1960년대부터 1980년대까지 자기공명영상(MRI), 컴퓨터 단층촬영(CT), 양전자 방출 단층촬영(PET) 스캔이 크게 발전했습니다. 이러한 비침습적 의료 영상 도구는 인공 지능(AI), 원시 데이터 수집을 위한 향상된 기술, 다중 매개변수 통계 분석의 통합을 통해 지속적으로 발전해 왔으며, 모두 내부 시스템에 대한 이해와 분석을 향상시키는 데 기여하고 있습니다.
PET 및 CT 스캔의 개선
표준 PET 스캔은 일반적으로 완료하는 데 45분에서 1시간이 소요되며 뇌, 폐, 자궁경부 및 기타 신체 부위 내 종양 성장에 대한 뚜렷한 이미지를 생성할 수 있습니다. 지속적인 발전으로 이 방법의 효과가 향상되어 모션 블러 교정을 위한 소프트웨어가 통합되고 알고리즘 평가를 통해 움직이는 조직 내 질량의 위치를 예측할 수 있게 되었습니다.
PET 스캔 이미지 캡처 중에 대상 세그먼트가 움직일 때 모션 블러가 발생하므로 질량이나 조직을 평가하고 분석하기가 더 어려워집니다. PET 스캔 중 움직임을 줄이기 위해 의료 전문가는 게이트 획득을 사용하여 스캔 주기를 여러 "빈"으로 나눕니다. 스캐닝 프로세스를 8-10개의 빈으로 분할함으로써 프로그램은 사용자 선호도에 따라 특정 시간이나 장소에서 대상 질량의 위치를 예측할 수 있습니다. 이 예측은 사이클의 개별 저장소 내에서 질량의 위치를 예상하여 이루어집니다. 게이트형 PET 이미징 프로세스는 장치의 고유한 모션 블러를 효과적으로 최소화하여 활동 집중/표준화된 업데이트 값(SUV)을 향상시킵니다. PET 데이터가 CT 데이터와 정렬되면 전체 프로세스를 4D CT 스캐닝이라고 합니다.
그럼에도 불구하고 이 절차와 관련하여 인식된 제한 사항이 있습니다. 이미지 수집에 게이트 방식을 사용하면 훨씬 더 많은 양의 데이터를 수집하므로 상대적인 노이즈가 증가합니다. 이 문제를 해결하기 위한 몇 가지 전략으로는 Q-freeze, Oncofreeze 및 ToF(Time of Flight)가 있습니다.
PET 및 CT 스캔 내에서 이미지 흐림이 수정되는 방법
게이트 획득을 활용하는 Q-freeze 이미지 기반 보정에는 생성된 모든 이미지의 수집 및 등록이 수반됩니다. 이러한 등록은 이미지 공간 내에서 이루어지며, PET 스캔에서 얻은 모든 원시 데이터를 수집하고 재구성하여 노이즈와 흐림이 최소화된 최종 이미지를 생성합니다.
미러링 소프트웨어 기술인 OncoFreeze는 전체적으로는 다르지만 어떤 면에서는 Q-freeze와 유사합니다. 모션 보정은 사이노그램 공간(원시 데이터 공간)에서 수행됩니다. 첫 번째 이미지를 획득한 후 후속 흐릿한 이미지가 앞으로 투사되고 수술 작업대에서 투사된 데이터 및 백투영 사이노그램 비율과 비교됩니다. 이는 디블러링된 보정 이미지를 기반으로 최종 업데이트된 이미지로 이어집니다.
CT 스캔과 결합된 PET 스캔 중에 호흡 파형을 캡처하면 이미지 품질이 향상될 수 있습니다. 기존 방법인 PET 스캔의 파형과 최근 개발된 접근법인 CT 스캔의 파형을 동기화하면 향상된 정렬을 확인할 수 있습니다.
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게시 시간: 2024년 1월 15일
