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문제 정의
- 본 연구에서는 Ki Hong Kim 등[13]의 연구에서와 같이 특수의료장비 품질관리검사 중 하나인 CT 대조도 분해능 팬텀 영상과 공간 분해능 팬텀 영상을 대상으로 평가 프로그램을 이용하여 정량적으로 평가하였다.
- 본 연구에서는 특수의료장비 품질관리검사 항목 중에서 전산화단층촬영장치(computed tomography system, CT) 표준팬텀을 이용한 대조도 분해능 평가와 공간 분해능 영상 평가 시 평가자의 주관적 판단에 의한 오류를 최소화하기 위한 자동화된 정량적 평가 방법을 제시하고, 그 유용성을 평가하고자 한다.
제안 방법
- AAPM CT Performance Phantom 영상의 평가항목 중 대조도 분해능 평가는 대조도 분해능 영상을 대상으로 영상창의 window width를 300∼400HU, window level을 0∼100HU 사이에서 구멍들이 잘 보이는 조건으로 조정하여 모니터로부터 50cm 이상 떨어져서 시각적으로 구분이 가능한 가장 작은 크기의 구멍을 평가한다.
- 공간 분해능 영상은 공간 분해능 측정용 블록의 중앙부를 10mm의 절편두께로 single slice scan하며, 대조도 분해능 영상은 대조도 분해능 측정용 블록의 중앙부를 10mm의 절편두께로 single slice scan하는데, 이때 아크릴과 구멍내용물 사이에 CT 감약계수 차이가 10HU 이내이어야 하고, 구멍내용물의 CT 감약계수가 아크릴보다 낮아야 한다. 이를 위하여 대조도 분해능 팬텀의 구멍에는 증류수와 조영제를 혼합한 용액을 채운다.
- 공간 분해능 평가는 공간 분해능 영상을 대상으로 영상창의 window width를 300∼400HU, window level을 -200∼-100HU 사이에서 가장 작은 구멍들이 사라지지 않을 정도로 조정하여 모니터로부터 50cm 이상 떨어져서 시각적으로 구분이 가능한 가장 작은 크기의 구멍을 평가한다.
- 그 다음 H. C. Kim[7∼8]에서 사용한 자동화된 정량적 분석 지표를 이용하여 추출한 구멍의 이심률 지수(eccentricity index, EI)를 구하고, 마지막으로 구멍 내부와 외부의 평균(mean)값과 표준편차(standard deviation, SD)값을 각각 구한 후 대조도 대 잡음비(contrast to noise ratio, CNR) 값을 비교하는데, 이를 프로그램으로 자동화하여 분석하였다.
- 대조도 분해능 평가에서는 구멍 간 감약계수 차이를 인위적으로 조절함으로써 평가 프로그램에 의한 대조도 차이 여부를 확인하였다. 그리고 공간 분해능 평가에서는 팬텀을 기울임으로써 평가 프로그램에 의한 공간 분해능을 평가하였다. 향후 실제 임상현장을 통한 다양한 CT 표준팬텀 영상이 획득 된다면 좀 더 객관적이고 신뢰성 있는 결과 도출이 가능하리라 사료된다.
- 본 연구의 제한점으로 CT 표준팬텀의 부적합 영상을 획득하기 어려워 다양한 영상을 평가하지 못했다. 대조도 분해능 평가에서는 구멍 간 감약계수 차이를 인위적으로 조절함으로써 평가 프로그램에 의한 대조도 차이 여부를 확인하였다. 그리고 공간 분해능 평가에서는 팬텀을 기울임으로써 평가 프로그램에 의한 공간 분해능을 평가하였다.
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3. 평가 대상
대조도 분해능과 공간 분해능에 대해 각각 적합 판정받은 팬텀 영상과 부적합 판정 받은 팬텀 영상으로 구분하여 평가하였다.(그림 2∼3)
대상 데이터
- 공간 분해능 측정용 블록에는 직경이 1.75mm, 1.50mm, 1.25mm, 1.00mm, 0.75mm, 0.60mm, 0.50mm, 0.40mm의 구멍이 4.3mm 간격으로 5개씩 그룹화되어 있으며, 총 8그룹의 구멍들로 구성되어 있다[5∼6].
