR보다 넓은 구멍을 가진 콜리메이터를 사용할 경우 고민감도 획득과 함께 발생하는 해상도 저하 문제를 해결하기 위한 시스템 모델을 개발하여 이를 반복적 영상재구성에 적용함으로써 저하된 해상도를 개선하는 데 그 목적이 있다. 방법으로는 시스템 모델에서 흔히 사용되는 평행빔 기반의 검출 확률계산 방식 대신 고민감도 콜리메이터 사용 시에 발생하는 퍼짐현상을 팬빔으로 모델링 하였다. 또한 검출확률에 대한 가중치를 거리에 대한 함수로 정의하여 팬빔모델에 적용함으로써 정확성을 향상시켰다. 시뮬레이션으로 생성된 사이노그램에 적용한 결과 본 연구에서 제안된 모델이 평행빔 모델에 비해 동일 카운트에서 유사한 해상도를 달성하면서 촬영시간을 단축시킬 수 있었으며, 동일 촬영시간에서는 해상도를 향상시킴을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 현재 부각되고 있는 반도체 기반 픽셀방식 검출기를 위한 픽셀형 콜리메이터의 해상도 향상에도 효과적으로 적용될 수 있다.
목적: 적혈구 혈액 풀 SPECT는 높은 특이도로 인하여, 간의 대표적인 양성 종양인 혈관종의 진단에 널리 사용되어 왔지만 낮은 해상도가 이 검사의 단점 중 하나였다. 최근 들어 ordered subset expectation maximization (OSEM)이라는 기술이 임상 핵의학 분야에서 단층영상의 재구성에 도입되고 있는 바, 저자들은 간 혈관종을 대상으로 기존의 역투사방식과 새로운 수정된 반복영상구성법인 OSEM을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 24명의 간 혈관종 환자의 28개의 병변들 각각으로부터 이중 헤드 감마 카메라를 이용하여 단층영상 재구성을 위한 64개의 투사 영상을 얻었다. 이들 raw data는 LINUX운영체계의 개인용 컴퓨터에 보내서, 각각의 header file을 interfile로 대체하여 OSEM프로그램이 인식할 수 있도록 하였다. 최상의 영상을 구성하는 조건을 알아보기 위하여 다양한 subset 수(1, 2, 4, 8, 16 그리고 32) 및 반복계산 수 (1, 2, 4, 8, 그리고 16)하에서 재구성을 시도하여 4번의 반복계산과 16개의 subset일 때를 최적 조건으로 선택하였다. 이후 이 조건 하에서 OSEM과 역투사 방법으로 각각 모든 대상을 재구성한 후에 3명의 핵의학 및 방사선과 전문의가 특별한 정보 없이 모든 영상을 검토하였다. 결과: 28개의 병변을 맹검한 결과, 거의 모든 증례에서 OSEM이 역투사에 비교하여 최소한 대등하거나 우수한 영상의 질을 보여주었다. 비록 3 cm 이상의 큰 병변의 검출에는 차이가 없었으나 1.5-3 cm 크기의 병변 5개는 OSEM을 통하여서만 발견되었다. 하지만 1.5 cm 미만의 작은 병변 4개는 양쪽 모두에서 검출되지 않았다. 결론: OSEM은 작은 크기의 간 혈관종을 발견하는데 보다 높은 민감도를 보였으며 전체적인 영상의 질에 있어서도 보다 좋은 대조도와 윤곽을 보여주었다. OSEM은 이와 같은 장점 뿐만 아니라 높은 사양의 컴퓨터를 요하지않고 계산시간이 길지 않기 때문에 임상에서 간 혈관종의 진단을 위한 적혈구 혈액풀 SPECT에 쉽게 적용될 수 있는 좋은 방법으로 사료된다.
광자선의 흡수계수교정과 차등 투과력이 관련된 연구에서 X선의 스펙트럼은 중요한 관심사이다. 본 연구에서는 전산화단층영상장치의 80, 120 kVp X선의 실험적 투과선량으로부터 수치해석을 통해 에너지스펙트럼을 구하였다. 투과선량은 직경 30cm, 두께 5mm 내지 92.3 mm의 알루미늄 파이프필터의 중앙에 반도체검출기를 설치하고 10mm 슬릿빔의 투과선량을 측정하였다. 스펙트럼재구성은 텅스텐타켓의 특성 X선을 포함한 반복적 수치 해석을 통해 에너지 구간별 스펙트럼을 구하였으며 에너지구간은 2keV로 하였다. 재구성한 에너지분포를 이용하여 계산된 투과선량과 측정투과선량의 비교는 두 광자에너지에서 모두 좋은 일치를 보였다. 에너지구간별 분할조사선량의 반복적 계산에 근거를 둔 수치해석은 흡수체의 감쇄된 선속으로부터 X선의 에너지스펙트럼을 매우 유용하게 결정할 수 있음을 보여주었다.
