• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.91-95
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• 2012

게이트심장혈액풀스캔(Gated Cardiac Blood Pool Scan, GBP)은 심박출계수(Ejection Fraction, EF)를 정확하게 구할 수 있어 항암 화학요법 시 약물에 의해 발생하는 심장손상을 확인할 수 있다. 심장을 촬영하는 검사의 특성상 환자가 왼쪽 팔을 머리 위로 올리고 바로 누운 자세로 검사가 진행된다. 하지만 부종, 관절염, 골절 등의 이유로 팔을 들지 못하는 환자는 검사를 진행하기에 어려움이 따르고 검사 자체를 하지 못하는 경우도 발생한다. 이에 본 연구에서는 환자가 팔을 올리지 않고 촬영하였을 때의 EF가 기존 자세와 비교해 어떤 변화가 있는지 알아보고자 하였다. 2011년 3월에서 9월까지 유방암 항암 화학요법 치료 중인 환자 80명(평균연령 $51.2{\pm}17.4$세)을 대상으로 하였고 40명씩 두 그룹으로 나누어 좌전사위상을 기존 자세와 팔을 바로 내린 자세, 기존 자세와 팔을 뒤로 돌린 자세로 각각 촬영하여 동일한 관심영역을 설정하고 EF를 비교하였다. 촬영장비는 INFINIA 감마카메라(General Electric Healthcare, Israel)를 사용하였으며 분석은 Xeleris (General Electric Healthcare, USA) 자동분석 프로그램을 사용하였다. 자동분석 오차인 3%를 기준으로 하여 EF 변동을 판단하였다. 첫 번째 그룹인 기존 자세와 팔을 바로 내린 자세와의 비교에서는 40명 중 29명(72%)이 자동분석 오차인 3% 이하의 변동 값을 보여주었다. 두 번째 그룹인 기존 자세와 팔을 뒤로 돌린 자세와의 비교에서는 40명 중 32명(79%)이 3%이하의 오차 값을 보였다. 환자의 비만도가 결과에 영향을 주었는지 판단하기 위해 환자의 체질량지수를 측정하고 EF 오차와의 상관관계를 살펴보았으나 유의미한 상관관계가 없었다. 자세 변경 시 기존 자세 대비 심박출 계수의 오차 7%였던 환자의 영상을 분석한 결과 확장기말 영상에서의 계수변화가 16.6%였던 반면, 수축기말에서는 32.3%의 계수변화를 보였다. 이러한 계수 변화 차는 왼쪽 팔의 상하 움직임에 의해 비교적 용적이 작은 수축기말의 영상이 심장을 둘러싸고 있는 늑골의 음영에 더 많은 영향을 받은 것으로 판단된다. GBP 촬영 이력이 있는 환자는 과거 검사와 동일 자세로 촬영함으로써 이전 검사조건을 유지할 수 있으며 환자가 부득이하게 팔을 못 올리는 경우 팔을 뒤로 내린 자세로 촬영함으로써 이전 촬영과의 EF 오차를 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.257-265
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• 2024

본 연구는 자동노출제어 흉부 방사선 검사 시 신체 기능 일부를 대체 보조하거나 의약품 등을 주입하는 인체 이식형 의료기기가 흉부 영상의 선량과 화질에 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 제조회사와 모델이 다른 3대의 디지털 X선 발생장치와 인체모형 팬텀을 사용하여 흉부 검사와 동일한 방법으로 위치잡이를 선정 후 선행 연구에서 선량의 변화가 관찰된 인공심장박동기(Pacemaker), 심장 재동기화 치료기(CRT), 케모포트(Chemoport) 3개의 HIMD(Human Implantable Medical Device)를 상단 이온전리조센서에 부착한 후 Monte Carlo 방법론 기반의 프로그램 PCXMC 2.0을 사용하여 실험에서 도출된 DAP(Dose Area Product) 값을 입력하여 유효선량을 측정하였다. 또한 흉부 영상의 화질 평가를 하기 위해 가슴 부위에 관심 영역 3곳과 잡음영역 1곳을 설정하고 신호대잡음비(SNR; Signal to Noise Ratio), 대조도대잡음비(CNR; Contrast to Noise Ratio)를 측정하였다. 연구 결과는 유효선량의 유의미한 차이를 보여주었으며 AEC 적용과 미적용 그룹을 비교하였을 때 Pacemaker와 CRT는 유의한 차이가 있었다. (p<0.05) AEC 적용 시 Pacemaker에서 37%, CRT에서 52% 유효선량이 증가하였다. Chemoport는 유효선량의 10% 차이는 있었지만, 유의미한 차이를 보이지 않았다. (p>0.05) 영상 품질 평가에서는 모든 HIMD 삽입과 AEC 적용 유무에 따른 SNR, CNR의 유의미한 차이를 보이지 않았다. (p>0.05) 최종 결론은 AEC 적용 후 HIMD가 삽입된 환자의 흉부 X-ray 검사 시 유효선량이 증가하였으며 AEC 적용 유무에 따른 흉부 영상의 품질 차이는 없음을 알 수 있었다. 이는 HIMD가 삽입된 환자의 흉부 검사 시 AEC 미사용이 환자의 선량을 낮추는 타당성을 확인한 것이며 과피폭을 주의하고 피폭 저감화를 위한 다양한 방법을 모색하여야 한다.

