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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 필름방식에서 사용된 비감도 측정 방식을 컴퓨터 방사선영상시스템에 적용할 있도록 변형하고 영상판의 상대적 발광량을 측정하여 영상판의 발광량을 손쉽게 평가하고자 하였다.
- 그러나 영상판의 민감도 성능평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 필름방식에서 사용된 비감도 측정 방식을 이용하여 컴퓨터 방사선영상 시스템에서 사용하고 있는 영상판의 발광량을 측정하고 분석하였다. 필름방식에서의 특성곡선은 sigmoid 형태로 표현되는데 이때 직선부가 시작되는 점은 필름 제조사와 제품모델별로 다르기 때문에 비감도를 사용하여 필름의 감도 특성을 평가하였다.
- 본 연구에서는 필름방식의 비감도 측정 방식을 응용하여 손쉽게 영상판의 발광량을 측정하고 분석할 수 있는 비감도 측정 기술을 제시하였다. 그 결과 컴퓨터 방사선영상시스템의 영상판 비감도 측정방법으로 유효하다고 판단되며 다음과 같은 결론을 도출하였다.
제안 방법
- X선 에너지가 저장된 영상판은 시간이 지남에 따라 빛 발광량이 감소하는 특징을 이용하여 영상판의 상대적 발광량 모델링을 제작하였다. 동일한 영상판에서 X선 조사 후 즉시 판독한 영상판의 발광량을 100%로 정한 후 30℃ 온장고(KRS-202D, KARIS, Korea)에서 4시간, 8 시간, 12 시간, 24 시간 동안 보관하여 영상판의 상대적 발광능력을 모델링하였다.
- 이때 X선원과 영상판의 거리는 100 cm로 정하였다. X선 조사야는 영상의 히스토그램 생성에 영향을 주지 않도록 투과도계 크기와 동일하게 하였으며 산란선의 영향을 방지하기 위해 투과도계 주변을 납으로 차폐하였다. X선 조사조건은 실험적으로 11 계단의 농도가 가장 잘 나타나는 관전압 50 kVp, 관전류량 10 mAs로 설정하였다.
- X선 조사야는 영상의 히스토그램 생성에 영향을 주지 않도록 투과도계 크기와 동일하게 하였으며 산란선의 영향을 방지하기 위해 투과도계 주변을 납으로 차폐하였다. X선 조사조건은 실험적으로 11 계단의 농도가 가장 잘 나타나는 관전압 50 kVp, 관전류량 10 mAs로 설정하였다. 또한 영상판을 판독할 때 조사하는 적색 레이저의 세기에 따라 민감도가 달라 질 수 있기 때문에 최적의 exposure class는 200으로 조절하였다[11].
- 그림 3은 획득된 영상특성곡선의 결과이다. Y축은 픽셀 값의 농도 축으로 등간격의 선형적인 크기를 나타냈으며 X축은 노광량 축으로 11 단계의 알루미늄 투과도계의 한 단계마다 감약된 선량이 반으로 감소하기 때문에 대수적 크기인 로그(log) 값으로 상대적인 조사선량(mR)을 측정하였다. 그 결과 모든 영상의 특성곡선은 선형 특성을 보여주고 있다.
- 일반적으로 X선 영상에서의 감도는 필름방식에서 할로겐화은 결정의 크기와 감광핵의 수 그리고 유제층의 두께에 영향을 받는다. 그러나 필름 제조사마다 서로 다른 필름 특성을 가지고 있기 때문에 광학농도(optical density, OD) 1.0에 포그농도(fog density)를 더한 감도점 농도(sensitivity point density, SPD)를 사용하여 비감도를 측정하였다. 본 연구에서는 이러한 방식을 컴퓨터 방사선영상 시스템에 적용하였다.
- X선 에너지가 저장된 영상판은 시간이 지남에 따라 빛 발광량이 감소하는 특징을 이용하여 영상판의 상대적 발광량 모델링을 제작하였다. 동일한 영상판에서 X선 조사 후 즉시 판독한 영상판의 발광량을 100%로 정한 후 30℃ 온장고(KRS-202D, KARIS, Korea)에서 4시간, 8 시간, 12 시간, 24 시간 동안 보관하여 영상판의 상대적 발광능력을 모델링하였다. 이때 빛에 대한 영향을 최소화하기 위해 외부 빛이 차단된 암실에서 실시하였고 동일한 모델링 작업을 2 회 반복하여 실험하였다.
