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초록
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최근에 디지털 유방촬영술(digital mammography, DM)의 해부학적 구조의 겹침 현상과 컴퓨터단층촬영영상(computed tomography, CT)의 높은 환자 선량을 해결하기 위해 디지털 유방단층영상합성장치(digital breast tomosynthesis, DBT)에 대한 연구 개발이 활발하게 수행되고 있다. 하지만 DBT 시스템은 제한된 각도로 영상을 획득하면서 급격한 데이터 결핍으로 인해 다른 층의 간섭으로 인한 인공물(artifacts)이 발생한다. 이를 완화시키기 위해 적절한 필터가 필요하다. 본 논문에서는 DBT 시스템에서 FBP 알고리즘을 이용하여 영상재구성 시 발생되는 인공물을 줄이기 위해 적절한 필터조합을 찾는 것이 궁극적인 목적이다. 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 동일한 영상 획득조건에서 FBP 알고리즘을 이용해 재구성된 영상을 분석하여 다양한 필터 조합들의 특성을 조사했다. 필터 특성에 대한 평가를 하기 위해 영상 및 프로파일의 분석과 COV (coefficient of variation)를 이용하여 인공물과 잡음에 대한 평가를 하였다. 본 연구 결과를 통해 분광필터(spectral filter)의 파라미터 인자 값들을 조절하여 cut-off frequency를 설정함으로써 고주파 영역에 있는 영상의 잡음을 줄일 수 있었다. DBT 시스템에서 유방팬텀을 재구성한 영상들을 비교했을 때 분광필터의 파라미터 인자를 0.25로 적용한 영상의 결과는 분광필터를 적용하지 않았을 때보다 영상의 잡음을 10%로 감소시킬 수 있었다. 절편두께필터(slice thickness filter)의 파라미터 인자의 값들을 조절하여 정보들의 불균형을 줄임으로써 다른 층의 간섭으로 인한 인공물을 감소시킬 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통해 FBP 알고리즘으로 재구성했을 때 필터들의 기본 특성을 확인 할 수 있었으며, 적절한 필터 조합이 실제 화질 개선에 기여한 것으로 확인할 수 있었다. 이 연구 결과는 다양한 필터 조합에 따른 잡음과 데이터 결핍에 의한 인공물에 대한 정보를 제공하여 DBT 시스템의 개발 및 임상화적용 연구에 기반이 될 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, digital breast tomosynthesis (DBT) has been investigated to overcome the limitation of conventional mammography for overlapping anatomical structures and high patient dose with cone-beam computed tomography (CBCT). However incomplete sampling due to limited angle leads to interference on t...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 DBT 시스템에서 FBP 알고리즘을 이용하여 영상재구성 시 발생되는 인공물을 줄이기 위해 다양한 필터들의 특성이 화질에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 실제 프로토타입 DBT 시스템을 이용하여 유방팬텀 영상을 다양한 필터조합들을 적용하여 재구성한 영상을 분석 비교함으로써 적절한 필터를 찾고자한다.

