임상에서 사용되고 있는 영상증강장치는 사용하는데 따라 경시적으로 변화되어 휘도가 열화되고 성능이 저하되어, 동일한 진단력을 유지하기 위해서 X선 출력을 증가시키게 되어 환자선량이 증가되는 원인이 된다. 하지만 정확한 연구가 많지 않아 국내에 사용 중인 장치를 대상으로 사용에 따른 변환계수와 해상력을 측정해 보았으며, 그 결과 1년 미만의 장치에 대해 사용년한이 6년 미만 되는 장비의 경우 변환계수가 25% 감소되었고, 해상력은 3.4 lp/mm에서 2.5 lp/mm로 감소되어 사용이 증가할수록 환자선량의 증가와 더불어 정확한 검사가 어려워 적절한 관리가 필요한 것으로 나타났다.
본 논문은 실명(loss of eyesight)의 원인 중 하나인 녹내장의 진행과 진단 등의 의료 정보제공을 목적으로 양방향 곡선 전개 방식을 이용하여 망막 영상에서 시신경 원판(optic disk)의 경계를 검출하는 방법을 제안한다. 정확한 경계 검출을 위하여 PDE 기반의 Image inpainting 방법으로 시신경 원판 위를 지나는 혈관을 제거하고 전처리 과정에서 발생하는 잡음제거와 경계의 보존을 위해 비등방성 필터링(anisotropic filtering)을 행한다. 혈관이 제거된 망막 영상에서 시신경 원판의 경계 검출은 초기 곡선에 강인한 양방향 곡선 방식으로 검출한다. 실험결과, 제안한 방법이 전체영상의 블러링 현상뿐만 아니라 시신경 원판 경계의 블러링 현상을 줄일 수 있었고, 기존의 방법에 비하여 정확한 경계를 검출할 수 있었다.
본 연구에서는 소아 두부 CT 검사에 있어서 피폭 방사선량을 경감할 수 있는 방법을 모색하고자 부산지역 병원들에서 시행된 년 간 소아 두부 CT 검사에 대한 CT 선량지표(CTDI)를 국내 진단참고준위와 비교하여 분석함으로써 제안점을 도출하고자 하였다. 결과적으로 병원별 분류에서는 병원, 종합병원, 상급종합병원 순으로 권고량이 초과하는 것으로 나타났으며 연령별 분류에서는 2-5세 이하, 1개월-1세 이하, 6-10세 이하 순으로 권고량이 초과하는 것으로 나타났다. 스캔방식별 분류에서는 Helical, Axial, Volume방식 순으로 권고량이 초과하고 있었으며 스캔범위를 진단참고준위에 맞게 재설정한 결과 상급종합병원에서 재설정으로 인한 감소율은 11.68%, 종합병원에서 15.79%, 병원에서 20.66%로 초과율이 높게 나타났다. 그리고 환자선량 권고량 가이드라인을 벗어나지 않는 환자의 평균 스캔범위의 분석결과 1개월-1세 이하에서 $103.2{\pm}11.8mm$, 2-5세 이하에서 $110.5{\pm}14.5mm$, 6-10세 이하에서는 $117.8{\pm}17.2mm$로 나타났다.
일부지역의 병원에 설치, 운영되고 있는 진단용 X선 발생장치틀 의원, 병원, 종합병원별로 관 전압, 관 전류/량, 조사기간, 조사선량 성능을 평가하여 측정방법과 기술을 배우고 중요성을 알리고자 한다. 진단용 X선발생장치를 그룹별로 10대씩 총 30대에 대하여 관전류/량, 조사시간측정기를 사용하여, 백분율평균오차로 평가하였고 그에 따른 조사선량의 재현성은 변동계수를 계산하여 평가하였다. 진단용 X선 발생장치 30대 중 부적합한 장치는 관전압정확도 시험에서 5대(16.7%), 관전류정확도시험에서 3대(10,0%), 관전류량정확도 시험에서는 4대(13.3%), 조사시간정확도 시험에서는 5대(16.7%), 조사선량의 재현성 시험에서는 7대(23.3%)로 조사되었다. 진단용 X선 발생장치를 관리규정에 의거하여 성능검사 결과에 의해 성능관리의 심각성을 알 수 있었고, 이에 주기적으로 실시하여야 함은 물론 안전하게 관리함으로써 환자 및 방사선관계종사자에 대하여 방사선으로 인한 방사선 피폭경감, 화질영상관리, 재촬영 감소 둥에 의해 환자에게 양질의 의료서비스를 제공하게 될 것이다. 따라서 정기적인 성능검사가 필요하다고 사료된다.
