방출단층영상 재구성을 위한 최대우도 기대값최대화(maximum likelihood expectation maximization, MLEM) 방법은 영상 획득과정을 통계학적으로 모델링하여 영상을 재구성한다. MLEM은 일반적으로 사용하여 여과후역투사(filtered backprojection)방법에 비해 많은 장점을 가지고 있으나 반복횟수 증가에 따른 발산과 재구성 시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 계산시간을 현저히 단축시킨 배열된부분집합 기대값최대화(ordered subsets expectation maximization. OSEM)에 Gibbs 선행치인 membrance (MM) 또는 thin plate(TP)을 첨가한 OSEM-MAP (maximum a posteriori)을 구현함으로써 알고리즘의 안정성 및 재구성된 영상의 질을 향상시키고자 g나다. 실험에서 알고리즘의 수렴시간을 가속화하기 위해 투사 데이터를 16개의 부분집합으로 분할하여 반복연산을 수행하였으며, 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 소프트웨어 모형(원숭이 뇌 자가방사선, 수학적심장흉부)을 사용한 영상재구성 결과를 제곱오차로 비교하였다. 또한 알고리즘의 사용 가능성을 평가하기 위해 물리모형을 사용하여 PET 기기로부터 획득한 실제 투사 데이터를 사용하였다.
증례: 첫 번째 임상 증례는, 신 기증을 위해 사구체 여과 율검사를 실시했던 환자 중 한쪽 신장이 방광 내에 위치한 환자이다. 핵 의학과 체외 검사를 비롯하여 혈액 검사와 요 검사 수치는 모두 정상 수치를 보였으나, 사구체 여과율 검사만 정상으로 나오지 않았고, 신장의 깊이 측정이 정확하지 않았던 것이 원인임을 알았다. Tonnesen 방정식을 이용해 감마 카메라에서 자동으로 계산되는 신장의 깊이와 서울 아산 병원에서 시행한 단층 영상을 이용해 도출된 신장 깊이를 통한 사구체여과 율 비교는 주목할 만한 결과를 보여주었다. 두 번째로, 신장 기증을 하기 위해 사구체 여과 율 검사를 실시 하였으나, 결과값이 정상으로 나오지 않았다. 첫 번째 경우와 마찬가지로 다른 타 검사의 결과는 모두 정상 수치를 보였다. 단층 영상을 이용해 신장 깊이를 측정하였고, 그 값을 바탕으로 사구체 여과 율을 계산하였더니 다른 검사 결과(피 검사, 요 검사 등)와 상응하는 결과를 보여 주었다.위 두 가지 증례에 대해 통계적 유의성을 알아 보고자, 본원에서는 신 기증자 성인 남녀 39명의 단층 영상에서 측정한 신장 깊이를 이용하여 측정한 값과 Tonnesen 방정식을 적용한 Gates 방법의 사구체 여과 율 값 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 조사 하였다. 그 결과 단층 영상을 바탕으로 신장 깊이를 측정한 경우 Tonnesen 방정식을 적용한 Gates 방법의 사구체 여과 율 보다 높은 것을 확인하였는데, 이는 신 기증자의 요 질소 수치와 Cr51-EDTA 그리고 MDRD의 값과 상응하는 결과임을 알 수 있었다. 마지막으로, 사구체 여과율 검사를 받은 소아 환자의 증례에서는 소아환자의 경우 성인에게 적용했던 Tonnesen방정식을 적용할 수 있는지 알아 보았다. 더불어 장비 제조사에서 제공하는 Gordon 방정식의 결과와도 함께 비교해 보았다. 고찰 사구체 여과율 검사 시 주사기계수, 신장깊이, 그리고 교정신장계수의 3가지 기술적 요소가 측정에 영향을 주는 인자인데, 그 중 신장깊이를 단층 영상으로 참고하여 신장의 위치가 상이한 경우가 없는지 세심한 주의가 필요하다. 현재까지 신장 깊이를 측정하는 방법이 많이 있었지만, 절대적으로 정확한 신장 깊이를 측정하는 방법에 대해선 여전히 논의가 뜨겁다. 실제로 다른 방정식에 비해 신장 깊이를 정확히 측정하지 못하는 Tonnesen 법을 이용하는 경우를 많이 볼 수 있었다. 기형 신장, 말굽 형 신장의 사구체 여과율 측정 시 단층 영상을 이용하여 신장의 깊이를 보정한다면, 다른 임상 결과에 상응하는 값을 얻을 수 있다고 생각한다. 또한 신장 여과 율 추적 검사를 시행하는 환자의 경우, 같은 장비에서, 적어도 신장 깊이를 측정하는 같은 방정식을 이용하여 사구체 여과 율을 구해야 할 필요가 있겠으며, 마지막으로, 소아 환자의 사구체 여과 율 시행 시, 소아의 신장 깊이를 계산하는 방정식을 이용하도록 하고, 해당 기기에서 방정식을 선택할 수 없다면, 직접 신장 깊이를 계산하는 노력이 필요할 것으로 사료 된다.
