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줄무늬 인공물(Artifacts) 감쇄

복원된 CT 단층 영상에서의 줄무늬 인공물 발생 원인
금속으로 기인한 줄무늬 인공물(금속 인공물 감쇄에 대한 자세한 내용 보기)을 고려에서 배제하더라도, CT 단층 영상의 줄무늬 인공물에 대한 다른 많은 원인들이 여전히 존재합니다. 첫 번째, 적은 선량(low-dose)의 데이터 획득이 선 전체를 정확히 대표하지 못할 때 비대칭의 고밀도 객체(예: 뼈)에서 기인된 심한 줄무늬가 발행할 수 있습니다. 다른 발생 요인들로는 객체의 움직임, 스캐너의 기하학적 조정 불량 등이 있습니다. 마지막으로, 줄무늬는 빠진 영상들로 인해 나빠지거나 샘플링할 때 모난 결과에서 기인할 수도 있습니다.
돼지 복부 스캔 자료로 부분 단층의 예. 빙 경화(beam hardening)와 샘플링시의 각 두 원인에 의해 줄무늬가 발생한 모습
머리 팬텀(phantom) 스캔자료(360도 이상의 160장 영상). 샘플링 할 때 발생한 줄무늬(전형적인 패턴 노이즈가 보임)가 나타남.
SAMARA: 줄무늬 및 금속 인공물 감쇄 알고리즘
Exxim사는 3D 영상 복원을 위한 반복 알고리즘을 개발하여 공급해 오고 있는데, 이 알고리즘은 표준 Feldkamp 방식보다 불완전 데이터를 보다 폭넚게 수용할 수 있습니다. 그러한 데이터는 absorption non-linearities 또는 스캐너 기학학적 조정 불량 등과 같은 형태를 입력으로 받을 수 있습니다. 이 방법을 활용 가능한 한가지 사례로는 줄무늬 인공물 감쇄 분야입니다.

SAMARA 기술은 COBRA v.4부터 적용되었습니다.
Exxim 사의 SAMARA 기법은 줄무늬 현상의 발생 원인과 상관없이 적용 가능합니다.


오늘날 초근 연구에 따르면, 복원한 영상내의 줄무늬 현상들을 제거할 수 있는 여러 알고리즘들과 기술이 선보이고 있습니다. 가장 잘 알려진 practical solutions은 여러 경우에 만족스런 결과를 만들어 내지만 줄무늬 현상의 원인(매번 그 원인 다름)을 알아야 합니다. 그러나, 의료 관행상 줄무늬 현상 원인을 정확히 알아내기가 종종 어렵습니다. 일반적으로, 왼쪽에서 설명한 예와 같이 복합적인 원인들에 의해 줄무늬 현상이 나타나므로 정확한 원인 파악은 거의 불가능합니다.
이런 현상은 고정되지 않은 받침대(gantry)를 갖는 Cone-Beam CT(C-Arms, radiotherapy treatment heads 등) 경우에 전형적으로 나타납니다. 그러나, SAMARA 기술을 이용하면 줄무늬의 원인과 관계없이 복원된 영상내의 줄무늬를 크게 줄일 수 있습니다.

SAMARA (Streak And Metal Artifact Reduction Algorithm)는 영상의 줄무늬 제거 매우 효율적인 기술입니다.


왼쪽 그림과 마찬가지로 돼지 복부 스캔 자료로 일부 단층 영상임. SAMAR 기술을 적용하여 얻은 결과임. 좌측 영상에 비해 깨끗한 영상 임을 알 수 있음.
왼쪽 그림과 동일한 머리 팬텀(phantom) 스캔자료(360도 이상의 160장 영상). SAMARA 기술을 적용한 결과임.
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