• 제목/요약/키워드: 전산화단층영상

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전산화 단층촬영 영상처리의 체지방 문턱치 (body fat thresholds in computed tomography image processing)

  • 김승환;이건형;이수열;박선희;표현봉;조준식;권순태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.438-440
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    • 1998
  • 본 논문에서는 복부의 전산화 단층촬영 영상으로부터 체지방의 양을 측정하기 위한 영상처리에서 사용되는 문턱치의 자동 설정 방법을 제안한다. 체지방의 정량적 측정은 비만과 관련된 진단 및 치료에 있어서 중요하다. 기존의 비만도 측정은 체중과 신장의 비, 허리와 둔부 둘레의 비, 손으로 잡히는 복부의 두께 등 단순한 측정방법을 사용하여 실제 지방의 양을 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 최근에 전산화 단층촬영 영상으로부터 영상처리를 통하여 직접 지방의 양을 측정하려는 시도가 있다. 전산화 단층촬영 영상을 이용하면 지방의 양을 정량적으로 측정할 수 있고 피하지방과 복강내지방 등 특정부위의 체지방의 양을 측정할 수 있다. 전산화 단층촬영은 밀도에 비례하는 하운스필드 단위 값으로 구성된 영상을 제공한다. 일반적으로 체지방은 하운스필드 단위 값이 -150에서 -50사이인 것으로 알려져 있다. 그러나, 체지방의 문턱치는 사람에 따라 다르고, 또한 같은 사람에 대해서도 촬영 부위에 따라 다르다. 본 논문에서는 이러한 차이를 히스토그램을 통하여 보이고 히스토그램의 가우시안 함수 근사로부터 체지방의 문턱치를 자동으로 설정하는 방법을 제안한다.

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심층강화학습을 이용한 Convolutional Network 기반 전산화단층영상 잡음 저감 기술 개발 (Development of Convolutional Network-based Denoising Technique using Deep Reinforcement Learning in Computed Tomography)

  • 조정효;임도빈;남기복;이다혜;이승완
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제14권7호
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    • pp.991-1001
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    • 2020
  • 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.

3차원 치료계획용 전산화단층촬영에서 영상증강을 위한 최적의 프로토콜에 관한 연구

  • 이상규;이석;김주호;백종걸;조정희;신동봉;박재일
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제14권1호
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    • pp.15-22
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    • 2002
  • 1. 목적 : 방사선종양학과에서 3차원 치료계획용 전산화단층촬영 시 조영제 주입율에 따른 CT 값(hounsfield unit, H.U) 변화를 정량적으로 평가하여 최적의 영상증강효과 및 방사선치료계획을 위한 기초 프로토콜을 제시하고자 한다. 2. 대상 및 방법: 연세암센터 방사선종양학과에서 3차원 치료계획용 전산화단층촬영을 시행한 상복부(폐암)환자 20명을 대상으로 하였다. 조영제 양(130mL)은 일정하게 고정하였고, 조영제주입율을 1.2, 1.5, 2.0 mL/sec로 변화시켜가며 조영제를 주입하면서 3차원 방사선치료계획영상에 적합한 조영제주입율(contrast flow rate)과 지연시간(delay time)을 도출하였고, CT 값을 측정하여 정량적 평가를 시행하였다. 관심부위는 폐동맥과 폐정맥으로 하였다. 그리고, 환자 기본정보, 조영제주입율, H.U 등 영상증강에 영향을 미치는 인자들을 통계처리 프로그램인 SPSS를 이용하여 최적의 영상을 획득할 수 있는 기초 프로토콜을 작성하였다. 3. 결과 : 폐암환자의 전산화단층촬영영상 획득 시 3차원 방사선치료계획에 적합한 영상을 얻을 수 있는 조건중 조영제주입율은 1.5 mL/sec 이었고, 지연시간은 $60{\sim}70$초이었다. 통계처리를 수행한 결과 환자의 기본정보 및 조영제주입율 등이 영상증강에 영향을 미치는 인자임을 알 수 있었다. 본 연구에서 작성한 기초 프로토콜을 이용하여 3차원 방사선치료계획 시 정확한 종양 및 정상조직 설정이 용이하게 되어 방사선치료 효율을 극대화 할 수 있었다. 4. 결론 : 방사선종양학과에서 3차원 치료계획용 전산화단층촬영 시 사용할 수 있는 기초적인 영상획득 프로토콜을 도출하였고, 향후 더 많은 임상경험과 정량적 평가가 수반된다면 임상에 적극 사용할 수 있을 것이라 사료된다.

