목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.
수술 전 림프절 전이 여부를 진단하고 병리학적 소견 및 원발 주위조직 전이 평가법을 이용하여 두경부암 PET-MRI 검사의 임상적 유용성을 평가하였다. 두경부암 환자 100명을 대상으로 $^{18}F-FDG$ (5.18 MBq/kg)를 정맥주사하고 60분 안정을 취한 후, BiographTM mMR 3T를 사용하여 torso(body tim coil, Vibe-Dixon)와 dedication (head/neck tim coil, UTE, Dotarem injection) 검사를 시행하였다. 반복계산법을 적용하여 데이터를 재구성한 후 workstation으로 림프절 전이 여부를 판독하고, 본원 종합의료정보시스템으로 수술 전/후 병리학적 검사 소견을 조사하였다. 환자의 진단 정보를 $2{\times}2$ 판정행렬의 각 항목에 기입하여 진양성, 진음성, 위양성, 위음성으로 구분하고 이렇게 구분된 검사결과를 토대로 예민도, 특이도, 정확도, 위음성률, 위양성률을 산출하였다. 두경부암 환자의 PET-MRI 검사 결과에서 림프절 전이 양성 및 음성 판정을 받은 경우는 각 49건, 51건이었으며 수술 전-후 병리학적 결과를 통해 림프절 전이 양성 및 음성 판정을 받은 경우는 각 46건, 54건으로 나타났다. 이 중 두 검사 모두 림프절 전이 양성 판정을 받은 진양성은 45건, PET-MRI 검사에서는 림프절 전이 양성이지만 병리학적 검사에서 림프절 전이 음성 판정을 받은 위양성은 4건, PET-MRI 검사에서 림프절 전이 음성이지만 병리학적 검사에서 양성 판정을 받은 위음성은 1건, 두 검사 모두 림프절 전이 음성 판정을 받은 진음성은 50건으로 분석되었다. 따라서 두경부암 환자의 PET-MRI 검사의 예민도는 97.8%, 특이도는 92.5%, 정확도는 95%, 위음성률은 2.1%, 위양성률은 7.0%로 나타났다. 따라서 PET-MRI는 두경부암의 진단에 있어 수술 전 병기 결정이나 치료 후 재발 및 원격전이의 발견, 불분명한 원발 경부 림프절 전이 등의 평가에 유용할 것으로 판단된다.
최근 Computed tomography (CT) 조사선량의 인체에 대한 부정적 영향이 부각됨에 따라 선량을 줄이는 연구가 활발히 진행되고 있고, 이로 인하여 소 동물에 관한 연구는 점점 임상전의 연구로서 필수적으로 여겨지고 있다. 최근에는 피폭 선량을 줄일 수 있는 방법으로서 이론적으로 투영 데이터가 충분하지 않을 때 정확하게 영상을 재구성 하는 것이 가능한 Total Variation (TV) minimization 알고리즘이 각광받고 있다. 이에 본 연구에서는 micro-CT (DRGem, Harmony80H series, Korea) 시스템에서 획득한 적은 수의 투영 데이터를 가지고 TV minimization에 기초한 반복적 영상 재구성 알고리즘과 기존의 Feldkamp-Davis-Kress (FDK) 알고리즘을 사용하여 영상을 재구성하고 두 알고리즘의 영상 화질을 비교 및 평가하였다. TV minimization 알고리즘의 효과를 평가하기 위해서, 먼저 서로 다른 농도의 조영제, 물, 공기가 들어있는 원통형 팬톰을 제작하였고, micro-CT를 사용하여 영상을 획득하였다. Tube와 검출기 일회전 당 최대 400개의 투영 데이터를 획득할 수 있으며, TV minimization 알고리즘의 영상 복원의 정도를 평가하기 위해서 20, 50, 90, 180장의 적은 투영 데이터를 추출하였다. 영상 비교평가를 위한 참고 영상(FDK-reference 영상)은 마찬가지로 400개의 투영데이터를 이용하여 FDK 알고리즘으로 재구성하였고, 20, 50, 90, 180장의 투영데이터를 가지고 TV minimization 알고리즘, FDK 알고리즘을 이용하여 재구성한 영상과 FDK-reference 영상의 프로파일, Contrast-to-noise ratio (CNR), Universal quality index(UQI)를 각각 비교평가 하였다. 또한, 소 동물에 관한 연구를 위하여 mouse 영상에 관하여 프로파일과 UQI를 분석하여 비교평가 하였다. 결과적으로 90개의 투영데이터를 사용하여 재구성한 원통형 팬톰 영상을 분석하였을 때, TV minimization 영상(TV-90) 및 FDK 영상(FDK-90)의 CNR과 UQI를 비교하였을 때 FDK-90보다 TV-90에서 CNR이 0.21, UQI가 0.18 증가하였다. 원통형 팬톰 영상과 같은 조건에서 mouse 영상을 사용하였을 때, UQI는 FDK-90보다 TV-90에서 0.08 증가하였다. 결론적으로 본 연구결과는 기존의 micro-CT의 투영 데이터의 사분의 일이 되는 투영데이터를 사용하여 영상을 재구성하여 비교평가 한 결과 투영영상 데이터의 수가 제한되는 경우에 FDK 알고리즘보다 TV minimization 알고리즘이 X-ray 조사시간을 줄임으로서 피폭선량을 줄이는데 효과적으로 기여할 것으로 기대된다. 특히, 조사시간의 단축은 물체의 움직임으로 인한 영상 화질의 저하를 감소시키는데 기여할 것으로 사려된다.
