가상 CT 영상기법의 개발과 평가
양 제 파1∙진 형 민1∙김 종 효1-4
1서울대학교 융합과학기술대학원 융합과학부 방사선융합의생명전공
2서울대학교 의과대학 영상의학교실
3서울대학교 의과대학 방사선응용생명과학협동과정
4서울대학교 차세대융합기술연구원
Development and Evaluation of Virtual CT Imaging
Zepa Yang1, Hyeongmin Jin1,Jong Hyo Kim1-41Program in Biomedical Radiation Sciences, Department of Transdisciplinary Studies, Graduate School of Convergence Science and Technology, Seoul National University, Suwon, Korea
2Department of Radiology, Seoul National University Hospital, Seoul, Korea
3Interdisciplinary Program in Radiation Applied Life Science, Seoul National University College of Medicine, Seoul, Korea
4Advanced Institute of Convergence Technology, Suwon, Korea
= Abstract =
This study proposes a virtual CT imaging method that can simulate the realistic CT images with a variety of factors acting on CT scans, which is integrated in computer software program.
A fan-beam CT was used as the model. The energy spectrum depending on the X-ray tube voltage (KVp), quantum noise depending on the tube current (mAs), and the energy-dependent attenuation coefficient of the target material, etc. were modeled with reference to existing literature. And manufac- turer-specific filters were simulated in the reconstruction process. In order to evaluate the perfor- mance of the developed virtual CT scan, a standard COPDgene phantom, which simulates the human chest, was imaged in an actual CT scanner (Sensation 16, SIEMENS) using eight different filter con- figurations and then images were synthesized under the same modeled conditions in the virtual CT.
Images are compared to each other by visual similarity assessment for major structures, and by FWHM measurement calculation as a quantitative method.
The virtual CT imaging method that was developed creates images that are visually very similar to the actual CT imaging using the various reconstruction filters, and figures measured with FWHM showed more than 95% agreement concurrence. The virtual CT imaging method developed in this study can be utilized as an efficient experimental tool in a variety of research for improved accuracy of quantitative imaging biomarker measurements in CT.
Key words: Virtual CT, Image biomarker, lesion quantification, COPDgene phantom, CT reconstruction
통신저자: 김종효, (110-744) 서울특별시 종로구 대학로 101, 서울대학교병원 영상의학과 Tel: 02-2072-3677, Fax: 02-747-1762
E-mail: [email protected]
서 론
컴퓨터 단층 촬영(Computed tomography) 기법은 별도의 수술 과정이 없이 사람 체내의 단층면을 확인할 수 있어, 각종 질병에 대한 확인 등에 매우 효율적인 기법이며, 고해상도의 영상을 짧은 시간 내에 획득이 가능한 등의 다양한 장점을 가 지고 있다. 이러한 장점들로 인해, 진단의 많은 부분이 CT 촬 영에 의존하고 있고, 특히 종양, 기도의 두께, 체내의 특정 부 분의 석회화, 동맥경화반 등 여러 가지 종류의 병변에 대한 정 량적인 평가가 가능하여 그 활용영역이 증가되고 있다[2-10].
또한, 측정된 결과들이 예측적 생체지표로써 중요하게 여겨지 고 있어 해당 측정치를 기반으로 환자의 치료법에 선택이 결정 되는 등의 중요한 역할을 하고 있으며, 북미방사선학회, 식약 청 등에서도 표준화를 통한 임상 중개연구를 권장하고 있다 [11, 12].
그러나 촬영 시 사용되는 CT가 가진 특성이 제조회사 별, 모델 별로 다양하여, 각 장비가 가진 특성 및 환경에 따라 측정 된 값에 편차가 발생한다는 데 문제점이 있다. 이 편차가 병변 에 따라서는 매우 큰 영향을 미치게 되어, 측정값의 신뢰성을 떨어뜨리는 현상이 일어나고, 그로 인해 실질적인 임상중개활 용에 제약이 발생한다. 예로, 동맥경화반(coronary artery plaque)의 CT 촬영에 의한 blooming 현상으로 인해 정확한 경화반의 크기가 실제 환자의 경화반의 크기와 크게 편차가 발 생하는 경우가 있고[7-10], 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)의 경 우에도 소기관지의 두께의 측정이 매우 중요한 지표이나, CT 영상 생성 과정에서 적용되는 필터 커널에 따라 실제의 값과 상당한 편차를 보인다는 문제가 제기되었다[2-6].
