선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 목적 : 최근 기존의 PET 영상에 비하여 신호 대 잡음비를 높이고, 전체 가시영역에서 우수한 공간분해능을 보이는 새로운 영상 재구성 방법이 소개되었다. 본 연구는 Siemens PET/CT장비에 새롭게 적용된 True X 재구성 방법의 임상 적용에 대한 유용성 평가를 위해 현재 일반적으로 사용되고 있는 Iterative 재구성 방법과의 차이를 모형시험을 통해 영상의 균일성과 대조도를 비교⋅평가하였다.
- 본 연구는 Siemens PET/CT장비에 새롭게 적용된 True X 재구성 방법의 임상 적용에 대한 유용성 평가를 위해 현재 일반적으로 사용되고 있는 Iterative 재구성 방법과의 차이를 모형시험을 통해 영상의 균일성과 대조도를 비교⋅평가하였다.
제안 방법
- 25,16,12,8 mm의 열소와 배후방사능에 동일한 크기 4.07×4.07×3.00 mm의 관심영역을 설정하고 평균 섭취계수를 비교⋅평가하였다.
- 현재까지 다양한 재구성 기법을 비교하여 임상 적으로 가장 정확한 진단 정보를 제공하는 기법이 무엇인가에 대한 연구가 꾸준히 이루어지고 있다.3-5) 본 연구에서는 Siemens Biograph 40 True-point를 이용하여 영상 재구성 방법에 주로 쓰이는 Iterative 재구성 방법과 새로 개발된 영상 재구성 방법인 True X method를 이용하여 균일성과 대조도를 비교 평가하였다. True X 재구성 방법은 본래 점 선원을 이용하여 시스템의 응답률을 평가하는 Point Spread Function (PSF)을 이용하여 세밀한 병변을 나타낼 수 있게 하였다.
- PET 재구성 조건을 Subset은 2,3으로 변경하고 Iteration 14 Subset으로 설정하여 비교⋅평가하였다.
- 대조도는 Iterative 재구성 방법, True X 모두 3 Iteration 14 Subset에서2 Iteration 14 Subset보다 실제와 가까운 평균섭취 계수비를나타냈다. Siemens Biograph 40 True-point와 Flangeless Esser PET 모형을 이용하여 Iterative 재구성 방법과 True X 재구성 방법에 따른 영상의 균일도 및 대조도를 비교 평가해 보았다. 본 연구로 구해진 데이터는 PET모형만을 이용한 방법이므로 실제 임상에서 가장 정확하고 유용한 진단적 정보를 제공하기 위한 연구를 더 해야 하며, 임상 검사에 맞는 최적의 Iteration 과 Subset 조건을 찾아야 할 필요성이 있다고 사료된다.
- 균일성 비교 평가에서 Iterative 재구성 방법과 True X 모두 2 Iteration 14 Subset이 3 Iteration, 14 Subset보다 균일한 영상을 형성하였으며, 두 재구성 방법 모두 Iteration이 증가 하면 변이 계수 역시 증가하는 것으로 나타났다. 대조도는 Iterative 재구성 방법, True X 모두 3 Iteration 14 Subset에서2 Iteration 14 Subset보다 실제와 가까운 평균섭취 계수비를나타냈다. Siemens Biograph 40 True-point와 Flangeless Esser PET 모형을 이용하여 Iterative 재구성 방법과 True X 재구성 방법에 따른 영상의 균일도 및 대조도를 비교 평가해 보았다.
- 결론 : 균일성 비교 평가에서 True X와 Iterative 재구성 방법 모두 2 Iteration, 14 Subset이 3 Iteration, 14 Subset 보다 균일한 영상을 형성하였으며, 전반적으로 True X가 Iterative 재구성 방법보다 균일성이 고르게 나타났다. 대조도는 Iterative 재구성 방법, True X 모두 3 Iteration, 14 Subset에서2 Iteration, 14 Subset보다 실제와 가까운 평균섭취 계수비를나타냈다. 그러나 이러한 데이터는 모형만을 이용한 방법이 므로 실제 임상에서 가장 정확하고 유용한 진단적 정보를 제공하기 위한 연구를 더 해야 하며, 임상 검사에 맞는 최적의 Iteration과 Subset 조건을 찾아야 할 필요성이 있다고 사료된다.
- 모형 영상의 열소와 배후방사능의 평균 섭취계수를 비교 하여 대조도를 비교, 측정하였다. 25,16,12,8 mm의 열소와 배후방사능에 동일한 크기 4.
- 본 연구에서는 PSF 데이터를 이용한 True X와 Iterative 재구성 조건에 변화를 주어 모형 영상의 균일성과 대조도를 비교⋅평가하였다.
