[국내논문]Convolution Kernel의 종류에 따른 CT 감약계수 및 노이즈 측정에 관한 연구 A Method to Obtain the CT Attenuation Coefficient and Image Noise of Various Convolution Kernels in the Computed Tomography원문보기
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$82.4 HU)이 높아질수록 증가하였다. 영상의 질을 높이기 위해서는 검사 부위에 따라 노이즈를 감소하기 위해 적절한 커널을 선택하여 CT 검사를 하여야 한다.
영상 획득과 재구성 방법에 따라 CT 감약계수는 다양성을 보이고 관심 영역의 노이즈는 정밀도에 영향을 준다. 인체에서 간 실질조직과 위장의 물의 CT 감약계수와 노이즈를 커널에 따라 측정하였다. 다중채널 CT 스캐너를 이용하여 복부를 스캔 하였고, 커널은 B10 (very smooth), B20 (smooth), B30 (medium smooth), B40 (medium), B50 (medium sharp), B60 (sharp), B70 (very sharp), B80 (ultra sharp)으로 재구성하여 간의 실질 조직과 물이 들어 있는 위장 부위를 ROI 기능을 이용하여 평균의 CT감약계수와 표준편차인 노이즈를 측정하여 영상을 비교하였다. 간의 실질 조직에서 CT감약계수는 커널에 따라 60.4에서 69.2 HU사이에서 분포하여 차이가 없었으나, 노이즈는 커널(7.6$\sim$63.8 HU)이 높아질수록 증가하였다. 물의 CT감약계수는 -2.2 HU에서 0.8 HU사이에서 측정되었고, 노이즈는 커널(10.1$\sim$82.4 HU)이 높아질수록 증가하였다. 영상의 질을 높이기 위해서는 검사 부위에 따라 노이즈를 감소하기 위해 적절한 커널을 선택하여 CT 검사를 하여야 한다.
Our objective was to evaluate the CT attenuation coefficient and noise of spatial domain filtering as an alternative to additional image reconstruction using different kernels in abdominal CT. Derived from thin collimated source images was generated using abdomen B10 (very smooth), B20 (smooth), B30...
Our objective was to evaluate the CT attenuation coefficient and noise of spatial domain filtering as an alternative to additional image reconstruction using different kernels in abdominal CT. Derived from thin collimated source images was generated using abdomen B10 (very smooth), B20 (smooth), B30 (medium smooth), B40 (medium), B50 (medium sharp), B60 (sharp), B70 (very sharp) and B80 (ultra sharp) kernels. Quantitative CT coefficient and noise measurements provided comparable HU (hounsfield) units in this respect. CT attenuation coefficient (mean HU) values in the abdominal were 60.4$\sim$62.2 HU and noise (7.6$\sim$63.8 HU) in the liver parenchyma. In the stomach a mean (CT attenuation coefficient) of -2.2$\sim$0.8 HU and noise (10.1$\sim$82.4 HU) was measured. Image reconstructed with a convolution kernel led to an increase in noise, whereas the results for CT attenuation coefficient were comparable. Image medications of image sharpness and noise eliminate the need for reconstruction using different kernels in the future. CT images increase the diagnostic accuracy may be controlled by adjusting CT various kernels, which should be adjusted to take into account the kernels of the CT undergoing the examination.
Our objective was to evaluate the CT attenuation coefficient and noise of spatial domain filtering as an alternative to additional image reconstruction using different kernels in abdominal CT. Derived from thin collimated source images was generated using abdomen B10 (very smooth), B20 (smooth), B30 (medium smooth), B40 (medium), B50 (medium sharp), B60 (sharp), B70 (very sharp) and B80 (ultra sharp) kernels. Quantitative CT coefficient and noise measurements provided comparable HU (hounsfield) units in this respect. CT attenuation coefficient (mean HU) values in the abdominal were 60.4$\sim$62.2 HU and noise (7.6$\sim$63.8 HU) in the liver parenchyma. In the stomach a mean (CT attenuation coefficient) of -2.2$\sim$0.8 HU and noise (10.1$\sim$82.4 HU) was measured. Image reconstructed with a convolution kernel led to an increase in noise, whereas the results for CT attenuation coefficient were comparable. Image medications of image sharpness and noise eliminate the need for reconstruction using different kernels in the future. CT images increase the diagnostic accuracy may be controlled by adjusting CT various kernels, which should be adjusted to take into account the kernels of the CT undergoing the examination.
