외상성 두부 손상 환자의 추적관찰 CT검사에서 딥러닝 재구성 기법을 활용한 초저선량 두부 CT의 유효성 평가 = Evaluation of the Effectiveness of Ultra-Low-Dose Brain CT Using Deep Learning Reconstruction Technology in Follow-up CT Scan of Patients with Traumatic Head Injury

국문 초록 (Abstract)

외상성 뇌 손상 환자들을 대상으로 동일 의료기관 내에서 반복적이고 일상적인 두부 CT의 유용성에 대한 최근의 연구들에 의하면, 신경학적 증상의 악화가 있을 때 반복 두부 CT의 시행이 도움이 된다고 한다. 그러나 반복적인 추적관찰 CT는 방사선 과다노출로 인한 위험성을 갖고 있기 때문에 영상 품질을 유지하면서 합리적으로 달성 가능한 한 낮은 방사선량을 추구해야 한다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 재구성 기법을 활용한 초저선량 두부 CT에 대한 진단 가치, 이미지 품질, 방사선 선량을평가하고자 하였다. 본 연구는 후향적 연구이며, 연구 심의위원회의 승인을 받았다. 응급실을 경유하여 입원한 환자를 대상으로 의식사정 점수(Glasgow Coma Scale score, GCS score) 9~13점 사이의 두부 외상 환자 중 조영제를 사용하지 않는 추적관찰 CT검사를 시행한 42명을 대상으로 진행 하였다. 기존 선량 두부 CT와 IR 및 DLR 재구성기법이 적용된 초저선량 두부 CT간에 영상품질에 대하여 정량적⋅정성적 평가를 하였다. 초저선량 CT는 기존 선량 CT에 비해 중앙값 DLP가 약 87.7 % 감소했다. DLR을 적용한 초저선량 CT는 IR과 기존 선량 CT를 적용한 CT보다 CSF에서 약 2.66 배와 1.97 배의 이미지 노이즈 감소를 보여주었다. 백질과 회백질의 SNR 및 CNR 은 DLR 이 적용된 초저선량 CT에서 상당히 증가하였다. 정성적 이미지 분석 결과는 전체 이미지 품질, 이미지 노이즈, 백질과 회백질의 구분 및 아티팩트와 관련하여 IR 및 DLR을 사용한 초저선량 CT과 기존 선량 CT 사이에는 유의미한 차이가 없었다. 외상성 두부 손상 환자의 반복적인 CT검사에 있어서 딥러닝 재구성 기법을 활용한 초저선량 두부 CT는 기존 CT에 비해서 선량을 약 87.7 % 감소시키면서 두 개 내 출혈을 추적관찰 하는데 용이 한 것으로 평가하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recent studies on the usefulness of repeat and routine head CT in patients with traumatic brain injury within the same medical institution have shown that repeat head CT is helpful when neurological symptoms worsen. However, because repetitive follow-up CT may cause side effects due to radiation overexposure, the lowest radiation dose should be pursued as reasonably achievable while maintaining image quality. Therefore, this study attempted to evaluate the diagnostic value, image quality, and radiation dose for ultra-low-dose head CT using deep learning reconstruction techniques. This study was a retrospective study and was approved by the Institutional Review Board. A follow-up CT scan without contrast agent was performed on 42 patients hospitalized via the emergency room with head trauma with a Glasgow Coma Scale score of 9 to 13. Quantitative and qualitative evaluations were made on image quality between conventional dose head CT and ultra-low dose head CT using IR and DLR reconstruction techniques. Ultra-low-dose CT reduced the median DLP by about 87.7% compared to conventional dose CT. Ultra-low-dose CT using DLR showed a reduction in image noise of approximately 2.66 and 1.97 times in CSF compared to CT using IR and conventional dose CT. The SNR and CNR of white matter and gray matter significantly increased in ultra-low-dose CT with DLR. Qualitative image analysis results showed that there were no significant differences between ultra-low-dose CT using IR and DLR and conventional-dose CT with respect to overall image quality, image noise, white matter and gray matter distinction, and artifacts. Ultra-low-dose head CT using deep learning reconstruction technique was evaluated as being easy to follow-up for intracranial hemorrhage while reducing dose by about 87.7% compared to conventional CT.