디지털 Mammography영상에서 압축률에 따른 화질의 특성에 대해 정량적 평가와 정성적평가를 실시하였다. ACR Accreditation phantom을 대상으로 JPEG2000, JPEG 압축알고리즘을 적용하여 압축한 후 Detection Score를 측정하여 압축률에 상관없이 10점 인정기준을 충족하였다. 또한 실제미세병소 영상을 선정하여 압축을 실시하여 확대율에 따른 진단능의 변화를 측정하여 20:1 이상 압축 후 50% 이상 확대 시 진단능에 영향을 미칠 수 있음을 알 수 있었다. 또한, 정량적 평가방법인 PSNR, RMSE, MAE, SSIM등을 측정하여 압축률에 따른 원본영상과의 차이점은 비교적 허용 가능한 오차범위 내의 값이 측정되었다. 또한 MTF 측정을 통해 Full Field Digital Mammography 영상의 화질이 진단에 적합한 영상임을 알 수 있었다.
목적 : 서울대학교 의과대학 치료방사선과학교실에서는 생체내(in vivo) 선량측정시 방사선 조사 조건으로부터 투과 선량을 예측하는데 필요한 투과선량 계산 알고리즘을 개발한 바 있으며 조사면 내에 조직의 일부가 결손된 경우에도 적용할 수 있도록 보정 알고리즘을 개발하고자 하였다. 재료 및 방법 : 알고리즘을 개발하기 위한 기본 자료를 마련하기 위하여 측정을 시행하였다. 측정에는 선형가속기의 6 MV 및 10 MV X선을 이용하였고 측정기 및 전위계를 사용하였다. 측정조건은 조사면의 크기는 $10\times10\;cm^2,\;20\times20\;m^2$ 및 $30\times30\;cm^2$으로 하였고, 팬톰 두께는 20 cm, PCD는 10 cm, 30 cm 및 50 cm로 하였다. 이때 팬톰이 조사면의 일부에서 결손되도록 하였으며 결손 범위를 0 내지 $100\%$로 하였다. 또한 조직 결손 및 불규칙한 윤곽선을 가진 경우에 알고리즘의 정확도를 평가하기 위하여 조직 결손이 가장 심한 경우에 해당하는 유방암 환자를 모델로 팬톰 모형을 만들어 투과선량을 측정하였다. 결과 : 조사면의 일부에 존재하는 조직 결손이 투과 선량에 미치는 영향을 보정하기 위한 알고리즘을 물리학적 이론을 이용하여 개발하였으며 알고리즘은 다양한 측정조건들에서 측정값과 대부분 ${\pm}1.0\%$이내의 오차를 보였다. 유방암환자의 모형을 이용한 측정값과는 ${\pm}3\%$ 이내의 오차를 나타내었다. 결론 : 투과선량 계산 알고리즘은 조직이 일부 결손된 경우의 대부분에서 ${\pm}1.0\%$ 이하의 오차 범위로 정확히 투과선량을 계산할 수 있었고 임상적으로 극단적인 조건에서도 ${\pm}3.0\%$ 이내의 오차를 보이므로 임상적용이 충분히 가능함을 알 수 있었다.,\;76\%,\;75\%$였다. 결론 : 국한성 두경부 대세포성 림프종에서 항암화학방사선 병용요법 시 종양의 크기가 5 cm 미만인 경우에는 30Gy의 방사선 조사선량으로도 국소제어를 할 수 있다. 따라서 방사선치료에 따르는 구강건조증을 최소화시킬 수 있을 것이다. 5 cm 이상의 종양에서는 30 Gy 이상의 방사선 조사 선량이 필요하리라 생각된다.있었다. 또한 전산화단층촬영영상을 얻음으로써 중요정상조직인 안구, 척수 등을 정확하게 설정할 수 있었고, 조사면 결정과 차폐의 정확성을 증진시킬 수 있었다. 환자 자세 오차는 디지털화재구성사진과 치료 시마다 얻은 포트필름에서 치료중심점과 척수 사이의 거리를 측정하여 3 mm 이내의 정확성을 얻을 수 있었다. 결론 : 전산화단층촬영모의치료장치로 체적영상을 얻고 가상현실모의치료계획으로 배와위 두개척수 방사선치료계획을 정확하고 용이하게 실현할 수 있었다. 따라서 배와위 두개척수 방사선치료는 복와위를 취할 수 없어서 치료가 힘든 소아환자, 전신상태가 좋지 않거나 기관절개술이 시행되어 있는 환자에서 유용한 방법임을 알 수 있었다.in 이하의 저혈류량 분포가 감소하였고, 평균 혈류량은 $23.5\%$ 증가되었다(p=0.0004). 결론 : GBE는 방사선 일회 조사시 뿐만 아니라 분할조사시에도 방사선치료의 효과를 유의하게 증가시켰다. 또한 정상근육에 비하여 종양의 혈류량을 선택적으로 증가시킴이 확인되었다.높았다.는 다변량 분석을 시행한 결과 N 병기, 수술 여부, 나이였고 국소종양 제어율에 영향을 미치는 유의한 인자는 N 병기, 수술 여부, ECOG 활동도였다. 방사선 단독치료군에서 다변량 분석결과 생존율과 국소종양제어율 모두에 유의한 인자는 방사선치료 후 종양반응과 N 병기였다. 결론 : 조기 병기의 성문상부암에서는 통상적인 방사선단독치료로 후두기능을 보존하면서 수술군과 대등한 종양제어율을 보여주었다. 그러나 진행된
