CT 촬영 시 방사선량을 줄이면 피폭 위험성을 낮출 수 있으나, 영상 해상도가 크게 저하 될 뿐아니라 잡음(noise) 발생으로 인해 진단의 효용성이 떨어진다. 따라서, CT 영상에서의 잡음제거는 영상복원 분야에 있어 매우 중요하고 필수적인 처리 과정이다. 영상 영역에서 잡음과 원래 신호를 분리하여 잡음만을 제거하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반 GAN 모델 즉, WT-GAN(wavelet transform-based GAN) 모델을 이용하여 CT 영상에서 효과적으로 잡음 제거하고자 한다. 여기서 사용된 GAN 모델은 U-Net 구조의 생성자와 PatchGAN 구조의 판별자를 통해 잡음제거 영상을 생성한다. 본 논문에서 제안된 WT-GAN 모델의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음(Gaussian noise), 포아송 잡음 (Poisson noise) 그리고 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, WT-GAN 모델은 전통적인 필터 즉, BM3D 필터뿐만 아니라 기존의 딥러닝 모델인 DnCNN, CDAE 모형 그리고 U-Net GAN 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.
환자의 진단 및 치료를 결정할 때 전산화단층촬영 (computed tomography; CT)은 우수한 해부학 정보를 제공하기 때문에 진단에 큰 도움이 되어 있다. 그에 따른 사용빈도가 증가하고 있으며, 활용 및 응용범위도 확대되어가는 추세이다. 저관전압을 사용해서 CT 검사를 하면 노이즈가 증가한다. 기존의 여러 연구에서는 영상재구성법에 대한 노출조건을 조절하는 방법 등을 시도해서 최적의 화질을 찾는 방법을 찾고 있으나 근본적 문제해결은 되지 못한다. 입력 영상의 신호를 유지하고 노이즈만을 최대한 제거하기 위해서 이중 트리웨이블릿 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 100kVp, 회전시간 0.5sec의 영상에서 complex oriented 2d 방을 사용 할 경우 노이즈는 8.53에서 4.51로 줄어들었다. 본 연구를 통해서 저관전압 두부 CT에서 발생하는 높은 수준의 노이즈를 최적의 노이즈제거 알고리즘으로 노이즈를 제거하고 환자선 량을 낮출 수 있었다. 본 연구결과를 임상에서 사용 시 저선량의 CT 사용이 가능하고 환자 피폭을 줄일 것으로 판단한다.
SPECT의 기능적인 영상과 CT의 해부학적 영상을 융합하여 영상 진단의 시너지 효과를 창출하는 SPECT/CT는 부가적인 CT의 사용으로 환자의 피폭선량을 증가시킨다. SPECT/CT를 사용함으로서 불가피한 피폭선량에 대한 선량감소 효과를 위해 CT의 방사선 노출 시 선량이 환자의 크기와 모양에 따라 자동조절 되는 CT장비의 자동노출제어(Automatic exposure control, AEC)시스템을 SPECT/CT에 적용함으로써 피폭선량의 감소효과와 영상의 질의 변화를 비교 및 평가하고자 하였다. 실험에 사용된 SPECT/CT는 GE사의 Discovery 670이며, AEC 기법으로는 Smart mA를 선원은 $^{99m}Tc$을 사용하였다. CT선량 변화에 따른 SPECT영상과 CT영상의 질을 비교하기 위해 CT의 조건을 첫 번째 관전압 80, 100, 120, 140 kVp, 관전류 10, 30, 50, 100, 150, 200, 250 mA, 두 번째 AEC기법은 (10-250 mA)로 설정하여 실험하였으며, SPECT영상의 resolution과 contrast를 평가하기 위해 triple line phantom과 Flangeless Esser PET phantom을 사용하였으며, CT영상과 선량을 평가하기 위해서 anthropomorphic chest phantom을 이용하였다. Torso protocol (120 kVp, 150 mA)을 적용하였으며 AEC기법(120 kVp, 10-200 mA)으로 촬영하여 noise와 uniformity를 측정하였으며, CTDI (mGy), DLP (mGycm)값을 구하였다. 관전압, 관전류의 변화와 AEC 적용에 대한 감쇠보정 한 SPECT영상에서의 Resolution은 FWHM [mm] left 3.48 mm, center 3.65 mm, right 3.60 mm로 일정한 값을 보였다. Contrast의 결과 값은 cold spot에 대한 감쇠물질 정도에 따른 공기, 물에 대해서는 큰 차이를 나타내지 않았으며, 뼈에 대해서는 관전압이 증가할수록 감소하는 값을 보였다. Hot spot에 대해서는 관전압과 관전류의 변화 그리고 AEC를 적용 시 큰 차이를 보이지 않았다. CT영상에서의 noise값을 각각 비교한 결과 15.4, 18.5으로 AEC적용 시 noise 값은 증가하였지만 noise값의 coefficient variation (CV)값은 각각 33.8, 24.9으로 AEC 사용 시 노이즈 값의 변동이 작아 uniformity한 영상을 얻을 수 있었다. 