따라서 이러한 오차에 영향을 주는 특성들을 조사하여 이를 보상하는 방법을 찾아내는 것이 CT 영상물리학에서는 중요한 과제로 대두되고 있다. 이를 위한 전통적 연구 방법론에서는 실제 크기와 재질을 알고 있는 팬텀을 기준으로 하여 다양한 CT 장비에서 촬영 데이터를 얻은 후, 원인에 영향을 주는 특 성들을 측정하여 편차의 추세를 조사하는 것이 주류를 이루어 왔다. 그러나 이는 실제로 매우 방대한 작업이고, 촬영 대상 팬 텀의 형상, 밀도 등이 장비의 특성과 관계되기 때문에 한 종류 의 팬텀만 가지고는 복잡한 영향을 다 파악해 낼 수 없다는 문 제도 가지고 있다. 결국 측정하려고 하는 병변과 비슷한 형태 와 물질을 가진 팬텀을 만들어내는 것이 필요하지만, 실제 이 를 물리적으로 만들어내는 건 거의 불가능에 가까우며, 더구나 환자의 체내에 있는 상황에 따라 다른 결과를 보이므로 체내에 대한 구조적인 부분까지의 재 구현은 더욱 불가능하다.
그로 인해, 물리적인팬텀 대신에 가상의 수리적인 관심 대상 의 임의의 모양과 체형, 위치를 설정한 후 가상의 촬영영상을 생성하여 실험결과를 도출하는 것이 이 병목현상을 해결하는 기술로 요구되어왔다.
본 연구에서는 임상적으로 사용되고 있는 상용 CT 모델과 동일한 물리적 환경, X-선의 세기, 촬영 시의 재원, 촬영될 대 상의 수치화된 디지털 팬텀의 형태 및 성분 등을 지정하여 실 제 CT와 유사한 결과를 소프트웨어 상에서 계산 및 도출하는 가상 CT 영상기법을 제안한다.
- 선행연구 조사
시뮬레이션 기법을 이용하는 가상 CT에 대한 연구는 과거 10여년 간 다양한 연구분야에 활용을 목적으로 여러 그룹에 의 해 연구되어 왔으며, 대표적으로는 Adam S. Wang 그룹에서 제안된 Synthetic CT, W. P. Segars 에 의하여 제안된 사례, CT 제조사 (Siemens)에서 제작된 사례 등이 있다[13-15].
Adam S. Wang에 의해 Stanford 대학에서 제안된 syn- thetic CT 영상은 Dual Energy CT 환경에서의 영상촬영 결 과 데이터를 이용하여 피폭선량을 낮춘 CT영상을 시뮬레이션 하여 생성하는 방법이다[13]. 이 방법의 한계점은, 촬영된 영 상이 있어야만 활용할 수 있고, 또한 다양한 촬영조건에 대해 서 임의로 실험할 수 있는 것은 아니라는 점이다.
W. P. Segars에 의해 Johns Hopkins Medical Institutions에서 진행된 CT simulation은, 특정 팬텀 (XCAT-4D)를 이용, 미리 모델링 된 인체의 디지털 팬텀으로 사용하여 영상의 결과를 도출하는 방법이다[14]. 이 방법은 매 우 정교하게 모델링 된 인체의 수치 팬텀에 대해 수학적으로 모델링 된 X선의 수식으로 투과된 값을 계산하여 영상을 출력 한다. 실제 촬영된 CT 영상을 필요로 하지 않고 순수 수치팬 텀을 사용하여 CT 영상을 도출하는 시뮬레이션 방법으로, 앞 의 사례보다 높은 실험의 자유도를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 임상적으로 활용되고 있는 CT장비의 영상결과 에 대한 재현성은 보장되지 않으며, 상용 CT 모델의 촬영 영 상과의 유사도에 대한 보고도 이루어진 바가 없다.
한편 CT 제조사(Siemens)사에서 개발된 시뮬레이션 도구 (DRASIM)의 사례가 보고된 바 있는데, 이 도구는 제조사의 제품에 대한 설계 및 모의실험을 하는 목적으로 사용되었다 [15]. 이 예에서는 촬영 대상에 대한 설정이 원초적이고 기하 학적인 형태의, 수학공식으로 나타낼 수 있는 형태만 생성이 가능하고, 특정 제조사의 제품에 대한 내용에 대해 한정적으로 시뮬레이션 할 수 있게 되어 있다. 또한 제조사 내부 또는 관련 연구를 진행하는 특정 연구소에 한해 제공하는 등의 라이선스
문제가 있어, 보다 범용의 학술적인 연구에는 활용할 수 없다 는 한계점이 있다.
