[방사선이야기] #5 RI의 이용 : 의료분야에서의 활용2 CT

in #kr-science6 years ago

안녕하세요!!
@chosungyun입니다.
오늘은 저번 시간의 X-ray 촬영의 업그레이드 버전인 CT에 대해서 알아보려고 합니다.
저는 아직까지 CT를 찍어본 적이 한번밖에 없어서 실제로 본적은 한번뿐이지만 여러분들은 보신적이 있으신가요?

이렇게 생겼습니다. 링 같은게 웅~ 소리를 내면서 몸을 스캔하게 됩니다. 왜 이렇게 작동을 할까요?
오늘 그 원리를 알아보고 CT와 일반 X-ray 촬영기의 차이점에 대해서 설명하겠습니다.

CT

Computed Tomography라고 하며 컴퓨터 단층 촬영을 말합니다. 하지만 앞에 엑스선 전산화라는 말이 붙습니다. 앞에 이 말이 붙는다는 것은 X-ray 촬영의 원리와 비슷할 것이라고 생각할 수 있습니다.
네, 비슷합니다. 다시 저번 포스팅을 회상해보겠습니다. (의료분야에서의 활용1)
X선이 인체를 지나가면서 감쇠되는 정도를 우리의 몸 뒤에 있는 검출기를 통해 검출해내고 이를 디지털화해서 컴퓨터로 이미지를 얻어낸다고 했었습니다.
기억이 나시나요? 안나신다면 한번 읽어보고 오시는 것을 추천해 드립니다.

그런데 이 X-ray 촬영법은 이미지를 2D로 얻어냅니다. 즉, 3차원인 우리의 몸을 그저 종이에 붙였다가 때면 남는 흔적처럼 2차원으로 얻어내게 되는 것이죠. 그래서 정밀한 환부를 찾아내야 할 때는 X-ray 촬영은 한계가 있습니다. 이러한 한계를 보완하는 장비가 CT입니다.

CT는 2D를 3D로 얻어내도록 설계가 되어 있습니다. 어떻게 하는지 개념만 알아보겠습니다.
우리 인체의 가로 단면을 봅시다. 만약 X-ray라면 이 가로 길이만큼 우리는 정보를 얻겠죠. 하지만 그림에서와같이 두께라는 것이 존재하고 그사이에는 많은 장기와 뼈가 존재할 것입니다. 우리는 여기서 정확한 정보를 얻고자 합니다. 그래서 source가 나오는 즉, x-ray가 나오는 부분을 여러 곳에서 조사시켜주게 됩니다. 이렇게 하면 어떻게 달라질까요?

제가 요즘 쓰고 있는 선형대수학 이야기에서 행렬에 관해 이야기하고 있습니다.
이 행렬개념을 잠깐만 빌려오겠습니다.
우리 몸의 가로 단면을 특정 크기로 구역화하여 가상으로 쪼개어 줍니다. 그럼 우리의 몸의 국소부위들은 행렬처럼 자리값을 부여받았습니다.
그리고 X선은 한 바퀴를 돌며 조사가 됩니다.
몸을 투과한 X선은 감쇠가 되었을 겁니다. 이 데이터는 검출기에 저장이 됩니다. 여기서 감쇠된 정도를 모든 방향에서 다 얻었기 때문에 우리는 각각의 자리값의 감쇠되는 정도를 알 수 있습니다. 어떻게요? 간단합니다. 간단한 3ⅹ3 행렬로 예를 들어보죠.

위에 써진 영문자는 각각의 자리가 가지는 감쇠된 정도를 나타내는 미지수입니다.
우리는 모든 방향에서 감쇠된 정도를 구한다고 했습니다.
즉, b,e,h를 지나는 경우 b부위와 e부위와 h부위를 지나며 감쇠된 결과 값을 알게 됩니다.
예로 b+e+h=7과 같이 말이죠.

이런식으로 모든 방향 이 경우 적어도 12개의 식을 얻게 됩니다. 그런데 미지수는 9개죠.

이 경우 연립방정식을 통해 결과값을 구할 수 있게 되고 미지수를 구할 수 있게 됩니다.


이 미지수들은 각각의 부위들이 가지는 감쇠정도를 말하며 우리 인체의 뼈나 특정 장기는 감쇠되는 정도가 밀도차, 구성 원소의 차이에 의해 다르게 됩니다. 그리고 이를 파악해놓았습니다.
즉, 각각의 부위가 어떤 물질로 이루어졌는지 알게 된다는 뜻입니다.

이런식의 방법을 적용하여 더 많은 미지수를 가진 우리의 몸을 컴퓨터가 계산하여 3차원 이미지 영상을 만들어 냅니다.
그런데 실제 우리 몸에 적용할 때는 더 많은 미지수가 있는 만큼 하나하나 소스를 옮겨가며 촬영하기는 어렵기 때문에 같은 선원 같은 검출기를 링에 서로 반대 방향에 넣고 이를 360도 돌려가며 촬영을 하는 것입니다.