- 첫째로 도출된 특성곡선들에 적용할 수 있는 감도점 농도를 구 하였다. 둘째로 도출된 감도점 농도를 기준으로 비감도를 구하였다. 마지막으로 영상판의 발광량에 변화를 준 보관 시간대별로 비감도를 비교 평가하였다.
- 하지만 컴퓨터 방사선영상 시스템에서는 필름의 베이스 포그농도의 개념이 없기 때문에 도출된 특성 곡선을 모두 비교할 수 있는 2000 픽셀 값을 감도점 농도로 본 연구에서는 설정하였다. 따라서 도출된 각각의 선형추세선의 Y-값에 2000 픽셀 값을 넣고 상대적 조사선량을 구하고 공식(1)을 이용하였다.
- 본 실험에서는 디지털화된 영상의 원본 데이터와 근사화하기 위해서 MUSICA 파라미터의 MUSI 대비 값, 가장자리 대비 값, 관용도 감소 값 그리고 잡음 감소 값을 모두 제로(0)화 하였다. 또한 영상의 감광도 변환은 선형(linear) 특성을 적용하였다[12]. 영상의 특성곡선을 측정하기 위한 농도는 관심영역(region of interest, ROI)을 설정하고 ROI 내 픽셀의 평균치로 측정하였다.
- 05보다 작을 경우 그룹들 사이에 유의한 차이가 있다고 분석하였다. 또한 특성곡선의 직선부를 단순회귀모형에 적용하여 결정계수(R-제곱)가 1에 가까울수록 높은 신뢰도의 선형추세선으로 판정하였다.
- 218로 나와 집단 간의 유의한 차이가 없었다. 또한 획득된 영상의 특성 곡선은 선형에 근사한 단순회귀모형을 적용하여 선형추세선으로 변환하였다.
- 둘째로 도출된 감도점 농도를 기준으로 비감도를 구하였다. 마지막으로 영상판의 발광량에 변화를 준 보관 시간대별로 비감도를 비교 평가하였다. 이때 비감도는 감도점 농도를 생성하기 위해 필요한 노광량(R)의 역수를 사용하여 결정할 수 있으며 구하는 공식은 (1)과 같다[13].
- Agfa CR 시스템은 영상후처리 multi-scale image contrast amplification (MUSICA) 알고리즘을 통해 원본 데이터(raw data)를 자동적으로 영상처리하고 있다. 본 실험에서는 디지털화된 영상의 원본 데이터와 근사화하기 위해서 MUSICA 파라미터의 MUSI 대비 값, 가장자리 대비 값, 관용도 감소 값 그리고 잡음 감소 값을 모두 제로(0)화 하였다. 또한 영상의 감광도 변환은 선형(linear) 특성을 적용하였다[12].
- 0에 포그농도(fog density)를 더한 감도점 농도(sensitivity point density, SPD)를 사용하여 비감도를 측정하였다. 본 연구에서는 이러한 방식을 컴퓨터 방사선영상 시스템에 적용하였다. 첫째로 도출된 특성곡선들에 적용할 수 있는 감도점 농도를 구 하였다.
- 비감도 평가를 위한 특성곡선은 균일한 알루미늄으로 구성된 11 계단의 투과도계를 이용하였다. 얻어진 영상자료는 디지털표준의료영상(digital imaging and communications in medicine, DICOM) 파일로 획득하였으며, 영상의 저장과 전송 그리고 특성곡선 측정은 의료영상저장전송시스템(G3, Infinitt Healthcare, Korea)에서 실시하였다.
- 또한 영상의 감광도 변환은 선형(linear) 특성을 적용하였다[12]. 영상의 특성곡선을 측정하기 위한 농도는 관심영역(region of interest, ROI)을 설정하고 ROI 내 픽셀의 평균치로 측정하였다. 이때 ROI의 크기는 균일성(homogeneity)을 해치지 않는 범위 내에서 약 600 ± 1.
- 동일한 영상판에서 X선 조사 후 즉시 판독한 영상판의 발광량을 100%로 정한 후 30℃ 온장고(KRS-202D, KARIS, Korea)에서 4시간, 8 시간, 12 시간, 24 시간 동안 보관하여 영상판의 상대적 발광능력을 모델링하였다. 이때 빛에 대한 영향을 최소화하기 위해 외부 빛이 차단된 암실에서 실시하였고 동일한 모델링 작업을 2 회 반복하여 실험하였다.
