1960년대부터 1980년대에 처음 등장한 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT), 양전자방출단층촬영(PET)은 이후 상당한 발전을 거듭해 왔습니다. 이러한 비침습적 의료 영상 도구들은 인공지능(AI)의 통합, 향상된 데이터 수집 기술, 다변수 통계 분석 등을 통해 지속적으로 진화해 왔으며, 이는 모두 우리 몸 내부 시스템에 대한 이해와 분석을 향상시키는 데 기여하고 있습니다.
PET 및 CT 스캔의 개선
일반적인 PET 스캔은 완료하는 데 보통 45분에서 1시간 정도 소요되며, 뇌, 폐, 자궁경부 및 기타 신체 부위의 종양 성장을 뚜렷하게 보여주는 영상을 생성할 수 있습니다. 지속적인 기술 발전으로 이 방법의 효율성이 향상되었으며, 움직임으로 인한 흐림 현상을 보정하는 소프트웨어가 도입되고 움직이는 조직 내에서 종양의 위치를 예측하는 알고리즘 분석이 가능해졌습니다.
PET 스캔 이미지 획득 중 목표 부위가 움직이면 모션 블러가 발생하여 종양이나 조직을 평가하고 분석하기가 더 어려워집니다. PET 스캔 중 움직임을 줄이기 위해 의료진은 스캔 주기를 여러 개의 "빈(bin)"으로 나누는 게이트 획득 방식을 사용합니다. 스캔 과정을 8~10개의 빈으로 분할함으로써, 프로그램은 사용자의 선호도에 따라 특정 시간이나 위치에서 목표 종양의 위치를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측은 각 빈 내에서 종양의 위치를 예측함으로써 이루어집니다. 게이트 PET 영상화 과정은 장비 자체의 모션 블러를 효과적으로 최소화하여 방사능 농도/표준화 업데이트 값(SUV)을 향상시킵니다. PET 데이터와 CT 데이터를 정렬하면 전체 과정을 4D CT 스캔이라고 합니다.
하지만 이 방법에는 알려진 한계점이 있습니다. 게이트 방식을 이용한 영상 획득은 훨씬 더 많은 양의 데이터를 획득하게 되어 상대적인 노이즈 증가를 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 몇 가지 전략으로는 Q-freeze, Oncofreeze, 그리고 ToF(Time of Flight) 방식 등이 있습니다.
PET 및 CT 스캔에서 영상 흐림 현상이 보정되는 방법
게이트 획득 방식을 활용하는 Q-freeze 영상 기반 보정은 생성된 모든 영상을 수집하고 정합하는 과정을 포함합니다. 이 정합은 영상 공간 내에서 이루어지며, PET 스캔에서 획득한 모든 원시 데이터를 수집 및 재구성하여 노이즈와 흐림이 최소화된 최종 영상을 생성합니다.
OncoFreeze는 미러링 소프트웨어 기술로, Q-freeze와 몇 가지 유사점이 있지만 전체적인 방식은 다릅니다. 모션 보정은 시노그램 공간(원시 데이터 공간)에서 수행됩니다. 첫 번째 이미지를 획득한 후, 이후의 흐릿한 이미지들을 전방 투영하여 수술 작업대에서 투영된 데이터와 비교하고 시노그램 비율을 역투영합니다. 이렇게 하여 흐림 보정된 이미지를 기반으로 최종 업데이트된 이미지를 생성합니다.
PET 스캔과 CT 스캔을 병행하여 호흡 파형을 포착하면 영상 품질을 향상시킬 수 있습니다. 기존 방식인 PET 스캔 파형 동기화와 최근 개발된 CT 스캔 파형 동기화를 통해 정렬 개선 효과를 확인할 수 있습니다.
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게시 시간: 2024년 1월 15일
