전산화단층촬영조영술에서 화질 최적화를 위한 딥러닝 기반 및 하이브리드 반복 재구성의 특성분석 (Characterization of Deep Learning-Based and Hybrid Iterative Reconstruction for Image Quality Optimization at Computer Tomography Angiography)

서지정보

· 발행기관 : 한국방사선학회
· 수록지 정보 : 한국방사선학회논문지 / 17권 / 1호 / 1 ~ 9페이지
· 저자명 : 전필현, 이창래

초록

전산화단층촬영조영술(computer tomography angiography, CTA)의 최적 화질을 위한 서로 다른 요오드 농도와 스캔 매개변수를 적용하여 필터 보정 역투영 (filtered back projection, FBP), 혼합형 반복재구성 (hybrid-iterative reconstruction, hybrid-IR) 및 딥러닝 재구성 (deep learning reconstruction, DLR)의 화질적 특성을 정량적으로 평가하였다. 320행 검출기 CT 스캐너에서 지름 19 cm의 원통형 물 팬텀 가장자리에 있는 다양한 요오드 농도 (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4 및 25.9 mg/mL)의 팬텀을 스캔하였다. 각각의 재구성 기술을 사용하여 획득한 데이터는 노이즈 (noise), 변동 계수 (coefficient of variation, COV) 및 평균 제곱근 오차 (root mean square error, RMSE)을 통해 영상을 분석하였다. 요오드의 농도가 증가할수록 CT number 값은 증가하였지만 노이즈 변화는 특별한 특성을 보이지 않았다. 다양한 관전류 및 관전압에서 FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D 및 advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE)에 대해 요오드 농도를 증가할수록 COV는 감소하였고 요오드 농도가 낮을 때는 재구성 기술 간의 COV 차이가 다소 발생하였지만, 요오드 농도가 높아짐에 따라 그 차이는 미약한 결과를 보였다. 또한, AiCE에서는 요오드 농도가 높아질수록 RMSE는 감소하지만 특정한 농도 (4.9 mg/mL) 이후에는 RMSE가 오히려 증가 되는 특성을 보여주었다. 따라서 최적의 CTA 영상 획득을 위해 재구성 기술에 따른 요오드 농도의 변화 및 다양한 관전류 및 관전압의 스캔 매개변수의 특성을 고려하여 환자 스캔을 해야 할 것이다.

영어초록

For optimal image quality of computer tomography angiography (CTA), different iodine concentrations and scan parameters were applied to quantitatively evaluate the image quality characteristics of filtered back projection (FBP), hybrid-iterative reconstruction (hybrid-IR), and deep learning reconstruction (DLR). A 320-row-detector CT scanner scanned a phantom with various iodine concentrations (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4, and 25.9 mg/mL) located at the edge of a cylindrical water phantom with a diameter of 19 cm. Data obtained using each reconstruction technique was analyzed through noise, coefficient of variation (COV), and root mean square error (RMSE). As the iodine concentration increased, the CT number value increased, but the noise change did not show any special characteristics. COV decreased with increasing iodine concentration for FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D, and advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE) at various tube voltages and tube currents. In addition, when the iodine concentration was low, there was a slight difference in COV between the reconstitution techniques, but there was little difference as the iodine concentration increased. AiCE showed the characteristic that RMSE decreased as the iodine concentration increased but rather increased after a specific concentration (4.9 mg/mL). Therefore, the user will have to consider the characteristics of scan parameters such as tube current and tube voltage as well as iodine concentration according to the reconstruction technique for optimal CTA image acquisition.

참고자료

· 없음