• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.700-707
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• 2013

본 논문에서는 시간차 흉부 CT 영상의 폐 실질 비강체 정합을 위하여 영역 이진화 모델링과 지역적 변형 모델을 이용한 정합 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 폐 혈관과 실질을 분할하고, 영역 이진화 모델링을 수행하여 두 영상 사이의 밝기값의 차이에 따른 정합 오차를 최소화 한다. 다음으로 초기 정합 기법으로 두 폐 표면을 전역적으로 정렬하고, 지역적 변형 변환 모델을 제안하여 비강체 정합을 수행한다. 또한, 정합 후 감산된 시간에 따른 밝기값 차이가 미리 정의된 칼라 맵을 이용하여 가시화 된다. 실험 결과는 제안기법이 10명의 환자에 대하여 최대호흡과 최소호흡 CT 영상에서 폐 실질을 정확하게 정합하였음을 보여주었다. 제안된 비강체 정합 기법은 폐 실질에 대한 정량적 분석 결과의 직관적인 칼라 매핑을 통하여 다양한 폐 질환의 정량적 분석에 유용하게 사용될 수 있다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제15권4호
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• pp.387-392
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• 1997

목적 : ICRU 50의 권고에 따라 치료 범위를 Planning Target Volume(PTV)으로 설정하고 있다. 진단 영상장치의 발달과 특히 CT Simulator 등의 도움으로 Gross Tumor Volume(GTV) 설정은 쉬워지고 있으나, 내부장기의 움직임에 의한 경계의 선정에 대하여는 특별한 지침이 없고, 단지 경험에 의존하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 폐의 움직임 유형을 분석하여 폐 부위의 PTV설정시 폐의 움지임을 고려쓿기 위한 정량적인 지침을 마련하려는데 있다. 대상 및 방법 : 폐암, 식도암 등 폐 및 흥부 주변의 방사선으로 치료받는 환자 10명을 대상으로 Simulator 투시 촬영기로 폐의 움직임을 관찰하였다. 우측 폐는 12부위와, 좌측 폐는 10부위로 각각 나누었다 우측 폐 부위는 상엽은 2부분, 중엽은 2부분, 하엽은 2부분으로.나누었고, 그 각각을 측면에서 전, 후 2부분으로 나누었다. 좌측 폐 부위는 상엽, 하엽 모두 2부분으로 나누고, 측면에서 다시 전, 후로 다시 2부분으로 나누었다. 부위마다 4-5점을 택해 X선 투시 장치에서 생성된 열상을 컴퓨터에 입력시켜 폐포의 움직임을 x, y, z 3좌표 방향으로 수치화 하였다. 결과 :우측과 좌측 폐 부위 중 안측 상엽 부위의 움직임이 상대적으로 적었으며, 좌우 이동이 전후 이동에 비해 크게 나타났다. 좌우 이동은 심장 박동 효과로 심장 또는 대동맥 근처에서 가장 두드러지게 나타나서 양측 패문 부위가 가장 큰 이동을 보였으며(평균 6.6mm), 상하 이동은 호흡 효과로 양측 폐 하엽 부위, 횡격막 근처에서 가장 컸다(평균 14.1mm). 결론 : X선 투시로 폐의 움직임을 관찰할 수 있으며 컴퓨터의 궤적 추적으로 정량화 할 수 있었다. 폐 부위의 방사선 치료시 설정되는 PTV에는 장기의 움직임을 고려해야 하는데 본 연구의 결과를 이용하여 치료 부위에 따라 여유를 차등을 둔다면 치료 조사면을 최적화 하는데 도움이 될 것으로 생각된다.

• 센서학회지
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• 제8권2호
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• pp.154-162
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• 1999

본 논문에서는 자체 제작한 호흡연동장치를 이용하여 폐실질의 EBT 단면 영상을 획득하였으며 EBT 단면 영상에서 폐실질의 윤곽선을 검출하기 위하여 수작업에 의한 대략적인 윤곽선 묘사 후 자동적으로 윤곽선을 검출하는 방식인 동적 윤곽선 모델 기반의 새로운 에너지 함수를 제안하였다. 획득된 EBT 단면 영상으로부터 다른 영역에 비하여 낮은 폐실질 영역의 휘도 준위와 윤곽선 벡터의 방향을 고려한 동적 윤곽선 모델의 새로운 에너지 함수를 이용하여 폐실질 영역치 윤곽선을 효과적으로 검출하였다. 또한, 기존의 방법과 비교하여 제안한 에너지 함수를 이용한 검출 방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.641-650
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• 2005