선량평가를 위한 비교에서 DLP[mGy-cm]값은 426.78, AEC 적용 시 352.09의 값을 보여 AEC적용 시 피폭선량이 약 18% 감소함을 알 수 있었다. 본 실험을 통하여, SPECT/CT 영상에서 CT선량변화에 따른 SPECT 영상의 감쇠보정은 차이가 없음을 확인 할 수 있었으며, CT선량의 증가는 CT영상의 질은 향상되지만, 피폭선량이 증가하므로 피폭선량을 줄이기 위해 AEC기법을 적용하여 동일한 감쇠 보정된 SPECT영상과 noise가 균일한 CT영상을 획득할 수 있으며 피폭선량이 감소할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 Pitch의 변화에 따른 CT 감약계수(CT Number)와 잡음(Noise)의 변화를 정량적으로 측정하고자 자체 제작한 맞춤형 팬텀(Customized Phantom)을 사용하였다. 팬텀을 이용한 영상의 획득을 위해 팬텀 내부는 멸균증류수로 가득 채웠다. 유리관 내부에는 생리식염수와 조영제의 비율을 각각 생리식염수 100%, 400:1, 200:1, 100:1, 50:1로 희석한 용액을 담은 후 영상화하였고, 이때 용액의 희석비율별로 pitch를 0, 0.35, 0.7, 1.05, 1.4의 단계로 나누어 각각 영상화하였다. 희석비율별로 모든 ROI에서 측정한 CT number와 noise 값의 평균이 pitch의 변화에 따라 유의한 차이를 보이는지 검증하고자 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA Analysis)과 사후검정을 시행하였다. 실험 결과 각 희석비율별 pitch의 변화에 대한 CT number의 변화는 통계적으로 유의한 차이가 없었지만, noise 값은 pitch의 증가에 따라 증가하는 경향을 보였으며, 통계적으로도 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 나선형 영상획득 방식은 pitch에 따라 noise가 유의한 수준으로 달라질 수 있다. 따라서 나선형 영상획득 방식을 적용한 CT 영상의 화질평가 항목과 기준을 설정할 필요가 있을 것이다.
영상 획득과 재구성 방법에 따라 CT 감약계수는 다양성을 보이고 관심 영역의 노이즈는 정밀도에 영향을 준다. 인체에서 간 실질조직과 위장의 물의 CT 감약계수와 노이즈를 커널에 따라 측정하였다. 다중채널 CT 스캐너를 이용하여 복부를 스캔 하였고, 커널은 B10 (very smooth), B20 (smooth), B30 (medium smooth), B40 (medium), B50 (medium sharp), B60 (sharp), B70 (very sharp), B80 (ultra sharp)으로 재구성하여 간의 실질 조직과 물이 들어 있는 위장 부위를 ROI 기능을 이용하여 평균의 CT감약계수와 표준편차인 노이즈를 측정하여 영상을 비교하였다. 간의 실질 조직에서 CT감약계수는 커널에 따라 60.4에서 69.2 HU사이에서 분포하여 차이가 없었으나, 노이즈는 커널(7.6$\sim$63.8 HU)이 높아질수록 증가하였다. 물의 CT감약계수는 -2.2 HU에서 0.8 HU사이에서 측정되었고, 노이즈는 커널(10.1$\sim$82.4 HU)이 높아질수록 증가하였다. 영상의 질을 높이기 위해서는 검사 부위에 따라 노이즈를 감소하기 위해 적절한 커널을 선택하여 CT 검사를 하여야 한다.
디지털 영상, 특히, 전산화 단층촬영 영상은 X선 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 필수적으로 포함되기 때문에 노이즈 저감화에 대한 고려가 필수적이다. 최근, 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소가 가능한 연구가 수행되고 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 폐 CT 영상에서의 다양한 종류의 노이즈를 U-net 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 감소 효과를 평가하였다. 총 800장의 폐 CT 영상을 사용하였고, Adam 최적화 함수와 100회의 반복 학습 횟수, 0.0001의 학습률을 적용한 U-net 모델을 이용하였다. 노이즈를 포함한 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈, Poisson 노이즈, salt & pepper 노이즈, speckle 노이즈를 적용하였다. 정량적 분석 인자로 평균 제곱 오차, 최대 신호 대 잡음비, 영상의 변동계수를 사용하여 분석하였다. 결과적으로, U-net 네트워크는 다양한 노이즈 조건에서 우수한 성능을 나타냈으며 그 효용성을 입증하였다.