X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
This research attempts to qualitatively evaluate the intensity change by radiopharmaceuticals and obtain computed tomography using phantom injected with various nuclide. Cylindrical phantom is used for comparing and analysing the effect on diagnosis image during radiopharmaceuticals inspection. Inside of the phantom, water is injected and computed tomography image is scanned. During nuclear medicine invitro, frequently used radiopharmaceuticals, $^{99m}TcO_4$ 20 mCi and $^{18}F$ 14 mCi, is diluted in the water phantom and scanned in the same method. Traverse image obtained by CT scan is divided into six traverse image in the same slice of each scanned image. CT-number(HU) value of 10 measuring point is measured in 2 cm interval based on the center of the phantom. Measured HU value, based on the water phantom, is compared with the image after injecting $^{99m}TcO_4$ and $^{18}F$. Average scale of water is 2.8~1.6 HU, $^{99m}TcO_4$ is 3.0~1.6 HU and $^{18}F$ is 1.2~0 HU. Average of water is $2.3{\pm}0.17$ HU, $^{99m}TcO_4$ is $2.2{\pm}0.85$ HU and F-18 is $0.7{\pm}0.95$ HU. Based on water, reduced value of about 0.1 HU and about 0.5 HU is acquired from $^{99m}TcO_4$ and F-18. Radionuclide used in nuclear medicine inspection utilizes 100~200 KeV energy and obtains image through scintillation camera and PET-CT utilizes 511 KeV positron annihilation energy to obtain image. What we learned from this research is that gamma rays from these energies used in CT scan for diagnosis purpose or radioactive therapy plan can change the intensity of the image. The nuclear medicine inspection for reducing the effect of emitted gamma ray diagnosis image should be obtained after a period of time considering half-life which would be reduced distortion or changed in image.
선수능력의 발달 미흡과 신경학적 손상으로 인해 나타나는 쓰기 장애는 의미전달의 혼동을 줄 수 있고 가독성이 떨어지며 학습, 사회정서 문제 유발 가능성이 높다. 이에 문제 파악과 적시 개입을 위한 평가가 요구되고 있지만 임상에서는 수기에 의한 채점 방식을 채택하며 주관적인 평가에 따른 오류 가능성이 발생한다. 본 연구는 성인의 오프라인 필기체 문자를 영상처리를 통해 글자의 크기비율, 위치를 데이터화 하고 정량화 하며 수기 채점방식과의 비교, 분석을 통해 보다 객관적이고 정확하게 쓰기 수행을 평가하고자 하였다. 2018년 11월 12일부터 16일까지 신경학적 손상이 없는 성인 20명을 채택하여 10단어, 2 문장 자극을 평소 쓰기 습관을 유지한 후 연필을 사용해 따라 쓰며 쓰기 검사 데이터를 수집하였다. 본 연구에서 개발한 글씨 측정 알고리즘 결과 단어의 높이가 폭에 비해 1.2배 정도 크고 왼쪽 아래로 치우치는 경향을 보였으며 평균 9mm의 간격을 두고 띄어 썼다. Paired T test를 통한 수기와 본 시스템의 분석결과, 단어 검사와 문장 2의 검사는 고도의 상관관계를 보여 추후 검사 도구로써의 가능성을 보였다. 본 연구는 성인의 오프라인 필기체 문자를 영상처리를 통해 보다 객관적이고 정확하게 쓰기 수행을 평가하였으며 수행 규준을 위한 예비자료를 제공하였다. 향후 다양한 연령대의 쓰기 진단의 기초 자료로 제시될 수 있으며 아동의 경우 쓰기 장애 개입에 깊이 있게 활용될 수 있을 것이다.