- 그 중에서 적합 판정 받은 영상은 보건복지부장관이 정하는 바에 따라 품질관리검사기관으로 등록된 한국의료영상품질관리원에서 품질관리검사를 시행하여 적합 판정받은 각 24개의 팬텀 영상을 대상으로 평가하였다. 부적합 판정 받은 영상은 부적합 영상을 인위적으로 생성한 후에 영상의학과 전문의 2명, 방사선사 5명이 평가하여 5명 이상이 부적합으로 판정한 각 20개의 영상을 대상으로 하였다.
- 대조도 분해능 측정용 블록에는 깊이가 2.25인치이고, 직경이 25.4mm, 19.1mm, 12.7mm, 9.5mm, 6.4mm, 3.2mm(1인치, 0.75인치, 0.5인치, 0.375인치, 0.25인치, 0.125인치)의 구멍이 중심선 양쪽에 각각 2개씩 1쌍으로 구성되어 있다.
- 미국 의학물리학자 협의회(AAPM)에서 고안된 CT 성능평가용 팬텀인 Nuclear Associates社 AAPM CT Performance Phantom(Model 76-410)을 사용하였다.(그림 1)
- 그 중에서 적합 판정 받은 영상은 보건복지부장관이 정하는 바에 따라 품질관리검사기관으로 등록된 한국의료영상품질관리원에서 품질관리검사를 시행하여 적합 판정받은 각 24개의 팬텀 영상을 대상으로 평가하였다. 부적합 판정 받은 영상은 부적합 영상을 인위적으로 생성한 후에 영상의학과 전문의 2명, 방사선사 5명이 평가하여 5명 이상이 부적합으로 판정한 각 20개의 영상을 대상으로 하였다.
- 40mm에서는 검출하지 못했다. 여기에서는 1.00mm까지가 식별 대상이며, 20개 모두 부적합으로 평가되었다. 즉, 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다.
- 40mm에서는 검출하지 못했다. 여기에서는 1.00mm까지가 식별 대상이며, 24개 모두 적합으로 평가되었다. 즉, 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다.
- 영상을 획득하는데 이용한 CT 장비는 Siemens사 SOMATOM Sensation 16(16MD) 3대, SOMATOM Definition AS(64MD) 1대, SOMATOM Definition AS+(128MD) 4대, SOMATOM Definition(64MD Dual) 1대, SOMATOM Definition Flash(128MD Dual) 1대, GE사 Lightspeed VCT XT(64MD) 2대, NeuroLogica사 CereTom NL3000 1대, 총 13대를 사용하였다.
- 이는 특수의료장비의 설치 및 운영에 관한 규칙에 의거한 CT 팬텀영상검사의 표준팬텀으로 사용되고 있으며, 정도관리검사에서도 필요한 팬텀이다. 직경이 21.6cm인 아크릴 재질의 원통형이며, CT number calibration 블록, 슬라이스 두께측정 블록, 공간 분해능 측정용 블록, 대조도 분해능 측정용 블록, 그리고 beam alignment 및 노이즈 측정용 블록 5부분으로 구성되어 있다.
데이터처리
- Mathwork社 Matlab(Version 7.6.0.321 (R2008a)) software를 이용하여 자체 개발한 평가 프로그램을 사용하였다. 먼저 직경이 가장 큰 구멍이 영상의 우측이 되게 정렬하고, 300*200 픽셀 사이즈로 관심영역(ROI, region of interest)을 설정한다.
- 정성적 평가군과 정량적 평가군 간의 비교를 위하여 대응표본 t-test(paired t-test)를 시행하였으며, 구멍의 직경에 따른 EI, CNR 각각의 차이 비교는 일원분산분석(one-way ANOVA)을 이용하여 분석하였다. 또한, 구멍 사이즈별 적합 영상 평가군과 부적합 영상 평가 군 각각에 대한 EI, CNR값의 비교는 독립표본 t-test(independent t-test)를 이용하였다. 통계처리는 SPSS 프로그램(Version 12.
