뇌혈관조영검사에서 동맥자루 3D 영상 평가

• 영문명: 3D Image Evaluation of Aneurysm in Cerebral Angiography
• 발행기관: 한국방사선학회
• 저자명: 김경완 박경민 임인철
• 간행물 정보: 『한국방사선학회 논문지』제17권 제3호, 335~341쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.06.30

국문 초록

본 연구는 뇌혈관조영검사에서 뇌동맥자루 영상을 4개의 알고리즘(Standard, Bone, Dual volume, Stent Follow up)에 3D로 재구성하여 Noise, SNR, CNR 측정값을 분석한 후 최적의 알고리즘을 알아보고자 하였다. 분석방법으로는 4개의 알고리즘으로 재구성한 영상에 Image J 프로그램을 이용하여 이미지 분석과 영역 및 픽셀 값을 계산하였다. Noise, SNR, CNR은 측정부위를 영상에서 비정상혈관(동맥자루)이 있는 지점과 주위에 있는 정상혈관을 지정하여 관심영역(Region of interest)을 측정하고 평균값과 표준편차를 구하였다. 배경잡음(Background)은 신뢰성을 높이기 위해 주위에 있는 정상혈관 2군데로 하였다. SNR과 CNR의 값은 주어진 식에 의거하여 산출하였다. 결과적으로 Stent follow up 알고리즘에서 노이즈가 가장 낮게 SNR, CNR은 가장 높게 나타났다. 따라서 Stent follow up 알고리즘이 가장 적절한 알고리즘으로 판단된다. 이 연구의 자료가 뇌혈관조영검사에서 혈관계, 동맥자루 3D 영상 평가하는 기초자료로 사용되기를 바라며 다양한 알고리즘 변화로 영상의 질을 더 높일 수 있는 계기가 될 것으로 판단된다.

영문 초록

In this study, four algorithms (Standard, Bone, Dual volume, and Stent Follow up) were applied to the image of the aneurysm in cerebral angiography to reconstruct the image in 3D, and quantitatively evaluate Noise, SNR, and CNR based on the reconstructed image to find out the optimal algorithm. As an analysis method, Image J program, which can analyze images and calculate area and pixel values, was used for images reconstructed with four algorithms. In order to obtain Noise, SNR, and CNR, the region of interest (ROI) is measured by designating the point where the abnormal artery (aneurysm) is located and the surrounding normal artery in the image are measured, and the mean value and SD value are obtained. Background noise was set to two surrounding normal artery to increase reliability. The values of SNR and CNR were calculated based on the given formula. As a result, the noise was the lowest in the stent follow-up algorithm, and the SNR and CNR were the highest. Therefore, the stent follow-up algorithm is judged to be the most appropriate algorithm. The data of this study are expected to be useful as basic data for 3D image evaluation of the vascular and aneurysm in cerebral angiography, and it is believed that appropriate algorithm changes will serve as an opportunity to further improve image quality.

목차

Ⅰ. INTRODUCTION

Ⅱ. MATERIAL AND METHODS

Ⅲ. RESULT

Ⅳ. DISCUSSION

Ⅴ. CONCLUSION

Reference

키워드

뇌동맥자루 알고리즘 관심영역 배경잡음 Cerebral aneurysm Algorithm Region of interest Background