본 논문은 디지털 방사선 영상에 영상처리기법을 이용하여 기존의 수동적인 방법으로 개인차를 유발했던 차영상 진단방법을 자동화하는 알고리즘 방법을 제안한다. 이를 위해 차영상 획득 이전에 수행될 투 영상의 정렬방법과 치과용 디지털 방사선영상내의 구조적 특징을 이용하여 관심영역을 선정할 수 있는 방법론을 제안하고, 이를 이용하여 영역에 대한 차정보 표시 및 이에 대한 수치적 근거를 제시함으로써 기존의 방법이 갖지 못한 결과의 일관성 및 객관성을 갖도록 하였다. 구현결과 인간의 시각으로 판별하기 어려운 미세한 차이의 표시 및 환부의 이상발생여부를 확연히 구분할 수 있었다.
본 연구는 3차원 콘빔CT 영상을 이용하여 2차원 정모두부방사선사진영상 형성 시 두부자세재현기(Head Posture Aligner, HPA)를 이용한 경우와 이용하지 않은 경우를 비교분석함으로써 HPA의 유용성을 평가하기 위하여 시행되었다. 성인 30명을 대상으로 먼저 일반적인 방법으로 콘빔CT 영상을 채득한 후 HPA를 이용하여 일정한 두부자세를 재현한 상태에서 또 하나의 콘빔CT 영상 및 정모두부방사선사진을 촬영하였다. 3차원 영상프로그램을 이용하여 HPA를 이용하지 않은 경우와 HPA를 이용한 경우 각각에서 2차원 정모두부방사선사진영상을 형성한 다음 각각의 투사도를 작성하고 실제로 HPA를 이용하여 촬영된 정모두부방사선사진 투사도와의 차이를 비교하였다. 거리 및 각도를 나타내는 여러 계측치를 비교분석한 결과 HPA를 이용하지 않은 경우에는 다수의 계측항목에서 실제 정모두부방사선사진과 유의한 차이를 보인 반면 HPA를 이용한 경우에는 모든 항목에서 통계적 유의차를 보이지 않았다. 아울러 실제 정모두부방사선사진과의 상관관계를 알아보기 위해 상관분석을 시행한 결과 HPA를 이용한 경우가 그렇지 않은 경우보다 모든 항목에서 높은 상관성을 보였다. 본 연구 결과는 3차원 콘빔CT 영상을 이용하여 2차원 정모두부방사선사진영상 형성 시 정확한 영상 획득을 위해서는 콘빔CT 촬영 시 HPA의 사용이 필요함을 시사하였다.
방사선을 센싱하는 센서들에는 어려 종류가 있으며, 그 센서에 따라서 감도나 센싱방식이 다양하다. 본 연구에서는 해상도가 높은 범용 CCD 센서를 이용하여 방사선을 검출하는데, 들어오는 영상에서 방사선에 반응하여 생기는 백색량을 처리하여 방사선량을 측정하고 공간상에서 방사선이 가장 많이 나오는 포인터를 제시하며 스테레오 카메라 방식의 구현으로 방사선원까지의 거리 산출할 수 있다. 추후 영상을 합성하여 입체화 시키는 연구도 진행할 예정이다. 논 연구의 결과물로 예기치 않은 방사선 사고의 경우 효과적인 사친처리에 활용될 수 있을 것이다.
기존 방사선 검색장치는 2차원 방사선 스캔 영상을 사용하기 때문에 정확성이 낮다는 것이 문제점으로 지적되어왔다. 본 연구에서는 컨테이터 X-선 검색 영상에 대한 스테레오 영상처리 기술의 적용 가능성을 분석하였다. 일반적 방사선 검색장치에 라인 센서 하나만을 추가하여 새롭게 고안한 스테레오 영상획득 장치로부터 검사 오브젝트의 좌우 시차 정보를 달리하는 두 장의 이차원 방사선 스캔영상을 획득하였다. 획득 영상에 대해서 매칭 알고리즘을 이용하여 3차원 오브젝트 복원하는 과정을 진행하였다. 오브젝트의 투과밀도 정보인 방사선 영상의 특성상 일반 스테레오 영상처리 알고리즘 적용은 한계가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 먼저 이차원 영상의 에지정보에 기반한 3차원 영상복원을 시도하였다. 또한 새로운 볼륨복원 방식의 3차원 복원 알고리즘을 제안하였고, 실험을 통해 오브젝트 검색에서 개선된 형상복원 방법임을 확인하였다. 제안된 기술은 제한된 스캔환경에서 CT나 MRI 적용이 어려운 오브젝트에 대해 응용이 가능할 것이다.
