초록 ▼

□ 연구개요
X선-CT에서 인체 내 금속성 보철물 부위는 흰색-검은색 줄무늬 (streaking)의 metal artifact로 표현되어 금속과 인접 부위의 영상을 왜곡시킨다. 기존 상용화된 CT 역투영 알고리즘은 계측된 X-ray Projection 데이터가 Radon 변환의 레인지 공간에 속한다는 선형적인 가정을 기반으로 하고 있으나, 인체조직에 금속성 인공 보철물을 포함한 경우 이 가정은 성립하지 않는다. 금속성 물질의 감쇄계수는 에너지에 따라 크게 변하며, 이는 데이터-영상간의 선형구조에 심각한 mismatch를 발생시

□ 연구개요
X선-CT에서 인체 내 금속성 보철물 부위는 흰색-검은색 줄무늬 (streaking)의 metal artifact로 표현되어 금속과 인접 부위의 영상을 왜곡시킨다. 기존 상용화된 CT 역투영 알고리즘은 계측된 X-ray Projection 데이터가 Radon 변환의 레인지 공간에 속한다는 선형적인 가정을 기반으로 하고 있으나, 인체조직에 금속성 인공 보철물을 포함한 경우 이 가정은 성립하지 않는다. 금속성 물질의 감쇄계수는 에너지에 따라 크게 변하며, 이는 데이터-영상간의 선형구조에 심각한 mismatch를 발생시킨다. 본 연구에서는 금속물 영상왜곡 현상을 수학적으로 분석하고 이를 바탕으로 금속물 영상 왜곡 보정에 관한 원천기술 확보하여, 효과적인 MAR 알고리즘을 개발한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
1. 금속물 영상왜곡 현상을 수학적으로 분석
- X-ray data의 비선형성이 CT영상 전체를 왜곡하게 되는 근본적인 이유를 규명하였다. FBP 복원 알고리즘은 projection data와 Radon 변환의 range space간의 거리(L² norm)를 최소화하는 range space의 안에 solution을 찾아준다. 이러한 복원 알고리즘 특성으로 인해, projection data안의 부분적인 inconsistency가 복원 영상 전체를 왜곡하게 된다. 이러한 왜곡현상은 L² 거리를 최소화할 수 있도록 흰색-검은색 줄무늬 (bright and dark streaking) 현상으로 나타나게 된다.
2. 금속물 영상 왜곡 보정에 관한 원천기술 확보
- 위의 inconsistency가 발생하는 X-ray data 영역의 비선형성을 보정해주는 딥 러닝 기반의 함수를 개발하였다.
- 모델 기반의 왜곡 보정 방식을 개발하였다. 본 기술은 산업용 CT회사인 ㈜ 덕인에 기술이전 하였다.

□ 연구개발결과의 중요성
현재 국내 의료기기를 포함한 의료용구 시장은 80% 이상의 대외 종속성을 가지고 있으며 세계적인 다국적 기업의 특허 기반 기술 독점으로 인한 의료 장비 산업이 후진화 되고 있다. 원천기술을 확보함으로써 신기술의 대외 의존성을 탈피해야 한다. 본 연구자는 수학적 분석을 바탕으로 독자적인 MAR 기술을 개발하였다. 더불어, 개발한 기술의 특허 출원 및 국내 산업용 CT회사에 기술 이전함으로써 국가사회의 산업경제발전에 이바지하였다.

(출처 : 연구결과 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• ○ 본 연구개발의 필요성 ... 4
• ○ 당초 최종목표 ... 5
• ○ 당초 연구범위 ... 5
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 5
• ○ 복원 알고리즘의 구조 분석을 통한 metal artifacts 정량적 측정 방법 개발 (1차년도) ... 5
• ○ 기술 실시 계약 - 3차원 X-ray 단층영상의 영상품질 개선 기술 (2차년도, 3차년도) ... 7
• ○ 기계학습을 기반으로 한 비선형 금속 인공물 추출 방법 개발 (2차년도) ... 8
• ○ 싸이노그램 일관성 (sinogram consistency) 훈련을 통한 금속 인공물 보정방법 개발 (2차년도, 3차년도) ... 10
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 10
• 4. 참고문헌 ... 11
• 5. 연구성과 ... 11
• 대표적 연구실적 ... 14
• 끝페이지 ... 21