• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제38권2호
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• pp.115-120
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• 2015

Gadoxetic acid (GA) 조영증강 자기공명(MR) 영상에서 일반적으로 많이 이용되는 숙임각(flip angle, FA) $11^{\circ}$와 비교하여 FA $30^{\circ}$를 이용한 3분, 10분 및 15분 영상에서 국소성 간 병변 검출 차이를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 3.0T MR 기기로 GA 조영증강지연기 MR영상을 시행 받은 69명의 환자를 대상으로 하였다. 대상 환자는 간세포암 23명과 전이암 12명으로 총 35명(남성 23, 여성12, 평균연령 60.4세)이었다. GA 주입 후 3분, 10분, 15분의 영상에서 각각 FA $11^{\circ}$와 $30^{\circ}$ 영상을 획득하였다. 각각의 영상에서 정량적평가와 정성적평가를 한 뒤 독립표본 T검정을 이용하여 통계적 분석을 하였다. 정량적 평가와 정성적 평가 모두 조영제 주입 후 3분과 10분 영상에서 FA $30^{\circ}$ 영상이 FA $11^{\circ}$ 영상보다 약간 우수하였으나 통계적 유의성은 없었다. 그러나 15분 영상에서는 FA $30^{\circ}$ 영상이 FA $11^{\circ}$ 영상보다 통계적으로 유의하게 우수하였다(p<0.05). GA 조영증강 후 15분 MR영상에서 FA $30^{\circ}$ 영상은 기존의 FA $11^{\circ}$ 영상보다 간 병변을 민감하게 검출해낼 수 있다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제3권2호
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• pp.167-172
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• 1999

목적 : Echo planar image (EPn와 다론 MR 영상기법에서 2시간 이내의 초급성 출혈의 발견율의 차이를 비교해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 인위적으로 뇌출혈을 유발시킨 백서 10마리를 대상으로 EP1, 급속 스핀에코 (FSE) T2 강조영상, Fluid attenuated inversion recovery (FLAIR) 영상, 스펀에코 (SE) Tl 강조영상과 Tl 강조 Gradient echo (GE) 영상을 이용하여, 뇌출혈을 일으킨 2시간 후에 MR 촬영을 하였다. 추가적으로 3마리는 출혈 30분 후에, 6마리는 1시간 후에 각각 EPI와 FSE T2 강조영상을 얻었다. 얻어진 영상에 대한 주관적인 시각적 평가를 하기위하여 세명의 방사선과 의사가 출혈 병변이 어느 MR 영상 기법에서 제일 잘 보이는지를 평가하였다. 정량적인 평가 로는 병변-정상 뇌설질의 대조잡음비(contrast-to-noise ratio, CNR)를 측정하였다. 통계처리는 Wilcoxon-Ranks test를 이용하였다. 결과 : 시각적 평가에서 출혈 병변이 높은 신호강도로 나타난 EP1, FLAIR, FSE T2 영상 중 EPI 영상이 특히 높은 신호강도로 나타나 제일 쉽게 병변이 구별되었다. 정량적인 평가에서 출혈 병 변-정상 뇌설질의 CNR은 EPI와 FLAIR 영상에서 다른 세 영상기법에 비해 통계적으로 유의하게 우월하였다 (p<0.01). 그러나 EPI와 FLAIR 영상간의 CNR은 동계적으로 유의한 차이가 없었다 (p>0.10). 추가적으로 출혈 30분과 1l시간 후 촬영한 모두에서 EPI영상과 FSE T2 강조 영상은 정상에 비해 높은 신호강도를 보여 병변의 구별이 가능하였다. 결론 : 백서에서 유발시킨 초급성기 뇌출혈의 여러 기법의 MR 영상 중 EPI 영상이 영상획득 시간이 가장 빠르면서 시각적 평가와 정량적 평가에서 출혈의 발견율이 가장 높아 출혈의 선속한 진단에 유용할 것으로 생각된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권4호
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• pp.363-373
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• 2024