본 연구는 PACS에서 JPEG200을 이용하여 AAPM CT Performance Phantom 영상을 다양한 비율로 압축 한 후 영상의 질 변화를 알아보았다. 원 영상을 기준으로 압축된 영상을 비교했을 때 물의 CT 계수 측정에서는 압축률 15:1에서 1.93%의 변화, 절편 두께 측정에서는 15:1에서 0.81% 의 변화를 보였다. 균일도는 규칙적인 변화나 통계적으로 유의한 차이가 나타나지는 않았다. 노이즈 측정의 경우 10:1에서 1.47%의 변화를 보이나 15:1에서 10.99%로 증가한 후 변화율 증가 폭이 확대되어 40:1에서 81.68%의 변화율을 보였다. CT 계수, 균일도, 절편 두께, 공간 분해능, 대조도 분해능의 경우 압축률 증가에 따라 영상의 화질 변화율도 증가하나 영향은 크지 않은 것으로 나타났다. 상대적으로 노이즈는 압축에 따른 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. JPEG2000 압축 기법으로 AAPM CT Performance Phantom 영상을 평가한 결과 CT영상의 압축을 시행하는 경우 10:1정도의 압축률이 적정한 것으로 판단된다.
이 연구의 목적은 임상에서 AAPM CT 성능 팬텀을 이용한 CT영상 노이즈 정도관리에 사용할 수 있는 물 유효선감쇠계수의 백분율에 의한 노이즈 측정의 방법을 제시하는 데 있다. 120 kVp CT X-선 빔으로 AAPM CT 성능 팬텀을 스캔하여 얻어진 CT영상에서, CT수 직선성 삽입부분의 각 핀과 물에 대하여 평균 CT수를 측정하였다. 유효에너지는 각 핀과 물에 대하여 측정된 평균 CT수와 광자에너지별 선감쇠계수의 선형회귀분석의 상관계수들로부터 가장 큰 상관계수를 갖는 광자에너지로 결정하였다. 그리고 물과 아크릴에 대하여 측정된 평균 CT수와 유효선감쇠계수로부터 대조도 척도는 0.000188 cm-1 · HU-1으로 산출되었다. 산출된 대조도 척도, 물 유효선감쇠계수, 그리고 AAPM CT 성능 팬텀에서 고정핀 부분의 물에서 측정된 표준편차를 사용하여, 물 유효선감쇠계수의 백분율에 의한 노이즈 측정값은 100 ~ 300 mAs의 범위에서 0.31 ~ 0.52%를 얻었다.
본 연구에서는 폐기종에 대해 고해상도 CT와 비교한 저선량 CT 의 유용성에 대해 평가하였다. 고해상도 CT와 저선량 CT 노출조건에서 선량과 영상 잡음을 3회 반복 측정하였다. 비슷한 노출조건에서 획득한 146명의 고해상도 CT와 저선량 CT 영상에 대해 2명의 흉부영상의학과전문의 합의 판독결과에서 폐기종 소견 만을 본 연구에 사용하였다. SPSS ver. 19.0 프로그램 사용하여 고해상도 CT와 저선량 CT 간에 폐기종에 대한 진단 차이는 McNemar's tests, 일치도는 unweighted kappa tests, 선량과 잡음 차이는 Mann-Whitney U-test 로 분석하였다. 선량은 고해상도 CT가 저선량 CT 보다 높았지만(1.95 mGy vs. 0.35 mGy, p=0.008), 잡음은 낮았다(40.1 HU vs. 99.6 HU, p=0.021). 폐기종 진단에 대해서는 두 영상 간에 높은 일치도를 보였다(k-value=0.88). 폐기종 점수는 두 영상 간에 통계적인 유의한 차이를 보이지 않았고, 높은 상관성을 보였다(r=0.599, p < 0.001). 선량과 잡음을 고려했을 때, 저선량 CT는 폐기종 진단에 표준 진단 방법 인 고해상도 CT를 대신하여 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
흉부 CT스캔에서 공기, 지방, 근육, Background의 HU, 잡음 그리고 신호 대 잡음비의 변화를 측정해 영상 화질에 미치는 지멘스 ADMIRE(Advanced Modeled Iterative Reconstruction)의 영향을 조사했다. 실험 결과에 따르면 ADMIRE Strength가 커질수록 잡음은 감소하고 신호는 증가하여, 결론적으로 신호 대 잡음비는 증가하는 것으로 나타났다. ADMIRE는 기존 영상 재구성 알고리즘인 FBP와 비교하여 잡음을 28~61%까지 줄일 수 있으며, 신호 대 잡음비는 16~100%까지 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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