인공 고관절 치환술에 사용되는 금속 삽입물은 크기와 성분에 따라 주변 조직과 크고 작은 자화율의 차이를 일으켜 다양한 금속 인공물의 원인이 되며, 영상에 진단적 가치를 떨어뜨린다. 수신대역폭을 높이는 것은 인공물 감소에 효과가 있으나, 높은 수신대역폭은 획득 영상의 신호대잡음비를 감소시키는 단점이 있어 일정 수치 이상으로는 적용 하기에는 어려움이 있다. 딥러닝 알고리즘은 영상의 신호대잡음비를 높이고 전체 영상에서 균일하게 배경 잡음을 제거하는 데 매우 효과적이다. 이에 본 연구에서는 금속 인공물 감소를 위해 기존에 높은 수신대역폭을 이용하는 MARS(metal artifact reduction sequence) 프로토콜과 더욱 높은 수신대역폭을 설정한 프로토콜(Ultra MARS) 을 획득한 후 딥러닝을 이용하여 딥러닝 Ultra MARS로 변환한 후에 금속 인공물의 차이를 비교하였다. 딥러닝 적 용 후 Ultra MARS에서 적용 전 또는 기존의 MARS 기법보다 인공물의 크기가 작게 측정이 되었다. 또한, 인공물의 전체적인 SSIM(structural similarity index measure)에서도 기존의 MARS 기법보다 전체면적이 작게 측정되었 다. 더 나아가 SSIM의 결과 딥러닝 적용 전후의 구조적 유사성 역시 유사하게 나왔다. 딥러닝 알고리즘을 기존에 인공물을 줄이기 위해 사용하는 MARS와 같은 기법에서도 월등하게 높은 수치를 사용하는 강조영상을 획득 가능하 며 영상의 인공물도 줄이며, 영상의 대조도 또한 유지되는 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 금속 인공물을 감소시키기 위한 VAT(view angle tilting)와 SEMAC(slice encoding for metal correction) 기법 적용에 따른 온도 변화 범위를 관찰하고자 하였다. 제작된 인체 모방 팬텀을 활용하였고, 검사방법으로는 임상에서 실제로 사용하고 있는 고속스핀에코(fast spin echo, FSE) 기법의 영상 파라미터들을 그대로 이용하였다. VAT 와 SEMAC 기법은 FSE와 같은 파라미터로 설정한 다음 VAT 파라미터는 100%와 SEMAC 파라미터는 25로 설정하였다. 온도 측정 방법으로는 수소원자 공명주파수전이법(proton resonance frequency shift, PRFS)기법을 활용하였으며, 광 섬유 온도계(fiber-optic sensor, FOS)로 절대 온도를 측정한 후 비교 분석하였다. 온도 변화는 SEMAC 기법에서 기존 FSE 기법 (0.28℃±0.10℃)에 비해 1.63℃±0.12℃로 약 6배 상승하였고(SEMAC-FOS = 1.59℃), VAT 기법은 약 2배 증가(VAT-FOS = 0.51℃)가 확인되었다. 특히, SEMAC 기법은 VAT 기법(VAT-FOS = 0.51℃, VAT-PRFS = 0.54℃ ±0.02℃)과 비교하여 약 3배가 증가하여 가장 높은 온도 상승이 관찰되었다. 이는 SEMAC 기법 적용 시 자기공명영상 전자파 인체 영양에 대한 안전기준을 충족하기 위해 영상 파라미터 최적화 작업의 필요성을 시사한다.

