• 한국임상수의학회지
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• 제30권5호
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• pp.390-393
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• 2013

폐염전으로 진단한 소형견 4 마리의 흉부 방사선 사진 및 컴퓨터단층촬영 (CT) 영상을 평가하였다. 흉수 및 폐염전이 발생한 폐엽의 밀도 증가는 4 마리 환자의 흉부 방사선 사진 및 CT 영상에서 모두 확인되었다. 폐염전이 발생한 기시부에서의 기관지의 협착/허탈은 CT 영상을 통해 4 마리의 개에서 모두 확인된 반면, 흉부 방사선 사진에서는 오직 1 마리의 환자에서만 확인되었다. 폐포성 폐기종 패턴 (vesicular emphysema pattern) 역시, CT 영상을 통해 4 마리의 환자에서 모두 확인된 반면, 흉부 방사선 사진에서는 3 마리에서 관찰되었다. 폐염전의 특이소견은 폐포성 폐기종 패턴과 폐염전이 발생한 폐엽 기시부의 기관지의 협착/허탈이며, 이 소견은 흉부 방사선 사진보다 CT 영상을 통해 좀 더 용이하고 빈번하게 확인되었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제36권1호
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• pp.39-42
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• 2003

기관지내 지방종은 폐에서 발생하는 양성종양중 매우 드문 것으로 알려져 있다. 대개 서서히 진행되는 기관지 폐색과 함께 증상을 나타나는데, 대부분의 경우 기관지 폐쇄가 일어난 다음에 진단되므로 비가역적 기관지 확장이나 폐실질의 비가역적 손상을 가져온다. 진단은 흠부 기관지경검사나 흉부컴퓨터 단층촬영, 자기공명영상 촬영등으로 할 수 있으나, 흉부컴퓨터 단층촬영이 특히 민감도와 특이도가 높은 것으로 알려져 있으며, 치료는 내시경하 종괴의 제거 또는 개흉술을 통한 종괴의 제거 또는 폐엽절제술을 시행하는 것으로 알려져 있다 본 저자들은 우중엽을 완전히 막고 있으면서, 폐색후 폐실질의 손상을 동반한 기관지내 지방종을 1례 경험하여 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권2호
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• pp.372-385
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• 2023

유방암은 여성에서 가장 흔한 암이며, 많은 합병증을 발생시킨다고 알려져 있다. 오늘날 자기공명영상촬영(이하 MRI)은 유방암 수술 전 검사에서 필수적인 방법이다. 유방 MRI의 사용 빈도가 높아지면서 우연히 발견되는 유방 외 소견이 증가하고 있다. 이에 본 임상 화보에서는 유방 MRI 촬영에서 발견된 종격동, 폐, 상복부, 뼈 및 연조직 등의 다양한 유방 외 소견을 초음파(ultrasonography), 흉부 컴퓨터단층촬영(이하 CT), 간 MRI, 양전자방출단층촬영/컴퓨터단층촬영 스캔(PET/CT), 뼈 스캔(bone scan) 등과 비교하여 알아보고자 한다.

• 한국임상수의학회지
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• 제31권5호
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• pp.376-381
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• 2014

컴퓨터단층촬영을 이용하여 개에서 폐용적과 폐밀도를 측정하였으며, 체중, 나이, 성별 및 품종에 따라 분석하였다. 데이터 수집을 위해 호흡기 질환이나 심혈관계질환이 없는 개에서 수행된 흉부 컴퓨터단층촬영 영상이 사용되었으며, 전체 폐용적과 밀도의 측정을 위해 컴퓨터단층촬영 영상의 재구성 기법을 이용하였다. 폐용적은 체중이 증가할수록 통계적으로 유의적인 증가를 보였다(p < 0.0001). 폐밀도는 체중이 증가함에 따라 유의적으로 감소하였다(p = 0.0078). 그러나, 폐용적과 밀도는 성별 또는 연령과 상관 관계를 보이지 않았다. 따라서, 정량적 컴퓨터단층촬영 검사로 전체 폐용적이나 폐밀도를 평가할 때 체중으로 인한 효과가 고려되어야 한다.

• 한국임상수의학회지
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• 제31권3호
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• pp.241-245
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• 2014

12년령의 미니어쳐 핀셔 1 마리와 각각 8년령, 10년령의 말티즈 2 마리가 호흡곤란을 주증으로 내원하여 흉부 방사선 촬영과 다중검출기 컴퓨터단층촬영을 실시하였다. 컴퓨터단층촬영 시, 호흡의 고정을 위하여 양압환기를 실시하여 무호흡을 유발하였다. 3 증례의 컴퓨터단층영상에서 폐의 과확장된 거대한 낭포성 가스 종괴가 확인되었으며, 종괴에 의한 전종격동 및 심장의 변위가 확인되어, 거대 낭포성 폐기종으로 진단하였다. 거대 낭포성 폐기종은 낭포성 가스 종괴가 동측 흉강의 1/3 이상을 차지하는 것으로 정의되며, 다중검출기 컴퓨터단층촬영을 통한 진단으로 유용한 정보를 획득할 수 있다.

