[논문]DR 시스템에서 화질 개선을 위한 VGR 알고리즘의 유용성에 관한 연구

양현진; 한동균

doi:10.7742/jksr.2020.14.6.763

DR 시스템에서 화질 개선을 위한 VGR 알고리즘의 유용성에 관한 연구
A Study on the Usefulness of VGR (Virtual Grid Role) Algorithm for Elevation of Image Quality in DR System 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.14 no.6, 2020년, pp.763 - 772

초록
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DR 시스템에서 일반X선 검사 시 환자에 의해 물리적으로 발생되는 산란X선으로 인하여 영상의 흐림 현상으로 인해 질 저하를 초래한다. 현재 임상에서는 격자를 사용하여 물리적으로 발생한 산란X선을 제거하여 영상의 대조도를 높이지만, 이로 인해 촬영조건이 증가되기 때문에 환자의 피폭선량이 증가되고 격자에 의한 아티팩트가 생길 가능성이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가상 격자 역할을 하는 VGR (virtual grid role) 알고리즘을 사용하여 Non-grid 수준의 촬영조건을 가지고 Real-grid를 사용했을 때와 유사한 영상을 얻어내는데 목적이 있다. Real-grid 영상의 70%의 촬영조건을 가지고 획득한 Non-grid와 VGR 알고리즘 영상의 MTF, SNR, CNR을 비교한 결과 Non-grid와 GLE 알고리즘은 MTF_0.5는 0.265와 0.350, MTF_0.1은 0.412와 0.467로 차이가 나타났으며 SNR과 CNR도 차이가 있음을 보여줬다. 또한, VGR 알고리즘과 Real-grid 영상의 MTF, SNR, CNR을 비교한 결과 VGR 알고리즘과 Real-grid는 MTF_0.5는 0.350과 0.367, MTF_0.1은 0.467와 0.483으로 차이가 거의 없었으며 SNR과 CNR도 차이가 거의 없음을 보여줬다.

Abstract ▼ AI-Helper

During X-ray examinations in the DR system, the scattered X-rays physically generated by the patient cause image blurring in poor quality. Although X-rays to increase the contrast of images, this increases the patient's exposure dose and is likely to result in grid induced artifacts. Therefore, the purpose of this study is obtain images similar to those of real-grid with non-grid level conditions using a VGR (Virtual Grid Role) algorithm that serves as a virtual grid. Comparing MTF, SNR and CNR of non-grid and VGR algorithm images obtained with 70% exposure conditions of real-grid images showed that the MTF0.5 differed from 0.265 to 0.350 and the MTF0.1 from 0.412 to 0.467 and the SNR, CNR were also different. In addition, comparing MTF, SNR and CNR of VGR algorithm and real-grid images showed that the MTF0.5 differed from 0.350 to 0.367 and the MTF0.1 from 0.467 to 0.483 and the SNR, CNR by little.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1. VGR algorithm diagram.
그림 Fig. 2. VGR algorithm process.
표 Table 1. Parameters according to patient thickness(P.T.).
그림 Fig. 3. ROI image of chest phantom.
그림 Fig. 4. MTF measurement process.
그림 Fig. 5. MTF of non-grid and VGR algorithm under reduced conditions compared to real-grid.
그림 Fig. 6. MTF of VGR algorithm and real-grid under reduced conditions compared to real-grid.
표 Table 2. SNR_average of the non-grid and VGR algorithm under reduced conditions compared to real-grid by thoracic phantom region
표 Table 3. CNR_average of the non-grid and VGR algorithm under reduced conditions compared to real-grid by thoracic phantom region
표 Table 4. SNR_average of the VGR algorithm and real-grid under reduced conditions compared to real-grid by thoracic phantom region
그림 Fig. 7. MTF of non-grid and VGR algorithm under the same conditions as real-grid.
표 Table 5. CNRaverage of the VGR algorithm and real-grid under reduced conditions compared to real-grid by thoracic phantom region
표 Table 6. SNR_average of the non-grid and VGR algorithm the same conditions as real-grid by thoracic phantom region
표 Table 7. CNR_average of the non-grid and VGR algorithm the same conditions as real-grid by thoracic phantom region
그림 Fig. 8. MTF of VGR algorithm and real-grid under the same conditions as real-grid.
표 Table 8. SNR_average of the VGR algorithm and real-grid the same conditions as real-grid by thoracic phantom region
표 Table 9. CNR_average of the VGR algorithm and real-grid the same conditions as real-grid by thoracic phantom region

