CT 영상에서 폐암 추출을 위한 컴퓨터지원진단시스템(CAD)에서 전처리 시스템은 매우 중요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 CT 영상에서 폐암 추출을 위한 전처리 기법을 소개한다. CT 영상에서 폐 영역 추출 과정에서 가장 먼저 수행되는 이진화를 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 비관심 영역 제거 방법으로 연결요소를 분석하고, 이진화 과정에서 발생한 폐 외곽 분실을 재구성하기 위해 Rolling Ball 알고리즘을 수행한다. 또한 분할된 폐 영역에서 폐암 후보자를 선출하기 위해 분할과정에서 수행하였던 이진화 방법을 폐 영역에 다시 한번 적용하고 잡음제거를 위해 모폴러지 기법을 사용한 전처리 기법을 제안한다.
본 연구에서는 PET/CT 시스템에서 CT 영상을 이용한 감쇠 보정 시 조영제가 PET 영상에 미치는 영향을 관찰하기 위해 팬텀실험과 모의실험을 수행하였다. 다양한 농도로 희석한 조영제를 채운 플라스틱 병을 스티로폼을 이용하여 전신 팬텀 내에 고정시킨 후 투과 영상을 획득하였다 모의실험을 위해 인체 기관 중간을 가진 수학적 방출 맵과 투과 맵을 각각 생성하였다. 조영제의 비균일 증강, 조영제의 다양한 농도 및 분포 크기, 잡음 정도, 영상의 해상도, 재구성 알고리듬, 조영제의 저-감쇠, 그리고 각각 다른 시간상에 대한 조영제의 분포의 차이와 같은 다양한 인자들에 대하여 평가하였다. 팬텀실험으로부터 CT의 Hounsfield 값이 조영제의 농도 및 전압 값에 의존함을 확인할 수 있었다. 모의실험으로부터 조영제가 감쇠 보정한 PET 영상에서 인공산물을 생성하고 영상의 질을 떨어뜨리는 것을 관찰할 수 있었다. 조영제의 영향은 조영제의 농도 및 분포 크기, 잡음 정도, 영상의 해상도 등에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구 결과들은 임상적 PET/CT 영상에서 조영제로 인해 발생할 수 있는 잠재적 문제를 충분히 이해하고 이를 고려해야 함을 보여 주었다.
본 논문에서는 PET-CT 뇌 영상융합을 위해 가우시안 가중치 거리지도를 이용한 표면기반 영상정합을 제안한다. 제안방법은 중요 세 단계로 표면 특징점 추출, 가우시안 가중치 거리지도 생성, 가중치기반 유사도 평가로 구성된다. 첫째, PET 영상과 CT 영상에서 삼차원 역 영역성장법을 이용하여 머리영역을 분할하고 머리 영역과 같이 분할된 잡음 영역을 영역성장법기반 레이블링을 이용한 영역 크기 비교를 통해 제거한 후 선명화 처리 필터를 적용하여 머리 표면 특징점을 추출한다. 둘째, CT 영상에서 추출한 표면 특징점에 가우시안 가중치 거리지도를 생성하여 큰 변위에서도 최적의 위치로 견고하게 수렴하도록 한다. 셋째, 가중치기반 상호상관관계는 PET 영상에서 추출한 표면 특징점과 대응되는 CT 영상의 가우시안 가중치 거리지도를 이용하여 최적 위치를 탐색한다. 본 논문에서는 제안방법의 정확성과 견고성 검사를 위해 인공데이타를 이용하고, 수행시간과 육안평가를 위해 임상데이타를 이용한다. 정확성 검사는 임의로 변환된 인공데이타에 제안방법을 적용한 후 추출된 최적화 변환벡터와의 오차를 제곱근평균제곱오차를 이용하여 평가한다. 견고성 검사는 큰 변위와 잡음을 가지는 인공데이타에서 가중치기반 상호상관관계가 최적의 위치에서 최대를 이루는지를 평가한다 실험 결과 제안한 표면기반 영상정합이 기존 표면기반 영상정합보다 정확하고 견고하게 수렴됨을 알 수 있다.
