PACS운영 시스템 차이에 따른 의료 영상 업로드 시 무손실 압축 방식의 유용성 분석: SNR, CNR, Histogram 비교 분석을 중심으로 Depending on PACS Operating System Differences Analysis of Usefulness of Lossless Compression Method in Medical Image Upload: SNR, CNR, Histogram Comparative Analysis원문보기
본 연구는 타 병원 전원 시 발급받는 의료영상이 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 PACS상의 영상화질에 영향을 미칠 수도 있다는 점을 착안하였다. A 대학병원 영상을 DICOM 파일로 복사하여 B 대학병원 PACS상에 등록하였고 해당 대학병원에서 사용하는 소프트웨어의 압축에 따른용량과 화질을 SNR, CNR, 히스토그램을 통해 평가하였다. 압축률이 커질수록 SNR, CNR은 떨어졌고, 주목할 점은 No Compression에 비해 Lossless Compression은 용량은 1/2로 줄었지만 SNR, CNR은 변화가 없었다. 히스토그램은 압축률이 높아질수록 언더플로우 현상에 의한 정보손실이 눈에 띄게 나타났다. 타 병원 전원 시 병원마다 다른 시스템을 사용하기 때문에, 압축하여 영상을 등록하면 영상의 화질이 저하되고 정보량이 손실되므로 비압축 또는 무손실 압축방식을 사용해야 한다. 결론적으로 업로드 시 대기시간과 경제적 효율성을 고려하면, 무손실 압축방식 사용이 유용하다.
본 연구는 타 병원 전원 시 발급받는 의료영상이 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 PACS상의 영상화질에 영향을 미칠 수도 있다는 점을 착안하였다. A 대학병원 영상을 DICOM 파일로 복사하여 B 대학병원 PACS상에 등록하였고 해당 대학병원에서 사용하는 소프트웨어의 압축에 따른용량과 화질을 SNR, CNR, 히스토그램을 통해 평가하였다. 압축률이 커질수록 SNR, CNR은 떨어졌고, 주목할 점은 No Compression에 비해 Lossless Compression은 용량은 1/2로 줄었지만 SNR, CNR은 변화가 없었다. 히스토그램은 압축률이 높아질수록 언더플로우 현상에 의한 정보손실이 눈에 띄게 나타났다. 타 병원 전원 시 병원마다 다른 시스템을 사용하기 때문에, 압축하여 영상을 등록하면 영상의 화질이 저하되고 정보량이 손실되므로 비압축 또는 무손실 압축방식을 사용해야 한다. 결론적으로 업로드 시 대기시간과 경제적 효율성을 고려하면, 무손실 압축방식 사용이 유용하다.
This study focused on the fact that medical images that are issued at different hospitals may affect image quality on PACS when different software is used. A university hospital image was copied to the DICOM file and registered on the PACS of the university hospital B. The capacity and image quality...
This study focused on the fact that medical images that are issued at different hospitals may affect image quality on PACS when different software is used. A university hospital image was copied to the DICOM file and registered on the PACS of the university hospital B. The capacity and image quality of the software used in the university hospital were evaluated by SNR, CNR and histogram. As the compression ratio increased, SNR and CNR tended to decrease. Note that Lossless Compression decreased the data size by half compared to No Compression, but SNR and CNR did not change. As a result of the histogram analysis, the information loss due to the underflow phenomenon was conspicuous. When moving to another hospital, No compression or lossless compression method should be used. In conclusion, it is useful to use the lossless compression method, considering waiting time and economic efficiency in uploading.
This study focused on the fact that medical images that are issued at different hospitals may affect image quality on PACS when different software is used. A university hospital image was copied to the DICOM file and registered on the PACS of the university hospital B. The capacity and image quality of the software used in the university hospital were evaluated by SNR, CNR and histogram. As the compression ratio increased, SNR and CNR tended to decrease. Note that Lossless Compression decreased the data size by half compared to No Compression, but SNR and CNR did not change. As a result of the histogram analysis, the information loss due to the underflow phenomenon was conspicuous. When moving to another hospital, No compression or lossless compression method should be used. In conclusion, it is useful to use the lossless compression method, considering waiting time and economic efficiency in uploading.
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문제 정의
이에 착안하여 본 연구는 A 대학병원에서 발행하는 외부 CD를 가지고 내원하는 환자의 영상에 대해 B 대학병원에서 사용하는 소프트웨어를 이용하여 압축이 적용된 영상에 대해 각각의 용량을 확인하고, 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR), 대조도 대 잡음비(Contrast to Noise Ratio, CNR), 히스토그램을 평가하여 영상화질의 비교분석을 통해 정보량 손실정도를 확인하고자 하였다.