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구는 가상 격자 역할을 하는 VGR 알고리즘을 통해 격자의 문제점을 줄이기 위해 진행되었다. VGR 알고리즘을 통해 Non-grid의 촬영조건을 가지고 Real-grid와 유사한 질의 영상을 획득함으로써 환자의 피폭선량을 줄임과 동시에 격자의 Artifact 발생도 줄일 수가 있었다.
이에 본 연구에서는 DR System에서 격자를 사용하지 않고 Virtual Grid 역할을 하는 VGR (virtual grid role) 알고리즘을 적용하여 격자를 사용하지 않았을 때 (Non-grid)의 선량으로 격자를 사용했을 때(Real-grid)와 유사한 질의 영상을 얻어내어 환자의 피폭선량을 줄이도록 하는데 목적이 있다.
하지만 격자로 인해 Artifact가 발생하는 등 단점도 초래하게 된다. 이에 본 연구에서는 DR 시스템에서 격자를 사용하지 않고 VGR 알고리즘을 사용함으로써 Non-grid 수준의 촬영조건으로 Real-grid와 유사한 질의 영상을 얻어냄과 동시에 환자의 피폭선량 또한 줄이는데 목적이 있다.

제안 방법

Non-grid 적용 영상, VGR 알고리즘 적용 영상, Real-grid 적용 영상의 차이남과 유사함을 알아보기 위해 Non-grid 적용 영상과 VGR 알고리즘 적용 영상은 Real-grid 적용 영상(SID 100cm, 2 mAs, 100 kVp)의 약 70%의 촬영조건(SID 100 cm, 2 mAs, 70 kVp)으로 설정하여 각각 30회씩 조사하여 영상을 획득한 후 Fig. 3, Fig. 4와 같이 Image J 프로그램으로 5군데의 ROI를 설정(① Apex, ② Middle Lobe, ③ C.P. Angle, ④ Mediastinum, ⑤ Heart)하여 SNR 과 CNR를 계산하였고, Origin Pro 프로그램을 이용하여 MTF를 측정하였다.
Non-grid 적용 영상과 VGR 알고리즘 적용 영상, Real-grid 적용 영상의 촬영조건을 SID 100cm, 2 mAs, 100 kVp으로 동일하게 설정하여 각각 30회씩 조사하여 영상을 획득한 후 Apex, Middle Lobe, C. P. Angle, Mediastinum, Heart의 SI를 측정한 후 SNR 과 CNR을 계산하였고, Origin Pro 프로그램을 이용하여 MTF를 측정하였다.
1, SNR, CNR 모두 VGR 알고리즘이 Non-grid보다 더 높게 나옴을 알 수 있었고 VGR 알고리즘과 Real-grid는 모두 유사하게 나왔으며 그 값은 VGR 알고리즘 Real-grid보다 조금 더 높게 나 왔다. 두번째로 Real-grid 촬영조건을 Non-grid와 VGR 알고리즘에 동일하게 적용하여 영상을 획득, MTF, SNR, CNR을 비교하였다. Non-grid와 VGR 알고리즘을 비교한 결과에서 MTF0.
영상의 화질을 정량적으로 평가하기 위해서 첫 번째로 Real-grid 대비 약 70% 감소한 촬영조건으로 Non-grid와 VGR 알고리즘 영상을 획득하여 Real-grid 영상과 MTF, SNR, CNR을 비교하였다. Non-grid와 VGR 알고리즘을 비교한 결과에서 MTF_0.

대상 데이터

또한, 연구에 사용된 흉부 Phantom은 202SPL (U.S.A) 모델이다.
본 연구에 사용된 X선 발생장치는 비정질 실리 콘(CsI:Tl) 기반의 직접 방식 디텍터(Rayence, Korea)를 장착하고 있으며 Detector의 한 Pixel은 127 ㎛, 획득되는 영상은 3328×3328 pixel로 422.7 mm×422.7 mm의 영역에 대한 영상을 획득할 수 있으며 격자의 비율은 12:1, 230l ines/inch, 크기는 460 mm× 460 mm이다.

