목적 : 현재 PET/CT에서 CT의 역할은 단순히 감쇠 보정만을 위한 도구에서 진단을 위한 도구로 그 역할이 발전해 가고 있다. 따라서 양질의 CT 영상을 얻기 위한 정맥 조영제의 사용과 고선량의 CT 촬영이 요구되고 있으며 최근 조영제가 감쇠 보정한 PET 영상에 크게 영향을 미치지 않는다는 보고가 나오고 있다. 이에 본 연구에서는 고선량 CT에서 정맥 조영제의 사용이 감쇠 보정에 미치는 영향을 알아보았다. 대상 및 방법 : 총 13명의 환자에게 PET/CT 검사를 시행하였다. $^{18}F$-FDG를 주사하고 1시간 후에 촬영하였고, 첫 번째로 조영제의 사용 없이 CT(NECT-120 kVp, 130 mAs)를 촬영하고 이어서 바로 조영제를 사용하여 CT(CECT)를 촬영한 후 PET을 시행하였다. 각 환자마다 NECT와 CECT에 의해 각각 보정된 PET 영상에서 10곳의 신체 부위(병변이 없는 폐첨부, 폐기저부, 상행대동맥, 간의 상부 및 하부, 비장, 척추, 대퇴골두, 장요근과 10번 척추와 척추 인접 근육) 에서 HU와 maxSUV 값을 구하였고, 종양과 임파선 병변의 값도 함께 측정하였다. 결과: 조영제를 사용하였을 때 국소적으로 섭취가 증가된 곳은 관찰되지 않았다. 총 130개의 정상 조직의 maxSUV값을 측정하여 비교하였을 때, 조영제를 사용한 군과 사용하지 않은 군의 평균 maxSUV 값은 각각 $1.1{\pm}0.5,\;1.0{\pm}0.5$이고 두 군 사이에 p<0.001로 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 정상 조직에 대해 Bland-Altman 분석을 시행하였을 때 일치의 한계 범위는 $0.1{\pm}0.3$ 이었다. 10개의 대상 영역 중 폐첨부, 폐하부, 상행대동맥, 간의 상부와 하부, 비장에서 maxSUV 값이 두군에서 유의한 차이(p<0.05)가 있었다. 총 39개 병변의 maxSUV 값을 측정하여 비교하였을 때, 조영제를 사용한 군과 사용하지 않은 군의 평균 maxSUV값은 각각 $4.7{\pm}2.0,\;4.4{\pm}2.0$이고 두 군 사이에 p<0.001로 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 병변에 대해 Bland-Altman 분석을 시행하였을 때 일치의 한계 범위는 $0.4{\pm}0.8$ 이었다. 결론: 조영제로 인해 maxSUV의 값은 증가되었으나 정상 조직과 병변에서 일치의 한계 범위가 매우 좁았다. 따라서 진단용 고선량 CT를 이용한 PET/CT 촬영 시에 조영제의 사용이 임상 상황에서 판독에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 생각된다.
The goal of this project is to achieve an accurate segmentation of the pulmonary tumors besides shortening the time and increasing the accuracy. Here, improved region growing (IRG) algorithm is introduced in order to segment the lung tumor with a sufficient accuracy in a shorter time compared to the other basics methods. This comprehensive algorithm was applied on 4 patients CT images and the results of the various steps on segmentation improvement shown 98% accuracy as compared to the basic algorithm. The combination of "multipoint growth start" produced a desirable outcome in accurately bounding the tumor. The proposed algorithm improved tumor identification by less than 13% along with a sufficient percentage of compliance accuracy.