이러한 대기시간은 고객만족도와 큰 관련이 있고 병원에서는 이러한 대기시간을 줄이는 것을 중요시하게 생각한다[22]. 이에 착안하여 본 연구는 운영시스템의 차이에 따른 용량과 영상화질을 비교분석을 토대로 압축형태 중 좀 더 효율적인 업로드 방법이 있는지 알아보고자 하였다.
제안 방법
A 대학병원에서 복사해서 가져 온 영상을 B 대학병원의 PACS상에 압축률 별로 업로드 하였다. 일곱 가지 압축방식은 다음과 같다[표 1].
A 대학병원에서 사용하는 방사선 발생장치를 가지고 팬텀실험을 통해 얻은 영상을 CD에 복사하여 B 대학병원으로 가져가 소프트웨어의 압축률에 따라 영상을 얻었다. 사용된 방사선 발생장치는 A 대학병원의 Siemens 사의 Fluorospot Compact Manual로 모델명 YSIO-2D의 방사선 발생장치를 사용하였다.
CD에 복사한 영상을 B 대학병원에 가져가 일곱 가지의 압축 방식을 적용하여 B 대학병원에서 이용하는 GE 사의 Centricity PACS RA1000에 업로드 하였다[그림 3].
Rando 팬텀의 복부를 대상으로 촬영하여 그 영상을 CD로 복사했다. 복사에 이용한 소프트웨어는 INFINITT 사의 PI view STAR 이었다[그림 2].
관심영역(Region of Interest)은 0.5 × 0.5 ㎠ 형태의 정사각형 모형을 통하여 중앙 우측과 좌측으로 설정하였고 백그라운드 표준편차는 영상 좌측으로 정하였다.
PACS의국제표준인DICOM에서는 1996년 Supple-Ment10에서 Basic Modality Worklist management Service를 추가하여 DICOM 표준에 의한 PACS 연동을 가능하게 하였다[10]. 또한 식품의약품안전처에서 PACS의 의료영상을 모든 병원에서 판독할 수 있도록 호환성을 높이기 위한 가이드라인을 마련하고 타 기종에서의 호환성 여부 및 DICOM 표준에 적합한지를 확인할 수 있는 검증소프트웨어(DICOM CD Data Validation Toolkit)를 제작, 보급하였다[20]. 이러한 노력으로 국내 병원들 간 PACS 영상의 호환성 문제는 많이 해결된 상태이다.
업로드 된 각각의 압축된 영상들의 화질과 용량을 분석하였다. 이 과정을 30회 반복했다.
영상화질은 압축형태 별 복부 영상을 Image J를 통하여 SNR과 CNR의 평균을 구하여 평가하였다.
대상 데이터
A 대학병원의 방사선 발생장치를 이용하여 Rando 팬텀을 이용한 복부 영상을 얻었다. A 대학병원의 소프트웨어로 영상을 복사해 B 대학병원으로 가져갔다.
No Compression, Lossless Compression, Lossy Best Quality, Lossy Good Quality, Lossy Normal Quality, Lossy Fast Quality, Lossy STAT Quality와 같은 소프트웨어의 압축 종류별 영상을 획득하였다[그림 6].
복부 영상을 얻기 위해 촬영 조건은 81 kVp, 20 mAs로 하였다. 팬텀은 인체조직 등가물질로 구성된, Rando Phantom(Alderson Research Laboratories, USA)을 사용하였고, 실험부위는 복부로 하였다[그림 1].
화질평가에 이용된 영상은 DICOM 파일을 PACS로 전송한 것을 사용하였다. 영상화질은 압축형태 별 복부 영상을 Image J를 통하여 SNR과 CNR의 평균을 구하여 평가하였다.
데이터처리
Image J를 이용해서 압축된 영상 각각에 대한 히스토그램을 분석하였다[그림 5].
산출한 데이터의 모든 평균값은 SPSS(Statistical Package for the Social Science, USA) program으로 paired t-test를 시행하였고 p<0.05로 통계적 유의성을 분석하였다.
이론/모형
A 대학병원에서 사용하는 방사선 발생장치를 가지고 팬텀실험을 통해 얻은 영상을 CD에 복사하여 B 대학병원으로 가져가 소프트웨어의 압축률에 따라 영상을 얻었다. 사용된 방사선 발생장치는 A 대학병원의 Siemens 사의 Fluorospot Compact Manual로 모델명 YSIO-2D의 방사선 발생장치를 사용하였다. 복부 영상을 얻기 위해 촬영 조건은 81 kVp, 20 mAs로 하였다.
성능/효과
21로 가장 높았다. Lossy Best Quality방식을 적용한 영상은 CNR이 59.50, Lossy Good Quality는 54.36, Lossy Normal Quality는 53.49, Lossy Fast Quality는 48.36, Lossy STAT Quality는 47.86이었다. 또한 SNR과 CNR은 각각 p<0.