- 본 연구의 차별성
2절에서 살펴본 바와 같이, 지금까지 제안되었던 시뮬레이 션 영상 기법들은 기초가 되는 디지털 팬텀에 대한 설정이 특 정 기하 형태이거나 별도의 지정된 모델에서만 사용할 수 있는 등 그 형태나 내용면에 대해 한정적이고, 그 영상의 결과가 임 상적으로 사용되고 있는 상용 CT 모델의 출력 영상과 일치된 다는 보장이 없는 등의 단점이 있다.
따라서, 본 연구에서는 수학적으로 모형화하기 어려운 다양 한 형태를 갖는 병변과 인체의 형태에 대해서 모사하기 위하여 복셀화된 디지털 팬텀을 고해상도 영상 모델로 생성한다.
또한, 특정 기업체 모델에 국한되지 않는 다양한 장비에 대 해서, 해당 장비의 결과물의 영향을 끼치는 특성의 핵심인 변 조전달함수 (MTF), 잡음 스펙트럼 (NPS), 그 외의 장비 특 이적인 특성들을 측정하여 반영함으로써 임상현장에서 사용되 는 어떤 장치에서든 동작할 수 있게 한다.
이를 통해 임상 현장에서 사용하고 있는 CT에서 촬영되어 나오는 영상의 화질과 거의 등가 수준의 영상특성을 도출할 수 있는 가상 CT 영상기법을 개발하고, 그 결과물을 실제 상용 CT 모델에서 촬영한 결과와 비교하여 평가한다.
연구대상 및 방법 1. 개요
가상 CT 영상의 생성을 가능하게 하기 위하여, 실제 세계에 서 CT 기기 내부에서 이루어지는 여러 단계의 물리적 현상들 을 가상 세계에서 구현하였다. 이를 위하여, 임상적으로 사용 되고 있는 상용 CT 모델에서 영상에 영향을 끼치는 주요 특성 정보들을 획득하고, 가상 CT 영상으로 출력할 대상의 디지털 팬텀을 설계하며, CT의 투영과정, 영상 필터링(filtering) 과 정, CT 역투영 과정 등을 구현하였다.
위 단계 중, 정보 획득 이외의 나머지 단계는 시뮬레이션 소 프트웨어로 제작되었다. 시뮬레이션 소프트웨어는 MFC (Microsoft Visual Studio 2010)로 작성되었다.
2. 투영 및 역투영 과정
본 연구에서는 실제 CT 영상과 흡사한 영상에 대한 출력을 CT 투영 / 역투영 과정을 통하여 구현하기 위하여, 기초적인
fan-beam 방식의 CT 시뮬레이션을 적용하였다. 실제 CT에 서는 기기 내부의 지지대(gantry)의 회전을 통하여, 대상체의 모든 각도에서 광원에 해당하는 X-선 튜브에서 발생한 X-선이 대상체의 내부를 통과하여 검출기에 도달하는 방식으로 영상 을 촬영하게 되는데, 본 연구에서는 해당 과정을 다음과 같은 수식을 소프트웨어로 구현하여 투영 / 역투영의과정을 진행하 였다.
위 수식에서, x, y는 가상 CT로 촬영하고자 하는 공간의 공 간좌표계, Pγ는 투영 데이터(sinogram), μ는 디지털 팬텀의 감쇠계수, ξ는 검출기의 좌표, η는 각 투영선상에서의 값, g 는 재구성된 CT 영상을 나타내며, K는 필터 커널을 나타낸다[1].
X-선관 초점과 CT 촬영공간의 중점까지의 거리와 중점으로부 터 검출기까지의 거리, 그리고 검출기의 개수 등은 가상 CT 영상계에서 기본적인 기하학적 제원으로서 장비마다 다른 값 을 가지고 있으며, DICOM 헤더 또는 문헌으로부터 입수하였 다. 이를 바탕으로 광원에서 각 검출기에 따라 이어지는 투영 선을 가상으로 생성하며, 디지털 팬텀에서 그 내부의 선과 맞 닿는 좌표에서의 감쇠계수를 적분함으로써 투영과정을 수행하 였다. 역투영 과정은 투영 과정의 역순으로 수행하였으나, 투
그림 1. 가상CT영상기법의 개략적인 과정 진행도
(1)
(2)
(3)
영과정에서 검출기에서 얻은 값은 단계별 값이 아닌 전체의 합 의 결과이므로, 원 영상과 근접하게 하기 위하여 해당 CT 장 비의 재구성 커널의 특성을 반영한 필터링을 투영데이터에 적 용하였다.