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K-각 영상을 이용한 스펙트럼 전산화단층촬영 기반 3차원 융합진단영상화에 관한 연구 (3D Fusion Imaging based on Spectral Computed Tomography Using K-edge Images)

  • 김번영;이승완;임도빈
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.523-530
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 광자계수검출기 기반 스펙트럼 전산화단층촬영을 이용하여 K-각 영상을 획득하고, 이를 통해 3차원 융합진단영상을 구현하여 임상적 이용 가능성을 평가하고자 하였다. 실험을 통한 K-각 영상획득을 위해 스펙트럼 전산화단층촬영 시스템을 이용하였다. 희석된 iodine과 gadolinium 조영제가 주입된 6개의 튜브를 돼지고기에 삽입하여 팬텀을 제작하였다. 100 kVp 관전압과 $500{\mu}A$ 관전류 조건에서 발생된 X-선을 이용하였으며, iodine과 gadolinium의 K-각 흡수에너지를 고려한 35 및 52 keV에 저 에너지 문턱값을 설정하여 K-각 영상을 획득하였다. 융합진단영상은 일반적인 전산화단층촬영 영상과 스펙트럼 전산화단층촬영을 통해 획득한 iodine 및 gadolinium 영상을 정합하여 획득하였다. 두 가지 조영제 기반 융합진단영상의 CNR은 일반적인 CT보다 평균적으로 6.76-14.9배 높았으며, 3차원 융합진단영상은 각 조영제의 물질 지도 정보를 제공할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법을 통해 전산화단층영상의 화질을 향상시킬 수 있으며 특정 물질의 추가적인 정보를 제공을 통해 진단의 효율성을 증가시킬 수 있다.

전산화단층영상 기반 뇌출혈 검출을 위한 YOLOv5s 성능 평가 (Performance Evaluation of YOLOv5s for Brain Hemorrhage Detection Using Computed Tomography Images)

  • 김성민;이승완
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.25-34
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    • 2022
  • 뇌 전산화단층촬영은 비침습성, 3차원 영상 제공, 저방사선량 등의 장점 때문에 뇌출혈과 같은 질병 진단을 위해 시행된다. 하지만 뇌 전산화단층영상 판독을 위한 전문의의 인력 공급 부족 및 막대한 업무량으로 인해 수많은 판독 오류 및 오진이 발생하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 객체 검출을 위한 다양한 인공지능 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 뇌 전산화단층영상으로부터 뇌출혈 검출을 위한 딥러닝 기반 YOLOv5s 모델의 적용 가능성을 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델 학습 시 초매개변수를 변화시켜 학습된 모델의 성능을 평가하였다. YOLOv5s 모델은 backbone, neck 및 output 모듈로 구성하였고, 입력 CT 영상 내 뇌출혈로 의심되는 부위를 검출하여 출력할 수 있도록 하였다. YOLOv5s 모델 학습 시 활성화함수, 최적화함수, 손실함수 및 학습 횟수를 변화시켰고, 학습된 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간을 측정하였다. 연구결과 학습된 YOLOv5s 모델은 뇌출혈로 의심되는 부위에 대한 경계 박스 및 해당 경계박스에 대한 정확도를 출력할 수 있음을 확인하였다. Mish 활성화함수, stochastic gradient descent 최적화함수 및 completed intersection over union 손실함수 적용 시 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 향상 및 학습 시간이 단축되는 결과를 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간은 학습 횟수에 비례하여 증가하는 결과를 확인하였다. 따라서 YOLOv5s 모델은 뇌 전산화단층영상을 이용한 뇌출혈 검출을 위해 활용할 수 있으며, 최적의 초매개변수 적용을 통해 성능을 향상 시킬 수 있다.