본 논문에서는 지오데식 동적 윤곽선 모델에서 곡선을 물체의 경계에 수렴시키기 위하여 사용되는 기존의 에지지시함수를 대신하여 CT 폐영상에서 폐실질 영역의 CT계수를 기반으로 하는 곡선제어함수를 제안하였다. 제안한 방법이 기존의 방법보다 폐실질 영역을 잘 검출할 수 있음을 세 가지 척도를 이용하여 보였다. 실제 폐영상에 적용시켜 폐실질 검출 과정과 결과를 시각적으로 관측함으로써 제안한 방법의 유효성을 검증하였다. 제안한 방법을 이용하여 실제 EBCT(electron beam computer tomography) 폐 영상에서 폐실질 영역이 정확하게 검출되었으므로 폐질환 및 국소적 폐기능 이상을 조기진단에 도움을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.2163-2170
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• 2009

흉부 컴퓨터단층영상에서의 얻어진 폐 영상은 볼륨과 형태 등의 정량적인 정보들로서 진단과 수술 계획 등에 있어서 필연적 정보를 제공한다. 일반적인 영상분할은 이미지를 구성 요소영역이나 목적물에 따라 나누는 방법이다. 그러나 재분할을 하는 단계에서 최종영상은 에너지 최소화를 해결하는 정도에 의존하며, 분할은 응용대상의 관심 영역에서 객체나 물체의 경계에서 정지하게 된다. 가변형 능동모델은 컴퓨터 비젼, 영상처리 분야에서 광범위하게 사용되고 있다. 또한 영역 분할은 현재까지 많은 연구가 되고 있으며, Xu에 의해서 GVF라는 새로운 형태의 외부힘이 제안되고 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 흉부 컴퓨터단층영상에서 실질을 자동 분할하기 위해서 에너지 최소화 방법을 사용하고, 영역분할을 위해 개선된 가변형 능동모델을 제안한다. 알고리듬은 정확한 영역분할을 위해서 기존 방법과 다른 개선된 외부힘을 정의하는 것이다. 임상의 실험은 흉부 컴퓨터단층영상에서 진단에 필요로 하는 폐 실질의 분할이 성공적인 결과를 나타내었다.

• 한국임상수의학회지
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• 제20권4호
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• pp.493-495
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• 2003

A dead, female, 3 years old, squirrel monkey (Saimiri sciureus) was submitted and examined. Before death the monkey has showed lethargy, recumbency and inappetence since November 14, 2001 and died in November 17. Grossly much fibrin was deposited on the pleura of right lung, pericardium, and diaphragm(pleural part). And reddening of right lung was seen. Histopathologically lung showed severe fibrinous pleuritis, severe edema, thrombosis, and focal necrosis in parenchyma. Also much fibrin and mononuclear cells were deposited on the pericardium. In bacterial culture on the pleura and parenchyma of lung, and pericardium, B. bronchiseptica was isolated. Therefore we confirmed this case as the fatal case by B. bronchiseptica in squirrel monkey.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권3호
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• pp.476-488
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• 2021

Objective: We aimed to develop a deep neural network for segmenting lung parenchyma with extensive pathological conditions on non-contrast chest computed tomography (CT) images. Materials and Methods: Thin-section non-contrast chest CT images from 203 patients (115 males, 88 females; age range, 31-89 years) between January 2017 and May 2017 were included in the study, of which 150 cases had extensive lung parenchymal disease involving more than 40% of the parenchymal area. Parenchymal diseases included interstitial lung disease (ILD), emphysema, nontuberculous mycobacterial lung disease, tuberculous destroyed lung, pneumonia, lung cancer, and other diseases. Five experienced radiologists manually drew the margin of the lungs, slice by slice, on CT images. The dataset used to develop the network consisted of 157 cases for training, 20 cases for development, and 26 cases for internal validation. Two-dimensional (2D) U-Net and three-dimensional (3D) U-Net models were used for the task. The network was trained to segment the lung parenchyma as a whole and segment the right and left lung separately. The University Hospitals of Geneva ILD dataset, which contained high-resolution CT images of ILD, was used for external validation. Results: The Dice similarity coefficients for internal validation were 99.6 ± 0.3% (2D U-Net whole lung model), 99.5 ± 0.3% (2D U-Net separate lung model), 99.4 ± 0.5% (3D U-Net whole lung model), and 99.4 ± 0.5% (3D U-Net separate lung model). The Dice similarity coefficients for the external validation dataset were 98.4 ± 1.0% (2D U-Net whole lung model) and 98.4 ± 1.0% (2D U-Net separate lung model). In 31 cases, where the extent of ILD was larger than 75% of the lung parenchymal area, the Dice similarity coefficients were 97.9 ± 1.3% (2D U-Net whole lung model) and 98.0 ± 1.2% (2D U-Net separate lung model). Conclusion: The deep neural network achieved excellent performance in automatically delineating the boundaries of lung parenchyma with extensive pathological conditions on non-contrast chest CT images.

