1960년대부터 1980년대까지 시작된 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT), 양전자방출단층촬영(PET)은 상당한 발전을 거쳤습니다. 이러한 비침습적 의료 영상 도구는 인공지능(AI)의 통합, 향상된 원시 데이터 수집 기술, 그리고 다중모수 통계 분석의 발전으로 끊임없이 발전해 왔으며, 이러한 모든 요소는 병원 내부 시스템에 대한 이해와 분석 향상에 기여하고 있습니다.
PET 및 CT 스캔의 개선
표준 PET 스캔은 일반적으로 완료하는 데 45분에서 1시간 정도 소요되며, 뇌, 폐, 자궁경부 및 기타 신체 부위의 종양 성장을 뚜렷하게 영상화할 수 있습니다. 지속적인 기술 발전으로 움직임 흐림 보정 소프트웨어가 도입되고, 움직이는 조직 내 종양의 위치를 예측하는 알고리즘 평가가 가능해지면서 이 방법의 효과가 더욱 향상되었습니다.
모션 블러는 PET 스캔 영상 캡처 중 대상 세그먼트가 움직일 때 발생하며, 이는 종양이나 조직의 평가 및 분석을 더욱 어렵게 만듭니다. PET 스캔 중 모션을 줄이기 위해 의료 전문가들은 게이트 획득(gated acquisition) 방식을 사용하여 스캔 주기를 여러 개의 "빈(bin)"으로 나눕니다. 스캔 과정을 8~10개의 빈으로 분할함으로써 프로그램은 사용자 선호도에 따라 특정 시간 또는 장소에서 대상 종양의 위치를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측은 각 주기의 개별 빈 내에서 종양의 위치를 예측함으로써 이루어집니다. 게이트 PET 영상 처리 방식은 장비의 고유한 모션 블러를 효과적으로 최소화하여 활성도/표준화 업데이트 값(SUV)을 향상시킵니다. PET 데이터를 CT 데이터와 정렬하는 이 전체 과정을 4D CT 스캔이라고 합니다.
그럼에도 불구하고 이 절차에는 알려진 한계가 있습니다. 이미지 획득에 게이티드(gated) 방식을 사용하면 훨씬 더 많은 양의 데이터를 획득하기 때문에 상대적인 노이즈가 증가합니다. 이 문제를 해결하는 몇 가지 방법으로는 Q-freeze, Oncofreeze, 그리고 비행시간(ToF) 기법이 있습니다.
PET 및 CT 스캔에서 이미지 흐림이 어떻게 수정되는지
게이트 획득(gated acquisition)을 활용하는 Q-freeze 영상 기반 보정은 생성된 모든 영상을 수집하고 정합하는 과정을 수반합니다. 이 정합은 영상 공간 내에서 이루어지며, PET 스캔에서 획득한 모든 원시 데이터를 수집하고 재구성하여 노이즈와 흐림 현상이 최소화된 최종 영상을 생성합니다.
미러링 소프트웨어 기술인 OncoFreeze는 Q-freeze와 유사한 점이 있지만, 전반적으로는 다릅니다. 움직임 보정은 사이노그램 공간(원시 데이터 공간)에서 수행됩니다. 첫 번째 이미지를 획득한 후, 흐릿해진 후속 이미지들을 전방 투사하여 수술 작업대 투사 데이터 및 후방 투사 사이노그램 비율과 비교합니다. 이를 통해 흐릿해진 보정 이미지를 기반으로 최종 업데이트된 이미지가 생성됩니다.
PET 스캔과 CT 스캔을 병행하여 호흡 파형을 포착하면 영상 품질을 향상시킬 수 있습니다. 기존 방식인 PET 스캔 파형과 최근 개발된 방식인 CT 스캔 파형을 동기화하면 정렬이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.
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게시 시간: 2024년 1월 15일
