심장 CT 지연 영상에서 인공지능 기반 ClariACE의 조영 증강 및 잡음 감소의 진단적 유용성 평가

• 영문명: Diagnostic Usefulness of Contrast Enhancement and Noise Reduction of Artificial Intelligence-based ClariACE in Delay Enhancement Imaging of Cardiac CT
• 발행기관: 대한CT영상기술학회
• 저자명: 전우인(U-In Jeon) 차성진(Sung-Jin Cha) 안기용(Gi-Yong An) 전필현(Pil-Hyun Jeon)
• 간행물 정보: 『대한CT영상기술학회지』제26권 제2호, 33~41쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 의약학 > 방사선과학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.09.30

국문 초록

현재 관상동맥질환의 비침습적 검사로 널리 활용되고 있는 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영술(Coronary computed tomography angiography; CCTA)은 동맥기 영상뿐만 아니라 5~7분 지연기 영상을 획득하여 좌심실(LV) 심근진단 보조로 사용하고 있다. 하지만 지연기 검사에서 방사선 노출을 최소화하여 시행하여 영상 잡음(Noise)이 증가하고 조영 증강 정도가 불분명하다. 따라서 최근 개발된 인공지능(AI) 기반 CT 조영증강 소프트웨어 ClariACE를 사용하여 조영 증강을 강조하고 영상 품질을 개선하여 임상적 유효성을 입증하고자 하였다. CCTA와 심장 자기공명영상(Cardiac magnetic resonance imaging; CMR) 검사가 한 달 이내를 만족하는 45명의 심근질환 환자를 대상으로 ClariACE 사용 전후의 심장지연조영증강(Myocardial delayed enhanced; MDE) CT 영상에 관심영역(Region of interest; ROI)을 설정하고 신호 대 잡음비(Signal to noise ratio; SNR)와 대조도 대 잡음비(Contrast to noise ratio; CNR)를 구하여 정량적 평가를, 리커트 5점 척도법으로 정성적 평가를 시행하였다. 정량적 평가에서 Noise는 45.3% 감소하고 SNR은 136.0% 증가하고 CNR은 117.7% 증가하였다. 정성적 평가에서는 42.7%의 점수 향상을 보였다. 그러므로 ClariACE를 사용하면 MDE CT영상에서 심근 관련 병변 진단을 효과적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

Coronary computed tomography angiography (CCTA), which is currently widely used as a non-invasive study for coronary artery disease, obtains not only arterial phase images but also 5-7 minutes delayed phase images, serving as an aid in left ventricular(LV) myocardial diagnosis. However, since the delayed examination is performed with minimal radiation exposure, image noise increases and the degree of contrast enhancement is unclear. Therefore, we attempted to demonstrate clinical effectiveness by emphasizing the degree of contrast enhancement and improving image quality using ClariACE, a recently developed artificial intelligence(AI)-based CT contrast enhancement software. For 45 patients with myocardial disease who underwent CCTA and cardiac magnetic resonance imaging (CMR) within one month, signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) were obtained and quantitatively evaluated using Myocardial delayed contrast-enhanced (MDE) CT images before and the administration of ClariACE. Additionally, qualitative evaluation was performed using a 5-point scale method. In quantitative evaluation, noise was reduced by 45.3%, SNR increased by 136.0%, and CNR increased by 117.7%. The qualitative evaluation showed a 42.7% score improvement. Therefore, the use of ClariACE is expected to effectively improve the diagnosis of myocardial-related lesions in MDE CT images.

목차

Ⅰ. INTRODUCTION

Ⅱ. MATERIAL AND METHODS

Ⅲ. RESULT

Ⅳ. DISCUSSION

Ⅴ. CONCLUSION

REFERENCES

키워드

딥러닝 인공지능 심장지연조영증강 잡음감소 영상품질 deep learning artificial intelligence myocardial delayed enhancement noise reduction image quality