[논문]CT 영상의 화질개선을 위한 이중트리복합웨이블릿의 적용

최석윤

doi:10.7742/jksr.2019.13.7.941

초록
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환자의 진단 및 치료를 결정할 때 전산화단층촬영 (computed tomography; CT)은 우수한 해부학 정보를 제공하기 때문에 진단에 큰 도움이 되어 있다. 그에 따른 사용빈도가 증가하고 있으며, 활용 및 응용범위도 확대되어가는 추세이다. 저관전압을 사용해서 CT 검사를 하면 노이즈가 증가한다. 기존의 여러 연구에서는 영상재구성법에 대한 노출조건을 조절하는 방법 등을 시도해서 최적의 화질을 찾는 방법을 찾고 있으나 근본적 문제해결은 되지 못한다. 입력 영상의 신호를 유지하고 노이즈만을 최대한 제거하기 위해서 이중 트리웨이블릿 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 100kVp, 회전시간 0.5sec의 영상에서 complex oriented 2d 방을 사용 할 경우 노이즈는 8.53에서 4.51로 줄어들었다. 본 연구를 통해서 저관전압 두부 CT에서 발생하는 높은 수준의 노이즈를 최적의 노이즈제거 알고리즘으로 노이즈를 제거하고 환자선 량을 낮출 수 있었다. 본 연구결과를 임상에서 사용 시 저선량의 CT 사용이 가능하고 환자 피폭을 줄일 것으로 판단한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Computed tomography (CT) has been increasing in frequency and indications for use in clinical diagnosis and treatment decisions. Multidetector CT has the advantage of shortening the inspection time and obtaining a high resolution image compared to a single detector CT, but has been pointed out the d...

Computed tomography (CT) has been increasing in frequency and indications for use in clinical diagnosis and treatment decisions. Multidetector CT has the advantage of shortening the inspection time and obtaining a high resolution image compared to a single detector CT, but has been pointed out the disadvantage of increasing the radiation exposure. In addition, when the low tube voltage is used to reduce the exposure dose in the CT, noise increases relatively. In the existing method, the method of finding the optimal image quality using the method of adjusting the parameters of the image reconstruction method is not a fundamental measure. In this study, we applied a double-tree complex wavelet algorithm and analyzed the results to maintain the normal signal and remove only noise. Experimental results show that the noise is reduced from 8.53 to 4.51 when using a complex oriented 2D method with 100kVp and 0.5sec rotation time. Through this study, it was possible to remove the noise and reduce the patient dose by using the optimal noise reduction algorithm. The results of this study can be used to reduce the exposure of patients due to the low dose of CT.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Variation of Image Quality of Phantom Image by the Denoising Methods.
그림 Fig. 2. PSNR of denoising methods with threshold changes.
그림 Fig. 3. RMSE of denoising methods with threshold changes.
표 Table 1. Changes in exposure parameters and denoising methods for noise reduction
그림 Fig. 4. Result of noise reduction methods.
그림 Fig. 5. Scout image obtained by checking the possibility of experiment.
그림 Fig. 6. Scout image obtained by checking the possibility of experiment.

AI 본문요약
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문제 정의

향후 공간분해능 계산 및 환자 영상에 대해서도 분석이 필요하다^[1]. CT의 방사선 피폭의 저감화 방법으로 CT 위험성을 감수할 만한 장점이 있는지 파악하고 대체가 가능한 방법이 있는지 살펴볼 것이다.
기존의 여러 연구에서는 영상재구성법에 대한 노출 조건을 조절하는 방법 등을 시도해서 최적의 화질을 찾는 방법을 찾고 있으나 근본적 문제해결은 되지 못한다.^[1] 본 연구에서는 정상 신호를 유지하고 노이즈를 제거하기 위해서 복합트리 웨이블릿 알고리즘을 제안하고 임상에 적용 가능한지에 대해서 평가하였다.
임의로 설정할 수 있는 한 임계 값의 범위는 임계값으로 샘플링 된 DWT에 대해 소프트 임계값을 사용하여 노이즈 제거를 비교하였다. 본 연구에서는 실제 이중 트리 DWT 및 복잡한 이중 트리DWT에 대해서 각 임계 값에 대한RMS(root-mean-square) 오류 및 피크 신호 대 잡음비(PSNR)를 제시하였다.^[6-9]
본 연구에서는 영상의 노이즈 제거를 위해서 다음의 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 어떻게 듀얼 트리 이산 웨이블릿 변환 DWT이 신호 및 이미지 처리를 위해 임계 샘플링 된 DWT에 비해 장점이 있는지 실험을 하였다.

