Performance Evaluation of Fast Non-Local Mean (FNLM) Noise Reduction Algorithm with Chest X-ray Imaging

흉부 X-선 촬영에서 노이즈는 영상의 화질을 저하시킬 뿐만 아니라 오진을 야기하므로 정확한 의료진단을 위해 Fast Non-Local Mean (FNLM) 노이즈 제거 알고리즘은 매우 효과적인 방법으로 제시되고 개발되었다. 본 연구의 목적은 흉부 X-선 영상에서 모델링 한 FNLM 노이즈 제거 알고리즘을 적용하여 영상의 화질을 정량적으로 분석하고자 하는 것이다. 본 연구에서는, 기존의 노이즈 제거 알고리즘으로 사용되고 있는 Wiener filter, total variation (TV) 노이즈 제거 알고리즘, 그리고 제안하는 FNLM 노이즈 제거 알고리즘을 모델링 하여 획득한 흉부 영상에 적용하였다. 영상 획득 프로토콜은 먼저 120 kVp 관전압을 고정하고 관전류를 1.4, 3.8, 그리고 6.1 mAs로 변경하였다. 또한, 3.8 mAs 관전류를 고정하고 관전압을 70, 90, 그리고 110 kVp로 변경하며 영상 특성을 비교 평가 하였다. 정량적 평가의 대표적 인자로 Normalized noise power spectrum(NNPS), Coefficient of variation(COV), Contrast to noise ratio(CNR) 그리고 Time resolution을 사용하였다. 기존의 사용되어진 알고리즘들과 FNLM 노이즈 제거 알고리즘을 비교하였을 때, FNLM 노이즈 제거 알고리즘의 NNPS값이 약 10-7 mm²로 기존 알고리즘들 보다 노이즈 강도가 훨씬 낮아졌다. 또한 120 kVp 고정 후 COV와 CNR은 평균적으로 각각 약 0.14, 및 약 94.39로 계산되었다. 그리고 3.8 mAs 고정 후 COV와 CNR은 평균적으로 각각 약 0.55 및 약 84.78로 계산되었다. 마지막으로 time resolution은 TV에 비하여 약 3배 이상 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 흉부 X-선 영상에서 제안하는 FNLM 노이즈 제거 알고리즘을 적용할 경우 우수한 영상 특성을 얻을 수 있음을 증명하였다. 나아가 본 연구결과를 환자에게 적용할 경우 적은 선량으로 우수한 화질을 얻을 수 있는 환경을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.