데이터처리

Non-grid 적용 영상, VGR 알고리즘 적용 영상, Real-grid 적용 영상의 차이와 유사함을 알아보기 위해 SPSS Version 22.0으로 독립 표본 t 검정 (Independent t-test)을 이용하여 p-value가 0.05보다 작은 경우 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 판단하였다.

성능/효과

Non-grid 적용 영상과 VGR 알고리즘 적용 영상 의 흉부팬텀의 각 부위별 평균 CNR은 Table 7과 같이 Apex 22.03과 27.25, Middle lobe 21.93과 26.72, C.P. Angle 21.34와 26.27, Mediastinum 30.36 과 35.98, Heart 30.78과 34.16으로 나타났고 p값은 0.05보다 작으므로 Non-grid 적용 영상과 VGR 알고 리즘 적용 영상의 평균 CNR은 통계적으로 유의한 차이가 있다고 할 수 있다.
Non-grid 적용 영상과 VGR 알고리즘 적용 영상 의 흉부팬텀의 각 부위별 평균 SNR은 Table 6과 같이 Apex 27.12와 30.01, Middle lobe 26.01과 29.15, C.P. Angle 24.12와 29.15, Mediastinum 36.14와 42.98, Heart 34.13과 41.03으로 나타났고 p값은 0.05 보다 작으므로 Non-grid 적용 영상과 VGR 알고리즘 적용 영상의 평균 SNR은 통계적으로 유의한 차이가 있다고 할 수 있다.
Non-grid 적용 영상과 VGR 알고리즘 적용 영상의 흉부팬텀의 각 부위별 평균 CNR은 Table 3과 같이 Apex 21.05과 25.48, Middle lobe 20.98과 24.87, C.P. Angle 20.49와 24.26, Mediastinum 29.67 과 33.64, Heart 29.37과 32.49로 나타났고 p값은 0.05보다 작으므로 Non-grid 적용 영상과 VGR 알고리즘 적용 영상의 평균 CNR은 통계적으로 유의한 차이가 있다고 할 수 있다.
Non-grid 적용 영상과 VGR 알고리즘 적용 영상의 흉부팬텀의 각 부위별 평균 SNR은 Table 2와 같이 Apex 25.84와 28.94, Middle lobe 23.98과 27.79, C. P. Angle 22.35와 27.44, Mediastinum 34.27와 41.78, Heart 33.70과 39.41로 나타났고 p값은 0.05보 다 작으므로 Non-grid 적용 영상과 VGR 알고리즘 적용 영상의 평균 SNR은 통계적으로 유의한 차이가 있다고 할 수 있다.
두번째로 Real-grid 촬영조건을 Non-grid와 VGR 알고리즘에 동일하게 적용하여 영상을 획득, MTF, SNR, CNR을 비교하였다. Non-grid와 VGR 알고리즘을 비교한 결과에서 MTF0.5, MTF0.1, SNR, CNR 모두 VGR 알고리즘이 Non-grid보다 더 높게 나옴을 알 수 있었고 VGR 알고리즘과 Real-grid는 모두 유사하게 나왔다.
영상의 화질을 정량적으로 평가하기 위해서 첫 번째로 Real-grid 대비 약 70% 감소한 촬영조건으로 Non-grid와 VGR 알고리즘 영상을 획득하여 Real-grid 영상과 MTF, SNR, CNR을 비교하였다. Non-grid와 VGR 알고리즘을 비교한 결과에서 MTF_0.5, MTF_0.1, SNR, CNR 모두 VGR 알고리즘이 Non-grid보다 더 높게 나옴을 알 수 있었고 VGR 알고리즘과 Real-grid는 모두 유사하게 나왔으며 그 값은 VGR 알고리즘 Real-grid보다 조금 더 높게 나 왔다. 두번째로 Real-grid 촬영조건을 Non-grid와 VGR 알고리즘에 동일하게 적용하여 영상을 획득, MTF, SNR, CNR을 비교하였다.
VGR 알고리즘 적용 영상과 Real-grid 적용 영상 의 흉부팬텀의 각 부위별 평균 SNR은 Table 4와 같 이 Apex 28.94와 29.62, Middle lobe 27.79과 28.48, C.P. Angle 27.44와 27.59, Mediastinum 41.78와 42.27, Heart 39.41과 40.09로 나타났고 p값은 0.05보다 크므로 VGR 알고리즘 적용 영상과 Real-grid 적용 영상의 평균 SNR은 통계적으로 유의한 차이가 없다고 할 수 있다.
VGR 알고리즘 적용 영상과 Real-grid 적용 영상 의 흉부팬텀의 각 부위별 평균 SNR은 Table 8과 같이 Apex 30.01와 29.62, Middle lobe 29.15과 28.48, C.P. Angle 29.15와 27.59, Mediastinum 42.98와 42.27, Heart 41.03과 40.09로 나타났고 p값은 0.05보다 크므로 VGR 알고리즘 적용 영상과 Real-grid 적용 영상의 평균 SNR은 통계적으로 유의한 차이가 없다고 할 수 있다.
VGR 알고리즘 적용 영상과 Real-grid 적용 영상의 흉부팬텀의 각 부위별 평균 CNR은 Table 5와 같이 Apex 25.48와 26.01, Middle lobe 24.87과 25.31, C.P. Angle 24.26와 24.58, Mediastinum 33.64와 33.81, Heart 32.49과 32.77로 나타났고 p값은 0.05보다 크므로 VGR 알고리즘 적용 영상과 Real-grid 적용 영상의 평균 CNR은 통계적으로 유의한 차이가 없다고 할 수 있다.
VGR 알고리즘 적용 영상과 Real-grid 적용 영상의 흉부팬텀의 각 부위별 평균 CNR은 Table 9와 같이 Apex 27.25와 26.01, Middle lobe 26.72과 25.31, C.P. Angle 26.27와 24.58, Mediastinum 35.98 와 33.81, Heart 34.16과 32.77로 나타났고 p값은 0.05보다 크므로 VGR 알고리즘 적용 영상과 Real-grid 적용 영상의 평균 CNR은 통계적으로 유의한 차이가 없다고 할 수 있다.
이에 본 연구는 가상 격자 역할을 하는 VGR 알고리즘을 통해 격자의 문제점을 줄이기 위해 진행되었다. VGR 알고리즘을 통해 Non-grid의 촬영조건을 가지고 Real-grid와 유사한 질의 영상을 획득함으로써 환자의 피폭선량을 줄임과 동시에 격자의 Artifact 발생도 줄일 수가 있었다. 따라서 VGR 알고리즘을 임상에서 모든 부위에 적용할 수 있다면 환자가 받는 선량을 줄임과 동시에 질이 좋은 영상을 얻을 것이라 사료된다.

