• Korean Journal of Radiology
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• 제22권3호
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• pp.464-475
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• 2021

Objective: This study aimed to evaluate the tumor doubling time of invasive lung adenocarcinoma according to the International Association of the Study for Lung Cancer (IASLC)/American Thoracic Society (ATS)/European Respiratory Society (ERS) histologic classification. Materials and Methods: Among the 2905 patients with surgically resected lung adenocarcinoma, we retrospectively included 172 patients (mean age, 65.6 ± 9.0 years) who had paired thin-section non-contrast chest computed tomography (CT) scans at least 84 days apart with the same CT parameters, along with 10 patients with squamous cell carcinoma (mean age, 70.9 ± 7.4 years) for comparison. Three-dimensional semiautomatic segmentation of nodules was performed to calculate the volume doubling time (VDT), mass doubling time (MDT), and specific growth rate (SGR) of volume and mass. Multivariate linear regression, one-way analysis of variance, and receiver operating characteristic curve analyses were performed. Results: The median VDT and MDT of lung cancers were as follows: acinar, 603.2 and 639.5 days; lepidic, 1140.6 and 970.1 days; solid/micropapillary, 232.7 and 221.8 days; papillary, 599.0 and 624.3 days; invasive mucinous, 440.7 and 438.2 days; and squamous cell carcinoma, 149.1 and 146.1 days, respectively. The adjusted SGR of volume and mass of the solid-/micropapillary-predominant subtypes were significantly shorter than those of the acinar-, lepidic-, and papillary-predominant subtypes. The histologic subtype was independently associated with tumor doubling time. A VDT of 465.2 days and an MDT of 437.5 days yielded areas under the curve of 0.791 and 0.795, respectively, for distinguishing solid-/micropapillary-predominant subtypes from other subtypes of lung adenocarcinoma. Conclusion: The tumor doubling time of invasive lung adenocarcinoma differed according to the IASCL/ATS/ERS histologic classification.

• 핵의학기술
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• 제17권2호
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• pp.10-14
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• 2013

Purpose: Due to developed simultaneous PET/MRI, it has become possible to obtain more anatomical image information better than conventional PET/CT. By the way, in the PET/CT, the linear absorption coefficient is measured by X-ray directly. However in case of PET/MRI, the value is not measured from MRI images directly, but is calculated by dividing as 4 segmentation ${\mu}-map$. Therefore, in this paper, we will evaluate the SUV's difference of attenuation correction PET images from PET/MRI and PET/CT. Materials and Methods: Biograph mCT40 (Siemens, Germany), Biograph mMR were used as a PET/CT, PET/MRI scanner. For a phantom study, we used a solid type $^{68}Ge$ source, and a liquid type $^{18}F$ uniformity phantom. By using VIBE-DIXON sequence of PET/MRI, human anatomical structure was divided into air-lung-fat-soft tissue for attenuation correction coefficient. In case of PET/CT, the hounsfield unit of CT was used. By setting the ROI at five places of each PET phantom images that is corrected attenuation, the maximum SUV was measured, evaluated %diff about PET/CT vs. PET/MRI. In clinical study, the 18 patients who underwent simultaneous PET/CT and PET/MRI was selected and set the ROI at background, lung, liver, brain, muscle, fat, bone from the each attenuation correction PET images, and then evaluated, compared by measuring the maximum SUV. Results: For solid $^{68}Ge$ source, SUV from PET/MRI is measured lower 88.55% compared to PET/CT. In case of liquid $^{18}F$ uniform phantom, SUV of PET/MRI as compared to PET/CT is measured low 70.17%. If the clinical study, the background SUV of PET/MRI is same with PET/CT's and the one of lung was higher 2.51%. However, it is measured lower about 32.50, 40.35, 23.92, 13.92, 5.00% at liver, brain, muscle, fat, femoral head. Conclusion: In the case of a CT image, because there is a linear relationship between 511 keV ${\gamma}-ray$ and linear absorption coefficient of X-ray, it is possible to correct directly the attenuation of 511 keV ${\gamma}-ray$ by creating a ${\mu}$map from the CT image. However, in the case of the MRI, because the MRI signal has no relationship at all with linear absorption coefficient of ${\gamma}-ray$, the anatomical structure of the human body is divided into four segmentations to correct the attenuation of ${\gamma}-rays$. Even a number of protons in a bone is too low to make MRI signal and to localize segmentation of ${\mu}-map$. Therefore, to develope a proper sequence for measuring more accurate attenuation coefficient is indeed necessary in the future PET/MRI.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1992년도 추계학술대회
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• pp.65-68
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• 1992