본 연구는 지형자료와 Free-air 중력이상을 이용하여 한반도의 모호면 심도 및 지각두께를 계산하였다. Airy-Heiskanen 지각평형 가설에 근거한 Free-air 중력이상에 포함된 지형중력과 연관성 있는 성분들을 파동수상관분석으로 추출하고 이로부터 보상이 이루어진 상태의 중력효과를 계산하였다. 계산된 결과로부터 반복법을 통한 역산을 이용하여 지각과 맨틀의 경계면인 모호면 심도를 도출하였고 역산 시 기존에 연구된 지진파에 의한 20개의 모호면 심도를 활용하여 포텐셜 필드에서 나타날 수 있는 비유일성의 가능성을 최소화하였다. 최종적으로 모호면 심도와 고도 자료를 더하여 한반도 지각두께를 도출하였으며 한반도 평균지각두께는 32.15 km, 표준편차 3.12 km를 나타내었다. 이 연구에서 구한 남한지역의 모호면과 같은 지역의 타 논문결과들과 비교하였을 때 평균 모호면 심도는 각각 31.08 km, 31.96 km, 33.02 km을 나타내고 표준편차는 1.94 km, 1.62 km, 1.77 km을 나타냄으로 각 연구결과의 통계치는 거의 일치하는 것으로 나타났고 모호면 굴곡 역시 공통적으로 태백산맥과 소백산맥을 따라 모호면이 깊어지고 경상분지는 얕아짐을 확인하였다. 또한 지각 내 중력 이상체의 분포에 대한 정보를 포함하고 있는 지형과 비상관된 Freeair 중력이상을 가지고 지열류량분포와 비교하였다. 저주파성분의 지형과 비상관된 Free-air 중력이상과 지열류량분포를 상관 비교한 결과 높은 양의 상관관계를 나타냈고, 특히, 경상분지지역은 높은 지열류량분포가 암석의 밀도보상으로 인해 모호면의 상승을 가져다 준 것으로 보인다. 이러한 결과는 최근 Kim et al.(2008)에서 언급한 경상분지의 높은 지열류량이 맨틀로부터 야기되는 모델과 부합된다는 사실을 뒷받침해주고 있다.
부동소수점 나눗셈에서 많이 사용하는 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 역수를 계산한다. 본 논문에서는 오차가 정해진 값보다 작아질 때까지 곱셈을 반복해서 역수를 계산하는 가변 시간 뉴톤-랍손 부동소수점 역수 알고리즘을 제안한다. 'F'의 역수 계산은 초기값 $'X_0=\frac{1}{F}{\pm}e_0'$에 대하여, $'X_{i+1}=X=X_i*(2-e_r-F*X_i),\;i\in\{0,\;1,\;2,...n-1\}'$을 반복한다. 중간 곱셈 견과는 소수점 이하 p비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 $'e_r=2^{-p}'$보다 작다. p는 단정도실수에서 27, 배정도실수에서 57이다. $'X_i=\frac{1}{F}+e_i{'}$라 하면 $'X_{i+1}=\frac{1}{F}-e_{i+1},\;e_{i+1}이 된다. $'\mid(2-e_r-F*X_i)-1\mid<2^{\frac{-p+2}{2}}{'}이면, $'e_{i+1}<4e_r{'}$이 부동산소수점으로 표현 가능한 최소값보다 작이지며, $'X_{i+1}\fallingdotseq\frac{1}{F}'$이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블$(X_0=\frac{1}{F}{\pm}e_0)$에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 역수 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.
