Ⅰ. 서 론

인체를 투과한 산란 X선을 제거하여 진단 영상의 화질을 향상시키기 위해 사용하는 장치로 그리드(격자, grid)를 사 용한다[1-3]. 그러나 최근 가장 많이 사용되어지는 디지털 방사선영상(Digital Radiography; DR)에서는 그리드로 인 한 패턴이나 왜곡(grid pattern artifact)으로 moire artifact 가 발생하게 된다[4]. Moire artifact는 디지털 표본주파수 와 그리드의 주파수 성분과의 관계에 의한 영상 표본화 과 정에 의한 것으로, 표본주파수가 일반적으로 Nyquist의 최 소 표본 주파수보다 낮은 경우 에일리어싱 왜곡에 의해 발 생한다[5-9]. 즉 moire artifact 발생은 적합하지 않은 그 리드 주파수를 사용할 때 발생한다[10]. 최근 임상 영상을 위한 X선 발생장치에는 저가의 저품질 그리드를 사용하고, 이로 인하여 발생한 moire artifact는 image processing software를 사용하여 grid line을 제거하는 방법을 사용하 고 있다[11-12].

임상의 영상 진단에서 moire artifact는 오진을 일으키는 원인이 되기 때문에 효율적인 제거 방법도 필요하겠지만 moire artifact가 발생하지 않는 적절한 그리드 사용이 우 선시 되어야 한다. 본 연구에서는 그리드 주파수에 따라 moire artifact 제거 후 미세병변의 손실을 알아봄으로써 DR 영상을 위한 적절한 그리드 주파수 선택에 기초 자료로 삼고자 한다.

Ⅱ. 연구 대상 및 방법

1. 연구대상

1) Mammographic Phantom

미세 병변의 임상 영상 소견은 shape, margin 등에 따라 악성 병변과 양성 병변으로 구분되기 때문에 임상 영상을 평가하는데 중요한 요소이다[13]. 따라서 본 연구에서는 미 세 병변을 영상화할 수 있는 mammographic phantom이 사용되었다.

mammographic phantom은 전체 두께가 4.4 ㎝이다. 이는 3.4 ㎝두께의 아크릴베이스 및 3 ㎜두께의 커버를 포 함하여 7 ㎜ 왁스 블록이 내장되어 있다. Wax 인서트에는 6개의 서로 다른 크기의 나일론 섬유가 섬유소를 표현하고, 미세 석회화는 산화 알루미늄(Al2O3)으로 구성된 5개 그룹 의 점들로 표현된다. 5개의 서로 다른 크기의 렌즈 모양의 종괴는 종양을 표현한다. Fig. 1은 Mammographic Phantom 과 왁스 블록 내에 있는 내용물들이다.

2) 영상 촬영 장치

영상 촬영 장치의 검출기는 Amorphous Selenium photoconductor로 구성되어 있는 flat panel detector가 사용되었고, pixel pitch는 143 μm, 표본 주파수는 6.993 lp/㎜, Pixel matrix는 3,008 × 3,072를 사용하였다. X선 장비는 40 kVp, 500 mA, 100 mAs 조건으로 100 ㎝ 거리에 서 촬영할 수 있는 JPI사의 clear Vision DRE 140/150가 사 용되었다. 그리드는 JPI 사에서 만들어진 것으로 그리드 주파 수가 103 lp/inch(4.06 lp/mm), 215 lp/inch(8.46 lp/㎜), 230 lp/inch(9.06 lp/㎜)인 것을 사용하였다. 격자비(grid ratio)는 103 lp/inch의 경우 8:1, 215, 230 lp/inch의 경우 10:1이다.

2. 연구대상

1) Moire artifact 제거

디지털 표본주파수와 그리드의 주파수 성분과의 관계에 의한 영상 표본화 과정에서 에일리어스 왜곡 형태에 의해 moire artifact가 발생한다(Fig. 2).

