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  • [Phys Med Biol.] A synthesizing method for signal-enhanced and artifact-reduced mammogram from digital breast tomosynthesis

    [Phys Med Biol.] A synthesizing method for signal-enhanced and artifact-reduced mammogram from digital breast tomosynthesis 디지털 유방 단층 촬영에서 신호 강화 및 인공물 감소 유방 조영술을위한 합성 방법 연구

    KAIST / 김형석, 조승룡*

  • 출처
    Phys Med Biol.
  • 등재일
    2020 Nov 5
  • 저널이슈번호
    65(21):215026. doi: 10.1088/1361-6560/abb31e.
  • 내용

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    Abstract
    In this paper, we propose a method for compositing a synthetic mammogram (SM) from digital breast tomosynthesis (DBT) slice images. The method consists of four parts. The first part is image reconstruction of DBT from the acquired projection data by use of backprojection-filtration (BPF) algorithm with a low-frequency boosting scheme and a high-density object reduction technique embedded. Also, a few expectation-maximization (EM) iterations have been additively implemented on top of the BPF algorithm to prepare a separate volume image. The second is generating three kinds of intermediate SMs. A forward projection image and a linear structure weighted forward projection image were computed. A maximum intensity projection of the BPF reconstructed volume image was also generated. The third part is integrating three intermediate SMs. The last is the post-processing of the SM. We scanned two physical phantoms in a prototype DBT scanner, and we have evaluated the performance of the proposed method. We also performed a clinical data study by use of 30 patient data who went through both DBT and digital mammography (DM) scans. Three experienced radiologists have read the SMs generated by several component techniques and also read the DM of each patient, and evaluated the generated SMs. The experimental phantom study and the clinical reader study consistently demonstrated the usefulness of the proposed method.

     

     

    (a) Digital mammography (b) 제안 방법 합성 영상 (c) 중앙 view 강화 합성 영상 (d) Edge-weighted 합성 영상 (e) Forward projection 합성 영상 (f) MIP 합성 영상

     

     

    Affiliation

    Hyeongseok Kim  1 , Joonpyo Hong, Taewon Lee, Young-Wook Choi, Hak Hee Kim, Eun Young Chae, Woo Jung Choi, Seungryong Cho
    1 Department of Nuclear and Quantum Engineering, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea. KAIST Institute for Artificial Intelligence, KAIST, Daejeon 34141, Republic of Korea.

  • 연구소개
    유방암 진단을 위해서는 고전적으로 2차원 영상인 mammography가 사용되어왔지만, 최근에는 제한된 각도에서 여러 장의 mammographic projection을 촬영하여 준 3차원 유방 영상을 합성하는 digital breast tomosynthesis (DBT) 기술이 주목받고 있습니다. 다만 임상에서는 DBT 단독으로 사용되기 보다 mammography를 추가로 얻어 combo data로 사용되어왔는데, 이는 환자 X선 피폭선량이 늘어나는 문제가 있었습니다. 최근 다수의 임상 논문에서 DBT 영상을 통해 가상의 mammography 영상을 생성하여 DBT 영상과 combo data로 사용하더라도 유방암 진단에 있어 큰 차이가 없음이 보고되었습니다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 가상 mammography 합성 기술들의 장단점을 비교 분석하고, 우리 연구실이 보유한 차별화된 DBT 영상재구성 기술들의 장점을 최대한 활용할 수 있는 합성 기술을 도출하여, 영상 artifacts 없이 singal 이 강조된 가상 mammography를 합성하는 방법을 제안하였습니다.
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