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방사선 조사선량의 최소화를 위한 생성적 적대 신경망을 활용한 복부 엑스선 영상 최적화 연구
Optimization of Abdominal X-ray Images using Generative Adversarial Network to Realize Minimized Radiation Dose 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.17 no.2, 2023년, pp.191 - 199  

김상우 (대원대학교 방사선과) ,  임재동 (대원대학교 방사선과)

초록
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본 연구는 높은 관전압과 낮은 관전류로 인한 복부 영상 노이즈 발생을 BSRGAN (Deep Bline Image Super-Resolution Generative Adversarial)기법으로 보정하고, 최소화된 방사선량을 가진 촬영 조건을 제시하는 것을 목표로 하였다. 먼저 각 촬영 조건에 따른 입사표면 선량(entrance surface doses, ESD)을 측정하였고, 해당 촬영 조건들의 복부 영상을 획득한 후 그 획득한 모든 복부 영상들은 BSRGAN 기법을 통해 재구성하였다. 영상 분석방법으로는 복부의 기준 촬영 조건인 80 kVp, 320 mA의 영상과 비교 분석하였고, 그 방법으로는 평균제곱오차(mean squared error, MSE), 최대 신호 대 잡음비(peak signal-to-noise ratio, PSNR), 그리고 구조적 유사도 지수 측정(structural similarity index measure, SSIM)을 사용하였다. 또한, BSRGAN 기법으로 재구성된 복부 영상효과를 검증하기 위해 절편 신호강도 분석은 실행되었다. MSE가 가장 낮은 조사조건은 90 kVp, 125 mA와 100 kVp, 100 mA (약 0.285)이었고, PSNR은 37.694와 SSIM은 0.999로 나타났다. 그 촬영 조건들은 ESD를 약 52 ~ 53%를 감소시켰다. 게다가, 최적화된 조건들의 신호 강도의 변화는 기준 복부 영상보다 오히려 감소하였다. 이 결과는 방사선량을 크게 줄임과 동시에 기준 복부 영상과 유사한 영상을 획득할 수 있음을 의미하며, 이는 방사선방호의 원리인 ALARA 개념을 충분히 반영할 수 있음을 시사한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aimed to propose minimized radiation doses with an optimized abdomen x-ray image, which realizes a Deep Blind Image Super-Resolution Generative adversarial network (BSRGAN) technique. Entrance surface doses (ESD) measured were collected by changing exposure conditions. In the identical ex...

주제어

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구는 BSRGAN기법을 활용하여 방사선량을 최소화함에 따라 합당한 복부 영상과 최적화된 촬영 조건을 제시하고자 하였다. 가장 낮은 표면선량을 보인 조사조건들은 90 kVp, 125 mA와 100 kVp, 100 mA (약 52 ~ 53%)이었다.
  • 본 연구는 방사선 조사선량을 최적화하기 위한 BSRGAN 기법을 활용한 복부 영상획득을 통해 가장 합리적인 촬영 조건들을 제시하고자 하였다. 90 kVp, 120 mA와 100 kVp, 100 mA는 가장 낮은 입사표면 선량이 관찰되었으며, 그 조건들로 재구성한 복부 영상은 기준 복부 영상과 상당히 유사할 뿐만 아니라 오히려 신호 크기의 적은 변동이 관찰되었다.
  • 본 연구는 진단용 방사선 발생장치의 조사선량 최소화를 위한 최적화된 복부 영상을 획득하고자 하였다. 먼저 관전압과 관전류의 변화에 따른 각각의 표면선량은 일반적으로 관전압의 증가와 관전류가 감소할수록 그 수치는 Table 1과 같이 감소하였다.
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