목 적：고자장(3.0T) MRI에서 교정 후 잔존하는 강자성체 인공물에 대해 SEMAC 기법의 단계별 적용을 통하여 T1, T2 검사 시퀀스의 축상면 인공물의 장･단축 길이 감소 정도와 신호대 잡음비 측정을 통하여 인공물 감소를 위한 최적의 단계를 알아보고 임상에서 추가적인 검사 방법으로 적용하고자 한다. 대상 및 방법：3.0T MRI (MAGNETOM Skyra, Siemens, Munich, Germany)를 사용하여 자체 제작된 손목 (Wrist and hand) 팬텀 속에 치료용 보루스와 치과용 stainless steel wire (18 × 25 mm)를 삽입하여 고정하였다. 고신호 강도를 구현하기 위해서 두･부 전용 코일(64 channel)을 사용하여 검사를 진행하였 으며, 연구에 사용한 펄스 시퀀스는 T1 TSE, T2 TSE에 SEMAC 기법을 적용하였고, 추가적인 (additional) 위상 부호화 단계(phase encoding steps, PES)를 정성적(6-15), 정량적(6-10)까지 변화 시켜 10회 반복 측정하여 실험하였다. 정량적 평가는 영상 왜곡이 가장 심하게 일어난 부위(영상 18번)에 서 좌･우측으로 나누고 장･단축의 길이를 계측하였고, 인공물 영향이 없는 3곳을 좌･우측 각각 지정하여 신호대 잡음비(signal to noise ratio, SNR)를 계측하였다. 정성적 평가는 이미지의 질을 내･외부 평가 자 각각 3명이 영상 평가 기준에 맞춰 5점 척도화하여 평가하였다. 결 과：T2 SEMAC의 인공물에 대한 정량적 분석 결과는 PES가 6→7, 7→8, 8→9, 9→10 변화할 때 RT: 장축 길이는 0.11%, 0.02%, 0.10%, 0.02%로 감소, 단축 길이는 0.19%, 0.04%, 0.22%, 0.07%로 감 소하였다. LT는 장축 길이: 0.12%, 0.02%, 0.10%, 0.06%로 감소, 단축 길이: 0.20%, 0.09%, 0.18%, 0.3%로 감소하였다. T1 영상의 정량적 분석의 경우는 RT의 장축 길이: 0.17%, 0.01%, 0.11%, 0.01% 로 감소, 단축 길이는 0.14% 0.01%, 0.11%, 0.02%로 감소하였다. LT의 장축 길이: 0.20%, 0.01%, 0.09%, 0.01% 감소, 단축 길이: 0.13%, 0.03%, 0.11%, 0.01%로 감소되는 결과를 나타내었다 (p<0.01). T2(RT)의 신호대 잡음비 측정 결과 PES가 6-10까지 증가할 때 101.92, 105.25, 105.44, 104.44, 103.47, T2(LT): 95.30, 98.98, 97.22, 96.61, 95.74, T1(RT): 177.24, 175.50, 296.06, 299.88, 313.71이고, T1(LT): 159.67, 158.79, 246.75, 226.75, 259.67로 나타났다. 정성적 분석의 경우 T2 영상에서 5점 척도를 기준으로 SEMAC PES가 6- 15일 경우 1.50, 2.16, 2.16, 2.50, 2.83, 3.16, 3.33, 3.83, 4.50, 4.50점으로 내･외부 관측자가 영상을 평가하였고(p<0.01), T1 영상에서 6- 15일 경우 1.50, 2.16, 2.16, 2.33, 2.66, 3.33, 3.00, 3.66, 4.00, 4.16점으로 평가를 하였다 (p<0.01). 결 론：교정 후 치아의 유지를 위해 남아 있는 강자성체 인공물이나 불가피하게 두･경부에 잔존하는 물질로 인해 검사에 제한 사항이 발생을 할 경우 T2 SEMAC의 경우 PES 7, T1 SEMAC의 경우는 6-8(SNR, artifact, scan time 고려시: PES 8, PES 7, PES 6)을 권고한다. 본 연구에서 제시한 최적의 T1, T2의 SEMAC PES를 참고하여 임상에 적용한다면 기존 검사법과 비교 시 영상의 질 향상에 도움이 될 것이라 판단된다.

