PET/CT 촬영에서 정량분석에 영향을 주는 다양한 인자 중 현재 상품화된 CT 조영제와 MRI 조영제의 종류별 각 성분의 특성에 따른 SUV의 변화를 비교 분석하고자 하였다. 실험장비는 Discovery 690 PET/CT(Ge)와 NEMA NU2-1994 PET phantom를 이용하였고, 팬텀에 증류수 2/3를 채워 넣은 후 방사성동위원소(18F-FDG 37 MBq)와 각각의 CT와 MRI 조영제를 순차적으로 주입하여 팬텀을 고르게 교반하고 다시 증류수를 가득 채운 후 기포가 생기지 않게 하였다. 방출스캔은 FDG 또는 FDG와 혼합한 조영제를 넣고 40분에 15분 동안 스캔하였으며, 투과스캔은 CT로 관전압 120 kVp, 관전류 40 mA, 회전시간 0.5 sec, 단면두께 3.27 mm, DFOV 30 cm의 조건으로 스캔하였다. 분석방법으로 정량분석은 각각 10, 15, 20, 25, 30번째 slice에서 region of interest (ROI)를 설정하여 각각 SUVmean, SUVmax를 구하였다. 결과적으로 순수 FDG 영상과 비교에서 MRI 조영제를 혼합한 3종류의 영상 모두에서 SUVmean가 높게 측정되었으나 통계적 유의성은 없었고, SUVmax 에서는 유의한 결과를 얻었다. 또한 4종류의 CT 조영제 영상은 SUVmean, SUVmax 모두 유의한 결과를 얻었다. PET/CT는 영상의 정확도를 위해 감쇠 보정은 다양한 방법으로 시행되고 있지만 CT와 MRI 조영제는 감쇠보정 시 영상의 왜곡에 의한 진단적 가치를 저하시킬 수 있다. 이러한 이유로 진료 당일 여러 종류의 검사를 시행하기 전 반드시 선행되어야 할 검사를 선별하여 서로 영향을 주지 않도록 함으로서 고객에게 차별화된 양질의 의료서비스를 제공해야 한다.
전산화단층영상 품질 개선을 위해 사용되는 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 사전 학습을 위해 많은 양의 데이터를 필요로 하는 단점이 있다. 또한 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 학습에 사용된 영상의 특징과 학습된 모델에 입력된 영상의 특징이 다른 경우 영상 내부 구조적 왜곡이 유발되는 한계점이 있다. 본 연구에서는 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술의 단점을 보완하고 전산화단층영상의 잡음을 감소시킬 수 있는 심층강화학습 기반 영상화 모델을 개발하였다. 심층강화학습 기반 영상화 모델은 shared, value 및 policy 네트워크로 구성하였으며, 영상 잡음 특징 추출 및 모델의 성능 향상을 위해 합성곱, rectified linear unit(ReLU) 활성화 함수, dilation factor 및 게이트순환유닛을 사용하였다. 또한 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술을 통해 획득한 영상의 영상품질 비교를 통해 본 연구에서 개발한 영상화 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과 기존 기술에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델 적용 시 전산화단층영상의 정량적 정확도는 큰 폭으로 향상, 잡음은 큰 폭으로 감소함을 확인하였다. 또한 영상화 모델 학습 시 사용한 영상과 구조적 특징이 다른 영상에 대해서도 잡음 감소 효과를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 심층강화학습 기반 영상화 모델을 통해 전산화단층영상의 구조적 특징을 보전함과 동시에 잡음을 감소시킬 수 있다.
Objective: The purpose of our study was to investigate the predictive abilities of clinical and computed tomography (CT) features for outcome prediction in patients with coronavirus disease (COVID-19). Materials and Methods: The clinical and CT data of 238 patients with laboratory-confirmed COVID-19 in our two hospitals were retrospectively analyzed. One hundred sixty-six patients (103 males; age 43.8 ± 12.3 years) were allocated in the training cohort and 72 patients (38 males; age 45.1 ± 15.8 years) from another independent hospital were assigned in the validation cohort. The primary composite endpoint was admission to an intensive care unit, use of mechanical ventilation, or death. Univariate and multivariate Cox proportional hazard analyses were performed to identify independent predictors. A nomogram was constructed based on the combination of clinical and CT features, and its prognostic performance was externally tested in the validation group. The predictive value of the combined model was compared with models built on the clinical and radiological attributes alone. Results: Overall, 35 infected patients (21.1%) in the training cohort and 10 patients (13.9%) in the validation cohort experienced adverse outcomes. Underlying comorbidity (hazard ratio [HR], 3.35; 95% confidence interval [CI], 1.67-6.71; p < 0.001), lymphocyte count (HR, 0.12; 95% CI, 0.04-0.38; p < 0.001) and crazy-paving sign (HR, 2.15; 95% CI, 1.03-4.48; p = 0.042) were the independent factors. The nomogram displayed a concordance index (C-index) of 0.82 (95% CI, 0.76-0.88), and its prognostic value was confirmed in the validation cohort with a C-index of 0.89 (95% CI, 0.82-0.96). The combined model provided the best performance over the clinical or radiological model (p < 0.050). Conclusion: Underlying comorbidity, lymphocyte count and crazy-paving sign were independent predictors of adverse outcomes. The prognostic nomogram based on the combination of clinical and CT features could be a useful tool for predicting adverse outcomes of patients with COVID-19.
