골다공성 폐경 후 여성에서 단일 에너지를 이용한 정량적 전산화 단층촬영술로 골무기질 함량을 측정하여 건강한 여성과 비교분석하였다. 1군은 건강한 폐경전 여성, 2군은 폐경후 건강한 여성, 3군은 골다공증성 폐경후 여성으로 나눈 환자들에게 QCT를 이용하여 측정된 골밀도가 각 군간에 차이가 있는지 알아보고 각 군내 혹은 다른 군간에 척추 부위에 따른 영향이 있는지를 부위별로 비교분석하였고, 골무기질 함량의 측정은 타원형의 region of interest를 이용하여 T12-L4에서 척추의 해면질 부위에서 측정하였다. 연령이 증가함에 따라 골밀도는 감소하였고 건강한 군과 비교하여 골다공증 환자군에서 유의하게 낮은 골밀도를 관할 할 수 있었다. 건강한 폐경전 여성군을 제외한 모든군에서 T12에서 L4로 갈수록 골밀도가 감소하였다. 통계학적으로 모든 척추체에서 골밀도로 1, 2, 3군간 서로를 구분할 수 있으나 2군과 3군은 골밀도로는 서로간의 구분할 수 없는 것으로 분석되었다.
봉와양폐(Honeycomb)는 직경 2~10mm 정도의 크기가 같지 않은 낭포(Cyst)가 경계가 명확한 섬유질(Fibrosis)로 이루어진 벽에 둘러싸여 밀집된 형태로 이루어져 있다. 봉와양폐가 발견될 경우 급성악화의 발생 빈도가 높으며 따라서 봉와양폐의 관찰 여부와 측정은 임상에서 중요한 지표가 된다. 따라서 본 논문에서는 봉와양폐 영역의 정량적 측정을 위하여 봉와양폐의 특징을 이용한 형태학적 기법과 군집성 평가 기법을 통해 자동 구획 방법을 제안하였다. 첫 번째로 영상의 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링을 적용하고, 모폴로지 기법 중 팽창 기법을 이용하여 폐 영역을 구획하였다. 두번째로, 주변 8방향 검사를 통해 봉와양폐를 구성하는 낭포의 후보군을 찾고, 영역 확장과 외곽선 검사를 통해 비 낭포들을 제거하였다. 마지막으로 군집화 검사를 통해 최종적으로 봉와양폐를 구획하였다. 제안한 방법은 80장의 고해상도 컴퓨터 단층촬영 영상에서 실험한 결과, 89.4%의 민감도와, 72.2%의 양성 예측도를 보였다.
본 연구의 목적은 광자계수검출기 기반 스펙트럼 전산화단층촬영을 이용하여 K-각 영상을 획득하고, 이를 통해 3차원 융합진단영상을 구현하여 임상적 이용 가능성을 평가하고자 하였다. 실험을 통한 K-각 영상획득을 위해 스펙트럼 전산화단층촬영 시스템을 이용하였다. 희석된 iodine과 gadolinium 조영제가 주입된 6개의 튜브를 돼지고기에 삽입하여 팬텀을 제작하였다. 100 kVp 관전압과 $500{\mu}A$ 관전류 조건에서 발생된 X-선을 이용하였으며, iodine과 gadolinium의 K-각 흡수에너지를 고려한 35 및 52 keV에 저 에너지 문턱값을 설정하여 K-각 영상을 획득하였다. 융합진단영상은 일반적인 전산화단층촬영 영상과 스펙트럼 전산화단층촬영을 통해 획득한 iodine 및 gadolinium 영상을 정합하여 획득하였다. 두 가지 조영제 기반 융합진단영상의 CNR은 일반적인 CT보다 평균적으로 6.76-14.9배 높았으며, 3차원 융합진단영상은 각 조영제의 물질 지도 정보를 제공할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법을 통해 전산화단층영상의 화질을 향상시킬 수 있으며 특정 물질의 추가적인 정보를 제공을 통해 진단의 효율성을 증가시킬 수 있다.