Advanced modeled iterative reconstruction (ADMIRE) represents a repetitive reconstruction method that can adjust strength and kernel, each of which are known to affect computed tomography (CT) image quality. The aim of this study was to quantitatively analyze the noise and spatial resolution of CT images according to ADMIRE control factors. Patient images were obtained by applying ADMIRE strength 2 and 3, and kernel B40 and B59. For quantitative evaluations, the noise level, spatial resolution, and overall image quality were measured using coefficient of variation (COV), edge rise distance (ERD), and natural image quality evaluation (NIQE). The superior values for the average COV, ERD, and NIQE results were obtained for the ADMIRE reconstruction conditions of ADMIRE 2 + B40, ADMIRE 3 + B59, and ADMIRE3 + B59. NIQE, which represents the overall image quality based on no-reference, was about 6.04 when using ADMIRE 3 + B59, showing the best result among the reconstructed image acquisition conditions. The results of this study indicate that the ADMIRE strength and kernel chosen for use in ADMIRE reconstruction have a significant impact on CT image quality. This highlights the importance of adjusting to the control factors in consideration of the clinical environment.
I-131의 주 에너지는 364 keV이고 이차적으로 637과 723 keV의 감마선을 방출한다. 이런 이유로 I-131 핵종을 이용한 검사에서는 일반적으로 고 에너지 조준기를 사용하고 있다. 반면 중 에너지 조준기는 과도한 격벽 투과의 영향 때문에 사용이 권고되지 않지만 I-131의 낮은 선량에 대해 계수율의 민감도를 향상시키기 위해 중 에너지 조준기를 사용하기도 한다. 이에 본 연구에서는 I-131 SPECT/CT에서 고 에너지와 중 에너지 조준기를 사용하여 조준기 선택에 대한 영상의 영향을 평가하고자 한다. I-131 점 선원과 NEMA NU-2 IQ phantom을 이용하여 Siemens symbia T16 SPECT/CT 장비로 중 에너지 조준기와 고 에너지 조준기를 사용하였다. 영상획득은 단일 에너지 창과 삼중 에너지 창으로 각각 적용하여 영상을 획득하였고, 재구성방법은 반복재구성 기법인 Flash 3D를 이용하여 CTAC, Scatter correction 적용 유무와 Iteration과 subset의 횟수를 변경하여 획득된 영상을 재구성하였다. 획득된 영상을 분석하여 두 조준기의 민감도와 대조도 그리고 잡음을 비교 평가하였다. 민감도는 중 에너지 조준기가 고 에너지 조준기보다 높게 나타났다(중 에너지 조준기: 188.18 cps/MBq, 고 에너지 조준기: 46.31 cps/MBq). 대조도는 삼중 에너지 창과 고 에너지 조준기를 사용하고 CTAC를 적용하여 16 subset 8 iteration을 적용한 재구성영상에서 가장 높은 대조도를 나타냈고(TCQI=190.64), 동일한 조건에서 중 에너지 조준기를 사용하였을 경우는 고 에너지 조준기에 비해 낮은 대조도를 나타냈다(TCQI=66.05). 잡음평가에서는 고 에너지 조준기보다 중 에너지 조준기에서 높게 나타났다 (P<0.001). 적절한 조준기의 선택은 영상의 질에 있어 중요한 사항이다. 본 연구를 통해 고 에너지 감마선을 방출하는 I-131 검사에서는 일반적으로 사용되고 있는 고 에너지 조준기를 사용하는 것이 영상의 질에 있어 가장 권고되는 바이다. 하지만 에너지 창, 매트릭스 크기, 반복 재구성 조건(subset과 iteration 수) 그리고 CTAC 및 scatter correction 여부등과 같은 조건들을 적절히 적용한다면 낮은 선량의 낮은 민감도를 갖는 조건에서는 중 에너지 조준기를 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
위내시경 영상의 음영을 분석하여 내부 벽면의 3차원적인 형체를 추정하는 새로운 기법을 제안하였다. 이를 위해 우선 내시경의 기기적인 특성을 분석한 다음, 진단 대상이 되는 위벽면 자체의 특성으로 인해 내시경 영상의 특성을 분석하였다. 이를 사전정보로 하고, Horn의 변분법을 도입하여 반복적인 음영분석 알고리즘을 구현하였다. 알고리즘의 타당성 여부를 증명하기 위하여 위모형에서 획득한 $512{\times}512$ 영상 중에서 $256{\times}320$을 대상으로 해서, 시뮬레이션을 수행하였다. 이때 Lagraniginan multiplier의 값이 0.3일 경우 알고리즘의 수렴성 및 전체오차 특성이 가장 좋았으며, 가장 정확한 위벽면의 재구성이 이루어짐을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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