• 대한간호
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• 제20권4호통권112호
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• pp.39-49
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• 1981

기존 간호 영역 내 간호는 질적으로, 양적으로 급격히 팽창 확대되어 가고 있다. 많은 나라에서 건강관리체계가 부적절하게 분배되어 있으며 따라서 많은 사람들이 적절한 건강관리를 제공받지 못하고 있어 수준 높은 양질의 건강관리를 전체적으로 확대시키는 것이 시급하다. 혹 건강관리의 혜택을 받는다고 해도 이들 역시 보다 더 양질의 인간적인 간호를 요하고 있는 실정이다. 간호는 또한 간호영역 자체 내에서도 급격히 확대되어가고 있다. 예를들면, 미국같은 선진국가의 건강간호사(Nurse practitioner)는 간호전문직의 새로운 직종으로 건강관리체계에서 독자적인 실무자로 그 두각을 나타내고 있다. 의사의 심한 부족난으로 고심하는 발전도상에 있는 나라들에서는 간호원들에게 전통적인 간호기능 뿐 아니라 건강관리체계에서 보다 많은 역할을 수행하도록 기대하며 일선지방의 건강센터(Health center) 직종에 많은 간호원을 투입하고 있다. 가령 우리 한국정부에서 최근에 시도한 무의촌지역에서 졸업간호원들이 건강관리를 제공할 수 있도록 한 법적 조치는 이러한 구체적인 예라고 할 수 있다. 기존 간호영역내외의 이런 급격한 변화는 Melvin Toffler가 말한 대로 ''미래의 충격''을 초래하게 되었다. 따라서 이러한 역동적인 변화는 간호전문직에 대하여 몇가지 질문을 던져준다. 첫째, 미래사회에서 간호영역의 특성은 무엇인가? 둘째, 이러한 새로운 영역에서 요구되는 간호원을 길러내기 위해 간호교육자는 어떤 역할을 수행해야 하는가? 셋째 내일의 간호원을 양성하는 간호교육자를 준비시키기 위한 실질적이면서도 현실적인 전략은 무엇인가 등이다. 1. 미래사회에서 간호영역의 특성은 무엇인가? 미래의 간호원은 다음에 열거하는 여러가지 요인으로 인하여 지금까지의 것과는 판이한 환경에서 일하게 될 것이다. 1) 건강관리를 제공하는 과정에서 컴퓨터화되고 자동화된 기계 및 기구 등 새로운 기술을 많이 사용할 것이다. 2) 1차건강관리가 대부분 간호원에 의해 제공될 것이다. 3) 내일의 건강관리는 소비자 주축의 것이 될 것이다. 4) 간호영역내에 많은 새로운 전문분야들이 생길 것이다. 5) 미래의 건강관리체계는 사회적인 변화와 이의 요구에 더 민감한 반응을 하게 될 것이다. 6) 건강관리체계의 강조점이 의료진료에서 건강관리로 바뀔 것이다. 7) 건강관리체계에서의 간호원의 역할은 의료적인 진단과 치료계획의 기능에서 크게 탈피하여 병원내외에서 보다 더 독특한 실무형태로 발전될 것이다. 이러한 변화와 더불어 미래 간호영역에서 보다 효과적인 간호를 수행하기 위해 미래 간호원들은 지금까지의 간호원보다 더 광범위하고 깊은 교육과 훈련을 받아야 한다. 보다 발전된 기술환경에서 전인적인 접근을 하기위해 신체과학이나 의학뿐 아니라 행동과학 $\cdot$ 경영과학 등에 이르기까지 다양한 훈련을 받아야 할 필요가 있다. 또한 행동양상면에서 전문직인 답게 보다 진취적이고 표현적이며 자동적이고 응용과학적인 역할을 수행하도록 훈련을 받아야 한다. 그리하여 간호원은 효과적인 의사결정자$\cdot$문제해결자$\cdot$능숙한 실무자일 뿐 아니라 소비자의 건강요구를 예리하게 관찰하고 이 요구에 효과적인 존재를 발전시켜 나가는 연구자가 되어야 한다. 2. 미래의 간호교육자는 어떤 역할을 수행해야 하는가? 간호교육은 전문직으로서의 실무를 제공하기 위한 기초석이다. 이는 간호교육자야말로 미래사회에서 국민의 건강요구를 충족시키기는 능력있는 간호원을 공급하는 일에 전무해야 함을 시사해준다. 