3. 물질과 X-선의 상호작용 과정
X-선이 물체를 통과하는 과정에서, 감쇠, 에너지 스펙트럼 의 경화, 산란 등 다양한 반응현상이 일어나며, 그 특성은 X- 선의 스펙트럼, 지나가는 물질의 밀도 및 원자번호에 따라 결 정된다[16, 17, 19]. 실제 CT 촬영 시 이 과정은 물리적인 현 상으로 일어나고, 검출기에서는 단지 결과를 검출하면 되지만, 가상 CT에서는 모든 물리적 현상을 컴퓨터 내에서 올바른 수 식과 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 하여야만 적절한 영상을 얻어낼 수 있다.
X-선이 물체를 통과하는 과정에서 그 세기가 감쇠되며 다파 장 X-선의 에너지 프로파일은 지속적으로 변하게 된다. 이것 은 각기 다른 영역의 에너지 스펙트럼이 지나가는 물질에 따라 각기 다르게 감쇠되기 때문이다. 일반적으로, 저선량 X-선은 고선량 X-선보다 더 잘 흡수된다고 알려져 있다[16, 17].
위 수식에서, I0는 X-선관에서 발생한 빔의 강도이고, It는 투영 과정을 거쳐 감쇠된 X-선 빔의 강도이다. E는 에너지의 준위, μ는 디지털 팬텀의 각 위치에서 에너지 의존적인 밀도- 정규화된 감쇠계수, ρ는 X-선이 통과하는 디지털 팬텀의 위치 별 물질의 밀도이다[1].
본 연구에서 디지털 팬텀내의 다양한 물질에 대해 표준화된 감쇠수치를 얻기 위해 감쇠수치를 National Institute of Standards and Technology에서 제공하는 물질 별 감쇠수치 표를 참고하였다[19].
식 (4)에서의I0는 X-선 튜브에서 생성되는 빔 강도의 에너 지 스펙트럼으로서, 관전압(kVp)과 생성 시의 filter에 따라서 발생하는 수치가 다르다. 이와 같은 빔 스펙트럼의 데이터는 기존 연구에서 보고된 바 있는 tungsten anode spectral model using interpolating polynomials (TASMIP) 모델을 이용하여, 120 kVp 와 3 mm 알루미늄 필터에 대한 값을 기 준으로 수식을 적용하여 획득한 수치를 이용하였다[16].
X-선이 특정 물질을 일정 단위로 지나갈 때 마다, 일정한 단 위로 X-선의 감쇠가 일어난다. 단위 두께 t 만큼 지나갈 때 마 다, 물질과의 반응에 따라 발생하는 에너지 스펙트럼의 경화 현상을 5번 수식을 이용하여 구현 하였다[1].
X-선과 물질과의 반응과정에서는, 앞서 설명한 광전 흡수에 대한 감쇠 외에도 Compton 산란, Rayleigh 산란 등도 같이 일어나며, 해당 현상은 다음 수식과 같이 표현된다:
위 수식에서, 는 에너지의 변화에 따라 급속하게 (4)
(5)
그림 2.NIST 에서 제공하는 물질 별 표준X-선 감쇠수치의 예. 물(H2O) 의 에너지 의존적 밀도-정규화된 감쇠표를 보였다. NIST의 홈페이지 데 이터를 참조함[19].
그림 3.TASMIP 모델에 의해 만들어진X-선 스펙트럼. 스펙트럼의 감 쇠 수치를 테스트하기 위해, 상대적으로 감쇠 수치가 높은iodine 성분 을 이용하여, 각iodine 성분을1 mm 단위로 지나면서 보이는 감쇠 현상 의 예를 보여준다.
(6)
(7)
(8)
감소하며, 본 연구의 대상인 진단 영역에서 사용되는 X-선 에 너지 영역에서는 그 수치가 다른 값에 비해 매우 미미한 수준 이므로 분석적인 접근방법에 의해 현 수식의 계산에서는 무시 되었다[1]. 특히 의료용 CT의 시뮬레이션에서는 그 값이 더 크게 미미하고, 그 수치의 계산 비용은 적지 않으므로 현재의
가상 CT 영상기법에는 적용시키지 않았다.
X-선은 선인 동시에 입사적인 성격을 가지고 있어, 통계적 으로 Poisson 분포를 따르게 되어 있고, Poisson 분포의 표준 편차는 입사하는 평균양자수의 제곱근의 현상을 나타낸다. 이 러한 양자적인 요동이 재구성 과정에서 영상의 잡음으로 표현 된다. 본 연구에서는, 기존 문헌에서 보고된 양자 수를 이용하 여, 양자 잡음의 수치를 계산하였다.