- 정성적 평가군과 정량적 평가군 간의 비교를 위하여 대응표본 t-test(paired t-test)를 시행하였으며, 구멍의 직경에 따른 EI, CNR 각각의 차이 비교는 일원분산분석(one-way ANOVA)을 이용하여 분석하였다. 또한, 구멍 사이즈별 적합 영상 평가군과 부적합 영상 평가 군 각각에 대한 EI, CNR값의 비교는 독립표본 t-test(independent t-test)를 이용하였다.
이론/모형
- 기본 촬영조건은 120kVp와 250mAs, 10mm collimation과 25cm 이상의 SFOV(scan field of view), 25cm의 DFOV(display field of view)를 사용하고, 영상 재구성은 standard reconstruction algorithm을 이용한다. 장비의 구비 조건 상 기본 촬영조건을 정확히 준수할 수 없는 경우 가장 근접한 조건으로 설정하여 촬영한다.
- 먼저 직경이 가장 큰 구멍이 영상의 우측이 되게 정렬하고, 100*100 사이즈의 픽셀 사이즈로 관심영역(region of interest, ROI)을 설정한다. 다음으로 Otsu의 threshold 기법에 기반한 영상 분할 알고리즘을 이용하여 구멍의 외곽선 윤곽을 자동으로 추출하고 구멍에 대한 정보(둘레의 길이, 면적)를 획득한다.(그림 5)
- 먼저 직경이 가장 큰 구멍이 영상의 우측이 되게 정렬하고, 300*200 픽셀 사이즈로 관심영역(ROI, region of interest)을 설정한다. 다음으로 대조도 분해능 구멍의 외곽선 경계를 Otsu의 threshold 기법에 기반한 영상분할 알고리즘에 의하여 자동으로 추출한다.(그림 4)
성능/효과
- 20개의 부적합 영상을 대상으로 대조도 대 잡음비 CNR을 구한 결과, 하부 구멍의 평균 CNR은 25.4mm에서 -0.00195, 19.1mm에서 -0.00207, 12.7mm에서 -0.00188, 9.5mm에서 -0.00070, 6.4mm에서 -0.00076으로 나타났고, 3.2mm는 검출하지 못했다. 여기에서도 6.
- 20개의 부적합 영상을 대상으로 이심률 지수를 구한 결과, 하부 구멍의 평균 이심률 지수는 25.4mm에서 0.267, 19.1mm에서 0.355, 12.7mm에서 0.455, 9.5mm에서 0.656, 6.4mm에서 0.707로 나타났고, 3.2mm는 검출하지 못했다. 여기에서도 6.
- 20개의 부적합 영상을 대상으로 정량적 분석 결과, 직경이 1.75mm, 1.50mm까지는 모든 영상에서 5개 모두 외곽선 윤곽을 분할 추출이 가능하였고, 1.25mm는 영상별로 일부 추출, 5개 모두 추출한 경우도 있었고, 1.00mm는 영상별로 추출하지 못하거나, 일부만 추출한 경우도 있었다. 0.
- 24개의 적합 영상을 대상으로 대조도 대 잡음비 CNR을 구한 결과, 하부 구멍의 평균 CNR은 25.4mm에서 -0.00242, 19.1mm에서 -0.00269, 12.7mm에서 -0.00269, 9.5mm에서 -0.00274, 6.4mm에서 -0.00273으로 나타났고, 3.2mm는 검출하지 못했다. 여기에서는 6.
- 24개의 적합 영상을 대상으로 이심률 지수를 구한 결과, 하부 구멍의 평균 이심률 지수는 25.4mm에서 0.217, 19.1mm에서 0.267, 12.7mm에서 0.295, 9.5mm에서 0.420, 6.4mm에서 0.427로 나타났고, 3.2mm는 검출하지 못했다. 여기에서는 6.