흉부 X선 영상을 판독함에 있어서 중요한 정보중의 하나로 폐실질의 조직 특성이 이용된다. X선 영상에서 뼈 혹은 심장, 굵은 혈관등은 X선의 투과율이 적어 시각적으로 밝고 균일한 재질로 나타나며, 공기가 채워져 있는 폐실질은 어둡고 산소/이산화탄소 교환에 관계되는 미세한 조직들에 따라 균일하지 않은 재질로 나타나는 특성을 보이고 있다. 본 연구에서는 공간적인 주위조직의 경보를 이영하여 현지의 부분을 예측하여 인식하도록 수정된 경쟁 순환 신경망을 이용하여 흉부 X선 영상에서의 순수한 폐실질 부위를 영역 분할한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.268-270
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• 2006

본 논문에서는 3차원 볼륨영상에서 객체를 빠르게 분할하고 동시에 대화식으로 분할과정을 가시화하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨-셋 방법을 제안한다. 이를 위하여 첫째, GPU 내에서 효율적 연산을 수행하기 위해 메모리 관리방법을 제안한다. 이는 GPU 내 텍스쳐 메모리 형식에 적합하게 데이터를 패킹하고, CPU의 주메모리와 GPU의 텍스쳐 메모리를 관리하는 방법을 제시한다. 둘째, GPU 내에서 레벨-셋 값을 갱신하는 과정을 9가지 경우로 나누어 연산을 수행하게 함으로써 연산의 효율성을 높힌다. 셋째, front의 변화를 대화식으로 확인하고, 파라미터 변경에 따른 분할 과정을 효과적으로 측정하기 위하여 그래픽 하드웨어 기반 빠른 가시화 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 3차원 폐 CT 영상데이터를 사용하여 육안평가를 수행하고, 기존 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법과 수행시간 측면에서 비교 분석한다. 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨-셋 방법보다 빠르게 영상을 분할하고 동시에 가시화함으로써 데이터 량이 많은 의료응용에 효율적으로 적용이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1062-1075
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• 2010

의료 영상 분야에서 영상의 분할 및 특성의 추출을 위하여 명암도 차이를 이용하는 방법이 널리 사용되고 있으며, 임계값을 결정한 뒤 이를 기준으로 영상을 이진화하는 임계값 방식이 잘 알려져 있다. 임계값 방식 중 자주 사용되는 방식이 임계값을 선택하는 데 효율적이면서, 효과적인 선정 기준을 제시하고 있는 Otsu 알고리즘이다. 하지만 흉부 X-ray 영상에 대해서는 Otsu 알고리즘의 적용으로 좋은 영상 분할 결과를 얻을 수 없다. 이는 폐 영역 주변에는 갈비뼈나 혈관과 같은 다양한 기관이 존재하여 따라서 명암도 레벨의 분포가 불명확하기 때문이다. 이러한 불명료성을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 X-ray 영상의 배경을 배제한 후 Otsu 알고리즘을 적용하고, 명암 레벨 지도를 생성한 후, 이를 이용하여 X-ray 영상을 분할하는 효과적인 폐 영역 추출 알고리즘을 제시한다. 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 제안한 방법과 기존의 1차원 및 2차원 Otsu 알고리즘, 그리고 전문가의 육안 분할 결과와 비교하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존 Otsu 방법에 비해 더 정확하게 폐 영역을 추출하였으며, 육안 분할 결과와 거의 비슷한 결과를 보여 주었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제43권5호
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• pp.397-404
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• 2020

Coronavirus disease(COVID-19) is highly infectious disease that directly affects the lungs. To observe the clinical findings from these lungs, the Chest Radiography(CXR) can be used in a fast manner. However, the diagnostic performance via CXR needs to be improved, since the identifying these findings are highly time-consuming and prone to human error. Therefore, Artificial Intelligence(AI) based tool may be useful to aid the diagnosis of COVID-19 via CXR. In this study, we explored various Deep learning(DL) approach to classify COVID-19, other viral pneumonia and normal. For the original dataset and lung-segmented dataset, the pre-trained AlexNet, SqueezeNet, ResNet18, DenseNet201 were transfer-trained and validated for 3 class - COVID-19, viral pneumonia, normal. In the results, AlexNet showed the highest mean accuracy of 99.15±2.69% and fastest training time of 1.61±0.56 min among 4 pre-trained neural networks. In this study, we demonstrated the performance of 4 pre-trained neural networks in COVID-19 diagnosis with CXR images. Further, we plotted the class activation map(CAM) of each network and demonstrated that the lung-segmentation pre-processing improve the performance of COVID-19 classifier with CXR images by excluding background features.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.109-114
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• 2012

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.

