Quantitative Study of Geometric Distortion Variation Caused by Air Susceptibility in Simultaneous Multi-Slice Resolve Diffusion Weighted Imaging Using Phantom and Python OpenCV

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한자기공명기술학회 ㆍ수록지정보 : 대한자기공명기술학회지 / 33권 / 3호
ㆍ저자명 : Taek-Soo Kim, Do-Yeon Kim, Sung-Jin Kang, Na-Young Kim

목차

Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 대상 및 방법
1. 팬텀(Phantom)의 제작
2. 실험 방법
3. 장비 및 scan parameter
4. 측정 및 분석 방법
Ⅲ. 결 과
1. 영상 유사도 SSIM, MSE의 평균값
2. 구역별 영상 유사도 SSIM, MSE의 평균값
3. 영상 유사도 SSIM, MSE의 평균값 차이 비교를 통한왜곡 변화 측정
Ⅳ. 고찰 및 결론

한국어 초록

DWI 검사 시 인체 조직 및 병변에 근접한 공기는 영상왜곡을 가중해 병변 감별에 어려움을 준다. 이에 본 연구는 팬텀을 제작하 여 기하학적 왜곡을 줄여주는 SMS RESOLVE DWI를 통해 공기 자화율에 의한 왜곡 변화를 정량화하였다. 팬텀은 원통형으로 내부에 공기가 존재하도록 설계하였다. 제한된 환경 속에서 다양한 자화율에 의해 왜곡이 영상에 구현되도록 팬텀 내부에는 증류수, 젤라틴 외 혼합 물질과 공기를 구분되게 채웠다. 팬텀의 정렬을 다르게 하여 공기 있는 상태 실험을 진행 후, 공기 대신 혼합액 넣은 상태 실험을 같은 방식으로 진행하였고 혼합액 대신 증류수 넣은 상태 실험을 진행하였다. 3T MRI 장비로 T2WI, C DWI, SMS-RESOLVE DWI를 촬영하였고 파이썬 OpenCV로 이미지 유사도를 측정 후 비교 분석하였다. 실험 결과 공기 있는 상태 SMS-RESOLVE DWI b0에서 SSIM 평균 0.898, MSE 평균 0.068로 영상왜곡이 가장 적었다. SMS-RESOLVE DWI의 공기 자화율 왜곡 변화는 b0 기준 SSIM, MSE 모두 –0.033~0.003 이미지 유사도 차이를 보였다. SMS-RESOLVE DWI b1000은 수치상 이미지 유사도 차이가 크지 않거나 감쇄되는 때도 있어서 향후 SNR 보완에 초점을 둔다면 보다 개선된 영상진단 성능을 제공할 것으로 기대되고 오픈 소스 라이브러리를 통해 오차를 최소화한 이미지 처리와 유사도를 분석하는 새로운 시도는 앞으로의 연구 방향에 새 모델을 제시한다.

영어 초록

Free air near human tissues and lesions can cause image distortion during DWI tests, making lesion differentiation difficult. This study used a phantom to quantify distortion changes caused by air susceptibility in SMS-RESOLVE DWI, which reduces geometric distortions. The phantom was designed as a cylinder with internal air space, distilled water, gelatin, and a mixture of materials were placed inside the phantom to create various magnetic susceptibility distortions in a controlled environment. After conducting the experiment with air by changing the alignment of the phantom, the experiment was conducted in the same way with the mixture, and then with distilled water. Images were captured with a 3T MRI device using T2WI, C DWI, and SMS-RESOLVE DWI, and similarity measurements were conducted using Python OpenCV. The results revealed that the air-filled state in SMS-RESOLVE DWI b0 exhibited the lowest image distortion, with an average SSIM of 0.898 and an average MSE of 0.068. The distortion change due to air susceptibility in SMS-RESOLVE DWI generated an image similarity difference of -0.033 to 0.003 for both SSIM and MSE based on the b0 reference image. Although SMS-RESOLVE DWI b1000 had minimal or attenuated image similarity differences, focusing on improving SNR could provide enhanced diagnostic performance. The use of open-source libraries to minimize errors in image processing and analyze similarity offers new models for future research projects.

참고 자료

없음