전산화 단층촬영은 폐질환의 정밀진단 방법으로 사용이 증가되고 있다. 통상적으로 시행되는 CT촬영은 조기 진단을 위한 선별검사로써는 높은 방사선 노출과 고비용, 조영제 사용으로 인한 부작용 등으로 적당하지 않다. 영상의학분야에서 방사선을 이용한 CT촬영은 진단 능력이 우수한 반면 피폭선량 또한 매우 높아 선량 감축을 위한 노력이 절실하다. 그동안 많은 연구들에서 무증상기의 폐암 및 폐질환을 조기 발견하기 위한 선별검사로써 저선량 CT의 유용성에 대해 이루어져 왔고, 의미있는 결과를 보고하였다. 선량 감소에 많은 인자가 관여하고 있지만 조사선량(mAs)의 감소가 가장 많이 사용되고 있다. 이미 보고 된 많은 연구에서 저선량 CT는 폐질환을 조기 발견하기 위한 선별검사로써 임상에서 사용하기에 유용하지만, 일부 연구에서 조기 폐암을 예측할 수 있는 작은 결절을 발견하는데 낮은 민감도와 특이도를 보였고, 실제 생존율 증가에는 기여하지 못한 보고도 있었다. 따라서, 지금까지의 저선량 CT에 대한 연구결과를 토대로 다양한 위험에 노출된 집단을 대상으로 선량을 감소시키기 위한 연구가 계속적으로 이루어진다면, 향후 저선량 CT촬영은 폐암을 비롯한 폐질환의 조기진단 방법으로써 통상적으로 사용되고 있는 표준 CT촬영을 충분히 대체할 수 있을 것으로 전망한다.
Lung cancer is the leading cause of cancer death for men and women in the industrialized world. It is desirable to detect disease at a stage when it is not causing symptoms and when control or cure is possible. If the screening test detects patients with the disease at an early stage, they can be examined to confirm the diagnosis and intervention can alter the natural history of the disease. The results of screening programs designed to detect early lung cancer using either conventional chest radiograph or sputum cytology are disappointing for a diagnostic screening test. Because of advances in helical CT imaging techniques, screening for lung cancer has been suggested as a possible method of improving outcome. Findings in recent publications suggest that substantial dose reduction is possible in chest CT. The advantages of low-dose CT are more sensitive than chest radiograph for detecting small pulmonary nodules that may be lung cancers, shorter scanning time than conventional chest CT scan without intravenous contrast injection, cheaper cost than standard CT, low radiation dose. However, the true clinical significance of the small tumors found by screening is still unknown, and their effect on mortality awaits future investigation. Furthermore, in addition to detecting an increased number of lung cancers, low-dose CT found at least one indeterminate nodule in many of all screened patients. The majority should be benign but evaluation of all these indeterminate nodules is not a trivial problem in routine practice. In conclusion, lung cancer screening with low-dose CT is a complex subject. The true effectiveness of lung cancer screening (a reduction in mortality from lung cancer) with low-dose CT can be determined through well-designed randomized control trials with enrolment of appropriate subjects.
PET/CT에서 환자피폭 문제로 인해 저 선량의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용되던 CT 데이터를 이용한 감쇠보정법인 CTAC와 새롭게 적용된 Q.AC를 환자실험과 팬텀 실험을 통해 저 선량으로 촬영 시 PET 영상에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 실험장비는 GE사의 PET/CT Discovery 710 (GE Healthcare, USA)를 사용하였으며 팬텀실험으로 감쇠보정의 정량적 평가를 위한 NEMA IEC body phantom과 균일성 평가를 위한 Uniform NU2-94 phantom을 사용하였다. 각각의 팬텀 내부에 동위원소 18-F FDG를 70.78 MBq, 22.2 MBq 주입하고 CT조건은 저 선량조건으로 80 kVp, 10 mA로부터 일반선량 조건으로 140 kVp, 120 mA 조건까지 스캔 후 CTAC와 Q.AC 두 감쇠보정법을 적용하여 재구성하였다. PET 영상에서 일반선량 조건을 기준값으로 정하고 horizomtal profile과 vertical profile을 통해 정량평가를 시행하고 기준값과의 상대적 오차를 평가하였다. 또한 환자실험으로 정상체중 환자와 과체중 환자를 구분하여 저 선량과 일반선량으로 비교 촬영한 뒤 CTAC와 Q.AC로 재구성된 PET영상에서 주요장기별 SUV에 대한 상대적 오차와 신호 대 잡음비를 비교분석하였다. 팬텀실험 결과 저선량 조건에서 CTAC와 Q.AC로 각각 재구성한 PET 영상의 profile과 상대적 오차에서 CTAC보다 Q.AC가 기준값과의 오차가 적은 그래프를 얻었다. 환자실험의 경우 일반선량 조건에서는 정상체중 환자와 과체중 환자 모두 감쇠보정법에 따른 상대적 오차값의 변화가 적었으나 저 선량 조건에서는 정상체중 환자보다 과체중 환자에서 감쇠보정법의 변경에 의한 상대적 오차의 감소폭이 커짐으로 기준값과 차이가 감소하였다. 기존의 감쇠보정법인 CTAC는 80 kVp, 10 mA의 저선량 CT를 사용하는데 있어 PET 영상의 선속경화현상이 발생한다. 이로 인해 CTAC를 이용하여 재구성된 PET 데이터는 정량화하는데 문제가 될 수 있음을 확인했다. 반면에 새로운 알고리즘이 적용된 Q.AC는 과체중 환자의 경우 80 kVp, 10 mA 정도까지는 140 kVp, 120 mA 조건으로 촬영하여 재구성한 PET 데이터 결과와 차이가 적음을 확인할 수 있었다. Q.AC를 이용한 경우 기존보다 저 선량의 CT를 이용해 PET의 재구성에 이용할 수 있으므로 환자의 피폭을 줄이는 데 큰 역할을 할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 현재 건강검진에서 시행되고 있는 다중 CT 검사 시 개인선량계를 이용하여 갑상선, 유방, 생식선의 피폭선량에 대한 선량평가를 시행하였다. 선량평가는 CT 항목 중 Brain, Brain + C-S, Brain + Low lung, Brain + L-S CT 검사 시 갑상선, 유방, 생식선의 위치에 TLD와 EPD를 부착하여 측정하였다. 기기 발생선량인 CTDIvol, DLP를 측정하였다. 연구결과 유효 선량은 일반인 연간 선량한도 1mSv보다 Brain + C-S CT 검사 시 갑상선 TLD 41.7%, EPD 156%, Brain + Low lung CT 검사 시 유방 EPD 10%, Brain + L-S CT 검사 시 생식선 TLD 124.4%, EPD 339.8% 높게 평가되었다. 전체 평균값에 대한 CTDIvol, DLP 분석결과 진단참조수준 보다 C-S CTDIvol 값은 0.6%, Low lung CTDIvol 값은 5.7%, DLP 값은 11.8%, L-S CTDIvol 값은 1.2%로 높게 평가되었다. 환자의 피폭선량 감소를 위해 무분별한 검사를 줄이고, 건강검진에서의 선량한도 설정이 필요하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2480-2496
