Ⅰ서 론
디지털 방사선 시스템은 1983년 개발된 computed radiography (CR)이 그 최초라 할 수 있다1). 우리나라는 1990년대 후반부터 picture archiving communication system (PACS)의 보급과 동시에 급속히 확산되어 현재 우 리나라의 경우 의료기관 중 80%이상이 디지털 의료영상시 스템을 사용하고 있다2).
이러한 디지털 방사선 시스템은 영상의 보관이 용이하고 기존의 필름 시스템에서는 불가능했던 영상의 후처리 및 영상 재구성이 가능해져 의료 영상 발전뿐만 아니라 의료 전반에 걸쳐 발전에 많은 기여를 하고 있다. 그렇지만 디지털 방사선 시스템은 필름 시스템과는 구별되는 특성으로 인하여 기존의 시스템과 다른 새로운 종류의 artifact가 발생되기 시작하였다. 임상 현장에서 자주 발생되는 artifact들은 다양한 원인과 패턴 으로 발생된다. 이렇게 다양하게 발생된 artifact는 진료에 장애를 초래하며 의료 영상의 질을 저하시킨다. 불분명하게 artifact가 발생된다면 이것은 오진과 이어지는 심각한 문제를 야기하게 될 것이고, 명확한 artifact 또한 재촬영으로 인한 시간적, 경제적 손실뿐만 아니라 환자에게 불필요한 방사선 피폭을 증가시키는 원인이 될 것이다3).
본 연구에서는 디지털 방사선 시스템에서 발생되는 artifact 의 사례를 찾아 그 현상을 찾아보고, 그 원인을 분석하여 artifact의 예방과 지속적인 질 관리(quality control)에 적용 할 수 있는 참고 자료를 제시하고자 한다.
Ⅱ연구대상 및 방법
1연구대상
서울의 종합병원급 규모의 의료기관에서 디지털 의료영 상 시스템 및 각각의 디지털 방사선 장비에서 발생되는 영 상들을 오류 분석하였다.
2방법
본 연구는 2007년부터 2014년까지 PACS에서 영상 검출 되거나, 디지털 방사선 장비에서 검출된 artifact를 수집 후 분석하였으며, 영상의 전반적인 오류 획득은 CR, flat panel detector (FPD)에서 생성된 영상을 대상으로 하였 다. 획득된 영상은 발생 원인에 따라 하드웨어 (hardware) artifact, 소프트웨어 (software) artifact, 사용자 오류 (operating error) 및 시스템 (System) artifact 등의 5가 지로 구분하여 분석을 하였다.
장비에서 발생된 artifact는 하드웨어 artifact으로 분류하 였고, 장비에서 발생되었지만 영상처리 과정 중 발생된 것은 소프트웨어 artifact으로 분류하였다. 검사자나 수검사에 의해 발생된 artifact는 사용자 오류로 분류하였으며, PACS 시스템 적인 문제로 발생된 artifact은 시스템 artifact로 분류하였다.
Ⅲ결 과
artifact는 다양한 원인에 의해서 발생될 수 있다. artifact의 발생 빈도 및 원인별로 하드웨어 (hardware) artifact, 소프트웨어 (software) artifact, 사용자 오류 (operating error), 시스템 (system) artifact 등의 5가지 로 크게 분류하였다(Table 1).
하드웨어 artifact는 가장 많이 발생되며(42%) 영상을 획득 하는 영상 장비의 원인이 대부분이다. 첫 번째로 lag effect에 의한 artifact이다. 영상 획득 과정에서 발생된 artifact이며, 존재하지 않는 허상이 검사된 영상과 함께 나타났다(Figure 1). 두 번째는 RF noise (혹은 microphonic artifact)이라고도 하며 영상 신호 전송 중 가로로 일정 간격의 선형 잡음이 발생하 여 영상에 나타나는 artifact이다(Figure 2). 세 번째는 aliasing error로 발생하는 moiré artifact이다(Figure 3). 원본 영상에서는 발생하지 않으며 축소된 영상에서만 발생되었 다. 네 번째는 장비 내 이물질에 의한 artifact이다. 영상 장비 내 이물질로 인하여 발생되는 artifact이다(Figure 4). 결손 영상이 발생하는 특징이 있다.