본 연구에서는 고관절에 금속삽입물(Metal implant)이 삽입되어 있는 환자를 대상으로 일반적인 CT검사(Before MAR) 영상과 MAR을 사용하여 얻어진(After MAR) 영상을 4개의 알고리즘(Soft, Standard, Detail, Bone)에 적용하여 Noise, SNR, CNR을 비교 분석하여 정량적 평가로 최적의 알고리즘을 알아보고자 하였다. 분석방법으로는 4개의 알고리즘으로 재구성한 영상에 이미지 분석과 영역 및 픽셀값을 계산할 수 있는 Image J 프로그램을 사용하였다. Noise, SNR, CNR을 구하기 위해 측정부위를 영상에서 금속삽입물이 가장 인접해 있는 Bone(궁둥뼈, ischium)을 지정하여 HU mean값과 HU SD값을 구하고 배경잡음(Background)은 주위 근육으로 하였다. 관심영역(region of interest, ROI)은 뼈의 크기를 감안하여 동일하게 15×15 mm로 지정하였으며 SNR과 CNR의 값은 주어진 식에 의거하여 산출하였다. 결과적으로 노이즈는 After MAR, Soft 알고리즘에서 노이즈가 가장 낮게 나타났으며, SNR, CNR은 Before MAR, Soft 알고리즘이 가장 높게 나타났다. 따라서 Soft 알고리즘이 고관절 금속삽입술 CT에 가장 적절한 알고리즘으로 판단된다.
Lower Extremity CT Angiography 검사 시 환자의 심박동 수(HR)에 따라 하지 혈관의 조영증강 차이를 비교 분석하여 최적화된 영상 기법을 찾고 유용성을 평가하고자 한다. 2022년 1월부터 22년 8월까지 아주대 병원을 내원하여 Lower Extremity CT Angiography 검사를 진행한 외래환자 139명을 대상으로 하였으며, 심박동 수(HR)에 따라 A 그룹(HR ≤65), B 그룹(65<HR<80), C 그룹(80≤ HR)으로 나누었다. 추가로 지연시간을 설정하여 D 그룹(HR ≤65), E 그룹(65<HR<80), F 그룹(80≤ HR) 으로 나누어 조영제 도달시간과 조영증강 평균값을 비교 분석하였다. 결과적으로 심박동 수(HR)의 차이는 하지 혈관 조영증강 강도에 영향을 주었고, 그룹별 정량적 평가 결과 Heart Rate가 65회 이상인 B, C 그룹은 A 그룹에 비해 슬와 동맥의 HU 값이 우수하였다(p<0.001***). 지연시간을 적용한 D 그룹은 A 그룹에 비하여 하지 동맥의 조영증강 효과가 개선이 되었음을 확인할 수 있었고(p<0.001***), 다른 그룹과의 비교한 분석은 유의미하지 않았다. 심박동 수(HR) 활용한 Lower extremity CTA 검사 방법은 유의미 하였고, 특히 심박동 수(HR)가 65이하로 낮은 경우에는 환자에게 적절한 지연시간을 적용하여 검사하는 것이 도움이 된다
이 연구의 목적은 상악 측절치 과잉치의 해부학적인 특징과 정상 측절치와의 관계에 대해 정량적 분석을 시행하는 것에 있다. 43명의 44개의 상악 측절치 과잉치를 대상으로 전산화 단층 방사선사진을 이용하여 측절치 과잉치의 위치, 형태, 방향 및 측절치 과잉치와 인접한 영구전치와의 관계를 관찰하였다. 또한 측절치 과잉치와 인접한 측절치 및 반대측 측절치의 크기를 비교하기 위해 각각의 치관 근원심 폭경을 계측하였고, 치아성숙도를 비교하기 위해 Nolla stage를 이용하여 각 치아의 치근 발육 정도를 평가하였다. 측절치 과잉치는 90.9%의 비율로 정위 방향으로 존재하였고, 84.1%가 보충형의 형태로 존재하였다. 측절치 과잉치는 인접한 측절치나 반대측의 측절치에 비해 치관의 크기가 통계적으로 유의하게 작았고(p < .0001), 치근 발육 단계에서는 통계적 유의미한 차이를 보이지 않았다. 결론적으로, 상악 측절치 과잉치는 정상측절치와 매우 유사하지만 치관 크기에 있어서 차이를 보인다. 상악 측절치 과잉치가 존재하는 경우, 교정적 혹은 심미적인 문제를 줄이기 위해 측절치와 과잉치를 정확하게 구분하여 치료하는 것이 중요하다.