본 연구는 소아 심장 전산화단층촬영 검사에서 조영제의 과다 사용을 최소화하며 피폭 선량 저감화를 목적으로 조영제의 주입속도 및 심장 도달 시간 등의 변수를 고려한 스캔 지연 시간을 경험론적 방법으로 수식화함으로써 4개의 심방과 심실이 동시 조영증강 영상을 획득할 수 있는 최적화 방안을 제시하고자 하였다. 소아 심장전산화단층 검사를 시행한 소아 환자 30명을 대상으로 정성적 평가, 정량적 평가, 선량평가를 실시하였다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 체중에 따른 조영제 양과 주입속도에 따른 스캔 지연 시간을 계산하는 경험론적 방법을 적용함으로써 왼 오른 심방과 심실의 동시 조영증강에서 소아 심장 판독에 적합한 300 HU 값 이상으로 나타났고 명확성, 선예도, 노이즈에 대한 정성적 영상 평가에서 질적 우수성을 보였으며 선량평가에서도 소아가 받는 피폭선량도 명확하게 감소되었다. 따라서 본 연구는 임상에서 조영제 과다 사용으로 인한 부작용 감소 효과를 기대 할 수 있었으며 방사선 피폭 저감화를 기대 할 수 있는 이점을 가지고 최적의 영상을 만드는데 중요한 역할을 할 것으로 판단되었다.
본 연구의 목적은 컴퓨터단층 혈관조영술에서 혈관 직경을 정확하게 측정할 수 있는 새로운 측정 방법인 상대적 측정법의 기초연구 자료를 제공하고자 한다. 비이온성 요오드 조영제를 자체 제작한 관류 팬텀에 일정한 속도로 흐르게 한 후 컴퓨터단층 혈관조영술 검사를 시행하였다. 원시 데이터를 얻은 후 다중평면재구성 및 최대강도투사법으로 영상을 재구성하였고 장비 사에서 제공하는 거리측정 장치를 사용하여 팬텀의 직경을 측정하였다. 측정법은 고식적 측정법과 본 연구에서 제안하는 상대적 측정법을 사용하였다. 관류팬텀의 평균 직경은 다중평면재구성기법과 최대강도투사법 모두에서 상대적 측정법이 기존 측정법 보다 실측에 더 가깝게 나타났다(34% VS 24%, p<0.05). 하지만 두 가지 측정법 모두 실측보다 여전히 확대된 결과를 나타내고 있음을 확인하였다. 따라서 상대적 측정 방법에 대한 추가 연구가 필요한 실정이며, 이에 본 연구가 기초 자료를 제공할 수 있을 것이라 사료된다.