No Compression과 Lossless Compression 방법을 적용한 압축영상의 대조도 대 잡음비가 63.21로 가장 높았다. Lossy Best Quality방식을 적용한 영상은 CNR이 59.
RA1000은 빠른 Display 속도와 High Quality의 화질로 정확한 진단을 지원하는 PACS 시스템이다. Pi view STAR 소프트웨어에서 제공하는 압축형태 별 영상의 SNR, CNR, 히스토그램과 용량을 분석한 결과, 용량, SNR, CNR, 히스토그램은 모두 차이를 보였다.
의료영상에서는 조그마한 화질저하도 오진의 우려가 있으므로 각별히 주의해야 할 사항이며 이러한 이유로 압축된 영상에 대해 화질을 평가하는 것은 당연하다고 생각된다. 결론적으로 5가지의 손실 압축 방법은 정보량 손실과, 양자화 이격 현상이 두드러졌으며, 비압축 방식과 무손실 압축 방식은 SNR, CNR이 가장 높으며 히스토그램 상 정보량 손실이 없고 양자화 이격도 없는 것으로 확인되었다. 다만 요즘 거의 모든 의료영상을 CD(DVD)에 저장하여 발급하므로 타병원에서 영상을 업로드 할 때 긴 시간을 필요로 한다.
그럼에도 불구하고 Digital X-ray 영상은 임상에서 큰 비중을 차지하고 타 병원 전원 시 반드시 복사되는 의료영상이며 해당 병원에서 사용하는 소프트웨어의 압축률을 적용한 연구라는 점과 화질평가와 영상정보의 손실을 함께 평가 했다는 점에서 큰 의의가 있다. 결론적으로 타 병원 전원 시 No Compression 방식과 Lossless Compression 방식을 사용해도 된다는 것을 알 수 있었다.
이것은 PACS의 운영시스템이 다른 경우 손실압축은 지양해야 한다는 것을 의미한다. 더불어 타병원에서 가져온 DICOM 영상을 압축하여 PACS상에 등록 시에는 bit depth가 낮아지는 현상이 나타났다. 이에 따라 2가지 현상이 추가적으로 나타났다.
양자화 이격이란, 의료 영상 압축 시 영상의 결과 값이 고르지 못하게 되면 손실 결과물이 이미지에 두드러져 나타나게 되는데, 이때 영상이 전체적으로 노이즈가 심하고 톤의 전이가 부드럽지 못하며 끊어진 듯이 층층이 나타나 거친 느낌을 주는 현상을 의미한다[28][29]. 둘째는 bit depth가 256으로 양자화 됨으로써 높은 정보량 대부분은 압축률이 높아질수록 제대로 구현되지 못하는 현상이 발생하였다. 과거에는 PACS 환경에서 데이터를 저장 시 네트워크 속도, 저장장치비용 등 여러 요소로 인해 압축은 필수적이었다.
히스토그램을 분석한 결과 압축 비율이 높아질수록 히스토그램의 낮은 정보량을 의미하는 0부분에서 허용된 범위 안에 들어가지 않고 마이너스 부분으로 밀려나는 언더플로우(Underflow) 현상이 나타났으며 압축률이 높아질수록 히스토그램에서 톱니바퀴 모형의 양자화 이격 현상을 보였다. 또한 압축하여 업로드 된 영상은 전부 bit depth가 256으로 양자화 되었으며 높은 정보량 대부분에 pixel value는 나타나지 않은 결과를 보였다[그림 7].
다만 요즘 거의 모든 의료영상을 CD(DVD)에 저장하여 발급하므로 타병원에서 영상을 업로드 할 때 긴 시간을 필요로 한다. 비압축 방식에 비해 화질과 정보량 손실은 없고 용량만 1/2 이상 감소되는 무손실 압축을 적용하면 환자의 모든 영상을 CD(DVD) 1장에 담을 수 있는 경제적 효율성과 영상업로드 대기시간을 줄여 고객만족도를 향상 할 수 있다.
DICOM 원본 파일의 용량은 17510 KB 였다. 소프트웨어의 압축 형태를 적용한 결과, No Compression은 17510 KB, Lossless Compression은 7660 KB, Lossy Best Quality는 3560 KB, Lossy Good Quality는 2966 KB, Lossy Normal Quality는 2111 KB, Lossy Fast Quality는 1359 KB, Lossy STAT Transfer는 1009 KB 이였다[표 2].