관전류의 양에 대한 영상 내 잡음에 대한 기준 수치는 기존 문헌으로부터 얻었다. 1000개의 회전 스텝을 가지고 있다고 가정할 때, 1 스텝의의 회전 각도 당, 관전류 25 mAs, 영상의 slice 두께가 0.75 mm 인 환경에서는 1 mm × 1 mm 의 검 출기에 69,000개 가량의 양자가 입사하는 것으로 모형화 하였 다[22]. 해당 값을 기준으로 변화하는 관전류와 기타 조건에 대한 각 검출기에 도달하는 잡음의 수치를 계산하여 해당하는 만큼의 백색 Gaussian 잡음을 발생시키고 투영 시 관전류에 의존적인 잡음의 양을 적용하였다.
4. 상용 CT 모델 별 영상 특성 반영
같은 대상을 촬영하더라도, 장비 모델 별, 필터 커널 별로 촬 영된 영상은 각각 다른 화질과 특성을 나타낸다. 해당 영상의 변화의 특성을 반영하기 위해서, 본 연구에서는 실제 임상 환 경에서 얻어질 CT영상과 가급적 흡사한 화질과 특성을 반영하
는 영상을 모사하기 위하여 시뮬레이션 하고자 하는 CT장비로 부터 주요 재원과 특성 함수를 측정하여 반영할 수 있도록 하 였다.
장비 별 사용되는 필터 커널 은 변조전달 함수를 측정하고 이로부터 도출하여 사용하였다.
변조전달 함수(modulation transfer function, MTF)는, 영상장비의해상도특성을 평가하기 위해서 가장 널리 사용되고 있는 특성함수이며, 영상 시스템이 각각의 공간 주파수에서 입 력 받은 신호를 얼마나 출력으로 잘 나타낼 수 있는가를 의미 한다. CT에서는 주로 가는 금속선 팬텀을 사용하여 얻고 있다 [23-26].
초점 흐려짐(focal spot blurring) 효과 및 상용 CT 모델과 동일한 영상 처리효과 등을 얻기 위하여, 상용 CT 상에서 적 용되는 재구성 필터 커널 별로 MTF를 획득하여, 획득한
MTF를 가상으로 얻어진 투영 데이터(sinogram)에 합성하여 적용하였다.
그 외, 각종 상용 CT에 적용된 CT 장비 별로 달라지는 물리 적인 재원들을 반영하였다. 기기 내부에서 광원이 돌아가는 각 도로 인한 view의 개수, 광원부터 검출기까지의 길이, 광원부 터 팬텀까지의 길이, 검출기의 개수와 각 검출기의 크기, 검출 기간의 거리, Bow-tie filter 적용 여부 등의 상용 CT 모델의 구조에 대한 수치들과 동일하게 지정되었다.
영상의 촬영 조건에 대한 정보도 적용하였다. 촬영 시점의 X-선 선량, 관전류, 시계(field of view, FOV)의 크기, 사용될 필터 커널 등의 값을 이용하여 실제 CT 촬영 시 검출기와 최 대한 동일한 조건에서 투영 / 역투영의 과정을 통해 영상을 출 력하도록 하였다.
작성된 알고리즘의 기초적인 설계도면은 다음과 같다.
그림 4. 광전 흡수 현상, Compton 산란 현상 모델. 상대적으로 높은 에 너지의 영역으로 갈수록 광전 흡수 현상이Compton 산란 현상 모델보 다 산란의 기여도가 적어진다.
그림 5. 상용CT 모델에서 측정된MTF 의 예. (좌) Siemens Sensation 16의B10s ~ B80s, (우) GE Discovery 750 의Standard / Soft / Lung ASIR 50 및MBIR(VEO).
5. 팬 텀
디지털 팬텀은 가상 CT영상기법을 통해 영상을 얻기 위한 대상체를 가장 효율적으로 모사하기 위해 설계되었다. 복셀 (voxel)기반의 데이터를 기반으로 제작되었으며, 대상체의 공 간적인 특성에 대한 세부적인 표현 및 지상검증자료로 활용하 기 위하여, 실제 CT 영상에서 주로 출력하는 영상의 사이즈의 10배에 달하는 5120 × 5120 크기로 제작되었다. 팬텀의 재질 에 대한 설정은, NIST 에서 제공하는 데이터베이스를 참고로, 해당 물질의 X-선 감쇠 수치의 값이 지정되었으며, 디지털 팬 텀의 영상 출력 과정에서는 해당 X-선 감쇠수치에서 표현되는 일반적인 출력 값을 계산식으로 도출하였으며, 해당 값은 물 성분이 0의 값이 되는 Hounsfield unit 값으로 변경되어 출력 영상에 반영되었다.