본 연구에서는 먼저 공간 영역의 영상을 퓨리에 변환 (FFT)하여 주파수 성분 영상을 생성하였다[9,14,15]. 주파 수 영상의 스펙트럼 디스플레이는 카테시안 좌표 방법이 사 용되는데 본 연구에서는 영상의 폭과 높이의 반만큼 영상을 수평 수직으로 이동시켜 스펙트럼의 사분위를 재배치하는 셔플링 처리를 하여 주파수 변환 영상을 얻었다. 스펙트럼 영상에서 중심 부분은 원본 영상의 중요한 정보를 가진 저 주파 영역이고 테두리 부분은 고주파 영역을 나타낸다. moire artifact는 고주파 영역대에서 가장 밝게 빛나는 영 역이다. 따라서 moire 주파수 대역을 제거할 수 있는 low pass filtering을 적용하여 moire artifact 제거한 후 푸리 에 역변환(Inverse FFT)하여 moire가 제거된 공간 영역의 영상을 확인하였다(Fig. 3).

2) Moire artifact 제거 후 영상 손실 분석

본 연구에서는 moire artifact 제거 후 영상의 손실 여부를 평가하기 위해 미세 병변의 대조도 변화와, shape 및 margin의 변화를 위한 면적 손실량을 분석하였다. Mammographic phantom 내에 있는 미세병변 중 종괴는 직경이 10 ㎜(1), 8 ㎜(2), 6 ㎜(3)인 3개의 영역, 석회화는 직경이 0.5 ㎜인 5개 영역, fiber는 가로, 세로가 각각 10 ㎜, 1.56 ㎜(1), 1.12 ㎜(2), 0.89 ㎜(3)인 3개의 영역에서 moire artifact 제거 후 Profile을 이용한 영상분석으로 각 병변의 대조도를 평가하였 고, 이진 영상화를 이용한 영상 분석을 이용하여 면적 손실량을 정량적으로 평가하였다(Fig. 4).

Profile을 이용한 영상분석에서 대조도의 변화는 병변의 ROI에서 병변 내부와 외부에서 보이는 최고, 최저 강도 차 이를 분석하였다. 종괴는 영상 중심을 관통하는 수평, 수직, 대각 방향의 profile을 분석하였고(Fig. 5), 석회화는 중심 과 주변 5개의 점 중 하나를 관통하는 profile을(Fig. 6), 섬 유소는 병변의 결 방향과 수직한 방향의 profile을 분석하였 다(Fig. 7). 종괴와 섬유소의 경우 표본 데이터의 대표성을 고려하여 두꺼운 profile width을 적용하였는데 종괴는 2.7 ㎜, 섬유소는 5.5 ㎜를 사용하였다. 석회화의 경우 각 석회 화의 직경과 동일한 profile width을 적용하여 0.7 ㎜를 사 용하였다.

각각의 profile 영상분석에서 병변의 내부와 외부 사이의 경계면에서 이루어는 데이터의 peak 차이는 다음과 같은 식 을 이용하여 구하였다(Equation 1). 여기서 l₁는 moire artifact 제거 전 영상의 대조도, l₂는 moire artifact 제거 후 영상의 대조도이다. M_k 는 병변 영역에 대한 상위 10% 데이터의 평균치를 나타내고, mk 는 병변 외부 영역에 대한 하위 10% 데이터의 평균치를 나타낸다(Fig. 8).

종괴와 섬유소의 경우 면적의 손실량을 분석하기 위해 이 진 영상화 분석을 사용하였다. 이는 원본 영상과 moire artifact 제거한 후 영상을 모두 이진화하여 잡음을 제거 후 외곽선을 추출하여 면적의 손실을 비교 분석하는 것으로 영 상에서 픽셀 수의 차이를 분석하는 방법이다(Fig. 9).

