The brain is the body's most organized and controlled organ, and it governs various psychological and mental functions. A brain abnormality could greatly affect one's physical and mental abilities, and consequently one's social life. Brain disorders can be broadly categorized into three main afflictions: stroke, brain tumor, and dementia. Among these, stroke is a common disease that occurs owing to a disorder in blood flow, and it is accompanied by a sudden loss of consciousness and motor paralysis. The main types of strokes are infarction and hemorrhage. The exact diagnosis and early treatment of an infarction are very important for the patient's prognosis and for the determination of the treatment direction. In this study, texture features were analyzed in order to develop a prototype auto-diagnostic system for infarction using computer auto-diagnostic software. The analysis results indicate that of the six parameters measured, the average brightness, average contrast, flatness, and uniformity show a high cognition rate whereas the degree of skewness and entropy show a low cognition rate. On the basis of these results, it was suggested that a digital CT image obtained using the computer auto-diagnostic software can be used to provide valuable information for general CT image auto-detection and diagnosis for pre-reading. This system is highly advantageous because it can achieve early diagnosis of the disease and it can be used as supplementary data in image reading. Further, it is expected to enable accurate medical image detection and reduced diagnostic time in final-reading.
캡슐 내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한 번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한 번의 검사에서 평균 8~12시간의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 전문가에 의해 수작업으로 진행되고 있어서, 질병 영상 진단을 돕기 위한 영상 분석 자동화에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에서도 본 연구에서는 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변인 폴립 영상 자동 검출에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 멀티 스케일 분석을 통해 폴립 의심 영역을 추출하고, 이것을 원본 영상과 합성하여 폴립 학습을 강화시킬 수 있는 가중치 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 수집한 452장의 데이터에 대해 머신 러닝 기법중 하나인 SVM과 RF로 실험한 결과, 원본 영상을 이용한 폴립 검출의 F1점수는 89.3%였지만, 생성된 가중치 영상을 통해 학습한 결과 F1점수가 93.1%로 향상된 것을 확인하였다.
The image quality of three-dimensional (3D) images has been widely investigated by the qualitative analysis method. A need remains for an objective and quantitative method to assess the image quality of 3D volume-rendered images. The purpose of this study was to evaluate the quantitative accuracy of distance measurements on 3D volume-rendered images of a dry human skull by using multi-detector computed tomography (MDCT). A radiologist measured five times the twenty-one direct measurement line items composed among twelve reference points on the skull surface with a digital vernier caliper. The water filled skull specimen was scanned with a MDCT according to the section thicknesses of 1.25, 2.50, 3.75, and 5.00 mm for helical (high quality; pitch 3:1) scan mode. MDCT data were reconstructed with its acquisition section thickness and with 1.25 mm section thickness for all scans. An observer also measured seven times the corresponding items on 3D volume-rendered images with measuring tools provided by volumetric analysis software. The quantitative accuracy of distance measurements on the 3D volume-rendered images was statistically evaluated (p-value < 0.05) by comparatively analyzing these measurements with the direct distance measurements. The accuracy of distance measurements on the 3D volume-rendered MDCT images acquired with 1.25, 2.50, 3,75 and 5.00 mm section thickness and reconstructed with its section thickness were 48%, 33%, 23%, and 14%, respectively. Meanwhile, there were insignificant statistical differences in accuracy of distance measurements among 3D volume-rendered images reconstructed with 1.25 mm section thickness for the each acquisition section thickness. MDCT images acquired with thick section thickness and reconstructed with thin section thickness in helical scan mode should be effectively used in medical planning of 3D volume-rendered images. The quantitative analysis of distance measurement may be a useful tool for evaluating the quantitative accuracy and the defining optimal parameters of 3D volume-rendered CT images.
