• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제28권1호
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• pp.27-32
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• 2017

We investigated the effect of a commercial iterative reconstruction technique (iDose, Philips) on the image quality and the dose calculation for the treatment plan. Using the electron density phantom, the 3D CT images with five different protocols (50, 100, 200, 350 and 400 mAs) were obtained. Additionally, the acquired data was reconstructed using the iDose with level 5. A lung phantom was used to acquire the 4D CT with the default protocol as a reference and the low dose (one third of the default protocol) 4D CT using the iDose for the spine and lung plans. When applying the iDose at the same mAs, the mean HU value was changed up to 85 HU. Although the 1 SD was increased with reducing the CT dose, it was decreased up to 4 HU due to the use of iDose. When using the low dose 4D CT with iDose, the dose change relative to the reference was less than 0.5% for the target and OARs in the spine plan. It was also less than 1.1% in the lung plan. Therefore, our results suggests that this dose reduction technique is applicable to the 4D CT image acquisition for the radiation treatment planning.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.297-303
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• 2023

소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권1호
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• pp.240-252
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• 2023

목적 소아 환자에서 두부 컴퓨터단층촬영(이하 CT)에 대한 딥러닝 이미지 재구성(deep learning image reconstruction; 이하 DLIR; TrueFidelity; GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)의 효과를 평가하고자 한다. 대상과 방법 총 126개의 소아 두부 CT 이미지를 수집했으며, adaptive statistical iterative reconstruction (이하 ASiR)-V를 사용한 반복적 재구성 및 세 가지 수준의 DLIR을 사용한 재구성을 시행하였다. 각 이미지 세트 그룹은 환자의 연령에 따라 4개의 그룹으로 구분하였으며 각 연령군의 임상 및 방사선량 관련 데이터를 검토하였다. 양적 매개 변수에는 signal to noise ratio (이하 SNR) 및 contrast to noise ratio (이하 CNR)가 포함되었으며 질적 매개 변수로 영상의 잡음(noise), 회백질의 구분 정도, 선명도, 인공물 및 수용 가능성(acceptability), 영상의 질감이 포함되었고 이에 대한 평가와 비교를 시행하였다. 결과 모든 연령 그룹의 모든 수준의 SNR 및 CNR은 높은 수준의 DLIR 사용 시 증가하였다. ASiR-V와 비교했을 때 높은 수준의 DLIR은 SNR 및 CNR이 개선되었다(p < 0.05). 그리고 DLIR의 수준이 증가될수록 순차적인 잡음 감소, 회백질 구분 개선, 선명도 개선이 나타났다. 이러한 변수들에서 높은 수준의 DLIR 사용 시 ASiR-V와 유사한 정도의 수치가 측정되었다. 인공물과 수용 가능성의 경우에 적용된 DLIR 수준 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 결론 소아 두부 CT에 고수준 DLIR을 적용하면 영상의 노이즈를 줄일 수 있으나 인공물 처리에 대한 개선이 필요하다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권5호
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• pp.658-663
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• 1999

2D sliced CT images hardly express the human disease in a space. This space expression can be reconstructed into 3D image by piling up the CT sliced image in succession. In medical image, in order to get the reconstructed 3D images, expensive system or much calculation time is needed. But by changing the method of reconstruction procedure and limit the range, the reconstruction time could be reduced. In this study, to reduce the processing time and memory, we suggested a method of interpolation and ray casting processing at the same time in a limited range. Such a limited range processing have advantages that we could reduce the unnecessary interpolation and ray casting. Through a experiment, it is founded that the reconstruction time and the memory was much reduced.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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• pp.382-384
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• 2002

Filtered-Back-Projection technique is used in X-ray CT image reconstruction. This requires X-ray transmission data from all directions. As the transverse cross-section of the body is approximately 50 cm, transmitted X-rays in this direction are strongly attenuated. If X-ray transmission data in this direction is avoided, exposure to the patients seems to be reduced one 20th of usual value. Some alternative method has to be found for clinically sufficient image quality. New methods are under development and tentative results are reported that utilizes the principle of superposition.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.159-160
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• 1998

In this study, a three-dimensional geometrical parameterized finite element modeling of the lumbar spine is compared with the 3-D reconstruction model from 2-D CT image. feasibility and accuracy of the parameterized modeling method is evaluated compared with conventional 3-D reconstruction method from 2-D CT image.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.465-472
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• 2019