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문제 정의
(precision)에 영향을 주는 요인이다." 그러므로 본 연구의 목적은 복부의 간 실질 조직과 물의 ROI의 CT 감약계수와 노이즈가 커널 (kernel) 에 따라 변화가 있는지 알아보고자 하였다.
가설 설정
Comparable density distribution for the eight data sets. A, Wry smooth kernel (BIO) was CT attenuation coefficient (62 HU) and noise (7.6 HU). B, Smooth kernel (B20) was CT attenuation coefficient (60.
6 HU). C, Medium smooth kernel (B30) was CT attenuation coefficient (-1.7 HU) and noise (16 HU). D, Medium kernel (B40) was CT attenuation coefficient (-1.
3 HU). C, Medium smooth kernel (B30) was CT attenuation coefficient (61.9 HU) and noise (11.8 HU). D, Medium kernel (B40) was CT attenuation coefficient (61 HU) and noise (14.
5 HU).H, Ultra sharp kernel (B80) was CT attenuation coefficient (62.2 HU) and noise (63.8 HU).
5 HU).H, Ultra sharp kernel (B80) was CT attenuation coefficient (62.2 HU) and noise (63.8 HU).
제안 방법
CT 감약계수와 노이즈를 커널에 따른 변화를 알아보기 위해 인체의 복부에서 간의 실질 조직과 물에 대한 CT 감약계수와 노이즈를 관심영역으로 하여 커널에 따라 측징하였다.
CT 영상의 노이즈는 픽셀 크기와 선량, 슬라이스 두께에 영향을 받고 있어 본 연구에서는 촬영 조건이 동일하고, 같은 환자의 간 실질 조직과 물이 있는 위장 부위를 대상으로 하여 측정하였다. 노이즈 측정 방법에는 노이즈 율 (noise rate)로 표시하는 방법과 측정 부위의 표준편차에contrast sale을 곱하고 물의 감약계수로 나누어 백분율 표준 오차 표시 방법 등이 있으나, " 본 연구에서는 ROT의 CT 감약계수의 표준편차로 노이즈로 측정하는 방법이 많이 사용되고 있어 본 연구에서도 이 방법을 이용하였다.
CT의 감약계수 및 노이즈를 평가하기 위해 다중 채널 CT 스캐너 (Somatom Sensation 16; Siemens Medical Solutions, Erlangen, Germany)를 이용하여 조영제를 주입하지 않고 복부를 나선식 (spiral) 스캔 하였다. 스캔 조건은 120 kVp, 200 mA, 0.
본 연구에서는 균일한 밀도를 갖는 복부에서 간의 실질 조직과 물을 대상으로 CT로 스캔 하여 획득된 영상에서 관심 영역의 크기를 모두 같게 하여 커널에 따라 CT 감약계수 및 노이즈를 측정하여, 커널의 변화에 따라 CT 감약계수와 노이즈의 변화를 측정하였다.
나선식 (spiral) 스캔 하였다. 스캔 조건은 120 kVp, 200 mA, 0.5 rotation of time (ROT), 50 field of view (FOV) 조건을 적용하였고, 1.5x16 detector configuration, slice thickness 3 mm, reconstruction 3 mm, reconstruction matrix는 512x512 pixel로 하였다. 커널은 B10 (very smooth), B20 (smooth), B30 (medium smooth), B40 (medium), B50 (medium sharp), B60 (sharp), B70 (very sharp), B80 (ultra sharp)로 재구성하여 CT 삼약계수 빛 노이즈를 측정하여 영상을 비교하였다.
