본 연구에서는 고관절에 금속삽입물(Metal implant)이 삽입되어 있는 환자를 대상으로 일반적인 CT검사(Before MAR) 영상과 MAR을 사용하여 얻어진(After MAR) 영상을 4개의 알고리즘(Soft, Standard, Detail, Bone)에 적용하여 Noise, SNR, CNR을 비교 분석하여 정량적 평가로 최적의 알고리즘을 알아보고자 하였다. 분석방법으로는 4개의 알고리즘으로 재구성한 영상에 이미지 분석과 영역 및 픽셀값을 계산할 수 있는 Image J 프로그램을 사용하였다. Noise, SNR, CNR을 구하기 위해 측정부위를 영상에서 금속삽입물이 가장 인접해 있는 Bone(궁둥뼈, ischium)을 지정하여 HU mean값과 HU SD값을 구하고 배경잡음(Background)은 주위 근육으로 하였다. 관심영역(region of interest, ROI)은 뼈의 크기를 감안하여 동일하게 15×15 mm로 지정하였으며 SNR과 CNR의 값은 주어진 식에 의거하여 산출하였다. 결과적으로 노이즈는 After MAR, Soft 알고리즘에서 노이즈가 가장 낮게 나타났으며, SNR, CNR은 Before MAR, Soft 알고리즘이 가장 높게 나타났다. 따라서 Soft 알고리즘이 고관절 금속삽입술 CT에 가장 적절한 알고리즘으로 판단된다.
In this study, four algorithms (Soft, Standard, Detail, Bone) were used for general CT scan (Before MAR) images and MAR (After MAR) images for patients with metal implants inserted into the hip joint. was applied to compare and analyze Noise, SNR, and CNR to find out the optimal algorithm for quantitative evaluation. As the analysis method, Image J program, which can calculate image analysis and area and pixel values on the image reconstructed with four algorithms, was used. In order to obtain Noise, SNR, and CNR, the HU mean value and HU SD value were obtained by designating the bone (ischium) closest to the metal implant in the image for the measurement site, and the background noise was the surrounding muscle. The region of interest (ROI) was equally designated as 15 × 15 mm in consideration of the size of the bone, and the values of SNR and CNR were calculated according to the given equation. As a result, for noise, After MAR and Soft algorithms showed the lowest noise, and SNR and CNR showed the highest for Before MAR and Soft algorithms. Therefore, the soft algorithm is judged to be the most appropriate algorithm for metal implant hip joint CT.
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. MATERIAL AND METHODS
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. DISCUSSION
Ⅴ. CONCLUSION
Acknowledgement
Reference