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ISSN : 2288-3509(Print)
ISSN : 2384-1168(Online)

Journal of Radiological Science and Technology Vol.46 No.2 pp.89-97
DOI : https://doi.org/10.17946/JRST.2023.46.2.89

A Study on Image Change according to Grid Ratio in Digital Radiography

Sung-Hun Jeong

Department of Radiological Science, Gimcheon University

This work was supported by the Gimcheon University Research Grant of 2021

Corresponding author: Sung-Hun Jeong, Department of Radiological Science, Gimcheon University, 214, Daehak-ro, Gimcheon-si, Gyeongsangbuk-do, 39528, Republic of Korea / Tel: +82-54-420-4427 / E-mail: joungshun@naver.com

Received 24/01/2023 Review 04/02/2023 Accepted 05/03/2023

Abstract

With the introduction of the D.R system, the grid with high removal rate of scattered radiation is selected and used without considering the grid performance evaluation. Despite the high removal rate of scattered radiation belonging to high grid ratio, it is also possible to see the cut-off phenomenon in which the primary ray involved in the formation of image could be removed as well. Thus, the purpose of this study is to provide the basic data for researches on the usefulness of using the grid by presenting the appropriate grid ratio in the D.R system through the measurement of image in grid such as non-grid, 6:1, 8:1, 10:1, 12:1. The equipments used for this study were radiation generator with grid in 12:1, 10:1, 8:1, 6:1, indirect-type detector, and acryl phantom. As the study for image evaluation, this study measured the SNR, PSNR, MSE, and Entropy. In the results of this study, the PSNR was the highest in 6:1 and the lowest in 8:1. The SNR was high in 6:1 and 8:1, and the lowest in 12:1. In case of Entropy, it was high in 8:1 and 10:1, and the lowest in 12:1. Therefore, when the grid is used, it would be more proper to choose the grid in 8:1 or 10:1 with less loss in information content of primary ray rather than the high grid ratio showing the increased patient exposure dose.

Key Words : Grid , Scattered radiation , Entropy , SNR , PSNR

디지털 방사선에서 격자 비에 따른 영상변화에 관한 연구

정성훈

김천대학교 방사선학과

초록

키워드 : 격자 , 산란선 , 엔트로피 , 신호대잡음비 , 최대 신호대잡음비

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Cited-By

Funding:

Ⅰ. 서 론

현재 진단용방사선발생장치는 발생하는 방사선은 피사체 를 투과하면서 피사체의 정보를 가지고 있는 1차선과 산란선 (Scattered x-ray)이 발생하게 된다. 1차선은 영상형성에 매 우 중요하지만 산란선은 영상의 대조도(Contrast)와 선예도 (Sharpness)를 떨어뜨리는 요인이 된다. 이러한 산란선을 제 거하기 위해서는 방사선조사야(Collimator) 조절, 부가필터 (Added filter), 산란선 제거용 격자(Anti-scattering grid; Grid)등 부속품들을 사용하여 영상의 질 향상에 사용이 되고 있다[1-2]. 특히 격자는 환자에게서 발생하는 산란선을 제거하 기 위해서 가장 많이 사용하는 대표적인 부속기구이다[3-4]. 격자의 특성은 연박과 연박 사이의 거리와 연박의 높이의 비 로 정의되는 격자 비(Grid ratio)를 가지고 있다. 과거 아날로 그 시스템에서 사용되던 격자 비는 6:1～8:1 사이의 격자 비 를 사용했으며, 디지털 시스템으로 변화하고 있는 지금은 10:1～12:1의 높은 격자를 사용하고 있다. 이는 격자 비가 높 을수록 영상의 선예도와 대조도가 개선되어 많은 의료장비 판매회사에서 높은 격자 비를 장착하여 판매를 하고 있기 때 문이다. 또한 의료현장에서 격자를 사용하고 있는 방사선사 들 또한 낮은 격자 비의 격자는 영상의 화질이 떨어지고 높은 격자 비를 가진 격자가 영상이 우수하다고 인식하기 때문일 것이다. 하지만 높은 격자 비 일수록 산란선 제거가 높아짐과 동시에 환자의 영상정보를 담고 있는 1차선 또한 격자에 흡수 가 되어 이미지 수용체(Image Receptor; I.R)에 충분히 표현 되지 못하게 된다[5-7].

