Ⅰ. 서 론
컴퓨터단층촬영 (Computed Tomography, CT)은 임상 에서 가장 많이 시행하는 검사 중 하나이다. 그중 머리 (head) CT는 뇌경색, 두개골절, 뇌출혈 및 뇌혈관 질환들을 신속하고 정확한 진단이 가능하여 검사 건수가 계속 증가하 는 추세이다[1]. CT 검사에서 궁극적인 목표는 최소의 선량 으로 진단적인 가치가 있는 화질의 영상을 얻는 것이다[2, 3]. 이에 방사선검사 시 화질 개선 및 피폭선량 감소를 위한 연구가 필요하며, 관전압 (kVp), 관전류 (mA), pitch 등 다 양한 프로토콜 조절과 관전류 변조 기법 (Tube Current Modulation, TCM)같은 자동노출 제어 (Auto Exposure Control, AEC)에 따른 선량과 화질에 관한 연구와 저관전 압 CT 영상의 화질 개선, 머리 CT에서의 잡음 및 화질 분석 및 선속경화현상 (beam hardening effect) 감소 연구 등 다양한 연구가 이루어지고 있다[1, 4-9].
다른 연구들에서는 이러한 프로토콜 조절에 따른 피폭선 량과 화질의 변화뿐만 아니라 환자가 직접 누워 검사되는 CT 테이블 높이에 따라서도 환자가 받는 피폭선량과 영상 의 화질이 변화한다고 보고하였다[2, 10-17]. Kim KW et al. (2023)의 선행 연구에서 광자극발광선량계와, 머리 팬 텀 (head phantom)을 이용하여 머리 CT 검사 시 테이블 높 이에 따라 환자가 받는 피폭선량과 영상의 신호 대 잡음비 (Signal to Noise Ratio, SNR)의 변화에 관해 연구하였다 [18]. 영상의 화질을 정량적으로 분석하는 방법으로는 SNR 이외에도 대조도 대 잡음비 (Contrast to Noise Ratio, CNR)와 잡음전력스펙트럼 (Noise Power Spectrum, NPS) 이 있다. CNR은 잡음 대비 대조도 비를 나타내는 것으로 CNR이 높을수록 영상의 구조물이 선명하게 구분되어 영상 을 판독하는 데 있어 질병 판별에 유리하며, NPS는 영상에 서 잡음 (noise)의 점유를 검출하는 데 사용되는 방법이다 [19-23]. 이에 본 연구에서는 영상의 화질 측면에서 SNR 이외에도 CT 테이블 높이의 변화에 따라 CNR, NPS와 같은 잡음 평가 지표에도 영향을 줄 것으로 생각하였다.
따라서 본 연구는 CT에서 테이블의 높이에 따른 화질의 변화를 알아보기 위해 머리 팬텀을 이용하여 CNR, NPS를 측정하고 이를 비교 평가하고자 한다.
Ⅱ. 대상 및 방법
1. 연구재료
본 연구에 사용된 장비는 Brilliance iCT 256 (256 slice MDCT, Philips Healthcare, Netherlands)이며, 머리 팬 텀은 CIRS radiosurgery head phantom을 이용하였다.
2. 연구방법
1) 영상획득 및 전처리
머리 팬텀을 CT 테이블에 위치시키고 CT 테이블의 높이를 각각 815, 865, 915, 965, 1015, 1030 mm로 설정하고 높이별로 각 3회씩 scan 하였다. 실험 시 테이블의 높이를 50 mm 간격으 로 설정하였으나 CT 장비의 최대 테이블 높이가 1030 mm여 서 1030 mm를 최대 테이블 높이로 설정하였다. 검사 프로토 콜 영상획득 인자는 100 kV, 200 mAs, collimation은 64 × 0.625, pitch는 0.203, thickness는 0.8 mm increment는 0.8 mm로 설정하였다. 획득한 영상들은 동일한 공간상 좌표 에서 관심영역(Region of Interest, ROI)의 통계값을 추출하 기 위해 SPM12 (SPM software, UK)를 이용하여, 비용함수 (cost function)는 normalized cross correlation, 보간법 (interpolation)은 trilinear interpolation으로 각 영상을 상 호 정합(registration)하였다[Fig. 1][24].
