[논문]PET/CT 검사 시 움직임 보정 기법의 유용성 평가

조영학; 유세종; 배석환; 선종률; 김성호; 이원정

doi:10.7742/jksr.2024.18.1.45

PET/CT 검사 시 움직임 보정 기법의 유용성 평가
The Correction Effect of Motion Artifacts in PET/CT Image using System

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.18 no.1, 2024년, pp.45 - 52

조영학 (건양대학교병원 핵의학과) , 유세종 (건양대학교 방사선학과) , 배석환 (건양대학교 방사선학과) , 선종률 (대전보건대학교 방사선학과) , 김성호 (대전보건대학교 방사선학과) , 이원정 (대전보건대학교 방사선학과)

초록
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본 연구에서는 의료기관에서 방사성동위원소를 이용하여 암을 비롯한 여러 질환을 검사하는 PET/CT 검사에서 환자의 움직임으로 인한 영상의 질 저하와 판독 오류를 발생할 수 있는 점을 보완하기 위해 AI 기반의 Algorithm을 이용하여 개발한 Mothion Free 소프트웨어를 이용하여 호흡으로 인한 움직임의 보정 정도를 확인하고 유용성을 평가하여 임상에서의 적용을 위한 연구를 하였다. 실험 방법은 RPM Phantom을 사용하여 방사성동위원소 18F-FDG를 진공 바이알과 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere에 방사성동위원소를 주입하고 이것의 움직임을 호흡 시 움직이는 병소로 연출하여 영상을 획득하였다. 진공 바이알은 서로 다른 위치에서 움직임 정도를 다르게 하였고, 서로 다른 크기 NEMA IEC body Phantom의 sphere는 서로 다른 병소의 크기를 연출 하였다. 획득한 영상을 통하여 병소의 체적, 최대 SUV, 평균 SUV를 각각 측정하여 Mothion Free가 움직임 보정 정도를 정량적 평가를 하였다. 움직임 정도를 크게 설정한 진공바이알 A의 평균 SUV는 23.36 %, 움직임 정도를 작게 설정한 진공 바이알 B는 29.3 % 오차율이 감소하였다. NEMA IEC body Phantom의 sphere 37 mm, 22 mm에서의 평균 SUV는 각각 29.3 %, 26.51 % 오차율이 감소하였다. 오차율을 산출한 네 가지 측정치의 평균 오차율 30.03 % 감소하여 보다 정확한 평균 SUV 값을 나타내었다. 이 연구에서는 2차원적인 움직임 만을 연출할 수 있었기에 보다 정확한 데이터를 얻기 위해서는 실제 인체의 호흡 운동을 구현할 수 있는 Phantom을 이용하고, 움직임의 범위의 다양성을 구성한다면 보다 정확한 유용성 평가를 할 수 있다고 연구된다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, an AI-based algorithm was developed to prevent image quality deterioration and reading errors due to patient movement in PET/CT examinations that use radioisotopes in medical institutions to test cancer and other diseases. Using the Mothion Free software developed using, we checked the degree of correction of movement due to breathing, evaluated its usefulness, and conducted a study for clinical application. The experimental method was to use an RPM Phantom to inject the radioisotope 18F-FDG into a vacuum vial and a sphere of a NEMA IEC body Phantom of different sizes, and to produce images by directing the movement of the radioisotope into a moving lesion during respiration. The vacuum vial had different degrees of movement at different positions, and the spheres of the NEMA IEC body Phantom of different sizes produced different sizes of lesions. Through the acquired images, the lesion volume, maximum SUV, and average SUV were each measured to quantitatively evaluate the degree of motion correction by Motion Free. The average SUV of vacuum vial A, with a large degree of movement, was reduced by 23.36 %, and the error rate of vacuum vial B, with a small degree of movement, was reduced by 29.3 %. The average SUV error rate at the sphere 37mm and 22mm of the NEMA IEC body Phantom was reduced by 29.3 % and 26.51 %, respectively. The average error rate of the four measurements from which the error rate was calculated decreased by 30.03 %, indicating a more accurate average SUV value. In this study, only two-dimensional movements could be produced, so in order to obtain more accurate data, a Phantom that can embody the actual breathing movement of the human body was used, and if the diversity of the range of movement was configured, a more accurate evaluation of usability could be made.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 2. RPM moving phantom.
그림 Fig. 1. PET/CT DMIDR.
그림 Fig. 5. RPM moving phantom experiment method.
그림 Fig. 4. NEMA IEC body Phantom sphere of 37 mm and 22 mm.
그림 Fig. 3. Vacuum Vial of 10 cc.
표 Table 1. Experimental condition
그림 Fig. 6. PET Image (a) and PET/CT Fusion Image (b) of Vacuum Vial Test.
표 Table 2. Vacuum Vail Test
표 Table 4. Error and Error Rate of Motion Free
표 Table 3. Sphere Image of NEMA IEC body Phantom Test
그림 Fig. 7. PET Image (a) and PET/CT Fusion Image (b) of NEMA IEC body Phantom Test
표 연구자 정보 이력

