CT를 얻는 방법을 한 줄로 요약하면 "projection들로 sinogram을 만들고 reconstruction하여 CT를 얻는다" 입니다. 이에 대해 심화 이론 없이 간단하게 알아보겠습니다.
먼저 projection과 sinogram에 대해 설명하겠습니다.
CT 촬영을 원하는 부위를 360도 조금씩 회전하며 X-ray를 조사합니다. 한 번 조사할 때마다 환자를 통과한 X-ray들의 세기가 반대쪽 판에 기록됩니다. (예를 들어, 뼈를 통과한 X-ray는 세기가 많이 약해진 상태로 반대쪽 판에 도달하고, 말랑한 조직을 통과한 X-ray는 세기가 별로 약해지지 않은 상태로 반대쪽 판에 도달합니다.) 이를 projection이라고 부르며, 즉 X-ray 조사 한 번 마다 projection을 하나씩 얻을 수 있습니다. 0.1도씩 회전하며 찍으면 3600개의 projection을 얻을 수 있는 것이죠.
이 projection들을 0도부터 360도까지 쌓아올린 그림이 sinogram 입니다. 위 그림을 보면 sinogram의 y축이 0도부터 360도(2파이) 인 것을 확인할 수 있습니다. 즉, sinogram은 환자를 한바퀴 돌아가며 촬영한 모든 정보를 지니고 있는 것입니다.
이렇게 얻은 sinogram을 reconstruction 하면 CT를 얻을 수 있습니다.
보통 위 그림처럼 (가시성을 위해) 필터를 한번 거친 후 reconstruction을 하게 됩니다. 자세한 reconstruction algorithm은 다음 기회에 설명하도록 하겠습니다. 자세한 알고리즘 보다, CT 관련 인공지능 프로젝트를 진행할 때 중요한 개념은 "sinogram과 CT는 서로 변환될 수 있는 관계이다" 입니다.
그렇다면 SVCT는 무엇일까요? 우선 SVCT는 Sparse(드문, 희박한) View CT의 약자입니다.
위에서 CT를 설명할 때 "예를들어 360도를 0.1도씩 돌아가면서 찍으면 3600장의 projection들을 얻을 수 있다" 라고 했었는데요, 이처럼 sinogram은 정말 많은 수의 projection들을 쌓아올려 만들어야 합니다.
하지만 projection을 많이 얻는다는 것은 환자에게 그만큼 많은 양의 방사선을 조사한다는 뜻입니다. SVCT는 일반 CT에 비해 촬영 각도의 간격이 훨씬 큽니다. 즉 sinogram을 구성하는 projection들의 수가 훨씬 적은 것이죠. 방사선 조사량을 줄일 수 있지만, 위 그림처럼 SVCT의 sinogram은 일반 CT의 sinogram보다 정보량이 빈약합니다. 그 결과로 위 그림의 오른쪽과 같은 뭔가 이상한 SVCT 사진을 얻게 됩니다.
추가로,
그런 SVCT를 일반 CT처럼 복원하는 연구 주제가 SVCT reconstruction입니다.
CT와 SVCT의 생성 방법에 대해 간단히 알아보았습니다. 감사합니다:)
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