소프트웨어 artifact는 두 번째로 많이 발생하며(25%) 영상을 획득한 후 영상처리를 시행하는 과정에서 소프트웨어적인 결함 으로 발생되는 것이 대부분이다. 첫 번째는 영상 교정 과정에서 오류로 인하여 발생되는 artifact이다. 원본 데이터 영상을 획득 한 후 영상처리를 거치는 과정 중 영상을 교정하는 과정의 오류로 인하여 발생 된다 (Figure 5). 두 번째는 영상처리가 정확하게 이루어지지 않아 영상 끝부분에 짙은 색의 띠가 형성된 artifact 이다(Figure 6). 세 번째는 영상의 위치가 부적절하여 exposure data recognition (EDR)의 오류로 발생된 artifact이다(Figure 7). 영상 위쪽은 EDR 오류 영상이고 아래쪽 영상은 이를 바로 교정하여 나타낸 영상이다. 네 번째는 영상의 중앙부에 선이 나타나는 artifact이다. 네 개의 검출기를 접합하여 하나의 검출 기로 사용하는 장비에서 발생된 오류이다(Figure 8).
사용자 오류는 세 번째로 많이 발생되었으며(22%), 방사 선사의 부주의나 환자가 원인이 되어 발생된 artifact를 나 타낸 것이다. 첫 번째는 탈의 비협조로 발생되는 artifact이 다. 검사를 시행하기 위해 탈의를 요청하였으나 이에 응하 지 않고 자신의 의류를 착용하여 검사하여 발생된 것이다 (Figure 9). 의류에 있는 “THE ORIGINAL”이라는 문구가 선명하게 나타난다. 두 번째는 신체 부착 액세서리로 발생 된 artifact이다. 목에 신체 부착형 약제를 부착하고 있는 환자의 경우이다(Figure 10). 얇은 부착형 약제라도 검사를 시행하면 영상에 나타나게 된다. 세 번째는 인체 삽입 의료 기구의 예이다. 어깨에 금침 시술을 받은 환자의 경우이다 (Figure 11). 네 번째는 산란선에 의해 영상에 발생된 artifact이다. 검사 전 혹은 후에 image receptor (IR)가 산 란선에 노출되어 발생된 영상이다(Figure 12).
시스템 artifact는 전체 artifact 중 4%의 비율로 발생되 었으며, 영상 획득 및 처리 과정에서 발생된 artifact가 아 니라 PACS에서 발생된 artifact이다. 첫 번째는 헤더 파일 오류로 발생되는 것이다. 헤더 정보의 오류로 서로 다른 영 상이 하나로 겹쳐 발생 한다(Figure 13). 두 번째는 영상에 결손이 발생되어 나타난 것이다. 원본 데이터에서는 발생하 지 않았으나 한 달 뒤 영상을 다시 조회하는 과정에서 artifact가 검출되었다(Figure 14).
그 밖에 여러 가지 복합적으로 발생된 artifact가 있으며 발생빈도는 6.7%이다(Figure 15). CR에 분할촬영을 시행하 였는데 산란선의 영향을 받아 분할촬영(slit-filed) 인식 오 류로 부정확한 영상처리가 시행된 것이다.
Ⅳ고찰 및 결론
하드웨어 오류 중 Figure 1은 lag effect는 영상 신호가 충분히 지원지지 않은 상태에서 다음 영상신호가 입력되어 발생된 것이다4). CR은 데이터를 제거하는 erase mode에서 빛이 충분히 밝지 않은 경우 발생되고, FPD의 경우는 앞서 시행된 검사의 데이터를 제거하는 시간인 offset time을 짧 게 설정 한 경우에서 발생된다5,6). 원래 존재하지 않는 영상 이 나타나기에 ghost image이라고도 한다7). 그리고 RF noise (microphonic artifact)는 장비 내 영상 신호 전송 중 전기적 잡음이 발생하여 영상에 선 모양으로 발생한다. Figure 2는 장비 내에서 불규칙적으로 발생된 전기적 잡음 이 원인이다8). Figure 3에서 moiré artifact는 잘못된 표본 화 과정에서 발생된 artifact이다. 원 영상에서 선(혹은 물 결무늬)이 검출되지 않지만 영상이 축소되어 표현되는 과정 에서 nyquist frequency (나이키스트 주파수) 이하의 신호 가 강조되어 나타나는 artifact이다. 저역필터를 사용하여 발생을 억제 할 수 있으며, 원본 영상에서는 발생하지 않는 특징이 있다9). 장비 내 이물질 (foreign body)에 의한 오류 는 CR에서 많이 발생하였다. Figure 4는 CR의 PM tube 앞 에 이물질이 붙어서 발생되는 경우의 영상이다. Scan 방향 으로 artifact가 발생되는 특징이 있다.