본 연구에서는 국제적으로 표준화된 팬텀에 대한 모사 성능 평가를 위해, COPDgene 팬텀을 이용하였다. COPDgene 팬 텀은 CT 내에서 폐 질환중의 하나인 만성 폐쇄성 폐질환 (COPD)에 대한 검사의 결과가 현재 CT기기에서 정상적으로 모든 부분에 대해 잘 검사할 수 있는지에 대해 검증하기 위한 별도의 회사에서 설계된 촬영용 팬텀으로, 다양한 분야의 관련 연구가 진행되고 있으며 특히 CT 출력 영상의 수치 QC 검사 및 재조정 등의 방면에 사용되고 있다[27].
COPDgene 팬텀의 설계도면에 주어진 구조와 크기, 재질에 대한 감쇠계수를 참고하여 디지털 팬텀을 제작하고, 제작된 디 지털 팬텀을 이용하여 가상 CT의 결과영상을 생성하였다.
촬영 시 사용된 기기는 Siemens Sensation 16이며, 관전 압120 KVp, 관전류 25 ~ 200 mAs 별로 촬영하였고, B10s
~ B80s 의 다양한 필터 커널과 180 mm ~ 400 mm의 FOV
를 사용하여 다양한 형태와 크기의 영상을 생성하였다.
그리고, COPDgene 팬텀을 실제 상용 CT 모델에서 다양한 조건으로 촬영한 후, 촬영한 영상과 같은 조건으로 가상 CT에 서 결과영상을 생성하여 두 영상을 비교하였다.
결 과
그림 8-10은 COPDgene 팬텀을 상용 CT 모델에서 촬영한 결과와 가상 CT의 출력영상을 비교한 결과이다. 실제 촬영된 영상과 가상 생성된 영상의 화질특성을 육안으로 확인하였으 며, CT 영상관찰에 경험이 많은 연구자들을 대상으로 단순평 가를 시행하였을 때 육안적으로 구분이 어려울 정도로 흡사하 다는 평가를 얻을 수 있었다. 그림 11에서는 영상의 특정 부
그림 7. 순서대로, COPDgene 팬텀의 외형 사진, COPDgene 팬텀의 설 계도 중 일부.
그림 8.COPDgene 팬텀의 실제 촬영 영상과 디지털 팬텀을 이용한 결과 영상의 비교. (좌) 실제 영상, (우) 생성된 영상, (아래) 각 영상의 특정 부분 을 확대한 영상. 해당 영상은 관전류120 KVp, 관전압25 mAs, FOV 400 mm의 환경에서 촬영되었고, 사용된 필터 커널은Siemens B80s 이다.
그림 6. 가상CT의 가상CT 투영기/ 역투영기에 적용된 기본CT의 변 수와 구조적 설계
분에 대한 line profile을 추출한 후, 대상체의 두께를 Full- width-half-maximum (FWHM) 방법으로 길이를 측정하여 수치적으로 비교한 결과를 나타내었다. 실제 촬영한 CT의 line profile 과 가상 생성한 CT의 line profile 은 상관도 측 정치 0.98의 높은 유사도를 보였다.
고 찰
CT의 영상 촬영 기술이 나날이 발전함에 따라, 학계에서는 CT의 역할이 단순히 영상을 촬영하는 관찰 도구 수준을 벗어 나, 병변의 정량적 측정 도구로서의 발전이 필요하다고 보고
있다. 일례로, 북미방사선학회(RSNA)에서도 quantitative imaging biomarkers alliance(QIBA)라는 별도의 연구 그룹 을 만들어 각종 의료기기 회사나 관련 연구기관에 정량적 영상 바이오마커 관련 내용과 연구에 대한 장려를 진행하고 있으며, 미국식약청(FDA)에서도 별도의 가이드라인을 생성 및 제공하 면서 clinical translation 을 권장하고 있다[11, 12].
CT 영상의 정량 분석을 통해 얻어진 정량적 영상 바이오마 커는, 질병의 진단, 예측, 치료방침 결정, 재발평가 등에서 의 사 결정의 지표로 사용될 수 있고, 신약 등 다양한 신 의료기술 의 개발, 유효성 평가과정에 활용될 수 있다. CT가 정량적 영 상 바이오마커로서 활용될 수 있는 분야는 종양의 크기, 폐기 종의 색인, 기도의 두께, 심혈관 협착증, 심혈관 용균반에 대한 크기와 분류 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 예상 된다[2-10, 20, 21].