그러면 이러한 일을 달성하기 위해 간호교육자는 무엇을 해야 하는가? 우선 간호교육자는 두가지 측면에서 이 일을 수정해야 된다고 본다. 그 하나는 간호교육기관에서의 측면이고 다른 하나는 간호교육자 개인적인 측면엣서이다. 우선 간호교육기관에서 간호교육자는 1) 미래사회에서 요구되는 간호원을 교육시키기 위한 프로그램을 제공해야 한다. 2) 효과적인 교과과정의 발전과 수정보완을 계속적으로 진행시켜야 한다. 3) 잘된 교과과정에 따라 적절한 훈련을 철저히 시켜야 한다. 4) 간호교육자 자신이 미래의 예측된 현상을 오늘의 교육과정에 포함시킬 수 있는 자신감과 창의력을 가지고 모델이 되어야 한다. 5) 연구 및 학생들의 학습에 영향을 미치는 중요한 의사결정에 학생들을 참여시키도록 해야한다. 간호교육자 개인적인 측면에서는 교육자 자신들이 능력있고 신빙성있으며 간호의 이론$\cdot$실무$\cdot$연구면에 걸친 권위와 자동성$\cdot$독창성, 그리고 인간을 진정으로 이해하려는 자질을 갖추도록 계속 노력해야 한다. 3. 미래의 간호원을 양성하는 능력있는 간호교육자를 준비시키기 위한 실질적이면서도 현실적인 전략은 무엇인가? 내일의 도전을 충족시킬 수 있는 능력있는 간호교육자를 준비시키기 위한 실질적이고 현실적인 전략을 논함에 있어 우리나라의 실정을 참조하겠다. 전문직 간호교육자를 준비하는데 세가지 방법을 통해 할 수 있다고 생각한다. 첫째는 간호원 훈련수준을 전문직 실무를 수행할 수 있는 단계로 면허를 높이는 것이고, 둘째는 훈련수준을 더 향상시키기 위하여 학사 및 석사간호교육과정을 발전시키고 확대하는 것이며, 셋째는 현존하는 간호교육 프로그램의 질을 높이는 것이다. 첫째와 둘째방법은 정부의 관할이 직접 개입되는 방법이기 때문에 여기서는 생략하고 현존하는 교과과정을 발전시키고 그 질을 향상시키는 것에 대해서만 언급하고자 한다. 미래의 여러가지 도전에 부응할 수 있는 교육자를 준비시키는 교육과정의 발전을 두가지 면에서 추진시킬 수 있다고 본다. 첫째는 국제간의 교류를 통하여 idea 및 경험을 나눔으로서 교육과정의 질을 높일 수 있다. 서로 다른 나라의 간호교육자들이 정기적으로 모여 생각과 경험을 교환하고 연구하므로서 보다 체계적이고 효과적인 발전체인(chain)이 형성되는 것이다. ICN같은 국제적인 조직에 의해 이러한 모임을 시도하는 것인 가치있는 기회라고 생각한다. 국가간 또는 국제적인 간호교육자 훈련을 위한 교육과정의 교환은 한 나라안에서 그 idea를 확산시키는데 효과적인 영향을 미칠 수 있다. 충분한 간호교육전문가를 갖춘 간호교육기관이 새로운 교육과정을 개발하여 그렇지 못한 기관과의 연차적인 conference를 가지므로 확산시킬 수도 있으며 이런 방법은 경제적인 면에서도 효과적일 뿐만 아니라 그 나라 그 문화상황에 적합한 교과과정 개발에도 효과적일 수 있다. 간호교육자를 준비시키는 둘째전략은 현존간호교육자들이 간호이론과 실무$\cdot$연구를 통합하고 발전시키는데 있어서 당면하는 여러가지 요인-전인적인 간호에 적절한 과목을 이수하지 못하고 임상실무경험의 부족등-을 보충하는 방법이다. 이런 실제적인 문제를 잠정적으로 해결하기 위하여 1) 몇몇 대학에서 방학중에 계속교육 프로그램을 개발하여 현직 간호교육자들에게 필요하고 적절한 과목을 이수하도록 한다. 따라서 임상실무교육도 이때 실시할 수 있다. 2) 대학원과정 간호교육프로그램의 입학자의 자격에 2$\~$3년의 실무경험을 포함시키도록 한다. 결론적으로 교수와 학생간의 진정한 동반자관계는 자격을 구비한 능력있는 교수의 실천적인 모델을 통하여서 가능하게 이루어 질수 있다고 믿는 바이다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제26권2호
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• pp.59-66