Objective: To develop and evaluate a deep learning model for automated segmentation and detection of bone metastasis on spinal MRI. Materials and Methods: We included whole spine MRI scans of adult patients with bone metastasis: 662 MRI series from 302 patients (63.5 ± 11.5 years; male:female, 151:151) from three study centers obtained between January 2015 and August 2021 for training and internal testing (random split into 536 and 126 series, respectively) and 49 MRI series from 20 patients (65.9 ± 11.5 years; male:female, 11:9) from another center obtained between January 2018 and August 2020 for external testing. Three sagittal MRI sequences, including non-contrast T1-weighted image (T1), contrast-enhanced T1-weighted Dixon fat-only image (FO), and contrast-enhanced fat-suppressed T1-weighted image (CE), were used. Seven models trained using the 2D and 3D U-Nets were developed with different combinations (T1, FO, CE, T1 + FO, T1 + CE, FO + CE, and T1 + FO + CE). The segmentation performance was evaluated using Dice coefficient, pixel-wise recall, and pixel-wise precision. The detection performance was analyzed using per-lesion sensitivity and a free-response receiver operating characteristic curve. The performance of the model was compared with that of five radiologists using the external test set. Results: The 2D U-Net T1 + CE model exhibited superior segmentation performance in the external test compared to the other models, with a Dice coefficient of 0.699 and pixel-wise recall of 0.653. The T1 + CE model achieved per-lesion sensitivities of 0.828 (497/600) and 0.857 (150/175) for metastases in the internal and external tests, respectively. The radiologists demonstrated a mean per-lesion sensitivity of 0.746 and a mean per-lesion positive predictive value of 0.701 in the external test. Conclusion: The deep learning models proposed for automated segmentation and detection of bone metastases on spinal MRI demonstrated high diagnostic performance.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.35-45
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• 2022

현대에도 일부 소외된 지역에서는 의료 인력의 부족으로 인해 위·중증 환자에 대한 치료가 지연되는 경우가 많다. 의료 데이터에 대한 분석을 자동화하여 의료 서비스의 접근성 문제 및 의료 인력 부족을 해소하고자 하는 연구가 계속되고 있다. 컴퓨터 비전 기반의 진료 자동화는 훈련 목적에 대한 데이터 수집 및 라벨링 작업에서 많은 비용이 요구된다. 이러한 점은 희귀질환이나 시각적으로 뚜렷하게 정의하기 어려운 병리적 특징 및 기전을 구분하는 작업에서 두드러진다. 이상 탐지는 비지도 학습 전략을 채택함으로써 데이터 수집 비용을 크게 절감할 수 있는 방법으로 주목된다. 본 논문에서는 기존의 이상 탐지 기법들을 기반으로, 흉부 X-RAY 영상에 대해 이상 탐지를 수행하는 방법을 다음과 같이 제안한다. (1) 최적 해상도로 샘플링된 의료 영상의 색상 범위를 정규화한다. (2) 무병변 영상으로부터 패치 단위로 구분된 중간 수준 특징 집합을 추출하여 그 중 높은 표현력을 가진 일부 특징 벡터들을 선정한다. (3) 최근접 이웃 탐색 알고리즘을 기반으로 미리 선정된 무병변(정상) 특징 벡터들과의 차이를 측정한다. 본 논문에서는 PA 방식으로 촬영된 흉부 X-RAY 영상들에 대한 제안 시스템의 이상 탐지 성능을 세부 조건에 따라 상세히 측정하여 제시한다. PadChest 데이터세트로부터 추출한 서브세트에 대해 0.705 분류 AUROC를 보임으로써 의료 영상에 대한 이상 탐지 적용의 효과를 입증하였다. 제안 시스템은 의료 기관의 임상 진단 워크플로우를 개선하는 데에 유용하게 사용될 수 있으며, 의료 서비스 접근성이 낮은 지역에서의 조기 진단을 효율적으로 지원할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.256-263
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• 2022

