Purpose: To compare the visibility of the mandibular canal at the different radiographic methods such as conventional panoramic radiographs, Vimplant multi planar reformatting (MPR)-CT panoramic images, Vimplant MPR-CT paraxial images and film-based DentaScan MPR-CT images. Materials and Methods: Data of 11 mandibular dental implant patients, who had been planned treatment utilizing both panoramic and MPR-CT examination with DentaScan software (GE Medical systems, Milwaukee, USA), were used in this study. The archived axial CT data stored on CD-R discs were transferred to a personal computer with 17' LCD monitor. Paraxial and panoramic images were reconstructed using Vimplant software (CyberMed Inc., Seoul, Korea). Conventional panoramic radiographs, monitor-based Vimplant MPR-CT panoramic images, monitor-based Vimplant MPR-CT paraxial images, and film-based DentaScan MPR-CT images were evaluated for visibility of the mandibular canal at the mental foramen, 1 cm, 2 cm, and 3 cm posterior to mental foramen using the 4-point grading score. Results: Vimplant MPR-CT panoramic, paraxial, and DentaScan MPR-CT images revealed significantly clearer images than conventional panoramic radiographs. Particularly at the region 1 em posterior to mental foramen, conventional panoramic radiographs showed a markedly lower percentage of 'excellent' mandibular canal images than images produced by other modalites. Vimplant MPR-CT and DentaScan MPR-CT images did not show significant difference in visibility of the mandibular canal. Conclusion: The study results show that Vimplant and DentaScan MPR-CT imaging systems offer significantly better images of the mandibular canal than conventional panoramic radiograph.
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the effect of extended CT field of view (FOV) on PET/CT of Standardized uptake value (SUV) when imaging extends beyond the CT FOV. Materials and Methods: CT images were reconstructed at different FOV sizes (500 and 700 mm). Two sets of CT images were reconstructed from the CT projection data by using two FOV sizes. Twenty patients were used in this study. PET images were reconstructed using attenuation maps with 500 mm CT FOV and 700 mm extended CT FOV images. Region of interests (ROIs) drawn on the PET images. In addition, twenty patients' PET images reconstructed by 500 mm CT FOV and 700 mm extended CT FOV were compared with $SUV_{max}$. Results: When using attenuation maps with 700 mm extended CT FOV, the $SUV_{max}$ analysis of liver (p=0.000), lung (p=0.007), mediastinum (p=0.001) were statistically significant. Conclusions: 700 mm extended CT FOV helps to recover the true activity distribution in the PET emission data. In addition, 700 mm extended CT FOV has affected SUV measurement of liver, lung, mediastinum.
Purpose: This study aimed to develop a deep learning architecture combining two task models to generate synthetic computed tomography (sCT) images from low-tesla magnetic resonance (MR) images to improve metallic marker visibility. Methods: Twenty-three patients with cervical cancer treated with intracavitary radiotherapy (ICR) were retrospectively enrolled, and images were acquired using both a computed tomography (CT) scanner and a low-tesla MR machine. The CT images were aligned to the corresponding MR images using a deformable registration, and the metallic dummy source markers were delineated using threshold-based segmentation followed by manual modification. The deformed CT (dCT), MR, and segmentation mask pairs were used for training and testing. The sCT generation model has a cascaded three-dimensional (3D) U-Net-based architecture that converts MR images to CT images and segments the metallic marker. The performance of the model was evaluated with intensity-based comparison metrics. Results: The proposed model with segmentation loss outperformed the 3D U-Net in terms of errors between the sCT and dCT. The structural similarity score difference was not significant. Conclusions: Our study shows the two-task-based deep learning models for generating the sCT images using low-tesla MR images for 3D ICR. This approach will be useful to the MR-only workflow in high-dose-rate brachytherapy.