현재 격자에 대한 연구 논문은 성능평가 즉 주 선속투과 율, Bucky 계수, 대조도 향상계수, 납함유량을 평가하여 격 자의 성능을 평가해 왔다[8-9]. 하지만 격자 비에 따른 대 조도 및 선예도, SNR을 측정 비교하는 연구가 많은 것에도 불구하고 격자에 따라 손실되는 영상의 정보량을 측정하는 엔트로피(Entropy), 산란선의 분산을 나타내는 평균절대오 차(Mean squared error; MSE)등 위치별 픽셀 값을 기반으 로 정량적인 평가에 의한 격자 비를 제시하는 연구는 상대 적으로 미흡한 것이 현실이다. 그리고 진단용방사선발생장치 가 디지털 방사선검사(Digital Radiography; D.R system)로 변화하면서 영상의 화질 또한 과거에 비해 매우 우수해져서 격자에 대한 연구도 격자를 이용하였을 때 발생하는 영상 정보량의 전달능력을 평가하는 것이 더 바람직할 것이다.

이에 본 연구는 MSE와 엔트로피, PSNR, SNR 등 각 위 치별 픽셀 값 기반으로 정량적인 평가를 하여 각각 다른 격 자 비를 비교분석하여 적정 격자 비의 객관적인 평가를 하 고, 디지털 방사선에서 적정 격자 비를 제시함으로써, 격자 의 사용에 관한 유용성 연구에 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다.

Ⅱ. 대상 및 방법

1. 연구 재료

본 연구에 사용된 장비는 방사선 발생을 위해 진단용방사 선발생장치(Dong-Gang medical, GX-525H, R-800-150, Korea), 12:1, 10:1, 8:1, 6:1의 산란선 제거용 격자(JPI Health care, Korea), 영상획득을 위해 간접방식의 이동형 디텍터 (Detector) (Dong-Kang medical, FXD4343R, Korea), 아크 릴 팬텀(두께 3 ㎝, 가로, 세로, 높이 7 ㎝)을 사용하여 영상을 획득하였다. 획득한 영상의 변환을 위해 미국 국립보건원 (National Institutes of Health; NIH)에서 연구용 분석 목적으 로 개발한 소프트웨어인 Image j(Ver. 14.0)를 사용하였다. 그리 고 영상 평가를 위해 수치 해석, 행렬 연산, 신호 처리를 위해 Math Works에서 개발한 공학용 어플리케이션 소프트웨어 프로 그램인 Matlab(Matlab 9.13, R2022a)을 사용하였다.

2. 연구방법

1) 영상 측정 방법

X-선관(Tube)의 왼쪽이 음극(Cathode), 오른쪽이 양극 (Anode)이 되도록 위치시켜 검사 테이블(Table Bucky) 위 에 이동형 디텍터를 올려놓았다. 디텍터 위에 3 mm 두께와 가로, 세로, 높이가 7×7×7(cm)로 된 아크릴 팬텀에 증류 수를 담아 5개의 물 팬텀을 오른쪽 상단과 하단, 왼쪽 상단 과 하단, 디텍터 중앙에 일정한 간격으로 위치시켜 영상을 측정하였다. 측정 영상은 Non-grid, 6:1, 8:1, 10:1, 12:1 로 변화시켜 측정 하였으며, 동일한 측정 조건에서 5회 실시 하였다(Fig. 1),(Fig. 2). 측정조건은 초점(Focus)과 이미지 수용체와 거리(Source Image receptor Distance; SID)는 150 cm으로 하였으며, 영상 측정조건은 70 kVp, 100 mA, 0.125 sec로 측정하였다(Fig. 3).

2) 영상분석방법

(1) 영상 획득 방법

측정 영상은 의료영상저장전송시스템(Picture Archiving and Communication System; PACS)에 전송한 뒤 DICOM 파일을 획득하여 분석하였다. 영상은 Image J를 활용하여 물 팬텀이 위치한 영상 5군데를 Crop을 하였으며(Fig. 4), Crop된 영상은 Noise의 분산(Variance)을 보기 위해 농도 조절을 하지 않았으며, 영상은 손실이 적은 Tiff 파일로 저 장하여 영상평가를 실시하였다(Fig. 5).