제안 방법

실험을 위한 장비로는 384채널 Dual-source CT(MSCT) system(SOMATOM Force, SIEMENS Healthcare, Germany)과 Water phantom calibration(AAPM CT performance, USA)을 사용하였다. CT 매개변수는 관전류량 250 mAs, 회전시간1.0 sec, 관전압 80, 100, 120, 140 kVp, 슬라이스 두께 5 ㎜, Pitch는 1을 사용하였다.
다른 트리[g1 g2]에 따라서 두 트리로 구성된 복소수 스케일링 함수와 웨이블릿은 거의 분석적이다. 따라서 두 트리로 구성된 복소수 스케일링 함수와 웨이블릿은 분석적으로 계산되었다.^[8-9]
본 연구에서는 영상의 노이즈 제거를 위해서 다음의 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 어떻게 듀얼 트리 이산 웨이블릿 변환 DWT이 신호 및 이미지 처리를 위해 임계 샘플링 된 DWT에 비해 장점이 있는지 실험을 하였다. 듀얼 트리 DWT는 2 개의 분리 된 2개의 채널 필터 뱅크로 구현된다.

대상 데이터

실험을 위한 장비로는 384채널 Dual-source CT(MSCT) system(SOMATOM Force, SIEMENS Healthcare, Germany)과 Water phantom calibration(AAPM CT performance, USA)을 사용하였다.

데이터처리

이중 트리 DWT는 개별 오리엔테이션이 분리된 서브 밴드이며, 이미지 노이즈 제거와 같은 애플리케이션에서 표준 분리형 DWT보다 성능이 우수하다. 이미지를 로드하고 시그마 값을 25로 하여제로 평균 백색 가우스 잡음을 추가하여 실험하였다. 임의로 설정할 수 있는 한 임계 값의 범위는 임계값으로 샘플링 된 DWT에 대해 소프트 임계값을 사용하여 노이즈 제거를 비교하였다.
이미지를 로드하고 시그마 값을 25로 하여제로 평균 백색 가우스 잡음을 추가하여 실험하였다. 임의로 설정할 수 있는 한 임계 값의 범위는 임계값으로 샘플링 된 DWT에 대해 소프트 임계값을 사용하여 노이즈 제거를 비교하였다. 본 연구에서는 실제 이중 트리 DWT 및 복잡한 이중 트리DWT에 대해서 각 임계 값에 대한RMS(root-mean-square) 오류 및 피크 신호 대 잡음비(PSNR)를 제시하였다.

성능/효과

결과적으로, 이중-트리 (complex) DWT는 n 차원 데이터에 대해 2d redundancy 팩터만으로 중요하게 샘플링 된 DWT보다 적은 시프트 분산 및 보다 지향성 선택성을 나타낸다. 이중 트리 DWT의 중복성은 미정의 (stationary) DWT의 중복보다 현저히 적다.
본 연구에서는 저관전압 두부 CT에서 발생하는 높은 수준의 노이즈를 최적의 방법으로 노이즈를 제거하였고 환자 선량을 낮출 수 있었다. 본 연구결과를 임상에서 사용 시 저선량 CT의 사용이 가능해져서 환자 피폭을 줄일 것으로 판단한다.
향후 연구에서 피치의 변화 및 슬라이스 두께의 파라미터를 추가하여 실험하고 공학분야에서 알려져 있는 다양한 알고리즘을 비교 분석하는 연구를 진행 할 예정이다. 본 연구에서는 저관전압 두부 CT에서 발생하는 높은 수준의 노이즈를 최적의 방법으로 노이즈를 제거하였고 환자 선량을 낮출 수 있었다. 본 연구결과를 임상에서 사용 시 저선량 CT의 사용이 가능해져서 환자 피폭을 줄일 것으로 판단한다.
0sec일 때 가장 노이즈가 낮게 나타났다. 원영상에 대해서 complex oriented 2d 방법이 가장 노이즈가 적은 것으로 나타났다. Fig.
관전압과 회전시간의 감소에 따라 노이즈는 증가하게 된다. 이때 제안하는 방법들에서 노이즈가 감소되었고 complex 2d 방법이 가장 우수한 것으로 나타났다. 튜브 회전시간의 증가에 따라 노이즈는 감소하였고, 관전압의 증가에 따라서도 노이즈가 감소하였다.
역치값 3~4 구간에서 매우 높은 화질을 나타내었고 이후 선형적으로 감소하였다. 최고값에서 complex oriented 2D 방법이 가장 좋았고 이후 감소 값 에서는 standard 2d 방법이 우수한 경향을 나타내었다.
이때 제안하는 방법들에서 노이즈가 감소되었고 complex 2d 방법이 가장 우수한 것으로 나타났다. 튜브 회전시간의 증가에 따라 노이즈는 감소하였고, 관전압의 증가에 따라서도 노이즈가 감소하였다. 관전압 140kVp 회전시간 1.