목적 근치적 방광적출 후 회장 신방광형성술을 시행 받은 방광암 환자는 수술 후 혈뇨를 보일 수 있는데, 이는 종양 재발에 대한 불안을 유발할 수 있다. 그러나 종양 재발뿐 아니라 호두까기 증후군이 수술 후 혈뇨의 원인이 될 수 있으며, 이는 빈번한 증후군일 수 있음을 증명하려고 한다. 대상과 방법 2011년부터 2016년까지 근치적방광적출 후 회장 신방광형성술을 시행 받은 255명의 방광암 환자를 대상으로 조영증강 복부골반 컴퓨터단층촬영과 소변검사 소견을 후향적으로 분석하였다. 컴퓨터단층촬영에서 호두까기 증후군 소견의 유무는 좌신정맥 흐름 패턴을 평가하여 판단하였다. 소변분석에서는 총 소변검사에서 혈뇨가 양성인 비율에 따라 환자를 분류하였다. 결과 컴퓨터단층촬영에서 호두까기 증후군 소견은 135명의 환자 중 31.9%에서 나타났다. 혈뇨 양성 그룹에서는 호두까기 증후군의 소견이 없는 환자보다 있는 환자가 26% 더 많았다. 결론 호두까기 증후군의 소견은 수술 후 방광암 환자에게 빈번하였으며, 호두까기 증후군 소견과 혈뇨 사이에는 유의미한 상관관계가 있었다. 또한 호두까기 증후군 소견의 유병률은 수술 후 요로의 종양 재발률보다 높았다.
목 적 : TBI의 자세 잡이 과정에서 실시하는 신체 계측과 보상체 제작 과정을 전산화 단층 모의치료기를 이용하고 그 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 환자는 누운 자세를 취하고, 전산화 단층 모의치료기를 통해 영상을 얻었다. 이 영상을 Somavision으로 전송하고 영상을 통하여 신체 계측 점에 대해 계측을 하였다. 계측은 피부를 기준으로 계측을 하고, 폐에 대해서 영상을 이용하여 계측을 하였다. 영상으로 계측된 값을 통해 보상체 두께를 결정하였다. 또한 영상을 통한 보상체 위치를 결정하 고 확인하였다. 선량은 치료실에서 열형광소자를 이용하며 측정하였다. 결 과 : 신체 계측점에서 두께에 대하며 $1{\sim}2cm$의 일반 계측과 영상 계측의 차이를 보였다. 신체 길이는 일반 계측과 영상 계측이 $3{\sim}4cm$의 차이가 있었다. 또한, 영상을 통해 보상체의 밑그림을 그릴 수 있었다. 열형광소자를 이용한 선량 측정 결과 값은 머리, 목, 액와 ,가슴(폐 포함), 무릎 부위는 $92{\sim}98%$로 측정되었고 배, 골반, 서혜부, 발 부위는 $102{\sim}109%$로 측정되었다. 결 론 : TBI의 자세 잡이 과정에서 전산화 단층 모의치료기의 영상을 이용하는 것은 유용하였다. 신체 계측 점두께는 일반 계측과 영상계측의 차이가 적게 계측되었고, 길이에 대한 계측은 정확하게 이루어졌다. 영상을 이용한 계측은 신체 밀도까지 고려한 다양한 보상체 제작이 가능성을 보여주었다. 또한 보상체 위치 잡이를 정확하게 할 수 있고, 보상체의 모 양도 제한 받지 않고 쉽게 제작할 수 있다. 전체적인 치료실 자세 잡이 시간을 $15{\sim}20$분 단축할 수 있었고, 보상체 제작 시간은 약 15분 감소시켰다.