히스토그램은 방사선에 의해 생성된 영상을 구성하는 모든 pixel의 강도를 표현하는 손쉬운 기법 중 하나이며 Image J로 분석한 히스토그램은 방사선에 의해 생성된 정보량의 동적범위를 의미한다고 할 수 있다[28]. 압축된 각 영상의 히스토그램을 분석한 결과 손실 압축인 Lossy Best Quality의 경우 히스토그램의 낮은 정보량을 의미하는 0부분에서 허용된 범위에 들어가지 않고 마이너스부분으로 정보량이 밀려나는 언더플로우(Underflow)가 발생하여 첫 부분의 정보량이 상실됨을 알 수 있었다. 압축 비율이 높아질수록 이러한 현상은 두드러졌다[28].
그에 따라 판독에 영향을 주지 않을 만큼의 압축비에 대한 연구도 많았다[7][11-14][30]. 하지만 본 논문에서 보는 바와 같이 단순히 어떤 영상에 대해 압축률을 다르게 적용하여 화질을 평가하는 기존의 연구들과 달리 타 병원 전원시 외래 CD를 등록할 때 SNR CNR이 떨어지지만 판독에 큰 영향을 미치지 않는다고 하여 압축을 하면 안 된다는 것을 양자화 이격과 언더플로우(Underflow)현상을 통해 알 수 있었다.
히스토그램을 분석한 결과 압축 비율이 높아질수록 히스토그램의 낮은 정보량을 의미하는 0부분에서 허용된 범위 안에 들어가지 않고 마이너스 부분으로 밀려나는 언더플로우(Underflow) 현상이 나타났으며 압축률이 높아질수록 히스토그램에서 톱니바퀴 모형의 양자화 이격 현상을 보였다. 또한 압축하여 업로드 된 영상은 전부 bit depth가 256으로 양자화 되었으며 높은 정보량 대부분에 pixel value는 나타나지 않은 결과를 보였다[그림 7].
후속연구
본 연구는 DR 엑스레이 장비를 이용한 DICOM 이미지에 대해 압축을 적용한 것으로써 다른 인체 영역과 다른 영상의학검사에 대해 적용하지 못하였다. 또한 다른 종합병원에서 이용하는 다양한 PACS 시스템에 적용하지 못한 한계점이 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
PACS란 무엇인가?
대표적인 것이 의료영상저장 및 전송시스템(Picture Archiving and Communication System, PACS)의 도입이다[1][2]. PACS는 의료영상 획득장치를 통해 생성된 의료영상을 디지털 데이터로 저장하고, 저장된 영상 및 정보를 워크스테이션에서 조회 하여 진료하는 시스템이다[3]. PACS가 도입되면서 영상참조가 필요한 경우 언제라도 쉽게 필요한 영상을 조회할 수 있어, 진료업무를 효율적으로 지원하며 영상의학 검사와 관련하여 업무효율이 증가한다.
PACS 도입의 장점은 무엇인가?
PACS는 의료영상 획득장치를 통해 생성된 의료영상을 디지털 데이터로 저장하고, 저장된 영상 및 정보를 워크스테이션에서 조회 하여 진료하는 시스템이다[3]. PACS가 도입되면서 영상참조가 필요한 경우 언제라도 쉽게 필요한 영상을 조회할 수 있어, 진료업무를 효율적으로 지원하며 영상의학 검사와 관련하여 업무효율이 증가한다. 또한 PACS 운영체계는 환자별 전체 진료 시간을 단축시켜 보다 빠른 진단과 치료를 지원하므로 평균 재원일수를 단축할 수 있어 병상의 원활한 회전이 가능하여 병실증설 효과를 나타내 경영수지 측면과 입원대기 환자의 정체를 해소할 수 있으므로 병원과 환자에게 경제적 이익을 준다[4].
JPEG 압축형식의 표준 중 무손실 압축과 손실 압축의 특징은 무엇인가?
JPEG 압축형식의 표준은 크게 무손실 압축과 손실 압축으로 분류된다[8][9]. 무손실 압축은 주로 의료영상 등과 같이 화질 저하로 인하여 치명적인 결과를 초래할 가능성이 있는 응용분야에 사용한다. 손실압축은 압축과정에서 화질의 저하를 허용하면서 높은 압축률을 달성한다[9]. 국제 표준화 기구(International Organization for Standardization, ISO)와 국제 전신 전화 자문 위원회(The International Telegraph and Telephone Consultative Committee, CCIT)가 제정한 JPEG압축표준은 No Compression, Lossless Compression, Lossy Best Quality, Lossy Good Quality, Lossy Normal Quality, Lossy Fast Quality, Lossy STAT Quality로 세분화된다[10].
참고문헌 (30)
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Alasdair McAndrew, 매트랩을 이용한 디지털 영상처리의 기초, 한티미디어, 2016.
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홍선숙, 김호철, "Digital Radiography System에 서 X선 광자 검출 방식에 따른 선량 및 화질 특서에 관한 연구," 전자공학회논문지, 제50권, 제12 호, pp.247-253, 2013.
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