최근 PET/CT 검사는 성인 암환자뿐만 아니라 소아 암환자에게도 많이 적용하고 있다. 그러나 소아 환자의 경우 성인에 비하여 방사성 감수성이 높아 피폭선량의 관리를 필요로 하고 있다. 그러므로 본 저자는 팬텀을 이용하여 소아 PET/CT 검사 시 감쇄보정 CT 선량과 영상을 평가하였다. 3대의 PET/CT 장비 (Discovery STe, BiographTruepoint 40, Discovery 600)로 소아 사이즈의 아크릴 팬텀과 이온 챔버 선량계 (Unfous Xi CT, Sweden)를 이용하여 CT 영상획득 조건 (10, 20, 40, 80, 100, 160 mA; 80, 100, 120, 140 kVp)을 변화시켜 심부선량과 $CTDI_{vol}$ 값을 평가하였다. 그리고 NEMA PET Phantom$^{TM}$을 이용하여 같은 CT 조건으로 PET 영상을 획득하여 감쇄보정 된 각 PET 영상을 SUV 값과 신호 대 잡음 비로 평가하였다. 심부선량은 일반적으로 소아복부 CT 조건 (100 kVp, 100 mA) 보다 최소 CT 조건 (80 kVp, 10 mA)에서의 심부선량은 약 92% 감소 되었고, $CTDI_{vol}$ 값은 약 88% 감소되었다. 각 CT 조건에 따라 감쇄 보정된 PET 영상은 SUV 값에 변화가 없었고, 신호 대 잡음 비도 영향을 받지 않았다. 팬텀을 이용한 소아 PET/CT 실험시 최저 선량 CT 조건 (80 kVp, 10 mA) 을 적용하여 감쇄보정을 진행한 PET 영상에는 영향 없었다. 소아 환자의 PET/CT 검사 시 CT 의 진단이 필요 없는 PET 영상만을 획득하고자 한다면, 소아 환자의 신체에 적절히 적용한 최저선량 CT 을 감쇄보정을 하여, 유효 선량을 성인에 비하여 약 90% 이상 감소시켜 피폭 선량 저감에 도움이 될 것이다.
논문은 CT영상에서 영역 확장 기법을 이용하여 인간의 장기 중 뇌와 간을 자동으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 뇌와 간이 CT영상에서 비교적 넓은 영역을 차지하고 있다는 사실에 기인하였으며, CT영상에서 특정 장기 영역을 추출하기 위해서 크게 초기 탐색 영역 결정 단계와 최종 장기 영역 단계로 나누어진다. 초기 탐색 영역은 CT영상 내에서 추출하고자 하는 장기 영역과 관계없는 부분을 제거하고 특정 장기 영역만을 남겨 관심 장기 영역의 검출률을 높이는 작업이다. 본 논문에서는 CT영상에서 비교적 높은 Gray Level을 가지고 있는 뼈영역인 두개골과 척추의 위치를 기반으로 하여 초기 탐색 영역을 결정하는 방법을 사용하였다. 특정 장기 영역의 추출은 ATID(Automatic Threshold Intensity Decision)를 이용한 이진화 단계, 모폴로지의 Opening 기법을 이용한 잡음제거 단계, Region Growing 기법을 이용한 특정 영역 추출 단계를 이용하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 Region Growing 기법을 거친 다음 각각의 그룹 중에서 크기가 가장 큰 부분을 최종 특정 장기 영역으로 결정하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 국립전남대학교 부속병원에서 수집된 각각 뇌영상 100장과 간영상 100장을 사용하여 실험하였고, 제안된 알고리즘을 통해 관심 장기 영역을 추출했을 경우 약 91%이상의 높은 추출률을 보였다.
전산화단층촬영장치 (computed tomography, CT)는 다른 방사선 촬영 장치와 비교하면 피폭이 많다는 문제점이 있다. 이러한 피폭을 감소하기 위하여 저선량 촬영을 하게 되면 영상에 잡음이 증가하게 된다. 이를 보완하기 위해 환자의 피폭선량은 감소시키면서 영상의 화질을 향상하는 다양한 잡음 제거 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 우수한 시간 분해능을 가진 CT 장치에 효과적으로 적용할 수 있는 median modified Wiener filter (MMWF) 알고리즘이 제시되었다. 본 연구의 목적은 MMWF 알고리즘의 마스크 크기를 최적화하고, 기존의 알고리즘들에 대한 MMWF 알고리즘의 잡음 제거의 우수성을 보는 것이다. MATLAB 프로그램을 이용하여 획득한 Gaussian 잡음이 부가된 MASH 팬텀 복부 영상들로부터 각각의 마스크 크기가 설정된 MMWF 알고리즘을 적용한 후 root mean square error (RMSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR), coefficient correlation (CC) 그리고 universal image quality index (UQI) 값을 비교하였다. 그 결과 5 × 5 마스크 크기에서 RMSE 값이 가장 낮고, PSNR, CC, UQI 값이 가장 높았다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 최적화된 마스크 크기로 Gaussian 필터, median 필터, Wiener 필터에 대한 MMWF의 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 비교하였으며 그 결과 MMWF 알고리즘에서 가장 개선된 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 얻을 수 있었다.
팔꿈치관절 CT 검사 시에 골절 등으로 인해 부득이하게 팔을 거상하지 못할 때에 주로 선 감약이 많이 되는 복부 장기 및 요추에 중복된 상태로 검사하여 영상의 질이 저하되는 경우가 많다. 그로 인해, 판독에 많은 어려움이 있으며 선량 증가로 인해 환자의 피폭이 많아지고 있다. 본 실험에서는 복부 장기와의 중복을 피하고 상대적으로 선 감약이 적은 폐야와 중복되어 광자량을 증가시켜 영상의 질 향상을 도모하고자 하였다. 실험 방법은 환자의 오른쪽 팔꿈치관절을 대상으로 하여 환자를 바로 누운 자세에서 팔꿈치관절을 L2-3 level에 위치시킨 방법과 바로 누운 자세에서 왼쪽으로 30도 정도 돌려서 폐야와 중첩하고 완전한 흡기 상태에서 비교하여 진행하였다. 16, 128채널 각각 5회씩 측정하여 나온 데이터를 Image J 프로그램을 이용하여 평균값 및 표준편차를 구한 뒤 신호 대 잡음 비(SNR), 대조도 대 잡음 비(CNR), 평균대 표준편차 비(MSR)를 각각 측정하여 평가를 시행하였다. SPSS 프로그램을 이용하여 CNR, MSR을 통계 분석하였고 각각의 인자가 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 팔꿈치관절 CT 검사 시 환자의 자세와 흡기를 통하여 검사하는 방법은 피폭선량을 최소화하고, 영상의 질을 향상하는 방법으로서 의의가 있었다고 생각한다.