목적 고관절 인공치환물을 가진 환자에서 여러 가지 금속인공물 감소 효과를 비교하였다. 대상과 방법 이 연구는 고관절 인공치환술과 이중에너지 전산화단층촬영을 시행한 47명 환자에서 시행하였다. 금속에서 발생한 인공물 감소효과는 서로 다른 3개의 영상(고식적 영상, 금속인공물 감소영상, 가상 단일에너지 영상)에서 비교하였다. 이를 위해 인공관절 주변 7곳에서 금속인공물에 대한 정량적 분석과 정성적 분석을 시행하였다. 결과 금속인공물 감소영상에서 가장 낮은 영상잡음과 인공물 지수를 보였고, 다음으로는 가상 단일에너지 영상이었다. 금속인공물 감소영상은 저음영 인공물이 매우 심한 영역에서만 높은 대조도를 보인 반면, 가상 단일에너지 영상은 인공물 주변 골조직과 그 외 영역에서 높은 대조도를 보였다. 연부조직 분석에서도 금속인공물 감소영상이 더 우수함을 보여 주었다. 정성적 분석에서도 금속인공물 감소영상이 가상 단일에너지 영상보다 인공물 감소 효과가 뛰어남을 밝혔지만, 이차적인 인공물 발생도 가장 흔히 발생하였다. 결론 금속인공물 감소영상이 심한 금속인공물감소에 가장 뛰어난 효과를 보였지만 새로운 이차적 인공물을 발생시켰다. 가상 단일에너지 영상은 인공물 주변 골조직 평가에서 우수함을 보였다.
Objective: This study aimed to investigate whether a deep learning reconstruction (DLR) method improves the image quality, stent evaluation, and visibility of the valve apparatus in coronary computed tomography angiography (CCTA) when compared with filtered back projection (FBP) and hybrid iterative reconstruction (IR) methods. Materials and Methods: CCTA images of 51 patients (mean age ± standard deviation [SD], 63.9 ± 9.8 years, 36 male) who underwent examination at a single institution were reconstructed using DLR, FBP, and hybrid IR methods and reviewed. CT attenuation, image noise, signal-to-noise ratio (SNR), contrast-to-noise ratio (CNR), and stent evaluation, including 10%-90% edge rise slope (ERS) and 10%-90% edge rise distance (ERD), were measured. Quantitative data are summarized as the mean ± SD. The subjective visual scores (1 for worst -5 for best) of the images were obtained for the following: overall image quality, image noise, and appearance of stent, vessel, and aortic and tricuspid valve apparatus (annulus, leaflets, papillary muscles, and chordae tendineae). These parameters were compared between the DLR, FBP, and hybrid IR methods. Results: DLR provided higher Hounsfield unit (HU) values in the aorta and similar attenuation in the fat and muscle compared with FBP and hybrid IR. The image noise in HU was significantly lower in DLR (12.6 ± 2.2) than in hybrid IR (24.2 ± 3.0) and FBP (54.2 ± 9.5) (p < 0.001). The SNR and CNR were significantly higher in the DLR group than in the FBP and hybrid IR groups (p < 0.001). In the coronary stent, the mean value of ERS was significantly higher in DLR (1260.4 ± 242.5 HU/mm) than that of FBP (801.9 ± 170.7 HU/mm) and hybrid IR (641.9 ± 112.0 HU/mm). The mean value of ERD was measured as 0.8 ± 0.1 mm for DLR while it was 1.1 ± 0.2 mm for FBP and 1.1 ± 0.2 mm for hybrid IR. The subjective visual scores were higher in the DLR than in the images reconstructed with FBP and hybrid IR. Conclusion: DLR reconstruction provided better images than FBP and hybrid IR reconstruction.