PET/CT(Positron Emission Tomography/Computed Tomography) is an examination combining morphological and functional information in one examination. The purpose of this study is to see the lowest CT dose for attenuation correction in the PET/CT maintaining good image quality when considering CT scan dose to the patients. We injected $^{18}F$-FDG and water into the cylinder shaped phantom, and obtained emission images for 3 mins and transmission images(140 kVp, 8 sec, 10~200 mA for transmission images), and reconstructed the images to PET/CT images with Iterative method. Data(Maximum, Minimum, Average, Standard Deviation) were obtained by drawing a circular ROI(Region Of Interest) on each sphere in each image set with Image J program. And then described SD according to the CT and PEC/CT images as graphes. Through the graphes, we got the relationships of mA and quality of images. SDs according to CT graph were 16.25 at 10 mA, 7.26 at 50 mA, 5.5 at 100 mA, 4.29 at 150 mA, and 3.83 at 200 mA, i.e. the higer mA, the better image quality was presented. SDs according to PET/CT graph were 1823.2 at 10 mA, 1825.1 at 50 mA, 1828.4 at 100 mA, 1813.8 at 150 mA, and 1811.3 at 200 mA. Calculated SDs at PET/CT images were maintained. This means images quality is maintained having nothing to do with mA of high and low.
MR은 우수한 연조직 대비와 기능 정보를 보여줄 수 있지만, 방사선치료에서 정확한 선량 계산을 위해서는 CT영상의 전자밀도 정보가 필요하다. 방사선치료(Radiotherapy) 계획 워크플로우에서 MR영상과 CT영상을 융합하기 위해 환자는 일반적으로 MR과 CT영상 방식 모두에서 스캔된다. 최근에 딥러닝기술 덕분에 MR영상에서 딥러닝 기반의 CT영상 생성이 가능해졌다. 이로 인해 CT 스캔 작업을 할 필요가 없게 된다. 본 연구에서는 MR영상으로부터 CycleGan 딥러닝 기반 CT영상생성을 구현했다. T1가중이나 T2가중 중에 한 가지 또는 그 둘다의 MR영상을 가지고 합습한 3가지의 인공지능 CT생성기를 만들었다. 결과에서 우리는 T1가중 MR 영상 기반으로 학습한 생성기가 T1가중 MR영상이 입력될 때 다른 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있음을 발견했다. 반면, T2가중 MR영상 기반 CT생성기는 T2가중 MR영상을 입력 받을 때, 다른 시퀀스기반 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다. MR영상을 기반으로 한 CT생성기는 곧 임상현장에 적용될 수 있는 기술이다. 특정 시퀀스 MR영상으로 학습한 머신러닝 CT생성기는 다른 시퀀스 MR영상으로 학습한 생성기보다 더 그 특정 시퀀스와 같은 MR영상을 입력받을 때 더 나은 CT영상을 생성할 수 있음을 보여주었다.
In recent yeas, studies on computer aided diagnosis (CAD) using image analysis on CT images have been conducted with respect to various diseases. Extracting ground-glass opacities (GGO) on lung CT images is one of such subjects, though it has not found an established method yet. If the region of ground-glass opacities is large on CT images, it can be detected without much difficulty. On the other hand, if the region is small, it is still difficult to find it exactly. In the latter case, increasing overlooking possibility cannot be avoided according to smaller size of the region. To solve this difficulty, this paper proposes an automatic technique for extracting ground-glass opacities on lung CT images employing some statistical parameters of a gray level histogram and a differential histogram. The proposed technique is applied to some lung CT images in the performed experiment. The results are shown with discussion on future work.