소프트웨어 artifact 중 영상 교정 오류는 영상처리 소프 트웨어의 오류에서 발생된 것이다. FPD의 오리지널 데이터 는 많은 잡음을 포함하고 있다. 이를 교정해서 white image 를 생성 후 여기에 영상처리가 실행되어 PACS로 전송하게 된다5,6). Figure 5는 이런 영상 교정 과정에서 오류가 발생 되어 발생된 영상이다. Figure 6는 영상처리 오류로 영상의 외곽에 불완전한 영상처리 과정으로 인하여 발생된다. Figure 7은 EDR 인식 오류로 발생된 artifact으로 일반화 된 조사야 내에 영상이 위치하지 않는 경우이거나 적절하지 않은 노출 조건에 의해 히스토그램의 패턴이 바뀌어 look up table (LUT)이 잘못 적용되어 발생하게 된다10). 접합면 영상 처리 오류는 FPD가 복수개의 detector를 접합시켜 놓 은 장비에서 발생된다. Figure 8에서의 접합면은 소프트웨 어적 처리를 통하여 보이지 않게 하지만, 노출조건이 적정 하지 않는 경우 gain correction의 오류가 발생되어 발생된 것이다5,6).
사용자 오류로 분류되는 Figure 9는 환자의 비협조로 인 한 것들이 많은 비중을 차지하고 있다. 병원에서 검사를 위 해 제공하는 가운이 아닌 개인 의상을 입고 검사에 임하는 경우 의상은 무늬가 없어야 한다. 일부 의류는 방사선 비 투 과성 물질의 주성분을 이루는 도료를 사용하는 것도 있기에 영상에 나올 수 있다. Figure 10, 11 영상에서는 신체에 부 착하는 의료기구나 액세서리의 경우에도 artifact로 이어 질 수 있다. 디지털화된 영상의 경우 대조도 및 밝기의 변화 를 주면서 관찰이 가능하기에 과거 필름에서는 잘 검출되지 않았던 얇은 부착형 약제(패치)가 보다 쉽게 검출되는 특징 이 있습니다. 또한, 산란선에 의한 영향도 artifact로 이어 질 수 있다. CR의 경우 다이나믹 레인지 (dynamic range) 가 104배 이상으로 매우 넓다11). 이렇듯 넓은 다이나믹 레인 지는 노출 조건 오류에 의한 재촬영의 빈도를 줄이는 역할 을 할 수 있었다. 하지만 Figure 12의 영상에서 나타났듯이 넓은 다이나믹 레인지는 산란선에 민감하게 반응하기에 산 란선에 의한 영상 품질저하가 발생된다.
시스템 artifact의 대표적 예가 DICOM 헤더 오류이다. PACS의 영상은 DICOM 규격을 따른다. DICOM 데이터는 헤더 부분과 영상 부분으로 구분되며, 헤더 부분은 영상에 대한 각종 정보가 저장되게 된다. 하지만, Figure 13의 영 상에서처럼 이 부분의 정보가 부정확하면 영상을 볼 수 없 거나 왜곡된 영상으로 볼 수 있다12,13). 영상의 저장은 무손 실 압축을 실시해야 원본 영상의 손실을 최소화 할 수 있다. Figure 14는 압축과정에서 손실이 발생하였고 이를 복구하 는 과정에서 손실 부분을 복구하지 못하여 발생된 영상오류 이다14). 검사한 영상은 단기 저장장치에서 보관되며 일정 기간이 지난 영상은 중기 및 장기 저장장치에 저장되게 된 다. 이 과정에서 파일 압축 시스템의 오류로 손실 압축이 이 루어져 영상에 결손이 발생하였다.