핵자기 공명 뇌기능 영상에서 상관관계를 이용한 데이터 해석기법이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서 새롭게 제안된 CLT 기법은 상관관계(CCT)를 이용한 기법을 변화시켜서, 이 CCT기법의 단점을 보완하고자 하였다. CLT기법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫째, 잡음을 포함한 CCT기법의 상관계수결과로 부터 잡음은 제거하고 실제 자극반응 픽셀들은 추출한다. 둘째, 이산적인 분포를 가지는 반응 픽셀들을 두 가지의 선별법으로 군집을 이루도록 한다. 이 CLT기법을 이용해서 실제 자극에 반응하는 픽셀들은 서로 모이게 하였고, 잡음에 기인한 오류의 픽셀들은 제거 되어질 수 있었다. 본 논문에서 제안된 CLT기법은 기존의 다른 기법에 비해 여러 잇점이 있고, 특히 잡음에 강한 특성이 있다.
소아 흉부 CT 검사 시 방사선 피폭을 최소화 하면서 진단적으로 가치가 높은 영상을 얻기 위해서 Helical mode, High-pitch mode, Volume Axial mode를 적용하여서 선량, 검사시간, 화질을 비교하여 유용성을 평가하고자 한다. Revolution(GE Healthcare, Wisconsin USA)을 이용하여 PBU-70팬텀을 Helical mode, High-pitch mode, Volume Axial mode로 각각의 그룹으로 나누어서 관전압 80kVp, 조건으로 30회 검사를 실시하였다. 영상을 획득 한 후에 각각의 영상에 심장(Heart), 뼈(Bone), 폐(Lung), Back-ground air에 ROI를 설정하고 CT number(HU)와 noise(SD)값을 측정하여 평균값을 구하고 SNR과 CNR을 측정하였고, 장비에서 직접 제공하는 DLP값 비교하였다. 통계적인 유의성을 확인해보기 통계 분석은 SPSS 21.0을 사용하여 ONE-WAY-ANAOVA를 시행하였다. 본 실험을 통해 검사 시 volume axial mode 사용 시 가장 적은 선량으로 영상의 화질 저하 없이 빠른 시간에 검사가 가능하였다. 16cm의 detector coverage 가 모든 소아 흉부 CT검사에 적용하기에 제한점이 있으나 가능한 소아환자에 있어 적극적인 활용을 추천하며 volume axial mode의 다른 검사부위 적용에 대한 지속적인 연구가 필요하리라 사료된다.
본 연구는 척추경 나사못(Pedicle screw)을 돼지 흉추에 삽입하여 일반적인 CT검사(Non MAR)와 인공물을 줄이기 위한 금속성 인공물 감소기법(Metallic Artifact Reduction for Orthopedic Implants, O-MAR)으로 얻어진 흉추 Axial영상을 4개의 알고리즘(Standard, Soft, Bone, Detail)에 재구성하였다. 이에 얻은 영상을 image J 프로그램을 이용하여 신호대잡음비(Signal Noise Ratio, SNR)와 대조도대잡음비(Contrast to Noise Ratio, CNR)를 주어진 식에 의거하여 측정값을 구하고 흉추 척추경 나사못 삽입술 CT검사에 맞는 관전압과 알고리즘을 알아보고자 하였다. 결과적으로 Non MAR 사용한 경우에는 80, 100, 120, 140 kVp에서 soft 알고리즘이 SNR, CNR이 가장 높게 나타났다. 반면에 MAR를 사용한 경우 80 kVp에서는 Standard 알고리즘이 가장 높게 나타났고 100 kVp에서는 Standard, Soft 알고리즘이 비슷한 값으로 높게 나타났다. 120 kVp에서는 Soft, Standard 알고리즘이 비슷한 값으로 나타났고 140 kVp에서는 Soft 알고리즘에서 SNR, CNR이 가장 높게 나타났다. 따라서 Non MAR와 MAR를 비교했을 경우 MAR를 사용한다고 하더라도 관전압 변화에 따라 모든 알고리즘에서 SNR과 CNR이 증가하는 것은 아니었다. 본 연구는 이후 척추경 나사못 CT검사 영상 평가에 도움이 되는 기초자료로써 선택적인 관전압과 알고리즘 사용으로 영상의 질을 더 높일 수 있는 계기가 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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