피부암은 세계에서 가장 흔한 질병 중 하나로 국내에선 발병률이 지난 5년 동안 약 100%가 증가했고 미국에선 매년 500만여 명이 피부암을 진단받는다. 피부암은 주로 자외선의 노출로 피부 조직이 오랜 시간 손상되면서 발생하게 된다. 피부암의 악성종양인 흑색종은 피부 위에서 발생하는 멜라닌 세포 모반과 생김새가 유사해 2차 징후가 발생하지 않는 한 일반인이 자각하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 피부암의 조기 발견과 분류를 위해 피부암 병변 윤곽선 검출 알고리즘과 피부암 병변 분류를 수행하는 딥러닝 모델인 CRNN을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 윤곽선 검출 알고리즘을 이용할 시 분류 정확도가 97%로 가장 높은 정확도를 보였고 Canny 알고리즘의 경우 78%를 보였고 Sobel의 경우 55%, Laplacian의 경우 46%를 보였다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제45권3호
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• pp.71-78
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• 2020

While oral melanotic macule is regarded as the most frequent oral pigmented lesion without any harmful symptom, oral melanoma is a very rare and life-threatening disease among oral pigmented lesions. Oral melanotic macule has previously been described as benign, with no malignant potential. However, a few case reports have raised the question of malignant potential of oral melanotic macule. In this case report, we present a case of coexistence of oral melanotic macule and oral melanoma. A 66-year-old man with a chief complaint of black pigmentation on gingiva showed the lesion spread out on the right palatal gingiva, the right maxillary buccal gingiva and the right buccal mucosa, appearing to merge with one another. Biopsies were performed on the right palatal gingiva and the right buccal mucosa. While the lesion on the right palatal gingiva was diagnosed as an oral melanotic macule, the other lesion on the right buccal mucosa was diagnosed as an oral melanoma. The present case implied the possibility of malignant potential of oral melanotic macule. Therefore, oral melanotic macule needs careful periodic observation for early detection and prompt treatment of the transformed oral melanoma.

• Clinical Endoscopy
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• 제56권5호
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• pp.546-552
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• 2023

Techniques for upper gastrointestinal endoscopy are advancing to facilitate lesion detection and improve prognosis. However, most early tumors in the upper gastrointestinal tract exhibit subtle color changes or morphological features that are difficult to detect using white light imaging. Linked color imaging (LCI) has been developed to overcome these shortcomings; it expands or reduces color information to clarify color differences, thereby facilitating the detection and observation of lesions. This article summarizes the characteristics of LCI and advances in LCI-related research in the upper gastrointestinal tract field.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제27권4호
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• pp.346-349
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• 2005

Metastatic tumours to oral soft tissue are uncommon and accounts for approximately 1% of malignant oral neoplasms. Because of its rarity and clinical appearance of benign nature, the diagnosis of a metastatic lesion in the oral soft tissue may be challenging, both to clinicians and pathologists. We analyzed the clinical data of 9 patients who had metastatic carcinoma to oral soft tissues. The metastatic site to oral soft tissue was the gingiva in all cases. The most common primary site was lung (6 cases) followed by liver (2 cases) and breast (1 case). The clinical appearance resembled gingiva hyperplasia, pyogenic granuloma or gingival swelling. In one case, the metastatic gingiva lesion was found before detection of primary cancer. The mean survival time after diagnosis of metastatic lesion was 3 months. Although this metastatic lesion is rare, oral and maxillofacial surgeon should recognized that benign inflammatory lesion may be the metastatic malignant lesion or the first sign of undiagnosed underlying malignancy.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권4호
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• pp.402-412
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• 2022