본 연구는 CT를 이용한 지방측정(Fat measurement)에 반복 재구성법(IR)이 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 기존의 필터보정 역투영법(FBP)과 비교하여 고급 모델링 반복 재구성법(ADMIRE)은 어떠한 차이가 있는지 알아보고자 한다. CT Fat measurement에 ADMIRE가 미치는 영향에 대해 알아본 결과 기존의 Filtered back projection과 비교하여 Visceral fat area, Subcutaneous fat area, V/S Ratio, Visceral fat area의 HU 그리고 Subcutaneous fat area의 HU는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 하지만 ADMIRE Strength가 커질수록 Visceral fat area의 Noise는 최대 12%, Subcutaneous fat area의 Noise는 최대 19% 감소하였다. 그리고 CT를 이용한 Fat measurement에서 내장지방과 피하지방 측정에 ADMIRE 알고리즘은 아무런 영향을 주지 않았다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.651-662
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• 2023

본 연구에서는 검출기의 중심축을 자동 보정하는 초소형 CT를 설계 및 제작하고 성능을 검증하였다. 3D CAD 데이터와 초소형 CT 검출기 중심축을 수동으로 보정하여 촬영한 X-ray 데이터를 사용하여 3차원 재구성 성능을 평가하였다. 그 결과, 중심축이 0.25° 이상 기울면 원형 깨짐 현상이 발생하면서 3차원 재구성 영상의 품질이 급격히 저하된다는 사실을 발견하였다. 검출기 중심축 자동보정 장치를 적용하여 검출기 중심축이 시편 회전축과 일치하도록 보정하여 3차원 재구성 성능을 향상시켰다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권4호
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• pp.402-412
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• 2022

Objective: To evaluate the image quality and lesion detectability of lower-dose CT (LDCT) of the abdomen and pelvis obtained using a deep learning image reconstruction (DLIR) algorithm compared with those of standard-dose CT (SDCT) images. Materials and Methods: This retrospective study included 123 patients (mean age ± standard deviation, 63 ± 11 years; male:female, 70:53) who underwent contrast-enhanced abdominopelvic LDCT between May and August 2020 and had prior SDCT obtained using the same CT scanner within a year. LDCT images were reconstructed with hybrid iterative reconstruction (h-IR) and DLIR at medium and high strengths (DLIR-M and DLIR-H), while SDCT images were reconstructed with h-IR. For quantitative image quality analysis, image noise, signal-to-noise ratio, and contrast-to-noise ratio were measured in the liver, muscle, and aorta. Among the three different LDCT reconstruction algorithms, the one showing the smallest difference in quantitative parameters from those of SDCT images was selected for qualitative image quality analysis and lesion detectability evaluation. For qualitative analysis, overall image quality, image noise, image sharpness, image texture, and lesion conspicuity were graded using a 5-point scale by two radiologists. Observer performance in focal liver lesion detection was evaluated by comparing the jackknife free-response receiver operating characteristic figures-of-merit (FOM). Results: LDCT (35.1% dose reduction compared with SDCT) images obtained using DLIR-M showed similar quantitative measures to those of SDCT with h-IR images. All qualitative parameters of LDCT with DLIR-M images but image texture were similar to or significantly better than those of SDCT with h-IR images. The lesion detectability on LDCT with DLIR-M images was not significantly different from that of SDCT with h-IR images (reader-averaged FOM, 0.887 vs. 0.874, respectively; p = 0.581). Conclusion: Overall image quality and detectability of focal liver lesions is preserved in contrast-enhanced abdominopelvic LDCT obtained with DLIR-M relative to those in SDCT with h-IR.

• 식품보건융합연구
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• 제4권1호
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• pp.23-31
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• 2018

The main issue of CT is radiation dose reduction to patient. The purpose of this study was to estimate the image quality and dose by iterative reconstruction (IR) for adults and pediatrics. Adult and pediatric images of phantom were obtained with 120 and 140 kV, respectively, in accordance with radiation dose in terms of volume CT dose index ($CTDI_{vol}$): 10, 15, 20, 25, 30, 35 mGy. Then, the adult and the pediatric images are reconstructed by filtered-backprojection (FBP) and iterative reconstruction (IR). The images were analyzed by signal-to-noise ratio (SNR). SNR is improved when IR and 140 kV are applied to acquire adult and pediatric images. In the adult abdomen, according to diagnostic reference level, the SNR values of bone were increased about 27.84 % and 27.77 % at 120 kV and 140 kV, and the tissue's SNR values of the IR were increased about 29.84 % and 33.46 % 120 and 140 kV, respectively. Dose is reduced to 40% in adults abdomen images when using IR reconstruction. In pediatric images, the bone's SNR were also increased about 17.70% and 18.17 % at 120 kV and 140 kV. The tissue's SNR were increased about 26.73 % and 26.15 % at 120 kV and 140 kV. Radiation dose is reduced from 30% to 50% for bone and tissue images. In the case of examinations for adult and pediatric CT, IR technique reduces radiation dose to patient, and it could be applied to adult and pediatric imaging.