CBCT 기반 FBP 재구성 변수에 따른 영상 특성 평가의 시뮬레이션 연구

Abstract

Computed Tomography (CT) 가 발전함에 따라 Cone Beam CT (CBCT) 또한 비약적인 발전이 있었다. CBCT에서 영상화질의 향상을 위해 재구성방법이 사용되어지고 있는데, 영상의 분석학적 영상 재구성 방법 중 Feldkamp (FDK) 방법은 가장 널리 선호되는 알고리즘들 중에 하나이다. 본 연구에서는 MATLAB 프로그램을 통하여 CBCT를 모델링하여 FDK 방법으로 영상을 재구성하고 변수에 따른 영향을 알아보고자 한다. 팬텀은 Shepp-Logan을 사용하였고, 재구성 변수를 다양한 filter의 종류, 대역제한 주파수 그리고 투영 데이터의 수로 설정하였다. 영상의 정량적 평가는 재구성된 3D 데이터 중에서 깊이 방향의 중앙에 있는 단면을 선택하여 profile을 그리고 원본 영상과 비교하였으며, Coefficient of Variation (COV)와 Root Mean Square Error (RMSE)를 사용하였다. 필터의 종류로는 Ram-Lak, Shepp-Logan, Hamming, Hann 필터가 사용되었고 대역제한 주파수는 1.00, 0.75, 0.50, 0.25를 사용하였으며, 투영 데이터의 수는 360개, 180개, 90개, 45개로 정하였다. 결과적으로, Ram-lak filter를 사용했을 때와 대역제한 주파수가 1.00이였을 때, COV가 가장 높았고 RMSE는 가장 낮았다. 또한, 투영 데이터의 수가 360개 일 때 COV와 RMSE는 가장 낮은 값을 나타내었다. 결론적으로 CBCT에서 FDK 영상 재구성 시 변수가 재구성된 영상에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있었고, 이는 화질을 결정하는데 주요한 역할을 한다는 것을 증명하였다.