MRI 검사실의 최적환경을 목적으로 검사실 및 모니터의 휘도와 조도를 측정하였다. 대학병원(n = 6)의 MRI(n = 10)에서 휘도와 조도를 Unfors Xi Light Probe(Unfors Instruments AB, Billdal, Sweden)를 이용하여 측정하였다. 휘도는 black level과 white level을 조도는 모니터의 측면의 중앙에서 3회 반복하여 평균과 표준편차를 구하여 t-test를 이용하여 유의성 검정의 통계적 처리를 하였다. 모니터 휘도는 black level에서 평균 $1.78cd/m^2$, 표준편차 $0.85cd/m^2$이었고, white level에서는 평균 $43.58cd/m^2$, 표준편차 $13.19cd/m^2$로 측정되었다. MRI 검사실 조도는 최저값 30.5 lux, 최대값 601.3 lux, 평균 177.86 lux로 측정되었고, 휘도와 조도는 통계학적으로 유의한 차이가 있다(p < .05). MRI 모니터 및 검사실 휘도와 조도의 권고 기준을 참고하여 최적인 환경을 조성하도록 한다.
Nam gyu Kang;Young Joo Suh;Kyunghwa Han;Young Jin Kim;Byoung Wook Choi
Korean Journal of Radiology
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제22권3호
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pp.334-343
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2021
Objective: We aimed to develop a prediction model for diagnosing severe aortic stenosis (AS) using computed tomography (CT) radiomics features of aortic valve calcium (AVC) and machine learning (ML) algorithms. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 408 patients who underwent cardiac CT between March 2010 and August 2017 and had echocardiographic examinations (240 patients with severe AS on echocardiography [the severe AS group] and 168 patients without severe AS [the non-severe AS group]). Data were divided into a training set (312 patients) and a validation set (96 patients). Using non-contrast-enhanced cardiac CT scans, AVC was segmented, and 128 radiomics features for AVC were extracted. After feature selection was performed with three ML algorithms (least absolute shrinkage and selection operator [LASSO], random forests [RFs], and eXtreme Gradient Boosting [XGBoost]), model classifiers for diagnosing severe AS on echocardiography were developed in combination with three different model classifier methods (logistic regression, RF, and XGBoost). The performance (c-index) of each radiomics prediction model was compared with predictions based on AVC volume and score. Results: The radiomics scores derived from LASSO were significantly different between the severe AS and non-severe AS groups in the validation set (median, 1.563 vs. 0.197, respectively, p < 0.001). A radiomics prediction model based on feature selection by LASSO + model classifier by XGBoost showed the highest c-index of 0.921 (95% confidence interval [CI], 0.869-0.973) in the validation set. Compared to prediction models based on AVC volume and score (c-indexes of 0.894 [95% CI, 0.815-0.948] and 0.899 [95% CI, 0.820-0.951], respectively), eight and three of the nine radiomics prediction models showed higher discrimination abilities for severe AS. However, the differences were not statistically significant (p > 0.05 for all). Conclusion: Models based on the radiomics features of AVC and ML algorithms may perform well for diagnosing severe AS, but the added value compared to AVC volume and score should be investigated further.
본 연구는 관전압(kVp), 관전류량(mAs)과 같은 물리적 인자의 변화에 따른 다양한 구성 물질의 하운스필드 단위(HU, Hounsfield Unit) 평가를 통해 전산화단층촬영(Computed Tomography) 장치에 대한 성능을 평가하고 이들의 응용가능성을 연구하고자 하였다. MDCT (Siemens SOMATOM Sensation 4, Germany)를 이용하여 밀도가 다른 다양한 물질의 물리적 인자의 변화에 따른 HU 값을 측정하였다. 실험결과 관전압이 증가함에 따라 물질의 HU 값은 대체적으로 감소하고, 특히 뼈와 조영제의 구성물질인 요오드(iodine)의 경우 관전압이 80 kVp에서 140 kVp로 증가했을 때 HU 값은 각각 32%, 42% 감소하였다. 반면, 50 mAs에서 400 mAs로 관전류량이 증가함에 따라 HU 값에는 큰 변화가 없었다. 그리고 물질의 밀도가 0.00 $g/cm^3$에서 1.82 $g/cm^3$로 증가함에 따라 HU 값은 선형적으로 증가하였다. 조영제의 구성물질인 요오드의 경우에는 농도가 증가함에 따라 HU 값은 선형적으로 증가하였고 관전압이 증가함에 따라 HU 값이 감소하였다. 관전압 증가에 따른 감소정도는 요오드의 농도에 따라 차이가 있으며 3%의 농도에서 가장 큰 차이를 보였다. 이러한 결과를 이용하여 single source CT 장치에서 혼합물의 물질분리 효과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 다양한 물질에 대한 물리적 인자와 HU의 상관관계를 확인하였고, single source CT 장치를 이용하여 물질분리 효과를 구현함으로써 CT 장치의 효율성을 증가시키고, 응용분야를 확장할 수 있을 것으로 기대한다.
