• 한국임상수의학회지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.495-501
• /
• 2014

본 연구는 다양한 전산화단층촬영기기와 촬영 프로토콜의 차이에 따른 모형물의 부피와 Hounsfield unit (HU) 수치의 차이를 평가하고 이 후 전산화단층촬영술을 이용하여 결석의 부피와 HU 수치를 포함한 다양한 인자들을 평가하고 이 중 체외충격파쇄석술에 의한 결석의 분쇄를 예측할 수 있는 인자를 찾고자 하였다. 다양한 직경의 100 HU 인공종양 5개를 (직경 3.0-12.0 mm) 이용하여 모형물을 만들었으며, 이 모형물의 부피와 HU 수치를 Siemens사의 2채널, GE사의 4채널과 64채널, 그리고 Philips사의 64채널 전산화단층촬영기기를 사용하여 평가하였다. 또한 각각의 전산화단층촬영기기에서 동일한 조건으로 collimation만 thin collimation과 thick collimation으로 변화를 주어 모형물을 촬영한 후 모형물의 부피와 HU 수치를 평가하였다. 평가자간 (inter-observer) 재현성을 평가하기 위해 3명의 수의영상의학 전공의가 연구에 참여하였으며 이중 한 명의 수의사가 평가자내 (intra-observer) 재현성을 평가하기 위해 모형물의 부피와 HU 수치를 2주 간격으로 총 3번 측정하였다. 부피의 평가자간 재현성과 평가자내 재현성은 k=0.9994, k=0.9969로 아주 우수하였으며, HU 수치의 평가자간 재현성과 평가자내 재현성 역시 k=0.9984, k=0.9655로 아주 우수하였다. 다양한 전산화단층촬영기기와 collimation 차이에 따른 부피와 HU 수치의 차이는 모두 통계학적으로 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 그러나 부피의 경우 collimation이 얇을수록 부피의 정확도가 증가하는 경향을 보였다. 본 연구 결과를 토대로 향후 진행될 결석의 부피 및 HU 수치의 평가 시 전산화단층촬영기기의 차이에 따른 영향을 받지 않으리라 판단되어 Siemens사의 2채널 전산화단층촬영기기만을 사용하였으며, 비록 통계학적으로 유의적인 차이는 없었지만 부피의 정확도를 더 높이기 위하여 얇은 collimation을 사용하였다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제83권1호
• /
• pp.70-83
• /
• 2022

급성 관동맥 증후군(acute coronary syndrome)은 대부분 죽상경화 관상동맥 질환(atherosclerotic coronary artery disease)에 의해 발생하지만, 비죽상경화 관상동맥 질환에서도 발생할 수 있다. 고식적 관상동맥 혈관조영술은 동맥 내강의 협착이나 확장 등의 형상에 대한 정보만을 제공하고, 동맥경화반이나 동맥벽에 대한 평가가 어려워 관상동맥 이상의 원인 질환의 진단에 낮은 특이도를 보인다. 반면, 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영술은 혈관경화반의 특징, 혈관벽의 조영증강뿐 아니라 연접한 대동맥이나 폐동맥의 변화 등도 함께 관찰할 수 있어, 비죽상경화 관상상동맥질환의 진단 및 다양한 원인 감별에 도움이 된다. 따라서 이종설에서는 다양한 비죽상경화 관상동맥 질환들을 소개하고, 이의 병태생리 및 대표적인 관상동맥 전산화단층촬영 혈관조영술의 영상 소견에 대해 설명하고자 한다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제82권1호
• /
• pp.212-218
• /
• 2021

유잉육종계열의 종양은 뼈와 연부조직에 발생하는 악성 소원형청색세포종양이다. 골격외 유잉씨 육종은 드문 악성 종양으로 연부조직에 발생한 유잉육종의 한 형태이며, 소아와 젊은 성인에서 호발한다. 흉폐부위에 발생한 골격외 유잉씨 육종은 임상적으로 만져지는 종괴나 통증으로 나타난다. 골격외 유잉씨 육종이 앞가슴벽을 침범한 경우에는 유방 종괴로 나타날 수 있으나, 이러한 보고는 드물다. 저자들은 22세 여성에서 유방 종괴로 나타난 앞가슴벽에 발생한 유잉씨 육종의 증례를 보고한다. 초기의 초음파에서 이 거대 종괴는 유방에서 발생한 종괴로 오인되었으나, 추가적인 전산화단층촬영 및 자기공명영상에서 종괴는 흉벽에서 기원하였음을 알 수 있었다. 영상의학과 의사는 골격외 유잉씨 육종의 영상 소견을 알고, 흉벽의 병변이 임상적으로 유방 병변으로 오인될 수 있음을 이해하는 것이 중요하다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제82권5호
• /
• pp.1287-1291
• /
• 2021

