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Novel image reconstruction approaches to improving image quality of digital breast tomosynthesis = 디지털 유방 단층영상합성의 영상 품질 향상을 위한 영상 재건 방법
서명 / 저자 Novel image reconstruction approaches to improving image quality of digital breast tomosynthesis = 디지털 유방 단층영상합성의 영상 품질 향상을 위한 영상 재건 방법 / Hyeongseok Kim.
저자명 Kim, Hyeongseok ; 김형석
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2018].
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초록정보

Digital breast tomosynthesis (DBT) is an emerging breast cancer screening and diagnostic tool which has the advantages over digital mammography. DBT can produce quasi three-dimensional images from the projections mitigating an inherent limitation of tissue overlap in mammography. Since the detection of lesions such as micro-calcifications and mass in breasts is the purpose of using DBT, it is desirable to develop a technique producing higher detectability of lesions. DBT images, however, often suffer from high-density object artifacts due to its incompleteness of data. Ripple artifacts may appear in the out-of-focus planes due to limited angle scan. The ripple artifacts occur more seriously with high-density objects. Moreover, undershoot artifacts that show up as dark fringes near the high-density object border are quite overwhelming in the reconstructed images by filtered back-projection (FBP) algorithm. Because high-density object artifacts may obscure significant anatomical structures in DBT not only for diagnosis and screening but also for DBT-related applications such as DBT-guided breast biopsy, an algorithm mitigating high-density objects artifacts would be required. In this thesis, we developed a pre-processing technique for DBT that results in a higher detectability and less typical breast border enhancement artifacts than a conventional image reconstruction. A histogram modification technique was developed in the projection data domain. Histogram of raw projection data was first divided into two parts: One for the breast projection data and the other for background. Background pixel values were set to a single value that represents the boundary between breast and background. After that, both histogram parts were shifted by an appropriate amount of offset and the histogram-modified projection data was log-transformed. FBP algorithm was used for image reconstruction of DBT. To evaluate performance of the proposed method, we computed the detectability index for the reconstructed images from clinically acquired data. Breast border enhancement artifacts were greatly suppressed and the detectability of calcifications and masses was increased by use of the proposed method. In addition, we address high-density object artifacts problem by use of back-projection filtration (BPF) reconstruction algorithm. Data derivatives were back-projected with different weights to reduce ripple artifacts by use of a voting strategy. We generated another differentiated back-projection volume where edges of high-density objects are replaced by the background to reduce the undershoot artifacts. After applying the Hilbert transform, we blended the two images. For evaluation, we calculated artifacts volume fraction (AVF). We set the volume of interests that are contaminated by the artifacts, and segmented the artifacts volume. We defined AVF as ratio of artifacts volume to total volume of VOI. CIRS breast phantom and a lab-made pork phantom mimicking DBT-guided breast biopsy were scanned. We compared three image reconstruction methods: conventional FBP algorithm, FBP utilizing a voting strategy, and the proposed method. Both ripple artifacts and undershoot artifacts were greatly suppressed by the proposed method. The proposed method resulted in AVF values about 75 % less than those in FBP reconstructions. We have introduced novel image reconstruction approaches to improving image quality of DBT image. Our algorithms are believed to play important roles in many applications of digital tomosynthesis although we have focused on DBT only in this thesis.

DBT는 최근 각광받고 있는 유방암 진단도구이다. DBT는 준 3차원 영상을 제공함으로써 기존 유방촬영술의 한계점인 조직 간의 중첩을 완화시킬 수 있다. DBT는 병변의 검출이 주요 목적이기 때문에 병변의 detectability를 높일 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 하지만 DBT는 제한된 정보만을 이용하여 영상을 재건하기 때문에 밀도가 높은 물체가 유방 내에 있을 경우 영상에 aritfacts를 유발한다. 밀도가 높은 물체가 유발하는 artifacts는 ripple artifacts와 undershoot artifacts로 나뉘며, 영상에서 주요한 해부학적 정보를 가릴 위험이 있기 때문에 artifacts를 저감할 수 있는 기술이 요구된다. 본 연구에서, 우리는 병변의 detectability 향상과 유방 외곽이 강조되는 영상 aritfacts 저감을 위한 전처리 기술을 개발하였다. DBT 투사 영상의 히스토그램은 object 영역과 background 영역으로 나눌 수 있다. Background 영역의 값들을 object 영역과 background 영역의 경곗값으로 변경한 뒤, 투사 영상의 모든 값을 균일하게 낮추어 주었다. 이후 로그 변환을 하고 FBP 방법을 이용하여 영상을 재건하였다. 영상 평가를 위하여 임상 조건에서 촬영된 DBT 데이터의 detectability index를 계산하였다. 제안하는 방법은 기존의 영상과 비교하여 유방 외곽의 artifacts를 저감하였으며 병변의 detectability를 향상시켰다. 또한, 밀도가 높은 물체가 유발하는 artifacts를 저감하기 위하여, 우리는 BPF 알고리즘 기반의 재건 방법을 개발하였다. Ripple artifacts를 저감하기 위하여 투사 영상의 미분을 역투사 하는 과정에서 투표 전략을 통해 계산된 가중치를 곱해주었다. Undershoot artifacts를 저감하기 위하여 역투사 영상에서 밀도가 높은 물체의 외곽을 분할한 뒤 값을 낮추어 주었다. Hilbert 변환 이후 기존의 역투사 영상과 undershoot artifacts를 저감한 영상을 혼합하여 최종 영상을 재건하였다. 영상 평가를 위하여 관심 영역 내의 artifacts 영역의 비율을 계산하였다. 밀도가 높은 물체가 유발하는 artifacts가 존재하는 영역에 관심 영역을 설정한 뒤 관심 영역 내의 artifacts 영역을 분할하여 비율을 계산하였다. CIRS 유방 팬텀과 DBT를 활용한 유방 생체검사를 묘사하는 돼지고기 팬텀을 제작하여 촬영하였다. 우리는 기존의 FBP 방법, 투표 전략을 활용한 FBP 방법, 제안하는 방법을 비교하였다. 제안하는 방법은 ripple artifacts와 undershoot artifacts 모두 저감하였으며 artifacts 영역이 FBP 방법으로 재건한 영상들과 비교하였을 때 75 % 이상 감소하였다. 우리는 DBT의 영상 품질을 강화할 수 있는 기술들을 개발하였으며, 본 연구는 DBT뿐만 아니라 다른 부위를 촬영하는 Digital tomosynthesis에도 중요한 역할을 할 것이다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MNQE 18024
형태사항 iv, 45 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 김형석
지도교수의 영문표기 : Seungryong Cho
지도교수의 한글표기 : 조승룡
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 원자력및양자공학과,
서지주기 References : p. 40-43
주제 Digital breast tomosynthesis
breast imaging
image reconstruction algorithm
artifacts reduction
breast biopsy
디지털 유방 단층영상합성
유방 영상
재건 알고리즘
아티팩트 저감
유방 생체검사
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