단위용적기법(Single-Voxel Technique) 및 다용적기법(Multi-Voxel Technique)으로 얻어진 수소원자핵 자기공명분광(Proton Magnetic Resonance Spectroscopy : 1H-MRS) 데이터를 고가의 특정 workstation이 아닌 일반 PC에서 처리${\cdot}$분석 할 수 있는 GUI(Graphical User Interface) 기반의 분광분석용 소프트웨어(S/W)를 개발하고 MRS 임상 데이터로 기초적인 시험을 하였다. 단위용적기법의 MRS 경우에는 시간 영역의 측정신호와 주파수 영역의 분광정보를 한 화면에 동시에 표시할 수 있게 하였고 필요에 따라 위상보정, 필터링(filtering), 퓨리에변환 등으로 후처리 한 후 생체 대사물질(metabolite) 별 MRS 피크 면적 비를 계산하여 정성분석을 하였다. 다용적기법의 MRS에서는 측정된 신호의 재배열 및 3차원 FFT로 분광영상(spectroscopic image)을 재구성하고 이를 T1-강조 또는 T2-강조 영상 위에 중첩시켜 해부학적 정보와 함께 표시할 수 있도록 하였다. 또한 생체에서 대사물질에 해당하는 분광정보의 각 피크의 분포도(metabolite image)를 만들고 해부학적 영상과 중첩시켰다. 병원에 설치되어있는 MR 장치에서 정상인과 뇌에 이상이 있는 환자를 대상으로 얻은 MR 분광 데이터를 처리·분석한 결과 사용자의 편의성이 높을 뿐만 아니라 신뢰성이 우수하여 임상적 활용도가 높을 것으로 기대된다.
Purpose: The purpose of this study is to evaluate the effectiveness and usefulness of newly developed personal computer-based software to eliminate the linear artifacts by the metal restorations. Materials and Methods: A 3D CT image was conventionally reconstructed using ADVANTAGE WINDOWS 2.0 3D Analysis software (GE Medical System, Milwaukee, USA) and eliminated the linear artifacts manually. Next, a 3D CT image was reconstructed using V-works 4.0/sup TM/(Cybermed Inc., Seoul, Korea) and the linear artifacts eliminated manually in the axial images by a skillful operator using a personal computer. A 3D CT image was reconstructed using V-works 4.0/sup TM/(Cybermed Inc., Seoul, Korea) and the linear artifacts were removed using a simplified algorithm program to eliminate the linear artifacts automatically in the axial images using a personal computer, abbreviating the manual editing procedure. Finally, the automatically edited reconstructed 3D images were compared to the manually edited images. Results and Conclusion: We effectively eliminated the linear artifacts automatically by this algorithm, not by the manual editing procedures, in some degree. But programs based on more complicated and accurate algorithms may lead to a nearly flawless elimination of these linear artifacts automatically.
The global market size of AI based SaMD for medical image in 2023 will be anticipated to reach around 620 billion won (518 million dollars). In order for Korean manufacturers to efficiently obtain CE marking for marketing in the EU countries, the paper is to introduce the recommendation and suggestion of how to reclassify SaMD based on classification rules of MDR because, after introducing the Regulation EU 2017/745, classification rules are quite modified and newly added compared to the Directive 93/42/EEC. In addition, the paper is to provide several rules of MDR that may be applicable to decide the classification of SaMD. Lastly, the paper is to examine and demonstrate various secondary data supported by qualitative data because the paper focuses on the suggestion and recommendation with a public trust on the basis of various secondary data conducted by the analysis of field data. In conclusion, the paper found that the previous classification of SaMD followed by the rule of MDD should be reclassified based on the Regulation EU 2017/745. Therefore, the suggestion and recommendation are useful for Korean manufacturers to comprehend the classification of SaMD for marketing in the EU countries.
MDCT는 비침습적인 방법으로 관상동맥 질환을 검사하는데 유용하다고 알려져 있다. 하지만 영상의 질에 있어서 환자의 심장박동이 결정적인 영향을 주게 된다. 특히 심장박동이 불규칙하거나 조기 심실수축 환자일 경우 영상을 재구성하는데 있어 왜곡 현상이 증가하여 진단에 어려움을 초래한다. 최근 본원에서 심장박동이 불규칙한 환자에서 영상 재구성시 불규칙한 R-R 간격을 조정한 후 얻은 영상이 artifact가 감소하는 현상을 경험한 바 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 교정 방법(disable, inesrt, R-R interval 교정)이 영상의 질에 어떤 영향이 있는지를 알아보고자 한다. 심박동이 불규칙한 24명의 환자에서 교정방법에 따라 영상을 재구성한 결과 R-R Interval 조정에서 통계학적으로 유의한 결과를 얻을 수 있었다(p<0.05). 본 연구에서는 R-R Interval 조정에서 가장 우수한 영상을 얻을 수 있었으며, 향후 심장 질환의 진단에 도움을 줄 수 있는 기초연구로서 그 가치가 충분하리라 사료된다.