• 대한방사선치료학회지
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• 제30권1_2호
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• pp.83-95
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• 2018

목 적 : 폐암의 호흡동조방사선치료(Respiratory Gated Radiotherapy, RGRT)계획수립 후 표적 주변에 위치하고 있는 정상장기의 경우에는 움직임과 용적변화가 고려되지 않은 상태에서 선량평가가 이루어지는 경우가 많다. 본 연구에서는 적응형방사선치료(Adaptive Radiotherapy, ART)에서 많이 사용되는 변형영상정합(Deformable Image Registration, DIR)을 이용하여 호흡동조방사선치료 시 특정 위상에서의 정상장기의 움직임을 반영한 4차원-선량평가를 진행하였으며, 3차원 선량평가와의 차이를 연구하였다. 또한, 폐암의 치료계획평가 시 환자 호흡에 따른 정상장기의 움직임과 용적변화에 대한 분석 및 고려가 필요한 지 알아보고자 한다. 대상 및 방법 : 호흡동조방사선치료를 받은 폐암 환자 10명을 대상으로 하였다. Eclipse(Ver 13.6 Varian, USA)로 최고 위상 CT영상에 그려진 구조물을 모든 위상영상에 Propagation($Eclipse^{TM}$)이나 Segmentation Wizard($Eclipse^{TM}$)의 메뉴로 동일하게 설정하였으며, Center-to-Center 방식으로 구조물의 움직임 및 용적을 분석하였다. 또한, 4차원 선량평가를 위해 VELOCITY 프로그램(VELOCITY Ver 4.0, Varian, USA)을 이용하여 각 위상의 영상과 선량분포를 최고 위상 CT영상에 변형하였으며, 선량을 합산하여 정상장기의 4차원 선량평가를 실시하고, 3차원 선량평가와 비교분석을 하였다. 또한, 4차원 선량분포의 검증을 위해 $QUASAR^{TM}$ Phantom(Modus Medical Devices)과 $GAFCHROMIC^{TM}$ EBT3 Film(Ashland, USA)을 사용하여 4차원 감마분석을 시행하였다. 결 과 : 들숨과 날숨 구간의 움직임은 우측 폐가 축 방향 $0.989{\pm}0.34cm$로 가장 컸으며, 척수가 측 방향 -0.001 cm로 가장 작았다. 30~70 % 구간의 움직임은 식도가 축 방향 $0.52{\pm}0.21cm$로 가장 컸으며, 척수가 전후방향 $0.013{\pm}0.01cm$로 가장 작았다. 용적은 우측 폐가 33.5 %로 가장 큰 변화율을 보였다. 3차원 선량평가와 4차원 선량평가에서의 PTV 선량균질지수(Conformity Index, CI) 값과 처방선량지수(Homogeneity Index, HI) 값의 차이는 각각 최대 0.076, 0.021, 최소 0.011, 0.0으로 평가되었다. 정상장기의 경우 4차원 선량평가에서 0.0045~2.76 % 차이를 보였다. 모든 환자의 4차원 감마통과율은 평균 $98.1{\pm}0.42%$로 확인되었고, 모두 기준 95 %를 통과하였다. 결 론 : 모든 환자의 PTV 선량균질지수 값은 4차원 선량평가 시 더 유의한 값임을 확인할 수 있었으며, 처방 선량지수는 두 선량평가에서 차이를 보이지 않았다. 호흡에 의한 움직임이 고려된 4차원 선량분포에서 PTV 경계부분이 채워져 3차원 선량분포에서보다 선량이 더욱 균질한 것을 확인할 수 있었다. 정상장기의 4차원 선량평가에서 0.004~2.76 % 차이가 있었으며, 척수를 제외한 모든 정상장기에서 두 평가방법의 차이유의를 확인할 수 있었다. 정상장기의 3차원 선량평가 시 과소평가가 이루어 질 수 있다는 사실을 본 연구를 통해 알 수 있었으며, 호흡에 의한 정상장기의 선량변화가 예상되는 경우 변형영상정합을 이용한 4차원 선량평가를 고려할 수 있을 것이다. 변형영상정합을 이용한 4차원 선량평가는 환자의 호흡에 의한 정상장기의 움직임과 용적 변화를 반영하는 조금 더 현실적인 선량평가방법이 될 것이라고 사료된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권11호
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• pp.1256-1264
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• 2020

