[논문]의인화몸통팬텀에서 PET/CT SUV 비율

연준호; 홍건철; 강병현; 신예지; 오욱진; 윤혜란; 홍성종

doi:10.7742/jksr.2019.14.1.23

의인화몸통팬텀에서 PET/CT SUV 비율
PET/CT SUV Ratios in an Anthropomorphic Torso Phantom 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.14 no.1, 2020년, pp.23 - 29

연준호 (삼성서울병원 핵의학과) , 홍건철 (삼성서울병원 핵의학과) , 강병현 (을지대학교 방사선학과) , 신예지 (을지대학교 방사선학과) , 오욱진 (을지대학교 방사선학과) , 윤혜란 (을지대학교 방사선학과) , 홍성종 (을지대학교 방사선학과)

초록
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표준섭취계수(SUV) PET과 영상 재구성 방법에 따라 크게 달라진다. 삼성 서울병원 핵의학과에 설치된 GE사의 Discovery MIDR와 Discovery Ste의 영상 재구성 알고리즘을 이용하여 의인화몸통팬텀 내의 심장, 간과 배경영역에서 표준섭취계수를 측정하여 실제 SUV와 비교하였다. 영상 재구성 알고리즘은 MIDR에서는 VPFX-S (TOF+PSF), QCFX-S-350 (Q.Clear+TOF+PSF), QCFX-S-50와 VPHD-S (OSEM+PSF), Ste에서는 VUE Point (OSEM)와 FORE-FBP를 사용하였다. 방사선사의 방사선 피폭을 감소시키기 위하여 소량의 ¹⁸F-FDG 선원을 물과 혼합하였다: 52.5 ml 심장에는 2.28 MBq, 1,290 ml 간에는 20.3 MBq와 9,590 ml 배경영역에는 45.7 MBq을 주입하였다. 심장에서의 표준섭취계수는 MIDR의 VPFX-S, QCFX-S-350, QCFX-S-50, VPHD-S와 Ste의 VUE Point (OSEM)와 FOR-FBP 알고리즘에서 각각 27.1, 28.0, 27.1, 26.5, 8.0와 7.4 이었으며, 기대치는 5.9이었다. 배경역역에서는 4.2, 4.1, 4.2, 4.1, 1.1와 1.2 이었으며, 기대치는 0.8이었다. 각 영역에서 표준섭취계수는 PET과 알고리즘에 따라 크게 차이가 있었지만, 심장과 배경영역의 SUV 비율은 비교적 일정하여 6개 영상 재구성 알고리즘에 대하여 6.5, 6.8, 6.5, 6.5, 7.3와 6.2 이었으며 기대치는 7.8이었다. 심장에서의 평균 신호 대 잡음비(SNR)는 각각 6개 알고리즘에 대하여 8.3, 12.8, 8.3, 8.4, 17.2와 16.6이었다. 결론적으로 PET 성능 평가는 각 영역에서의 절댓값 보다는 두 영역 사이의 SUV 비율이 적절하며, 비교적 소량의 방사능으로도 확인할 수 있는 가능성이 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The standard uptake values (SUVs) strongly depend on positron emission tomographs (PETs) and image reconstruction methods. Various image reconstruction algorithms in GE Discovery MIDR (DMIDR) and Discovery Ste (DSte) installed at Department of Nuclear Medicine, Seoul Samsung Medical Center were applied to measure the SUVs in an anthropomorphic torso phantom. The measured SUVs in the heart, liver, and background were compared to the actual SUVs. Applied image reconstruction algorithms were VPFX-S (TOF+PSF), QCFX-S-350 (Q.Clear+TOF+PSF), QCFX-S-50, VPHD-S (OSEM+PSF) for DMIDR, and VUE Point (OSEM) and FORE-FBP for DSte. To reduce the radiation exposure to radiation technologists, only the small amount of radiation source 18F-FDG was mixed with the distilled water: 2.28 MBq in the 52.5 ml heart, 20.3 MBq in the 1,290 ml liver and 45.7 MBq for the 9,590 ml in the background region. SUV values in the heart with the algorithms of VPFX-S, QCFX-S-350, QCFX-S-50, VPHD-S, VUE Point, and FOR-FBP were 27.1, 28.0, 27.1, 26.5, 8.0, and 7.4 with the expected SUV of 5.9, and in the background 4.2, 4.1, 4.2, 4.1, 1.1, and 1.2 with the expected SUV of 0.8, respectively. Although the SUVs in each region were different for the six reconstruction algorithms in two PET/CTs, the SUV ratios between heart and background were found to be relatively consistent; 6.5, 6.8, 6.5, 6.5, 7.3, and 6.2 for the six reconstruction algorithms with the expected ratio of 7.8, respectively. Mean SNRs (Signal to Noise Ratios) in the heart were 8.3, 12.8, 8.3, 8.4, 17.2, and 16.6, respectively. In conclusion, the performance of PETs may be checked by using with the SUV ratios between two regions and a relatively small amount of radioactivity.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. PET/CT and phantom.
그림 Fig. 2. Regions of interest. The small circles represent the ROIs in the heart, liver and background.
그림 Fig. 3. Reconstructed liver images with various algorithms.
표 Table 1. Activities and expected SUVs at organs in the phantom
표 Table 2. SUVs depending on PETs and algorithms
표 Table 3. SUV ratios depending on PETs and algorithms
표 Table 4. Percentile differences depending on PETs and algorithms
표 Table 5. SNRs depending on PETs and algorithms