(2) 영상평가항목

영상평가 항목은 원영상과 다른 영상을 비교하여 두 영상의 화질이 동일여부를 수치(㏈)를 측정하는 신호대잡음비(Signal to noise Ratio; SNR),(Eq. 1) 원 영상에 대해 비교 영상의 잡음이 포함된 영상의 비율을 수치로 표현하는 방식인 최대 신호대잡음(Peak Signal to Noise Ratio; PSNR),(Eq. 2) 오차의 평균 제곱으로 두 개의 같은 양의 데이터에 대해 동일 한 위치에서 분산을 평가하는 평균제곱오차(Mean Square Error; MSE)를 평가하였다(Eq. 3). 또한 영상의 각 픽셀이 갖고 있는 정보량에 픽셀이 발생한 확률을 측정하는 엔트로 피(Entropy)를 측정하였다(Eq. 4). 각 영상평가는 다음 식을 바탕으로 Matlab프로그램으로 코드화 하여 평가하였다[10].

S N R (d B) = 10 {log}_{10} (\frac{P_{s i g n a l}}{P_{N o i s e}}) = 20 {log}_{10} (\frac{A_{S i g n a l}}{A_{n o i s e}})

(Eq.1)

P S N R = 10 {log}_{10} (\frac{225^{2}}{M S E}) [d B]

(Eq.2)

M S E = \frac{1}{m \times n} \sum_{i = 1}^{m} \sum_{j = 1}^{n} {(I_{i j} - K_{i j})}^{2}

(Eq.3)

E n t r o p y = \sum_{i = 0}^{N} P (S_{i}) {log}_{2} \frac{1}{P (s_{i})}

(Eq.4)

3) 통계학적 분석

통계학적 분석에 사용된 프로그램은 SPSS(version 22.0, Chicago, IL, USA)을 사용하였다. 연구의 자료는 정규성 검 정(Shapiro-Wilk)을 실시하였으며, p-value가 p>0.05로 나타나 정규성 분포를 이루는 것으로 나타났다. 격자 비에 따른 측정값의 평균, 최소, 최대, 표준편차를 분석하기 위해 기술통계량과 격자 비에 따른 영상의 상단, 하단, 중앙의 평균값을 비교분석하기 위해 일원배치 분산분석(one-way ANOVA)을 실시하였다. 사후분석으로는 Tukey-B를 실시 하였으며, 통계적 유의성 판단을 위해 유의수준(α)은 0.05 기준으로 유의확률 p-value가 0.05 이하이면 통계학적으 로 유의하다고 판단하였다.

Ⅲ. 결 과

1. 영상 부위에 따른 화질 비교분석

1) 오른쪽 상단의 영상 평가

오른쪽 상단의 영상 평가 결과 PSNR은 6:1의 격자 비에 서 55.97 ㏈로 가장 높게 나타났으며, Non-grid가 53.53 ㏈, 12:1 48.00 ㏈로 나타났으며, 10:1에서 44.37 ㏈로 가 장 낮게 나타났다. 각 영상간의 PSNR의 평균값은 통계적으 로 유의한 차이를 보였으며, 사후분석은 8:1, 10:1이 동일 집단으로, 8:1과 12:1, 6:1과 Non-grid가 각각 동일집단으 로 분류되었다(Table 1),(p<0.001). SNR의 경우 6:1에서 29.33 ㏈으로 높게 나타났으며, Non-grid 26.52 ㏈, 8:1 25.91 ㏈로 나타났으며, 12:1이 21.9 4 ㏈, 10:1이 20.34 ㏈ 로 가장 낮게 나타났다. 각 영상 간의 평균값은 통계학적으 로 유의한 차이를 보였으며, 사후분석 결과 10:1과 12:1이 동일집단으로, 8:1과 Non-grid, 6:1과 12:1이 각각 동일집 단으로 분류되었다(Table 1),(p<0.001). MSE의 경우 분산 의 값은 10:1에서 159520, 8:1에서 138403.61, Non-grid 에서 19058.29의 범위로 나타났다. 각 영상 간의 분산 값은 통계학적으로 유의한 차이를 보였으며, 사후분석 결과 6:1, 12:1, Non-grid가 동일집단으로, 8:1, 10:1이 동일집단으 로 분류되었다(Table 1),(p<0.001). 영상의 정보량을 나타 내는 Entropy의 경우 8:1의 격자 비에서 2.02로 가장 높게 나타났으며, 10:1이 1.99, 6:1이 1.53, Non-grid 1.48로 나 타났으며 12:1이 0.94로 가장 낮게 나타났으며, 각 영상 간 의 평균값은 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 또한 사후 분석 결과 6:1과 Non-grid가 동일집단으로 분류되었으며, 나머지 영상은 각각 독립적인 집단으로 분류되었다(Table 1), (p<0.001).

