자기공명영상장치의 뇌 T2 강조 영상에서 여기횟수 변화에 따른 영상 특성의 경향성 평가: MRiLab Simulation 연구 (Evaluation of Tendency for Characteristics of MRI Brain T2 Weighted Images according to Changing NEX: MRiLab Simulation Study)

서지정보

· 발행기관 : 한국방사선학회
· 수록지 정보 : 한국방사선학회논문지 / 15권 / 1호 / 9 ~ 14페이지
· 저자명 : 김남영, 김주희, 임준, 강성현, 이영진

초록

방사선에 의한 피폭 없이 대조도가 우수한 영상의 획득이 가능한 자기공명영상은 진단에 필수적이지만 영상에서의 노이즈 발생은 불가피한 요소이기 때문에 이를 보완하기 위해 자기공명영상장치의 변수들을 조절하여 우수한 특성을 가진 영상을 획득할 수 있다. 이 중, 여기횟수 (NEX; number of excitation)는 추가적인 영상 특성의 저하 없이 우수한 특성의 영상을 획득할 수 있지만 scan time이 증가하여 motion artifact를 발생시킬 수 있고, scan time의 증가에 비례하여 영상의 특성이 향상되지 않기 때문에 적절한 NEX의 설정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 MRiLab simulation program을 통해 자기공명영상의 모든 변수들을 고정시킨 후, NEX만을 조절하여 획득한 뇌 T2 강조 영상의 정량적 평가를 통해 NEX 변화에 따른 영상 특성의 경향성을 평가하고자 하였다. 획득한 영상의 노이즈 레벨 및 유사도 평가를 하기 위해 신호 대 잡음비 (SNR; signal to noise ratio), 대조도 대 잡음비 (CNR; contrast to noise ratio), 평균 제곱근 오차 (RMSE; root mean square error) 그리고 최대 신호 대 잡음비 (PSNR; peak signal to noise ratio)를 계산하였다. 결과적으로, 노이즈 레벨 및 유사도 평가 인자 모두 NEX가 증가함에 따라 개선된 값을 보였으나, 점차 증가폭이 감소함을 보였다. 따라서, 과도하게 큰 NEX는 장시간의 scan에 따른 motion artifact를 발생시켜 영상 특성을 저하시킬 수 있으므로, 적절한 NEX의 설정이 중요함을 확인하였다.

영어초록

Recently, magnetic resonance imaging (MRI), which can acquire images with good contrast without exposure to radiation, has been widely used for diagnosis. However, noise that reduces the accuracy of diagnosis is essentially generated when acquiring the MR images, and by adjusting the parameters, the noise problem can be solved to obtain an image with excellent characteristics. Among the parameters, the number of excitation (NEX) can acquire images with excellent characteristics without additional degradation of image characteristics. In contrast, appropriate NEX setting is required since the scan time increases and motion artifacts may occur. Therefore, in this study, after fixing all MRI parameters through the MRiLab simulation program, we tried to evaluate the tendency of image characteristics according to changing NEX through quantitative evaluation of brain T2 weighted images acquired by adjusting only NEX. To evaluate the noise level and similarity of the acquired image, signal to noise ratio (SNR), contrast to noise ratio (CNR), root mean square error (RMSE) and peak signal to noise ratio (PSNR) were calculated. As a result, both noise level and similarity evaluation factors showed improved values as NEX increased, while the increasing width gradually decreased. In conclusion, we demonstrated that an appropriate NEX setting is important because an excessively large NEX does not affect image characteristics improvement and cause motion artifacts due to a long scan.

참고자료

· 없음