그러나 문제는, 실제 촬영 결과들의 표준화에 있다. 촬영된 CT 영상의 결과들이 기기 별 다양한 조건과 특성, 그리고 병 변의 형태와 사용되는 조영제의 농도, 촬영 기법에 의해 다양 하게 변화되기 때문에, 그 변화된 수치들에 대한 별도의 표준 화가 진행되지 않는 이상, 모든 기기에 대한 출력 값으로 동일 한 정량적 기준을 세울 수 없다. 따라서, 별도의 표준화 과정을 거쳐야 하나, 서론에 간략하게 시사한 것처럼 각 기기 별, 촬영 조건 별에 대한 실험 결과를 도출하는 것도 어려울뿐더러, 그 데이터에 대한 일정 기준의 표준화는 너무 많은 데이터 수집이 요구된다.
표준화에 문제가 되는 또 다른 점은, 정교한 팬텀 제작이 매 우 힘든 것에 있다. 병변의 인체 내부의 위치, 해당 위치의 구 조 등에 따라 변경되는 CT 자체의 특성 부분까지 조사할 수
그림 9. COPDgene 팬텀의 실제 촬영 영상과 디지털 팬텀을 이용한 결 과 영상의 비교. (좌) 실제 영상, (우) 생성된 영상, (아래) 각 영상의 특정 부분을 확대한 영상. 해당 영상은 관전류120 KVp, 관전압200 mAs, FOV 180 mm의 환경에서 촬영되었고, 사용된 필터 커널은Siemens B30s 이다.
그림 10. COPDgene 팬텀의 촬영 결과 영상과 가상CT 결과영상의 line profile 비교 결과 중 일부. 전체적으로 실제 촬영 결과와 매우 흡사한 결과가 나온 것을 볼 수 있다. 1) 외경8.4 mm tube. 2) 아래쪽hole과fat 부분.
그림 11.Line profile 의 비교 결과값의 분산그래프. 잡음의 영향으로 나 타난 상이한 값을 제외하면, 대부분의 두 값의 차이가 거의 직선으로 수 렴하며, 상용CT 모델에서 촬영한 값에서 얻은 결과와 가상CT영상에 서 얻은 결과0.98의 상관계수를 보였다.
있는 팬텀을 제작하는 것은 실로 불가능에 가까우며, 또 그렇 게 제작된 팬텀을 모든 CT 모델에서 촬영 및 평가하는 것은 시간 및 비용 면에서 너무 어려운 점이다. 그리고, 그 촬영 방 법에 대한 조건, 기술 요소에 대한 bias error, variability 평 가 등에도 많은 어려움이 있다.
따라서, 본 연구에서 제안한 방식을 고성능 컴퓨팅 기술과 함께 CT 정량적 영상 바이오마커연구에 융합하면, 다양하고 정교한 디지털 팬텀 을 제작할 수 있으며, CT 제조사별 기술 요소를 관련 문헌자료 등의 수집 및 측정을 통해 반영할 수 있 고, 표준화를 위한 최소요건 데이터를 제공할 수 있는 가상 CT 영상기법 등의 시뮬레이션 CT 영상을 생성하는 실험환경 을 개발하여, 가상 CT 환경에서 다양한 요소가 정량적 영상 바이오마커에 미치는 영향에 대한 평가가 가능하며, 이 표준화 의 병목현상의 해소에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구는, 기초적 기하 형태의 디지털 팬텀이 아닌 임의의 형태의 디지털 팬텀을, 별다른 모델링의 필요 없이 3D 복셀을 기반으로 한 영상의 형태로 자유롭게 디자인 할 수 있으며, 실 제 상용 CT 모델 별로 측정된 MTF, DICOM 데이터 또는 문 헌을 통해 얻을 수 있는 장치 별 제원정보 등을 바로 적용할 수 있기 때문에, 실제 상용 CT 모델의 특성이 반영된 실 세계의 촬영 결과와 흡사한 영상을 생성할 수 있다는 점이 지금까지의 다른 전례를 찾아 볼 수 없는 독창성을 가지고 있다고 생각된 다.
MTF 측정 결과, 실제로 MTF 값에서 1 이상 나오게 설정된 영상 재구성 커널들이 존재하며, 해당 조건들은 임상 촬영의 결과물의 판독 용이성의 목적으로 각 기기 별로 제작된 커널들 이다. 촬영 대상의 경계선 부분이 강조된 출력, 감쇠가 상대적 으로 작은 폐 조직 등의 값에 대한 영상진단 상의 명확한 확인 을 위해 사용됨을 확인하였다. 이로 인해, 실제 상용 CT 에서 도 원 신호로부터의 차이가 생성될 수 있으며, 같은 효과를 주 지하기 위하여 같은 재구성 커널을 사용하였고, 그 결과도 실 제 촬영 결과와 근사한 결과를 보이고 있다.
