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- 저자 : 전필현(Pil-Hyeon Jeon) (검색결과 3 건)
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전상현(Sang-Hyun Jeon),안기용(Gi-Yong An),심학준(Hak Joon Shim),고성민(Sung Min Ko),전필현(Pil Hyeon Jeon) 대한CT영상기술학회 2021 대한CT영상기술학회지 Vol.23 No.1
목적: 최근에는 인공지능의 출현과 함께 CT를 위한 인공지능 기반 영상 재구성 기법의 개발로 환자가 받는 피폭선량을 감소시키고 영상의 노이즈를 줄이며, 동일 선량일 때 분해능을 증가시키는 등 다양한 장점이 있다. 본 연구에서는 최초의 상용화 된 인공지능 기반 재구성 기법(이하 AiCE)의 이미지 품질이 CCTA에서 필터보정 역투영법 및 반복적 재구성 기법과 비교하여 임상적 유용성에 대해서 평가해 보고자 하였다. 대상 및 방법: 이 연구는 환자 연구와 팬텀 연구로 구분하였고, 체질량지수에 따라 3개의 군으로 분류하였다. 동일 환자에게서 필터보정 역투영법, 반복적 재구성 기법, AiCE로 영상을 재구성하였다. 팬텀 연구는 인체모형 흉부팬텀 내 대동맥 기부 및 좌주관상동맥을 표현할 수 있도록 무침 주사기를 설치하였고, 3개의 재구성 기법을 사용하여 영상을 획득 하였다. 이미지 품질을 객관적으로 평가하기 위해 각 데이터에 대해 4가지 매개 변수인 영상잡음, CT 밀도, 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비를 분석 하였다. 결과: AiCE는 필터보정 역투영법에 비해 노이즈가 51.46 % 감소되었고, 반복적 재구성 기법에 비해 30.13 % 감소한 것을 알 수 있었다. 또한 체질량지수 분포에 상관없이 AiCE는 반복적 재구성 기법에 비해 노이즈 개선 효과가 상당히 뚜렷하게 나타났다. AiCE는 필터보정 역투영법, 반복적 재구성 기법에 비해 큰 체질량지수 범주에서 노이즈가 크게 감소하고 더 나은 이미지 품질을 보여주었다. 결론: 필터보정 역투영법, 반복적 재구성 기법의 이미지와 비교하여 AiCE는 이미지 노이즈를 줄이고 신호 대 잡음비 및 대조도 대 잡음비와 같은 이미지의 매개변수를 개선하는데 매우 효과적인 것을 알 수 있었다. AiCE의 개선 효과는 체질량지수가 클수록 증가함을 알 수 있었다. Purpose: The development of Deep Learinig Reconstruction(DLR) technology for CT has various advantages, including reducing exposure dose received by patients, reducing noise in images, and increasing resolution at the same dose. In this work, we wanted to evaluate the image quality of Advanced Intelligent Clear-IQ Engine(AiCE) on clinical utility compared to Filtered Back Projection(FBP) and Iterative Reconstruction(Adaptive Iterative Dose Reduction 3D; AIDR3D) in Coronary CT Angiography. Material and method: This study was divided into three groups according to BMI, and the subject study was divided into two groups: patient study and phantom study. We reconstruct the images using three algorithms: FBP, AIDR3D, and AiCE in the same patient. Phantom study was designed to represent Aortic root and Left main coronary arty in Lungman Phantom, and reconstructed images using three algorithms. To objectively evaluate image quality, we analyze four parameters: Image noise, CT density, Signal-to-noise ratio(SNR) and Contrast-to-noise ratio(CNR) for each data. Result: AiCE reduced noise by 51.46 % compared to FBP. It was found that it was reduced by 30.13 % compared to AIDR3D. In addition, regardless of the BMI category, AiCE has a significant noise improvement effect compared to AIDR3D. AiCE showed significantly reduced noise and better image quality in the larger BMI category compared to FBP and AIDR3D. Conclusion: Compared to FBP, AIDR3D images, we find that AiCE is very effective in reducing image noise and improving parameters of images such as SNR and CNR. It was shown that the improvement effect of AiCE increased with a larger BMI.
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고동희(Dong-Hee Ko),이수영(Soo-Young Lee),심학준(Hak-Joon Shim)전필현(Pil-Hyeon Jeon) 대한CT영상기술학회 2021 대한CT영상기술학회지 Vol.23 No.2
초저선량 흉부 CT(ultra low dose chest CT; ULDCT)는 영상 재구성 기술의 발전으로 기존의 저선량 흉부 CT(low dose chest CT; LDCT)보다 낮은 선량을 사용하더라도 적절한 품질의 영상 획득이 가능하다. 최근 인공지능 기반의 영상 재구성 알고리즘인 AiCE(Advanced Intelligent Clear-IQ Engine)가 상용화가 되었다. 본 연구는 ULDCT에 최신 기술인 AiCE를 적용하여 팬텀 실험과 실제 환자 실험을 실시하여 영상 화질 및 방사선 선량을 정량적으로 분석해 보고자 하였다. Lung man 팬텀에 LDCT, ULDCT프로토콜로 검사하고, Noise, SNR, DLP 값을 구해 기존의 영상 재구성 방식과 이미지 품질 차이를 정량적으로 분석했다. 또한 60명의 인원을 30명씩 두 그룹으로 나누어 AiCE가 적용된 LDCT와 ULDCT 프로토콜을 사용해 검사했다. 팬텀 연구에서 방사선량은 49% 감소했고, AiCE가 적용된 ULDCT 영상이 제일 SNR값이 높고 Noise가 적었다. 환자 실험에서 방사선량은 55% 감소했다. AiCE가 적용된 ULDCT 영상은 체적이 두꺼운 upper lobe 부분에서 약 2%의 SNR 저하와 0.5%의 Noise가 증가했다. 적절한 환자의 체적 범위 내에서 선별하여 사용하는 ULDCT는 피폭 위험도를 절반 이하로 낮춰 주고 환자의 불안감을 해소하면서 최적의 영상을 획득하는 좋은 방안이 될 것으로 판단된다. With the development of new image reconstruction techniques, ultra-low-dose chest computed tomography (ULDCT) can acquire adequate image quality even in lower does than conventional low-dose chest CT (LDCT). Recently, advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE), an artificial intelligence-based image reconstruction algorithm, has been commercialized in the medical field. In this study, AiCE, a state-of-the-art technology, was applied to ULDCT to reconstruct both phantom and human image. The lungman phantom was examined by using LDCT and ULDCT protocols. The difference in image quality which applied existing and AiCE reconstruction methods was quantitatively analyzed by computing signal to noise ratio (SNR), noise, and dose length product values. Also, under the application of same AiCE reconstruction methods, 30 patients were tested by using LDCT protocols and another 30 patients were tested by using ULDCT protocols.I n the phantom study, the radiation dose of ULDCT was reduced by 49% compared to LDCT and ULDCT images with AiCE exhibited the highest SNR value and the lowest noise. In the patient study, the radiation dose of ULDCT was reduced by 55% compared to LDCT. In ULDCT images of thick upper lobe with AiCE, the SNR increases by about 2% and the noise decreased by 0.5% compared to LDCT. The selective usage of ULDCT within appropriate body mass index range might provide the reduction of exposure risk and the optimal images while relieving patient anxiety.
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