컴퓨터지원진단(Computer Aided Diagnosis; CAD) 시스템은 방사선 의사들이 흉부 X-ray 영상에서 결절을 탐지하는데 있어 실제적으로 발생할 수 있는 오진율을 줄이고, 폐 결절이 존재하는 폐야에서 결절의 존재 유무를 판단하여 검출을 표시함으로써 진단율을 개선시킬 수 있도록 하였다. 본 논문은 흉부 X-ray 영상에서의 폐 결절을 추출하는데 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 템플릿 매칭(Template Matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 흉부 X-ray 영상에 존재하는 결절과 레퍼런스 이미지를 매칭시켜 적합도를 계산한 후, 그 값을 통하여 수치가 낮은 개체를 선택하여 높은 개체와 교차시킨다. 그리고 레퍼런스 이미지는 결절이 존재하는 환자 X-ray 영상에서 샘플 노듈을 추출한 후 가우시안 분포를 갖는 512개의 레퍼런스 이미지를 생성하였다. 본 논문에서 사용된 영상은 결절 50개, 비결절 30개와 흉부 X-ray 영상에서 육안으로 판별이 가능한 결절 영상을 20개를 포함하여 총 100개 영상을 사용하였다. 실험 결과 83%의 결절을 자동 추출 하였으며, 가장 적절한 레퍼런스 이미지를 발견하고 이를 흉부영상에 매칭시켜 정확한 결절의 위치를 확인하였다.
흉부 X-ray 영상은 폐와 심장을 검사하는 방사선 검사이며 특히, 폐 질환을 진단하는 데 널리 사용되고 있다. 이러한 흉부 X-ray의 품질은 의사의 진단에 영향을 줄 수 있으므로 품질을 평가하는 과정이 필수적으로 거쳐야 하는데, 이 과정은 영상의학과 전문의의 주관이 개입될 수 있고, 수작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 또한, 이러한 품질평가는 X-ray 영상의 특징과 사용 목적에 따라 일반적인 품질평가와는 다른 평가 요소가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X-ray 영상에서 검출되는 장기의 해상도, ,해부학적인 구조, 균형 등을 고려하여 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 적용하여 품질요소를 5가지(인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과상태)로 나누고 이를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 수작업으로 품질평가를 진행하는 본래의 방식 대비 소요 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 X-ray를 이용한 학습 모델 개발에 높은 품질의 학습데이터를 선별하는 과정에도 사용될 수 있다.
다양한 질환이 발생 될 수 있는 임신중에 산모의 건강상태를 검사하기 위해서는 임산부의 X-ray 흉부촬영이 필수적으로 이루어지게 된다. 따라서 임산부의 X-ray 흉부촬영에 관한 의료용 방사선의 사용은 기본적인 검사로 사용되어지고 있다. 따라서 임신초기인 착상기 부터 태아의 각종 장기 형성 및 기관 형성기까지 대부분의 임신기간은 방사선의 직접적인 차폐가 요구되어진다. 하지만 현재 사용되고 있는 납치마는 임산부가 직접 손으로 잡고 있고 는 불편함으로 인한 산모의 정확한 X-ray 흉부촬영 자세가 이루어지지 않고 있는 실정이다 또한 이러한 결과로 인해 산모의 X-ray 흉부촬영 영상이 폐첨부와 견갑골이 자주 겹쳐 흉부영상이 질적으로 저하되는 현상을 가져다 주고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 산모용 납치마를 제작하였다. 결과적으로 새로 디자인한 산모용 납치마는 산모의 X-ray흉부 촬영시 편한 자세를 유지 할 수 있게 해주었다. 아울러 산모가 정확한 자세를 취 할 수 있게 되었다. 더 나아가서 산모의 X-ray흉부 촬영시 견갑골과 폐첨부가 겹치는 현상을 최소화 해주어서 산모의 흉부촬영 영상에 최적화된 이미지를 제공 할 수 있게 해 주었다.
흉부 X-ray 영상은 폐 질환을 진단하는 기본적인 도구로써 널리 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 흉부 X-ray 영상의 품질을 평가하는 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정은 주관적인 기준에 따라 수 작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 기반으로 인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과 상태의 5가지 품질 평가를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 품질 판단에 소요되는 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 병변 진단을 위한 학습 모델 개발의 양질의 학습 데이터를 선별하는 전처리 과정에 활용될 수 있다.
