dFOV (display field of view) 크기에 따른 CT angiography 영상품질 평가 : 혈관협착(Stenosis) 영상의 재현성 및 왜곡도 평가

국문 초록 (Abstract)

Abstract

목적
최근 CT 영상기술(CT imaging)이 급속히 발전하면서 기존 2D X-ray 촬영으로 진단하기 어려웠던 혈관 내 미세병변 등을 실시간 입체영상을 통해 정확한 진단이 가능해졌다. 특히 MDCT의 발전에 따라 CT angiography 검사가 가능하게 되었으며, 혈관을 Axial, CPR(Curved Planar Reconstruction), VR(Volume Rendering) 등의 다양한 3D 영상으로 재구성함으로써 혈관의 협착, 기형, 이상 확장증 등의 혈관질환 진단에 폭넓게 사용되고 있다. 그에 따라 영상품질 향상에 많은 관심이 집중되고 있으며 정량적으로 평가 관리하기 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 그 중 디지털 영상품질에 영향을 미치는 주요 물리적 인자 중 하나는 FOV(Field of View)로써 크기에 따른 정량적 비교를 가능케 한다. FOV 내에 포함되는 matrix 수는 고정되어 있기 때문에 FOV 크기가 증가하면 pixel의 너비도 증가하여 해상도는 떨어지게 된다. 이처럼 FOV 크기에 따라 해상도가 좌우되기 때문에 CT scan시 object size에 따라 적절하게 FOV를 설정해야 하는데 현재 대부분의 CT 검사 시 object 전체를 포함하도록 dFOV(display FOV)를 설정하여 영상을 획득하고 있다. 하지만 이 영상을 바탕으로 인체 심부에 위치한 organ 및 vessel을 중점적으로 보기 위해서 해당 부위를 확대해서 보게 되며, 3D 영상을 재구성할 시에도 large dFOV 상태의 data를 확대하여 만들게 된다. 이것은 혈관 내 Stenosis의 협착 정도를 평가할 때의 정확성에 영향을 주며 이는 혈관 내 Stenosis를 약물치료를 우선으로 할 것인지 아니면 수술을 우선으로 할 것인지의 치료계획에도 영향을 줄 수 있다. 이처럼 가느다란 혈관과 관상동맥의 협착 및 미세병변 진단이 주 목적인 CT 촬영에 있어서 dFOV에 따른 영상품질 조정은 주의 깊게 여겨야 할 사항이며 기기적 사양과 제조사마다 요구되는 dFOV 수치도 다르므로 반드시 관리되어야 한다. 이럼에도 dFOV의 크기에 따른 영상의 품질이 정량적으로 얼마큼 변하는지에 대한 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 제조사와 Stenosis 비율에 따른 dFOV 크기별 영상품질 변화를 평가해보고, CTA(CT Angiography) 검사 시 small dFOV 관리 및 적용이 Stenosis 진단에 얼마나 유용하게 활용될 수 있는지 검토해보고자 하였다.

대상 및 방법
CT장비는 Discovery CT 750 HD (GE healthcare, Milwaukee, WI, USA)와 Brilliance 40 (Philips Medical Systems, Cleveland, Ohio)를 이용하였다. 그리고 Phantom은 Coronary artery vessel phantom (5mm diameter, Fuyo corporation, Japan), 영상 재구성 소프트웨어는 Tera Recon (San Mateo, Calif)를 사용하였으며 DICOM image 분석 프로그램으로 ImageJ (Version 1.43u; National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA)를 사용하였다. Vessel phantom은 내부에 25%, 50%, 75% plaque가 포함된 stenosis vessel과 plaque가 없는 normal vessel(reference vessel)을 사용하였다. Vessel phantom에는 조영제(300mgI/ml, Omnipaque)와 Saline를 15:1의 비율로 희석하여 채워넣었다. dFOV(display FOV) 크기와 영상품질의 관계를 알기 위해, dFOV의 크기는 50mm, 100mm, 150mm 및 200mm로 각각 5번씩 촬영하였으며 노출조건은 관전압 120kV, 관전류 500mA, 노출시간 0.5sec/slice, 0.625mm slice thickness, tilt는 0°로 하였다. 영상품질평가에는 Axial image와 Tera Recon에서 재구성한 CPR image를 사용하였다. Axial 영상은 영상 단면의 profile을 구하여 혈관벽에 해당하는 CT number 값 89HU1),4)를 기준으로 CT number 값 최대치의 90%와 10%에 해당하는 폭 차이의 평균을 구하여 선예도(Sharpness)을 평가1)하고, 혈관 lumen의 Solidity3)를 측정하여 영상의 왜곡된 정도를 평가하였다. CPR(Curved Planar Reconstruction) 영상은 Tera recon system으로 저장된 DICOM 파일을 Image J 프로그램을 사용하여 불러낸 다음 Stenosis에 해당하는 부분의 Profile을 분석하여 Gray value의 최대치 90%와 10%에 해당하는 폭의 차이 평균을 구하여 선예도(Sharpness)를 평가하고, 전체 혈관 단면적과 대비하여 혈관 lumen(Stenosis)의 면적이 얼마의 비율을 차지하고 있는지 구하여 실제 phantom의 stenosis 비율과 비교하였다.

