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문제 정의
- 본 논문에서는 각 제조사 별로 TOF를 기반으로 성능을 향상시키기 위한 재구성 프로그램이 TOF만을 이용하여 재구성 했을 때와 비교하여 어느 정도 차이가 나는지, 또 각각 제조사별로는 어느 정도 차이를 보이는지를 contrast ratio, background variability와 resolution을 측정하여 성능을 평가하고자 한다.
- 암의 조기검진 및 수술 전후 추적검사에 유용하게 이용되고 있는 PET/CT는 영상의 질을 향상시키기 위하여 기계적인 성능 향상과 더불어 영상 재구성방법도 발전되어 왔다. 본 연구는 Time of Flight (TOF)를 기반으로 한 재구성 프로그램들에 대하여 영상의 질을 평가하고자 한다. Gemini TF, Biograph mCT, Discovery 690을 이용하여 phantom 영상을 동일한 조건으로 2분 동안 영상을 획득 후 Astonish TF, ultraHD•PET, SharpIR을 적용한 것과 적용하지 않은 것에 대하여 영상을 재구성하였다.
제안 방법
- 8, 12, 16, 15 mm의 네 개의 원통(hot cylinder)에 ml 당 8.88 kBq (240 μCi/ml)의 18F-FDG를 균일하게 희석하여 배후방사능과 열소 원통의 비율(backgroud/hot ratio, B/H ratio)이 1:8이 되도록 만들었다.
- Flangeless Esser PET phantom 의 내부에는 18F-FDG 1.11 kBq/ml (30 μCi/ml)를 채우고 4개의 열소 원통(8, 12, 16, 25 mm)에는 8.88 kBq/ml (240 μ Ci/ml)를 채워서 배후 방사능과 열소 원통 방사능의 비율이 1:8이 되도록 제작하였고 triple line phantom의 내부에는 18F-FDG 37 MBq (1 mCi)를 채우고 세 개의 line에는 0.37 MBq/ml (100 uCi)를 주입하여 제작하였다.
- Percent contrast와 percent background variability를 구하기 위하여 재구성 된 영상에서 hot sphere와 background에 대한 ROI (Region of Interest)를 그려서 분석하였다. Flangeless Esser PET phantom에 hot sphere 4개의 ROI를 그리고 sphere의 동일한 크기를 ROI를 5개 slice에 총 25개의 ROI를 그려 아래의 공식을 사용하여 percent contrast와 percent background variability를 구하였다(Fig. 4, 5).
- 37 MBq/ml (100 uCi)를 주입하여 제작하였다. Flangeless Esser PET phantom을 사용한 재구성 영상에서 contrast ratio와 background variability를 구하였고, triple line phantom을 사용한 재구성 영상에서 resolution을 측정하였다. Phantom lid 크기가 8, 12, 16, 25 mm에서의 contrast ratio는 Astonish TF 를 적용하지 않은 영상에서 8.
- Gemini TF, Biograph mCT, Discovery 690을 이용하여 phantom 영상을 동일한 조건으로 2분 동안 영상을 획득 후 Astonish TF, ultraHD•PET, SharpIR을 적용한 것과 적용하지 않은 것에 대하여 영상을 재구성하였다.
- Percent contrast와 percent background variability를 구하기 위하여 재구성 된 영상에서 hot sphere와 background에 대한 ROI (Region of Interest)를 그려서 분석하였다. Flangeless Esser PET phantom에 hot sphere 4개의 ROI를 그리고 sphere의 동일한 크기를 ROI를 5개 slice에 총 25개의 ROI를 그려 아래의 공식을 사용하여 percent contrast와 percent background variability를 구하였다(Fig.
- Phantom은 Flangeless Esser PET phantom (Data Spectrum corp., USA)을 이용하여 contrast ratio와 background variability를 구하였고, triple line phantom (Data Spectrum corp., USA)을 이용하여 resolution을 측정하였다(Fig. 2, 3).