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서 motion free 시스템을 통하여 움직임을 보정하여 병소가 정지되어 있을 때와의 오차율을 산출하고, 움직임 보정이 없을 때와의 비교를 통하여 motionn free 시스템의 유용성을 평가하였다. 움직임 정도를 크게 설정한 진공 바이알 A의 평균 SUV는 23.
본 연구에서 세 가지 실험을 통하여 움직임 정도와, 병소 크기에 따른 PET/CT 영상에서 체적, 최대 SUV, 평균 SUV 값의 변화를 확인하고 GE 사의 motion free 시스템을 통한 보정률을 확인하여 그 유용성을 평가하고자 하였다. 그 결과 motion free 시스템을 통하여 환자의 생리학적 움직임을 인공 지능 기반으로 감지가 되고 Q.
이 연구에서는 GE (General Electric) 사의 인공지능(Artificial Intelligence; AI) Algorithm을 이용한 Respiratory motion artifact를 보정하는 motion free 소프트웨어를 사용하여 환자의 호흡에 의한 움직임 보정의 유용성을 확인하고 임상에서의 활용에 대하여 연구하고자 한다.

제안 방법

움직임이 큰 경우, 작은 경우의 Motion free의 유용성을 확인할 수 있다. 두 번째 실험에서는 서로 다른 크기의 NEMA IEC body Phantom을 사용하여 병소 크기 차이에 따른 Motion free의 유용성을 평가할 수 있도록 하였다.
첫 번째 실험인 2개의 10 cc 진공 바이알 A, B에서 A는 RPM moving phantom의 끝부분에 고정하여 움직임의 범위가 크게 하였으며 B는 움직임이 작은 안쪽에 고정하여 영상을 획득하고 Table 2의 값은 체적(Volume), 최대 SUV, 평균 SUV를 구하였다.
첫 번째는 RPM moving phantom을 작동하지 않은 상태에서 PET/CT 스캔을 실시하였으며, 두 번째는 RPM moving phantom을 작동시킨 상태에서 PET/CT를 스캔하였다. 세 번째 영상은 두 번째와 같이 RPM moving Phantom을 작동시킨 상태에서 영상을 얻으며 GE 사의 PET/CT DMIDR의 Motion free와 Q.

대상 데이터

PET/CT의 실험 영상 획득 시 사용한 조건은 Table 1과 같다. CT의 실험 조건은 120 kVp, Smart mA Min 50에서 Max 80, Rotation time 0.5 sec, Pitch 0.984 : 1 이였으며 PET의 조건은 Base Bed Time 1 min, Reconstructions 500, Matrix size 192 * 192으로 영상을 획득하였다.
세 번째 영상은 두 번째와 같이 RPM moving Phantom을 작동시킨 상태에서 영상을 얻으며 GE 사의 PET/CT DMIDR의 Motion free와 Q. Static 기능을 적용하여 진공 바이알의 움직임 보정을 적용하여 총 세 가지의 영상을 획득하였다.
두 번째 실험 방법으로는 첫 번째와 같은 방법으로 진공 바이알 대신 서로 다른 사이즈인 NEMA IEC body Phantom의 sphere 22 mm, 37 mm를 사용하였다.
두 번째 실험에서 사용한 NEMA IEC body Phantom의 sphere 37 mm, 22 mm 결괏값은 Table 4이다. 첫 번째 실험에서와 같은 순으로 결괏값의 배열이 나왔다.
첫 번째는 RPM moving phantom을 작동하지 않은 상태에서 PET/CT 스캔을 실시하였으며, 두 번째는 RPM moving phantom을 작동시킨 상태에서 PET/CT를 스캔하였다. 세 번째 영상은 두 번째와 같이 RPM moving Phantom을 작동시킨 상태에서 영상을 얻으며 GE 사의 PET/CT DMIDR의 Motion free와 Q. Static 기능을 적용하여 진공 바이알의 움직임 보정을 적용하여 총 세 가지의 영상을 획득하였다.