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• 2001

정위적분할방사선치료(FSRT)는 병소경계에 대한 공간상위치와 형태를 정확히 결정하는 것이 큰 쟁점이다. 본 연구는 나선형 CT를 이용하여 4명의 뇌종양 환자와 팬톰(파라핀)으로부터 연속적인 횡축 단면상을 얻었다. K-mean 분류 알고리즘을 적용하여 CT영상의 초기정보값을 평균화소값으로 변화시켰다. 영상의 구성은 병소영역, 정상영역, 혼합영역, 바탕영역, 가음영영역의 5영역으로 분류하였다. 주된 관심은 혼합영역 내에서 정상영역과 혼합영역을 어떻게 분리하는 가였다. 5영역 평균화소값 중에서 정상영역과 병소영역에 상대적인 평균편차 분석법을 적용하여 2영역 평균편차 화소값 사이의 최대점을 구하였다. IDL 프로그램을 이용한 반자동윤곽법으로 혼합영역내의 최대점을 연결함으로서 GTV의 경계선을 그렸다. 균일한 팬톰의 관심영역 경계선은 ${\pm}1%$ 이내의 오차로 평가되었다. 환자 4명의 경우는 방사선 전문의들이 그린 병소영역과 K-mean 알고리즘과 상대적인 평균편차 분석법에 의해 자동적으로 묘사된 병소영역과 거의 일치하였다. 이러한 방법들을 사용하여 불분명한 정상영역과 병소영역의 경계선을 명확하게 나타낼 수 있었다. 그러므로 CT 영상이 MRI 영상과 비교하여 간헐적으로 병소윤곽을 보여주지 못할 경우 이 방법은 치료계획을 결정할 때 유용한 CT영상 자료로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제25권1호
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• pp.54-61
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• 2007

목 적: 본 연구의 목적은 전립선암 환자의 방사선 치료 시 표적의 정확한 위치를 찾기 위해 표지(marker)를 삽입한 경우 방사선치료계획 시 촬영한 CT 영상과 매 치료 시 온보드 영상장치(on-board imager, OBI)로부터 획득된 직교 kV X선 영상을 이용하여 표지의 위치를 계산하고 자동으로 맞춤을 수행하여 환자 셋업 오차를 보정하도록 하는 방법을 개발하는 것이다. 대상 및 방법: 세 개의 금 표지를 환자 전립선의 기준 위치에 삽입한 후 CT 모의치료기를 이용하여 2 mm 슬라이스 간격으로 CT 영상을 획득하였으며 매 치료 전에 환자 셋업 보정을 위하여 OBI를 이용하여 직교하는 kV X선 환자 영상을 획득하였다. CT 및 kV X선 영상 내 표지 정보 및 좌표 값 추출을 위하여 화소값의 문턱값 처리, 필터링, 외곽선 추출, 패턴 인식 등 다수의 영상처리 알고리듬을 적용하였다. 각 표지들 위치의 대표값으로 삼각형의 무게중심 개념을 이용하였으며 기준 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 각각 무게중심의 좌표를 구한 후 그 차이를 보정해야 할 셋업의 오차로 계산하였다. 알고리듬의 건전성(robustness) 평가를 위해 팬텀을 이용하여 계산된 CT 및 kV X선 영상의 무게중심이 실제 지정된 위치와 일치하는지 여부를 확인하였으며, 본원에서 방사선 치료를 시행한 네 명의 전립선암 환자에 대상으로 치료 직전 촬영한 38 내지 39쌍의 kV X선 영상에 대하여 알고리듬을 적용한 후 OBI 프로그램에서 제공되는 2차원-2차원 맞춤 결과와 비교하였다. 