마치며..

CT영상을 찍어보신 분들은 아시겠지만 상당히 이미지가 깔끔하고 분별이 잘된다는 것을 알 수 있습니다. 하지만 장기들끼리의 분별은 어렵습니다. 기본적으로 장기들끼리의 감쇠계수가 크게 차이가 나지 않기 때문입니다. 그래서 보통 CT만 사용하기 보다는 MRI나, PET을 같이 사용한다고 합니다.
그래서 다음 시간에는 PET에 대해서 한번 알아보도록 하겠습니다.
MRI는 RI의 이용에 들어가지는 않으나 나중에 소개할 예정은 있습니다. 하지만 MRI에 대해 자세한 것은 모르고 기본적인 원리만 알고 있으니 너무 기대는 하지 마세요….ㅎㅎ

오늘은 2017년도의 마지막날이네요. 이번 한해는 체감상 정말 빠르게 지나간 것 같습니다. 개인적으로는 대학 4학년을 보낸 한해여서 그런 것 같습니다. 정말 많은 일들이 있었습니다.
이번해를 마무리하며 내년에도 많은일들을 하며 가치있는 해를 보냈으면 합니다. 여러분들도 마지막남은 하루 마루리 잘 하시며 새해 복 많이 받으시길 바랍니다!!
오늘은 여기서 포스팅을 마칩니다. 감사합니다!!


“해당 포스팅에 사용한 이미지는 구글 이미지입니다”

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좋은 글 감사합니다 ^^
CT이미지도 어떻게 재구성 하느냐 따라 이미지가 천차만별이고, 또한 실제 판독 시 화면에서의 window setting에 따라서도 많이 다르답니다. 각 세팅에 따라 볼 수 있는 장기나 부위도 다르고 그렇습니다 ㅎㅎ
장기들 끼리의 분별은 일괄적으로 말하긴 힘들지만 조영제를 쓰면 상당히 도움이 됩니다~

의학을 전공하지 않았다보니 그런부분은 알기 힘들군요.
@radiologist님 글보면서 그런부분을 배워야겠습니다.
부족한 글 칭찬해주셔서 감사하고 2018년 하시는일 모두 잘되시길 기원합니다!!^^

유익한 게시물 감사

감사합니다^^

CT는 사진인 줄 알았더니.. 수치 렌더링이군요 ㅎㅎ
팔로우 누르고 갑니다 :)

팔로우 감사합니다! 저도 맞팔할께요!!ㅎㅎ

안녕하세요 @chosungyun님! 제가 소원을 말해봐 이벤트에 지목했습니다. 제 포스팅 한 번 읽어보시고 작성해주시면 감사하겠습니다! 님과 소통할 수 있는 기회라 생각해서 지목했습니다!

감사합니다^^

졸업 하신 거에요? 전공이 뭐에요? Happy new year !
New-Year-2018-fireworks.gif

아니요 아직 학부생이고 2018년에 졸업할 예정입니다ㅎㅎ
전공은 물리학이고 복수전공으로 에너지공학의 원자력을 전공하였습니다^^
Happy new year!!

석사 초기에 들었던 영상 및 분광학이 생각나네요. 그때 제가 PET의 역사에 관해서 발표를 했었거든요 ㅋㅋ

오 다음에 PET를 발표할 예정이었습니다ㅎㅎ
그나저나 @chromium 님 오랜만이네요 새해복 많이 받으세요!!ㅎㅎㅎ

ct 라니 참 많은 것을 알아가는 chosungyun님 글입니다.

유익한 게시물 감사합니다. 연말 인사 드리러 왔어요~ 새해복 많이 받으세용~~ 앞으로도 멎진 스팀잇 생활!!

감사합니다!!ㅎㅎ
새해 복 많이 받이시구 내년에도 멋진 스팀잇 활동 부탁드려요!^^

아하~ CT 촬영의 원리를 어느정도 알겠네요, 그런데 처음에 저 원리를 구상해낸 사람은 어떻게 알아내었는지 신통하네요.

저도 처음에 보고 어떻게 이런걸 구상했을까 싶었습니다ㅎㅎ 공학이나 자연과학을 하다보면 똑똑하신분들이 정말 많구나 생각합니다ㅎㅎ

좋은 정보 감사합니다^^ 새해복 많이 받으세요 팔로우하고 가겠습니다^^

맞팔합니다~ 새해복많이 받으세요!

행렬이 이렇게 사용되는군요 .! 정말 신기합니다 ㅎㅎ
@chosungyun님도 새해 복 많이 받으시길 바래요 !

감사합니다! 새해복 많이 받으세요!

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