• 한국임상수의학회지
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• 제25권2호
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• pp.96-101
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• 2008

흉수량은 흉수천자의 실시 여부 및 진단과 치료에 이용되는 방법의 결정에 영향을 미치므로 흉수량 측정은 중요하다. 본 실험의 목적은 흉수를 정량화하기 위해 흉부 방사선 및 초음파와 컴퓨터단층촬영을 시행하여 그 결과를 비교하고 정확도를 측정하는데 있다. 임상적으로 건강한 6 마리의 비글견을 이용하여 생리식염수를 최종 용량이 60 ml/kg 될 때까지 체중당 10ml씩 흉강에 주입하면서 흉부 방사선 검사, 초음파 검사, CT 검사를 차례로 실시하였다. 흉부 방사선 사진에서 흉수의 유무 평가 및 흉수 정량화를 실시하였으며 초음파 영상에서 흉수량은 폐의 표면과 흉강벽 사이의 최대 수직 거리를 측정하여 평가하였다. CT 영상에서 흉수량은 soft tissue window에서 평가하였으며 최대 흉수량을 나타내는 영상에서 최소 수직거리를 측정하였다. 흉수량과 흉부 방사선 사진 및 초음파 영상에서의 측정치와 통계학적으로 유의적인 결과를 얻지 못했다. 그러나 CT 검사에서의 측정값과 흉수량과의 유의적인 관계를 나타내었다. 특히 흉수의 정량화에서 좌우측 측정치의 평균값이 좌우측 각각의 값보다 더 높은 정확도를 나타내었다. 흉수를 확인하기 위해서는 흉부 방사선 검사 초음파 검사 및 CT 검사가 모두 가능하나 흉수를 정량화하기 위해서는 흉부 방사선 및 초음파 검사보다 CT 검사가 유용함을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제45권2호
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• pp.145-150
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• 2022

The main purpose of this work was to restore the blurry chest CT images by applying a blind deconvolution algorithm. In general, image restoration is the procedure of improving the degraded image to get the true or original image. In this regard, we focused on a blind deblurring approach with chest CT imaging by using digital image processing in MATLAB, which the blind deconvolution technique performed without any whole knowledge or information as to the fundamental point spread function (PSF). For our approach, we acquired 30 chest CT images from the public source and applied three type's PSFs for finding the true image and the original PSF. The observed image might be convolved with an isotropic gaussian PSF or motion blurring PSF and the original image. The PSFs are assumed as a black box, hence restoring the image is called blind deconvolution. For the 30 iteration times, we analyzed diverse sizes of the PSF and tried to approximate the true PSF and the original image. For improving the ringing effect, we employed the weighted function by using the sobel filter. The results was compared with the three criteria including mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR), which all values of the optimal-sized image outperformed those that the other reconstructed two-sized images. Therefore, we improved the blurring chest CT image by using the blind deconvolutin algorithm for optimal approach.

• 대한영상의학회지
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• 제81권4호
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• pp.933-938
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• 2020

팔머리정맥류는 극히 드문 혈관질환으로서 선천성, 혹은 외상이나 염증 등의 후천성 원인에 의해 발생한다. 팔머리정맥류는 영상검사에서 다양한 정도의 조영증강을 보이기 때문에 암환자에서 경부 전이성 림프절로 오인 될 수 있다. 본 증례에서는 위암으로 위부분절제술을 받은 60세 여환에서 시행한 흉부 컴퓨터단층촬영에서 우측 빗장위부위에 조영증강되는 결절성 병변이 발견되었다. 전이성 림프절의 가능성을 고려하여 도플러 초음파 및 추적 컴퓨터단층촬영을 시행하였고 팔머리정맥에 생긴 정맥류로 진단하였다. 본 저자들은 암 환자에서 경부전이성 림프절로 의심되는 병변이 발견되었을 경우 팔머리정맥류의 가능성도 고려할 수 있어야 함을 강조한다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1364-1376
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• 2020

심낭오목은 흉부 컴퓨터단층촬영을 받는 환자에서 종종 확인이 된다. 심낭은 종종 정상 변이나 질환과 오인될 수 있어 심낭의 정상 해부학 구조를 알고 있는 것이 중요하다. 그러므로 이 논문에서는 심낭오목의 해부학 및 위치 그리고 심낭오목과 관련된 다양한 질환에서 보일 수 있는 특징적인 소견에 대해 기술할 것이다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제44권5호
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• pp.473-480
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• 2021

This study was purpose to method that applies for improving the image quality in CT and X-ray scan, especially in the lung region. Also, we researched the parameters of the image before and after applying for Histogram Equalization (HE) such as mean, median values in the histogram. These techniques are mainly used for all type of medical images such as for Chest X-ray, Low-Dose Computed Tomography (CT). These are also used to intensify tiny anatomies like vessels, lung nodules, airways and pulmonary fissures. The proposed techniques consist of two main steps using the MATLAB software (R2021a). First, the technique should apply for the process of normalization for improving the basic image more correctly. In the next, the technique actively rearranges the intensity of the image contrast. Second, the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) method was used for enhancing small details, textures and local contrast of the image. As a result, this paper shows the modern and improved techniques of HE and some advantages of the technique on the traditional HE. Therefore, this paper concludes that various techniques related to the HE can be helpful for many processes, especially image pre-processing for Machine Learning (ML), Deep Learning (DL).