방사선에 의한 피폭 없이 대조도가 우수한 영상의 획득이 가능한 자기공명영상은 진단에 필수적이지만 영상에서의 노이즈 발생은 불가피한 요소이기 때문에 이를 보완하기 위해 자기공명영상장치의 변수들을 조절하여 우수한 특성을 가진 영상을 획득할 수 있다. 이 중, 여기횟수 (NEX; number of excitation)는 추가적인 영상 특성의 저하 없이 우수한 특성의 영상을 획득할 수 있지만 scan time이 증가하여 motion artifact를 발생시킬 수 있고, scan time의 증가에 비례하여 영상의 특성이 향상되지 않기 때문에 적절한 NEX의 설정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 MRiLab simulation program을 통해 자기공명영상의 모든 변수들을 고정시킨 후, NEX만을 조절하여 획득한 뇌 T2 강조 영상의 정량적 평가를 통해 NEX 변화에 따른 영상 특성의 경향성을 평가하고자 하였다. 획득한 영상의 노이즈 레벨 및 유사도 평가를 하기 위해 신호 대 잡음비 (SNR; signal to noise ratio), 대조도 대 잡음비 (CNR; contrast to noise ratio), 평균 제곱근 오차 (RMSE; root mean square error) 그리고 최대 신호 대 잡음비 (PSNR; peak signal to noise ratio)를 계산하였다. 결과적으로, 노이즈 레벨 및 유사도 평가 인자 모두 NEX가 증가함에 따라 개선된 값을 보였으나, 점차 증가폭이 감소함을 보였다. 따라서, 과도하게 큰 NEX는 장시간의 scan에 따른 motion artifact를 발생시켜 영상 특성을 저하시킬 수 있으므로, 적절한 NEX의 설정이 중요함을 확인하였다.
X-선 영상 촬영 시 피사체에 조사되는 X-선은 피사체 내부에서 필연적으로 산란을 일으킨다. 산란선은 영상시스템에 도달하여 영상의 대조도를 저하시키고 전체 농도(Background)를 불균일하게 만든다. 현재 학계의 연구 동향은 산란선에 의한 영상의 화질 저하를 방지하기 위한 방법 고안에 초점을 두고 있다. 본 연구의 목적은 영상에서의 scatter fraction을 정확하게 측정하여 영상시스템의 개선에 기여하고 대조도에 영향을 미치는 인자의 정량적 평가를 최적화하기 위함에 있다. Scatter fraction을 정확하게 측정하기 위하여 beam stop array를 제작하였다. 제작한 beam stop array를 이용하여 영상을 획득하고, 영상의 각 부위에서의 scatter fracton 측정을 자동화하기 위해 MATLAB을 이용한 프로그램(SFC: Scatter Fraction Calculator)을 개발하였다. 그리드 유 무와 air gap 효과에 따른 scatter fracton의 비교를 통하여 beam stop array와 SFC 프로그램의 효용성을 평가하였다. 그리드가 있을 경우의 scatter fraction이 그리드가 없는 경우에서 보다 낮은 값으로 측정되었으며 air gap이 증가함에 따라 scatter fracton이 감소함으로써 효용성을 입증했다. Beam stop array와 SFC 프로그램은 입증된 효용성을 기반으로 임상에서 흉부뿐 아니라 인체의 여러 부위에 이를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
The International Electrotechnical Commission (IEC) has regulated the definition and requirements of the exposure index (EI). In this study, we calculated the EI of several image receptors in digital radiography system of two different manufacturers according to the method as per IEC, and evaluated the relationship with incident air kerma. To calculate the EI, w e obtained the characteristics curve of each image receptor by increasing the incident air kerma at RQA 3, 5, 7 and 9, respectively. As a result, there was no significant difference in the EI values between different image receptors of the same manufacturer, but EI values of different manufacturer was different despite the same air kerma was incident. Therefore, understanding the characteristics of the digital radiography systems is important in order to use EI as a tool for measuring and managing the radiation dose.