- 실험재료 및 방법 : 본 연구를 위한 모형의 제작은 열소와 배후방사능의 비율이 4:1이 되도록 F-18을 물에 혼합하여 모형에 채웠다. 영상의 획득시간은 Bed당 2분으로 하였고 영상의 재구성 조건은 Iteration은 2,3 Subset은 14로 변경하여 재구성하였다.
- Phantom의 덮개는 직경이 25,16,12,8 mm가 되는 열소 (Hot Sphere)와 공기와 물을 채울 수 있는 25 mm 직경의 실린더로 구성되어 있다. 열소와 배후방사능에 18F-FDG를 각각 0.8 mCi, 1.2 mCi씩 투여하여 열소와 배후방사능의 평균섭취 계수비가 4:1이 되도록 모형을 제작하였으며 실제 방사능비는 3:89:1로 제작되었다.6) 영상의 획득은 Siemens Biograph 40 True-point를 이용하였다.
- 실험재료 및 방법 : 본 연구를 위한 모형의 제작은 열소와 배후방사능의 비율이 4:1이 되도록 F-18을 물에 혼합하여 모형에 채웠다. 영상의 획득시간은 Bed당 2분으로 하였고 영상의 재구성 조건은 Iteration은 2,3 Subset은 14로 변경하여 재구성하였다. 재구성 방법의 차이에 따른 영상의 균일성을 평가 하기 위해 Iterative와 True X로 재구성한 영상에 각각 관심 영역을 설정하여 관심영역의 변이 계수를 측정⋅비교하였고, 대조도 평가는 열소와 배후방사능에 관심영역을 설정하여 평균 섭취 계수를 측정⋅비교하였다.
- 재구성 방법의 차이에 따른 영상의 균일성을 평가 하기 위해 Iterative와 True X로 재구성한 영상에 각각 관심 영역을 설정하여 관심영역의 변이 계수를 측정⋅비교하였고, 대조도 평가는 열소와 배후방사능에 관심영역을 설정하여 평균 섭취 계수를 측정⋅비교하였다.
대상 데이터
- 6) 모형은 Data Spectrum Corporation사의 Flangeless Esser PET PhantomTM을 사용하였다. Phantom의 덮개는 직경이 25,16,12,8 mm가 되는 열소 (Hot Sphere)와 공기와 물을 채울 수 있는 25 mm 직경의 실린더로 구성되어 있다. 열소와 배후방사능에 18F-FDG를 각각 0.
- 본 연구에서 변이 계수를 비교 평가하기 위하여 동일한 모형 단면 영상에 X, Y, Z 축 각각 22.00×23.15×17.60 mm 크기의 관심영역을 설정하였다.
데이터처리
- Siemens e-soft를 이용하여 관심영역의 표준 편차와 평균섭취 계수를 구하고 변이계수를 계산하여 비교⋅평가하였다.
이론/모형
- 6) 모형은 Data Spectrum Corporation사의 Flangeless Esser PET PhantomTM을 사용하였다. Phantom의 덮개는 직경이 25,16,12,8 mm가 되는 열소 (Hot Sphere)와 공기와 물을 채울 수 있는 25 mm 직경의 실린더로 구성되어 있다.
- ACR (America College of Radiology)의 PET Phantom Instructions for Evaluation of PET Image Quality를 참고로 하여 모형을 제작하였다.6) 모형은 Data Spectrum Corporation사의 Flangeless Esser PET PhantomTM을 사용하였다.
- 3-5) 본 연구에서는 Siemens Biograph 40 True-point를 이용하여 영상 재구성 방법에 주로 쓰이는 Iterative 재구성 방법과 새로 개발된 영상 재구성 방법인 True X method를 이용하여 균일성과 대조도를 비교 평가하였다. True X 재구성 방법은 본래 점 선원을 이용하여 시스템의 응답률을 평가하는 Point Spread Function (PSF)을 이용하여 세밀한 병변을 나타낼 수 있게 하였다. 고식적인 PET 시스템 에서는 검출기의 기하학적 형태를 고려 하지 않았고, 이에 따른 LOR의 mis-positioning은 불가피 했다.
- 영상 재구성 방법의 균일성의 비교 평가를 위해 변이계수 (Coefficient of Variance “CV”)를 이용하였다.
성능/효과
- 89:1에 가까운 수치를 보였다. Iteration 횟수가 2에서 3으로 증가함에 따라 Iterative 재구성 방법은 2.458:1에서 2.596:1로, True X는 2.882:1에서 3.33:1로 각각 5.4%, 13.46%씩 증가하였다.
- 다. Iterative 재구성 방법과 True X 모두 Iteration 횟수가 증가함에 따라 실제 방사선비 3.89:1에 가까운 수치를 보였다. Iteration 횟수가 2에서 3으로 증가함에 따라 Iterative 재구성 방법은 2.
