• 대한안전경영과학회지
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• 제15권4호
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• pp.427-433
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• 2013

Recently, 18F-FDG PET based CT scan was a critical examination that the after, before plan diagnosis and treatment of tumors. But, due to the distortion of SUV that should be proportional to the metabolic rate of glucose in the tumor, the other measurement methods are being on study. In this study, compared the degree of distortion of SUV that according to the volume of the tumor analysis ROI and VOI using the NEMA IEC Phantom. The results, the SUVmax, mean value are rapidly decreased with threshold value 500 mm2 interval of the ROI analysis, 1500 mm3 interval of the VOI analysis. When compared SUVmax value SUVmean, ROI and VOI analysis VOI measurements was 1.077 times higher SUVmax was 0.981 times highe compared to the value of the ROI measurement. Compare MTV, SUV 2.0 as measured by the volume of the VOI to Volume showed a slightly higher results(Volume / MTV = $93.4 %{\pm}14.8 %$). Considering the above results, Tumor evaluation by 18F-FDG PET / CT scan Consider each threshold value should be analyzed due to larger SUV's Distortion depending on the size of the tumor. VOI analysis is recommended. because it showed the VOI analysis is higher than the ROI analysis SUVmax and lower SUVmean due to VOI analysis than once as a measure of the wider area as measured ROI analysis. MTV (R2 = 0.999), a result close to the actual size of the tumor. but, more research is needed in this regard, because SUV according to the standards of value are affected.

• 핵의학기술
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• 제28권1호
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• pp.57-69
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• 2024

Purpose: Quantitative analysis through count measurement in nuclear medicine planar images is limited by analysis techniques that are useful for obtaining various clinical information or by organ overlap or artifacts in actual clinical practice. On the other hand, the use of SPECT tomography images is quantitative analysis using volume rather than planar, which is not only free from problems such as projection overlap, but also has excellent quantitative accuracy. In the use of developing SPECT quantitative analysis technology, this study aims to compare the accuracy of quantitative analysis between ROI of the conventional planar images and VOI of the SPECT tomographic images in evaluating the count change happened by the volume change of the source. Materials and Methods: A ^99mTcO₄^- source(200.17 MBq) was filled with sterilized water in the syringe to create a phantom with an inner diameter volume of 60 cc, and a planar image and a SPECT image were obtained by reducing the volume by 15 cc (25%) respectively. ROI and VOI(threshold: 1~45%, 5% interval) were set for each image obtained to estimate true count and measure the total count, and compared with the preseted volumetric change rate(%). Results: When volume changes of 25%, 50%, and 75% occurred in the initial volume of 60 cc(100%) of the phantom, the average count changes of the measured planar image were 26.8%, 53.2%, 77.5%, and the average count changes of the SPECT image were 24.4%, 50.9%, and 76.8%. In this case, the VOI size(cm³) set showed an average change rate of 25.4%, 51.1%, and 76.6%. The highest threshold value for the accuracy of radioactive concentration by VOI size (average error -1.03%) was 35%, and the VOI size of the same threshold had an error of -17.1% on average compared to the actual volume. Conclusion: On average, the count-based volumetric change rate in nuclear medicine images was able to track changes more accurately using VOI than ROI, but there was no significant difference with relatively similar value. However, the accuracy of radioactive concentration according to individual VOI sizes did not match, but it is considered that a relatively accurate quantitative analysis can be expected when the size of VOI is set smaller than the actual volume.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권2호
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• pp.174-182
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• 2010

본 연구는 호흡 정보를 갖고 있는 PET 영상의 표준섭취계수(SUV: standard uptake value)를 이용하여 보다 정확하고 편리한 호흡동조 방사선치료의 metabolic target volume (MTV) 적용에 대한 유용성을 평가하고자 하였다. 평가를 위해 4D 팬텀에 임의의 인공산물을 만들어 PET 영상을 획득하였으며, 최대 SUV를 기준으로 임의로 설정한 50%, 30%, 그리고 5%의 SUV에서의 VOIs (Volumes Of Interest)와 호흡동조 방사선치료를 위한 4D-CT를 통해 획득한 호흡위상백분율에서 설정한 GTV (Gross Target Volume)을 비교하였다. 4D-CT를 통해 얻은 총합 GTV와 PET 영상의 30% SUV로 얻은 VOI와의 비교는 50%의 SUV로 얻은 VOI의 비교 결과보다 종(Longitudinal) 방향에서의 오차가 상당히 감소되었으며 4D 총합 CTV와 가장 일치하는 PET 영상은 5% SUV로 얻은 VOI로 관찰되었다. 4D PET/CT에서 전체 호흡의 25% 흡기에서 25% 호기까지 호흡위상백분율 영상의 30% SUV로 얻은 VOI는 IGRT (Image-guided radiation therapy)에 적용되는 4D-CT의 동일한 호흡위상백분율 영상에서 설정한 GTV와 비교한 결과, 최대 0.5 cm 이하로 잘 일치하였으며 4D PET의 5% SUV로 얻은 VOI의 경우 모든 방향에서 잘 일치하였다. 따라서 IGRT의 MTV 적용에 있어서 일반 PET 영상의 이용보다 4D PET 영상의 적용이 더 유용함을 보였다. 본 연구결과 현재 핵의학과에서 인체종양의 VOI를 30% SUV로 권고하고 있지만 30% 이하의 주변 SUV와 구분되는 최소 SUV를 선택해 적용한다면, 더욱 유용한 MTV 적용이 될 것으로 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제17권1호
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• pp.11-17
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• 2013