Yu Zhang;Woocheol Kwon;Ho Yun Lee;Sung Min Ko;Sang-Ha Kim;Won-Yeon Lee;Suk Joong Yong;Soon-Hee Jung;Chun Sung Byun;JunHyeok Lee;Honglei Yang;Junhee Han;Jeanne B. Ackman
Korean Journal of Radiology
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제22권5호
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pp.829-839
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2021
Objective: To compare the diagnostic performance of contrast-enhanced radial T1-weighted gradient-echo 3-tesla (3T) magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT) for the detection of visceral pleural surface invasion (VPSI). Visceral pleural invasion by non-small-cell lung cancer (NSCLC) can be classified into two types: PL1 (without VPSI), invasion of the elastic layer of the visceral pleura without reaching the visceral pleural surface, and PL2 (with VPSI), full invasion of the visceral pleura. Materials and Methods: Thirty-three patients with pathologically confirmed VPSI by NSCLC were retrospectively reviewed. Multidetector CT and contrast-enhanced 3T MRI with a free-breathing radial three-dimensional fat-suppressed volumetric interpolated breath-hold examination (VIBE) pulse sequence were compared in terms of the length of contact, angle of mass margin, and arch distance-to-maximum tumor diameter ratio. Supplemental evaluation of the tumor-pleura interface (smooth versus irregular) could only be performed with MRI (not discernible on CT). Results: At the tumor-pleura interface, radial VIBE MRI revealed a smooth margin in 20 of 21 patients without VPSI and an irregular margin in 10 of 12 patients with VPSI, yielding an accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and F-score for VPSI detection of 91%, 83%, 95%, 91%, 91%, and 87%, respectively. The McNemar test and receiver operating characteristics curve analysis revealed no significant differences between the diagnostic accuracies of CT and MRI for evaluating the contact length, angle of mass margin, or arch distance-to-maximum tumor diameter ratio as predictors of VPSI. Conclusion: The diagnostic performance of contrast-enhanced radial T1-weighted gradient-echo 3T MRI and CT were equal in terms of the contact length, angle of mass margin, and arch distance-to-maximum tumor diameter ratio. The advantage of MRI is its clear depiction of the tumor-pleura interface margin, facilitating VPSI detection.
CT를 기반으로 감쇠 보정이 시행되는 PET/CT 검사에서는 금속 삽입물에 의한 선속 경화 현상 (Beam Hardening Artifact)으로 인공물이 발생 된다. 이는 인접한 부위의 과대 혹은 과소 평가를 유발하는 감쇠 보정으로 인해 $^{18}F$-FDG의 섭취 변화를 가져오며 영상의 질과 비뇨 생식기 질환의 진단능을 저하시킨다. 따라서 본 연구에서는 PET/CT 영상의 질 향상을 위한 금속 인공물 저감 (Metal Artifact Reduction, MAR) algorithm 재구성방법의 유용성을 평가하고자 한다. 인공 고관절 삽입물에 대한 인공물을 평가하기 위해 SPECT/PET Phantom에 고관절 삽입물을 고정 하여 PET/CT를 진행했다. W/O MAR algorithm 영상과 MAR algorithm 영상에서 CT상에 나타나는 Bright streak, Dark streak, Metal과 Background의 영역에서의 표준화 섭취 계수(Standardized Uptake Value)의 변화를 분석하였다. 또한 본원에 내원한 고관절 전치환술을 시행한 15명의 환자에게서 W/O MAR algorithm과 MAR algorithm, 비 감쇠 보정 영상을 비교 평가하였다. W/O MAR algorithm 영상에서 SUV는 Bright streak 영역에서는 $0.98{\pm}0.48$ g/ml, Dark streak 영역에서는 $0.88{\pm}0.02$ g/ml, Metal 영역에는 $0.24{\pm}0.16$ g/ml, Background 영역은 $0.91{\pm}0.18$ g/ml로 측정되었다. 하지만 MAR algorithm 영상에서는 Bright streak 영역에서는 $0.88{\pm}0.49$ g/ml, Dark streak 영역은 $0.63{\pm}0.21$ g/ml, Metal 영역에서는 $0.06{\pm}0.07$ g/ml, Background는 $0.90{\pm}0.02$ g/ml로 측정되었다. MAR algorithm 적용 시 SUV가 평균적으로 감소 하였으며, W/O MAR algorithm 영상에서는 Bright streak영역에서 Background 보다 높게 측정되어 false positive uptake로 나타났으나 MAR algorithm 영상에서는 Background와 비슷한 농도와 SUV가 나타났고, false positive uptake가 관찰되지 않았다. 따라서 MAR algorithm을 적용하여 인공 고관절 삽입물 주변 조직의 과대 혹은 과소 감쇠 보정으로 인한 섭취의 증가를 줄일 수 있었다. 하지만 Dark streak 영역에서의 SUV 저하를 줄이기 위한 방안은 더욱 많은 연구가 이뤄져야 할 것이다. 고관절 삽입 인공물로 인해 발생하는 Bright streak 영역에서의 false positive uptake를 감소시키고 이와 인접해 있는 비뇨 생식기 질환에 W/O MAR algorithm과 MAR algorithm, 비 감쇠 보정 영상이 동시에 제공된다면 더욱 진단능을 향상 시킬 수 있으리라 생각된다.