- Resolution을 구하기 위하여 X, Y축의 프로파일을 이용하여 FWHM을 구하였다.
- Triple line phantom의 background에 6,600 ml의 증류수와 37 MBq (1 mCi) 의 18F-FDG를 균일하게 희석하여 채우고 세 개의 line에 3.7 MBq (100 μCi)를 채웠다.
- 재구성 프로그램은 Philips사에서 제공 하는 Astonish TF, Siemens사에서 제공하는 ultraHD•PET, GE사에서 제공하는 SharpIR의 재구성 프로그램을 이용하였다. 또한 사용 전후를 비교하기 위하여 TOF만을 이용하여 재구성을 하고 각 제조사에서 제공하는 재구성 프로그램과 TOF를 함께 사용하여 재구성을 각각 시행하였다.
대상 데이터
- 모든 실험을 동일한 조건으로 시행하기 위하여 phantom에 방사능 주입 후 20분에 영상을 획득하였다. CT를 이용한 투과 찰영 후 wholebody mode로 2 min간 2 bed 로 PET 영상을 획득하였다. 각 장비별로 모든 촬영 조건은 가능한 동일하게 진행하였다.
- 모든 실험을 동일한 조건으로 시행하기 위하여 phantom에 방사능 주입 후 20분에 영상을 획득하였다. CT를 이용한 투과 찰영 후 wholebody mode로 2 min간 2 bed 로 PET 영상을 획득하였다.
- 재구성 프로그램평가에 사용된 장비는 Gemini TF 64 (Philips, USA), Biograph mCT (Siemens, USA), Discovery 690 (GE, USA)를 이용하였다(Fig. 1).
이론/모형
- 재구성 프로그램은 Philips사에서 제공 하는 Astonish TF, Siemens사에서 제공하는 ultraHD•PET, GE사에서 제공하는 SharpIR의 재구성 프로그램을 이용하였다.
성능/효과
- Background variability는 Astonish TF를 적용하지 않은 영상에서 5.51, 5.42, 7.13, 6.28%, 적용한 영상에서는 7.81, 7.94, 6.40, 6.28%, ultraHD · PET를 적용하지 않은 영상에서 6.46, 6.63, 5.33, 5.21%, 적용한 영상에서는 6.08, 6.08, 4.45, 4.58%, SharpIR를 적용하지 않은 영상에서 5.93, 4.82, 4.45, 5.09%, 적용한 영상에서는 4.80, 3.92, 3.63, 4.50%로 나타났다(Table 2).
- Background variability는 Astonish TF를 적용하지 않은 영상에서 5.51, 5.42, 7.13, 6.28%, 적용한 영상에서는 7.81, 7.94, 6.40, 6.28%, ultraHD•PET를 적용하지 않은 영상에서 6.46, 6.63, 5.33, 5.21%, 적용한 영상에서는 6.08, 6.08, 4.45, 4.58%, SharpIR 를 적용하지 않은 영상에서 5.93, 4.82, 4.45, 5.09%, 적용한 영상에서는 4.80, 3.92, 3.63, 4.50%로 나타났다.
- Phantom lid 크기가 8, 12, 16, 25 mm에서의 contrast ratio 는 Astonish TF를 적용하지 않은 영상에서 8.69, 12.28, 19.31, 25.80%, 적용한 영상에서는 6.24, 13.24, 19.55, 27.60%, ultraHD · PET를 적용하지 않은 영상에서 4.94, 12.68, 22.09, 30.14%, 적용한 영상에서는 4.76, 13.23, 23.72, 31.65%, SharpIR를 적용하지 않은 영상에서 13.18, 17.44, 28.76, 34.67%, 적용한 영상에서는 13.15, 18.32, 30.33, 35.73%로 나타났다(Table 1).