본 논문에서는 국내 사망 원인 1위 질환인 암 중 가장 큰 비중을 차지하는 폐암의 암 오진율 감소 및 정밀 진단을 위해 폐암세포를 검출 및 계수 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 사용자가 관심 영역을 지정하면 H&E 염색 방식을 사용한 폐암세포 전처리 과정을 거쳐 검출 및 계수 할 수 있다. 본 시스템을 통해 병리학자가 단 시간에 폐암세포 검출 및 계수하여 객관적 진단 도구로 활용할 수 있으며, 디지털 기술과 융합하여 정밀 의료에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 영상 처리 기법의 발전으로 영상의 질은 저하시키지 않고 검사 소요시간을 단축시키는 방법들이 개발되고 있다. 특히 단층 촬영의 경우 영상 재구성 방법을 개선하여 영상의 질이 우수한 영상을 획득할 수 있게 되었다. Philips사의 PRECEDENCE 16 감마카메라를 이용해 보편적으로 시행하고 있는 분석법에 의한 FBP 방법과 반복법에 의한 Astonish, 3D OSEM 방법을 이용해 각각 영상을 재구성하여 정성적인 분석과 정량적인 분석을 통해 영상 획득시간을 다르게 한 영상간의 비교와, 동일한 시간으로 획득한 영상을 비교하여 영상의 질이 우수한 재구성 방법에 대해 연구 하였다. 정성적인 분석을 위해 blind test를 한 결과, 영상 획득시간에 따른 영상의 질은 거의 차이가 없는 것을 확인할 수 있었다. 또한 정량적인 분석을 통해서도 영상 획득시간에 따른 영상의 질은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 하지만 영상 획득시간이 동일한 영상을 재구성 방법에 따라 분석한 결과는 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 영상의 질은 반복법을 이용하는 Astonish에 의해 재구성된 영상이 해상력이 좋고 임상적으로 진단적 정보를 제공하는데 우수한 영상으로 판단된다. 영상을 재구성하기 위한 소요시간이 길고 저장 공간의 부족 등으로 현재까지 많이 사용되지 않던 반복법에 의한 재구성 방법이 영상의 질은 향상시키고 검사시간은 단축 할 수 있는 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
3차원 입체조형방사선치료(3D conformal radiation therapy; 3D-CRT) 및 세기조절방사선치료(intensity modulated radiation therapy; IMRT) 에서와 같은 정밀 방사선 치료기술이 보다 효과적으로 이루어지기 위해서는 환자자세 오차를 최소화해야 한다. 치료계획용적(PTV)을 정할 때 필요한 마진을 최대한 줄여 줌으로써 치료 병변에 선량을 집중시키고, 정상조직의 선량은 감소시킬 수 있게 되기 때문이다. 이러한 목적 하에 조사문 사진(portal film)을 치료계획시 얻은 기준 영상에 정합시켜 환자자세 오차를 정량적으로 분석할 수 있는 프로그램 도구를 개발하고자 하였다. 현재 본원에서 치료 위치 확인을 위해서는 치료 계획 시행 중에 얻은 모의치료 사진과 치료시 EC-L 필름(KODAK사, 미국)을 사용하여 찍은 조사문 사진을 주로 사용하고 있다. 이 외에도, 모의치료시 영상을 디지털 캡춰한 영상이나, 치료계획으로부터 얻은 디지털화재구성영상(digitally reconstructed radiograph; DRR)도 기준 영상으로 이용할 수 있도록 하였다. 프로그램 제작 툴로는 IDL5.4 (RSI사, 미국)를 사용하였다. 조사문사진의 가장 큰 단점인 영상 대조도를 증가시키기 위해, histogram-equalization, adaptive histogram equalization, 특히 CLAHE (contrast limited adaptive histogram equalization) 등의 영상처리 기능을 구현하였다. 영상 정합 방법으로는 기준 영상에 골반입구(pelvic inlet) 와 같은 위치에 윤곽선을 그리고, 이를 조사문 사진 상에 중첩시킨 다음, 조사문 사진의 동일 해부학적 위치에 일치되도록 이동하여 그 오차를 수치화하였다. 조사문 사진에 CLAHE 필터를 적용한 결과, 치료면 확인을 위해 이중 조사된 영역의 대조도를 월등히 향상시킬 수 있었다. 전후면과 측면 영상을 위 과정을 사용하여 정합시킴으로, 전후, 좌우, 상하 방향으로의 환자자세 차이를 정량화 할 수 있었다. 또한, CLAHE 영상처리 기법을 이용하여 조사문 사진의 화질을 현저하게 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 'view-box' 방식과 비교하여 치료 환자자세의 정확도를 수치화 시킴으로써 계통오차(systemic error)와 임의오차(random error) 등의 정량적 분석이 가능해졌다. 더 나아가 환자자세오차를 교정하는 프로토콜을 도입한다면, 보다 정확한 치료에 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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