고형암의 치료반응 평가 기준을 제시한 PERCIST에서는 제지방체중으로 표준화한 표준화 섭취계수 즉, SUL을 사용하도록 권고하고 있다. 이 연구에서는 전신 CT에서 측정된 제지방체중을 이용해 SUV를 표준화하여 얻은 SUL의 새로운 측정법을 제시하고 관찰자 사이 및 관찰자 내 재현성 여부를 평가하였다. 52명의 대상에서 전신 CT를 포함한 PET/CT를 시행하였고 -140~-30HU를 가지는 지방조직의 용적을 정확히 측정할 수 있었다. 이를 이용하여 개별 환자에서의 제지방체중을 계산하였고, 이를 이용해 SUV를 표준화하여 SUL을 측정하였다. 정상 참고 장기인 간, 복부 대동맥, 비장에 각각 지름 3 cm의 구형 VOI, $1{\times}2cm$의 원통형 VOI, 그리고 지름 2 cm의 구형 VOI를 그렸다. 경험 있는 두 명의 관찰자가 각 장기의 VOI에서 $SUL_{max}$와 $SUL_{mean}$ 을 측정하였다. 관찰자 1이 2주 간격으로 이전 측정결과를 알지 못하는 상태에서 반복 측정하였고 같은 방법으로 관찰자 2가 동일 환자에서 SUL을 측정하였다. 재현성을 평가하기 위해서 대응표본 t-test를 시행하고 Pearson의 상관계수 (CC)를 계산하였고, 측정오차를 알아보기 위해 TEM을 계산하였다. 관찰자 사이 재현성 즉, 관찰자 1과 관찰자 2가 측정한 간, 복부 대동맥, 비장의 $SUL_{max}$ 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 없었고 이는 $SUL_{mean}$에서도 마찬가지였다. 관찰자 내 재현성 즉, 간에서 관찰자 1이 2주 간격으로 두 번 측정한 SUL 측정치 사이에도 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 이 연구는 정상 참고 장기에서 SUL 측정이 매우 재현성이 있음을 보여준다. $SUL_{mean}$ 측정의 재현성이 $SUL_{max}$보다 약간 우수하였으며 SUL 측정치는 체중 의존성이 개선되었다. 전신 CT를 시행하여 측정한 제지방체중으로 표준화한 SUL의 새로운 측정법은 향후 여러 연구에서 유용하게 이용될 것으로 기대된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권1호
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• pp.68-75
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• 2013

본 연구의 목적은 26명의 건강한 검진자들을 대상으로 PET/CT와 PET/MRI의 전신 영상에서 조기 정밀/ 진단 수준을 향상하고자 관심부피를 이용하여 정상부위의 $SUV_{LBM}$-최대치를 이용하여 PET/CT와 PET/MRI를 조영제 사용 유무와 관계없이 동시 평가할 수 있는 데이터를 구축하고자 하였다. 전신 F-18 FDG PET/CT와 전신 F-18 FDG PET/MRI의 정상부위의 VOI를 이용한 $SUV_{LBM}$-최대치평가는 PET/CT를 기준으로 PET/MRI의 영상은 매우 유의한 차이를 보였다(p<0.0001). 그러나 통계학적으로 높은 상관관계를 가진다(R>0.8). PET/MRI의 $SUV_{LBM}$ 평가 시 26.3% 감소하여 판단할 것과 조영제를 사용할 경우는 29.3% 감소하여 판단할 것으로 생각한다. PET/CT와 PET/MRI의 모든 영상의 판독에서는 $SUV_{LBM}$-최대치를 사용하는 것이 편리성과 효율성을 고려하여 임상의나 연구자들에게 많은 도움이 되리라 판단된다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2004년도 제29회 추계학술대회 발표논문집
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• pp.56-58
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• 2004