PET/CT 영상 재구성시 감쇠보정맵을 사용하여 영상재구성에 적용한다. 감쇠보정 맵의 CT parameter을 변경하여 PET/CT 영상 재구성 할 때 적용하여 SUVmax에 어떤 영향을 미치는지 비교 평가해보고자 한다. 장비는 Biograph mCT 64를 사용하였고 Phantom은 NEMA IEC Body Phantom을 사용하였다. 실험을 위해 환자는 2017년 2월에서 3월까지 본원 PET/CT 검사를 시행한 환자 20명을 대상으로 Lung, Liver, Bone에 관심영역을 선택하여 기존 08f AC, 45f medium, 80f ultra sharp 방식의 CT kernel을 적용한 감쇠보정맵을 사용하여 PET/CT 영상 재구성에 도입 후 방사능 농도(kBq/mL), SUVmax, SD(standard deviation) 변화 유무를 평가하였다. Phantom 방사능 농도 측정 결과 B08f AC 대비 B45f 0.96%, B80f 6.58% 증가하였고 B08f AC 대비 B45f 0.86%, B80f 6.54%각각 증가하였고, SD의 경우 B08f AC 대비 B45f 1.27%, B80f 6.96% 증가하였다. 환자에서 부위별 SUV는 Lung에서 B08f AC 대비 B45f 1.6%, B80f 6.6%, Liver에서 B08f AC 대비 B45f 0.7%, B80f 4.7%, Bone에서 B08f AC 대비 B45f 1.3%, B80f 6.2% 증가를 보였다. 부위별 SD는 Lung에서 B08f AC 대비 B45f 6.2%, B80f 15.4%, Liver에서 B08f AC 대비 B45f 2.1%, B80f 11%, Bone에서 B08f AC 대비 B45f 를 사용할 때 2.3%, B80f 14.7% 증가를 보였다. CT Kernel변화에 따라 sharpness noise와 영상의 질은 변화를 보였으나 SUVmax와 SD는 통계적으로 유의한 차이가 없었다.(P>.05). 핵의학 영상은 정량적인 평가가 중요하다 따라서 부위에 따라 CT kernel이 적절하게 조절되고 noise level이 낮은 감쇠보정 맵을 사용하여 PET/CT 재구성시에 적용하여 정량적 평가에 오류를 줄이는 것이 중요하다고 사료되므로 따라서 같은 부위라 할지라도 sharpness noise가 인위적으로 증가된 kernel을 사용하는 것보다 noise가 낮은 kernel을 사용하는 것이 SD편차를 줄이고 정량적인 평가에 오류를 적게 하여 정확한 진단과 SUV 측정에 유용할 것으로 사료된다.
진폐요양기관에 대한 실태조사를 실시하여 진폐요양환자에게 사용되는 흉부 CT촬영 선량이 국내외 진단 참고 준위 내에서 사용되는지 알아보았다. 진폐요양기관은 27개 중에서 운용자 콘솔 컴퓨터에서 환자 피폭선량(dose length product, $mGy^*cm$, 이하 DLP) 확인이 가능한 2-Detector 이상 설치된 17개 기관을 대상으로 하였다. 연구대상기관을 직접 연구자가 방문하여 위치잡이촬영, 조영제 사용전,후촬영 및 총 DLP 값을 각각 확인하였다. 또한, 장치의 기본 항목, 위치잡이촬영 조건, 본촬영(scanning) 조건 및 영상 획득 조건을 확인하였다. 흉부 CT촬영에서 확인된 총 DLP 값, 조영제주입전촬영 DLP 값의 상향서열 3/4 순위에 해당하는 DLP 값을 구하였다. SPSS ver. 19.0을 사용하여 전체 영상과 폐야영상 간에 조영제주입전촬영 DLP 값의 비교는 비모수 검정(Wilcoxon signed rank test)을 실시하였다. 전체영상보다 폐야영상을 얻을 때 20.2%의 유의한 DLP 값 감소를 보였다(707.2 vs. 555.9, p<0.001). 흉부 CT촬영에서 확인된 총 DLP 값의 상향서열 3/4 순위(third quartile)의 DLP 값은 $1036.1mGy{\cdot}cm$였다. 흉부 CT촬영의 조영제 주입전촬영에서 확인된 DLP 값의 상향서열 3/4 순위의 DLP 값은 $504.1mGy{\cdot}cm$였다. 진폐요양환자의 흉부 CT촬영에 사용하는 선량은 국내외 진단 참고 준위와 큰 차이를 보이지 않았다.
In this paper, we proposed a three-dimensional visualization system for medical images in augmented reality based on deep learning. In the proposed system, the artificial neural network model performed fully automatic segmentation of the region of lung and pulmonary nodule from chest CT images. After applying the three-dimensional volume rendering method to the segmented images, it was visualized in augmented reality devices. As a result of the experiment, when nodules were present in the region of lung, it could be easily distinguished with the naked eye. Also, the location and shape of the lesions were intuitively confirmed. The evaluation was accomplished by comparing automated segmentation results of the test dataset to the manual segmented image. Through the evaluation of the segmentation model, we obtained the region of lung DSC (Dice Similarity Coefficient) of 98.77%, precision of 98.45%, recall of 99.10%. And the region of pulmonary nodule DSC of 91.88%, precision of 93.05%, recall of 90.94%. If this proposed system will be applied in medical fields such as medical practice and medical education, it is expected that it can contribute to custom organ modeling, lesion analysis, and surgical education and training of patients.
