PET/CT 검사에서 환자의 움직임이나 높은 비방사능에 의해 냉소 인공물(washed-out artifact)이 발생하여 육안적 판독 및 정량평가의 정확성을 감소시킬 가능성이 있다. GE PET/CT 장비의 산란 제한 보정 알고리즘은 영상에 발생한 냉소 인공물을 제거하여 영상을 회복시켜주는 알고리즘이다. 본 연구의 목적은 팬텀 실험을 통해 높은 비방사능에 의해 냉소 인공물이 발생한 영상에 산란 제한 보정 알고리즘을 적용하였을 때 기존의 정량 값으로 회복 가능한 비방사능의 역치 값을 측정하고, 냉소 인공물이 발생한 임상 환자 영상에 산란 제한 보정 알고리즘을 적용하여 보정 전과 후의 영상을 비교 분석하고자 한다. $^{68}Ge$ 실린더 팬텀 영상에 냉소 인공물을 발생시키기 위해 임의의 $^{18}F$ 선원의 비방사능이 20 ~ 20,000 kBq/ml 가 되도록 20 단계로 분주하고 $^{18}F$ 선원의 CT 영상과 PET 영상간에 불일치(mis-registration) 정도가 없을 때, 불일치가 각각 1, 2, 3, 4 cm 일 때의 영상을 획득하였다. 또한 본원에서 $^{18}F-FDG$ Fusion Whole Body PET/CT 검사를 시행한 환자 중 유치 도뇨관 내에 높은 비방사능에 의해 냉소 인공물이 발생한 34명의 환자를 대상으로, CT 영상과 PET 영상간의 불일치 정도(cm), 인공물을 발생시키는 원인이 되는 비방사능의 수치(kBq/ml), 인공물이 발생한 단면 내 근육에서의 $SUV_{mean}$, 인공물이 발생한 단면 내 병변에서의 $SUV_{max}$, 인공물이 발생하지 않은 단면 내 병변에서의 $SUV_{max}$를 측정하였다. 통계는 보정 전과 후의 차이를 비교하기 위해 대응 표본 t 검정을 시행하였다. 팬텀 실험에서는 $^{18}F$ 선원의 비방사능이 커질수록 $^{68}Ge$ 실린더 팬텀의 $SUV_{mean}$가 감소하였다. 불일치 거리가 커질수록 $SUV_{mean}$가 급격히 저하 되었지만 반대로 보정 효과는 더 크게 나타났다. 비방사능 50 kBq/ml 이하에서는 모든 조건에서 육안적으로도 냉소 인공물이 발생하지 않았으며 $SUV_{mean}$에도 차이가 없었다. 불일치가 없을 때와 1 cm 차이가 있을 때는 120 kBq/ml 이하부터 산란 제한 보정 알고리즘을 적용 할 때 기존 $SUV_{mean}$(0.95)와 동일하게 회복 되었고, 2 cm와 3 cm 차이에서는 100 kBq/ml 이하부터, 4 cm 차이에서는 80 kBq/ml 이하부터 기존 $SUV_{mean}$와 동일하게 회복 되었다. 임상 환자 34명의 영상을 분석한 결과, 불일치 평균 거리는 2.02 cm 이었고, 냉소 인공물을 발생시키는 평균 비방사능은 490.15 kBq/ml 이었다. 인공물이 발생한 단면 내 근육의 $SUV_{mean}$와 병변의 $SUV_{max}$는 보정 전 후 각각 통계적으로 유의한 차이가 있었지만(t=-13.805, p=0.000) (t=-2.851, p=0.012), 인공물이 발생하지 않은 단면 내 병변의 $SUV_{max}$는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(t=-1.173, p=0.250). GE PET/CT 장비의 산란 제한 보정 알고리즘은 임상 검사에서 환자의 심한 움직임뿐만 아니라 높은 비방사능의 미세한 움직임에 의해 발생한 냉소 인공물을 제거하여 영상을 회복해 주는 알고리즘이다. 냉소 인공물이 발생 하였을 때 산란제한 보정 알고리즘 적용 후 그 원인이 되는 비방사능의 수치, CT 영상과 PET 영상의 불일치 거리 등을 감안하여 영상을 분석한다면 냉소 인공물 부위의 재촬영 없이, 육안적 판독 및 정량 값을 더 정확하게 평가 하는데 도움이 될 것으로 사료 된다.
비정질 고체시료에 입사한 이온의 산란과 탄성충돌에 의한 시료원자의 산란을 몬테칼로 방법으로 전산모사 프로그램을 개발하였다. 핵산란은 Kalbitzer와 Oetzmann이 실험적인 검증을 통하여 보정한 만유산란 단면적식을 사용하고, 전자적인 에너지 손실은 Lindhard-Scharff와 Bethe의 공식들을 내삽법으로 적용하였다. 그외의 공식들은 최근에 이르기까지 대부분의 전산모사 프로그램에서 일반적으로 사용하는 방법을 적용하였다. 이온들의 산란형태 및 산란 비거리 등의 결과가 기존의 TRIM과 PIBER 프로그램 결과뿐만 아니라 이미 보고된 실험치와 잘 일치함을 보여 주었다. 또한 프로그램의 사용자 편의를 위하여 Graphic User Interface 방식을 사용하였다.