Objective: Lung segmentation using volumetric quantitative computed tomography (CT) analysis may help predict outcomes of patients with coronavirus disease (COVID-19). The aim of this study was to investigate the relationship between CT volumetric quantitative analysis and prognosis in patients with COVID-19. Materials and Methods: CT images from patients diagnosed with COVID-19 from February 18 to April 15, 2020 were retrospectively analyzed. CT with a negative finding, failure of quantitative analysis, or poor image quality was excluded. CT volumetric quantitative analysis was performed by automated volumetric methods. Patients were stratified into two risk groups according to CURB-65: mild (score of 0-1) and severe (2-5) pneumonia. Outcomes were evaluated according to the critical event-free survival (CEFS). The critical events were defined as mechanical ventilator care, ICU admission, or death. Multivariable Cox proportional hazards analyses were used to evaluate the relationship between the variables and prognosis. Results: Eighty-two patients (mean age, 63.1 ± 14.5 years; 42 females) were included. In the total cohort, male sex (hazard ratio [HR], 9.264; 95% confidence interval [CI], 2.021-42.457; p = 0.004), C-reactive protein (CRP) (HR, 1.080 per mg/dL; 95% CI, 1.010-1.156; p = 0.025), and COVID-affected lung proportion (CALP) (HR, 1.067 per percentage; 95% CI, 1.033-1.101; p < 0.001) were significantly associated with CEFS. CRP (HR, 1.164 per mg/dL; 95% CI, 1.006-1.347; p = 0.041) was independently associated with CEFS in the mild pneumonia group (n = 54). Normally aerated lung proportion (NALP) (HR, 0.872 per percentage; 95% CI, 0.794-0.957; p = 0.004) and NALP volume (NALPV) (HR, 1.002 per mL; 95% CI, 1.000-1.004; p = 0.019) were associated with a lower risk of critical events in the severe pneumonia group (n = 28). Conclusion: CRP in the mild pneumonia group; NALP and NALPV in the severe pneumonia group; and sex, CRP, and CALP in the total cohort were independently associated with CEFS in patients with COVID-19.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권4호
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• pp.201-208
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• 2008

물리적 평가(physical evaluation)가 영상품질의 객관화와 정량화를 위한 토대를 제공함에도 불구하고, 부정확하고 가변적인 특성을 지닌 주관적 평가(subjective evaluation)가 영상평가에 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구에서는 디지털 방사선 영상의 물리적 평가와 주간적 평가의 단점을 상호 보완하고 객관적 정량화를 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 임상에 사용되고 있는 4대의 디지털 방사선 영상 촬영장치로부터 동일한 임상조건에서 흉부 팬톰 영상을 획득하였다. 물리적 영상평가를 위하여 디지털 흉부 팬톰 내에서 3개의 영역(폐, 심장, 그리고 복부)에 존재하는 CNR (contrast-to-noise ratio)를 측정하였고 분할(segmentation)과 정합(registration)등 다양한 영상처리기술이 적용되었다. 주관적 평가는 5명의 관찰자에 의한 저 대조도 물체의 식별 정도를 점수화 하였다. 두 평가의 특성을 보완 및 결합하고자 퍼지적분 이론이 도입되었다. 4대의 시스템으로부터의 평가결과가 비교되었으며, 물리적 평가와 주관적 평가가 항상 비례하지 않음을 보였다. 물리적 평가에서는 높은 점수를 보였던 시스템이 주관적 평가에서는 상대적으로 낮은 평가를 보였다. 본 연구에서 제안한 퍼지적분에 의한 영상평가의 정량화는 물리적 평가와 주관적 평가를 모두 포함하는 총체적인 평가 방법이며, 다양한 영상품질 평가에 유용할 것이라 사료된다.