소아 흉부 CT 검사에서 재구성 기법에 따른 영상의 유용성 평가

• 영문명: Evaluation of the usefulness of Images according to Reconstruction Techniques in Pediatric Chest CT
• 발행기관: 한국방사선학회
• 저자명: 김구 곽종혁 이승재
• 간행물 정보: 『한국방사선학회 논문지』제17권 제3호, 285~295쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.06.30

국문 초록

기술의 발전으로 CT 검사에 있어 환자가 받는 피폭선량을 줄이기 위한 노력은 새로운 재구성 기법 개발과 함께 계속 진행되고 있다. 최근에는 반복적 재구성 기법의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 재구성 기법이 개발되었다. 본 연구는 소아 흉부 CT 영상에서 재구성 기법에 따른 영상의 유용성을 평가하였다. 환자 실험은 2021년 1월 2일부터 2022년 12월 31일까지 경상남도 P 병원에서 흉부 조영 CT 검사를 받은 소아 환자 중 85명을 대상으로 연구를 진행하였다. 팬텀 실험에 사용된 팬텀은 Pediatric Whole Body Phantom PBU-70이다. 검사 후 FBP, ASIR-V(50%), DLIR(TF-Medium,High)로 영상을 재구성했고, 동일한 크기의 ROI를 설정하여 HU값, SD값을 획득하여 SNR, CNR 값을 산출하여 영상을 평가하였다. 그 결과 DLIR의 TF-H가 모든 실험에서 ASIR-V(50%)와 TF-M에 비해 잡음 값이 가장 낮았으며, SNR과 CNR의 값이 가장 높았다. 소아 흉부 CT 검사에서 DLIR이 적용된 TF 영상이 ASiR-V 영상보다 잡음이 적었고, CNR과 SNR은 높은 것으로 나타났으며 DLIR이 적용되면 기존의 재구성법에 비해 영상의 질이 더 향상될 것으로 판단된다.

영문 초록

With the development of technology, efforts to reduce the exposure dose received by patients in CT scans are continuing with the development of new reconstruction techniques. Recently, deep learning reconstruction techniques have been developed to overcome the limitations of repetitive reconstruction techniques. This study aims to evaluate the usefulness of images according to reconstruction techniques in pediatric chest CT images. Patient study conducted a study on 85 pediatric patients who underwent chest CT scan at P-Hospital in Gyeongsangnam-do from January 1, 2021 to December 31, 2022. The phantom used in the Phantom Study is the Pediatrics Whole Body Phantom PBU-70. After the test, the images were reconstructed with FBP, ASIR-V (50%) and DLIR (TF-Medium, High), and the images were evaluated by obtaining SNR and CNR values by setting ROI of the same size. As a result, TF-H of deep learning reconstruction techniques had the lowest noise value compared to ASIR-V (50%) and TF-M in all experiments, and SNR and CNR had the highest values. In pediatric chest CT scans, TF images with deep learning reconstruction techniques were less noisy than ASiR-V images with adaptive statistical iterative reconstruction techniques, CNR and SNR were higher, and the quality of images was improved compared to conventional reconstruction techniques.

목차

Ⅰ. INTRODUCTION

Ⅱ. MATERIAL AND METHODS

Ⅲ. RESULT

Ⅳ. DISCUSSION

Ⅴ. CONCLUSION

Acknowledgement

Reference

키워드

딥러닝 재구성 기법 신호대 잡음비 대조도대 잡음비 DLIR SNR CNR