[논문]이중에너지 방법을 이용한 가상 단색 영상의 화질 시뮬레이션 연구

손기홍; 이수열; 김대홍; 정명애

doi:10.7742/jksr.2022.16.5.553

초록
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본 연구의 목적은 혈관의 가상단색성 영상 화질을 단색성 영상과 비교하여 평가한 시뮬레이션 연구이다. 이중에너지 영상은 저에너지와 고에너지 각각 50 keV, 80 keV에서 다섯 가지 물질의 선형감약계수를 바탕으로 획득되었다. 가상단색성 영상을 합성하기 위해 가중계수가 필요하며, 가중계수를 획득하기 위해 간과 뼈를 기저 물질로 사용하였다. 가상단색성 영상은 30 keV에서 100 keV 범위의 에너지에서 합성되었다. 영상 평가는 칼슘과 조영제를 신호로, 혈액을 백그라운드로 설정하여 CNR과 noise로 평가되었다. 연구결과에 따르면, 최대 CNR을 가지는 에너지는 칼슘과 조영제에서 각각 50 keV, 60 keV였다. 최소 noise를 보이는 에너지는 칼슘, 요오드 조영제, 혈액에서 각각 70 keV, 70 keV, 60 keV였다. VM 영상은 noise를 최소화하고 CNR을 최대화하는 최적의 에너지에서의 영상을 구현할 수 있으므로 CT 검사에서 진단능 향상에 기여할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this work was a simulation study to evaluate the virtual monochromatic (VM) image quality of blood vessels compared to the monochromatic image. Dual-energy images were obtained based on the linear attenuation coefficients of five materials at 50 keV and 80 keV at low- and high-energie...

The purpose of this work was a simulation study to evaluate the virtual monochromatic (VM) image quality of blood vessels compared to the monochromatic image. Dual-energy images were obtained based on the linear attenuation coefficients of five materials at 50 keV and 80 keV at low- and high-energies, respectively. A weighting factor is required to synthesize the VM image, and the liver and bone were used as basis materials to obtain the weighting factor. VM images were synthesized at energies ranging from 30 keV to 100 keV. Image quality was evaluated by Contrast to noise ratio (CNR) and noise by setting calcium and contrast medium as signals and blood as background. According to the results, the energies with the maximum CNR were 50 keV and 60 keV for calcium and contrast medium, respectively. The energies showing the minimum noise were 70 keV, 70 keV, and 60 keV in calcium, iodine contrast medium, and blood, respectively. The VM image can contribute to the improvement of diagnostic performance in CT examination because it can implement an image at the optimal energy that minimize noise and maximize CNR.

주제어

표/그림 (5)

표 Table 1. Linear attenuation coefficients (LAC) for basis material liver and bone in the energies range of 30 to 100 keV
그림 Fig. 1. Phantom images with liver bone, calcium, contrast medium, and blood information.
그림 Fig. 2. Example of VM image from 30 keV to 100 keV generated by dual-energy.
표 Table 2. HU values for low- and high-energies of phantom materials
그림 Fig. 3. (a) CNR and (b) noise in the 30 keV to 100 keV energy range.

AI 본문요약
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문제 정의

따라서, 본 연구의 목적은 혈관의 VM 영상 화질을 단색성 영상과 비교하여 평가한 시뮬레이션 연구이다.
본 연구는 혈관에 존재하는 석회 병변과 조영제를 VM 영상을 이용하여 대조도 증강 및 noise 감소를 확인하는 것이었다. 혈관에 발생하는 석회는 조영제를 혈관에 주입했을 때 석회와 조영제가 잘 구별되지 않는 경우가 발생할 수 있다.

제안 방법

2 영상들의 window level과 window width는 각각 200과 2,000으로 설정하였다. 에너지 변화에 따른 칼슘, 조영제, 혈액의 영상 대조도 및 noise의 변화를 분석하였다.
이중에너지 방식으로부터 합성된 VM 영상의 화질을 평가하였다. VM 영상은 noise를 최소화하고 CNR을 최대화하는 최적의 에너지에서의 영상을 구현할 수 있기 때문에 CT 검사에서 진단능 향상에 기여할 수 있다.

대상 데이터

(1)과 (2)를 이용하여 획득한 VM 영상이다. VM 영상은 30 keV부터 100 keV까지 획득되었고, 칼슘, 조영제, 혈액 부분을 확대하여 나타내었다. Fig.
연구 결과에 따르면, CNR을 최대로 증가시키는 VM 영상의 에너지는 칼슘은 50 keV, 요오드 조영제는 60 keV였다. noise가 최소가 되는 VM 영상의 에너지는 칼슘, 요오드 조영제, 혈액에서 각각 70 keV, 70 keV, 60 keV였다.
한편, noise는 에너지가 증가할 때 감소하다가 최소지점을 지나 증가하는 형태를 보였다. 이중에너지 영상에 사용된 저에너지와 고에너지는 각각 50 keV, 80 keV였다. Fig.

데이터처리

1은 인체를 묘사한 팬텀의 모습이다. 영상 평가는 CNR과 noise를 평가하였다. 그림 1에서 화살표가 가리키는 ①과 ②는 기저 물질인 간과 뼈를 각각 나타낸다.

성능/효과

3(b)에 에너지에 따른 noise는 저에너지와 고에너지 두 영상을 합성했을 때 noise가 최소가 되는 범위가 있음을 보여주고 있다. 따라서, 단색 에너지 영상인 50 keV 또는 80 keV 영상을 대조군으로 가정했을 때, CNR과 noise가 최적화된 VM 영상의 화질이 더욱 우 수하였다. 다만, 칼슘의 CNR은 50 keV의 영상이 VM 영상보다 우수한 결과를 보였다.
VM 영상은 저에너지와 고에너지로 촬영된 두 영상을 합성하여 병변의 대조도는 증가시키면서 noise를 감소시키는 최적화 방법을 이용하여 영상 신호의 증강을 구현할 수 있는 기술이다. 연구 결과에 따르면, CNR을 최대로 증가시키는 VM 영상의 에너지는 칼슘은 50 keV, 요오드 조영제는 60 keV였다. noise가 최소가 되는 VM 영상의 에너지는 칼슘, 요오드 조영제, 혈액에서 각각 70 keV, 70 keV, 60 keV였다.

후속연구

본 연구를 바탕으로 향후 연구는 다양한 물질과 광자계수검출기를 이용한 연구를 수행할 것이다.

참고문헌 (11)

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NIST Physical Reference Data, [online] Available: https://www.nist.gov/pml/x-ray-and-gamma-ray-data
L. Yu, S. Leng, C. H. McCollough, "Dual-energy CT-based monochromatic imaging", American Journal of Roentgenology, Vol. 199, No. 5, pp. S9-S15, 2012. https://doi.org/10.2214/ajr.12.9121

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