종양학에서 암의 진단, 병기 결정, 재발 판정, 그리고 치료에 대한 반응의 평가에 PET/CT의 유용함은 이미 인정되고 있다. 그런데 크기가 작거나 폐의 기저 부위, 혹은 간의 상부에 위치한 종양일수록 호흡으로 인한 위치 변위와 왜곡의 정도가 크며 PET영상의 SUV에도 영향을 미치게 된다. 따라서 정상 호흡 상태에서 얻어지는 PET 또는 CT영상을 토대로 방사선 치료를 하게 되면 치료해야 할 표적이 치료 범위에서 벗어나거나 정상 조직에 과도한 방사선이 조사될 수 있으므로 치료율이 낮아지거나 방사선에 의한 부작용이 증가할 수 있다. 본 논문의 목적은 호흡에 의한 인공산물을 최소화하고 보다 정확한 SUV 측정을 위해 ACT를 이용한 감쇠 보정 방법을 적용하여 그 유용성을 평가하고자 함이다. 하 흉부에 종양이 있는 13명의 환자를 대상으로 Discovery STE8 PET/CT스캐너를 사용하여 두 가지의 PET/CT영상을 얻었다. HCT를 사용한 감쇠 보정 영상과 ACT를 사용한 감쇠 보정 영상에서 측정한 인공물의 크기와 $SUV_{max}$를 비교 분석하였다. 인공물은 모든 환자의 하 흉부의 백색 음영 영역을 측정하여 평가하였다. $SUV_{max}$는 주요 종양의 $SUV_{max}$를 측정하여 평가하였다. 분석 프로그램은 Advantage Workstation v4.3을 사용하였다. 환자에게 7.4 MBq (0.2 mCi)/kg의 $^{18}F$-FDG를 투여한 1시간 뒤 스캔하였다. 방출 스캔은 3 min/bed로 스캔하였다. HCT 보정 영상과 비교하여 ACT 보정 영상에서 인공산물의 크기가 눈에 띄게 줄어든 것을 관찰할 수 있었다. 하 흉부의 저 보정으로 인한 인공산물 크기는 ACT 보정 영상과 HCT 보정 영상 각각 $1.5{\pm}3.5$ cm과 $13.4{\pm}4.2$ cm를 나타냈다. 주요 병소의 $SUV_{max}$의 변화는 ACT 보정 영상이 HCT 보정 영상보다 눈에 띄게 상승하였다. ACT 보정 영상에서 HCT영상과 비교하여 tumor의 $SUV_{max}$가 평균 $5.3{\pm}3.9%$ 상승하였다. 가장 큰 차이를 보인 종양은 lung의 lower lobe에 있는 종양으로 $SUV_{max}$ 7.7에서 $SUV_{max}$ 8.7로 13% 상승하였다. ACT를 이용한 감쇠 보정 영상은 하 흉부의 인공산물을 눈에 띄게 줄일 수 있어 보다 정확한 병소의 SUV를 측정 및 방사선 치료 범위 설정에 도움이 될 수 있을 것이다. 또한 ACT 기법은 병소가 횡격막 부근에 있는 환자의 경우 폐와 간의 경계를 보다 정확히 구분할 수 있어 판독시 도움이 될 수 있을 것이라고 판단된다. 추가 ACT 촬영에 의한 피폭 선량이 증가하는 점을 고려하여 적용한다면 임상적으로 유용한 효과가 있다고 사료된다.
본 실험에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 지방간 환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 정상 간 CT영상과 지방간 CT영상을 생성하고 제안된 질감특징분석을 이용한 컴퓨터보조 진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 지방간 CT영상의 질환 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 지방간 CT영상 30증례 중에서 각각의 파라메타별 질감특징 값에 대한 인식률은 평균 밝기의 경우 100%, 엔트로피의 경우 96.67%, 왜곡도의 경우 93.33%로 높게 나타났고, 평탄도의 경우 83.33%, 균일도의 경우 86.67%, 평균대조도의 경우 80%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 지방간 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 객관성, 정확성, 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.