결과
Discovery CT 750 HD (GE healthcare, Milwaukee, WI, USA)에서 구한 Axial 영상의 선예도(Sharpness)는 dFOV 크기가 50mm 일 때는 1.272, 100mm에서는 1.285, 150mm에서는 1.310 그리고 200mm 일 때는 1.345인 것에 반해 Brilliance 40 (Philips Medical Systems, Cleveland, Ohio)에서의 선예도(Sharpness)는 dFOV 크기가 50mm에서는 1.592, 100mm에서는 1.602, 150mm에서는 1.632, 그리고 200mm에서는 1.657로써 dFOV 크기에 따라 기기 내에서는 2.46%∼4.33%의 차이가 났으며 기기별로는 13.94%∼15.80%까지 차이를 보였다.
Discovery CT 750 HD (GE healthcare, Milwaukee, WI, USA)에서 구한 Axial 영상의 Solidity는 dFOV 크기가 50mm 일 때는 0.984, 100mm에서는 0.956, 150mm에서는 0.945 그리고 200mm에서는 0.931로 나타난 것에 반해 Brilliance 40 (Philips Medical Systems, Cleveland, Ohio)에서의 Solidity는 dFOV 크기가 50mm에서는 0.976, 100mm에서는 0.957, 150mm에서는 0.939, 그리고 200mm에서는 0.927로써 dFOV 50mm 대비 2.01%∼5.43%의 영상 왜곡이 나타났다.
Discovery CT 750 HD (GE healthcare, Milwaukee, WI, USA)에서 구한 CPR(Curved Planar Reconstruction) 영상의 선예도(Sharpness)는 dFOV 크기가 50mm 일 때는 1.306, 100mm에서는 1.315, 150mm에서는 1.357, 그리고 200mm에서는 1.435로 나타난 것에 반해 Brilliance 40 (Philips Medical Systems, Cleveland, Ohio)에서의 선예도(Sharpness)는 dFOV 크기가 50mm에서는 1.610, 100mm에서는 1.653, 150mm에서는 1.692, 그리고 200mm에서는 1.754로써 dFOV 크기에 따라 기기 내에서는 5.1%∼6.86%의 차이가 났으며 기기별로는 12.68%∼15.55%의 차이를 보였다.
Discovery CT 750 HD (GE healthcare, Milwaukee, WI, USA)에서 구한 CPR(Curved Planar Reconstruction) 영상의 전체 단면적에 대한 lumen(Stenosis) 단면적 오차율은 Stenosis 비율이 커질수록 큰 오차율을 보였으며 dFOV 크기가 50mm 일 때 각각 0.184%, 0.471%, 1.448%, 100mm에서는 0.424%, 0.636%, 2.188%, 150mm에서는 0.891%, 1.662%, 2.541%, 그리고 200mm에서는 1.672%, 3.098%, 4.745%로 나타난 것에 반해 Brilliance 40 (Philips Medical Systems, Cleveland, Ohio)에서의 lumen(Stenosis) 단면적 오차율은 Stenosis 비율에 따라 각각 dFOV가 50mm 일 때 0.351%, 1.654%, 1.903%, 100mm에서는 1.360, 2.047%, 2.687%, 150mm에서는 1.403%, 2.520%, 4.628%, 200mm에서는 1.804%, 4.258%, 5.915%의 오차를 보였다.


결론
본 연구에서는 Angiography 영상을 3D 영상으로 재구성 할 때에 dFOV(display FOV)의 크기가 영상품질에 어떻게 영향을 주는 지 정량적으로 평가해보았으며 단순 dFOV 크기가 작을수록 영상품질이 좋아진다는 결과 뿐만 아니라 영상과 장비의 종류에 있어서는 12.68%∼15.55% 그리고 Stenosis의 비율에 있어서는 최대 5.91%까지 차이가 나타남을 확인할 수 있었다. Stenosis 치료계획 상 영상으로 통한 정확한 비율 측정은 약물치료를 우선시할지 아니면 수술을 우선시할지 등을 결정하는 주요한 과정이다. 하지만 CT 장비를 다수 보유하고 있는 대형병원에서는 환자의 수 및 매 촬영 시 일일이 설정해줘야 하는 번거운 MDCT의 특성상 scan range 내에서 dFOV를 변화를 주며 촬영하는 것은 어렵다. 그렇지만 필요에 따라 그 부위에 적절한 dFOV를 설정하여 추가 영상을 얻으면 특정부위의 미세병변 및 혈관질환을 진단하는데 상당한 오차를 줄일 수 있음을 본 연구를 통해서 알 수 있었다. 이처럼 정확한 진단 및 관리를 위해 기기 종류와 Stenosis의 비율에 따라 보이는 오차를 관리할 수 있는 정확한 잣대와 영상품질을 평가하는 데에 있어서 필요한 표준화 방안이 제시되어야함을 느낄 수 있었다. 이를 위해 본 연구에서 Axial image와 CPR(Curved Planar Reconstruction) image를 평가하는 데 쓰인 Edge rise distance법1)과 Solidity3) 그리고 Lumen(Stenosis) 면적1),2) 대비 분석과 각각의 장비 종류 및 Stenosis 비율별 오차율 계산은 3D 재구성 영상품질을 평가하는 데 하나의 지표로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• Abstract
• 목 차
• 표 및 그림 목차
• 제 1 장 서론 1
• 제 2 장 본론 3
• 2.1 장비와 팬텀 3
• 2.2 FOV 크기에 따른 영상품질 평가 4
• 2.2.1 Axial 영상품질 평가 6
• 2.2.2 CPR(Curved Planar Reconstruction) 영상품질 평가 9
• 제 3 장 결과 11
• 3.1 Axial 영상품질 평가 결과 11
• 3.1.1 Edge rise distance법을 이용하여 측정한 결과 11
• 3.1.2 Solidity법을 이용하여 측정한 결과 14
• 3.2 CPR (Curved Planar Reconstruction) 영상품질 평가 결과 15
• 3.2.1 Edge rise distance법을 이용하여 측정한 결과 15
• 3.2.2 전체 단면적 대 lumen(Stenosis)의 단면적의 비를 이용하여 측정한 결과 18
• 제 4 장 결론 23
• Reference 24