결 과: 팬텀 실험 결과 실제 값과 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 계산된 무게 중심 좌표 값이 1 mm 오차 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 환자 영상에 적용한 경우에도 모든 영상에 대하여 성공적으로 각 표지의 위치를 계산할 수 있었으며 2차원-2차원 맞춤 기능을 이용하여 계산된 셋업 오차와 비교해본 결과 1 mm 범위 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 본 알고리듬을 이용하여 계산한 결과 셋업 오차는 전후(AP) 방향으로 환자별로 작게는 $0.1{\pm}2.7\;mm$에서 크게는 $1.8{\pm}6.6\;mm$까지, 상하(SI) 방향으로 $0.8{\pm}1.6\;mm$에서 $2.0{\pm}2.7\;mm$, 좌우(Lat) 방향으로 $-0.9{\pm}1.5\;mm$에서 $2.8{\pm}3.0\;mm$까지였으며 환자에 따라 그 편차의 차이가 있었다. 결 론: 제안된 알고리듬을 이용하여 1회 셋업 오차를 평가하는 데 소요되는 시간은 10초 미만으로서 임상 적용 시 환자 셋업 시간을 줄이고 주관성을 배제하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 온라인 환자 셋업 보정 시스템에 적용하기 위해서는 선형가속기의 제어 시스템에 통합되는 것이 필요하다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권5호
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• pp.455-468
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• 1998

이 연구에서는 간질 환자의 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 공간정규화 기법으로 표준지도 위에 정규화한 후 표준지도의 해부학적 위치 정보를 이용하여 뇌기능영상의 영역을 자동적으로 분할하고 각 해부학적 위치의 F-18-FDG 섭취율을 추출하였다. 뇌 각 영역의 F-18-FDG 섭취율을 데이터베이스화한 것을 입력으로 하는 인공신경회로망을 구성하고 학습시켜 핵의학 전문의가 판독한 결과와 얼마나 일치되는지를 분석하였다. 핵의학 전문의 2명이 좌측측두엽간질(112명), 우측측두엽간질(81명) 혹은 정상(64명)으로 판독한 F-18-FDG 뇌 PET 영상을 대상으로, 학습의 치우침을 줄이기 위해 각 질환 군에서 동일한 수(40명)를 선택하여 학습군을 구성하고 학습군을 제외한 정상 24명, 좌측측두엽간질 72명, 우측 측두엽간질 41명의 F-18-FDG PET을 시험군으로 하였다. 모든 영상을 SPM76을 이용하여 MNI 표준지도 위에 공간정규화하고 전체 뇌영역의 평균 계수를 100으로 정규화하였다. 영역 분할 프로그램을 개발하여 표준지도를 34개 영역으로 분할하고 모든 영상에서 각 뇌영역엔 대한 평균 계수를 추출하였다. 비선형 패턴분류에 효과적인 다층퍼셉트론 신경회로망 모델을 써서 오류역전파 알고리즘으로 학습시켰다. 한 층의 은닉층을 부여하고 은닉층의 뉴런 수를 5개부터 차츰 늘려가며 최적의 개수를 선택하였다. 초기 가중치와 바이어스 값은 무작위 값을 갖게 하였다. 출력단은 세 개의 뉴런을 갖고 각 뉴런은 입력이 정상이면 [1 0 0], 좌측측두엽간질이면 [0 1 0], 우측측두엽간질이면 [0 1 0]의 값을 탐 값으로 하였다. 뉴런의 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 입력단은 17개의 뉴런으로 구성하고 서로 마주보는 뇌영역의 계수 타이(오른쪽-왼쪽)를 입력으로 하였다 회로망의 학습 횟수를 10,000번으로 제한하여 오타의 허용치를 1로 설정하고 학습 횟수가 넘거나 오차가 허용치보다 작을 때 학습을 중단하게 하였다. 모멘텀과 적응형 학습율을 사용하여 신경회로망의 성능을 향상시키고 학습 속도를 빠르게 하였다. 모든 PET 영상에서 성공적으로 공간정규화 파라메터를 추출하여 표준지도에 정규화할 수 있었다 다층퍼셉트론 모델을 기반으로 한 인공신경회로망으로 27개의 은닉층 뉴런을 사용했을 때 최적의 결과를 얻을 수 있었다. 학습군에 대해서 1508번의 반복 학습을 시킨 결과 오차율 0%인 신경 회로망을 얻었으며 시험군에 대해 적용한 결과 전문가의 판독결과와 80.3%의 일치율을 보였다. 은닉층의 뉴런 수가 10개나 30개인 경우에도 학습군에 대해 오타율 0%인 신경회로망을 얻을 수 있었으며 이때의 시험군에 대한 일치율 역시 75∼80%의 값을 보였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제17권2호