2) 오른쪽 하단의 영상 평가

오른쪽 하단의 화질 평가 결과 다음과 같이 나타났다. PSNR의 경우 6:1의 격자 비에서 55.35 ㏈로 가장 높게 나 타났으며, Non-grid 52.75 ㏈, 12:1이 48.49 ㏈로 나타났 다. 8:1이 4 4.00 ㏈로 나타났으며 10:1에서 44.38 ㏈로 가 장 낮게 나타났으며, 각 영상의 평균값은 통계적으로 유의 하게 차이가 나타났다. 사후분석결과 8:1과 10:1이 동일집 단으로, 6:1과 Non-grid가 동일 집단으로 분류되었다 (Table 2),(p<0.001). SNR의 경우 6:1이 28.82 ㏈로 가장 높게 나타났으며, Non-grid 25.78 ㏈, 8:1 25.46 ㏈, 12:1 이 22.12 ㏈로 나타났으며 각 영상간의 평균값은 통계적으 로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 사후분석결과 10:1 과 12:1이 동일집단으로, 8:1과 Non-grid, 6:1과 Non-grid 가 동일집단으로 각각 분류되었다(Table 2),(p<0.001). MSE 의 경우 8:1에서 187030.38, 10:1에서 159520.50, 12:1에 서 62303.19로 분산의 범위를 나타났으며, 통계적으로 유 의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 사후분석으로는 6:1, 12:1, Non-grid가 동일집단으로, 8:1, 10:1이 동일집단으 로 분류되었다(Table 2),(p<0.001). Entropy의 경우 8:1이 2.49로 가장 높게 나타났으며, 10:1에서 1.99, 6:1이 1.60, Non-grid가 1.54로 나타났으며, 12:1이 0.74로 가장 낮게 나타났으며, 각 영상간의 평균값은 통계학적으로 유의한 차 이가 나타났다. 사후분석결과 6:1 Non–grid가 동일집단으 로 분류되었으며, 다른 영상은 각각 독립적인 집단으로 분 류되었다(Table 2),(p<0.001).

3) 왼쪽 상단의 영상 평가

왼쪽 상단의 영상 평가결과 PSNR은 Non-grid가 61.22 ㏈, 12:1 56.89 ㏈, 6:1은 58.17 ㏈로 나타났으며, 8:1은 52.45 ㏈로 가장 낮게 나타났다. 각 영상의 평균값은 통계 적으로 유의한 차이가 나타났다. 사후분석결과 10:1과 12:1 이 동일집단으로, 6:1과 12:1이 동일집단으로 분류되었다 (Table 3),(p<0.001). SNR의 경우 Non-grid가 34.38 ㏈로 가장 높게 나타났으며, 8:1이 33.57 ㏈, 6:1 32.23 ㏈으로 나타났으며, 12:1의 격자 비에서 31.03 ㏈으로 가장 낮게 나 타났으며 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 사후분석은 6:1, 10:1, 12:1이 동일집단으로, 6:1과 8:1이 동일집단으로 분류되었다(Table 3),(p<0.001). MSE는 12:1이 8874.37, 6:1이 662 6.98, 8:1이 24928.14로 나타났으며, Non-grid 가 3243.67의 범위로 나타났다. 각 분산의 평균값은 통계적 으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 사후분석결과 6:1, 12:1, Non-grid가 동일집단으로, 6:1, 10:1, 12:1이 동 일집단으로 분류되었다(Table 3),(p<0.001). Entropy의 경 우 8:1이 1.94로 가장 높게 나타났으며, 6:1이 1.88, 10:1이 1.76으로 나타났으며, 12:1이 0.71로 가장 낮게 나타났다. 각 영상의 평균값은 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나 타났으며, 사후분석결과 6:1, 8:1이 동일집단으로 분류되었고 그 외 각 그룹은 독립집단으로 나타났다(Table 3),(p<0.001).

