목 적 : 본 연구는 위상 기반 방식으로 배열 된 사차원 전산화 단층 촬영 영상(4DCT, 4-dimensional computed tomography)를 이용하여 진폭 기반 방식으로의 재구성 하였을 때의 위상 차이를 분석하였다. 대상 및 방법 : 2015년 02월부터 03월 까지 호흡동조 방사선 치료를 받은 간암 환자 10명의 사차원 전산화 단층 촬영 영상을 대상으로 분석 하였다. RPM respiratory gating (RPM 1.7.5, Varian, USA)장치를 이용하여 위상 기반 배열 방식의 호흡주기별 영상을 획득 하였으며, 획득된 호흡 주기별 영상은 치료계획시스템(Pinnacle 9.2, Philips, USA)을 이용하여 호흡주기별 복부의 움직임 값을 측정하였다. 최대 호기(50%)와 최대 흡기(0%)에서의 복부 움직임을 진폭으로 하여 10개 위상의 진폭 기반 호흡위상을 재구성하고, 이를 위상 기반 사차원영상촬영영상의 호흡 위상과 비교하였다. 결 과 : 위상 기반 및 진폭 기반 사차원단층촬영영상으로 재구성한 영상에서의 위상 차이는 최대 30% 호흡위상에서 확인할 수 있었으며, 30% 호흡 위상에서 평균 0.13 cm (최대 0.24 cm)의 위치 차이를 확인할 수 있었고, 동일 측정 점 위치가 가지는 위상차는 30% 위상에서 평균 8.7%(최대 16.5%)의 위상차를 확인하였다. 전체 호흡 구간에서 평균 위치 차이는 0.4 cm, 평균 위상 차이는 13.0% 임을 확인하였다. 결 론 : 본 연구 결과는 위상 기반 방식으로 배열된 4DCT 영상을 진폭 기반 방식으로의 변환하였을 때 계산 값과 실측값을 분석한 결과 최대 16.5% 의 위상차가 발생함을 확인하였다.
This study was conducted to analyze factors Influencing Protective Behavior against Radiation Exposure using questionnaires for 231 radiological technologists working in Computed Tomography(CT) examination room with high radiation dose in diagnostic radiology field. Statistical analysis of the collected data revealed that the reasons for partially shielding the examination part in the CT scan were the lack of protective equipment, securing of radiation justification, being annoying and maybe not being harm to adults in order. It was also revealed that the variables influencing the protective behavior were protective behavior against radiation harm, self-efficacy, protective environment, organization culture, protective knowledge and protective instrument in order. The higher the radiological protective environment(${\beta}=0.245$) and the lower the radiological protective knowledge(${\beta}=-0.034$), the more influential the protective behavior against radiation harm was. In this study, it was shown that non examination parts were not shielded in the CT scan. Therefore, it is necessary to improve the level of protective environment, to cultivate knowledge to improve the protective behavior against radiation harm and to have an intervention strategy for concrete action.
코로나바이러스감염증-19는 전 세계적에서 급속도로 확산되고 있다. 몇몇 논문에서 코로나바이러스감염증-19의 영상의학적 소견들이 보고되었다. 우리는 한국에서 코로나바이러스감염증-19로 확진된 세 명의 환자에 대한 임상적 소견과 흉부 일반촬영 및 흉부 전산화단층촬영에서 나타난 영상의학적 소견에 대하여 보고하고자 한다.
종격동 혈관 기형은 매우 드물며 진단이 어려울 수 있다. 영상은 이러한 종격동 혈관 기형의 진단에 있어 중요한 역할을 하며 불필요한 침습적 시술을 피하는 데 도움을 줄 수 있다. 이에 저자들은 63세 무증상 남성에서 발생한 저혈류성 종격동 혈관기형의 자세한 전산화단층촬영 및 자기공명영상 소견을 보고하고자 한다.
자궁 경부 혈관근종은 평활근 세포와 두꺼운 벽의 혈관으로 구성되어 있는 극히 드문 양성 종양이다. 현재 자궁 경부 혈관근종에 대한 증례 보고는 거의 없는 것으로 알려져 있다. 저자들은 38세 여성의 증례를 통하여 자궁 경부 혈관근종의 초음파, 조영증강 전산화단층촬영, 자기공명영상을 포함한 영상학적, 그리고 병리학적 소견에 대하여 보고하고자 한다.
척추 경막 내 신경집종에 염전이 동반되는 경우는 드물다. 우측 엉치 통증과 하지 방사통을 주소로 내원한 63세 남자의 요추 수준에서 경막 내 신경집종이 발견되었다. 이 신경집종은 조영증강 자기공명영상에서 조영증강이 잘되지 않았고, 자기공명영상 및 척수조영-전산화단층촬영 영상에서 검사할 때마다 위치가 바뀌었다. 환자는 수술적 절제를 받았으며 신경집종은 염전을 동반하고 있었다.