본 연구의 한계점은, fan-beam 방식의 투영 / 역투영 방법 을 적용하였기 때문에 팬텀의 단일 단면에 대한 결과만 도출된 다는 점이다. 그로 인해, 기기 상의 2D MTF 측정 결과만으로 목표 영상의 결과를 모사할 수 있었지만, 3차원의 결과에 대한 모사는 slice sensitivity profile 도 같이 적용된 3차원 MTF 측정 결과를 적용하여야 할 것으로 예상된다. 추후, cone- beam 방식이나 helical 방식으로 변경하여 3차원 투영 / 역투 영 방법을 적용할 시, 기기 별 3차원 MTF 에 대한 측정이 선 행되어야할 것으로 보인다.
결 론
본 연구에서는 소프트웨어적인 시뮬레이션을 통하여 실제 환경에서 일어나는 물리적인 현상을 모사한 가상 CT 영상기법 이 개발되었다. 개발된 가상 CT 기법의 성능을 평가하기 위 해, 가상 CT 결과 영상과 임상적으로 사용되고 있는 상용 CT 모델과의 촬영 결과 영상을 육안적 비교와 FWHM 측정법 등 의 정량적인 비교를 수행하였다. 화질 면에서 육안적으로는 구 분하기 어려울 정도의 유사성이 있었고, FWHM, 정량적인 측 정치, scatter plot 등의 결과 95% 이상의 유사성을 확인하였 다.
본 연구에서 개발된 방법은 실제 CT로 수행하기 어려운 다 양한 연구를 수행하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
감사의 글
이 논문은 2013년도 미래창조과학부의 재원으로 첨단의료 기기사업본부-신기술융합형성장동력사업의 지원을 받아 수행 된 연구임 (2013K000423)
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=초 록=
최근 정량적 영상 바이오마커에 대한 관심이 높아짐에 따라, CT 영상에서 병변을 정량화하고자 하는 임상적 수요가 커지고 있다. 그러나 CT는 장치특성과 X-선 에너지, 그리고 촬영 대상체의 구조물간의 상호작용에 따라 촬영된 영상에 일정수준의 변이가 발생하며, 이는 작은 병변의 정량화에 적지 않은 오차를 일으키는 것으로 알려 져 있다. 그러므로 CT에서 병변 정량화의 정확도를 높이기 위해서는 CT 촬영에 작용하는 다양한 요소들의 영향 을 조사하고 분석하는 실험적 기법이 필요하나, 그 조합의 수가 너무 많으므로 물리적인 실험만으로는 실용적인 효과를 거두기 어렵다.
따라서, 본 연구에서는 CT 촬영에 작용하는 다양한 요소들을 컴퓨터 프로그램에 반영하여 시뮬레이션 함으로 써 실제 CT 촬영과 유사한 영상을 생성해 내는 가상 CT 영상법을 개발하였다.
기본적인 fan-beam 방식의 CT 를 모델로 하였으며, 사용된 X-선관의 관전압(KVp)에 따른 에너지 스펙트럼, 관전류(mAs)에 따른 양자잡음, 촬영 대상 물질의 에너지 의존 감쇠곡선, 산란 모델 등을 기존의 문헌자료를 참 고하여 적용하였고, 제조사 고유의 필터를 재구성 과정에 반영하였다.
개발된 가상 CT 영상법의 성능을 평가하기 위하여 인체흉부를 모사한 표준 팬텀인COPDgene 팬텀을 실제 CT 장치 (Sensation 16, Siemens)에서 촬영한 후, 8가지 다른 필터로 재구성하였고, 가상 CT에서도 동일한 조건으로 영상들을 생성하였다. 이와 같이 생성된 두 종류의 영상에서 주요 구조물들에 대해 시각적 유사도 및 FWHM에 의한 정량적인 측정들을 비교하였다.
실험결과 개발된 가상 CT 영상법은 다양한 재구성 필터에 대해 실제 CT의 촬영상과 시각적으로 매우 흡사한 영상을 생성하였으며, FWHM으로 측정한 수치에 있어서도 95% 이상의 유사성을 나타내었다.
본 연구에서 개발된 가상 CT 영상법은 CT에서 측정되는 정량적 영상바이오마커의 정확성 향상을 위한 다양한 연구에 있어서 효율적인 실험도구로서 활용될 수 있을 것이다.