목적 소아 환자에서 두부 컴퓨터단층촬영(이하 CT)에 대한 딥러닝 이미지 재구성(deep learning image reconstruction; 이하 DLIR; TrueFidelity; GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)의 효과를 평가하고자 한다. 대상과 방법 총 126개의 소아 두부 CT 이미지를 수집했으며, adaptive statistical iterative reconstruction (이하 ASiR)-V를 사용한 반복적 재구성 및 세 가지 수준의 DLIR을 사용한 재구성을 시행하였다. 각 이미지 세트 그룹은 환자의 연령에 따라 4개의 그룹으로 구분하였으며 각 연령군의 임상 및 방사선량 관련 데이터를 검토하였다. 양적 매개 변수에는 signal to noise ratio (이하 SNR) 및 contrast to noise ratio (이하 CNR)가 포함되었으며 질적 매개 변수로 영상의 잡음(noise), 회백질의 구분 정도, 선명도, 인공물 및 수용 가능성(acceptability), 영상의 질감이 포함되었고 이에 대한 평가와 비교를 시행하였다. 결과 모든 연령 그룹의 모든 수준의 SNR 및 CNR은 높은 수준의 DLIR 사용 시 증가하였다. ASiR-V와 비교했을 때 높은 수준의 DLIR은 SNR 및 CNR이 개선되었다(p < 0.05). 그리고 DLIR의 수준이 증가될수록 순차적인 잡음 감소, 회백질 구분 개선, 선명도 개선이 나타났다. 이러한 변수들에서 높은 수준의 DLIR 사용 시 ASiR-V와 유사한 정도의 수치가 측정되었다. 인공물과 수용 가능성의 경우에 적용된 DLIR 수준 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 결론 소아 두부 CT에 고수준 DLIR을 적용하면 영상의 노이즈를 줄일 수 있으나 인공물 처리에 대한 개선이 필요하다.
목적 정상으로 보이는 chest CT를 정량화 분석하여 흡연 및 폐쇄성 폐질환(chronic obstructive pulmonary disease; 이하 COPD) 여부에 따른 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 대상과 방법 2013년 1월부터 2014년 12월까지 chest CT가 정상이면서 정량화 분석이 있는 90명의 남자 환자[COPD 없는 비흡연자(n = 38)와 흡연자(n = 45), COPD 흡연자(n = 7)]를 대상으로 하였다. COPD 흡연자 7명을 대상으로 나이를 추출하여 환자-대조군 연구도 하위 분석하였다. Pi10, 왜도, 첨도, 평균감쇠계수, 저감쇠영역%와 같은 정령화 변수를 분석하였다. 결과 COPD가 없는 환자 중에서 흡연자의 Pi10 (4.176 ± 0.282, n = 45)이 비흡연자에 비해 약 0.1 mm 정도 두꺼웠고(4.070 ± 0.191, n = 38, p = 0.047), 흡연자의 왜도와 첨도(2.628 ± 0.484 and 6.448 ± 3.427)가 비흡연자보다 낮았다(2.884 ± 0.624, p = 0.038 and 8.594 ± 4.944, p = 0.027). COPD가 있는 흡연자들의 Pi10 (4.427 ± 0.437, n = 7)이 COPD가 없는 비흡연자들보다 약 0.4 mm 두꺼웠다(4.001 ± 0.108, n = 14, p = 0.005). 그러나 평균감쇠계수와 저감쇠영역%에서는 유의한 차이가 없었다. 결론 정상 chest CT를 보이더라도 QCT로 COPD의 유무와 상관없이 흡연자들의 소기도가 두꺼운 것을 알 수 있으며 이는 폐실질 변화보다 더 선행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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