Comparison of image quality according to CT image algorithm application
저자
발행기관
학술지명
대한디지털의료영상학회논문지(Journal of the Korean society for digital imaging in medicine )
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
KDC
510
자료형태
학술저널
수록면
21-26(6쪽)
제공처
본 연구에서는 CT에 사용되는 MAR, monoenergetic 알고리즘 적용 시 영상 화질변화에 대해 비교하고자 한다. Dual layer CT와 ACR 팬톰을 이용하여 동일 조건으로 촬영 후, 원시 데이터에 MAR, monoenergetic, MAR+monoenergetic 알고리즘을 각각 적용하여 알고리즘 별 10장의 영상을 획득하였다. 획득한 영상 화질 비교를 위해 MSE, RMSE, PSNR, SSIM 지표를 통해 화질을 비교하였으며, 측정된 데이터를 이용하여 통계분석을 진행하였다. CT 영상 알고리즘 적용에 따른 각 지표 결과 origin 영상 MSE, RMSE, PSNR, SSIM은 각각 310.02 ± 11.3, 17.60 ± 0.32, 23.22 ± 0.16, 0.35 ± 0.005 였으며, MAR만 적용한 영상 결과는 각각 305.94 ± 16.61, 17.48 ± 0.48, 23.28 ± 0.24, 0.36 ± 0.009 였으며, MonoE만 적용한 영상 결과는 각각 224.46 ± 8.37, 14.98 ± 0.28, 24.62 ± 0.16, 0.38 ± 0.007 이었으며, MAR와 MonoE를 적용한 영상 결과는 각각 224.49 ± 8.37, 14.98 ± 0.28, 24.62 ± 0.16, 0.38 ± 0.008이었다. 통계분석 결과 origin 영상을 기준으로 알고리즘이 적용된 모든 영상 간 유의한 차이가 있었으며(p < 0.05), 사후분석 결과 MSE, RMSE, PSNR에서는 origin영상과 MAR 적용 영상 간, MonoE 영상 과 MAR+MonoE 적용 영상 간 유의한 차이가 없었으며, SSIM 사후분석에서는 MonoE 영상과 MAR+MonoE 적용 영상에서만 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 알고리즘이 적용되지 않은 origin 영상과 MAR 적용 영상 간 화질차이는 없었지만, MonoE가 적용되는 경우 영상 화질이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 진단목적에 맞는 알고리즘을 선택하여 사용한다면 양질의 CT 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.
더보기In this study, we compare the change in image quality when applying the MAR, monoenergetic algorithm used in CT. After imaging under the same conditions using dual layer CT and ACR phantom, 10 images for each algorithm were acquired by applying MAR, monoenergetic, and MAR+monoenergetic algorithms to the raw data, respectively. To compare the acquired image quality, the image quality was compared through MSE, RMSE, PSNR, and SSIM indicators, and statistical analysis was performed using the measured data. Origin image MSE, RMSE, PSNR, and SSIM as a result of each index according to the application of the CT image algorithm were 310.02 ± 11.3, 17.60 ± 0.32, 23.22 ± 0.16, and 0.35 ± 0.005, respectively, and the image results using only MAR were 305.94 ± 16.61, 17.48 ± 0.005, respectively. 0.48, 23.28 ± 0.24, 0.36 ± 0.009, and the image results using only MonoE were 224.46 ± 8.37, 14.98 ± 0.28, 24.62 ± 0.16, and 0.38 ± 0.007, respectively, and the image results using MAR and MonoE were 224.49 ± 8.3, respectively. 7, 14.98 ± 0.28, 24.62 ± 0.16, and 0.38 ± 0.008. As a result of statistical analysis, there was a significant difference between all images to which the algorithm was applied based on the origin image (p < 0.05). As a result of post-hoc analysis, MSE, RMSE, and PSNR showed a significant difference between origin images and MAR-applied images, and between MonoE images and MAR+MonoE-applied images. In SSIM post-analysis, there was no significant difference between MonoE image and MAR+MonoE applied image (p > 0.05). There was no difference in image quality between the original image without the algorithm applied and the image applied with MAR, but it was confirmed that the image quality improved when MonoE was applied. Therefore, it is considered that high-quality CT images can be obtained if an algorithm suitable for the purpose of diagnosis is selected and used through this study.
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