거동 불편한 환자의 전신 CT 검사 시 DLIR 기법의 유용성 평가

• 영문명: Usefulness of the DLIR Algorithm for Whole Body CT Examination of Patients with Mobility Impairments
• 발행기관: 대한CT영상기술학회
• 저자명: 심유리(Yu-Ri Shim) 임천식(Cheon-Sik Im) 김성희(Seong-Hee Kim) 안병환(Byeong-Hwan An) 조명주(Myeong-Ju Cho)
• 간행물 정보: 『대한CT영상기술학회지』제26권 제2호, 23~32쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 의약학 > 방사선과학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.09.30

국문 초록

한 번의 조영제 주입 후 경부, 흉부, 복부 및 골반 CT 검사가 동시에 이루어지는 전신 CT 검사를 시행할 때 각 검사 중 팔의위치를 변경하여 팔에 의해 발생하는 선속경화현상을 최소화하여 검사한다. 본 연구에서는 전신 CT 검사 시 협조가 되지 않아팔을 올린 환자의 DLIR 기법을 적용한 경부 CT 영상의 화질을 팔을 내린 환자의 FBP 및 IR 기법을 통해 재구성한 영상과 비교하였다. 재구성한 영상의 SNR, CNR을 정량적으로 비교 분석하고, 영상의 질과 Artifacts를 정성적으로 평가 하였다. 평가 결과 딥러닝을 이용한 재구성법인 TF-H가 기존의 재구성 방식인 FBP에 비해 모든 장기에서 SNR. CNR이 높게 평가 되었으며, IR 기법인 ASIR-V 40%에 비해 CNR은 높게 SNR은 비슷하게 평가 되었다. 팔을 내리고 검사한 영상과 비교한 정성적 평가에서도 기존의 재구성 방식보다 영상의 질이 높음을 확인할 수 있었다. 따라서 거동 불편한 환자의 전신 CT 검사 시 팔의 자세를 바꾸지 않고 팔을 올린 상태로 검사한 후 딥러닝을 이용한 재구성법을 통해 경부 CT 영상의 질을 개선한다면 환자에게 도움이 될 것이라고 생각된다.

영문 초록

When whole-body computed tomography (WBCT) is performed after a single injection of contrast media, the arm's position is altered during each examination to minimize beam hardening artifacts caused by the arms. In this study, the image quality of neck CT images using the deep learning iterative reconstruction (DLIR) algorithm for patients whose arms were elevated during WBCT scans was compared with images reconstructed by FBP and IR algorithms in patients who were examined with their arms lowered. The Signal-to-Noise Ratio (SNR) and Contrast-to-Noise Ratio (CNR) of the reconstructed images were quantitatively compared, while the image quality and artifacts were qualitatively evaluated. As a result, TF-H was evaluated higher in both SNR and CNR in all organs compared to FBP. Compared to the ASIR-V at 40%, the CNR was high, and the SNR was similar. In the qualitative evaluation, it was confirmed that the quality of the image was higher when compared to the image examined with the arm lowered, surpassing that of the existing reconstruction method. Therefore, it is believed that enhancing the quality of the neck CT image through reconstruction using deep learning after the examination with the arm raised, without altering the posture, during the WBCT examination of patients with mobility impairments.

목차

Ⅰ. INTRODUCTION

Ⅱ. MATERIAL AND METHODS

Ⅲ. RESULT

Ⅳ. DISCUSSION

Ⅴ. CONCLUSION

REFERENCES

키워드

딥러닝 재구성법 선속경화현상 경부 CT 전신 CT deep learning iterative reconstruction algorithm beam hardening artifact neck CT whole body CT