가설 설정

  • 필터조합 1의 프로파일 에서 픽셀 값이 음수인 부분은 Ramp-lak 필터에 의한 영향을 의미한다.7,10) 분광필터의 파라미터 A값이 줄어들수록 전체적인 픽셀값이 감소하고, 볼의 경계 부분에 존재하는 픽셀 값들이 음수에서 0으로 다가간다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
유방암의 생존율을 향상시킬 수 있는 가장 좋은 방법은 무엇인가? 1) 유방암의 5년 생존율은 0기 암의 경우 100%에 가까우나 4기의 경우 20% 미만이다. 그러므로 유방암의 생존율을 향상시킬 수 있는 가장 좋은 방법은 증상이 없을 때 조기 발견하는 것이다. 우리나라 여성의 경우 유방에 지방 조직이 적고 치밀한 유선 조직이 많아 디지털 유방촬영술(digital mammography, DM)만으로 검사가 불충분하다.
국내 여성들이 디지털 유방촬영술만으로 검사가 불충분한 이유는 무엇인가? 그러므로 유방암의 생존율을 향상시킬 수 있는 가장 좋은 방법은 증상이 없을 때 조기 발견하는 것이다. 우리나라 여성의 경우 유방에 지방 조직이 적고 치밀한 유선 조직이 많아 디지털 유방촬영술(digital mammography, DM)만으로 검사가 불충분하다. 이는 3차원 물체를 통과한 X-선이 2차원 평면으로 영상화하여 물체의 깊이에 대한 정보를 손실하기 때문이다.
디지털 유방단층영상합성장치에서 사용되는 재구성 방법은 무엇이 있는가? 이러한 DBT 시스템에서 사용되는 영상 재구성 방법은 크게 역투영 개념의 SAA (shift-and-add) 방법과 필터링후역 투영(filtered backprojection, FBP), 반복적 영상재구성(iterative image reconstrucion) 방법이 있다. 4-6) 일반적으로 DBT 시스템에서 3-D 영상을 획득하기 위해 FBP 알고리즘을 이용하는데, 6,7) CT와는 다르게 제한된 각도에서 영상을 획득하기 때문에 급격한 데이터 결핍 부분이 발생되며, 이러한 결핍된 데이터는 영상에서 다른 층의 간섭으로 인한 인공물(artifacts)을 유발시킨다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. National Cancer Information Center: http://www.cancer.go.kr (2009) 

  2. Smith A: Full field breast tomosynthesis, Radiol Manage, Vol. 27 (2005), pp. 25-31 

  3. Kim Ys, Park HS, Choi JG, et al: Comparison of digital mammography and digital breast tomosynthesis, Prog Med Phys, Vol. 23 (2012), pp261-268 

  4. Shon CS, Cho MK, Limv CH, Cheong MH, Kim HK, Lee SS: Enhancement of image sharpness in x-ray digital tomosynthesis using self-layer subtraction backprojection method, Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing, Vol. 27(2007), pp 8-14 

  5. Lauritch L, Haerer WH: A theoretical framework for filtered backprojection in tomosynthesis. SPIE, Vol. 3338 (1998) 

  6. Dobbins III JT, Godfrey DJ: Digital x-ray tomosynthesis : currect state of the art and clinical potenctial. Phys. Med. Biol, 48, R65 (2003) 

  7. Sechopoulos I: A review of breast tomosynthesis. Part II. Image reconstruction, processing and analysus, and advanced applications. Med. Phys., 40(1), (2013) 

  8. Mertelmeier T, Orman J, Haerer WH, Dudam MK: Optimizing filtered backprojection reconstruction for a breast tomosynthesis prototype device. SPIE, Vol. 61420F (2006) 

  9. Hu YH, Zhao B, Zhao W: Image artifacts in digital breast tomosynthesis : Investigation of the effects of system geometry and reconstruction parameters using a linear system approach. Med. Phys., 35, 5242 (2008) 

  10. Youn H, Kim JS, Cho MK, Jang SY, Song WY, Kim HK: Optimizing imaging conditions in digital tomosynthesis for image-guided radiation therapy, Korean J Med Phys, Vol. 21(3) (2010) 

  11. Cong L, Zhao W, Chen Y: Effects of slice thickness filter in filtered backprojection reconstruction with the parallel breast tomosynthesis imaging configuration. Proc. IEEE-International Symposium on Intelligent Biological Medicaine (2011) 

  12. Oh JE, Cho HS, Kim DS, Choi SI, Je UK: Application of digital tomosynthesis of optimal deblurring filters for dental X-ray imaging. JKPS (2012), p.1161-1166 

  13. Mertelmeier T: Filtered backprojection-based methods for tomosynthesis image reconstruction. I. Reier, S. J. Glick : Tomosynthesis imaging, Taylor & Francis, New York (2014), pp. 101-106 

  14. Gonzalez RC, Woods RE: Digital imaging processing : international edition, 3rd, Pearson Eduation, NJ (2002) 

  15. Lee S, Lee CL, Cho HM, et al: Effects of reconstruction parameters on image noise and spatial resolution in cone-beam computed tomography, JKPS, Vol. 59 (2011) pp. 2825-2832 

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