Hye Jeon Hwang;Hyunjong Kim;Joon Beom Seo;Jong Chul Ye;Gyutaek Oh;Sang Min Lee;Ryoungwoo Jang;Jihye Yun;Namkug Kim;Hee Jun Park;Ho Yun Lee;Soon Ho Yoon;Kyung Eun Shin;Jae Wook Lee;Woocheol Kwon;Joo Sung Sun;Seulgi You;Myung Hee Chung;Bo Mi Gil;Jae-Kwang Lim;Youkyung Lee;Su Jin Hong;Yo Won Choi
Korean Journal of Radiology
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제24권8호
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pp.807-820
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2023
Objective: To assess whether computed tomography (CT) conversion across different scan parameters and manufacturers using a routable generative adversarial network (RouteGAN) can improve the accuracy and variability in quantifying interstitial lung disease (ILD) using a deep learning-based automated software. Materials and Methods: This study included patients with ILD who underwent thin-section CT. Unmatched CT images obtained using scanners from four manufacturers (vendors A-D), standard- or low-radiation doses, and sharp or medium kernels were classified into groups 1-7 according to acquisition conditions. CT images in groups 2-7 were converted into the target CT style (Group 1: vendor A, standard dose, and sharp kernel) using a RouteGAN. ILD was quantified on original and converted CT images using a deep learning-based software (Aview, Coreline Soft). The accuracy of quantification was analyzed using the dice similarity coefficient (DSC) and pixel-wise overlap accuracy metrics against manual quantification by a radiologist. Five radiologists evaluated quantification accuracy using a 10-point visual scoring system. Results: Three hundred and fifty CT slices from 150 patients (mean age: 67.6 ± 10.7 years; 56 females) were included. The overlap accuracies for quantifying total abnormalities in groups 2-7 improved after CT conversion (original vs. converted: 0.63 vs. 0.68 for DSC, 0.66 vs. 0.70 for pixel-wise recall, and 0.68 vs. 0.73 for pixel-wise precision; P < 0.002 for all). The DSCs of fibrosis score, honeycombing, and reticulation significantly increased after CT conversion (0.32 vs. 0.64, 0.19 vs. 0.47, and 0.23 vs. 0.54, P < 0.002 for all), whereas those of ground-glass opacity, consolidation, and emphysema did not change significantly or decreased slightly. The radiologists' scores were significantly higher (P < 0.001) and less variable on converted CT. Conclusion: CT conversion using a RouteGAN can improve the accuracy and variability of CT images obtained using different scan parameters and manufacturers in deep learning-based quantification of ILD.
PET/CT combines the functional information from a positron emission tomography (PET) exam with the anatomical information from a computed tomography (CT) exam into one single exam. A CT scan uses a combination of x-rays and computers to give the radiologist a non-invasive way to see inside your body. One advantage of CT is its ability to rapidly acquire two-dimensional pictures of your anatomy. Using a computer these 2-D images can be presented in 3-D for in-depth clinical evaluation. A PET scan detects changes in the cellular function - how your cells are utilizing nutrients like sugar and oxygen. Since these functional changes take place before physical changes occur, PET can provide information that enables your physician to make an early diagnosis. The PET exam pinpoints metabolic activity in cells and the CT exam provides an anatomical reference. When these two scans are fused together, your physician can view metabolic changes in the proper anatomical context of your body. PET/CT offers significant advantages including more accurate localization of functional abnormalities, and the distinction of pathological from normal physiological uptake, and improvements in monitoring treatment. A PET/CT scan allows physicians to measure the body's abnormal molecular cell activity to detect cancer (such as breast cancer, lung cancer, colorectal cancer, lymphoma, melanoma and other skin cancers), brain disorders (such as Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and epilepsy), and heart disease (such as coronary artery disease).