Ⅲ. 결 과

Profile 영상 분석에서 원본 영상보다 moire artifact 제거 후, Gaussian Filtering으로 인해 모든 병변의 intensity peak 값들이 감소하고 있다. Profile 영상분석에 의한 대조도의 변화 는 종괴의 경우 moire artifact 제거 전, 후로 평균 8.6～72.4의 강도변화가 발생하였다(Fig. 10). 103 lp/inch을 사용한 영상 에서는 다른 그리드에 비해 moire artifact 제거 후 평균 강도변 화가 적거나 수직 방향의 profile 분석에서는 오히려 감소하여 대조도가 더 떨어지는 영상이 생성되었다(Table 1). 이외에는 그리드 주파수가 높을수록 강도차가 크게 발생하여 대조도가 선명한 영상을 얻을 수 있었다(Table 2). 이진 영상에 의한 분석에 서는 moire artifact 제거 전, 후 종괴의 pixel 값의 변화는 0.78～2.66 %이었고, 그리드 주파수가 높을수록 감소율이 작아 형태학적인 변화가 적은 것으로 조사되었다(Table 3).

석회화의 Profile 영상에서는 강도변화가 250～350 범위 로, moire artifact 제거 전과 후의 대조도 변화가 가장 크 게 발생하였고(Fig. 11), 그리드의 주파수가 클수록 강도차 이가 커서 대조도가 향상된 영상을 얻을 수 있었다(Table 2). 그러나 다른 병변에 비하여 크기가 매우 작은(0.5mm) 석회화는 103 lp/inch의 그리드를 사용하여 moire artifact 제거할 경우 병변의 경계면이 흐려지면서 원본 영상의 형태 가 심하게 왜곡 되어 보이는 경우도 있었다(Fig. 12).

섬유소의 moire artifact 제거 전, 후의 profile 영상에서 강도차는 15～50으로 다른 병변에 비하여 작은 차이를 보이 고 있다(Fig. 13). 그리드 주파수가 높을수록 대조도의 변화 가 크게 발생하여 선명한 경계면의 섬유소를 확인할 수 있 었다(Table 2). 이진 영상에 의한 분석에서 moire artifact 제거 전, 후 섬유소의 pixel 값의 변화는 1.83～2.51%이었 고, 그리드 주파수가 높을수록 감소율이 작아 형태학적인 변화가 적은 것으로 조사되었다(Table 4).

Ⅳ. 고 찰

의료 영상에서 미세 병변의 shape, margin과 같은 형태 학적 정보는 질환을 진단하는데 중요한 정보가 된다. 본 연 구에서는 DR 영상에서 발생하는 moire artifact를 제거하 기 위한 image processing software를 사용하였을 때 그리 드 주파수에 따른 미세 병변의 대조도와 면적의 변화를 통 해 형태학적 변화를 알아보았다.

영상의 프로파일 분석에서 미세병변인 종괴, 석회화, 섬 유소 모두 그리드 주파수가 클수록 moire artifact 제거 후 의 영상에서 강도변화가 커지면서 대조도가 증가된 영상을 얻을 수 있었다. 그러나 표본 주파수보다 작은 그리드 주파 수인 103 lp/inch을 사용하여 얻은 영상의 이진화 영상 분 석에서 moire artifact 제거 후 pixel 수가 감소하면서 종괴 는 모양과 경계면의 형태 변화를 보이고 있고, 석회화의 경 우는 영상의 일부에서 병변의 경계면이 흐려지며 병변이 소 실되는 것을 확인할 수 있었다.

결과적으로 그리드 주파수가 작은 저 품질의 그리드를 사 용할 경우 moire artifact는 image processing software 를 통해 제거한다 하더라도 미세 병변의 영상 자체가 소실 되거나 형태학적인 변화를 보이며 진단 결과에 영향을 줄 수 있음을 확인할 수 있었다.

Ⅴ. 결 론

DR system에 의한 영상은 표본주파수에 적합하지 않은 그리드를 사용할 경우 moire artifact가 발생한다. 최근 이러 한 moire를 제거하기 위한 software를 사용하고 있지만 moire를 제거하며 발생하는 미세병변의 소실이나 형태학적 변화는 영상의 진단과 감별에 오진의 가능성을 줄 수 있다. 따라서 미세 병변을 진단해야 하는 DR system에서는 moire artifact가 발생하지 않는 표본주파수에 적합한 그리드를 사 용해야 함을 고려해야 할 것이다.