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 위와 같은 다양한 재구성 알고리즘을 결합한 VPFX-S(TOF+PSF), QCFX-S-350(Q.Clear+ TOF+PSF), QCFX-S-50, VPHD-S(OSEM+PSF), VUE Point(OSEM), FORE-FBP 알고리즘을 의인화몸통팬텀(Anthropomorphic Torso Phantom, Data Spectrum Corporation, U.S.A)을 이용한 PET/CT 검사에 적용하여 PET의 성능은 각 영역에서의 절댓값보다는 두 영역 사이의 SUV 비율이 적절한지의 가능성을 연구하고자한다. 또한 심장, 간, 배경영역의 영상에서의 SNR 값을 구하여 실제 주입한 방사능이 어떤 재구성 알고리즘 영상에서 정확하게 표현되는지 비교 평가하였다.
본 연구에서는 방사선사의 피폭을 최소화하기 위하여 팬텀에 주입해야 하는 방사성동위원소의양을 정량보다 10분의 1로 줄여 연구하였다. 각 장기에서 표준섭취계수는 PET과 영상 재구성 알고리즘에 따라 큰 차이를 보였지만 간/배경영역과 심장/배경영역에서의 SUV 비는 12개 중에서 11개가 5%내에서 일치된 값을 보여주었다.

