# 세줄요약 #
- PET(Positron Emission Tomography) 영상은 암을 진단하고 분석하는 주로 사용되는 의료 영상으로, 이러한 PET 영상분석에 사용하는 중요한 파라미터가 SUV(Standard Uptake Value)이다.
- 이 논문에서는 이러한 SUV를 pixel intensity를 기반으로 프로그래밍(Matlab)하여 구하는, 기존의 'Xeleris' 같은 제품을 이용하지 않는 새로운 방법을 소개한다.
- SUV를 구하는 식은 다음과 같다.
# 상세리뷰 #
* Author: SOMPHOB SOONGSATHITANON, PAWITRA MASA-AH and MALULEE TUNTAWIROON
1. DICOM file
이 새로운 SUV를 구하는 방법은 DICOM(Digital imaging and communications in medicine) 영상 파일의 정보들을 이용하여 구한다. DICOM 파일은 크게 영상(image)과 헤더(Metadata) 두 파트로 이루어져 있다. DICOM의 헤더는 여러 data elements들로 이루어져 있으며 한 data element는 4가지 값들을 가지고 있다.
- (1) Tag: group tag 4자리 숫자와 element tag 4자리 숫자로 이루어져 있다
- (ex. (0010,0020)): 0010 -> PATIENT, 0020 -> PATIENT NAME
- 주요 그룹들: Group 2 = File meta info. / Group 8 = General series info. / Group 10 = Patient info. / Group 20 = General study info. / Group 28 = Image info. /
- (2) Value Representation(VR): 데이터 타입과 포맷
- (3) Value Length(VL): 데이터의 크기
- (4) Value Fleid: 데이터 값
따라서 이번 논문에서 새롭게 제시하는 방식은 DICOM의 태그에서 읽은 Metadata 값들을 사용하여 프로그래밍(Matlab 사용)을 통해 구하는 방법이다.
2. SUV Calculation Algorithm
- (a) PET 영상에서 ROI(Region of Interest)를 정의하고 ROI 내에서 Pixel Intensity를 구해 최대값(maximum value)를 구한다.
- 일반적으로 ROI 내에서 Pixel intensity의 평균값(mean) 또는 최대값(maximum)을 구하는데 일반적으로 최대값을 주로 선호하는 편이다.
- (b) 구한 최대값을 ROI Activity 값으로 변환해야한다. 이때 Rescale slope, Rescale Intercept, dose calibration 같은 값들을 Dicom Tag에서 읽어 Activity 값으로 변환하는데 사용한다. 공식은 아래와 같다.
- Activity Concentration in ROI = Pixel Value X Image Scale Factor X dose calibration
- (Image Scale Factor = Rescale Slope)
- (c) SUV를 구하는 식(세줄요약 3항)을 사용해 한 슬라이스에 대해 SUV 값을 구한다.
- (d) VOI(Volume of Interest)에 대한 SUV 값을 구하기 위해 파일 전체의 슬라이스들에 대한 SUV값을 적분하여 Integral SUV 값을 구한다.
3. Comparsion with Matlab scheme & Xeleris Workstation
이 논문에서 Matlab을 사용하여 새롭게 구한 SUV 값을 'Xeleris Workstation'을 사용하여 구한 SUV 값과 비교를 통해, 일반적으로 사용될 수 있는 알고리즘인지 판별할 수 있다. 따라서 11개 환자로부터 얻은 108개의 슬라이스 영상 파일들을 가지고 테스트를 하였으며 그 결과 평균적으로 85%의 정확도를 가졌으며 95%의 신뢰 구간을 가진 것을 나타났다.
다만 그림 9를 보면 SUV값이 클때 Matlab으로 구한 SUV값(Red square)이 Xeleris workstation으로 구한 SUV값(blue diamond)보다 작게 나온 것을 확인할 수 있다. 이는 프로그래밍을 통해 값을 변환하는 과정에서 데이터 손실이 나타나는 것으로 보인다. 따라서 SUV값이 작을때 더 높은 정확도를 보인다.
테스트 결과 이 논문에서 제시하는 프로그래밍을 통하여 구한 SUV값이 의료현장에서 사용되는 소프트웨어 제품(예: Xeleris Workstation)에서 구한 SUV값과 높은 정확도로 일치하는 것을 확인하였으므로 제품을 사용할 수 없는 Science & Engineering 분야에서 이번 논문의 알고리즘을 사용하여 SUV값을 PET 영상에서 구하는데 사용할 수 있을 것으로 기대한다. 알고리즘과 공식을 모두 소개하였기에 Matlab이 아닌 다른 언어(C, Python, R)에서도 적용하여 사용할 수 있을 것이다.
* Reference: Soongsathitanon, Somphob, Pawitra Masa-ah, and Malulee Tuntawiroon. "A new standard uptake values (SUV) calculation based on pixel intensity values." vol 6 (2012): 26-33.
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