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2020
Considering that high-dose X-ray radiation during CT scans may bring potential risks to patients, in the medical imaging industry there has been increasing emphasis on low-dose CT. Due to complex statistical characteristics of noise found in low-dose CT images, many traditional methods are difficult to preserve structural details effectively while suppressing noise and artifacts. Inspired by the deep learning techniques, we propose a densely connected residual network (DCRN) for low-dose CT image noise cancelation, which combines the ideas of dense connection with residual learning. On one hand, dense connection maximizes information flow between layers in the network, which is beneficial to maintain structural details when denoising images. On the other hand, residual learning paired with batch normalization would allow for decreased training speed and better noise reduction performance in images. The experiments are performed on the 100 CT images selected from a public medical dataset-TCIA(The Cancer Imaging Archive). Compared with the other three competitive denoising algorithms, both subjective visual effect and objective evaluation indexes which include PSNR, RMSE, MAE and SSIM show that the proposed network can improve LDCT images quality more effectively while maintaining a low computational cost. In the objective evaluation indexes, the highest PSNR 33.67, RMSE 5.659, MAE 1.965 and SSIM 0.9434 are achieved by the proposed method. Especially for RMSE, compare with the best performing algorithm in the comparison algorithms, the proposed network increases it by 7 percentage points.
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.
In this study, we optimized the FNLM algorithm through a simulation study and applied it to a phantom scanned by low-dose CT to evaluate whether the FNLM algorithm can be used to obtain improved image quality images. We optimized the FNLM algorithm with MASH phantom and FASH phantom, which the algorithm was applied with MATLAB, increasing the smoothing factor from 0.01 to 0.05 with increments of 0.001 and measuring COV, RMSE, and PSNR values of the phantoms. For both phantom, COV and RMSE decreased, and PSNR increased as the smoothing factor increased. Based on the above results, we optimized a smoothing factor value of 0.043 for the FNLM algorithm. Then we applied the optimized FNLM algorithm to low dose lung CT and lung CT under normal conditions. In both images, the COV decreased by 55.33 times and 5.08 times respectively, and we confirmed that the quality of the image of low dose CT applying the optimized FNLM algorithm was 5.08 times better than the image of lung CT under normal conditions. In conclusion, we found that the smoothing factor of 0.043 among the factors of the FNLM algorithm showed the best results and validated the performance by reducing the noise in the low-quality CT images due to low dose with the optimized FNLM algorithm.
Although CT has an advantage in describing the three-dimensional anatomical structure of the human body, it also has a disadvantage in that high doses are exposed to the patient. Recently, a deep learning-based image reconstruction method has been used to reduce patient dose. The purpose of this study is to analyze the dose reduction and image quality improvement of deep learning-based reconstruction (DLR) on the adult's chest CT examination. Adult lung phantom was used for image acquisition and analysis. Lung phantom was scanned at ultra-low-dose (ULD), low-dose (LD), and standard dose (SD) modes, and images were reconstructed using FBP (Filtered back projection), IR (Iterative reconstruction), DLR (Deep learning reconstruction) algorithms. Image quality variations with respect to varying imaging doses were evaluated using noise and SNR. At ULD mode, the noise of the DLR image was reduced by 62.42% compared to the FBP image, and at SD mode, the SNR of the DLR image was increased by 159.60% compared to the SNR of the FBP image. Based on this study, it is anticipated that the DLR will not only substantially reduce the chest CT dose but also drastic improvement of the image quality.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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