후속연구

VGR 알고리즘을 통해 Non-grid의 촬영조건을 가지고 Real-grid와 유사한 질의 영상을 획득함으로써 환자의 피폭선량을 줄임과 동시에 격자의 Artifact 발생도 줄일 수가 있었다. 따라서 VGR 알고리즘을 임상에서 모든 부위에 적용할 수 있다면 환자가 받는 선량을 줄임과 동시에 질이 좋은 영상을 얻을 것이라 사료된다.
하지만 본 연구는 흉부팬텀에만 적용하였기에 추후 연구를 통해 모든 부위에 적용 가능한지를 알아보아야 할 것이다.

참고문헌 (24)

S. G. Choi, "Change of the scattered dose by field size in X-Ray radiography", International Journal of Contents, Vol. 13, No. 3, pp. 198-203. 2013. http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2013.13.03.198

원문보기 상세보기
B. J. An, "A comparative study for resolution and density of chest imaging using film/screen, CR and DR", Journal of the Korean Society Radiology, Vol. 4, No. 1, pp. 25-30, 2010. https://doi.org/10.7742/jksr.2010.4.1.025

원문보기 상세보기
J. K. Lee, Principle of radiation protection, Korean association for radiation application, Vol. 1, pp. 1-3, 2016.
Stewart Carlyle Bushong, Radiologic science for technologists : physics, biology, and protection, Elesvier, pp 8-15
J. K. Park, S. W Yang, J. H. Jun, S. Y. Cho, K. T. Kim, Y. J. Heo, S. S. Kang, "The effects of image quality due to X-ray according to increasing patient thickness", Journal of the Korean Society Radiology, Vol. 11, No. 7, pp. 671-677, 2017. http://dx.doi.org/10.7742/jksr.2017.11.7.671