- 본 연구에서는 이러한 방식을 컴퓨터 방사선영상 시스템에 적용하였다. 첫째로 도출된 특성곡선들에 적용할 수 있는 감도점 농도를 구 하였다. 둘째로 도출된 감도점 농도를 기준으로 비감도를 구하였다.
- 0 mm2 설정하였다[그림 2]. 측정된 특성곡선 직선부에서 선형에 근사한 단순회귀 모형을 적용하여 선형추세선을 구하였다.
- 컴퓨터 방사선 영상에서 균일한 영상의 농도변화를 측정하기 위해 한 계단당 농도가 2 배(100%) 증가하는 11 계단의 알루미늄 투과도계를 이용하였으며 anode heel effect의 영향이 없도록 X선관의 anode-cathode 축에 수직이 되도록 8″× 10″ 크기의 영상판 정중앙 위에 올려놓았다[그림 1].
- 본 연구에서는 필름방식에서 사용된 비감도 측정 방식을 이용하여 컴퓨터 방사선영상 시스템에서 사용하고 있는 영상판의 발광량을 측정하고 분석하였다. 필름방식에서의 특성곡선은 sigmoid 형태로 표현되는데 이때 직선부가 시작되는 점은 필름 제조사와 제품모델별로 다르기 때문에 비감도를 사용하여 필름의 감도 특성을 평가하였다. 그러나 컴퓨터 방사선영상 시스템에서의 영상판은 1 회 사용으로 끝나는 필름과 달리 반영구적으로 재사용이 가능하기 때문에 영상판 자체에 대한 영상판 감도 성능 평가는 영상판 수명과 영상품질 평가에 중요한 지표이다.
- 0에 필름이 가지고 있는 고유한 포그농도를 더한 값으로 정의하고 있다. 하지만 컴퓨터 방사선영상 시스템에서는 필름의 베이스 포그농도의 개념이 없기 때문에 도출된 특성 곡선을 모두 비교할 수 있는 2000 픽셀 값을 감도점 농도로 본 연구에서는 설정하였다. 따라서 도출된 각각의 선형추세선의 Y-값에 2000 픽셀 값을 넣고 상대적 조사선량을 구하고 공식(1)을 이용하였다.
대상 데이터
- 컴퓨터 방사선영상 시스템의 영상판독기(CR 85-X, Agfa, Berlin, Germany)와 8˝× 10˝ 영상판을 이용하여 100 ㎛픽셀(pixel)의 디지털 방사선영상을 획득하였다. 비감도 평가를 위한 특성곡선은 균일한 알루미늄으로 구성된 11 계단의 투과도계를 이용하였다. 얻어진 영상자료는 디지털표준의료영상(digital imaging and communications in medicine, DICOM) 파일로 획득하였으며, 영상의 저장과 전송 그리고 특성곡선 측정은 의료영상저장전송시스템(G3, Infinitt Healthcare, Korea)에서 실시하였다.
- 컴퓨터 방사선영상 시스템의 영상판독기(CR 85-X, Agfa, Berlin, Germany)와 8˝× 10˝ 영상판을 이용하여 100 ㎛픽셀(pixel)의 디지털 방사선영상을 획득하였다.
데이터처리
- 결과데이터는 SPSS software (SPSS 20.0 for Windows, SPSS, USA)로 통계학적 분석을 실행하였다. 보관 시간대별로 획득된 투과도계의 영상 내 측정된 각 특성곡선의 픽셀 값들은 일원 분산 분석(One-way analysis of variance, ANOVA)을 시행하여 집단 간의 분산검정을 하였다.
- 0 for Windows, SPSS, USA)로 통계학적 분석을 실행하였다. 보관 시간대별로 획득된 투과도계의 영상 내 측정된 각 특성곡선의 픽셀 값들은 일원 분산 분석(One-way analysis of variance, ANOVA)을 시행하여 집단 간의 분산검정을 하였다. 이 때, 통계적인 유의성은 p 값이 0.
이론/모형
- 본 실험에서는 의료법 제 37 조 제 3 항에 근거한 ‘진단용 방사선 발생장치의 안전관리에 관한 규칙’의 검사 기준을 통과한 진단용 방사선 발생장치(MXHF-1500R, MIS, Geumsan, Korea)를 사용하였다.
