초음파 영상 진단 장비의 중요한 특징 중의 하나는 실시간으로 생체내의 연부 조직에 대한 정보를 보여준다는 것이다. 심초음파도는 심장판막 및 심벽의 상태를 실시간 단면 영상으로 보여줄 수 있으므로 심장 질환 진단에 널리 이용되고 잇다. 그러나, 초음파 영상은 스펙클 잡음이나 영상 탈락 등으로 인하여 화질이 많이 열화되어 있다. 그러므로, 이러한 초음파 영상을 개선시킬 수 있는 새로운 기술을 개발하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 심초음파도의 개선된 이진 영상을 검출하기 위한 영상 처리 기술을 제안한다. 아날로그 영상인 심초음파도로부터 디지털 동영상 파일을 만들고, 이것을 다시 프레임 단위로 각각 8bit 그레이 레벨을 갖는 정지 영상으로 변환하여 저장하였다. 효율적인 영상 처리를 위해 심중격과 삼첨판을 중심으로 한 심장 부위를 관심 영역으로 두었고, 스펙클 잡음이 포함된 각각의 영상은 영상 개선 필터와 모폴러지 필터를 이용하여 처리되었다. 그 결과, 원 영상이나 문턱치에 의한 이진 영상에 비해 명확한 윤곽선을 가진 개선된 이진 영상을 얻을 수 있었다. 결론적으로, 본 논문에서 제안한 장법은 보다 최적의 초음파 이진 영상 처리 기술 개발과 심초음파 영상의 좌심실벽 운동과 같은 정량적 분석에 중요한 심벽 윤곽선 검출 등에 기여할 수 있을 것이라 생각된다.
목적 : 직결장암 조직의 자기공명영상과 고주파 초음파검사를 시행한 후 종양의 탐지와 침윤 깊이에 대해 각각의 영상 소견과 병리 소견을 비교하여 진단적 정확도를 두 영상 기기 간 비교하고, 자기공명영상의 경우 종양의 침윤 깊이를 주변 정상 조직과 가장 명확히 보여주는 펄스 연쇄 (pulse sequence)에 대해 알아보았다. 대상 및 방법 : 직결장암으로 절제술을 시행한 45명의 환자에서 얻은 45예의 제거된 종양 조직을 수조에 넣고 생리 식염수에 담가서 고주파수 (5-17 MHz)의 선형 탐촉자를 이용하여 초음파영상을 얻었으며 8-channel 두경부 코일에 넣어 자기공명영상을 얻었다. 이 연구에 대하여 기관감사위원회의 공지에 입각한 동의는 면제되었다. 자기공명영상은 정- 및 탈위상 경사에코 T1 강조영상, 급속스핀에코 T2 강조영상 및 이의 지방억제 영상, fast imaging employing steady-state acquisition (FIESTA)와 이의 지방억제영상, 확산강조영상 등 일곱 가지 펄스 연쇄를 시행하였다. 각 조직의 자기공명영상과 초음파영상 소견을 각각 독립적으로 종양의 탐지와 침윤 깊이에 대하여 두 명의 영상의학과 의사가 합의 하에 평가하였고 각각의 영상 소견을 병리 조직 소견과 비교하여 두 영상 기기 간 진단적 정확도를 비교하였다. 자기공명영상의 일곱 가지 펄스 연쇄 중에 종양의 침윤 깊이를 주변 정상 조직과 구분하여 명확히 보여주는 펄스 연쇄에 대해 알아보았다. 결과 : 직결장암 조직의 종양 탐지와 침윤 깊이를 평가하는데 있어 자기공명영상과 초음파의 진단적 정확도는 각각 91.1%와 86.7%로 높게 나타났다. 조기 직결장암의 경우 초음파 검사의 정확도는 87.5%, 자기공명영상 검사의 정확도는 75.0%로 나왔다. 두 영상 기기 간에 통계적으로 유의한 차이는 없었다 (p > 0.05). MR의 펄스 연쇄 중에 종양의 침윤 깊이를 주변 정상 조직과 구분하여 명확하게 보여주는 영상은 직결장암 및 조기 직결장암 모두 급속 스핀에코 T2 강조영상이었다. 결론 : 자기공명영상과 초음파 검사는 직결장암 조직의 종양 탐지와 침윤 깊이를 평가하는데 높은 진단적 정확도를 가지고 있으며, 자기공명영상의 급속스핀에코 T2 강조영상이 직결장암 조직의 종양 침윤 깊이를 평가하는데 가장 우수하였다.