본 연구는 최근 자동노출제어장치에 의한 X선질 보정 및 다양한 수학적 보정 알고리즘 적용이 가능한 전산화단층촬영 장치를 이용하여 견부 강제 견인용 밴드의 사용 유 무에 따라 영상의 질과 환자의 편의성 및 안정성 측면에서 견부 강제 견인법에 대한 임상적 유용성을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 경부 통증을 호소하는 환자 79명을 대상으로 견부 강제 견인용 밴드를 사용하기 전 후의 측면 투영 scout 영상과 횡단면 영상을 획득하여 횡단면 영상의 일정 크기의 관심영역 내의 화소 및 평균 HU 값을 비교하여 정량적 분석을 하였고 인공물과 해상도 및 분해능에 대한 임상 영상평가를 정성적으로 분석하였으며 환자가 느끼는 불편 정도를 자가 진단 설문 평가하였다. 결과적으로 측면 투영 scout 영상에서 견부 강제 견인용 밴드를 사용한 경우 묘출되는 경추의 수가 증가되었으나 횡단면 영상의 관심영역 내에서 견부 강제 견인용 밴드를 사용하기 전 후에 대한 화소 및 평균 HU 값의 변화는 거의 없는 것으로 판단되었으며 인공물과 해상도 및 대조도와 관련된 정성적 분석 결과에서 관찰자간 특이한 결과는 보이지 않았다. 따라서 견부 강제 견인용 밴드의 사용에 대한 자가 진단 설문 평가에서 환자의 82.27%는 불편함을 호소하였으며 정량적 및 정성적으로 영상의 질을 분석한 결과에서 사용에 따른 영상의학적 이점은 없는 것으로 판단되었다. 최근 다양한 수학적 보정 알고리즘에 의한 전처리 필터 과정의 적용과 더불어 절편 두께의 감소 및 자동노출제어장치 등에 의한 선질 보정 등이 가능한 전산화단층촬영 장치가 보급되면서 선속 경화에 의한 영상의 잡음은 문제가 되지 않을 것으로 판단되어 영상의 질에 영향을 주지 않으면서 환자에게 불편함을 주거나 추가적 위험성이 있는 견부 강제 견인용 밴드의 사용은 더 이상 임상적 유용성이 없는 것으로 판단되었다.