4) 왼쪽 하단의 영상 평가

왼쪽 하단의 영상평가 결과 PSNR은 Non-grid가 59.93 ㏈으로 가장 높게 나타났으며, 6:1은 56.58 ㏈, 12:1이 56.50 ㏈으로 나타났다. 8:1은 52.04 ㏈, 10:1은 44.38 ㏈ 로 가장 낮게 나타났으며, 각 영상의 평균값은 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 사후분석결과 6:1과 12:1이 동일 그룹으로 나타났으며, 그 외 그룹은 각각 독립그룹으로 나 타났다(Table 4),(p< 0.001). SNR의 경우 8:1에서 34.12 ㏈로 가장 높게 나타났으며, Non-grid가 33.58 ㏈, 12:1이 31.17 ㏈로 나타났으며, 10:1에서 20.34 ㏈로 가장 낮게 나 타났다. 각 영상의 평균값은 통계적으로 유의한 차이가 있 는 것으로 나타났으며, 사후분석은 8:1과 Non-grid가 동 일집단으로 분류되었으며, 다른 그룹은 각각 독립된 그룹 으로 나타났다(Table 4),(p<0.001). MSE의 경우 10:1에서 159520.50, 8:1이 27208.24, 12:1이 9643.27로 나타났다. 또한 Non-grid에서 4361.04의 범위로 나타났으며, 통계적 으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 사후분석으로는 10:1을 제외한 나머지 그룹이 동일집단으로 나타났다(Table 4),(p<0.001). Entropy의 경우 8:1이 2.53으로 가장 높게 나타났으며, 10:1이 1.99, Non-grid 1.95, 6:1이 1.93으로 각각 나타났으며, 12:1에서 1.61로 가장 낮게 나타났다. 각 영상의 평균값은 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나 타났으며, 사후분석결과 10:1과 Non-grid가 동일집단으로 분류되었으며 나머지 그룹은 각각 독립그룹으로 분류되었 다(Table 4),(p<0.001).

5) 중앙의 화질 평가

영상 중앙의 영상 평가 결과 PSNR은 Non-grid가 58.62 ㏈로 가장 높게 나타났으며, 6:1이 59.44 ㏈, 10:1이 55.06 ㏈, 12:1이 53.93 ㏈로 나타났다 8:1에서 48.37 ㏈로 가장 낮게 나타났으며 각 영상의 평균값은 통계적으로 유의한 차 이가 있는 것으로 나타났다. 사후분석결과8:1, 10:1, 12:1이 동일집단으로, 6:1, 10:1, 12:1, Non-grid가 동일집단으로 분류되었다(Table 5),(p<0.001). SNR의 경우 6:1이 32.96 ㏈으로 가장 높게 나타났으며, Non-grid가 31.09 ㏈, 10:1 이 30.52 ㏈로 나타났으며, 12:1이 26.95 ㏈로 가장 낮게 나 타났으며, 각 영상의 평균값은 통계학적으로 유의하지 않게 나타났다(Table 5),(p>0.130). MSE의 경우 8:1에서 분산의 값이 67307.30, 10:1에서 37250.01, 12:1이 17740.26의 범 위로 나타났으며 각 분산의 값은 통계학적 차이가 없는 것 으로 나타났다(Table 5),(p>0.470). Entropy의 경우 8:1에 서 2.17로 가장 높게 나타났으며, 6:1이 1.69, 10:1이 1.43 으로 타나났으며, 12:1이 0.85로 가장 낮게 나타났으며 통 계학적으로 유의한 차이를 보였다. 또한 사후분석결과 각 그룹들이 독립그룹으로 나타났다(Table 5),(p<0.001).