본 연구는 2020년 5월부터 2020년 12월까지 복부초음파 검사를 위해 내원한 101명의 환자를 대상으로 하였다. 횡파탄성측정검사법을 이용하여 초음파 검사 시 초음파 영상(에코 패턴, 비장비대, 간염) 소견에 따른 탄성도를 알아 알아보고자 하였다. 에코 패턴의 정상 그룹의 횡파탄성측정값은 5.75±1.58 kPa였으며, 에코 패턴의 비정상 그룹은 8.84±4.94 kPa로 에코 패턴 비정상 그룹에서 횡파탄성측정값이 높게 나타났다(p<0.05). 정상 비장 크기에서 간 탄성도 값은 6.33±2.54 kPa였으며, 비장비대의 간 탄성도 값은 13.73±5.48 kPa로 나타났다. 비장비대일 경우 간 탄성도 값이 높게 나타났으며, 통계적으로 유의미한 차이가 있었다(p<0.05). 비장 크기가 증가할수록 간 탄성도 값이 1.485배, 간염이 진행될수록 간 탄성도 값이 1.573배 증가하는 것으로 나타났다(p<0.05). 초음파 영상 소견과 횡파탄성측정법 간 일치도 분석 결과 Kappa 값이 0.922(p<0.05)로 높게 나타났으며, 두 검사 방법 간에 높은 일치도를 보였다. 간 초음파 소견과 함께 횡파탄성측정법 검사의 간 탄성도 값을 추가적으로 비교한다면 간 섬유화 진단에 있어 많은 도움이 될 것으로 생각된다.
목적 간 섬유화 단계 평가를 위한 회색조 초음파 영상 기반 텍스처 분석 측정 변수들의 진단적 유용성에 대해 평가한다. 대상과 방법 간 회색조 초음파 검사를 시행한 총 167명의 환자를 대상으로 하였다. 텍스처 분석은 한 명의 의사가 전용 소프트웨어를 이용하여 시행하였으며 3, 5, 6, 7, 8번 간 분절에 20픽셀에 해당하는 원형 관심 영역을 지정하여 측정하였다. 간 섬유화 정도에 대한 표준 품으로는 fibrosis-4 (이하 FIB-4 index)를 사용하였다. 산출된 텍스처 변수들과 간의 섬유화 정도의 비교는 t-검정과 Mann-Whitney U 검정을 사용하였으며, 진단적으로 유의한 변수들에 대하여 수신자 운영 특성 곡선의 곡선 하 면적(area under the receiver operating characteristic curve)으로 진단능을 평가하였다. 결과 연구에 포함된 환자는 정상군(FIB-4 < 1.45, n = 50), 경도(1.45 ≤ FIB-4 ≤ 2.35, n = 37), 중등도(2.35 < FIB-4 ≤ 3.25, n = 27)와 중증 간 섬유화군(FIB-4 > 3.25, n = 53)으로 구분되었다. 간의 5번 분절에서 왜도는 정상군과 경도군 사이에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(각각 0.2392 ± 0.3361, 0.4134 ± 0.3004, p = 0.0109). 정상군과 경도군을 구별하기 위한 왜도의 곡선 하 면적은 0.660 (95% confidence interval, 0.551-0.758) 이었으며, 추정 정확도, 민감도, 특이도는 각각 64%, 87%, 48%로 산출되었다. 결론 왜도는 5번 간 분절에서 정상군과 경도 섬유화군을 구분하는 데 유의한 차이를 보였다.
무인기에 대한 관심이 급증하면서 무인기 충돌회피에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 충돌회피를 위해서는 무인기 주변에 대한 상황인식이 이루어져야하며 이를 위해 라이더, 영상 카메라, 레이저 센서, 그리고 초음파센서 등이 활용되고 있다. 본 논문에서는 MB 1230 초음파 센서를 이용하여 초음파 센서의 특성을 분석하였다. 또한, 동시에 다수 초음파 센서를 사용할 경우 센서간의 간섭영향으로 정확한 거리 측정값을 획득하지 못함을 확인하였다. 이러한 초음파 센서 신호 간섭을 해결하기 위해 다수의 초음파 센서를 동시에 작동시키는 것이 아니라 초음파 센서의 Enable 신호 입력단을 이용하여 각 초음파 센서를 순차적으로 활성화시킴으로써 초음파 센서간의 간섭을 해결하는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 제안한 방안의 효과를 확인하였다.