원문보기 상세보기
H. Y. You, Introduction to radiology, hyunmun, pp 25-28, 2011.
K. S. Sin, Radiation physics, shinkwang, pp 108, 2018.
D. M. Kwon, Analog and digital PACS, daehakseorim, pp 19-22, 2016.
J. K. Park, J. H. Jun, S. W Yang, K. T. Kim, I. H. Choi, S. S. Kang, "A study for effects of image quality due to scatter ray produced by increaseing of tube voltage", Journal of the Korean Society Radiology, Vol. 11, No. 7, pp. 663-669, 2017. https://doi.org/10.7742/jksr.2017.11.7.663

원문보기 상세보기
S. H. Choi, "A study on dose image quality in DR system evaluation according to use of the grid", A master's thesis, Hanseo university, 2012.
P. K. Cho "Distribution of the scatter ray on chest X-ray examinations", The Journal of the Korea contents association, Vol. 12, No. 7, pp. 255-260, 2012. http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2012.12.07.255

원문보기 상세보기
M. C. Jeon, "The attenuation of primary, secondary dose and scattering dose distribution (Thesis)", Chungnam university, 2012.
K. J. Lee, M. G. Kim, J. W. Lee, H. C. Kim, "Research for the environmental optimization of dose and image quality in digital radiography", Journal of the institute of electronics engineers of korea, Vol. 50, No. 2, pp. 203-209, 2013. http://dx.doi.org/10.5573/ieek.2013.50.2.203

원문보기 상세보기
J. K. Park, S. S. Kang, S. W Yang, Y. J. Heo, K. T. Kim, "The study on scattered radiation effects according to acquisition of X-ray imaging Monte Carlo simulation", Journal of the Korean Society of Radiology, Vol. 12, No. 5, pp. 549-556, 2018. http://dx.doi.org/10.7742/jksr.2018.12.5.549

원문보기 상세보기
S. H. Park, "Change of the scattered dose by field size on chest X-ray examinations (Thesis)", Korea university. 2017.
W. S. Kang, "The reduction method of X-ray scatter from digital radiography image by image processing (Thesis)". Yonsei university. 2012.
M. C. Kim, "A study on the perception of grid and optimum grid radio of digital radiation generators (Thesis)". Hanseo university. 2019.
H. G. Kim, J. E. Jeong, J. H. Lee, J. H. Park, J. S. Seo, H. J. Kim, "A dynamically segmented DCT technique for grid artifact suppression in X-ray images", Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference, Vol. 8, No. 4, pp. 171-178, 2019. https://doi.org/10.3745/KTSDE.2019.8.4.171

원문보기 상세보기
C. H. Baek, "A study of scattered radiation effect on digital radiography imaging system", Journal of radiological science and technology, Vol. 40, No. 1, pp. 71-78, 2017. http://dx.doi.org/10.17946/JRST.2017.40.1.11

원문보기 상세보기
S. H. Jeong, B. H. Han, H. R. Jeong, "Evaluation of image quality when using grid during child chest X-ray examination", Journal of radiological science and technology, Vol. 40, No. 3, pp. 371-376, 2017. http://dx.doi.org/10.17946/JRST.2017.40.3.03

원문보기 상세보기
H. I. Lee, "A study on removal of scattering ray and reduction of exposure dose by using metal sheet", master's thesis, Kunyang university, 2017.
W. T. Lim, "Quantitative of ACR phantom using the modulation transfer function in magnetic resonance imaging", A doctoral dissertation, Hanseo university, 2017.
J. W. Lee, S. W. Lee, J. S. Lee, T. Y. Kim, B. E. Kim, S. H Kim, J. H. Nam, "Usefulness of digital wireless detector image processing algorithm (Sim-Grid)", Journal of the Korean radiological technologists, Vol. 4, No. 1, pp. 84-91, 2018.
S. Y Ahn, K. J. Chae, J. M. Goo, "The potential role of grid-like software in bedside chest radiography in improving image quality and dose reduction : An observer preference study", Korean journal of radiology, Vol. 19, No. 3, pp. 526-533, 2018. http://dx.doi.org/10.3348/kjr.2018.19.3.526

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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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