I-131은 갑상선에 주로 집적되어 갑상선의 기능을 평가하는데 활용됨은 물론 높은 에너지의 베타선을 방출함으로써 암의 치료에도 널리 사용되고 있는 방사선 핵종이다. 그러나 I-131은 다양한 에너지의 감마선을 방출함으로써 핵의학 영상의 정량화가 어렵다. 특히 고에너지 영역의 감마선에 의한 격벽투과(septal penetration)와 산란선은 핵의학 진단영상에 악 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 격벽투과가 영상에 미치는 영향과 I-131의 산란보정 방법을 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하여 알아보고자 하였다. 본 실험을 위하여 임상에서 사용되고 있는 범용성 고에너지 조준기를 장착한 핵의학 영상 기기인 FORTE 시스템(Philips, Netherlands)에 대해 모사하였다. 격벽투과가 영상에 미치는 영향을 알아보기 위하여 고에너지 조준기의 격벽을 두 가지 종류로 모사하여 보았다. 한 종류는 실제로 사용하고 있는 납으로 격벽을 모사하였으며, 다른 한 종류는 높은 에너지의 감마선이 투과할 수 없는 밀도와 원자번호가 아주 높은 임의의 물질로 구성하여 모사하였다. 각 각의 조준기를 통해 물팬텀안의 I-131 선 선원의 영상을 획득한 결과 납 격벽에서 획득한 선 선원의 반치폭 (Full Width at Half with Maximum, FWHM)과 십치폭(Full width at Tenth with Maximum, FWTM)은 각 각 41.2 mm, 206.5 mm였으며, 높은 에너지의 감마선이 투과할 수 없는 임의의 물질로 만든 격벽의 조준기에서는 반치폭과 십치폭이 각 각 27.3 mm, 47.6 mm로 측정되었다. 이는 고에너지의 감마선에 의한 격벽투과가 핵의학 영상의 선예도를 나쁘게 한다는 것을 알 수 있다. 또한 I-131을 이용한 핵의학 영상의 산란보정을 위하여 물 팬텀 속의 점 선원을 모사하고 영상을 획득하였다. 산란보정 방법으로는 삼중광봉우리창(Triple Energy Window method, TEW)을 이용하여 획득 영상 내의 산란선을 유추하는 방법을 사용하였다. 그러나 이러한 방법은 중심에너지 창의 범위에 따라 유추된 산란선의 양에 영향이 있으므로 더 정확한 산란선 유추를 위해 확장된 삼중광봉우리창(Extended Triple energy Window method, ETEW)을 적용, 기존의 방법과 비교하였다. 실험 결과 시뮬레이션의 데이터 분류를 통한 산란선으로만 획득된 점 선원 영상과 TEW와 ETEW 방법을 통해 유추된 산란선 영상결과, ETEW 방법으로 산란선을 유추한 방법이 기존의 TEW 방법보다 더 정확함을 알 수가 있었다. 본 연구는 시뮬레이션을 통한 I-131의 특성을 평가함으로써 I-131을 이용한 동위원소 치료 및 GATE 프로그램 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
SPECT/CT에서 140 kVp를 사용하는 CT 평균 에너지를 60 keV로 가정하고, CT 평균 에너지와 $^{201}Tl,\;^{99m}Tc,\;^{131}I$의 각기 다른 3가지 에너지를 서로 비교하여 감쇠 보정과 산란 보정의 정확도를 평가하고자 한다. Cylindrical phantom 에 $^{201}Tl$은 55.5 MBq (2 mCi), $^{99m}Tc$은 281.2 MBq (7.6 mCi), $^{131}I$은 96.2 MBq (2.66 mCi)를 주입하고 장비는 GE사의 Hawkeye 4 SPECT/CT를 사용하였다. 모든 SPECT는 frame 당 약 50 kcounts, CT는 140 kVp, 2.5 mA로 하여 영상을 얻었다. 영상은 OSEM (iteration: 2, subset: 10)으로 재구성하였고, 이때 감쇠 보정 적용 유무, 산란 보정 적용 유무를 서로 비교했다. 전체 phantom 영상의 uniformity를 모두 측정하고, center to peripheral ratio (CPR)를 구하여 평가하였다. $^{201}Tl$과 $^{99m}Tc$의 재구성 영상에 감쇠 보정만 적용한 경우 약 10-20% 정도 uniformity가 향상되지만, SC만 적용한 경우에는 약 2% 감소하였다. $^{131}I$의 uniformity는 감쇠 보정과 산란 보정을 모두 적용한 경우에 조금 향상되었다. 또한 CPR은 $^{201}Tl$과 $^{99m}Tc$에서 감쇠 보정만 적용한 경우에 1에 가까웠고, $^{131}I$의 영상에서는 감쇠 보정만 적용한 경우 1에 가깝지 않은 결과가 나타났다. SPECT/CT에서 140 kVp의 CT 평균 에너지를 60 keV이라고 가정했을 때, 대체적으로 에너지가 낮은 $^{201}Tl$과 $^{99m}Tc$은 감쇠 보정만 적용한 경우에 uniformity가 향상되었고, 에너지가 높은 $^{131}I$ 은 감쇠 보정과 산란 보정을 모두 적용한 경우에만 향상되었다.