이론/모형

GE 사의 motion free 시스템은 인공지능 알고리즘을 기반으로 제작이 되었다. 검사 중 생리적 호흡 움직임이 감지되면 정지 영상을 사용하여 교정시키는 기술을 사용한다.

성능/효과

NEMA IEC body Phantom의 sphere 37 mm, 22 mm에서의 평균 SUV는 각각 29.3 %, 26.51 % 오차율이 감소하였다. 오차율을 산출한 네 가지 측정치의 평균 오차율 30.
하지만 motion free를 적용한 영상에서는 정지 영상에 가까운 영상이가 확인되었다. PET-CT fusion 영상에서 진공 바이알의 움직임으로 CT 이미지와 PET의 이미지 상의 진공 바이알 위치값이 다른 것을 motion free가 적용되며 정지 영상에 가까운 영상이 나타났다.
RPM moving phantom이 작동하며 획득한 영상에서 체적은 가장 크며, 최대 SUV와 평균 SUV는 가장 작은 값을 얻었다. 기준 영상이 되는 정지 영상에서는 최대 SUV, 평균 SUV 값이 가장 큰 것으로 나타났다.
본 연구에서 세 가지 실험을 통하여 움직임 정도와, 병소 크기에 따른 PET/CT 영상에서 체적, 최대 SUV, 평균 SUV 값의 변화를 확인하고 GE 사의 motion free 시스템을 통한 보정률을 확인하여 그 유용성을 평가하고자 하였다. 그 결과 motion free 시스템을 통하여 환자의 생리학적 움직임을 인공 지능 기반으로 감지가 되고 Q.Static을 통한 영상을 획득함으로써 움직임으로 인한 병변의 크기와 SUV 값의 보정이 이루어지는 것을 확인하였다. 이를 통하여 임상에서 호흡으로 인한 영상 오진을 줄일 수 있을 것으로 연구된다.
RPM moving phantom이 작동하며 획득한 영상에서 체적은 가장 크며, 최대 SUV와 평균 SUV는 가장 작은 값을 얻었다. 기준 영상이 되는 정지 영상에서는 최대 SUV, 평균 SUV 값이 가장 큰 것으로 나타났다. 실험의 결과는 움직임 범위를 서로 다르게 설정하여도 진공 바이알 A, B 같은 순으로 데이터 값이 나타났다.
51 % 오차율이 감소하였다. 오차율을 산출한 네 가지 측정치의 평균 오차율 30.03 % 감소하여 보다 정확한 평균 SUV 값이 측정되었다.
본 연구에서 motion free 시스템을 통하여 움직임을 보정하여 병소가 정지되어 있을 때와의 오차율을 산출하고, 움직임 보정이 없을 때와의 비교를 통하여 motionn free 시스템의 유용성을 평가하였다. 움직임 정도를 크게 설정한 진공 바이알 A의 평균 SUV는 23.36 %, 움직임 정도를 작게 설정한 진공 바이알 B는 29.3 % 오차율이 감소하였다.
평균 SUV 값은 정지 영상에서 가장 크고, motion free 적용, 움직임 영상 순으로 평균 SUV 값이 나타났다.

후속연구

보다 정확한 실험의 위해서는 3차원적인 호흡운동의 Moving Phantom을 제작하여 실험을 한다면 보더 정확한 실험 데이터를 획득할 수 있고, motion free 시스템의 유용성을 확인할 수 있을 것이다.

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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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