2) 영상 분석
(1) CNR (Contrast to Noise Ratio)
CNR 측정을 위해 획득한 영상들은 MITK Workbench (v2022.04, German Cancer Research Center, Germany)을 이용하여 팬텀 내의 ROI와 그 인접한 부위에 background 를 설정하였고 각 영역을 Bottom, Middle 1, Middle 2, Top으로 영역을 나누었다. Python 3.10을 이용하여 각 관 심 영역에서 HU를 추출하였고, Scipy 1.11를 이용해 평균값 과 표준편차를 계산한 뒤 아래 식 (1)로 CNR을 측정, 통계 분석하였다[Fig. 2][19-21, 25].
(2) NPS (Noise Power Spectrum)
F(w) 를 측정한 ROI 영역 중 1개 슬라이스 영상의 Fourier 변환이라 하면 |F(w)|2는 그 periodogram으로, 다수의 M 개의 표본에서 구한 periodogram의 평균값은 NPS의 기대 값인 E|F(w)|2에 근사한다[26-28]. 본 실험에서는 3회의 반복측정 값과 140장의 슬라이스 (S )를 표본으로 사용하여 NPS를 측정하였다[Fig. 3].
또한 각 영상의 periodogram을 방사형으로 평균화하여 360개의 power spectrum을 1차원으로 축소하였으며[29], frequency (mm-1)와 noise power (HU × mm2)의 적분값 (area under the curve)으로 정규화하여 아래 식 (2)으로 nNPS (normalized NPS)를 측정하였다[30, 31] [Fig. 4].
-
NPS = Noise Power Spectrum
-
nNPS = Normalized Noise Power Spectrum
-
f = Frequency axis of corresponding values
Ⅲ. 결 과
1. CT 테이블 높이에 따른 CNR
CT 테이블 높이별로 각 3회씩 스캔하여 얻은 머리 팬텀 영상의 CNR 평균값과 표준편차 값은 다음과 같다[Table 1] [Fig. 5]. 측정 결과에서는 테이블 높이가 965 mm에서 49.589±3.336로 가장 높은 CNR값을 나타냈으며, 815 mm 에서 36.085±2.511로 가장 낮은 CNR값을 나타냈다. 머리 팬텀의 center에 해당하는 테이블 높이인 915 mm와 각 테 이블 높이 사이의 CNR은 비모수적인 검정인 Wilcoxon's signed-rank test를 통해서 평균값의 차이에 대한 유의확 률을 확인하였다.
2. CT 테이블 높이에 따른 NPS
CT 테이블 높이별로 측정된 NPS는 다음과 같다[Fig. 6]. 정규화된 NPS를 볼 때, 저주파 영역부터 고주파 영역까지 가장 noise power가 가장 높은 영상은 테이블 높이 1030 mm로 보인다. 저주파 영역에서 가장 낮은 noise power는 915 mm이고, 고주파 영역에서 가장 낮은 noise power는 865 mm로 측정되었다.
Ⅳ. 고 찰
방사선 진단 영역의 발전과 더불어 영상 화질 평가, 즉 잡 음에 대한 관심도 높아졌으며, 질 높은 영상과 정확한 진단 을 위한 필수적인 요소로 자리 잡았다[28]. 인체의 해부학 적 구조를 정확하게 표현해야 하는 CT 영상에서의 잡음의 영향은 영상의 진단적 가치를 떨어뜨릴 수 있어서 검사 시 많은 잡음이 발생하지 않도록 영상의 화질 향상에 관한 연 구는 지속적으로 필요하다[5].
본 연구는 머리 CT 검사 시 테이블 높이에 따른 영상의 화질 변화의 분석을 통해 테이블 높이의 중요성을 알아보고 자 하였다. Toth T et al. (2007)과 Li J et al. (2007), Habibzadeh MA et al. (2012), Kaasalainen T et al. (2013)의 선행 연구에서 CT 검사 시 테이블의 높이가 환자 center에 설정되었을 때 가장 우수한 영상을 나타냈으며 center가 불일치할 때 영상에 잡음이 증가하는 것으로 나타 났다[2, 11-13]. 선행 연구인 Kim KW et al. (2023)의 연 구에서도 SNR 측정 결과에서도 머리 팬텀의 center 높이인 915 mm가 top 부분을 제외한 나머지 부분에서 가장 높은 SNR값을 나타냈다[18].
본 연구의 CNR 결과에서는 테이블 높이가 965 mm에서 49.589±3.336로 가장 높은 CNR값을 나타냈으며, 머리 팬 텀의 center 높이인 915 mm에서는 47.017±1.434로 나타 났다.