- Phantom lid 크기가 8, 12, 16, 25 mm에서의 contrast ratio는 Astonish TF 를 적용하지 않은 영상에서 8.69, 12.28, 19.31, 25.80%, 적용한 영상에서는 6.24, 13.24, 19.55, 27.60%, ultraHD•PET를 적용하지 않은 영상에서 4.94, 12.68, 22.09, 30.14%, 적용한 영상에서는 4.76, 13.23, 23.72, 31.65%, SharpIR를 적용하지 않은 영상에서 13.18, 17.44, 28.76, 34.67%, 적용한 영상에서는 13.15, 18.32, 30.33, 35.73%로 나타났다.
- Phantom line 위치가 upper, center, right에서의 resolution은 Astonish TF 를 적용하지 않은 영상에서 10.77, 11.54, 9.34 mm, 적용한 영상에서는 9.54, 8.90, 8.88 mm, ultraHD•PET를 적용하지 않은 영상에서 7.84, 6.95, 8.32 mm, 적용한 영상에서는 7.51, 6.66, 8.27 mm, SharpIR를 적용하지 않은 영상에서 9.35, 8.69, 8.99 mm, 적용한 영상에서는 9.88, 9.18, 9.00 mm로 나타났다.
- Resolution는 phantom line 위치가 upper, center, right에서 Astonish TF를 적용하지 않은 영상에서 10.77, 11.54, 9.34 mm, 적용한 영상에서는 9.54, 8.90, 8.88 mm, ultraHD · PET 를 적용하지 않은 영상에서 7.84, 6.95, 8.32 mm, 적용한 영상에서는 7.51, 6.66, 8.27 mm, SharpIR를 적용하지 않은 영상에서 9.35, 8.69, 8.99 mm, 적용한 영상에서는 9.88, 9.18, 9.00 mm로 나타났다(Table 3).
- 00 mm로 나타났다. TOF를 기반으로 하여 영상의 질을 향상시키기 위한 재구성 프로그램 사용 시 전반적으로 영상의 질적 향상이 이루어짐을 알 수 있었다. 또한 제조사별 재구성 프로그램 비교에 대해서는 어느 정도의 결과 값의 차이를 보였지만 이는 제조사별 장비의 특성과 재구성 알고리즘의 차이로 인한 결과라고 생각된다.
- 특히 TOF 를 이용하여 좀 더 정확한 정보를 얻을 뿐만 아니라 SOR (segments of response) 기법으로 병소의 정확한 위치를 파악할 수 있게 되었다. 본 연구에서 TOF기반으로 개발된 재구성 프로그램을 TOF와 함께 사용하게 되면 TOF만을 사용했을 때보다 전반적으로 영상의 질적 향상이 이루어짐을 알 수있었다. 또한 제조사별 재구성 프로그램 비교에 대해서는 어느 정도의 결과 값의 차이를 보였지만 이는 제조사별 장비의 특성과 재구성 알고리즘의 차이로 인한 결과라고 생각된다.
- 최근 PET/CT검사는 장비의 발전과 더불어 재구성 프로그램의 개발로 인해 더 좋은 영상을 구현하고 있다. 특히 TOF 를 이용하여 좀 더 정확한 정보를 얻을 뿐만 아니라 SOR (segments of response) 기법으로 병소의 정확한 위치를 파악할 수 있게 되었다. 본 연구에서 TOF기반으로 개발된 재구성 프로그램을 TOF와 함께 사용하게 되면 TOF만을 사용했을 때보다 전반적으로 영상의 질적 향상이 이루어짐을 알 수있었다.
후속연구
- 또한 제조사별 재구성 프로그램 비교에 대해서는 어느 정도의 결과 값의 차이를 보였지만 이는 제조사별 장비의 특성과 재구성 알고리즘의 차이로 인한 결과라고 생각된다. 따라서 각 병원에서는 영상의 질을 향상시키기 위해 사용되는 재구성 프로그램을 이용함에 있어서 프로그램에 맞는 적절한 재구성 조건을 찾기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
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