초급성 허혈성 뇌졸중 환자를 대상으로 관류 전산화단층촬영(CT)의 임상적 적용을 평가하였다. 뇌졸중 증상 발현 62명의 환자를 대상으로 하였고, 관류 CT는 소뇌 기저부위에서 8 cm 상방으로 스캔하여 후처리 과정을 거쳐 뇌혈용적(cerebral blood volume, CBV), 뇌혈류량(cerebral blood flow, CBF), 평균 조영제 통과시간(mean transit time, MTT) 및 조영제 최고 도달시간(time to peak, TTP) 등의 네 가지 지도의 영상을 얻었다. 관류 CT의 CBV, CBF, MTT, TTP 지도에서 병변을 평가하였으며, 병변 부위와 정상측 대칭부위에서 MTT와 TTP를 측정하여 차이를 비교하였다. 관류 CT의 네 가지 지도 모두에서 관류결손을 인지할 수 있었고, 관류 결손이 인지되는 부위에서 MTT와 TTP의 현저한 지연이 있었다. 관류 CT의 MTT와 TTP영상이 초급성 허혈성 경계부위의 페넘브라를 반영하였다. 관류 CT의 네 가지 지도를 이용하면 뇌졸중의 조기 진단, 허혈 중심부, 허혈 페넘브라를 알 수 있게 되어 관류결손 부위의 혈류역동학적 평가가 가능함으로써, 허혈성 뇌졸중 환자의 진단 및 효과적인 치료를 위해 관류 CT가 유용하여 임상적 적용이 가능하다.
본 연구는 전산화단층촬영에서 관전압과 관전류에 따른 화질과 피폭선량을 연구하고 None IR과 IR (Iterative Reconstruction)의 단계에 따른 영상의 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하여 영상 화질의 개선정도에 대하여 확인해보고자 하였다. Image J를 이용하여 화질을 측정한 결과 관전압의 증가에 따라 HU (Hounsfield units)와 BN(Background Noise)은 감소하였으며, 이와 반대로 SI (Signal Intensity)와 SNR, $CTDI_{vol}$ (CT dose in dex volume)은 관전압이 높아질수록 증가하였으며, BHU(Background Hounsfield Units)의 변화는 없었다. 관전류의 증가로 인해서 BN이 감소하였고, 반대로 SNR과 CTDI은 증가하였다. 또한 IR의 단계가 높아질수록 HU와 SI, BN이 낮아지고, SNR이 약 10~60% 향상됨을 알 수 있었다. 이를 토대로 임상에서 IR 적용 시 단계적 접근 방식으로 관전압과 관전류를 미세 조정하여 점차적으로 방사선량을 줄여 나가야 할 것이다.
디지털 영상, 특히, 전산화 단층촬영 영상은 X선 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 필수적으로 포함되기 때문에 노이즈 저감화에 대한 고려가 필수적이다. 최근, 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소가 가능한 연구가 수행되고 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 폐 CT 영상에서의 다양한 종류의 노이즈를 U-net 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 감소 효과를 평가하였다. 총 800장의 폐 CT 영상을 사용하였고, Adam 최적화 함수와 100회의 반복 학습 횟수, 0.0001의 학습률을 적용한 U-net 모델을 이용하였다. 노이즈를 포함한 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈, Poisson 노이즈, salt & pepper 노이즈, speckle 노이즈를 적용하였다. 정량적 분석 인자로 평균 제곱 오차, 최대 신호 대 잡음비, 영상의 변동계수를 사용하여 분석하였다. 결과적으로, U-net 네트워크는 다양한 노이즈 조건에서 우수한 성능을 나타냈으며 그 효용성을 입증하였다.
심장 전산화단층촬영(이하 CT)은 현재 관상동맥기형을 진단하고, 평가하는 가장 정확한 진단 도구로 자리매김하였으며, 심장 CT 촬영 건수가 증가함에 따라 관상동맥기형을 종종 관찰할 수 있다. 본 종설은 관상동맥기형에서 영상의학과 의사들이 꼭 알아야 할 대표적인 기형의 CT 소견들에 대해 다루었다. 관상동맥기형의 종류를 3부분 즉, 기시부, 동맥 내, 그리고 연결 부위로 나누어 설명하였으며, 임상에서 볼 수 있는 대표적인 기형들 중심으로 다루었다. 특히 혈역학적 이상을 유발하거나, 급사의 위험이 있는 기형들의 CT상 위험한 해부학적 소견에 대해서는 자세히 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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