배경: 기흉 환자를 수술하기 전에 폐기포의 위치, 숫자, 크기와 모양을 파악하기 위하여 단순 흉부 X선 사진이나 흉부 컴퓨터 단층 촬영등을 이용한다. 단순 흉부 X선 사진은 간편하고 저렴하나 정확도가 낮고, 흉부 컴퓨터 단층 촬영은 정확하나 비용이 많이든다. 그러나 흉강조영술을 이용하면, 폐기포의 상태를 비교적 저렴하고 정확히 파악할수 있으리라 예상되어, 이를 확인하기 위하여 본 임상 실험을 계획하였다. 대상 및 방법: 대상은 개흉이나 흉강내시경을 이용하여 폐기포 절제를 시행한, 원발성 자연 기흉 환자 22명이었다. 수술전에 단순 흉부 X선 사진과 흉강조영술을 시행하여, 이를 수술시의 폐기포의 소견과 비교하였다. 결과: 흉강조영술의 Sensitivity는 75%로 단순 흉부 X선 사진의 30%에 비하여 높았고, 정확도(Accuracy)도 72.7%로 단순 흉부 X선 사진의 36.4%에 비하여 높았다. 그러나 Specificity는 흉강조영술이 50%로 단순 흉부 X선 사진의 100%에 비하여 낮았다. 검사로인한 합병증은 없었다. 결론: 결론적으로 기흉의 수술전 검사로서 흉강조영술은 단순 흉부 X선 사진에 비하여 높은 진단적 가치를 지녔으며, 안전하게 이용될 수 있으리라 생각된다.
This study was conducted to ultimately reduce unnecessary radiation exposure by emphasizing the need and importance of correct positioning by examining the positioning relationship of anatomical structures in the human body and changes in X-ray images according to changes in patient positioning during the left lateral chest X-ray examination. This study investigated and analyzed previously published papers and books on the left lateral chest X-ray examination to find out the importance of positioning in the left lateral chest X-ray examination. To find out the importance of correct positioning in the left lateral chest X-ray, we compared three images of incorrectly positioned right thorax and left thorax rotated forward and the lower median surface of the body leaning against the image receptor. In the left lateral chest examination, a distorted image was obtained in which the shape of the anatomical structure observed in the image was changed according to the presence or absence of rotation of the patient and the inclination of the median visual surface. X-ray images with the most accurate and large amount of information were obtained from X-ray images with the correct positioning performed during left lateral chest X-ray examination. Therefore, It is believed that the left lateral chest X-ray examination will have beneficial effects such as providing accurate medical information, preventing misdiagnosis, reducing social costs, and ultimately reducing radiation exposure.
흉부의 병변을 진단하기 위해 주로 사용되고 있는 흉부 X-선 촬영은 최근 컴퓨터 기술의 발달에 힘입어 디지털화 되고 있다. 디지털화된 흉부 영상을 방사선과 전문의가 모니터 상에서 관찰할 때 흉부 영상의 품질이 고르지 못하여 병변을 검출하기가 어려울 뿐만 아니라 이로 인하여 많은 진단 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 디지털 흉부 영상을 개선하기 위해 신경망을 이용하여 흉부 X-선 영상의 등화 방법을 제안하고 그 결과를 히스토그램 등화 방법과 비교하여 제시하였다.
디지털 엑스레이 기기로부터 처음 획득된 엑스레이 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 흉부 엑스레이 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 이러한 엑스레이 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 따라서 본 논문은 특정 밝기에 밀집된 정보들의 히스토그램 범위를 확장시키고, 주파수 대역 별 가중치 조절을 통한 선명도 개선 및 고주파 성분의 특성을 이용한 영상 융합 기법을 통해 최종적으로 영상의 대비를 적절하게 개선하는 흉부 엑스레이 영상용 화질 개선 방법을 제안한다. 또한 기존의 기법들과 비교하여 흉부 엑스레이 영상을 보다 자연스럽게 개선하는 것을 확인하고 discrete entropy와 saturation을 통해 정량적 평과 결과를 보인다.
The purpose of this study was to examine the importance of proper positioning in chest PA X-ray examination. As a study method, this author searched for and analyzed materials related to chest PA X-ray examination from theses and books that had been published previously to understand the importance of proper positioning in chest PA X-ray examination. Generally, one of the examinations frequently done in most of the hospitals is chest PA X-ray examination. Also, in any kinds of X-ray examination, proper positioning is the most fundamental and definite way to provide accurate information about the patient. Poor positioning in chest PA X-ray examination may jeopardize the diagnosis and treatment, increase social cost due to examination needed to be done additionally, and generate additional radiation exposure unnecessarily above all. In conclusion, it is expected that proper positioning in chest PA X-ray examination will exert positive effects such as the provision of accurate information about the patient, prevention of misdiagnosis, reduction in social cost, and lastly decrease in radiation exposure.
본 연구에서는 CNN과 빅데이터 기술을 이용한 Deep Learning을 통해 흉부 X-ray 영상 분류 및 정확성 연구에 대하여 알아보고자 한다. 총 5,873장의 흉부 X-ray 영상에서 Normal 1,583장, Pneumonia 4,289장을 사용하였다. 데이터 분류는 train(88.8%), validation(0.2%), test(11%)로 분류하였다. Convolution Layer, Max pooling layer pool size 2×2, Flatten layer, Image Data Generator로 구성하였다. Convolution layer가 3일 때와 4일 때 각각 filter 수, filter size, drop out, epoch, batch size, 손실함수 값을 설정하였다. test 데이터로 Convolution layer가 4일 때, filter 수 64-128-128-128, filter size 3×3, drop out 0.25, epoch 5, batch size 15, 손실함수 RMSprop으로 설정 시 정확도가 94.67%였다. 본 연구를 통해 높은 정확성으로 분류가 가능하였으며, 흉부 X-ray 영상뿐만 아니라 다른 의료영상에서도 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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