복부 검사 환자에게 물을 복용하게 하고 조영제 주입 전의 영 상을 window width (350 HU), window level (20 HU) 에서 간의 실질 조직과 물이 들어있는 위장 부위를 하나의 정사각 형을 설정한 후 CT장비 자체의 ROI 분석 기능을 이용하여 동일한 부위를 B10 (very smooth), B20 (smooth), B30 (medium smooth), B40 (medium), B50 (medium sharp), B60 (sharp), B70 (very sharp), B80 (ultra sharp) 커널로 재구성 영상 처리하여 평균과 표준편차를 측정하였다측정된 평균이 CT감약계수로 하였고, CT 감약계수에서 표시된 표 준편차를 노이즈로 측정하였다.
이론/모형
노이즈 측정 방법에는 노이즈 율 (noise rate)로 표시하는 방법과 측정 부위의 표준편차에contrast sale을 곱하고 물의 감약계수로 나누어 백분율 표준 오차 표시 방법 등이 있으나, " 본 연구에서는 ROT의 CT 감약계수의 표준편차로 노이즈로 측정하는 방법이 많이 사용되고 있어 본 연구에서도 이 방법을 이용하였다. 이러한 노이즈에 영향을 미치는 인자는 양자 노이즈, 검출기의 전자적이 노이즈, 피사체의 산란 선의 크기와 산란선, 관전압과 필터, 재구성 알고리즘, 픽셀의 크기, 슬라이스 두께 등이 있다.
성능/효과
간의 실질 조직에 대한 CT감약계수는 커널에 따라 변화가 조금 있었으나, 노이즈는 BIO (very smooth) 커널에서 가장 적은 수치를 보였으나, 커널이 증가할수록 높게 측정되었고, 위장에 있는 물의 RC)I에 대한 CT감약계수는 커널에 따라 -2.2 HU에서 0.8 HU사이에 분포하여 별 차이가 없었으나, 노이즈는 B10 에서 10.1 HU로 가장 적은 수치로 측정되었고, 커널이 높아질수록 노이즈는 증가하여 PRmak등”의 보고와 일치하였다.
간의 실질 조직에 대한 CT감약계수와 노이즈를 표 1에서 기술하였고, CT감약계수는 60.4 HU에서 62.2 HU사이에서 커널에 따라 분포하였고, 노이즈는 B10 (7.6 HU) 커널에서 가장 적은 수치를 보였으나, 커널 B20 (10.3 HU), B30 (11.8 HU), B40 (14.5 HU), B50 (34.4 HU), B60 (45.3 HU), B70 (53.3 HU), 이고 B80어서 63.8 HU으로 가장 높은 수치를 기록하였고(Figure 1), 커널이 높아질수록 증가하였다(Figure 2).
본 연구에시는 균일한 밀도를 갖는 간의 실질 조직과 물을 대상으로 커널에 따라 CT 감약계수 및 노이즈 변화에서 간의 실질 조직은 60.4 HU에서 62.2 HU사이에서 커널에 따라 분포하여 차이가 없었으나, 노이즈는 커널이 높아질수록 증가하였다. 물의 ROI에 대한 CT감약계수는 -2.
인체의 위장에 있는 물의 ROI에 대한 CT감약계수와 노이즈는 표 2에서 기술하였고, CT감약계수는 커널에 따라 -2.2 HU에서 0.8 HU사이어 분포하였고, 노이즈는 B10 에서 10.1 HU로가장 적은 수치로 측정되었고, B20 (18.6 HU), B30 (16 HU), B40 (19.6 HU), B50 (45, 9 HU), B60 (59.1 HU), B70 (69.1 HU) 이고, B80에서 82.4 HU로 가장 높게 측정되어(Figure 3), 커널이 높아질수록 노이즈는 증가하였다(Figure 4).
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