동물실험을 위한 영상의 개선작업도 인체내 구성물질들과 흡사하고 유동성을 지니고 있으므로 영상의 평가는 기본적으로 일차적 관계의 생화학적 테두리에 있다. 그리고 선구자들이 밝혀준 임상에의 응용에 있어서 아주 작거나 존재하지 않는 것처럼 충분히 작은 미소체적공간으로 가정을 한다. 비선형Marquardt 알고리듬을 응용하여 수학적인 모델링을 도입하고 전개하였다. 본 연구의 목적은 인체와 매우 비슷한 생화학적 구조와 밀도를 가진 동물실험에서 영상을 획득한 후 수학적 모델링을 통한 입체적 체적을 분석하는데 있어서 기준을 제시하고자 한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권3호
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• pp.176-182
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• 2013

본 연구의 목적은 건강한 검진자들을 대상으로 F-18 FDG PET/CT 전신 영상에서 진단 수준을 향상하고자 관심부피를 이용하여 정상부위의 SUVs, 즉 SUVLBM, SUVBW, SUVBSA의 데이터를 마련하였다. 각각의 최대치(maximum), 평균치(mean), 표준편차(standard deviation), 역치(threshold)를 제시 하고자 한다. 2012년 7월부터 8월까지 전신 F-18 FDG PET/CT 검사를 시행한 총 31명을 대상으로 SUVs를 측정 하였다. 측정의 정확도를 높이고자 핵의학 전문의의 소견으로 이중에서 26명의 건강한 수검자를 대상으로 하였다. 조영제 사용유무와 관계없이 PET/CT의 SUVs 측정에서 SUVBW의 측정치가 가장 높았으며, SUVLBM, SUVBSA 순으로 나타났다. SUVLBM-최대치를 이용하여 조영제를 사용하지 않은 군과 사용한 군을 비교했을 경우, 조영제를 사용했을 경우 측정치가 증가하는 경향을 보였으며, 8부위 중 간, 대동맥, 요추-5, 소뇌는 매우 유의하게 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). PET/CT의 모든 영상의 판독에서 본 SUVs 데이터가 조기정밀/진단 수준을 향상 하는데 기초 자료가 될 것이라고 판단되며, VOI를 이용한 연구가 활발히 이루어지길 기대한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권2호
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• pp.1-6
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• 2018

In this paper, we propose an automatic left ventricle segmentation method in computed tomography angiography (CTA) using separating energy function. First, we smooth the images by applying anisotropic diffusion filter to remove noise. Secondly, the volume of interest (VOI) is detected by using k-means clustering. Thirdly, we divide the left and right heart with split energy function. Finally, we extract only left ventricle from left and right heart with optimizing cost function including orientation term.

• 핵의학기술
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• 제19권1호
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• pp.67-71
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• 2015

Purpose At recently, we enter into the aging society and a age-related disease is increasing. Among that, prevalence of degenerative brain disease like Parkin's disease will be increased. So, many radiopharmaceuticals is developed to diagnosis early and to evaluate the performance of therapeutic drugs. Especially $^{18}F-DOPA$ which involved at dopamine synthesis and function of storage is widely used to the diagnosis of Parkinson's disease as well as brain tumors. in the study, we will evaluate the distribution pattern of $^{18}F-DOPA$ at the striatum by using dynamic study. Materials and Methods We used Biograph Truepoint(Siemens, Germany) as PET/CT scanner, injected a $^{18}F-DOPA$ ($600{\pm}30MBq$) to patient (4men, 6women. $67{\pm}11age$) who visited our hospital from June to September, started 95min dynamic study at same time. after finishing acquisition, we reconstructed PET data with 19 frame every 5 minutes, analysed a average counts at ROI's where set at both striatums, anterior putamen, posterior putamen Results Counts in the cerebellum as the background formed a plateau after 90 minutes from the highest out rapidly reduced to 15 minutes. Counts of anterior putamen and posterior gradually increased but formed a plateau after 60min. A count ratio of Striatum to cerebellum was continuously increased up to more than 95 minutes, A count ratios of an anterior putamen to posterior one formed a plateau after 85 minutes. Conclusion The dynamic acquisition can be possible to evaluate a distribution of the $^{18}F-DOPA$ in the striatum and the VOI analysis through a dynamic acquisition and a variety of patterns. Futhermore, to make a uniformed distribution and count ratio of striatum to cerebellum, a static acquisition will have to start 90minutes later after injection.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권4호
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• pp.19-24
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• 2017

In this paper, we propose an automatic segmentation method of left and right heart in computed tomography angiography (CTA) using separating energy function. First, we smooth the images by applying anisotropic diffusion filter to remove noise. Then, the volume of interest (VOI) is detected by using k-means clustering. Finally, we extract the left and right heart with separating energy function which we proposed to split the heart. We tested our method in ten CT images and they were obtained from a different patient. For the evaluation of the computational performance of the proposed method, we measured the total processing time. The average of total processing time, from first step to third step, was $14.39{\pm}1.17s$. We expect for our method to be used in cardiac diagnosis for cardiologist.