[논문 리뷰] Metal artifact reduction based on the combined prior image

Yanbo Zhang, Xuanqian Mou|arXiv (Cornell University)|2014. 08. 22.

Advanced X-ray and CT Imaging참고 문헌 7인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 상호상관관계를 이용해 원본 재구성 이미지와 선형 보간 기반 MAR 보정 이미지에서 저잔상 픽셀을 식별하고, 이를 융합하여 병합된 이미지를 생성함으로써 CT 영상에서 금속 잔상 감소 기법을 제안한다. 이 병합된 이미지는 후행 투과 기반 잔상 보정을 위한 더 정확한 사전 이미지로 사용되며, 기존 방법에 비해 잔상 감소 효과가 뚜렷하다.

ABSTRACT

Metallic implants introduce severe artifacts in CT images, which degrades the image quality. It is an effective method to reduce metal artifacts by replacing the metal affected projection with the forward projection of a prior image. How to find a good prior image is the key of this class methods, and numerous algorithms have been proposed to address this issue recently. In this work, by using image mutual correlation, pixels in the original reconstructed image or linear interpolation corrected image, which are less affected by artifacts, are selected to build a combined image. Thereafter, a better prior image is generated from the combined image by using tissue classification. The results of three patients' CT images show that the proposed method can reduce metal artifacts remarkably.

연구 동기 및 목표

• 진단 품질을 떨어뜨리고 임상 해석을 복잡하게 만드는 CT 영상에서의 금속 잔상 문제를 해결한다.
• 단일 이미지 원천에 의존하고 임상적 조직 분류 오류가 발생하는 기존 사전 이미지 기반 금속 잔상 감소 방법의 한계를 극복한다.
• 원본 이미지와 선형 보간 기반 MAR 보정 이미지에서 상보적인 정보를 활용하여 사전 이미지 품질을 향상시킨다.
• 단일 원천 이미지 기반 기법보다 더 효과적으로 잔상을 감소시키는 강력한 방법을 개발한다.

제안 방법

• 원본 재구성 이미지와 LI-MAR 보정 이미지에서 금속 잔상 영향을 최소로 받는 픽셀을 식별하기 위해 상호상관관계를 사용한다.
• 두 이미지의 저잔상 픽셀을 융합하여 병합 이미지를 구성함으로써 구조적 및 강도 정보를 최소한의 왜곡으로 유지한다.
• 병합된 이미지에 조직 분류를 적용하여 잔상으로 인한 오분류를 최소화하는 더 정확한 사전 이미지를 생성한다.
• 생성된 사전 이미지를 후행 투과하여 영상에서 금속에 의해 영향을 받은 프로젝션을 추정하고 교체한다.
• 완성된 시노그램을 바탕으로 필터드 뒷배치 투과(FBP)를 수행하여 최종 이미지를 재구성함으로써 잔상 감소를 달성한다.
• 원본 이미지에서 금속 영역을 분할하고, 이에 해당하는 금속 흔적을 후행 투과를 통해 계산하여 프로젝션 교체를 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 원본 이미지와 LI-MAR 보정 이미지에서 정보를 융합하면 금속 잔상 감소를 위한 사전 이미지 품질 향상에 기여할 수 있는가?
• RQ2 두 개의 다른 이미지에서 저잔상 픽셀을 상호상관관계를 이용해 선별함으로써 더 나은 조직 분류와 더 낮은 잔상 수준을 달성할 수 있는가?
• RQ3 단일 원천 이미지(원본 또는 LI-MAR 보정 이미지)만을 사용하는 기존 사전 이미지 기반 MAR 방법과 비교할 때, 제안된 방법의 잔상 감소 성능은 어떠한가?
• RQ4 복잡한解부학적 영역에서 특히 금속 삽입물 주변의 스트레인 잔상과 고강도 잔상을 효과적으로 억제할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 심한 스트레인 잔상과 그림자 효과가 있는 영역에서 CT 영상의 금속 잔상을 뚜렷이 감소시키며, 환자 3명의 사례에서 이를 입증하였다.
• 금속 클립이 있는 환자 1의 경우, 제안된 방법은 FP-MAR1과 FP-MAR2에서 관찰된 잔상과 잘못된 조직 분류를 모두 제거하여 더 깔끔한 보정 이미지를 생성하였다.
• 치과 충전물이 있는 환자 2의 경우, 제안된 방법은 LI-MAR, FP-MAR1, FP-MAR2를 모두 능가하여 스트레인 잔상과 금속 삽입물 주변의 잔상을 감소시켰다.
• 대퇴부 골프로테제가 있는 환자 3의 경우, 제안된 방법은 고품질의 사전 이미지를 사용한 FP-MAR1과 유사한 성능을 달성하여 병합 사전 이미지 생성의 효과성을 확인하였다.
• 특히 강도 변화가 심한 뼈 영역에서 흔히 발생하는 단일 원천 사전 이미지 생성 기법의 잘못된 조직 분류 문제를 효과적으로 방지하였다.
• 상호상관관계를 활용한 다중 이미지 정보 융합은 더 견고하고 정확한 사전 이미지를 생성하며, 전체적인 잔상 감소 성능을 향상시킨다는 결과가 도출되었다.