목적: PET 영상화를 위해 다양한 감쇠 보정 방법들이 $^{137}Cs$ 투과 점선원의 데이터를 처리하는데 있어서 개발되어 왔다. 본 연구의 목적은 뇌 PET 영상을 위해 $^{137}Cs$ 점선원에서 사용하는 감쇠보정 가법들을 평가하는 것이다. 대상 및 방법: 감쇠 보정 기법들을 시험하기 위해, 4가지 종류의 팬텀들이 사용되었다. $^{137}Cs$투과 점선원의 데이터는 팬텀 안에 방출 선원을 주입한 후 획득되었고, 그 뒤로 방출 선원 데이터가 3D 획득 방식으로 획득되었다. 산란 보정은 배후 방사능을 가감하는 방법 (background tail-fitting algorithm)으로 실행되었다. 그리고 나서, 방출 데이터는 각각 측정 감쇠 보정(MAC), 타원형 감쇠 보정(ELAC), 분할 감쇠보정(SAC), 재배치 감쇠보정(RAC)으로 반복적 재구성 방법을 사용하여 재구성되었다. 그런 다음, 재구성된 영상들이 정량적으로 그리고 정성적으로 평가가 되었다. 부가적으로, 정상인에 대해서 평가가 이루어졌는데, 정상인에 대한 재구성 영상은 핵의학 전문의들에 의해서 평가되었다. 또한 가감된 영상들이 비교되었다. 결과: ELAC, SAC, RAC은 원통형 팬텀에 대해 노이즈가 적은 균일한 팬텀 영상을 제공하였다. 반면에, MAC의 결과에서 감쇠맵의 중심 부분에서 세기가 떨어지는 것을 보여주었다. Jaszack과 Hoffman 팬텀들에 대한 재구성 영상은 RAC과 SAC을 각각 적용시 더 좋은 영상 질을 나타냈다. 정상인 대상자의 영상에 있어서 두개골의 감쇠가 두드러졌고, 두개골에 대한 감쇠를 고려하지 않은 감쇠 보정은 뇌 영상들상에서 인공적인 손상이 있는 것처럼 나타났다. 결론: 복잡하고 개선된 감쇠보정 기법들이 정량적 그리고 정성적으로 정확한 뇌 PET영상으로 개선시키는데 있어서 필요하다. 본 연구는 $^{137}Cs$ 투과 선원을 사용하여 이루어지는 감쇠보정법을 이용하는 뇌 PET 영상화 기기들을 개선시키는데 유용할 것으로 사료된다.
뇌혈류 영상용 방사성의약품 Tc-99m HMPAO는 방사분해에 의해 발생하는 중간산물 때문에 화학적으로 불안정하고, 불순물 생성이 많아 표지효율 저하가 나타나기 쉽다. 과산화테크네슘(free pertechnetate)은 뇌혈류장벽을 통과하지 못하고 침샘과 구강 점막에 집적되며, 불순물이 제거되지 않으면 영상 품질이 저하되어 시각적 평가에 오류가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구는 Tc-99m HMPAO를 이용한 뇌혈류 단일광자방출단층촬영(brain perfusion SPECT)에서 타액분비촉진제(sialogogues) 투여가 침샘 및 구강 점막에 집적된 불순물을 줄여 영상 품질 향상에 유용한지 알아보고자 하였다. 뇌혈류 단일광자방출단층촬영을 시행한 환자 중 연구에 동의한 30명을 대상으로 침샘 섭취계수(uptake coefficient)와 뇌혈류 영상을 비교 분석 하였다. 방사성의약품 Tc-99m HMPAO 555 MBq을 투여 후 기저(basal) 두 경부 전면 영상과 뇌혈류 투사상(projection view)을 획득하였다. 타액분비촉진제 구연산(citric acid)을 사용하여 침샘을 자극시킨 후 기저영상 획득 방법과 동일하게 침샘 자극 후 영상(post-citric acid image)을 얻었다. Siemens사의 영상처리 프로그램을 사용하여 좌 우 침샘부위에 관심영역을 설정한 다음 타액분비촉진제 투여 전 후 침샘 섭취계수의 평균차이를 분석(paired t-test)하였으며, 뇌혈류 영상 비교는 획득한 투사상을 반복적재구성(iterative reconstruction) 방법으로 영상을 재구성하여 비교 분석하였다. 두 경부 전면 영상의 침샘 섭취계수를 비교 분석한 결과 구연산 투여 전 섭취계수의 평균값은 $12900{\pm}3101$, 투여 후 섭취계수의 평균값은 $10677{\pm}2742$였다. 타액분비촉진제 투여 후 불순물이 많이 감소되었으며 통계적으로 유의하게 나타났다(t = 10.78, P < 0.05). 뇌혈류 영상을 비교 한 결과 침샘과 구강점막에 집적되었던 불순물이 제거되어 이미지 품질이 크게 향상되었다. 타액분비촉진제를 투여하면 침샘 및 구강 점막에 집적된 불필요한 불순물이 제거되어, 생리적 섭취에 따른 영상 품질저하를 줄일 수 있어 정확한 뇌혈류 평가에 도움이 될 것이다.