후속연구

반복적인 스캔을 피하고 새로운 영상재구성 방법 등을 사용해야 한다^[4]. 본 연구의 제약점은 파라미터 변화를 다양하게 실험하지 못하였고 흉부 및 복부에서의 성능은 분석하지 않았다. 향후 연구에서 피치의 변화 및 슬라이스 두께의 파라미터를 추가하여 실험하고 공학분야에서 알려져 있는 다양한 알고리즘을 비교 분석하는 연구를 진행 할 예정이다.
본 연구의 제약점은 파라미터 변화를 다양하게 실험하지 못하였고 흉부 및 복부에서의 성능은 분석하지 않았다. 향후 연구에서 피치의 변화 및 슬라이스 두께의 파라미터를 추가하여 실험하고 공학분야에서 알려져 있는 다양한 알고리즘을 비교 분석하는 연구를 진행 할 예정이다. 본 연구에서는 저관전압 두부 CT에서 발생하는 높은 수준의 노이즈를 최적의 방법으로 노이즈를 제거하였고 환자 선량을 낮출 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	환자의 진단 및 치료 결정시 CT가 진단에 큰 도움이 되는 이유는?	환자의 진단 및 치료를 결정할 때 전산화단층촬영 (computed tomography; CT)은 우수한 해부학 정보를 제공하기 때문에 진단에 큰 도움이 되어 있다. 그에 따른 사용빈도가 증가하고 있으며, 활용 및 응용범위도 확대되어가는 추세이다.
	저관전압을 사용한 CT 검사의 단점은?	그에 따른 사용빈도가 증가하고 있으며, 활용 및 응용범위도 확대되어가는 추세이다. 저관전압을 사용해서 CT 검사를 하면 노이즈가 증가한다. 기존의 여러 연구에서는 영상재구성법에 대한 노출조건을 조절하는 방법 등을 시도해서 최적의 화질을 찾는 방법을 찾고 있으나 근본적 문제해결은 되지 못한다.
	전산화단층촬영에서 잡음지수는 무엇에 따라 발생하는가?	다중검출기 CT(multidetector CT)는 단일검출기 CT에 비하여 검사범위의 확대로 오히려 방사선 노출이 증가되는 현상이 있다고 알려져 있다.[4] 일반적으로 CT에서 잡음지수는 포아송 분포에 따라 발생한다. 방사선량의 역제곱에 비례하고 약간의 잡음지수 변화도 방사선량과 관계가 높다.

참고문헌 (9)

S. Y. Choi, "Noise Reduction on Low Tube Voltage CT Images," Journal of the Korean Society of Radiology, Vol. 11, No. 1, pp. 63-68, 2017.

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Y. J. Jo, P. K. Cho, "Improved Image Quality and Radiation Dose Reduction in Liver Dynamic CT Scan with the Protocol Change," Journal of Korean Society of radiological technology, Vol. 38, No. 2, pp. 107-114, 2015.

원문보기 상세보기
H. S. Jeon et al, "The Image Quality of a Digital Chest X-Ray Radiography System: Comparison of Quantitative Image Quality Analysis and Radiologists' Visual Scoring," Korean Journal of Radiology, Vol. 65, No. 5, pp. 479-485, 2011.

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S. M. Kwon, J. S. Kim, "Radiation Dose and Imaging Quality of Abdominal Computed Tomography before and after Scan Protocol Adjustment: Single-Institution Experience in Three Years," Journal of the Korean Society of Radiology Vol. 71 No. 6, pp. 278-287, 2014.

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H. J. Kim et al, "Evaluation of Image Quality in Low Tube-Voltage Chest CT Scan," Journal of the Korean Society of Radiology, Vol. 35, No. 4, pp. 135-141, 2010.
Selesnick, I., Baraniuk, R.G., and N.G. Kingsbury. "The Dual-Tree Complex Wavelet Transform." IEEE Signal Processing Magazine. Vol. 22, No. 6, pp. 123-151, 2005.

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Selesnick, I. "The Double Density DWT," Wavelets in Signal and Image Analysis: From Theory to Practice (A.A Petrosian, F.G. Meyer, eds.), Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers, pp. 39-66, 2001.
Selesnick, I. "The Double-Density Dual-Tree Wavelet Transform". IEEE Transactions on Signal Processing. Vol. 52, No. 5, pp. 1304-1314, 2004.

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