Objectives : We evaluated the use of FDG PET/CT for the identification of cervical nodal metastases of SCC of the oral cavity and oropharynx with histological correlation. Material and Methods : We reviewed 46 medical records, from January 2004 to July 2007, of patients who underwent FDG PET/CT and CT/MRI for SCC of the oral cavity and oropharynx before surgery. We recorded the lymph node metastases according to the neck level affected and the system used for the imaging-based nodal classification. Results : The FDG PET/CT had a sensitivity of 75.6% and a specificity of 96.7% ; it had a higher sensitivity than the CT/MRI for identification of cervical metastases on the side of the neck(26/28 vs. 20/28, p=0.031) and at each of the cervical levels(34/45 vs. 26/45, p=0.008). There was a significant difference in the $SUV_{max}$ between the benign and malignant cervical lymph nodes($3.31{\pm}3.23$ vs. $4.22{\pm}2.57$, p=0.028). The receiver-operating-characteristic (ROC) curve analysis for differentiating the benign from the malignant cervical lymph nodes, showed that the area under the curve(AUC) of the FDG PET/CT was 0.775. The cut-off value for the $SUV_{max}$ was 2.23 based on the ROC curve. There was a significant correlation between the $SUV_{max}$ and the size of the cervical lymph nodes(Spearman r=0.353, p=0.048). Conclusion : FDG PET/CT images were more accurate than the CT/MRI images. In addition, the $SUV_{max}$ cut-off values were important for evaluating cervical the cervical nodes in the patients with SCC of the oral cavity and oropharynx.
간질환을 주소로 추적검사를 위해 내원한 CT(Computer Tomography, 이하 CT) 검사자를 대상으로 체질량 지수와 관전압 변화에 따른 영상의 화질 및 방사선 피폭선량변화에 대하여 알아보고자 하였다. 2010년 3월부터 2011년 6월까지 부산 P대학병원에 복부 CT 를 검사한 환자 중 체질량지수(Body Mass Index, 이하 BMI)가 25이하인 환자를 대상으로 하였고 대상자는 48명이었다. 영상의 질의 객관적 평가로 신호대 잡음비와 유효선량을 비교하였다. 복부 영상의 화질평가는 영상의학과 의사2명이 한국의료영상품질관리원에서 선정한 임상영상 평가의 기준을 근거로 해 1점에서 20점까지 점수를 매겨 평가하였다. 피폭선량분석에서 CTDIvol값은 관전압이 100kVp일 때 120kVp보다 약44.1%가 감소하였다. 그리고 유효선량은 관전압 100kVp일 때 120kVp보다 약43%가 감소하였다. 영상의 화질 평가는 반복적으로 CT검사를 위해 내원한 총48명의 검사자 영상 중 Good 1명, Excellent 47명으로 평가되었다. 추적검사를 시행하는 환자 중 BMI지수가 25이하인 환자들을 대상으로 저관전압을 적용한 복부 CT검사 시 영상의 질적 저하없이 진단 가치가 있는 영상의 획득과 피폭선량 감소효과를 얻을 수 있다고 사료된다.
기술의 발전으로 CT 검사에 있어 환자가 받는 피폭선량을 줄이기 위한 노력은 새로운 재구성 기법 개발과 함께 계속 진행되고 있다. 최근에는 반복적 재구성 기법의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 재구성 기법이 개발되었다. 본 연구는 소아 흉부 CT 영상에서 재구성 기법에 따른 영상의 유용성을 평가하였다. 환자 실험은 2021년 1월 2일부터 2022년 12월 31일까지 경상남도 P 병원에서 흉부 조영 CT 검사를 받은 소아 환자 중 85명을 대상으로 연구를 진행하였다. 팬텀 실험에 사용된 팬텀은 Pediatric Whole Body Phantom PBU-70이다. 검사 후 FBP, ASIR-V(50%), DLIR(TF-Medium,High)로 영상을 재구성했고, 동일한 크기의 ROI를 설정하여 HU값, SD값을 획득하여 SNR, CNR 값을 산출하여 영상을 평가하였다. 그 결과 DLIR의 TF-H가 모든 실험에서 ASIR-V(50%)와 TF-M에 비해 잡음 값이 가장 낮았으며, SNR과 CNR의 값이 가장 높았다. 소아 흉부 CT 검사에서 DLIR이 적용된 TF 영상이 ASiR-V 영상보다 잡음이 적었고, CNR과 SNR은 높은 것으로 나타났으며 DLIR이 적용되면 기존의 재구성법에 비해 영상의 질이 더 향상될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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