CT 영상의 자동품질평가를 위한 구조물 일관도 특징 연구

Abstract

CT 영상의 잡음수준은 기타 영상품질지표들을 평가하는 바탕이 되는 지표가 되며, 스캔 프로토콜 최적화를 위해서는 환자선량 확인과 함께 평가되어야하는 지표이다. 영상의 품질평가에서 잡음평가가 차지하는 비중이 중대하지만, 대부분의 임상절차에서 현재까지도 수동측정에 의존하고 있으며 이는 업무효율과 신뢰도를 떨어뜨린다. 본 연구에서는 에지성분 및 화소방향성의 무질서도를 포함하는 구조물 일관도 특징값을 정의함으로써 평가대상 조직 내 균질한 영역을 자동적으로 추출하여 지정한 영역에서의 잡음수준을 자동적으로 측정하는 방법을 제시하였다. 또한 이 구조물 일관도 특징값을 이용하여 평가대상영역 내 소규모 구조물을 포함하는 영역 및 구조물 전환 영역을 성공적으로 분리해냄으로써 기존 여과중첩재구성법 대비 반복적재구성기법의 잡음수준 저감도, 구조물 첨예도, 구조물 보존도를 정량적으로 평가하였다. 소아 및 성인, 다양한 프로토콜로 촬영한 94명의 환자 CT 영상 16,517장에서 대상영역 내 균질한 관심영역을 성공적으로 추출함으로 확인하였으며 (99.46%), 2명의 영상의학과 전문의가 수동 측정하여 수립한 참조 잡음수준과의 비교분석에서 0.86의 높은 상관계수를 보임을 확인하였다. 또한 여과중첩재구성법에 비하여 반복적재구성기법으로 재구성한 GE의 ASIR50%, Philips의 iDose4 영상에서 각각 29.34%, 27.63%의 잡음수준 저감도, 3.33%, -0.97%의 구조물 첨예도 변화, 29.4%, 114.4%의 구조물 보존도를 보임을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 구조물 일관도 특징값은 환자의 신체를 고려한 종합적인 영상품질지수를 자동적으로 산출해내게 하였으며, 이는 환자선량과 함께 분석을 통해 영상검사별 최적의 CT 프로토콜 제안 및 환자특이적 선량, 품질지수를 제시할 수 있게 한다.