[논문 리뷰] Comparison of reconstruction algorithms for digital breast tomosynthesis

Ingrid Reiser, J Bian외 3명|ArXiv.org|2009. 08. 18.

Digital Radiography and Breast ImagingMedicine참고 문헌 11인용 수 21

한 줄 요약

이 연구는 임상적으로 관련성이 높은 디지털 유방 영상 유체를 사용하여, 필터링 역투영(FBP), 기대값 최대화(EM), 총 변동성(TV)-최소화와 같은 세 가지 디지털 유방 단층촬영(DBT) 재구성 알고리즘을 체계적으로 평가한다. 결과적으로 반복적 방법, 특히 TV-최소화 방법이 FBP에 비해 아티팩트를 감소시키고 깊이 해상도를 향상시키는 것으로 나타났다. FBP는 램프 필터링으로 인해 더 높은 노이즈와 줄무늬 아티팩트를 보였다.

ABSTRACT

Digital breast tomosynthesis (DBT) is an emerging modality for breast imaging. A typical tomosynthesis image is reconstructed from projection data acquired at a limited number of views over a limited angular range. In general, the quantitative accuracy of the image can be significantly compromised by severe artifacts and non-isotropic resolution resulting from the incomplete data. Nevertheless, it has been demonstrated that DBT may yield useful information for detection/classification tasks and thus is considered a promising breast imaging modality currently undergoing pre-clinical evaluation trials. The purpose of this work is to conduct a preliminary, but systematic, investigation and evaluation of the properties of reconstruction algorithms that have been proposed for DBT. We use a breast phantom designed for DBT evaluation to generate analytic projection data for a typical DBT configuration, which is currently undergoing pre-clinical evaluation. The reconstruction algorithms under comparison include (i) filtered backprojection (FBP), (ii) expectation maximization (EM), and (iii) TV-minimization algorithms. Results of our studies indicate that FBP reconstructed images are generally noisier and demonstrate lower in-depth resolution than those obtained through iterative reconstruction and that the TV-minimization reconstruction yield images with reduced artifacts as compared to that obtained with other algorithms under study.

연구 동기 및 목표

• 실제 영상 조건에서 주요 DBT 재구성 알고리즘의 성능을 평가하고 비교하기.
• 재구성된 부피에서 아티팩트 감소, 해상도, 노이즈 특성, 균일성 등의 영상 품질 지표를 평가하기.
• DBT 평가를 위한 유체를 사용하여 데이터 불완전성의 영향을 영상 정밀도에 미치는 바를 조사하기.
• 기존의 FBP에 비해 반복적 재구성 방법(예: EM 및 TV-최소화)이 임상적으로 관련된 작업에서 우수한 성능을 보이는지 확인하기.
• 임상 이전 DBT 개발에서 알고리즘 선택을 위한 체계적 기준 제공하기.

제안 방법

• 해부학적으로 관련성이 높은 구조, 즉 섬유선모세포조직, 종양, 미세화학침착, 근육을 포함한 디지털 유방 유체를 설계하여 임상적 DBT 조건를 시뮬레이션하였다.
• 일반적인 임상 DBT 촬영 기하학적 조건에 따라 15°–50°의 각도 범위에서 11–21개의 시야로 분석적 투영 데이터를 생성하였다.
• 세 가지 재구성 알고리즘을 적용: 필터링 역투영(FBP), 기대값 최대화(EM), 총 변동성(TV)-최소화.
• 재구성된 단면도의 시각적 검토, 2D 및 1D 프로파일 분석, 초점 평면 내 지역(ROI) 비교를 통해 영상 품질을 평가하였다.
• 재구성 정밀도에 영향을 미치는 양자 노이즈와 구조 노이즈를 평가하기 위해 무노이즈 및 노이즈가 있는 데이터를 사용하였다.
• 주요 지표로는 수평 해상도 및 깊이 해상도, 아티팩트 수준(예: 줄무늬), 대trast 유지도, 재구성된 구조의 균일성 등이 포함되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 FBP, EM, TV-최소화 알고리즘은 DBT 재구성에서 아티팩트 억제 측면에서 어떻게 비교될 수 있는가?
• RQ2 제한된 각도 DBT에서 반복적 재구성 방법은 FBP에 비해 깊이 해상도를 얼마나 향상시키는가?
• RQ3 DBT에서 노이즈 특성(양자 노이즈 대 구조 노이즈)은 각 재구성 알고리즘 간에 어떻게 다를 수 있는가?
• RQ4 TV-최소화는 다양한 수평 및 깊이 프로파일을 가진 물체의 형태와 대비를 효과적으로 유지할 수 있는가?
• RQ5 알고리즘들은 유방암의 핵심 진단 특징인 미세화학침착 군집을 얼마나 잘 재구성하는가?

주요 결과

• FBP 재구성에서는 램프 필터링으로 인해 반복적 방법에 비해 유의미하게 더 높은 양자 노이즈와 두드러진 줄무늬 아티팩트를 보였다.
• 반복적 방법(EM 및 TV)은 특히 2d 간격으로 겹쳐진 구를 대상으로 유사한 그림자 효과와 겹침 아티팩트를 감소시켜 더 뛰어난 깊이 해상도를 보였다.
• TV-최소화는 아티팩트가 감소한 가장 부드러운 영상 결과를 도출했지만, 균일한 영역에서 약간의 '스포크 노이즈' 또는 자국을 유발했다.
• EM 알고리즘은 진짜 유체에 비해 특히 흉근근육 영역에서 눈에 띄는 DC 이동과 강한 밝기 증가를 보였다.
• 미세화학침착 군집 재구성에서 TV-최소화는 노이즈 조건에서 특히 줄무늬 아티팩트를 최소화하여 FBP 및 EM보다 뛰어난 성능을 보였다.
• 프로파일 분석 결과, 모든 방법에서 수평 해상도는 잘 유지되었지만, 깊이 해상도는 반복적 알고리즘에서 유의미하게 향상되었다.