Ⅳ. 고 찰

격자는 환자를 검사할 때 발생하는 산란선을 제거시켜 진 단적 가치가 높은 영상을 획득하는데 사용되는 부속장비이 다. 격자를 사용하면 대조도의 개선과 선예도의 향상을 기 대할 수 있다. 격자의 구조는 X-선 흡수가 큰 연박 물질과 X-선 흡수가 적은 알루미늄 등으로 이루어져 있는데 격자 의 구조에 따라서 연박의 높이와 연박 사이의 간격의 비로 격자의 비를 정의하게 된다. 격자 비를 높게 할수록 화질의 개선이 되며 좋은 의료영상을 획득할 수 있다[11-13]. 이러 한 이유로 진단용방사선발생장치를 판매하는 회사에서는 높은 격자를 부착하여 판매하고 있으며, 많은 의료기관에서 방사선 작업종사자들은 격자 비에 대해 크게 인식하지 못한 채 높은 격자 비로 검사를 하고 있다[14-15]. 높은 격자 비 의 경우 산란선 흡수와 더불어서 1차선도 같이 흡수되어 환 자의 피폭선량이 높아지게 된다. 이인자 연구자는 격자의 사용 전과 사용 후의 환자가 받는 선량이 4.13배에서 4.79 배까지 높아진다고 보고하였다[16]. 이처럼 격자를 사용 시 화질의 개선이 되지만 방사선 피폭의 증가도 고려해야 할 것 이다. 최성현 연구자는 D.R System에서 격자 사용에 따른 선량 및 화질평가에 관한 연구의 연구에서 acryl phantom 의 두께와 검사조건에 따라서 검사조건이 48 kVp의 1.6 mAs, 2 mAs, 2.5 mAs일 때 PSNR값이 30.10 ㏈, 30.07 ㏈, 30.01 ㏈으로 나타났으며, 70 kVp의 2.5 mAs, 5 mAs 조건일 때 각 30.04, 30.06 ㏈로 나타나 격자 사용 전과 사 용 후 영상의 차이가 없다고 보고하였다[17]. 본 연구는 Non-grid, 6:1, 8:1, 10:1, 12:1의 격자 비 변화에 따른 영 상을 비교해 본 결과 PSNR의 경우 오른쪽 상단의 영상은 6:1이 55.97 ㏈, Non-grid가 53.53 ㏈, 10:1과 12:1에서 각 각 44.37 ㏈과 48.00 ㏈로 나타났으며(p<0.001). 오른쪽 하 단은 6:1에서 55.35 ㏈, Non-grid가 53.75 ㏈ (p<0.001), 왼쪽 상단은 Non-grid가 61.22 ㏈, 6:1이 58.17 ㏈, 10:1과 12:1의 격자 비에서 각각 55.46 ㏈, 56.89 ㏈로 낮게 나타났 다(p<0.001). 이는 격자 사용 전과 사용 후의 영상변화가 없 다는 이인자 연구자와의 결과와 다르게 나타나 격자 사용 유, 무와 격자 비에 따라서 영상의 차이가 났다. 그래서 임상 에서 격자를 사용할 때는 격자 비에 대해 인식하고 환자와 검사부위에 맞는 격자 비를 선택해야 할 것으로 생각된다.

MSE인 경우 오차의 제곱에 대한 평균을 취한 값으로 MSE 가 작을수록 추정(Precision)의 정확성이 높아지는 것을 의 미한다. 본 연구에서 각 위치의 MSE를 분석결과 오른쪽 상 단의 경우 다른 격자 비보다 PSNR값이 44.37로 10:1에서 분산의 범위가 159520.50로 가장 넓게 나타났으며, 오른쪽 하단의 경우 PSNR값이 44.00으로 8:1에서 가장 낮게 나타 났는데 MSE의 경우 18703 0.38로 분산의 범위가 가장 넓게 나타났다. 왼쪽 상단과 왼쪽 하단 그리고 중앙의 결과에서 도 PSNR값이 낮은 격자 비에서 MSE의 범위가 넓게 나타났 다. 이는 MSE의 값이 넓게 나올수록 영상의 품질이 낮아지 는 것을 알 수 있었으며 분산의 범위가 적은 영상을 획득하 도록 노력해야 할 것으로 생각된다.

