• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권21호
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• pp.9259-9264
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• 2014

Background: Previous studies concerning the association between the 5,10-methylenetetrahydrofolate reductase (MTHFR) C677T gene polymorphism with lung cancer in Asian populations have provided inconclusive findings. Aim: A meta-analysis was performed to investigate a more reliable association between MTHFR C677T polymorphism and lung cancer in Asians. Materials and Methods: A comprehensive search was conducted to identify all case-control studies of MTHFR polymorphisms and lung cancer in Asia, using odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) to assess the strength of any association. Results: Meta-analysis results suggested that the MTHFR C677T polymorphism contributed to an increased lung cancer risk in Asian populations (for T vs C: OR=1.11, 95%CI=1.0-1.23; for CT vs CC: OR= 1.1, 95%CI= 0.95-1.2 ; for TT+CT vs CC: OR=1.13, 95%CI=1.0-1.30; for TT vs CC: OR=1.25, 95%CI=1.01-1.30; for TT vs CT+CC: OR=1.16, 95%CI=1.0-1.36). Conclusions: MTHFR C677T polymorphism is significantly associated with lung cancer in Asians.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.82-85
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• 2009

Purpose: The purpose of this study was to evaluate the effect of extended CT field of view (FOV) on PET/CT of Standardized uptake value (SUV) when imaging extends beyond the CT FOV. Materials and Methods: CT images were reconstructed at different FOV sizes (500 and 700 mm). Two sets of CT images were reconstructed from the CT projection data by using two FOV sizes. Twenty patients were used in this study. PET images were reconstructed using attenuation maps with 500 mm CT FOV and 700 mm extended CT FOV images. Region of interests (ROIs) drawn on the PET images. In addition, twenty patients' PET images reconstructed by 500 mm CT FOV and 700 mm extended CT FOV were compared with $SUV_{max}$. Results: When using attenuation maps with 700 mm extended CT FOV, the $SUV_{max}$ analysis of liver (p=0.000), lung (p=0.007), mediastinum (p=0.001) were statistically significant. Conclusions: 700 mm extended CT FOV helps to recover the true activity distribution in the PET emission data. In addition, 700 mm extended CT FOV has affected SUV measurement of liver, lung, mediastinum.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.333-341
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• 2011

분진에 노출 되었던 집단을 대상으로 폐질환 선별검사를 위해 시행한 저선량 CT영상의 관상동맥 석회화 소견과 석회화수치 CT검사 결과를 비교 분석하였다. 연구윤리심의위원회의 승인과 연구대상자로부터 동의서를 받은 후, 과거 분진에 노출된 직업력을 갖고 있는 61명의 남자를 대상으로 폐질환의 선별검사를 위해 저선량 CT촬영과 석회화수치 CT검사를 동시에 실시하였다. 저선량 CT영상(Axial image)은 영상의학과 전문의로부터 진폐 소견 및 폐질환과 관상동맥 석회화소견에 대해 판독하였고, 석회화수치 CT검사로부터 얻은 기초 영상(Row image)은 별도의 워크스테이션으로 보내져 상업적인 라피디아 소프트웨어(ver 2.8)를 이용하여 관상동맥 석회화수치를 구하였다. 저선량 CT영상에서 석회화소견을 보이지 않은 그룹(42명, 68.9%)과 보인 그룹(19명, 31.1%)사이에 총 석회화(13.68 vs. 582.93, p=.009), 좌전하행관상동맥 (3.15 vs. 248.95, p=.006)의 석회화수치가 통계학적으로 유의한 차이를 보였고, 좌주관상동맥, 좌회선관상동맥, 우관상동맥에서 석회화소견을 보인 그룹에서 높게 나타났다(p>0.05). 저선량 CT영상의 석회화소견은 석회화수치 CT검사의 석회화수치 100에서 가장 높은 일치도(K-value=0.80, 95% 신뢰구간=0.69-0.91)를 보였다. 폐질환을 조기 발견하기 위해 시행된 저선량 CT영상에서 보여진 석회화소견은 석회화수치 검사결과와 높은 관련성을 보임으로써 폐쇄성 관상동맥질환을 예측할 수 있는 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.9-18
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• 2010