제안 방법

[12] 다양한 β-강도 값이 사용되지만 본 연구에서는 비교적 작은 50과 큰 350으로 조절하여 얻어진 영상을 비교하였다.
[2,3] 삼성 서울병원 핵의학과에 설치된 GE사의 DMIDR와 DSte의 영상 재구성 알고리즘을 이용하여 의인화 몸통팬텀 내의 심장, 간과 배경영역에서 표준섭취 계수를 측정하여 실제 SUV와 비교하였다.
또한 단위부피당 기댓값과 각각의 알고리즘마다 심장/간, 심장/배경영역, 간/배경영역에서의 비율을 구한 뒤, 기댓값과 각각의 알고리즘에서 얻은 백분율 오차를 계산하여 알고리즘 간의 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 그리고 심장, 간, 배경영역의 SNR값과 심장과 간의 TNR을 비교하여 장기에 얼마나 방사능이 집적되었는지를 평가하여 알고리즘 간의 유의미한 차이를 비교 분석하였다.
팬텀을 제작하고 DMIDR와 DSte 장비를 이용하여 영상을 획득하였다. 데이터 획득 시간은 6분, 2회 반복하여 총 12분으로 하였고, 길이는 38 cm, 무게는 17 kg으로 설정하였고 영상 획득 후 재구성 알고리즘 별로 평가를 진행하였다.
관심영역 내의 SUV 값은 컴퓨터 모니터에 제공되는 값을 사용하였다. 또한 단위부피당 기댓값과 각각의 알고리즘마다 심장/간, 심장/배경영역, 간/배경영역에서의 비율을 구한 뒤, 기댓값과 각각의 알고리즘에서 얻은 백분율 오차를 계산하여 알고리즘 간의 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 그리고 심장, 간, 배경영역의 SNR값과 심장과 간의 TNR을 비교하여 장기에 얼마나 방사능이 집적되었는지를 평가하여 알고리즘 간의 유의미한 차이를 비교 분석하였다.
A)을 이용한 PET/CT 검사에 적용하여 PET의 성능은 각 영역에서의 절댓값보다는 두 영역 사이의 SUV 비율이 적절한지의 가능성을 연구하고자한다. 또한 심장, 간, 배경영역의 영상에서의 SNR 값을 구하여 실제 주입한 방사능이 어떤 재구성 알고리즘 영상에서 정확하게 표현되는지 비교 평가하였다.
본 실험에서 사용된 GE사의 DMIDR과 DSte는 비행시간(Time of Flight, TOF)영상획득, 점확산함 수 영상재구성(Point Spread Function reconstruction, PSF) 및 새로 개발된 Q.Clear 등 다양한 보정기법을 제공한다.
본 연구에서는 영상 재구성 알고리즘 별로 측정한 SUV 값을 예상 SUV 값과 비교하고, SUV 비율을 심장/간, 심장/배경영역, 간/배경영역에서 구하여 백분율 오차 결과 값과 SNR 값을 획득하였다.
사용된 알고리즘마다 SNR을 각각 구하여 실제 팬텀 주입량이 영상에서 정확하게 표현되는지를 영상을 평가하였다. SNR은 장기 내 SUV를 표준편차로 나누어 정의하였다.
5 ml, 간은 1300 ml, 배경역역은 9600 ml가 되도록 채우고, 팬텀에 방사선 용액을 넣기 전 방사능 양과 팬텀에 18F-FDG를 넣고 난 후 잔여 방사능을 계산하여 실제로 팬텀에 주입된 방사능을 계산하였다. 심장은 2.28 MBq, 간은 20.3 MBq, 배경역역은 45.7 MBq의 방사능을 주입하여 실험을 진행하였다. 팬텀을 제작하고 DMIDR와 DSte 장비를 이용하여 영상을 획득하였다.
의인화몸통팬텀의 내부를 ¹⁸F-Fluorodeoxy-glucose (FDG)와 증류소로 혼합하여 심장은 62.5 ml, 간은 1300 ml, 배경역역은 9600 ml가 되도록 채우고, 팬텀에 방사선 용액을 넣기 전 방사능 양과 팬텀에 18F-FDG를 넣고 난 후 잔여 방사능을 계산하여 실제로 팬텀에 주입된 방사능을 계산하였다. 심장은 2.
표준섭취계수(SUV)는 PET과 영상 재구성 방법에 따라 크게 달라진다. 이 연구에서는 두 종류의 PET과 여섯 종류의 영상 재구성 알고리즘을 통하여 간, 심장과 배경영역에서 SUV와 SUV 비율을 기대치와 비교하였다.
팬텀에 주입된 방사능이 알고리즘을 적용한 영상에서 방사능 값이 어떻게 나오는지 비교하기 위해 심장/간, 심장/배경영역, 간/배경영역을 알고리즘별로 각각 데이터를 얻고, 데이터를 이용하여 백분율 편차를 구해, 각각의 영상을 비교 분석하였다.
7 MBq의 방사능을 주입하여 실험을 진행하였다. 팬텀을 제작하고 DMIDR와 DSte 장비를 이용하여 영상을 획득하였다. 데이터 획득 시간은 6분, 2회 반복하여 총 12분으로 하였고, 길이는 38 cm, 무게는 17 kg으로 설정하였고 영상 획득 후 재구성 알고리즘 별로 평가를 진행하였다.