격자에서 1차선의 흡수하는 현상을 Cut-off 현상이라고 한다. 이는 격자 비와 격자밀도가 높을수록 많이 발생하며 영상의 노출부족현상이 발생하게 된다. Cut-off 현상에 의 한 노출부족 현상은 환자를 투과한 방사선량이 격자에서 흡수가 되어 영상형성에 중요한 1차선의 감소, 즉 정보량 의 손실을 의미한다고 할 수 있다. 회색조 영상의 정보량은 Entropy에서 측정을 할 수 있다. Entropy는 각 픽셀들이 모여서 만들어진 어떤 시스템이 갖고 있는 에너지의 양을 나타내는데 장치에서 부호화할 때 필요한 최소한의 에너지 양을 의미한다[17]. 현재 격자의 연구는 많이 이루어졌지만 격자 비에 따른 정보량의 차이 즉 Entropy에 대한 연구결과 는 이루어지지 않았다. 본 연구에서 격자 비에 따른 Entropy 를 측정한 결과 오른쪽 상단은 8:1에서 2.02로 가장 높게 나 타났으며, 10:1이 1.99로 나타났으며, 12:1에서 0.94로 가 장 낮게 나타났다(p<0.001). 오른쪽 하단의 경우 8:1에서 2.49로 가장 높게 나타났으며, 10:1이 1.99, 6:1에서 1.60, 12:1에서 0.74로 가장 낮게 나타났다(p<0.001). 왼쪽 상단 의 경우 8:1에서 1.94로 가장 높게 나타났으며, 6:1이 1.88, 10:1이 1.76으로 나타났다. 가장 낮은 격자 비는 12:1에서 0.71로 영상의 정보량이 많이 감소하는 것으로 나타났다 (p<0.001). 왼쪽하단의 경우 8:1에서 2.53으로 가장 높았으 며, 12:1에서 1.61로 가장 낮게 나타났다(p<0.001). 중앙영 상의 경우 8:1이 2.17로 가장 높게 나타났으며 6:1이 1.69, 10:1이 1.43으로 나타났다. 가장 낮은 격자 비는 12:1로써 0.85로 영상의 정보량이 가장 작은 것으로 나타났다 (p<0.001). 본 연구에서는 격자 비가 비교적 낮은 8:1의 격 자 비가 정보량이 가장 높은 것으로 나타났으며, 12:1의 격 자 비에서 영상의 정보량이 가장 적은 것으로 나타났다. 이 는 높은 격자 비는 영상의 화질이 향상되지만 환자를 투과 하여 많은 정보량을 가진 1차선의 손실이 크다고 생각하여 야 할 것이다. 이는 영상의 화질 향상 보다는 영상의 정보량 을 더욱더 중요하게 생각하여야 하며, 의료현장에서 격자를 사용하는 방사선사들은 영상의 정보량을 고려하여 격자를 사용하여야 할 것으로 사료된다.

본 연구의 제한점으로는 영상측정의 조건이 1개의 조건으 로 사용된 점과 인체 팬텀을 사용하지 못하여 실제 성인과 소아를 투과한 X-선의 정보 손실량은 일부 차이가 있을 수 있다는 점이다. 즉, 연구데이터의 다양한 비교 평가가 부족 한 것이 본 연구의 한계점 이였다고 할 수 있다. 하지만 본 연구는 픽셀 값을 기반으로 한 영상평가를 함으로써 격자 비에 따른 영상의 변화 및 정보량을 객관적으로 평가했다는 점에서 큰 의미가 있다고 할 수 있다. 차후 본 연구에 대한 후속연구가 진행될 경우 다양한 조건과 인체 팬텀을 활용하 여 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 디지털 방사선 영상에서 격자 비에 따른 영상 의 변화를 알아보고자 연구하여 다음과 같은 결론을 얻었 다. PSNR의 경우 비교적 낮은 격자 비인 6:1에서 가장 높게 나타났으며 8:1에서 가장 낮게 나타났다. MSE의 경우 8:1 에서 가장 넓은 범위로 나타났다. SNR 6:1과 8:1에서 높게 나타났으며, 높은 격자 비인 12:1에서 가장 낮게 나타났다. Entropy의 경우 8:1과 10:1에서 높게 나타났으며, 12:1에서 가장 낮게 나타났다. 이에 격자를 사용할 때 격자 비의 선택 은 환자의 피폭선량이 높아지는 높은 격자 비보다 1차선의 정보량의 손실이 적은 8:1 또는 10:1이 적절할 것으로 사료 된다. 본 연구를 바탕으로 격자의 연구는 화질의 개선에서 1차선의 정보량 즉 환자의 정보량에 대한 유사연구가 진행 이 된다면 최소의 방사선으로 최적의 영상과 많은 정보량을 가진 의료영상획득이 가능할 것으로 사료된다.

Figure

Fig. 1.

Non-Grid measurement

Fig. 2.

grid usage measurement

Fig. 3.

Image measurement method

Fig. 4.

Image crop area

Fig. 5.

Measurement image

Table

Table 1.

Upper Right image quality evaluation result

Table 2.

Lower Right image quality evaluation result

Table 3.

Upper left image quality evaluation result

Table 4.

Lower left image quality evaluation result

Table 5.

Center image quality evaluation result

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