[논문]개선된 X선 중심선속정렬평가 측정법

최석윤

doi:10.7742/jksr.2020.14.6.827

개선된 X선 중심선속정렬평가 측정법
Improved X-ray Center Beam Alignment Evaluation Method 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.14 no.6, 2020년, pp.827 - 832

초록
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영상의학과 진료에 자주 이용되는 X선 장비는 임상에서 가장 보편화되어 있고 가장 많이 사용되는 장비이다. 장비는 지속적인 품질관리를 통해서 환자에게 정확한 정보를 제공해야 한다. 수동으로 계측 할 경우 재현성이 떨어지고 평가결과에 대한 신뢰도에 문제가 있을 수 있다.본 연구에서는 현재 임상에서 사용되고 있는 진단용 X선발생장치의 X선관 초점과 가변 조리개의 중심선속이 얼마나 일치하는지를 자동화된 프로그램을 통해서 계측하고 평가하고자 하였다. 실험결과, 두 개의 평가용 중심점 좌표를 계산하는데 성공하였고 두 점간 거리를 픽셀단위로 계산하여 판정에 적용하였다. 중심선속 일치정도가 정상 각도이내에 존재하는지 비정상 범위인지에 대한 자동판정 값을 제시하였다. 본 연구의 결과는 엑스선장치의 품질관리에 도움을 줄 것으로 판단한다.

Abstract ▼ AI-Helper

X-ray equipment, which is frequently used in radiology and treatment, is the most common and most used equipment in clinical practice. Equipment must provide accurate information to patients through continuous quality control. In case of manual quality control measurement, reproducibility may be poor and there may be a problem with reliability of evaluation results. In this study, an automated program was developed and attempted to measure how much the central ray between the focus of the X-ray tube and the variable aperture of the diagnostic X-ray generator used in clinical practice coincides. As a result of the experiment, it succeeded in calculating the coordinates of the two center points, and the distance between the two points was calculated in pixels and applied to the judgment and the automatic judgment value for whether the center line coincidence is within the normal angle or the abnormal angle is presented. The results of this study are considered to be very helpful in the quality control of the X-ray apparatus.

주제어

표/그림 (4)

그림 Fig. 1. Center line alignment test method using x-ray device.
그림 Fig. 2. The figure shows an image with an abnormal tube angle and a normal image.
그림 Fig. 3. Central point coordinate automatic extraction process using image processing. (a,c,e) abnormal case. (b,d,f) normal case.
그림 Fig. 4. Automatic measurement and automatic evaluation process of upper and lower center points using image processing.

AI 본문요약
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문제 정의

4cm(10pixel)로 나타났다. X선 중심선의 어긋남은 중심선정렬기구 상단의 포인트와 하단의 포인트 사이의 위치정보를 보고 판단한다. 두 개의 포인트가 겹쳐 나오면 0.
수동으로 측정하는 기존방식은 재현성 및 정확도에 문제가 있을 수 있다. 본 연구에서는 중심선속 측정의 자동화를 위해서 노력하였고, 업무량이 많은 품질관리 대행업체 및 병원소속의 실무자에게 도움을 주고자 하였다.
의료기기의 중심점이 일치를 평가하기 위한 자동화 방법을 위한 연구로 강^[5]과 정^[6]의 연구가 있다. 정의 연구에서는 선형가속기의 갠트리가 회전을 할 때 온-보드 영상장치에 대한 회전중심점의 정확도를 측정하기 위해 프로그램을 개발하였다. 제시한 방법으로 오차계산에 활용하여 수동으로 평가하는 방법을 대체하였다.

제안 방법

실험을 위한 영상을 얻기 위해서 진단용 엑스선 발생장치를 사용하였다. FFD를 100cm으로 설정하였고, 조리개는 조사야시험기구의 외곽선에 일치하도록 두었으며, 45kVp, 10mAs의 노출조건으로 중심선정렬테스트 기구(Beam alignment test tool)를 향해서 X선을 수직 입사하였다[Fig. 1]. 입사된 정보는 Image plate(film cassette)와 CR을 통해서 영상으로 출력하였다.
그림3(b)에서는 모폴로지 연산을 실행하여 아티팩트 및 거친 정보를 제거하였고, 이진 정보를 구조체 데이터 형식으로 각 각 분리하였다. 모폴로지 연산에 침식 연산을 사용하였고 0.3크기의 원형 모형을 사용하였다. 그림 3(c)에서는 가상코드에서 제시한 방법으로 중심점의 좌표를 생성하는 과정을 나타내었고, 좌표생성 유무를 점으로 원위에 출력하였다.
DICOM 영상을 읽어서 흑백영상으로 전환하였다. 영상의 정보량을 축소하여 최소한의 정보로 계측을 시도하였다. 다음 영상을 이진화로 변화해서 필요 없는 정보들을 제거하였다.
다음 영상을 이진화로 변화해서 필요 없는 정보들을 제거하였다. 이때 최적의 역치 값을 실험적으로 설정하였으며, 역치(0.6 적용)값에 의해서 중심선정렬테스트 기구의 작은 원, 큰 원, 상하부의 중심점들의 모양을 정확하게 추출하였다. 이후 모폴로지 연산중 침식연산을 이용해서 계측에 에러가 될 수 있는 정보를 제거하였다.
6 적용)값에 의해서 중심선정렬테스트 기구의 작은 원, 큰 원, 상하부의 중심점들의 모양을 정확하게 추출하였다. 이후 모폴로지 연산중 침식연산을 이용해서 계측에 에러가 될 수 있는 정보를 제거하였다. 이때 0.
정의 연구에서는 선형가속기의 갠트리가 회전을 할 때 온-보드 영상장치에 대한 회전중심점의 정확도를 측정하기 위해 프로그램을 개발하였다. 제시한 방법으로 오차계산에 활용하여 수동으로 평가하는 방법을 대체하였다. 강 의 연구에서는 방사선 치료에서 표적과 조사 빔의 일치 정도를 평가하는 프로그램을 개발하였고 조사 빔과 표적 사이의 정략적 분석을 위해 프로그램을 이용하였다.
입사된 정보는 Image plate(film cassette)와 CR을 통해서 영상으로 출력하였다. 중심선정렬테스트 기구는 조리개시험기구(Collimator test tool)의 중심에 맞추고 밑에 Image plate를 놓고 실험을 진행하였다.