본 논문에서는 호기와 흡기에 촬영된 흉부 CT 영상간 폐 영상정합을 위해 데몬 알고리즘을 이용한 비강체 정합 방법을 제안한다. 먼저 두 영상에 어파인 변환을 적용하여 폐를 전역적으로 정렬한 후, 데몬 알고리즘에 기반한 비강체 정합 방법을 적용하여 지역적으로 변형시킨다. 데몬 힘의 계산을 위해 기준영상의 기울기 정보 뿐 아니라 부유영상의 기울기 정보를 함께 사용하여 기준영상의 기울기가 약한 부분에서 빠른 수렴을 돕는다. 활성-셀 기반 데몬 알고리즘은 두 영상 간 정합도가 높은 셀에서의 불필요한 변위 계산을 방지함으로써 정합 과정을 가속화시키고 변형 접힘 현상의 확률을 줄여주는 역할을 한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 기준 기울기 힘을 사용한 방법과 부유 기울기 힘을 함께 사용한 방법을 비교하고, 활성-셀을 사용한 방법과 사용하지 않은 방법을 비교하였다. 실험 결과는 제안 방법이 변형이 큰 폐를 정확하게 정합하며 수행시간을 감소시킴을 보여준다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권4호
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• pp.229-233
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• 2015

정위 방사선치료를 받은 폐암환자에서 결과를 후향적으로 분석하고자 하였다. 연속된 흉부 컴퓨터단층촬영(CT)의 종양의 크기변화 분석을 통해 치료 반응 평가를 조사하였다. 11명의 초기 비소세포폐암환자를 대상으로 정위 방사선치료 선량의 중앙값은 6,000 cGy이고 분할 조사 회수의 중앙값은 5회였다. 경과 관찰기간의 중앙값은 28개월로 치료후 종양의 크기 변화는 총 51회의 CT를 통해 분석하였고, 각 환자당 중앙값 3회의 CT 촬영이 시행되었다. 본 연구에서 치료의 총 반응률은 90.9%로 5명의 환자에서 완전관해와 5명에서 부분관해가 관찰되었다. 부분관해와 완전관해까지의 기간의 중앙 값은 각각 3개월과 5개월이었다. 경과관찰에서 3명의 환자가 병의 진행양상을 나타내었다. 본 연구에서 초기 폐암의 정위방사선치료후 CT 분석을 통해 반응 평가와 함께 치료 반응 시점을 확인할 수 있었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제86권3호
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• pp.176-182
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• 2023

Since the introduction of low-dose computed tomography (CT) screening for patients at high risk of lung cancer, the detection rate of suspicious lung cancer has increased. In addition, there have been many advances in therapeutics targeting oncogenic drivers in non-small cell lung cancer. Therefore, accurate pathological diagnosis of lung cancer, including molecular diagnosis, is increasingly important. This review examines the problems in the pathological diagnosis of suspected lung cancer. For successful pathological diagnosis of lung cancer, clinicians should determine the appropriate modality of the diagnostic procedure, considering individual patient characteristics, CT findings, and the possibility of complications. Furthermore, clinicians should make efforts to obtain a sufficient amount of tissue sample using non- or less-invasive procedures for pathological diagnosis and biomarker analysis.

• 디지털융복합연구
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• 제16권2호
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• pp.19-26
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• 2018

흉부 CT 영상에서 폐 질환의 진단을 위해서 폐 분할, 폐혈관 분할과 폐 질환 부위에 대한 괴사 세포 비율의 수치적 계산을 제안 하였다. 첫 번째 단계는 흉부 CT 영상에서 3차원 레이블링 기법과 3차원 영역 성장법을 적용하여 폐와 기관지를 분리한다. 두 번째 단계는 폐혈관 분할은 1차 다항식 회귀(Polynomial Regression)를 사용한 변화율을 적용하여 분할한 다음, 잡음 제거를 실시하여 최종의 폐혈관을 분할한다. 세 번째 단계는 2단계 이미지 에서 질환 예상 인자를 발견하고, 괴사 세포의 비율을 계산하는 것이다. 질환 예상인자는 폐에 대해서 3차원 레이블링 기법을 적용하였고, 각 레이블 중심 값을 관측하여 변화가 없는 레이블을 찾는다. 이렇게 찾은 질환 예상 인자는 조영제 투입 전/후 영상을 정합한 뒤, 면적을 비교하면 폐의 괴사 세포 비율을 계산할 수 있다.