본 연구에서는 국내 공공 부문에서 실시하고 있는 의료기관 평가 중 영상검사와 관련된 현황을 살펴보고 개선 방향을 제시하고자 하였다. 의료기관 평가 중 영상검사와 관련된 주요 평가는 의료기관 인증평가와 영상검사 적정성 평가가 있으며, 의료기관 인증평가에서는 영상검사 운영과정, 정확한 결과 제공, 안전관리 절차 준수 등을 평가하고 있다. 영상검사 적정성 평가에서는 인력, 장비와 관련된 구조 지표, 환자평가 실시율, 피폭 저감 프로그램 등이 포함되어 있었다. 하지만 좀 더 안전하고 질 높은 영상검사를 위해서는 의료기관의 인증평가 참여율을 높이는 방안 마련이 필요하며, 영상검사 적정성 평가의 인력지표 개선과 인센티브 지급에 대한 고려도 필요하다. 마지막으로 국가 차원의 방사선 노출 통합관리도 함께 병행되어야 할 것이다.
영상의학 검사에 사용하는 방사선은 인체에 위해할 수 있으나 환자에게 도움이 되기 때문에 사용한다. 따라서 정당화와 최적화와 같은 방사선 방어원칙에 의거한 검사가 시행되어야 하며 필요한 만큼의 재검사만이 시행되어야 한다. 다양한 직종에 그 직종에 맞는 충분한 교육이 이루어져야만 방사선의 적절한 이용이 되리라 기대한다.
전산화단층영상 품질 개선을 위해 사용되는 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 사전 학습을 위해 많은 양의 데이터를 필요로 하는 단점이 있다. 또한 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 학습에 사용된 영상의 특징과 학습된 모델에 입력된 영상의 특징이 다른 경우 영상 내부 구조적 왜곡이 유발되는 한계점이 있다. 본 연구에서는 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술의 단점을 보완하고 전산화단층영상의 잡음을 감소시킬 수 있는 심층강화학습 기반 영상화 모델을 개발하였다. 심층강화학습 기반 영상화 모델은 shared, value 및 policy 네트워크로 구성하였으며, 영상 잡음 특징 추출 및 모델의 성능 향상을 위해 합성곱, rectified linear unit(ReLU) 활성화 함수, dilation factor 및 게이트순환유닛을 사용하였다. 또한 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술을 통해 획득한 영상의 영상품질 비교를 통해 본 연구에서 개발한 영상화 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과 기존 기술에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델 적용 시 전산화단층영상의 정량적 정확도는 큰 폭으로 향상, 잡음은 큰 폭으로 감소함을 확인하였다. 또한 영상화 모델 학습 시 사용한 영상과 구조적 특징이 다른 영상에 대해서도 잡음 감소 효과를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 심층강화학습 기반 영상화 모델을 통해 전산화단층영상의 구조적 특징을 보전함과 동시에 잡음을 감소시킬 수 있다.
목 적: 자궁경부암 환자의 방사선 치료는 일반적으로 외부 방사선 치료 후 근접치료를 시행하는데, 외부 방사선 치료 후 종양의 위치나 부피가 변화하므로 근접치료 시 이전의 MR 영상만을 참고하여 applicator 삽입을 할 경우 많은 오류가 발생할 수 있다. 이에 본원에서는 외부 방사선 치료 전후의 MR 영상 비교를 통해 근접치료 시 발생할 수 있는 applicator 삽입 오류를 분석하여 외부 방사선 치료 후 MR 영상의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 2009년 1월부터 2010년 12월까지 Fletcher CT/MR applicator를 사용한 자궁경부암 환자 35명을 대상으로 외부 방사선 치료 전후에 촬영한 MR 영상을 비교하였다. 결 과: MR 영상 분석 결과 외부 방사선 치료 후 종양이 줄어들면서 전굴이었던 자궁이 후굴로 바뀌게 된 경우가 17.1%, tandem 삽입시 방향이나 길이 등이 잘못된 경우가 14.3%로 나타났다. 결 론: 외부 방사선 치료 후 MRI를 촬영하면 줄어든 종양과 함께 정확한 자궁의 위치와 길이를 확인할 수 있어 근접치료 시행 시 applicator 삽입으로 인해 발생할 수 있는 오류를 줄여 환자에게 최적의 치료를 시행할 수 있었다.
본 연구에서는 관전압과 관전류량이 디지털 방사선영상에서 적용되고 있는 노출 지수에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 방사선발생장치는 인버터방식의 디지털 X선 발생장치를 사용했으며 영상검출체는 포터블 형태의 무선 디텍터를 그리드 없이 사용하였다. 방사선영상은 3D 프린터를 이용하여 제작한 원뿔형 피라미드 팬텀을 이용하여 획득하였다. X선의 관전압 조사조건은 40 kVp부터 120 kVp까지 10 kVp 씩 증가시켰고 각 관전압에서 관전류량은 1 mAs에서부터 128 mAs까지 배수적으로 증가시켰다. 그 결과 관전압이 EI와 높은 $R^2$ 값으로 로그 함수적 관계가 있었으며 관전류량이 매우 높은 선형적인 관계가 있었다. 또한 영상 검출체의 면적선량과 EI도 $R^2$ 값이 0.76 이상으로 높은 상관관계가 있었다. 결론적으로 관전류량이 EI에 선형적으로 영향을 주었으며, 적절한 영상품질 유지를 위해서는 예측이 용이한 관전류량을 주로 조절하는 것이 유리하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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