SNR과 CNR의 결과 값 모두 머리 팬텀의 center 높이인 915 mm 혹은 center에 가까운 965 mm에서 가장 높은 값을 나타냈다. 이러한 결과는 CT 장비에 내장된 bow-tie filter 에 의해 여과된 X-선속의 선량 분포에 기인한다. Toth T et al. (2007)과 Habibzadeh MA et al. (2012), Kataria B et al. (2016), Kim KW et al. (2023)은 테이블의 높이가 기준보 다 높거나 낮게 되면 bow-tie filter에 여과된 X-선의 중심 선속이 피사체의 중심보다 얇은 부위인 위쪽 표면 혹은 아래 쪽 표면으로 향하게 되어 표면 선량이 증가하게 되며 피사체 의 중심부에는 bow-tie filter에 의해 감쇄된 선량이 조사되 어 영상의 잡음이 증가한다고 보고하였다[2, 12, 15, 18].
또한 Kim KW et al. (2023)의 선행 연구에 따르면 SNR 값은 1030 mm에서 가장 낮은 값을 나타냈으며[18] 본 연구 결과에서는 815 mm에서 가장 낮은 CNR 값을 나타냈다. 일 반적으로는 SNR이 낮으면 CNR도 낮은 수치를 보이지만 본 연구에서는 테이블 높이에 변화를 주며 실험한 연구로써 테 이블 높이에 따라 X-선이 bow-tie filter에 의해 영향을 받 을 수 있다고 사료되며 CNR은 인접한 두 지역의 상대적인 신호강도의 차이기 때문에 테이블 높이에 따라 영향을 받을 수 있다고 사료된다.
NPS는 모든 주파수 영역에서 테이블 높이 1030 mm가 가 장 높은 값이 측정되었고, 저주파 영역에서는 915 mm가 가 장 낮은 값을 가졌으므로 관심 영역의 잡음이 가장 적은 것 으로 나타났다. 이는 Kim KW et al. (2023)의 선행 연구에 서 SNR 결과와 비슷한 결과 값을 도출하였다[18].
반면 Fig. 6의 평균 ROI 영상의 육안적 관찰에서 낮은 테 이블 높이에서 방향성을 가진 잡음이 관찰되었으나, 상대적 으로 낮은 테이블 높이인 865 mm의 noise power가 전반적 으로 평균에 가깝고, 고주파에서는 가장 낮은 값을 지니는 것으로 측정되었다. 이는 NPS가 잡음의 특징을 반영하지 만, 육안적 영상 질 평가를 완벽히 반영하지 않을 수 있음을 의미한다[32, 33]. 특히 다른 영역에서 기존 SNR과 CNR의 결과 순위와 동일하지 않아, noise power와 다른 영상 질 평가 방법은 목적에 따라 선택적으로 사용되어야 함을 알 수 있다. 또한 NPS는 시퀀스, 디텍터 등을 측정하기 위해 균질한 팬텀으로 다른 인자가 통제된 환경에서 잡음을 평가 하는 방법임에도 불구하고[23, 28, 31], 본 연구에서는 머리 팬텀을 이용하여 영상 정합한 일부 지역을 선정하여 잡음을 평가하였으므로 잡음 측정에 편향이 있을 수 있다는 한계점 과 CT 영상의 반복 촬영의 수가 충분하지 못하므로, 반복 촬영 수가 적어 NPS의 기대값인 E|F(w)|2에 완전히 수렴 하지 못할 수 있었다는 한계점이 존재한다[27, 28].
하지만 이전의 연구들[2, 10, 12, 13]은 CT 테이블 높이 에 따른 화질의 변화를 설정한 ROI의 신호강도의 표준편차 값으로 측정하였지만 본 연구는 CNR, NPS를 이용하여[34, 35] 영상의 화질 특성을 연구하는데 다양한 방법들을 제시 하였다는 것에 차이가 있다.
Ⅴ. 결 론
본 연구는 정량적인 화질 평가 방법인 CNR과 NPS를 CT 영상에 적용하여 다음과 같은 결론을 얻었다. CT 영상의 CNR은 검사 부위의 center에 인접한 테이블 높이 965 mm 에서 가장 높은 값을 나타냈고, NPS는 저주파 영역에서 테 이블 높이 915 mm가 가장 낮은 잡음 점유를 나타냈다. 따라 서 CT 검사 시 테이블의 높이는 영상의 화질에 밀접한 관계 가 있으며, 테이블의 높이를 검사 부위의 center 주변에 설 정해야 우수한 화질의 영상을 얻을 수 있음을 알 수 있다. 또한 CNR과 NPS 등의 정량적 평가 방법이 CT 영상에 대한 화질 특성 연구의 방법으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