목 적：고자장(3.0T) MRI에서 교정 후 잔존하는 강자성체 인공물에 대해 SEMAC 기법의 단계별 적용을 통하여 T1, T2 검사 시퀀스의 축상면 인공물의 장･단축 길이 감소 정도와 신호대 잡음비 측정을 통하여 인공물 감소를 위한 최적의 단계를 알아보고 임상에서 추가적인 검사 방법으로 적용하고자 한다. 대상 및 방법：3.0T MRI (MAGNETOM Skyra, Siemens, Munich, Germany)를 사용하여 자체 제작된 손목(Wrist and hand) 팬텀 속에 치료용 보루스와 치과용 stainless steel wire (18 × 25 mm)를 삽입하여 고정하였다. 고신호 강도를 구현하기 위해서 두･부 전용 코일(64 channel)을 사용하여 검사를 진행하였으며, 연구에 사용한 펄스 시퀀스는 T1 TSE, T2 TSE에 SEMAC 기법을 적용하였고, 추가적인 위상 부호화 단계(phase encoding steps, PES)를 정성적(6-15), 정량적(6-10)까지 변화시켜 10회 반복 측정하여 실험하였다. 정량적 평가는 영상 왜곡이 가장 심하게 일어난 부위(영상 18번) 에서 좌･우측으로 나누고 장･단축의 길이를 계측하였고, 인공물 영향이 없는 3곳을 좌･우측 각각 지정하여 신호대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR)를 계측하였다. 정성적 평가는 이미지의 질을 내･외부 평가자 각각 3명이 영상 평가 기준에 맞춰 5점 척도화하여 평가하였다. 결 과：T2 SEMAC의 인공물에 대한 정량적 분석 결과는 PES가 6→7, 7→8, 8→9, 9→10 변화할 때 RT 장축 길이는 0.11%, 0.02%, 0.10%, 0.02%로 감소, 단축 길이는 0.19%, 0.04%, 0.22%, 0.07%로 감소하였다. LT 장축 길이: 0.12%, 0.02%, 0.10%, 0.06%로 감소, 단축 길이: 0.20%, 0.09%, 0.18%, 0.3%로 감소하였다. T1 영상의 정량적 분석의 경우는 RT의 장축 길이: 0.17%, 0.01%, 0.11%, 0.01%로 감소, 단축 길이는 0.14% 0.01%, 0.11%, 0.02%로 감소하였다. LT의 장축 길이: 0.20%, 0.01%, 0.09%, 0.01% 감소, 단축 길이: 0.13%, 0.03%, 0.11%, 0.01%로 감소되는 결과를 나타내었다 (p<0.01). T2(RT)의 신호대 잡음비 측정 결과 PES가 6-10까지 증가할 때 101.92, 105.25, 105.44, 104.44, 103.47, T2(LT): 95.30, 98.98, 97.22, 96.61, 95.74, T1(RT): 177.24, 175.50, 296.06, 299.88, 313.71이고, T1(LT): 159.67, 158.79, 246.75, 226.75, 259.67로 나타났다. 정성적 분석의 경우 T2 영상에서 5점 척도를 기준으로 SEMAC PES가 6~15일 경우 1.50, 2.16, 2.16, 2.50, 2.83, 3.16, 3.33, 3.83, 4.50, 4.50점으로 내･외부 관측자가 영상을 평가하 였고(p<0.01), T1 영상에서 6~15일 경우 1.50, 2.16, 2.16, 2.33, 2.66, 3.33, 3.00, 3.66, 4.00, 4.16점으로 평가를 하였다(p<0.01). 결 론：교정 후 치아의 유지를 위해 남아 있는 강자성체 인공물이나 불가피하게 두･경부에 잔존하는 물질로 인해 검사에 제한 사항이 발생을 할 경우 T2 SEMAC의 경우 PES 7, T1 SEMAC의 경우는 6~8(SNR, artifact, scan time 고려시: PES 8, PES 7, PES 6)을 권고한다. 본 연구에서 제시한 최적의 T1, T2의 SEMAC PES를 참고하여 임상에 적용한다면 기존 검사법과 비교 시 영상의 질 향상에 도움이 될 것이라 판단된다.