방사선치료 시 환자 호흡에 의한 종양의 움직임 영향을 줄이기 위해 사용하는 호흡연동 방사선치료 방법을 폐암 환자의 방사선수술에 적용하였을 경우와 종양의 움직임 영역을 모두 고려하여 계획용표적체적(PTV)을 설정한 일반적인 방사선 수술 경우를 비교, 평가하고자, 각 치료계획에서 계산한 종양 주변의 중요 장기에 조사되는 선량분포의 변화를 분석하고, 그 영향을 고찰하였다. 총 5명의 방사선수술 대상 비소세포성 폐암 환자의 4차원 전산화단층촬영(CT) 모의치료 영상을 획득한 후, 호흡주기 내 50% 위상에서 구성한 CT 영상을 기반으로 호흡연동 방사선치료 방법의 방사선수술 계획을 수립하고, 호흡주기 내 모든 위상에서의 CT 영상들에서 생성한 내부표적체적(ITV)을 기반으로 한 방사선수술 계획을 수립하여 각 계획에서 계산된 중요장기들의 선량체적히스토그램(DVH)을 비교, 분석하였다. 호흡연동 방법을 적용하지 않은 ITV를 기반으로 한 치료계획과 비교한 결과, 호흡연동 방사선치료 방법을 적용하였을 경우의 중요장기 평균선량이 기관지는 평균 $16.88{\pm}9.97%$, 척수는 평균 $34.13{\pm}19.15%$, 흉벽은 평균 $28.42{\pm}18.49%$, 폐의 경우는 평균 $32.48{\pm}16.66%$의 상대적인 감소를 보여, 폐암 환자의 방사선수술 시 호흡연동 방사선치료 방법 적용의 유용성 및 타당성을 확인할 수 있었다.
A 3-years-old female Pointer was evaluated for anorexia, dyspnea and exercise intolerance for 10 days. Auscultation revealed muffling of heart sound. There were leukocytosis, anemia, hypoalbuminaemia and hyperglobulinaemia on the blood profiles. Radiography showed severe pleural effusion. Thorax ultrasonographs described traped pleural effusion, pericardial effusion and collapsed right lung lobe(s). On CT images, thoracic neoplasia and lung torsion were ruled-out. Thoracocentesis with thoracoscopy and bacterial culture revealed pyothorax and pleuritis. The diagnosis of pyothorax in dogs and cats is based on clinical signs, radiography, thoracocentesis and cytology and culture of the exudate. In this case, various diagnostic medical imaging techniques (radiography, ultrasonography, CT and thoracoscopy) were used for diagnosis of pyothorax.
목 적: PET이 PET-CT로 오면서 가장 큰 차이를 보이고 있는 점은 감쇄보정을 위한 투과영상의 차이이다. PET CT에서는 CT영상을 감쇄보정에 이용하고 있으며, CT 요인들이 PET 영상의 감쇄보정시 영향을 줄 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구에서는 CT의 관전압과 관전류의 변화에 따라 PET의 정량성 평가로 이용되는 SUV(standard uptake value)의 값이 변화가 있는지를 평가하였다. 재료 및 방법: Data spectrum's lung phantom을 이용하여 $^{18}F$-FDG 1.909 mCi(팬텀 1)와 $913\;{\mu}Ci$(팬텀 2) 각각 물과 함께 넣고 흔들어 균일한 상태를 만든 후, 관전압을 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp, 140 kVp까지, 관전압변화 당 관전류 10 mA에서 100 mA까지 각각 10 mA씩 변화를 주어 CT 영상을 얻었다. PET 영상을 각각의 CT영상을 이용하여 재구성 하였으며, 같은 부위에서의 SUV값을 구하여 그 차이를 비교하였다. 결 과: 팬텀 1의 SUV는 관전압 80, 100, 120, 140 kVp CT영상을 이용했을 때, 각각 $12.26{\pm}0.009$, $12.27{\pm}0.005$, $12.27{\pm}0.006$, $12.27{\pm}0.009$로 나타났다. 팬텀 2에서는 관접압을 달리 하였을 때 각각 $4.52{\pm}0.043$, $4.53{\pm}0.004$, $4.52{\pm}0.007$, $4.52{\pm}0.005$의 SUV를 보였다. 이들은 모두 관전압을 달리 하였을 때 통계적으로 유의한 SUV 변화를 보이지 않았다. 또한 관전류의 변화에서도 팬텀 1, 2 모두에서 유의한 SUV 차이는 나타나지 않았다. 결 론: 본 연구 결과 CT 요인의 변화가 PET 영상에서 SUV에 유의한 영향을 미치지 않았다. 따라서 PET CT 이용 시 SUV에 유의한 영향 없이 임상적 조건에 맞게 CT 요인들을 변화 시키는 응용이 가능할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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