터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.
목적: 본 연구에서는 컴프턴 카메라의 투사데이터를 재구성하기 위하여 부분집합 개수에 비례하여 고속화된 수렴속도를 보이는 통계학적 영상재구성 방법인 OSEM 알고리즘을 적용하였다. 또한 연산시간 및 퍼센트 오차 측면에서 컴프턴 투사데이터의 부분집합 구성 시 여러 구분방법에 대한 비교연구를 수행함으로써 컴프턴 투사데이터의 최적화된 OSEM 알고리즘을 제안하고자 하였다. 대상 및 방법: 산란부와 흡수부로 구성된 컴프턴 카메라의 투사데이터를 재구성하기 위하여 단순역투사, 기댓값 최대화 방법과 OSEM 알고리즘을 구현하였다. 그리고 OSEM의 경우 컴프턴 투사데이터는 산란부 및 흡수부의 검출위치 및 산란각에 따라 부분 집합으로 구분하였다. EM 알고리즘은 64번의 반복연산을 수행하였으며 OSEM은 16개의 부분집합에 대해 4번의 반복연산을 수행하였다. 각 재구성 방법과 부분집합 구분방법에 대한 정량적 성능평가를 위하여 계산 시간과 퍼센트 오차를 측정하였다. 결과: SBP 방법에 비해 모든 통계학적 영상재구성 방법의 결과들이 보다 정확하였다. 64번 반복연산을 수행한 EM 알고리즘에 비해 4번의 반복연산과 16개의 부분집합을 가지는 모든 OSEM 알고리즘은 유사한 퍼센트 오차를 나타내면서 14배 빠른 수렴속도를 보였다. OSEM의 경우, 부분집합의 구분방법에 따라 연산속도와 재구성된 영상의 정확도 면에서는 거의 차이가 없었다. 결론: 본 연구의 실험 결과를 통하여 핵의학 영상 분야에서 사용하는 OSEM 알고리즘이 컴프턴 카메라에 대한 재구성 알고리즘으로 유용함을 확인하였으며 OS-EM 방법은 EM에 비해 유사한 결과영상을 재구성하면서 14배 빠른 수렴속도를 보이며 컴프턴 투사데이터를 부분집합으로 구분 시 검출위치와 산란각을 모두 이용하는 것이 가장 효율적인 것으로 간주된다.NIS와 EGFP의 이중 리포터 유전자를 가지고 있는 HepG2 세포주가 성공적으로 만들어졌다. 세포의 약 50% 정도가 형광 현미경 아래에서 관찰되었다. NIS 유전자의 발현은 역전사효소 중합효소 연쇄반응 실험을 통해서 확인하였고, NIS가 발현된 세포의 방사능옥소 섭취량은 대조군에 비하여 약 9배 정도 높게 나타났다. 방사능옥소 유출량 실험에서는 약 9분에 반 정도의 옥소가 유출되는 것이 확인되었다. 구축된 세포주를 이식한 후 획득한 형광 영상, 감마카메라과 소동물용 PET 영상에서는 반대쪽의 대조군 세포를 이식한 것에 비하여 뚜렷한 형광신호가 보였고, 더 높은 방사능옥소 섭취가 확인되었다. 결론: NIS와 EGFP의 이중 리포터 유전자를 가지는 간암 세포주가 성공적으로 구축되었고, 소동물에서 두 유전자를 각각 치료용 리포터 유전자와 영상 리포터 유전자로의 사용이 가능할 것이라고 생각된다.타내는 중요한 효소로 인정되고 있으며, 조직의 손상, 발암, 염증, 성인병 및 노화 등과 같은 여러 가지 유해 작용을 일으킨다. 정상군에 비해 대조군은 1.74배 수치가 증가되었으며, RCM투여군의 대조군과 비교 시 57.4% 감소되는 효과를 볼 수 있었다. 본 연구는 LPS로부터 유도된 산화적 스트레스에 대한 복분자의 선투여 후 예방효과를 알아보았다. 생약재의 일종인 복분자의 경우 LPS로 유도된 산화적 스트레스 억제 및 지질대사로부터의 개선 효과가 있는 것으로 판단되며 지질과산화에 대해서 강한 억제 활성을 나타내는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 복분자는 생활 습관병의 예방과 개선에 유효한 것으로 사료되었으며, 지질대사와 과산화지표의 검증을 통해 기능성 식품소재로 활용될 수 있음을 보여주었다.로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은