고환 림프종은 무통성 종괴를 주소로 내원하는 드문 고환 종양이다. 일반적으로 고환 림프종은 칼라 도플러 초음파에서 고혈관성을 보이며, 컴퓨터단층촬영이나 자기공명영상에서 조영증강을 보인다. 저자들은 우측 고환 종대를 주소로 내원한 67세 환자에서 초음파 검사상 크기가 커진 고환 내 혈류가 보이지 않아 계류염전으로 진단하였으나, 전산화단층촬영에서는 주변부에 일부 조영증강을 보이는 종괴로 관찰되었고, 수술 이후 림프종이 진단된 증례를 경험하여 보고하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.509-516
• /
• 2019

전산화단층촬영에서 선형 및 비선형변환방법을 이용하여 탐색밀도에 따른 압축률과 최대신호대 잡음비를 구하여 의료영상 압축의 화질에 대하여 알고자 한다. 선형변환방법은 원 영상을 여러 개의 레인지블록으로 나눈 후 각각의 레인지블록에 대하여 영상내의 존재하는 최적의 도메인블록을 찾는 부분변환시스템을 사용하여 닮은 블록을 찾아서 압축율과 화질의 성능을 조정가능 하므로 비선형변환방법은 8개의 셔플변환 중에서 회전변환만을 이용하는데, 한정된 도메인블록에서만 탐색이 이루어지므로 영상내의 임의의 블록에 대하여 도메인블록을 탐색하는 선형변환방법보다는 부호화 시간이 빠르나 실제 영상에서 레인지블록에 대한 최적의 도메인블록을 선택할 수 없기 때문에 성능은 다른 방법에서 보다 떨어질 수 있어서 비선형변환방법은 최적의 도메인블록을 선택하는 대신 밝기계수 변환의 근사화 정도를 높여서 성능을 개선하고, 블록의 크기가 작을수록 최대신호대 잡음비(PSNR;peak signal to noise ratio)값은 높아지며 블록의 크기가 클수록 압축비가 높아지므로 최적으로 영상을 부호화하기 위해 퀴드트리 블록분할을 하였다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제81권3호
• /
• pp.733-738
• /
• 2020

Klebsiella pneumoniae에 의해 발생하는 감염성 대동맥류는 드문 것으로 알려져 있다. 저자들은 감염성 대동맥류가 발생한 50세 남성에 대해 성공적으로 이루어진 혈관 내 치료를 보고하고자 한다. 진단은 혈액 배양 검사와 전산화단층촬영을 통해 이루어졌다. 시술 전 투여된 항생제로 인해 임상증상과 혈액 배양이 개선되었다. 시술 후 24개월 동안 환자는 안정된 상태였으며 감염성 대동맥류의 감소가 일련의 전산화단층촬영을 통해 확인되었다. 따라서 기저 질환으로 인해 외과적 치료를 할 수 없는 환자에서 혈관 내 치료는 선택적 항생제 사용 후 균혈증과 열이 조절되는 경우 감염성 대동맥류에 대한 치료 방법이 될 수 있다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.25-34
• /
• 2022