• Advances in nano research
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• 제12권2호
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• pp.185-195
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• 2022

Deep learning is another field of artificial intelligence (AI) utilized for computer aided diagnosis (CAD) and image processing in scientific research. Considering numerous mechanical repetitive tasks, reading image slices need time and improper with geographical limits, so the counting of image information is hard due to its strong subjectivity that raise the error ratio in misdiagnosis. Regarding the highest mortality rate of Lung cancer, there is a need for biopsy for determining its class for additional treatment. Deep learning has recently given strong tools in diagnose of lung cancer and making therapeutic regimen. However, identifying the pathological lung cancer's class by CT images in beginning phase because of the absence of powerful AI models and public training data set is difficult. Convolutional Neural Network (CNN) was proposed with its essential function in recognizing the pathological CT images. 472 patients subjected to staging FDG-PET/CT were selected in 2 months prior to surgery or biopsy. CNN was developed and showed the accuracy of 87%, 69%, and 69% in training, validation, and test sets, respectively, for T1-T2 and T3-T4 lung cancer classification. Subsequently, CNN (or deep learning) could improve the CT images' data set, indicating that the application of classifiers is adequate to accomplish better exactness in distinguishing pathological CT images that performs better than few deep learning models, such as ResNet-34, Alex Net, and Dense Net with or without Soft max weights.

• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.702-712
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• 2013

본 논문은 흉부 CT 영상에서 폐 흉벽에 결절 및 폐혈관이 붙어 있는 경우에도 폐 정보의 손실 없이 폐와 기관지를 분리할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 마스크 영상의 활용은 폐 및 기관지 분할에서 시간 단축 및 성능을 향상 시킬 수 있었다. 또한 폐 흉벽과 밝기값이 같은 결절을 찾아 제거 하는 방법은 좌 우측폐의 외곽 영상을 2진 영상으로 변환하고, 형태학적 정보를 활용함으로써 가능 하였다. 마지막으로 제거된 부분의 외곽선 연결은 거리가 고려된 최적 화소 추가와 3차 Spline 보간법을 적용하였다. Matlab 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 기존 문제점이 보완됨을 확인 할 수 있었다.

• 대한영상의학회지
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• 제79권5호
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• pp.276-281
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• 2018

면역글로불린 G4 (Immunoglobulin G4; 이하 IgG4) 관련 폐 질환은 지난 몇 년간 활발하게 기술되어 온 질환이다. IgG4 관련 폐 질환의 영상의학적 소견은 환자마다 다양하게 알려져 있으나, 질병의 진행에 따른 다양한 영상 소견들을 장기 추적한 연구는 보고되지 않았다. 본 증례 보고에서는 비교적 장기간의 추적을 시행한 2예를 통해, IgG4 관련 폐 질환의 다양한 초기 및 후기 컴퓨터단층촬영 소견들을 고찰하였다. 비교적 초기 CT에서 보였던 결절성 혹은 미만성 간유리음영과 달리, 벌집모양음영이나 견인성 기관지확장증은 후기 소견들로 생각되었다. 고형 결절들은 초기 및 후기에서 모두 보였으나, 새로운 결절의 발생 혹은 기존 결절들의 크기 증가가 질병이 진행함에 따라 나타났다. 소엽간 중격 비후와 종격동 및 폐문 림프절 비대는 질병의 후기에서도 지속적으로 관찰되었다. 이는 IgG4 관련 폐 질환의 정확하고 시기적절한 진단에 도움이 될 것으로 기대된다.