최근 의료분야에서 X선은 질병의 진단 및 치료영역에서 필수적으로 요구되며, 영상의학 기술의 발전과 더불어 X선의 이용은 지속적으로 증가하는 추세지만, X선은 방사선 피폭의 단점을 가지고 있다. 방사선피폭을 방어하기 위해 임상에서는 납 방호도구를 사용하지만 납은 중금속으로 분류되어 납중독 등 인체에 유해한 반응을 일으킬 수 있다. 따라서 본 연구는 FDM(Fused Deposition Modeling)방식의 3차원 프린터의 재료를 이용하여 제작한 차폐체의 유용성을 알아보고자 한다. 필라멘트의 선감약계수를 확인하기 위해 PLA, XT-CF20, Wood, Glow, Brass를 이용해 팬텀을 제작 하고, CT scan을 하였다. 그리고 100 × 100 × 2 mm 크기의 차폐 시트를 모델링하고, 진단용 X선발생장치와 조사선량계를 이용하여 선량 및 차폐율을 측정하였으며, 납 방호도구와의 차폐율을 비교하였다. 실험결과 Brass의 CT number가 가장 높게 측정되어 Brass를 이용하여 차폐시트를 제작하였으며, 진단용 X선발생장치로 확인한 결과 100 kV, 40 mAs 조건으로 X선 조사 시 6 mm 두께의 차폐시트에서 차폐율이 90 % 이상으로 측정되어 apron 0.25 mmPb보다 차폐율이 높은 것을 확인하였다. 본 연구의 결과 3차원 프린팅 기술로 제작한 차폐체가 진단용 X선 영역에서 높은 차폐율을 보이는 것을 확인하였으며, 납 방호도구와의 비교를 통하여 납을 대체하여 방사선 방호도구로서의 가능성을 알 수 있었다.
흉부 X선 영상의 폐렴을 신속하고 정확하게 진단하기 위하여 동일한 Xception 딥러닝 모델에 배치 사이즈를 4, 8, 16, 32로 다르게 적용하여 각각 3회의 모델링을 실시하였다. 그리고 성능평가 및 metric 평가에 대한 결과값을 3회 평균값으로 산출하여 배치 사이즈별 흉부 X선 영상의 폐렴 특징 추출과 분류의 정확도 및 신속성을 비교 평가하였다. 딥러닝 모델링의 성능평가 결과 배치 사이즈 32를 적용한 모델링의 경우 정확도, 손실함수 값, 평균제곱오차, 1 epoch 당 학습 소요 시간의 결과가 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 Test Metric의 정확도 평가는 배치 사이즈 8을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, 정밀도 평가는 모든 배치 사이즈에서 우수한 결과를 나타내었다. 재현율 평가는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, F1-score는 배치 사이즈 16을 적용한 모델링이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 그리고 AUC score 평가는 모든 배치 사이즈의 결과가 동일하였다. 이러한 결과를 바탕으로 배치 사이즈 32를 적용한 딥러닝 모델링이 높은 정확도, 안정적인 인공신경망 학습 및 우수한 신속성의 결과를 나타내었다. 향후 딥러닝을 이용한 흉부 X선 영상의 폐렴에 대한 특징 추출 및 분류에 관하여 자동진단 연구 시 배치 사이즈를 32로 적용한다면 정확하면서도 신속한 병변 검출이 가능할 것이라고 사료된다.
인공지능 기술 발전으로, 의료영상 분야에서도 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 개발 시, 학습 데이터 품질은 모델의 성능과 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다. 그러나 의료 분야의 경우 도메인 지식에 대한 진입 장벽이 높아 개발자가 학습에 사용되는 의료영상 데이터의 품질을 평가하기 어렵다. 이로 인해, 많은 의료영상 분야에서는 각 분야의 특성(질병의 종류, 관찰 아나토미 등)에 따른 영상 품질 평가 방법을 제시해왔다. 그러나 기존의 방법은 특정 질병에 초점이 맞춰져, 일반화된 품질 평가 기준을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 흉부 질환을 진단하기 위한 흉부 X선 영상의 품질을 평가할 수 있는 기준을 제안한다. 우선, 흉부 X선 영상을 대상으로 관찰된 영역인 심장, 횡격막, 견갑골, 폐 등을 분할하여, 3D 히스토그램을 기반으로 각 영역별 통계적인 정밀 품질 평가 기준을 제안한다. 본 연구에서는 JSRT, Chest 14의 오픈 데이터셋을 활용하여 적용 실험을 수행하였으며, 민감도는 97.6%, 특이도는 92.8%의 우수한 성능을 확인하였다.
코로나바이러스감염증-19 (coronavirus disease 2019; 이하 COVID-19)는 전 세계적 대유행 질환으로 인류 보건을 위협하고 있다. 흉부 CT 및 흉부X선사진은 COVID-19의 표준 진단검사인 역전사 중합효소 연쇄반응에 더하여 COVID-19 진단 및 중증도 평가에서 중요한 역할을 하고 있다. 본 종설에서는 흉부 CT 및 흉부X선사진의 COVID-19 폐렴에 대한 현재 역할에 대하여 살펴보고 인공지능을 적용한 대표적 초기 연구들과 저자들의 경험을 소개함으로써 향후 활용가치에 대해 살펴보고자 한다.
위암은 $1999{\sim}2001$년 국내 암발생율 1위로 조기진단이 중요시 된다. 위암의 검사방법 중 하나인 위장 X선 투시검사는 중요성이 높기 때문에 저자 등은 인천지역을 중심으로 종합 대학병원, 병원, 개인의원급 21대의 X선장치를 선정하여 X선장치의 현황과 투시검사 및 저격촬영시의 검사조건 등을 조사하였다. 또한 검사중 환자표면선량을 전리조를 이용하여 측정하였다. 본 연구는 위장 X선 투시검사의 실태 및 환자표면선량의 정도를 파악하여 그 현황을 알리고자 실시하였다.
의료에 사용되는 X선 장치는 안정적인 전원이 공급되는 곳에 설치되어 사용되어지는 고정형과 환자가 있는 장소로 이동하여 촬영이 가능한 이동형으로 구분된다. 이동형 X선 장치에 대표적으로 사용되는 모바일 X선 장치는 공간상의 제약을 벗어나 매우 유용하게 사용이 가능하다. 하지만 고전압의 발생이 어려워 X선의 출력이 낮은 주로 손과 발의 촬영에 주로 응용된다. 본 연구에서는 인체의 진단영역에 제한을 가지지 않는 대용량의 모바일 X선 장치를 설계, 제작하여 부하변동에 따른 기기의 동작 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 흉부 X선 영상으로부터 폐 종류 음영을 검출하기 위한 필터를 예측해서 바람직하게 평가하기 위한 방법을 제안한다. 더욱이 그 평가방법을 이용해서 이전부터 제안한 다중해상도 라플라시안-가우시안 필터의 평가를 행한다. 전문의의 진단보조 혹은 종합자동진단시스템의 구성요소로서 필터가 행하는 역할을 고려한 후에 필터가 만족해야할 조건 및 그 조건을 만족한 경우에 있어서 몇가지 성능평가 척도를 명확히 한다. 제안한 평가방법을 통해서 다중해상도 필터가 단일해상도 필터에 비해 높은 성능을 갖게됨을 명확히 한다.
인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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