물질의 X-선 흡수도에 의해 영상을 얻는 일반 X-선 시스템과 달리 방사광 X-선은 위상이 일치하고 평행하며 진동방향이 일치하는 특성들을 이용하면 고 분해능, 고 대조도의 투사영상을 얻을 수 있다. 국내에서는 포항 방사광 가속기 연구소에 최근 건설된 5C1 빔라인에 미세구조 X-선 영상 획득을 위한 영상시스템을 구축하여 여러 기초 생물, 의학연구분야의 고 분해능 영상획득이 가능하게 되었다. 방사광 X-선을 이용하여 얻은 고 해상도 투사영상들 및 단층 재구성 영상들을 일반 X-선을 사용하는 유방찰영시스템, 치아 X-선 찰영시스템, 전신측정용 CT 시스템에서 각각 획득한 동일한 대상의 영상들과 비교하였다. 실험에 사용한 방사광 X-선은 6 ~30 keV 사이의 연속적인 에너지 분포를 가지며, 실험의 대상에 따라서 실리콘웨이퍼 필터들을 사용하여 빔의 세기와 에너지 스펙트럼 분포를 조절하여 사용하였다. 실험 대상 물체를 통과한 방사광 X-선의 투사영상은 형광판 (CdWO$_4$ scintillator)과 반응하여 가시광선으로 바뀐 후, 금도금된 거울을 통해 90$^{\circ}$ 반사되어 CCD 카메라로 획득하며, 이러한 디지털 영상정보는 PC로 전송되어 저장된다. 방사광 X-선의 공간 분해능 특성은 X-선 시험패턴(25 $\mu$m)과 초 고해상도 패턴 (13.5 $\mu$m)을 방사광 X-선 영상획득시스템 과 일반 X-선을 사용하는 유방촬영시스템에서 획득하여 분석하였다. 영상획득 실험대상으로는 일반 구조물로 커패시터, 생체조직으로 성인치아, 유아치아, 생쥐 척추뼈 및 유방암조직을 대상으로 실험하였다. 단층영상은 각각의 샘플을 0.72$^{\circ}$ 간격으로 180$^{\circ}$ 회전시켜 250개의 투과영상들로부터 재구성한 후 컴퓨터 단층촬영기에서 얻은 영상과 비교하였다. 포항 방사광가속기연구소 5C1 빔라인에 간단하고, 경제적인 방사광 X-선 영상획득시스템을 성공적으로 구축할 수 있었고, 획득한 투사 영상과 재구성한 단층영상을 기존 X-선을 사용한 시스템으로 획득한 단층영상들과 분해능, 대조도의 특성들을 비교, 분석하였다. 방사광 X-선을 사용하여 획득한 영상들은 일반 시스템에서 얻은 영상보다 고 해상도의 영상 질을 보여주었고, 기초 의학영상 연구 측면에서 많은 정보를 제공해 주었다. 방사광 X-선을 이용한 영상획득시스템은 고 분해능과 고 대조도로 미세구조의 상세한 의학영상을 얻기 위한 유용한 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 향후 해부학적, 병리학적 및 임상학적 의료영상 분야에 효과적으로 응용하기 위하여 X-선 선량 정량 분석과 수치적 영상 해석연구가 계속되어야 할 것으로 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1273-1284
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2016
본 연구에서는 기계 학습 분야의 특허를 수집하여 키워드 네트워크를 구축하고 클릭 분석을 실시하였다. 먼저 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 핵심 키워드들을 선정한 다음, 이 키워드를 기반으로 키워드 네트워크를 구축하였다. 다음으로 네트워크 구조 분석, 중요 키워드 분석 및 클릭 분석을 시행하여 2005년도와 2015년도에 출원된 기계 학습 특허의 동향을 파악하였을 뿐만 아니라 양해년도의 분석 결과를 통해 특허 경향을 파악하였다. 분석 결과 기계 학습 특허의 키워드 네트워크는 밀도와 군집 계수가 낮은 것으로 드러났으며 기계 학습 기법 자체에 대한 특허보다는 다양한 응용 영역에서 기계학습을 적용한 특허들이 다수이기 때문으로 판단된다. 클릭 분석 결과 2005년도 클릭 분석에 의해 발견된 주제는 뉴스메이커 검증, 상품 소비 예측, 바이러스 공격 예방, 바이오마커, 그리고 워크플로우 관리였으며, 2015년도 기계 학습 특허 주제는 디지털 이미지 편집, 직불카드, 수신자 인라이닝 시스템, 유방 촬영 시스템, 재고 관리 시스템, 이미지 편집 시스템, 비행기 티켓 가격 예측, 그리고 문제 예측 시스템으로 나타났다. 2005년도에 비하여 2015년도의 근접 중앙성은 낮아지고 매개 중심성은 높아진 것으로 보아 최근의 특허 경향은 보다 다양한 분야에서 출원되고 있으며 이들 간의 연결이 활발해지고 있음을 알 수 있다. 클릭 분석은 클릭을 형성하는 키워드 집합을 해석하여 주제를 파악하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 추출된 공유 멤버쉽 키워드 집합은 특허 검색 시스템과 같이 키워드 검색 기반의 시스템에서 검색 키워드로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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