- 특히 의료분야에서는 X선을 이용하여 인체정보를 영상화한 진단기술이 급속히 발전하였다. 이러한 방사선영상은 필름에 X선이 영상을 형성하는데 필요한 노광량의 지표로 민감도(sensitivity)값을 이용하였다. 즉, 민감도가 높은 필름은 적은 X선으로도 영상을 획득할 수 있지만, 민감도가 낮은 필름은 많은 X선을 필요로 한다[1].
성능/효과
- 1. 컴퓨터 방사선영상시스템의 영상판 비감도 측정에 필요한 감도점 농도는 모든 특성곡선을 상대적으로 측정하기 용이한 2000 픽셀 값이 적합하였다.
- 2. 영상판의 감도가 저하될 때 영상신호를 생성하기 위한 빛 발광량도 감소하였고 이는 방사선영상정보의 손실로 인한 아티팩트를 유발할 수 있다.
- 3. 감도가 감소된 영상판의 발광량을 증가시키기 위해 X-선의 조사선량을 증가시키면 환자의 피폭선량도 커질 수밖에 없다.
- Y축은 픽셀 값의 농도 축으로 등간격의 선형적인 크기를 나타냈으며 X축은 노광량 축으로 11 단계의 알루미늄 투과도계의 한 단계마다 감약된 선량이 반으로 감소하기 때문에 대수적 크기인 로그(log) 값으로 상대적인 조사선량(mR)을 측정하였다. 그 결과 모든 영상의 특성곡선은 선형 특성을 보여주고 있다.
- 그 결과, [표 1]과 같이 결정계수(R-제곱)가 평균 0.98로 높은 신뢰도의 선형추세선을 산출하였다. 이때 모든 선형추세선의 기울기는 215.
- 그 결과, [표 2]와 같이 즉시 영상을 판독한 영상판의 비감도가 0.217 일 때 영상판의 발광량을 100%라고 하면, 4 시간이후에 판독한 영상판의 비감도는 0.153, 상대적인 발광량은 70.51%, 8 시간이후에 판독한 영상판의 비감도는 0.144, 상대적인 발광량은 66.36%, 12 시간 이후에 판독한 영상판의 비감도는 0.134, 상대적인 발광량은 61.75%, 그리고 24 시간이후에 판독한 영상판의 비감도는 0.126, 상대적인 발광량은 58.06%로 측정되었다. 따라서 즉시 영상을 판독한 영상의 비감도가 가장 높았으며 시간이 지남에 따라 비감도와 상대적 발광량은 감소하였다.
- 이러한 결과는 본 연구 결과와 일치하고 있다. 그러나 즉시 판독한 영상과 8 시간 후 판독한 영상의 픽셀 값이 41% 증가하여 그 만큼 발광량이 감소하였다고 보고하였지만 본 연구에서는 34%의 비감도가 감소하였다. 이러한 차이는 영상판의 보관온도와 영상후처리과정의 차이에 의한 것으로 보인다.
- 06%로 측정되었다. 따라서 즉시 영상을 판독한 영상의 비감도가 가장 높았으며 시간이 지남에 따라 비감도와 상대적 발광량은 감소하였다.
- 또한 동경래 외[17]은 컴퓨터 방사선영상시스템에서의 아티팩트 원인으로 잠상퇴행(fading) 현상도 있었다. 이 연구에서는 X선을 조사한 후 바로 판독한 영상을 기준으로 1 시간 마다 영상의 ROI 내의 평균 픽셀 값을 구하였는데 시간이 지남에 따라 평균값이 증가하였다. 이는 여기발광파장의 신호가 줄어 신호가 높았던 검은색이 신호가 낮은 흰색으로 변화하였기 때문이며 발광량이 감소하여 생기는 아티팩트라고 정의하였다.
- 이는 일정 ROI 내에서 국한된 픽셀 값에 대한 통계적 차이를 보고한 반면 본 연구에서 11 계단의 투과도계를 이용한 특성곡선에 대한 통계적 차이를 검증한 결과로 서로 다른 결과를 도출한 것으로 판단된다. 즉, 24 시간 이내의 잠상퇴행 시간동안은 픽셀이 가지고 있는 값들은 감소하고 그 만큼 발광량도 감소하지만 영상의 대조도 품질에는 변화가 없다는 사실을 도출하였다.
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