Purpose: Dedicated breast CT is an emerging volumetric X-ray imaging modality for diagnosis that does not require any painful breast compression. To improve the detection rate of weakly enhanced lesions, an adaptive image rescaling (AIR) technique was proposed.
Materials and methods: Two disks containing five identical holes and five holes of different diameters were scanned using 60/100 kVp to obtain single-energy CT (SECT), dual-energy CT (DECT), and AIR images. A piece of pork was also scanned as a subclinical trial. The image quality was evaluated using image contrast and contrast-to-noise ratio (CNR). The difference of imaging performances was confirmed using student's t test.
Results: Total mean image contrast of AIR (0.70) reached 74.5% of that of DECT (0.94) and was higher than that of SECT (0.22) by 318.2%. Total mean CNR of AIR (5.08) was 35.5% of that of SECT (14.30) and was higher than that of DECT (2.28) by 222.8%. A similar trend was observed in the subclinical study.
Conclusion: The results demonstrated superior image contrast of AIR over SECT, and its higher overall image quality compared to DECT with half the exposure. Therefore, AIR seems to have the potential to improve the detectability of lesions with dedicated breast CT.
목적: Dedicated breast CT (이하 DBCT)는 유방 압박의 고통이 없는 영상 진단 기법으로 최근 주목받고 있다. 본 연구에서는 DBCT 영상에서 약하게 조영증강된 작은 병변의 검출률을 높이기 위해 피사체의 기하학적 정보를 이용하여 최적의 영상 문턱값을 제공하는 adaptive image rescaling (이하 AIR) 기법을 제안하였다.
대상과 방법: 5개의 동일 크기의 구멍과 서로 다른 크기의 구멍을 가지는 두 개의 디스크를 각각 제작하고, 이를 60 kVp와 100 kVp로 스캔하여 single-energy CT (이하 SECT), dual-energy CT (이하 DECT), 그리고 AIR 영상을 생성하였다. 전임상 평가를 위해 돼지 조직 영상도 획득하였다. Image contrast (이하 IC)와 contrast-to-noise ratio (이하 CNR)로 화질을 평가하였으며, student's t test를 이용하여 영상 간 화질의 차이를 검증하였다.
결과: AIR의 평균 IC (0.70)는 DECT (0.94)의 74.5%로 나타났으며, SECT (0.22) 보다 318.2% 높았다. 또한 AIR의 평균 CNR (5.08)은 SECT (14.30)의 35.5%로 나타났고 DECT (2.28) 보다 222.8% 높게 측정되었다. 돼지 조직의 전임상 평가 결과도 비슷한 양상을 보였다.
결론: AIR은 SECT보다 높은 영상 대조도를 가지며, 50% 선량만으로도 DECT에 비견할 만한 화질 성능을 제공할 수 있음을 확인하였다. 따라서 AIR은 DBCT 영상에서 약하게 조영증강된 병변의 검출률을 개선할 수 있을 것으로 생각된다.
Keywords: Breast Cancer; Computed Tomography, X-Ray; Contrast Agent; Image Quality Enhancement.
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