Objective: To evaluate the image quality and lesion detectability of lower-dose CT (LDCT) of the abdomen and pelvis obtained using a deep learning image reconstruction (DLIR) algorithm compared with those of standard-dose CT (SDCT) images. Materials and Methods: This retrospective study included 123 patients (mean age ± standard deviation, 63 ± 11 years; male:female, 70:53) who underwent contrast-enhanced abdominopelvic LDCT between May and August 2020 and had prior SDCT obtained using the same CT scanner within a year. LDCT images were reconstructed with hybrid iterative reconstruction (h-IR) and DLIR at medium and high strengths (DLIR-M and DLIR-H), while SDCT images were reconstructed with h-IR. For quantitative image quality analysis, image noise, signal-to-noise ratio, and contrast-to-noise ratio were measured in the liver, muscle, and aorta. Among the three different LDCT reconstruction algorithms, the one showing the smallest difference in quantitative parameters from those of SDCT images was selected for qualitative image quality analysis and lesion detectability evaluation. For qualitative analysis, overall image quality, image noise, image sharpness, image texture, and lesion conspicuity were graded using a 5-point scale by two radiologists. Observer performance in focal liver lesion detection was evaluated by comparing the jackknife free-response receiver operating characteristic figures-of-merit (FOM). Results: LDCT (35.1% dose reduction compared with SDCT) images obtained using DLIR-M showed similar quantitative measures to those of SDCT with h-IR images. All qualitative parameters of LDCT with DLIR-M images but image texture were similar to or significantly better than those of SDCT with h-IR images. The lesion detectability on LDCT with DLIR-M images was not significantly different from that of SDCT with h-IR images (reader-averaged FOM, 0.887 vs. 0.874, respectively; p = 0.581). Conclusion: Overall image quality and detectability of focal liver lesions is preserved in contrast-enhanced abdominopelvic LDCT obtained with DLIR-M relative to those in SDCT with h-IR.

• 대한핵의학회지
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• 제35권5호
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• pp.301-312
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• 2001

목적: 위암은 한국에서 가장 흔한 악성 종양 중에 하나이지만 PET에 관한 보고는 없었다. 본 연구는 위암 환자에서 PET의 소견 및 수술 전 일차병소, 영역 림프절 전이 및 재발의 진단에 대하여 분석하여 보고하고자 한다. 대상 및 방법: 위암으로 진단 받은 뒤 수술이 예정된 13명의 위선암 환자에서 PET 및 CT를 시행하고 수술결과와 비교하였다. 일차병소에서는 FDG 섭취율과 예후 인자들과의 상관관계를 분석하였다. 재발의 경우에서는 위암으로 인한 수술을 받고 경과관찰 중 재발이 의심되거나 혹은 재발 진단 후 치료방침결정을 위한 범위 결정을 위해 PET가 시행되었던 환자들 중에서, 재발진단을 위한 검사들이 시행되었던 19명을 대상으로 분석하였다. 문합 부위 및 원격전이로 나누어 예민도를 구하였으며, 종양표지자의 상승과 PET의 진단을 비교하였다. 결과 일차병소 14개 중에서 PET 12개, CT 10개를 진단하여 예민도가 각각 83.3%, 71.4%였으며 검사 간 차이가 유의하지는 않았다. PET에서 발견하지 못한 2개의 병소는 점막하 병소였으며 일차병소의 FDG 섭취율과 일차병소의 크기, 침윤정도, Borrmann 형, 수술 후 병기, 분화도 사이에 유의한 상관관계는 없었다. 위주위 림프절은 101개의 전이가 있었으며 PET, CT의 예민도가 각각 8.9%, 9.9%였다. 영역림프절은 12개의 전이가 있었으며 PET, CT의 예민도가 둘다 58.3%였으며 분화도와 진단 여부와는 상관관계가 없었으며, 크기와는 관계가 있어 1cm 미만의 림프절은 두 검사 모두에서 진단율이 떨어졌다. 재발 진단에서 문합부위의 재발이 4예가 있었으며 PET에서 모두 진단되어 예민도가 100%였으나 위양성이 3예가 있었다. 원격전이의 진단은 14예에서 원격전이가 있다고 판정되었는데 PET에서는 9예를 진단하여 예민도가 64.3%로 기존의 검사법들의 예민도 21.4%에 비하여 유의하게 높았다($x^2=6$, p<0.05). 종양표지자만 상승한 경우에서 PET의 예민도가 60.0%로 기존 검사의 20.0%에 비하여 유의하게 높았다($x^2=4$, p<0.05). 결론: PET는 위암의 재발 진단에서 원격전이의 경우 기존의 검사보다 유용한 검사이다. 수술 전의 경우에서는 기존의 검사와 대등한 진단 성능을 보였으며 수술 전 윈격전이의 진단은 추가적인 연구가 필요하겠다.