최근에는 SPECT/CT의 보급으로 융합영상을 여러 질환에 적용하고 있지만, 폐질환에 대한 적용은 널리 이용되고 있지 않다. 특히, CT 결과에서 폐색전증을 의심하여 SPECT를 시행하는 경우가 발생하며, 보다 정확한 진단을 위해 SPECT/CT가 중요하다. 하지만, SPECT/CT를 보유하지 않은 병원에서는 적용에 한계가 발생하며, SPECT/CT를 보유한 병원에서 검사를 시행한다 하더라도 이미 CT검사 이후 SPECT/CT를 진행하는 경우가 많다. CT검사에서 발생하는 피폭선량 외에도 추가적인 SPECT/CT는 이중으로 피폭선량을 발생하는 경우 해당되며, 불필요한 피폭이 발생하는 경우에 속한다. 그러므로 본 연구에서는 불필요한 피폭을 방지하고, SPECT/CT를 보유하지 않은 의료기관에서 SPECT와 CT의 각각 획득된 영상을 융합하고, 폐질환에서의 영상의 유용성을 평가하였다. 팬텀실험은 NEMA $Phantom^{TM}$ (NU2-2001)으로 SPECT와 CT에서 획득된 영상을 융합하였으며, 임상적용은 10명의 환자(남자 7명, 여자3명, 평균나이: 65.3세${\pm}$12.7세)를 대상으로 각각의 영상을 융합하여 분석하였다. 팬텀실험과 임상적용에서 모두 SPECT, CT의 각각의 영상보다 fusion image에서 높은 점수를 나타내었으며, SPECT와 CT영상을 fusion하여 각각의 장점을 극대화 할 수 있었다. CT영상으로부터 획득한 폐혈관 image가 SPECT로부터 얻은 기능적인 영상을 fusion함으로써 pulmonary embolism이 폐실질에 나타내는 영향을 더욱 잘 묘사할 수 있었다. SPECT/CT가 가장 이상적이라 할 수 있지만, 아직 보급되어 있지 않은 경우 이와 같은 프로토콜을 이용하여 진단에 사용한다면 보다 정확한 진단에 도움이 되리라 사료된다.
Ahn, Beom Seok;Wu, Hong-Gyun;Yoo, Sook Hyun;Park, Jong Min
Journal of Radiation Protection and Research
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제40권1호
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pp.17-24
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2015
To improve accuracy of dose calculation on kilovoltage cone beam computed tomography (kV CBCT) images, a custom-made phantom was fabricated to acquire an accurate CT number to electron density curve by full scatter of cone beam x-ray. To evaluate the dosimetric accuracy, 9 volumetric modulated arc therapy (VMAT) plans for head and neck (HN) cancer and 9 VMAT plans for lung cancer were generated with an anthropomorphic phantom. Both CT and CBCT images of the anthropomorphic phantom were acquired and dose-volumetric parameters on the CT images with CT density curve (CTCT), CBCT images with CT density curve ($CBCT_{CT}$) and CBCT images with CBCT density curve ($CBCT_{CBCT}$) were calculated for each VMAT plan. The differences between $CT_{CT}$ vs. $CBCT_{CT}$ were similar to those between $CT_{CT}$ vs. $CBCT_{CBCT}$ for HN VMAT plans. However, the differences between $CT_{CT}$ vs. $CBCT_{CT}$ were larger than those between $CT_{CT}$ vs. $CBCT_{CBCT}$ for lung VMAT plans. Especially, the differences in $D_{98%}$ and $D_{95%}$ of lung target volume were statistically significant (4.7% vs. 0.8% with p = 0.033 for $D_{98%}$ and 4.8% vs. 0.5% with p = 0.030 for $D_{95%}$). In order to calculate dose distributions accurately on the CBCT images, CBCT density curve generated with full scatter condition should be used especially for dose calculations in the region of large inhomogeneity.