• Journal of Chest Surgery
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• 제18권3호
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• pp.474-481
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• 1985

Pulmonary cavity is the result of necrosis of lung parenchyma with evacuation of the necrotic material via the tracheobronchial tree. A communication with the tracheobronchial tree permits air to enter the area of necrosis, so the radiologic result show the a lucent defect. The radiologic characteristics of the wall of a cavity are determined by the reaction of the lung parenchyma to the pathologic process. Therefore, the shadows of the chest films in cavitary lesion were variable in its nature. The author, in 42 cases which have a cavitary lesion in X-ray findings among 172 cases resected lung obtained in P.N.U.H. from 1979 to June, 1985, studied similarities and differences between the pathogenesis of these lesions and the radiologic findings. The author reviewed the 42 cavitary lesions and the following results were obtained. 1. The cavitary lesions were seen in 42 [24.4%] out of 172 cases of resected lung disease. 2. Histopathologically, pulmonary tuberculosis was 47.6% and primary lung cancer was 9.5%. 3. The most common site of the lesion was right upper lobe. 4. The most common size of the cavity was from 3 to 6 cm in diameter. 5. Lobectomy was the most common operated method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.336-344
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• 2005

본 논문에서는 개선된 동적 윤곽선 모델을 이용하여 높은 시간 해상도를 가진 EBT 폐 영상에서 폐실질 영역을 검출하였다. 기존의 동적 윤곽선 모델에서 물체의 경계선을 얻기 위한 방법은 에너지 최소화 형태로서 내부에너지와 외부에너지를 조절함으로써 검출되어 질 수 있다. 그러나 이 방법에서는 초기화 지정 문제나 내부 에너지의 탄성과 구부러짐의 특성 때문에 요면 영역에 대하여 빈약한 수렴성 등의 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 요면 문제들을 해결하면서 폐실질 영역으로 수렴시키기 위해 윤곽선 상에 있는 제어 점들을 이웃 점들과 함께 각각 수직 이등분선 상의 한점에 이동시킴으로써 내부 에너지를 조절하고, 입력받은 영상의 에너지를 나타내는 외부에너지와 함께 에너지를 최소화시킴으로써 원하는 폐실질 영역에 윤곽선이 수렴할 수 있도록 하였다. 요면 영역에 대한 수렴은 이런 내부에너지에 의해 효과적으로 구현 될 수 있었고, 하나의 초기 윤곽선에서 다중 물체들도 검출될 수 있어서 의료 영상에서의 폐실질 영역 검출에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국임상수의학회지
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• 제26권1호
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• pp.72-75
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• 2009

Pulmonary bullae are air-filled spaces within the lung parenchyma that result from the destruction, dilatation and confluence of adjacent alveoli. Pulmonary bullae are found most often in healthy, middle aged, large breed or deep-chested dogs that have no previous history of lung disease and bulla may occur as a result of emphysema, inflammation or trauma. Clinical signs include respiratory distress, anorexia, depression and tachypnea. In this study, a dog with respiratory distress by traffic accident was diagnosed as pulmonary bullae with pneumothorax using radiography at Veterinary Medical Teaching Hospital, GNU. In radiographs, various sized, smooth margin, well defined, oval shaped, gas or fluid filled multiple bullae are shown in the left cranial, left caudal and right accessory lobes. At the initial stage of observation, there were indications of four bullae, two of which were not found in the following radiograph. At the same time, there were serious indications of lung consolidation that caused respiratory distress of patient. Ultimately, the patient was expired after ten hours.