대상 데이터

Fig. 2와 같이 획득한 영상으로 관심영역(Region Of Interest, ROI)를 346.40 mm² 크기로 심장 2개, 간 3개, 배경영역 4개를 설정하여 알고리즘마다 표준 섭취계수 평균치와 최댓값을 획득하였다. 관심영역 내의 SUV 값은 컴퓨터 모니터에 제공되는 값을 사용하였다.
본 연구에서 사용 장비는 Fig. 1과 같이 PET/CT DMIDR와 DSte, 팬텀은 의인화몸통팬텀으로 실험을 진행하였다.

이론/모형

DMIDR 장비에서는 VPFX-S, QCFX-S-350, QCFX-S-50, VPHD-S 알고리즘을 적용하였고, DSte 장비에서는 VUE Point, FORE-FBP 알고리즘을 적용하였다. OSEM을 사용하는 알고리즘의 경우, DMIDR 장비에서는 부분집합수(subset) 18과 반복횟수(iteration) 4를, DSte 장비에서는 부분집합수 20과 반복횟수 2를 사용하였다.
[9] Q.Clear는 BSREM(Block Sequential Regularized Expectation Maximization) 알고리즘을 사용하여 부피소(voxel) 단위로 노이즈를 제거하여 기존 OSEM 방식의 문제점을 극복하였다.

성능/효과

Table 2와 같이 영상 재구성 알고리즘 별로 측정한 SUV 값은 예상 SUV 값과는 큰 차이를 보였으며, VPFX-S, QCFX-S-350, QCFX-S-50, VPHD-S 알고리즘을 적용한 DMIDR 장비와 VUE Point, FOREFBP 알고리즘을 적용 DSte 장비 사이에 큰 차이를 보였다.
Table 4에 보인 것처럼 SUV 비율은 심장/간의 백분율 편차 평균과 심장/배경영역의 백분율 편차 평균에서 QCFX-S-50가 각각 –5.0, -5.7%로 가장 좋은 결과를 보였으며 간/배경영역의 백분율 편차 평균에서는 VUE Point이 -0.3%로 가장 좋은 결과를 보였다.
[1] CT 영상을 먼저 얻은 후 PET 영상을 그 위에 겹쳐 놓는 방식으로 기존 PET 장치에 비해 영상의 질이 우수하여 영상의 진단적 가치를 크게 상승시켰다.
본 연구에서는 방사선사의 피폭을 최소화하기 위하여 팬텀에 주입해야 하는 방사성동위원소의양을 정량보다 10분의 1로 줄여 연구하였다. 각 장기에서 표준섭취계수는 PET과 영상 재구성 알고리즘에 따라 큰 차이를 보였지만 간/배경영역과 심장/배경영역에서의 SUV 비는 12개 중에서 11개가 5%내에서 일치된 값을 보여주었다. 방사성동위원소의 28 PET/CT SUV Ratios in an Anthropomorphic Torso Phantom양을 정량대로 주입하여 실험한다면 좀 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 것이라고 예상되지만 소량의 방사능으로도 각 장기와 배경영역에서의 SUV 비율은 비교적 일치되는 값을 얻었다.
방사성동위원소의 28 PET/CT SUV Ratios in an Anthropomorphic Torso Phantom양을 정량대로 주입하여 실험한다면 좀 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 것이라고 예상되지만 소량의 방사능으로도 각 장기와 배경영역에서의 SUV 비율은 비교적 일치되는 값을 얻었다.

후속연구

더 다양한 β-강도 값을 적용한 영상을 얻어서 비교한다면 보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 것이라고 사료된다.
방사성동위원소의 28 PET/CT SUV Ratios in an Anthropomorphic Torso Phantom양을 정량대로 주입하여 실험한다면 좀 더 정확한 결과를 얻을 수 있을 것이라고 예상되지만 소량의 방사능으로도 각 장기와 배경영역에서의 SUV 비율은 비교적 일치되는 값을 얻었다. 또한 동일 제조사의 두 종류 PET/CT에서 SUV 비율을 비교하였지만, 다양한 회사에서 제조된 PET/CT를 사용하여 연구 결과를 확인할 필요가 있다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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