가상 대장내시경(virtual colonoscopy)은 컴퓨터단층촬영(computed tomography) 영상으로부 터 대장의 형상을 입체적으로 재구성하여 대장 내부의 종양을 빠르고, 쉽게 진단할 수 있는 방법으로서, 기존의 침습적인 대장 진단법의 단점을 보완한 방법이다. 효과적인 임상 진단을 위해서는 가상 대장내시경을 위한 탐색 경로를 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있으며, 이를 위하여 몇 가지 방식이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 기존의 방법들은 거리맵 등의 자료구조를 전처리 단계에 미리 생성하여야 하고, 경로를 구성하는 모든 점들에 대하여 방대한 양의 위치 계산이 필요하므로 긴 연산 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 연산시간을 크게 단축시킬 수 있는 가시성을 이용한 자동 경로 생성법을 제안하였다. 본 제안 방법에는 거리맵 계산 둥의 전처리 과정이 필요 없으며, 탐색 경로를 표현하는 곡선의 모든 점이 아닌 곡선을 대표하는 소수의 제어점(control point)을 생성하는 방법으로 계산량을 줄여 경로 생성 시간을 단축하였다. 또한, 가시성에 기반을 두어 경로를 생성하기 때문에 자연스러운 가상 카메라의 움직임이 가능하고, 가상 탐사에 편리하고, 정확한 경로를 생성할 수 있다. 이 방법은 가상 대장내시경 이외에도 다양한 종류의 곡관 내부의 가상 탐사에 응용될 수 있다.
본 논문에서는 흉부 X선 영상에서 정상 심장과 비정상 심장(심장비대)을 분류할 수 있는 합성곱 신경망 모델을 제안하고자 한다. 학습 및 테스트 데이터로는 경북대학교병원에 내원하여 정상과 심장비대를 진단받은 환자들의 흉부 X-선 이미지를 획득하여 사용하였다. 제안된 합성곱 신경망 모델을 이용하였을 때의 정상 심장 및 비정상 심장(심장비대) 분류 정확도는 99.88%였다. 정상 심장 영상을 테스트 데이터로 사용하였을 때의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 Score는 95%, 100%, 90%, 96%였다. 비정상 심장(심장비대) 영상을 테스트 데이터로 사용하였을 때의 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 Score는 95%, 92%, 100% 및 96%였다. 이러한 학습 및 테스트 분류 결과로 제안된 합성곱 신경망 모델은 흉부 X-선 영상의 특징 추출 및 분류에서 매우 우수한 성능을 보여주고 있다고 판단된다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망 모델은 흉부 X-선 영상의 질환 분류에 있어 유용한 결과를 보여줄 것으로 판단되며, 다른 의료 영상에서도 동일한 결과를 나타내는지 알아보기 위하여 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.
소아 흉부 CT 검사 시 방사선 피폭을 최소화 하면서 진단적으로 가치가 높은 영상을 얻기 위해서 Helical mode, High-pitch mode, Volume Axial mode를 적용하여서 선량, 검사시간, 화질을 비교하여 유용성을 평가하고자 한다. Revolution(GE Healthcare, Wisconsin USA)을 이용하여 PBU-70팬텀을 Helical mode, High-pitch mode, Volume Axial mode로 각각의 그룹으로 나누어서 관전압 80kVp, 조건으로 30회 검사를 실시하였다. 영상을 획득 한 후에 각각의 영상에 심장(Heart), 뼈(Bone), 폐(Lung), Back-ground air에 ROI를 설정하고 CT number(HU)와 noise(SD)값을 측정하여 평균값을 구하고 SNR과 CNR을 측정하였고, 장비에서 직접 제공하는 DLP값 비교하였다. 통계적인 유의성을 확인해보기 통계 분석은 SPSS 21.0을 사용하여 ONE-WAY-ANAOVA를 시행하였다. 본 실험을 통해 검사 시 volume axial mode 사용 시 가장 적은 선량으로 영상의 화질 저하 없이 빠른 시간에 검사가 가능하였다. 16cm의 detector coverage 가 모든 소아 흉부 CT검사에 적용하기에 제한점이 있으나 가능한 소아환자에 있어 적극적인 활용을 추천하며 volume axial mode의 다른 검사부위 적용에 대한 지속적인 연구가 필요하리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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