Purpose : To compare the CT numbers on 3 cone-beam CT (CBCT) images with those on multi-detector CT (MDCT) image using CT phantom and to develop linear regressive equations using CT numbers to material density for all the CT scanner each. Materials and Methods : Mini CT phantom comprised of five 1 inch thick cylindrical models with 1.125 inches diameter of materials with different densities (polyethylene, polystyrene, plastic water, nylon and acrylic) was used. It was scanned in 3 CBCTs (i-CAT, Alphard VEGA, Implagraphy SC) and 1 MDCT (Somatom Emotion). The images were saved as DICOM format and CT numbers were measured using OnDemand 3D. CT numbers obtained from CBCTs and MDCT images were compared and linear regression analysis was performed for the density, $\rho$ ($g/cm^3$), as the dependent variable in terms of the CT numbers obtained from CBCTs and MDCT images. Results : CT numbers on i-CAT and Implagraphy CBCT images were smaller than those on Somatom Emotion MDCT image (p<0.05). Linear relationship on a range of materials used for this study were $\rho$=0.001H+1.07 with $R^2$ value of 0.999 for Somatom Emotion, $\rho$=0.002H+1.09 with $R^2$ value of 0.991 for Alphard VEGA, $\rho$=0.001H+1.43 with $R^2$ value of 0.980 for i-CAT and $\rho$=0.001H+1.30 with $R^2$ value of 0.975 for Implagraphy. Conclusion: CT numbers on i-CAT and Implagraphy CBCT images were not same as those on Somatom Emotion MDCT image. The linear regressive equations to determine the density from the CT numbers with very high correlation coefficient were obtained on three CBCT and MDCT scan.
현재의 PET/CT 시스템은 양질의 CT 영상을 추가함으로 인하여 기존의 PET 만의 시스템에 비하여 정확한 병소 위치의 지정으로 인한 진단적 가치를 높인 뛰어난 장비로 알려져 있다. 대부분의 PET/CT 시스템은 기존의 PET시스템에서 감쇠 지도를 만들기 위하여 사용하던 $^{68}Ge$ 또는 $^{137}Cs$ 등의 투과선원이 아닌 CT data를 감쇠 지도로 사용함으로 인하여 감쇠보정을 위한 획득시간을 획기적으로 줄여주었다. 그러나 이 감쇠 보정용 CT의 사용은 환자의 피폭선량을 증가시키는 결과를 초래하였다. 본 연구의 목적은 PET/CT 시스템에서 PET 영상의 감쇠지도로 쓰이는 CT를 수행할 경우 원하는 화질을 유지할 수 있는 상태에서의 최저의 관전류값을 평가하는 것이었다. 영상 획득을 위한 기기로는 GE DSTe PET/CT 시스템을 사용하였다. 본 연구를 위하여 3D 호프만 팬텀과 원통형 팬텀에 1.190 mCi의 $^{18}F-FDG$를 주입하여 PET 영상 및 CT 영상을 획득하였으며 관전류를 140 kVp, 조사시간을 8초로 고정한 상태에서 CT의 관전류 값을 95 mA, 45 mA, 40 mA, 35 mA, 30 mA, 25 mA, 20 mA, 15 mA, 10 mA로 바꾸어가면서 영상을 획득하여 감쇠지도를 만든 후 그 data를 이용하여 재구성한 각각의 PET 영상의 질을 평가하였다. 영상평가를 위한 지표로는 CT 영상의 표준편차와 PET 영상에서의 회백질과 백질과의 비의 값을 이용하였다. 연구 결과 호프만 팬텀을 이용한 PET 영상에서의 회백질과 백질의 비율은 감쇠지도용 CT의 사용 관전류 95 mA, 45 mA, 40 mA, 35 mA, 30 mA, 25 mA, 20 mA, 15 mA, 10 mA에서 각각 3.79:1, 3.79:1, 3.78:1, 3.78:1, 3.77:1, 3.72:1, 3.72:1, 3.76:1, 3.76:1로 측정되었다. 이를 통하여 GE DSTe PET/CT 시스템의 경우 기기가 수행할 수 있는 최저의 관전류로 영상을 재구성하여도 PET 영상의 질에는 큰 영향을 미치지 않는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 GE DSTe PET/CT 시스템에 한정되어 수행된 연구로서 본 연구에서 사용된 시스템뿐만 아니라 다른 시스템에서도 지속적인 연구를 하여 환자에 대한 피폭을 최소화하기 위한 영상 획득방식의 최적화가 이루어져야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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