그 밖에 복합적인 요인에 의한 artifact가 발생 될 수 있 다. CR은 분할촬영 (slit-field)을 인식하여 이에 적합한 영 상 처리를 시행하지만 분할촬영을 인식하지 못할 경우는 부 적합한 영상처리를 시행하여 영상의 품질을 저하시킨다. 필 름 시스템에서는 knee lateral 검사의 검사는 하나의 필름 을 나누어 분할촬영 하는 경우가 있었다. Figure 15에서 CR 을 필름과 동일하게 분할 촬영할 경우 산란선에 의한 영향 을 받아 분할촬영 패턴인식에 어려움이 발생된다.
의료영상에서 발생된 artifact는 효율적 관리를 위해서는 보다 철저하며, 적극적인 운영을 필요로 한다. 이는 곧 영상 을 관리하는 방사선사들의 몫이며, 아래와 같은 영상관리의 교육목표가 필요하다고 사료된다. 첫째는 의료영상을 콘트 롤하기 위해서는 알고리즘에 관련되는 주파수의 푸리에 해 석을 기본적으로 요구하고 있다. 이는 정량적인 평가를 위 해서 무엇보다 임상에서 필요함을 알 수 있다. 두 번째는 공 간필터와 공간주파수필터에 관련된 응용력이라고 할 수 있 다. 이는 적산적분을 바탕으로 해서 필터 해석능력이 필요 하며, 이는 artifact를 해결 복구시키는 이점이 있다. 세 번 째는 moiré artifact는 cut-off frequency와 같은 차단주 파수에 대한 개념으로 일반영상에서 따라 다니는 이름이라 고 이해하면 좋겠다고 할 수 있다. 비교해서 MRI에서 표현 하는 같은 방법이지만 aliasing artifact라고 표현한다. 이 는 영상 관리하는 방사선사의 교육과 무관하지 않다. 마지 막으로 관심 있는 효율적인 영상관리를 위해서는 많은 관심 과 교육적 노력이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구에서 시 사하는 바는 오랜 시간 동안에 의료영상의 질 관리를 위해 서 주의와 관심이 필요하다는 의의를 가질 수 있으며, 다소 간의 차이는 있으나, 향 후 영상 관리를 위한 기본적인 교육 목표를 공유함으로서 양질의 교육 커리큘럼을 개발해야 할 것으로 사료된다.
결론적으로, 디지털 의료영상 시스템에서는 필름 시스템 과는 다른 경향의 artifact가 발생하게 된다. 이런 artifact 이 명확하게 드러난 경우 재촬영으로 인한 경제적, 시간적 비용의 증가뿐만 아니라 환자의 피폭을 증가시키는 원인이 되어 의료 방사선의 품질을 저하시키게 된다. 명확하게 드 러나지 않는다면 이는 오진으로 이어질 수 있어 더 큰 위해 를 초래 할 수 있다. 디지털 방사선 시스템은 필름이 없이 검사할 수 있어 경제적이라 판단되었다. 하지만, 이러한 특 성은 재촬영 검사를 더욱 쉽게 만들었으며, 임의로 영상을 삭제하기에도 용이하여 그 정확한 특성을 분석하기에 더욱 어렵게 만들기도 하였다. 저자들은 자료 수집에서 정확한 발생 빈도를 산출할 수 없어서 수집된 artifact를 보고 하게 되었다 (Table 1). 그 이유는 임의로 삭제된 영상들로 인하 여 실제 발생된 artifact와 수집된 artifact의 차이가 발생 하기 때문이다.
따라서, American association of physicists in medicine (AAPM, 미국의학물리학회)에서는 디지털 방사 선 시스템의 지속적인 질 관리 시스템의 필요성을 보고하였 다15). 우리나라도 디지털 방사선 시스템의 보급 면에서는 세 계적 수준을 자랑하고 있기에 이러한 필요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 디지털 방사선 시스템의 특성을 더욱 정확히 파 악하고 artifact를 특성을 지속적으로 교육 및 관리를 통하 여 의료 영상 시스템을 더욱 발전 시켜야 할 것이다.