뇌 전산화단층촬영은 비침습성, 3차원 영상 제공, 저방사선량 등의 장점 때문에 뇌출혈과 같은 질병 진단을 위해 시행된다. 하지만 뇌 전산화단층영상 판독을 위한 전문의의 인력 공급 부족 및 막대한 업무량으로 인해 수많은 판독 오류 및 오진이 발생하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 객체 검출을 위한 다양한 인공지능 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 뇌 전산화단층영상으로부터 뇌출혈 검출을 위한 딥러닝 기반 YOLOv5s 모델의 적용 가능성을 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델 학습 시 초매개변수를 변화시켜 학습된 모델의 성능을 평가하였다. YOLOv5s 모델은 backbone, neck 및 output 모듈로 구성하였고, 입력 CT 영상 내 뇌출혈로 의심되는 부위를 검출하여 출력할 수 있도록 하였다. YOLOv5s 모델 학습 시 활성화함수, 최적화함수, 손실함수 및 학습 횟수를 변화시켰고, 학습된 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간을 측정하였다. 연구결과 학습된 YOLOv5s 모델은 뇌출혈로 의심되는 부위에 대한 경계 박스 및 해당 경계박스에 대한 정확도를 출력할 수 있음을 확인하였다. Mish 활성화함수, stochastic gradient descent 최적화함수 및 completed intersection over union 손실함수 적용 시 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 향상 및 학습 시간이 단축되는 결과를 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간은 학습 횟수에 비례하여 증가하는 결과를 확인하였다. 따라서 YOLOv5s 모델은 뇌 전산화단층영상을 이용한 뇌출혈 검출을 위해 활용할 수 있으며, 최적의 초매개변수 적용을 통해 성능을 향상 시킬 수 있다.

• 대한영상의학회지
• /
• 제82권6호
• /
• pp.1594-1599
• /
• 2021

64세 남성이 2미터 높이에서 낙상한 이후 심한 우측 옆구리 통증으로 내원하였다. 시행한 조영증강 전산화단층촬영에서 우측 혈흉과 다수의 우측 갈비뼈 골절 및 우측 장골의 골절 소견이 있었다. 또한 간 주변에 혈종이 있었으나, 간실질 외상 소견은 보이지 않았다. 먼저 시행된 수술 중, 간문에서 지혈되지 않는 지속적인 출혈이 관찰되었다. 이에 대한 진단을 위해 인터벤션 시술이 시행되었고, 최초 간동맥조영술에서는 출혈 소견이 보이지 않았다. 이어서 시행한 조영증강 전산화단층촬영에서 좌측 복부의 조영제혈관바깥유출이 보였는데, 이는, 경피경간문맥조영술에서 좌측 문맥의 출혈로 확인되었다. 이 지점에 접착제 색전술을 시행했으나, 환자는 끝내 사망하였다. 이 증례를 통해 복부 외상환자 평가에서 간동맥조영술이 정상이라도 간문맥 손상의 가능성을 고려해야 한다는 것과 복부에서도 반충손상기전에 의한 손상이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
• /
• 제42권1호
• /
• pp.31-37
• /
• 2019

Investigate the adequacy awareness of accuracy control of CT apparatus Questionnaire survey and statistical analysis in the analysis according to age, there is a difference between familiarity with accuracy management items (F = 14.187, p<0.001) and necessity of accuracy control (F=8.109, p<0.001), depending on academic background and work history, There is a difference only in familiarity (F=5.103, p<0.05, F=13.394, p<0.001), and according to the scale of the medical institution analysis shows that if you are more interested than senior general hospital grade hospital grade or less It was analyzed. In order to advance the accuracy control level, we have introduced our comprehensive and efficient comprehensive and efficient integrated medical image quality management operation system of the whole medical image equipment including CT device, It is thought that it is necessary to develop human resources capable of doing.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.357-364
• /
• 2014

전산화단층촬영장치의 영상재구성방법으로 필터보정역투영법이 광범위하게 사용되고 있다. 평행빔과 부채살빔의 재구성에 사용되는 투영에 잡음이 포함되었을 때 재구성 된 영상의 잡음을 살펴보았다. 평행빔과 부채살 구조에서 각각 360개, 720개의 투영으로 $512{\times}512$ 크기로 Visual C++을 이용하여 영상재구성하였고, 원본 Shepp-Logan 두부 모형을 매우 잘 복원한다는 것을 확인하였다. 필터보정역투영법의 현실적인 접근(유한한 투영 개수)으로 인해 입력 잡음이 없어도 영상재구성 과정에서 잡음이 발생하였다. 입력 잡음비 0.5% 이하에서 잡음이 빠르게 증가하기 때문에 CT 장치의 잡음 제거 기술 및 영상처리 기법의 개발이 필요할 것이다.