본 논문에서는 X-ray 진단에서 산란선으로 인한 영상의 왜곡을 보정하는 방법으로서 수정된 구조의 AE(Auto-Encoder) 모델에 기반한 방법론을 제안한다. 기존 AE 모델의 계층에 따라 특징지도의 크기가 축소되고 팽창되는 과정에서 영상 복원에 필요한 정보가 소실될 가능성을 보완하기 위하여 동일 레벨 계층 간에 스킵 연결을 추가하였다. 또한 X-ray 영상에서 피사체 세부 부위의 두께와 밀도에 따라 산란선의 영향이 서로 다른 형태로 나타난다는 특성을 학습 과정에 효과적으로 반영하기 위하여 어텐션 모듈을 추가한 네트워크 구조를 도입하였다. 총 80 쌍의 흉부 X-ray 영상 데이터에 대하여 기존의 AE 모델을 사용한 방법 및 U-Net 과 FFA-Net 모델을 사용한 영상 복원 기법의 실험 결과를 상호 비교함으로써 제안된 방법의 타당성을 평가하였다.
새로 조성된 간척지 갯벌이 건조 수축하면 지반 침하와 더불어 토양 내로의 마이크로파의 침투 깊이가 증가한다 따라서 인공위성 DInSAR를 이용하여 지반 침하량을 구하고자 할 때, 건조 시 동시에 발생하는 마이크로파의 개펄 침투 현상을 규명하여 보정해 주어야 한다. 이를 위하여 다편광 산란계(Polarimetric Scatterometer)를 구성하여 건조 개펄에 대한 실내실험을 실시하였다. PolScat의 구성은 5.0-5.6GHz 대역의 dual-polarization square horn antenna를 사용하였으며 Agilent 8753ES 벡터 네트워크 분석기를 사용하였다. 길이 2m, 폭 2m, 높이 20cm의 개펄 샘플을 약 6주 동안 실내에서 건조시켜 위상을 측정한 결과 지반 침하와 함께 약 4mm의 마이크로파 투과현상이 발견되었다. 따라서 인공위성 DInSAR 지반침하량 계산에 있어서 반드시 토양 수분에 따른 마이크로파의 토양 침투 깊이를 보정해 주어야 함이 밝혀졌다.
본 연구에서는 X-ray 영상에서 산란선의 영향을 보정하는 소프트웨어 기법을 제시한다. 영상에서 픽셀값과 에지 요소가 연관된 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 방법을 통하여 X-ray 영상을 개선한다. 영상개선 과정에서 추출하는 에지정보의 신뢰성은 응용의 특성과 연관하여 성능에 민감한 영향을 준다. 이에 본 연구에서는 기존의 에지 추출 기법을 통합한 에지 정보 개선 기법을 적용하였으며 실제 X-ray 영상을 사용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰하였다. 이는 X-ray를 사용한 의료진단에서 산란선 보정을 위한 하드웨어의 기능을 대치할 수 있는 방법으로서 의미를 갖는다.
본 연구에서는 X-ray 산란선 보정을 위한 신경망에서 학습기법의 세부 방법론을 고찰한다. 학습데이터의 생성 과정과 데이터의 표현 과정에서 X-ray 영상의 특성을 반영하여 다양한 방법을 제시하고 실험적으로 고찰하였다. 학습을 위한 계산량의 문제와 유효하지 않은 학습데이터로 인한 성능 저하를 개선하기 위하여 샘플링과정을 수행하고 로컬영역을 고려하는 학습데이터 생성방법을 제시하였다. 실제 동일 피사체에 대하여 그리드 장비를 사용한 영상과 비교한 실험 결과를 통하여 제안된 방법의 유용성을 평가하였다.
본 연구에서는 Sentinel-1A/B C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 활용해 금강 유역 상류 40×50 km2 면적에 대한 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 8일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 통해 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. ANN 모형 검증자료로 TDR(Time Domain Reflectometry)로 측정된 9개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. ANN은 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모델링하고, 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 전체 자료의 60%와 40%를 각각 훈련 및 테스트 데이터로 사용하였다. 산정된 토양수분은 상관계수(Correlation Coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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