최근에 디지털 유방촬영술(digital mammography, DM)의 해부학적 구조의 겹침 현상과 컴퓨터단층촬영영상(computed tomography, CT)의 높은 환자 선량을 해결하기 위해 디지털 유방단층영상합성장치(digital breast tomosynthesis, DBT)에 대한 연구 개발이 활발하게 수행되고 있다. 하지만 DBT 시스템은 제한된 각도로 영상을 획득하면서 급격한 데이터 결핍으로 인해 다른 층의 간섭으로 인한 인공물(artifacts)이 발생한다. 이를 완화시키기 위해 적절한 필터가 필요하다. 본 논문에서는 DBT 시스템에서 FBP 알고리즘을 이용하여 영상재구성 시 발생되는 인공물을 줄이기 위해 적절한 필터조합을 찾는 것이 궁극적인 목적이다. 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 동일한 영상 획득조건에서 FBP 알고리즘을 이용해 재구성된 영상을 분석하여 다양한 필터 조합들의 특성을 조사했다. 필터 특성에 대한 평가를 하기 위해 영상 및 프로파일의 분석과 COV (coefficient of variation)를 이용하여 인공물과 잡음에 대한 평가를 하였다. 본 연구 결과를 통해 분광필터(spectral filter)의 파라미터 인자 값들을 조절하여 cut-off frequency를 설정함으로써 고주파 영역에 있는 영상의 잡음을 줄일 수 있었다. DBT 시스템에서 유방팬텀을 재구성한 영상들을 비교했을 때 분광필터의 파라미터 인자를 0.25로 적용한 영상의 결과는 분광필터를 적용하지 않았을 때보다 영상의 잡음을 10%로 감소시킬 수 있었다. 절편두께필터(slice thickness filter)의 파라미터 인자의 값들을 조절하여 정보들의 불균형을 줄임으로써 다른 층의 간섭으로 인한 인공물을 감소시킬 수 있었다. 결론적으로, 본 연구를 통해 FBP 알고리즘으로 재구성했을 때 필터들의 기본 특성을 확인 할 수 있었으며, 적절한 필터 조합이 실제 화질 개선에 기여한 것으로 확인할 수 있었다. 이 연구 결과는 다양한 필터 조합에 따른 잡음과 데이터 결핍에 의한 인공물에 대한 정보를 제공하여 DBT 시스템의 개발 및 임상화적용 연구에 기반이 될 것으로 기대된다.
희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.
목적 본 연구는 부인암을 가진 여성에서 유방암의 선별검사로서의 디지털 유방단층 촬영술을 평가하였다. 대상과 방법 부인암을 가진 환자들 중 검진 목적으로 디지털 유방단층 촬영술을 촬영한 환자들을 대상으로 후향적 연구를 시행하였으며 유방암 발견율, 소환율, 민감도, 특이도, 양성예측도를 계산하였다. 양성예측도 1은 모든 양성 선별검사 중 1년 이내에 조직 검사에서 유방암을 진단받은 환자의 백분율로 정의되었다. 양성예측도 2는 진단 검사에서 조직검사의 필요 판정을 받은 후(그리고 선별 검사에서 Breast Imaging Reporting and Data System 카테고리 4, 5를 받은 후) 1년 이내에 조직검사에서 유방암을 진단받은 환자의 백분율로 정의되었다. 양성예측도 3은 실제로 조직검사를 시행 받은 환자 중 1년 이내에 조직검사에서 유방암을 진단받은 환자의 백분율로 정의되었다. 검진으로 발견된 암의 각 경우에 대해 환자의 나이, 부인암의 종류, 유방 밀도, 영상의 특징, 최종 Breast Imaging Reporting and Data System 평가, 조직학적 유형, T 및 N 병기, 분자아형 및 Ki-67 지수를 분석했다. 결과 전체 508명 중 7개의 유방암이 발견되었으며 유방암 발견율은 1000건 당 암 13.8이었다. 민감도는 100%, 특이도는 83.2%였으며 위음성률은 1000건 당 0이었다. 양성예측도 1, 양성예측도 2, 양성예측도 3은 각각 7.7, 31.8, 31.8이었으며 소환율은 17.9%였다. 결론 본 연구에서 디지털 유방단층 촬영술은 높은 유방암 발견율, 높은 민감도, 높은 양성예측도를 보이며 T, N 병기가 낮은 초기 암에 대해 높은 발견율을 보였다. 따라서 부인암 환자와 같은 고위험군에서 유방암의 선별검사로서 디지털 유방단층 촬영술이 유용할 수 있다.
종격동 혈관 기형은 매우 드물며 진단이 어려울 수 있다. 영상은 이러한 종격동 혈관 기형의 진단에 있어 중요한 역할을 하며 불필요한 침습적 시술을 피하는 데 도움을 줄 수 있다. 이에 저자들은 63세 무증상 남성에서 발생한 저혈류성 종격동 혈관기형의 자세한 전산화단층촬영 및 자기공명영상 소견을 보고하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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