- 결과 : 균일성을 평가하기 위한 변이계수는 Iterative, 2 Iteration 14 Subset에서 13.84%, 3 Iteration 14 Subset에서는 19.04%로 측정되었다. True X, 2 Iteration 14 Subset에서 6.
- 결론 : 균일성 비교 평가에서 True X와 Iterative 재구성 방법 모두 2 Iteration, 14 Subset이 3 Iteration, 14 Subset 보다 균일한 영상을 형성하였으며, 전반적으로 True X가 Iterative 재구성 방법보다 균일성이 고르게 나타났다. 대조도는 Iterative 재구성 방법, True X 모두 3 Iteration, 14 Subset에서2 Iteration, 14 Subset보다 실제와 가까운 평균섭취 계수비를나타냈다.
- 균일성 비교 평가에서 Iterative 재구성 방법과 True X 모두 2 Iteration 14 Subset이 3 Iteration, 14 Subset보다 균일한 영상을 형성하였으며, 두 재구성 방법 모두 Iteration이 증가 하면 변이 계수 역시 증가하는 것으로 나타났다. 대조도는 Iterative 재구성 방법, True X 모두 3 Iteration 14 Subset에서2 Iteration 14 Subset보다 실제와 가까운 평균섭취 계수비를나타냈다.
- 고식적인 PET 시스템 에서는 검출기의 기하학적 형태를 고려 하지 않았고, 이에 따른 LOR의 mis-positioning은 불가피 했다. 그 결과 FOV의 중심에서 멀어 질수록 왜곡 되고 흐릿한 영상을 만들어 냈다. True X 재구성 방법은 미리 측정해 놓은 PSF 데이터를 재구성 알고리즘에 접목시켜 영상의 흐려 짐과 왜곡을 줄였다.
- 76%로 측정되었다. 대조도 평가에서 재구성 방법을 Iterative, 2 Iteration, 14 Subset 으로 설정했을 때 열소의 크기 25, 16, 12, 8 mm에서 평균섭취 계수비는 각각 3.08:1, 2.89:1, 2.32:1, 1.66:1로 나타났고 평균 치는 2.458:1이였다. True X에서는 25, 16, 12, 8 mm에서 각각 3.
- 가. 대조도 평가에서 재구성 방법을 Iterative, 2 Iteration, 14 Subset으로 설정했을 때 열소의 크기 25, 16, 12, 8 mm에서 평균섭취 계수비는 각각3.08:1, 2.89:1, 2.32:1, 1.66:1로 나타났고 평균 비율은 2.458:1이였다. True X에서는 25, 16, 12, 8 mm에서 각각 3.
- 1%로 나타났다. 두 재구성 방법 모두 Iteration 횟수가 증가함에 따라 변이 계수가 증가하는 것으로 나타났다. 변이 계수는 Iterative 재구성 방법이 True X 재구성 방법보다2 Iteration, 14 Subset에서 5.
- 두 재구성 방법 모두 Iteration 횟수가 증가함에 따라 변이 계수가 증가하는 것으로 나타났다. 변이 계수는 Iterative 재구성 방법이 True X 재구성 방법보다2 Iteration, 14 Subset에서 5.61%, 3 Iteration, 14 Subset에서는 10.91% 높게 나타났다
- 실제의 방사능비인 3.89:1에는 True X가 Iterative 재구성 방법보다 10.2% 근접하게 나타났다.
- 나. 재구성 조건을 3 Iteration, 14 Subset으로 변경하였을때 Iterative에서는 25, 16, 12, 8mm에서 각각 3.08:1, 2.90:1, 2.47:1, 1.87:1로 평균 비율은 2.596:1이였고 True X는 25, 16, 12, 8 mm에서 각각 3.5:1, 3.45:1, 2.93:1, 1.83:1로 평균 비율은 3.33:1이였다.
후속연구
- 대조도는 Iterative 재구성 방법, True X 모두 3 Iteration, 14 Subset에서2 Iteration, 14 Subset보다 실제와 가까운 평균섭취 계수비를나타냈다. 그러나 이러한 데이터는 모형만을 이용한 방법이 므로 실제 임상에서 가장 정확하고 유용한 진단적 정보를 제공하기 위한 연구를 더 해야 하며, 임상 검사에 맞는 최적의 Iteration과 Subset 조건을 찾아야 할 필요성이 있다고 사료된다.
- Siemens Biograph 40 True-point와 Flangeless Esser PET 모형을 이용하여 Iterative 재구성 방법과 True X 재구성 방법에 따른 영상의 균일도 및 대조도를 비교 평가해 보았다. 본 연구로 구해진 데이터는 PET모형만을 이용한 방법이므로 실제 임상에서 가장 정확하고 유용한 진단적 정보를 제공하기 위한 연구를 더 해야 하며, 임상 검사에 맞는 최적의 Iteration 과 Subset 조건을 찾아야 할 필요성이 있다고 사료된다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.