심장초음파검사는 폐동맥고혈압 진단에 유용한 비침습 방법으로 심장초음파 검사자의 교육상태, 지식수준, 경력에 따라 영향을 받는다. 이 연구의 목적은 폐동맥고혈압으로 진단받은 환자의 심장초음파 영상을 경력이 다른 검사자 간의 측정값 일치도를 비교하는 것이다. 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 S 병원에서 폐동맥고혈압으로 진단받고 심장초음파 검사를 받은 148명 환자의 심장초음파 영상을 심장초음파검사 경력이 다른 3명의 검사자가 재측정하였다. 각 검사자가 측정한 심장초음파 측정값을 분석한 결과, 이산변수 분석에서 검사자 간 일치도 평가는 검사자 3과 심장내과 전문의 그룹에서 모두 우수한 일치도를 보여 검사 경력이 많을수록 측정값 예측에 유리했다. 또한, 연속변수에서 모든 검사자는 구조적으로 복잡한 우심실의 측정값보다 내면이 단순하고 명확한 우심방의 측정값에서 좋은 일치도를 보였다. 본 연구는 국내 최초로 심장초음파를 시행하는 임상병리사 중 경력이 다른 임상병리사들이 심장초음파 영상을 재측정한 측정값의 일치도를 분석한 것이다.
간의 가성 림프종은 비종양성 림프구의 절 외 과다증식에 의해 형성되는 드문 양성 종양이다. 검색한 바에 따르면 현재까지 영문으로 46예가 보고되었다. 우리는 75세 여자환자에서 과혈관성 종양으로 오인된 간의 가성 림프종 증례를 보고하고자 한다. 조직검사상 직장의 신경내분비 암종이 진단된 후 시행한 조영증강 전산화단층촬영에서 1.0 cm 크기의 경계가 불분명하고 낮은 감쇄를 보이는 결절이 간에 관찰되었다. 자기공명영상에서는 동맥 조영기에 조영 증강을 보이고, 20분 지연기 조영 영상에서 저신호 강도를 보이며, 확산강조영상에서 고신호 강도를 보였다. Fluorodeoxyglucose (이하 FDG) positron emission tomography (PET)/CT에서는 FDG의 섭취 증가를 보였다. 초음파에서는 저에코성 병변으로 관찰되었고, 초음파 유도 하 조직검사를 통하여 간의 가성 림프종으로 확진 되었다.
초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 디지털 스캔 컨버터(DSC, digital scan converter)에 의한 왜곡이 근본적으로 발생하지 않는 새로운 초음파 영상 방법으로서 표시장치의 화소에 직접 수신 집속하는 기법(DPBF, display-pixel-based focusing)과 이를 구현하기 위한 초음파 영상 장치의 구조를 제안한다. 제안한 기법은 극 좌표에 위치하는 샘플링 점들 대신에 직각좌표상의 화소들에 직접 수신 집속 함으로써 DSC의 역할을 제거하였다. DPBF 기법을 적용한 영상에는 DSC에 의한 허상 및 구획화 현상 등이 나타나지 않으며, 일반적인 방법에 의한 영상에 비해 보다 세밀한 영상을 제공한다는 사실을 검증할 수 있었다. 본 논문은 DSC에 의한 보간 효과가 두 개의 비교 영상 A, B 간에 미치는 정도를 정량적으로 평가하기 위해서 영상거침 비(ICRA/B, Image Coarseness Ratio)를 새로운 성능 측정 방법으로 정의하였다. 이 ICRA/B를 이용하여 비교 영상간 거친 정도를 정량적으로 측정하였다.
인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있다. 이는 연구용으로 공개된 초음파 유방 이미지를 활용하여 다양하게 개발되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리 속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 실험을 위한 영상은 양성과 악성이 포함된 250장의 유방암 초음파 영상과 27,200장의 암 세포주 영상으로 구성되었다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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