목 적 : 지방소거 영상의 금속 인공물을 비교하여 mDixon 기법의 유용성을 평가하고, 임상에 적용하여 인공물을 줄이고자 한다. 대상 및 방법 : 면적 10 cm×10 cm, 두께 약 3~4 cm인 돼지고기에 수술접합용 스테이플러를 사용하여 두께 1 mm인 스테인리스 스틸 스테이플을 삽입하였다. Ingenia 3.0T(Philips medical system, Netherlands), FlexCoverage Posterior coil(32 channels)을 사용하여 SPIR, SPAIR, mDixon 영상을 얻었다. 스테이플의 간격을 5 mm와 10 mm로, 두께를 1 mm와 5 mm로 다르게 하여 시상면, 관상면, 횡단면 영상을 각 5회씩 획득하였다. 장비에 내장된 소프트웨어를 이용하여 금속 인공물의 윤곽선을 따라 그려 면적을 측정하여 평균값을 얻었다. 결 과 : mDixon 기법을 사용한 지방소거 영상에서 시상면 34.6 mm²(p<0.01), 관상면 67.6 mm²(p<0.01), 횡단면 51.8 mm²(p<0.01)으로 금속 인공물의 크기가 가장 작았다. 스테이플의 간격이 좁을 때에도 mDixon 기법이 시상면 12.2 mm²(p<0.01), 관상면 58 mm²(p<0.02), 횡단면 40.2 mm²(p<0.01)으로 가장 적게 왜곡되었고, 스테이플의 두께를 두껍게 했을 때 시상면 14 mm²(p<0.01), 관상면 84.8 mm²(p<0.01), 횡단면 24.8 mm²(p<0.01)으로 역시 mDixon 기법으로 얻은 영상의 금속 인공물이 가장 작았다. 결 론 : 지방소거법에 따라 인공물의 크기가 달라졌다. mDixon 기법은 기존의 SPIR, SPAIR 기법보다 금속물의 영향을 적게 받았다. 특히 스테이플이 두꺼울 때 횡단면 영상에서, 다른 기법에 비해 각각 40%, 52%로 인공물의 크기가 줄었다. 실제 임상에서 금속물을 체내에 삽입한 환자의 질환을 정확하게 진단하기 위해 지방소거 영상이 필요한 경우, mDixon 기법을 이용하여 검사하는 것이 적합하다고 사료된다.

자기공명영상에서 금속 물질이 삽입된 환자에서 자기감수성에 의한 허상이 발생하여 영상의 진단적 가 치가 저하되는 문제가 발생하고 있다. 여러 가지 인공물 감소기법 중 VAT-SEMAC 기법을 적용하여 영상의 왜곡에 대해 연구 하였다. 정형외과 수술시 사용되는 금속 임플란트를 팬텀에 부착하여 T1WI, T2WI를 스캔 시 허상으로 인한 왜곡을 측정하였다. 감소기법의 미적용, VAT 적용, VAT-SEMAC을 호환 적용하여 검사를 실시한 후 허상을 비교 분석 하였다. 허상은 VAT-SEMAC에서 최소 8%에서 최대 26%의 감소를 보였다. VAT-SEMAC 기법을 적용하면 정형 보철물이 삽입된 환자에게도 영상의 질을 향상시켜 진단적 가치가 향상된 영상을 획득할 수 있다. 적절한 스캔시간과 영상의 질을 동시에 고려한다면 실제 임상에서 VAT -SEMAC의 적용하여 허상 감소효과를 얻을 수 있을 것이다.

본 연구에서 Phantom에 고 밀도 물질이 삽입 된 CT 영상을 재구성 하여 방사선 치료 계획 시 선량 분포에 대한 평가를 하고자 하였다. Gammex 467 Tissue Characterization Phantom을 사용하여 인체 조직과 유사한 영상을 획득하였고 Titanium을 삽입하여 금속물로 인한 인공허상을 발생시켜 영상을 획득하였다. 획득한 영상은 Metal Artifact Reduction for Orthopedic Implants (O-MAR)를 이용하여 영상을 재구성 하였고 전산화 치료계획 시스템을 이용하여 체적을 분석 하고 선량 분포를 추출하였다. MapCHECK™을 이용하여 선형가속기의 광자선 선량 분포를 측정하여 계획한 선량 분포와 비교 분석 하였다. 비교 분석 결과 Titanium으로 인한 인공허상이 발생 되었을 때 O-MAR를 적용한 체적은 BR-12 Breast는 16.8 % 그리고 LV 1 Liver는 40.2 % 증가하였고 선량 분포는 O-MAR를 적용하기 전의 선량 분포 보다 1.4 에서 1.6 % 높게 나타났다. 결론적으로 금속물로 발생된 인공허상 O-MAR를 적용하여 가능한 제거하고 치료계획에 이용해야 오류를 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

In this study, we identified 26 cases scheduled for lower extremity computed tomography (CT) angiography who had implanted metal devices. These CT exams were performed for evaluation of patients' symptoms related with gait disturbance. CT scans were performed on 128-MDCT using our standard parameters. The row image data were reconstructed using two different methods, standard filtered backprojection (FBP) algorithm and the metal artifact reduction for orthopedic implants (O-MAR) algorithm. Images were evaluated with 3-point scales. The difference of image scores for FBP (1.5±0.81) and OMAR (1.92±0.79) was significant (p<0.05). O-MAR reconstruction significantly improved quality of CT angiography for patients with metal implants.