- 24개의 적합 영상을 대상으로 프로그램을 통한 정량적 분석 결과, 5개씩 그룹화되어 있는 총 8그룹의 구멍들 중 직경이 1.75mm, 1.50mm, 1.25mm, 1.00mm까지는 5개 모두 외곽선 윤곽을 분할 추출이 가능하였고, 0.75mm는 영상별로 추출하지 못하거나, 일부만 추출, 5 개 모두 추출한 경우도 있었다.
- 결론적으로 향후 본 연구를 바탕으로 좀 더 많은 장비와 영상에 대해서 평가가 이루어져야 하지만, 본 연구에서 제시하는 자동화된 정량적 평가 방법들이 CT 팬텀 영상의 적합 여부를 수치화하여 표현할 수 있다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다. 즉, 의료기관에서 팬텀영상 촬영 후 보다 나은 영상을 제출하기 위한 평가 수단이 될 수 있으며, 검사기관에서도 평가를 함에 있어 보조적이고 상호 보완적인 역할로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
- 구멍 사이즈별 적합 영상 평가군과 부적합 영상 평가 군의 CNR 차이를 비교 분석한 결과, 적합 영상의 평균 CNR이 부적합 영상의 평균 CNR보다 하부, 상부 모든 구멍에서 절대값이 더 높게 나타났다. 하부 구멍에서는 25.
- 구멍 사이즈별 적합 영상 평가군과 부적합 영상 평가 군의 EI 차이를 비교 분석한 결과, 적합 영상의 평균 이심률 지수가 부적합 영상의 평균 이심률 지수보다 하 부, 상부 모든 구멍에서 더 낮게 나타났다. 하부 구멍에서는 25.
- 대조도 대 잡음비 기준을 -0.0020 이하 시 적합으로 했을 경우에는 적합 영상 24개 중 20개가 적합(p=0.043), 부적합 영상 20개 중 20개가 부적합으로 평가되어 적합 영상을 대상으로는 통계적으로 유의한 차이가 있음을 알 수 있었다. 기준을 -0.
- 둘째, 대조도 분해능에서 적합 영상의 평균 대조도 대 잡음비 CNR이 부적합 영상의 평균 CNR보다 모든 구멍에서 절대값이 더 높게 나타났다. 또한 CNR이 -0.
- 또한 CNR이 -0.0018∼-0.0010인 경우에 적합 영상 24개 모두를 적합, 부적합 영상 20개 모두를 부적합으로 평가함으로써 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다.
- 000), 적합 영상의 평균 EI가 부적합 영상의 평균 EI보다 모든 구멍에서 더 낮게 나타났다. 또한 EI가 0.50, 0.51, 0.52, 0.53인 경우에 적합 영상 24개 모두를 적합, 부적합 영상 20개 모두를 부적합으로 평가함으로써 정성적으로 평가한 결과와 정량적으로 평가한 결과가 일치했다. 여기에서는 EI가 0에 가까울수록 원형에 가깝고, 1에 가까울수록 원형의 변형이 심한 것이므로 0.
- 셋째, 공간 분해능의 경우 24개의 적합 영상을 대상으로 영상 분할 기법을 통해 구멍의 외곽선 윤곽을 자동으로 추출한 결과, 구멍 직경 1.75mm, 1.50mm, 1.25mm, 1.00mm까지는 5개 모두 외곽선 윤곽을 추출하여 24개 모두 적합으로 평가되었다. 20개의 부적합 영상을 대상으로는 1.
- 연구에서는 CT 표준팬텀을 이용한 대조도 및 공간 분해능 영상 평가 시 자체 개발한 평가 프로그램을 이용하여 평가한 결과, 정성적 평가 항목을 객관적 수치로 평가할 수 있었고, 적합/부적합 기준을 정할 수 있었다. 결과를 요약하면 다음과 같다.
- 2mm는 검출하지 못했다. 즉, 직경이 클수록 이심률 지수가 낮았으며, 직경이 클수록 원에 가까운 것으로 나타났다. 통계적으로도 유의한 차이가 있었다(p=0.