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• pp.113-124
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• 2005

목 적 : 전립선암의 방사선치료에서 전립선의 움직임을 최소화하고 직장 벽의 선량한계를 극복할 수 있는 방법으로 직장 풍선을 사용하여 치료 부작용을 줄이고 환자 setup시 직장풍선의 위치 재현성을 분석하며 임상치료에서의 유용성을 연구하였다. 대상 및 방법 : 본원에서 전립선암에 방사선치료를 위해 내원한 환자 5명를 대상으로 하였다. 각각의 환자마다. 자체 제작한 직장풍선을 삽입하고, 주사기를 이용하며 60 cc의 공기를 주입 후 치료 초기, 중기, 후기 3회에 걸쳐 CT Simulation 영상을 획득하여 Pinnacle $(ADAC)^(R)$내 자동영상융합프로그램인 Syntegra를 이용하며 최초 영상에 나머지 두 영상을 융합시켰다(CT to CT fusion). 직장풍선의 재현성을 확인하기 위하여 치골에서 직장풍선까지 중심과 양 외측으로 3개의 일직선을 긋고 각각의 좌표점을 찾아 각 영상의 위치변화를 정량적으로 분석하였다. 자동 Contouring기능을 이용하며 매 환자의 영상에서 직장풍선의 중심점 위치와 용적을 구하였다. 세기조절방사선치료를 받은 환자에서는 직장풍선을 삽입한 경우와 삽입하지 않은 CT영상을 얻어 치료계획을 비교함으로써 직장풍선의 유용성을 확인하였다. 결 과 : 각각의 환자에서 얻어진 영상의 용적은 일정하였다. 직장풍선의 재현성을 의미하는 치골에서 직장풍선까지의 거리는 중심점이 $2.1{\pm}1.7mm$, 오른쪽 $2.3{\pm}2.2mm$, 왼쪽 $2.0{\pm}1.6mm$이었다. 직장풍선의 편향은 좌우 $2.4{\pm}1.6mm$, 전후 $3.1{\pm}2.5mm$, 상하 $5.6{\pm}3.5mm$였다. 세기조절방사선치료 계획에서 직장풍선의 삽입한 경우와 삽입하지 않은 경우의 비교결과 최대점 선량은 직장풍선을 삽입한 경우 63.3 Gy로 미삽입의 57.2 Gy보다 높았다. 하지만, 직장 벽의 평균 선량은 사용한 경우 36.6 Gy, 미사용 시 41 .5 Gy였으며, 40 Gy가 조사되는 직장 벽의 용적은 각각 33.8%와 60%로 직장풍선을 사용한 경우에 적은 선량이 조사되어 직장의 선량체적히스토그램 (DVH)은 향상되었다. 결 론 : 직장풍선의 사용 시 후방경계를 2.5 mm이내로 일정하게 유지할 수 있었고, 직장풍선의 위치 재현성이 정확함을 알 수 있었다. 이는 움직임이 많은 전립선암에 직장풍선의 사용으로 치료용적을 줄이고 인접한 직장체적을 줄여 방사선선량 체적분포의 향상으로 생각된다. 본 연구는 자체제작한 직장풍선의 재현성 및 유용성의 정확성을 보여줌으로서 향후 임상치료에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제16권1호
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• pp.24-31
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• 2005

