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.
최근 복부 CT 검사 건수가 증가하고 있으며 이에 피폭선량을 감소시키기 위해 많은 노력이 요구되고 있다. 최근 도입된 반복적 재구성기법(Iterative Reconstruction, IR)을 복부 CT검사에 적용하여 기존 필터 보정 역투영법(Filtered Back Projection, FBP)과 화질 및 선량을 비교평가하여 유용성을 알아보고자 하였다. 반복적 재구성기법은 SIEMENS사의 ADMIRE, GE사의 ASIR-V를 이용하였고 화질평가를 위해 ACR phantom 영상을 이용하여 Noise, % Contrast, High contrast resolution를 측정하였다. 또한 선량평가는 CT장치에서 표시되는 CTDIvol, DLP를 이용하였다. 필터 보정 역투영법과 반복적 재구성기법을 비교 평가한 결과 반복적 재구성기법 ADMIRE 2~5단계, ASIR-V 30, 50, 70, 90%를 적용한 경우, Noise가 ADMIRE에서 0.46~2.38, ASIR-V에서 0.51~2.5 감소하였다. % Contrast, High contrast resolution 유의한 차이가 없었다. 선량의 경우 반복적 재구성기법을 사용할 경우 ADMIRE에서 25.39%, ASIR-V에서 16.61% 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다. 결론적으로 복부 CT검사 시 반복적 재구성기법을 적용한다면 화질을 유지함과 동시에 선량을 감소시킬 수 있을 것이라 사료된다.
저선량흉부 CT (Low Dose chest CT, LDCT)에서 Scout 관전압을 변화시키고 scan parameter인 자동노출제어장치(Auto Exposure Control, AEC)와 적응식 반복재구성기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR)등을 적용하여 최적의 프로토콜을 찾음으로써 방사선 피폭선량과 화질을 평가하고자 하였다. Scout 관전압을 80, 100, 120, 140 kV로 변화시키며 LDCT 프로토콜로 5회 반복 측정 후 선량을 비교하기 위해 장비에서 제공된 Dose report를 이용하여 연구 목적에 적합한 관전압을 선택하였다. 120 kV, 30 mAs의 조건으로 기본 LDCT 촬영한 후, 이 조건에 ASIR 50%를 적용하였으며 신호대잡음비와 대조도대잡음비를 평가하기 위해 배경의 노이즈를 측정하였다. 선량 비교를 위해 장비에서 제공되는 CTDIvol과 선량길이곱(Dose length product, DLP)를 식을 이용하여 비교 분석하였다. 그 결과 S140 + LDCT + ASIR 50 + AEC를 적용한 프로토콜에서 고식적인 LCDT보다 방사선 피폭선량을 감소시키고 영상의 질을 향상시켰으며 최적의 프로토콜을 얻을 수 있었으며 LDCT는 매 검사 시 필요 이상의 피폭선량이 우려되기 때문에 적절한 Parameter를 적용하는 것이 중요하며, 향후 LDCT를 이용한 건강검진에서 국민의 건강에 이바지 하는데 긍정적인 요인으로 작용될 것으로 사료된다.
흉부 CT 검사 조건 중 관전압을 100, 80 kVp, 재구성 알고리즘을 FBP, ASIR-V, DLIR로 변화 적용하여 검사 선량과 화질 변화를 비교 분석해 보았다. 그 결과 기존 관전압 보다 낮은 관전압인 100 kVp 에서 ASIR-V, DLIR 적용 시 선량을 낮추면서 120 kVp, FBP 적용 시와 가장 유사한 화질로 구현. 특히, DLIR 재구성 영상은 모든 관전압에서 SNR, CNR이 우수하였다. 또한, SSIM 지수가 1에 가장 근사하게 분석되어 원본 영상과 가장 유사도가 높은 것을 알 수 있었다. 따라서 반복적으로 흉부 CT 검사를 시행하는 경우 DLIR 적용은 검사 선량을 약 29.7% 감소시킬 수 있어 CT 검사의 가장 큰 문제점인 검사로 인한 피폭을 일부 해결하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
기술의 발전으로 CT 검사에 있어 환자가 받는 피폭선량을 줄이기 위한 노력은 새로운 재구성 기법 개발과 함께 계속 진행되고 있다. 최근에는 반복적 재구성 기법의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 재구성 기법이 개발되었다. 본 연구는 소아 흉부 CT 영상에서 재구성 기법에 따른 영상의 유용성을 평가하였다. 환자 실험은 2021년 1월 2일부터 2022년 12월 31일까지 경상남도 P 병원에서 흉부 조영 CT 검사를 받은 소아 환자 중 85명을 대상으로 연구를 진행하였다. 팬텀 실험에 사용된 팬텀은 Pediatric Whole Body Phantom PBU-70이다. 검사 후 FBP, ASIR-V(50%), DLIR(TF-Medium,High)로 영상을 재구성했고, 동일한 크기의 ROI를 설정하여 HU값, SD값을 획득하여 SNR, CNR 값을 산출하여 영상을 평가하였다. 그 결과 DLIR의 TF-H가 모든 실험에서 ASIR-V(50%)와 TF-M에 비해 잡음 값이 가장 낮았으며, SNR과 CNR의 값이 가장 높았다. 소아 흉부 CT 검사에서 DLIR이 적용된 TF 영상이 ASiR-V 영상보다 잡음이 적었고, CNR과 SNR은 높은 것으로 나타났으며 DLIR이 적용되면 기존의 재구성법에 비해 영상의 질이 더 향상될 것으로 판단된다.
갑상샘이 포함된 인체모형 팬텀을 이용하여 임상에서 많이 적용하는 NECK CT 프로토콜 중 관전압을 변화 적용하여 스캔 후 Raw data를 이용하여 FBP, ASIR-V, DLIR 재구성기법 적용 영상 획득하여 120 kVp FBP 재구성 영상 기준 DLIR 재구성기법의 유용성을 알아보았다. 그 결과 DLIR 재구성기법 적용 시 CTDIvol 이 감소하였으며, 특히 동일 관전압에서 FBP 적용보다 ASIR-V, DLIR 재구성 시 낮은 선량에서도 기준 스캔 조건으로 획득한 화질에 도달하였다. 또한, SNR, CNR 분석결과 DLIR 재구성 영상이 SNR, CNR 값이 높게 분석되었고, SSIM분석결과 100 kVp, DLIR 재구성 영상이 SSIM 지수가 1에 근사하게 측정되어 원본 영상에 대한 재구성 영상의 유사도가 높은 것으로 분석되었다(p>0.05). 본 연구결과를 활용하여 임상 영상 평가를 시행하여 보완하고 다양한 해부학적 구조에 적용 가능한 알고리즘을 추가 개발한다면 검사 선량을 현재 보다 낮추면서 화질을 유지할 수 있어 임상 적용 시 유용할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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