- 첫째, 대조도 분해능의 경우 구멍의 직경이 클수록 이심률 지수 EI가 통계적으로 유의하게 낮았고(p=0.000, p=0.000), 적합 영상의 평균 EI가 부적합 영상의 평균 EI보다 모든 구멍에서 더 낮게 나타났다.
- 하부 구멍에서는 25.4mm에서 p-value가 0.046, 19.1mm에서 p-value가 0.003, 12.7mm에서 p-value 0.000, 9.5mm에서 p-value 0.000, 6.4mm에서 p-value가 0.001로 적합 영상 평가군의 EI가 부적합 영상 평가군의 EI 보다 유의하게 더 낮았고, 상부 구멍에서도 25.4mm에서 p-value 가 0.000, 19.1mm에서 p-value가 0.000, 12.7mm에서 p-value 0.000, 9.5mm에서 p-value 0.000, 6.4mm에서 p-value가 0.000으로 적합 영상 평가군의 EI가 부적합 영상 평가군의 EI보다 통계적으로 유의하게 더 낮았다.
- 현재 의료기관과 검사기관에서 시행하는 평가 방법 및 기준은 육안적 평가에 의한 것으로 본 연구에서 사용된 공간분해능의 부적합 영상 중 2번째 영상은 7명의 평가자 중 1명이 적합으로 평가하였고, 7번째와 13번째 영상은 2명이 적합으로 평가함으로써 오류가 발생할 수 있음을 확인하였다. 이러한 오류로 인해 평상시 실제 평가 결과에 영향을 미칠 수 있으며, 본 연구에서 개발한 자동화된 정량적 평가 방법들이 이러한 평가 결과를 보완해줄 수 있을 것이라 판단된다.
후속연구
- 따라서 대조도 분해능 평가와 공간 분해능 평가에 있어서 육안적 평가만으로는 오류가 발생할 수 있으므로 정성적 평가와 정량적 평가를 병행 사용함으로써 보다 더 효율적인 평가를 할 수 있을 것이라 사료된다.
- 본 연구의 제한점으로 CT 표준팬텀의 부적합 영상을 획득하기 어려워 다양한 영상을 평가하지 못했다. 대조도 분해능 평가에서는 구멍 간 감약계수 차이를 인위적으로 조절함으로써 평가 프로그램에 의한 대조도 차이 여부를 확인하였다.
- 현재 의료기관과 검사기관에서 시행하는 평가 방법 및 기준은 육안적 평가에 의한 것으로 본 연구에서 사용된 공간분해능의 부적합 영상 중 2번째 영상은 7명의 평가자 중 1명이 적합으로 평가하였고, 7번째와 13번째 영상은 2명이 적합으로 평가함으로써 오류가 발생할 수 있음을 확인하였다. 이러한 오류로 인해 평상시 실제 평가 결과에 영향을 미칠 수 있으며, 본 연구에서 개발한 자동화된 정량적 평가 방법들이 이러한 평가 결과를 보완해줄 수 있을 것이라 판단된다.
- 이에 대조도 분해능 평가 시에는 EI와 CNR을 병행하고, 공간 분해능 평가 시에는 영상 분할 기법을 이용하여 평가한다면 보다 효과적일 것으로 판단된다.
- 결론적으로 향후 본 연구를 바탕으로 좀 더 많은 장비와 영상에 대해서 평가가 이루어져야 하지만, 본 연구에서 제시하는 자동화된 정량적 평가 방법들이 CT 팬텀 영상의 적합 여부를 수치화하여 표현할 수 있다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다. 즉, 의료기관에서 팬텀영상 촬영 후 보다 나은 영상을 제출하기 위한 평가 수단이 될 수 있으며, 검사기관에서도 평가를 함에 있어 보조적이고 상호 보완적인 역할로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
- 그리고 공간 분해능 평가에서는 팬텀을 기울임으로써 평가 프로그램에 의한 공간 분해능을 평가하였다. 향후 실제 임상현장을 통한 다양한 CT 표준팬텀 영상이 획득 된다면 좀 더 객관적이고 신뢰성 있는 결과 도출이 가능하리라 사료된다.
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