PET/CT검사에 있어서 CT는 해부학적인 정보를 제공할 뿐 아니라 PET영상에 대한 감약 정보를 제공하는 역할을 하고 있다. CT의 감약차를 이용하는 것으로서 검사 부위에 존재하는 여러 가지 변수에 의해 그 정도가 달라질 수 있다. 이것은 현재 본 원에서 PET/CT검사 시에 팔을 몸 옆에 두고 검사하는 것에도 적용할 수 있으며, 이에 본 논문에서는 일부 타 병원에서 시행하고 있는 팔을 머리 위로 올리고 검사하는 방법과 함께 CT값의 변화에 따른 표준섭취계수의 변화를 비교 연구했다. NEMA 1994 PET 모형의 삽입체와 모형의 부피를 고려하여 4:1의 비율로 $^{18}F$-FDG를 주입하였다. 먼저 테플론 삽입체 두 개를 NEMA 1994 PET 모형의 양 옆에 고정시켜 팔을 내리고 있는 상태를 가정하여 영상을 얻었으며 테플론 삽입체를 제거하여 팔을 머리 위로 올린 상태를 가정하여 영상을 얻었다. 앞의 과정을 거쳐 얻은 영상을 재구성 하여 Volume Viewer를 이용해 한 영상면 당 5개의 관심 체적을 설정했고 각 측정값을 평균하여 얻어낸 CT값과 표준섭취계수로 그 변화를 측정하였다. 측정된 값과 폐 관련 암환자의 간에 관심 영역을 설정하고 측정한 값을 비교하여 실제 임상 영상에서의 차이를 측정하였다. 모형 실험결과 테플론 삽입체를 부착하였을 때보다 테플론 삽입체를 부착하지 않았을 때 CT값이 -5.8 HU에서 0 HU으로 평균 5.8 HU 증가하였고 표준섭취계수는 24.64에서 24.29로 평균 0.35 감소하였다. 축방향 균일도는 0.064에서 0.052로 평균 0.012 감소하였다. 환자 실험결과 팔을 내리고 검사하였을 때보다 팔을 머리 위로 올리고 검사하였을 때 CT값은 54.1 HU에서 59.9 HU로 평균 5.8 HU 증가하였고 표준섭취계수는 2.02에서 1.85로 평균 0.17 감소하였다. 테플론 삽입물을 부착한 상태로 검사할 때 보다 테플론 삽입물을 부착하지 않은 상태로 검사할 때 CT값은 증가하고 표준섭취계수는 감소하는 양상을 보였다. 이러한 현상이 일어나는 이유는 감약의 정도와 표준섭취계수의 상관관계에서 찾을 수 있다. CT값이 증가할수록 감약 계수는 비례하여 증가하는데 이것은 결국 CT값이 증가될수록 감약이 증가된다고 볼 수 있다. 따라서 팔에 의해 감약이 과다하게 측정될 수 있으므로 결국 표준섭취계수의 증가로 이어진다고 판단된다. 하지만 그 값의 차이가 매우 적어 진단적으로 유의한 범위라고 볼 수 없다. 팔을 머리 위로 올리고 검사하는 자세가 어깨 및 팔에의 $^{18}F$-FDG섭취와 환자의 고통을 야기하게 된다는 점들을 종합하여 고려해 보았을 때, PET/CT검사 시에는 팔을 내리고 검사하는 것이 합리적이나, 환자의 상태 및 영상의 질적 측면을 고려하여 결정하여야 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.