대상 데이터

실험에 필요한 영상획득은 그림 1 방법에 의해서 영상을 획득하였다. 이때 주의 할 점은 하부에 위치한 빔정렬테스트 기구의 중심점을 조리개시험기구판에 정확히 일치 시키고 단계로 넘어가야 한다.
실험을 위한 영상을 얻기 위해서 진단용 엑스선 발생장치를 사용하였다. FFD를 100cm으로 설정하였고, 조리개는 조사야시험기구의 외곽선에 일치하도록 두었으며, 45kVp, 10mAs의 노출조건으로 중심선정렬테스트 기구(Beam alignment test tool)를 향해서 X선을 수직 입사하였다[Fig.
1]. 입사된 정보는 Image plate(film cassette)와 CR을 통해서 영상으로 출력하였다. 중심선정렬테스트 기구는 조리개시험기구(Collimator test tool)의 중심에 맞추고 밑에 Image plate를 놓고 실험을 진행하였다.

이론/모형

입력영상으로부터 중심점의 좌표를 추출하고 판정을 위한 과정은 아래의 가상코드 방법에 따라 실행하였다.

성능/효과

실험결과, 상·하부의 원과 중심점이 모두 성공적으로 나타났다.

후속연구

본 연구의 제약점은 다음과 같다. CR영상으로 대상으로 실험하였고 DR장비를 대상으로는 실험을 하지는 못하였으나 중심선 좌표를 자동으로 계측하는 과정에서 약간의 오차가 있을것으로 예상 되나 파라메터의 조정으로 해결이 가능하리라 본다. 해당연구는 개발에 중점을 두어 서술하였고 많은 수의 장비로부터 획득된 영상에 대해서 사람이 계측한 결과와 비교하여 분석하지는 못하였다.
이때 수동으로 측정하는 검사항목들이 많아서 재현성 및 오류의 확률이 늘 존재한다. 본 연구에서 개발한 방법을 진단용 엑스선장치의 품질관리 평가에 적용한다면 정확하고 빠른 결과를 얻는데 도움을 줄것이라고 판단한다.
해당연구는 개발에 중점을 두어 서술하였고 많은 수의 장비로부터 획득된 영상에 대해서 사람이 계측한 결과와 비교하여 분석하지는 못하였다. 향후 연구에서는 다양한 장비에 대해서 비교분석 하는 연구를 진행 할 예정이다. 영상의학 분야에서 정도관리를 위한 프로그램 개발은 정도관리 역사에 비해서 매우 부족하고 중심선일치평가의 경우본 연구에서 제안하는 방법이 유일하다.
영상의학 분야에서 정도관리를 위한 프로그램 개발은 정도관리 역사에 비해서 매우 부족하고 중심선일치평가의 경우본 연구에서 제안하는 방법이 유일하다. 향후 정도 관리에 대한 요구가 강화되고 있는 시점에서 CT 및 초음파 정도관리에서도 자동화된 정도관리 기법들이 매우 필요 할 것으로 보인다.

참고문헌 (6)

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상세보기
I. C. Im, S. H. Lee, "Evaluation to X-ray Tube Variable Beam Limiting Device Ability Test, Collimation and Beam Alignment Test of Diagnostic X-ray Unit", The Journal of the Korea Contents Association, Vol. 9, No. 3, pp. 250-255, 2009. http://dx.doi.org/10.5392/JKCA.2009.9.3.250

원문보기 상세보기
K. R. Dong, S. J. Lee, D. C. Kweon et al, "Actual condition of quality control of X-ray imaging system in primary care institution : focused on gangju metripolitan city", Journal of radiation protection, Vol. 35, No. 1, pp. 34-42, 2010.
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S. K. Kang, D. H. Oh, B. C. Cho, K. H. Cheong, R H Ju, S. S. et al., "Evaluation of the positional accuracy of the delivered beams from the target: A phantom study", Korean journal of medical physics, Vol. 17, No. 4, pp. 192-200, 2006.
K. H. Cheong, B. C. Cho, S. K. Kang, K. J. Kim, H. S. Bae, T. S. Suh, "Development of Quality Assurance Program for the On-board Imager Isocenter Accuracy with Gantry Rotation", Korean journal of medical physics, Vol. 17, No. 4, pp. 212-223, 2006.

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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