Brachytherapy applicators can create metal artifacts in Computed Tomography (CT) images of patients, for example, cervical cancer. Artifacts can obscure tumors or organs at risk and reduce the efficiency of treatment planning in radiotherapy management. The purpose of this study was to examine a metal artifact reduction algorithm using the k-means clustering segmentation technique. The sinogram completion method was applied to uncorrected images to reduce the metal artifacts. To test the effectiveness of the algorithm on the CT images, ten patients with cervical cancer were examined. The regions of interest were placed on two hypodense and hyperdense streak areas which were close to the applicator, to determine the mean CT number and the standard deviation. Both uncorrected and corrected images were measured. The percentage difference of the CT number between the corrected and uncorrected images was calculated, together with the standard deviation. The corrected images showed that the algorithm reduced the metal artifacts in both the hypodense and hyperdense streak areas. The CT number of hypodense and hyperdense streak areas were close to that of the neighboring tissue. The standard deviation of hypodense streak was significantly reduced. The percentage difference of the standard deviation was 86.77%. The mean difference of the standard deviation of the uncorrected and corrected images were significantly different (p<0.05). The results of the study indicate that the metal artifact reduction algorithm can be effectively applied to CT images of brachytherapy patients for reducing metal artifacts in the CT image that affect the treatment planning process.

การประยุกต์ใช้เค-มีนคลัสเตอริ่งอัลกอริทึมทางคลินิกเพื่อลดสิ่งแปลกปลอมโลหะในภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์จำลองการรักษาสำหรับการสอดใส่แร่ในงานรังสีรักษาระยะใกล้

วิมลมาศ ทองงาม1, ฐิติพงศ์ แก้วเหล็ก2, จีรศักดิ์ คำฟองเครือ3, นันทวัฒน์ อู่ดี1,2*
1สาขาวิชาฟิสิกส์การแพทย์ ภาควิชารังสีเทคนิค 2ภาควิชารังสีเทคนิค คณะสหเวชศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร อ.เมือง จ.พิษณุโลก 65000

บทคัดย่อ
สิ่งแปลกปลอมโลหะที่เกิดจากอุปกรณ์สอดใส่แร่ในภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ของผู้ป่วยมะเร็งปากมดลูกส่งผลให้ก้อนมะเร็งหรืออวัยวะที่สำคัญถูกบดบัง ซึ่งทำให้ลดประสิทธิภาพของการวางแผนการรักษาในงานทางรังสีรักษาได้ การศึกษาวิจัยครั้งนี้ได้ทำการศึกษาอัลกอริทึมลดสิ่งแปลกปลอมโลหะในภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ด้วยเทคนิคการคัดแยกโลหะแบบเค-มีน คลัสเตอริ่ง โดยใช้วิธีการปรับปรุงให้ข้อมูลไซโนแกรมมีความสมบูรณ์เพื่อลดสิ่งแปลกปลอมโลหะที่ปรากฏบนภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ เมื่อทำการทดสอบอัลกอริทึมโดยใช้ภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์จำลองการรักษาของผู้ป่วยมะเร็งปากมดลูกจำนวน 10 ราย โดยวางพื้นที่ที่สนใจบริเวณสิ่งแปลกปลอมโลหะสีดำและสีขาวอย่างละ 2 ตำแหน่ง ซึ่งอยู่รอบๆ อุปกรณ์สอดใส่แร่ แล้วทำการวัดค่าเลขซีทีและค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานในตำแหน่งดังกล่าวทั้งภาพก่อนและหลังใช้อัลกอริทึม แล้วคำนวณค่าร้อยละความแตกต่างของค่าเลขซีทีและค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน พบว่าภาพหลังใช้อัลกอริทึมปรากฏสิ่งแปลกปลอมลดลงทั้งส่วนที่เป็นสิ่งแปลกปลอมสีดำและสีขาว ตำแหน่งสิ่งแปลกปลอมสีดำสามารถลดค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานได้อย่างชัดเจน ค่าร้อยละความแตกต่างของค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับร้อยละ 86.77 ค่าเลขซีทีหลังใช้อัลกอริทึมมีค่าใกล้เคียงกับเนื้อเยื่อโดยรอบ ค่าเฉลี่ยของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของภาพก่อนและหลังใช้อัลกอริทึมมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p<0.05) อัลกอริทึมสามารถนำไปใช้ลดสิ่งแปลกปลอมโลหะซึ่งเป็นอุปสรรคต่อกระบวนการวางแผนการรักษาบนภาพเอกซเรย์คอมพิวเตอร์ของผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาด้วยเทคนิครังสีรักษาระยะใกล้