정위적 방사선 수술은 한 번에 두 개내 병소에는 고선량의 방사선을 조사하면서, 주위 정상조직에는 최소한의 방사선이 조사되도록 시술하는 치료기법이다. 본 연구는 정위적 방사선 수술시 자동적 치료계획을 수행하기 위하여, 선형가속기와 감마나이프의 다수의 회전중심점을 이용하는 치료계획에 대한 물리적 격자구조에 기반한 새로운 방법을 개발하였다. 최적의 방사선 수술계획은 많은 빔관련 변수들의 조합으로서 만들어진다. 본 연구에서는 선형가속기와 감마나이프 수술시 빔 측면도의 50% 수준에서의 선량분포가 콜리메이터/헬멧의 구멍 크기와 일치하는 점을 이용하여 하나의 회전중심점을 중심으로 선량분포를 구형으로 모델화시켰다. 그리고, 다수의 회전중심점들은 병소내 위치와 크기를 고려한 정육면체 구조와 1×1×1 ㎣의 체적소 단위의 계산에 의해 자동적으로 배치시켰다. 이 기법에 의한 치료계획 방법은 선량체적히스토그램, 선량의 일치성, 선량의 균질성의 병소내 선량분포로서 평가되었다. 그 결과, 새로운 기법은 불규칙한 병소들에 대하여 프로그램 시스템에 의해 빠르게 다수의 회전중심점들을 배치시켰다. 또한, RTOG의 권고사항에 언급된 병소내 선량분포의 일치성, 균질성이 기준을 잘 만족하였고, 병소들은 50％ 이상의 등선량 곡선 내에 포함되었다. 이와 같은 성과는 불규칙하게 형성된 병소와 선형가속기나 감마나이프와 같은 다른 치료 장치 기법들에서 특별한 제약없이 보편적으로 적용이 될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권1호
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• pp.17-22
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• 1999

임상에서 사용되는 가속기의 설계특성변화가 빔 출력변화에 미치는 영향을 알아봄으로써 보다 효율적인 정도관리를 수행하고자 한다. 선형가속기를 구성하고 있는 여러 가지 요소 중에서 빔 조정 인자들인 이온원부의 입사전류 (INJ-I), 이온원부의 입사전압 (INJ-E), 가속전압 (PFN), 휨자석 전류 (BMI), 펄스반복주파수 (PRF)를 선택하여 디지털 메바트론 제어프로그램 상에서 선형가속기가 자동 제어되는 허용범위를 조사한 후 그 영역내에서 전류값들을 변화시켜가면서 선량에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 이온함을 사용하여 홉수선량을 측정하고 오실로스코프를 사용하여 빔 출력의 파형을 분석하였으며 방사선 계측장치로 대칭성과 평평도를 계측하였다. 방사선 가속 장치는 선형가속기 (Mevatron MD, Siemens, Germany)를 이용하였으며, 계측장치로는 RFAplus (Scanditronix, Sweden)를 사용하였다. 그리고 가속기의 설계특성변화 즉 , 빔 조정 인자들의 변화가 선량분포특성에 변화를 주는 것을 측정하기 위해 0.6cc 이온함(Capintec PR06C, USA), 미소전위계(Capintec192, USA)와 오실로스코프 (Tektronix, USA)를 사용하였다. 선형가속기의 선량률과 에너지변화에 영향을 미치는 인자들인 INJ-I, INJ-E, PFN, BMI, PRF의 전압과 전류값들을 변화시켰을 때 인자들마다 차이는 있었지만, 이온함을 사용하여 측정했을 때와 오실로스코프로 출력펄스의 변화를 보았을 때는 선량률의 변화를 확인할 수 있었다. 그러나 RFAplus로 에너지와 대칭성 등에 관한 그래프를 그렸을 때는 거의 동일한 결과를 나타내었다. 인자 INJ-I, INJ-E, PFN, BMI, PRF 들의 D10/D20은 0∼0.02, 대칭성은 0.1-0.2%, 평평도는 0.1∼0.4%의 미세한 변화를 보였다. 디지털화 된 각 인자들의 전류와 전압값들을 변화시킬 때 선량률에는 미세한 영향을 미치게 되지만, 기계자체에서 기준값에 맞추기 위해 자동 제어가 되어 선량분포에는 크게 영향을 미치지는 못하는 것으로 평가되어졌으나 빔 조정 인자들의 특성을 파악함으로써 정도관리의 기초자료를 확보하였다.