본 연구는 파노라마 표준 촬영에서 환자의 피폭 선량을 측정하여 방사선 생물학적 위험인자를 평가하고 환자의 피폭 선량 저감화 방안을 제시하고자 하였다. 피폭 선량의 측정 오차를 최소화하기 위하여 각 OSL 선량계의 교정상수를 구하였으며 파노라마 표준 촬영에서 간접적으로 포함되는 좌 우측 수정체와 갑상선, 직접적으로 포함되는 상 하 입술, 하악골 첨부, 촬영 중심점을 대상으로 ICRP에서 권고하는 인체 모형 표준 팬텀을 이용하여 측정하였다. 측정 결과, 촬영 중심점의 선량이 $413.67{\pm}6.53{\mu}Gy$로 최대였으며 상 하 입술의 경우 각각 $217.80{\pm}2.98{\mu}Gy$, $215.33{\pm}2.61{\mu}Gy$이었다. 또한 파노라마 표준 촬영에서 간접적으로 포함되는 좌 우측 수정체의 등가선량은 각각 $30.73{\pm}2.34{\mu}Gy$, $31.87{\pm}2.50{\mu}Gy$이었으며 하악골 첨부 및 갑상선의 등가선량은 $276.73{\pm}14.43{\mu}Gy$, $162.07{\pm}4.13{\mu}Gy$이었다. 결론적으로 측정된 피폭 선량은 방사선 생물학적 효과를 유발할 수 있었으며 치과 의료기관의 파노라마 표준 촬영에서 환자의 피폭 선량에 대한 저감화 방안으로 국제기구에서 권고하고 있는 방사선 방어 원칙에 대한 정당한 해석과 제도적 뒷받침(regulation)이 필요하다. 이에 파노라마 검사에 의한 피폭 선량은 기술적 경제적 측면뿐 만 아니라 사회적 인자를 고려하여 합리적으로 용인 가능한 수준까지 최소화하기 위한 체계화된 프로토콜의 제정과 주변 결정 장기를 방어하기 위한 방사선 보호 기구에 대한 추가적 연구가 필요할 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 유리선량계를 이용하여 전자선 치료빔의 선량평가 이용 가능성을 판단하고자 하였다. GD-302M 유리선량계에 선형가속기를 이용한 전자선과 $^{60}Co$ 방사선조사기로부터 감마선을 조사하였다. 유리선량계의 전자선에서의 선량 선형성, 재현성, 방향성, 선량률의존성, 에너지의존성의 총 5개 항목에 대해서 평가를 하였다. 측정은 물팬톰 $40{\times}40{\times}40cm^3$을 이용하여 유리선량계의 흡수선량을 측정하였다. 명목상 전자선에너지 6, 9, 12, 16, 20 MeV에서의 선량 1 Gy부터 15 Gy까지 유리선량계의 반응도를 평가해 본 결과 5개 전자선 에너지에서 같은 $R^2$=0.999의 선형계수를 확인할 수 있었다. 또한 5개의 에너지에서 총 100개의 유리선량계를 판독한 결과, 재현성은 5개 전자선에너지 평균 ${\pm}1.2%$ (1SD) 이내에서 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 유리선량계의 방향성은 유리선량계의 수직방향인 $90^{\circ}$를 기준으로 하였을때 $0^{\circ}$에서 $90^{\circ}$사이에서 빔방향에 따라 1.5% 이내의 차이를 나타내었다. 선량률의존성은 500 MU/min을 기준으로 200 MU/min에서 1,000 MU/min 사이에서 ${\pm}1.5%$의 차이를 나타내었다. 유리선량계의 에너지 의존성은 원통형 전리함으로 측정한 선량과 비교했을때 5개의 명목상 전자선에너지(6 MeV에서 20 MeV) 각각에 대해 $^{60}Co$ 감마선의 반응도로 일반화시킨 결과 1.1%에서 3.5% 사이에서 낮은값을 나타내었다. 본 연구결과를 통하여 측정환경에 따라 결과값을 적절히 환산인자로 활용한다면 유리선량계를 이용한 전자선치료빔 선량평가가 가능하리라 사료된다.
현재의 방사선 치료의학은 고도로 발전하여 다양한 기술의 방사선 치료기술(IMRT, SRS, 3D-RT, 등)이 행하여지고 있다. 자궁경부암의 방사선 치료나 직장암의 방사선 치료에서는 아직까지 보편화된 치료법인 3문 조사법이나 4문조사법을 실시하고 있다. 2차원 치료 시 치료부위 피부에 방사선에 의한 화상이 생기게 된다. 이러한 피부 부작용은 방사선 치료의 대표적인 부작용이라 할 수 있다. 지금까지는 피부선량 측정에 있어서 1회 측정으로 총 치료기간을 환산하여 피부선량을 기술하였다. 본 연구에서는 환자의 매회 치료 시 마다 피부선량을 측정하였다. 피부선량 측정에는 누적선량 측정에 적합한 유리선량계를 사용하였다. 피부선량 측정 후 치료계획 장치에서 측정한 피부선량과 비교 분석하였다. 치료기간 동안 매번 측정한 피부선량과 치료 계획 장치에서 계산한 선량을 서로 유의성 분석을 실시한 결과 유의하다는 결과를 없었다. 환자치료 시 움직임에 의한 오차가 있음에도 치료 계획 장치의 계산 선량과 비교하여도 오차범위에 합당하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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