전산화단층촬영 관상동맥조영술: 분획혈류예비력과 심근관류 영상 (Beyond Coronary CT Angiography: CT Fractional Flow Reserve and Perfusion)

  • 김문영;양동현;추기석;이활
    • 대한영상의학회지
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    • 제83권1호
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    • pp.3-27
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    • 2022
  • 심장 전산화단층촬영은 비약적인 기술발전과 다양한 연구 결과를 바탕으로 심혈관위험 계층화와 치료 결정을 위한 관상동맥 질환의 진단과 예후 평가성능이 입증되었다. 전산화단층촬영 관상동맥조영술은 폐쇄성 관상동맥 질환에 대한 음성 예측도가 높아서 침습적 혈관조영술의 빈도를 줄일 수 있는 관상동맥 질환 관련 검사의 관문으로 부상했지만, 진단특이도가 상대적으로 낮다. 하지만 심장 전산화단층촬영을 이용한 분획혈류예비력과 심근관류를 분석하여 관상동맥 질환의 혈역학적 유의성을 확인하는 기능적 평가를 통해 그 한계를 극복할 수 있다. 최근에는 이를 보다 객관적이고 재현 가능하도록 인공지능을 접목하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 종설에서는 심장 전산화단층촬영의 기능적 영상화 기법들에 대해 알아보고자 한다.

폐의 기저세포양 편평세포암: 두 개의 증례 보고와 전산화단층촬영 영상소견 (Basaloid Squamous Cell Carcinoma of the Lung: Two Case Reports with CT Imaging Findings)

  • 김주희;윤현정;이은주;김은주
    • 대한영상의학회지
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    • 제81권3호
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    • pp.746-752
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    • 2020
  • 폐의 기저세포양 편평세포암은 2015년 WHO 분류체계에서 편평세포암의 한 아형으로 분류되었고 폐암에서는 드물기에 잘 알려지지 않은 유형이다. 저자들은 두 기저세포양 편평세포암 증례를 보고하고 이들의 전산화단층촬영 영상소견을 명시하고자 한다. 85세 그리고 68세의 기저세포양 편평세포암을 가진 환자가 내원하여 수술적 절제를 시행 받았다. 전산화단층 촬영에서 두 병변은 각각 3.1과 2.8 cm 크기로 경계가 좋으며, 둥글면서 소엽상 경계였고 내부는 괴사를 시사하는 저음영이 풍부하였다. 후자는 수술 후 20개월 동안 추적 관찰하였고 전산화단층촬영에서 재발은 없었다. 비록 드문 아형의 폐암이지만 이러한 전산화단층촬영 소견을 공유한다면 기저세포양 편평세포암을 고려해 볼 수 있겠다.

전산화 단층촬영에 의한 니들펀칭 탄소/탄소 복합재료 노즐 목삽입재의 밀도 분포 평가 (Density Profile Evaluation of Needle-punched Carbon/Carbon Composites Nozzle Throat by the Computed Tomography)

  • 김동륜;윤남균;이진용
    • 한국추진공학회지
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    • 제10권1호
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    • pp.44-53
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    • 2006
  • 전산화 단층촬영법을 이용하여 탄소/탄소 목삽입재의 밀도 분포를 평가하였다. 전산화 단층촬영법의 Team hardening, 전기적 잡음 및 산란 X-ray의 영상을 보정하고 신호 대 잡음비를 높여 최적화할 때 측정된 탄소/탄소 복합재료의 밀도는 98.74%의 신뢰도 수준에서 ${\pm}0.01g/cm^3$ 분포를 갖는 것으로 평가되었다. 전산화 단층촬영 결과의 검증은 탄소/탄소 목삽입재를 절단하여 수침법에 의한 밀도 측정과 주사전자현미경 관찰을 통하여 수행되었으며 단층촬영 결과는 수침법에 의한 밀도 분포와 주사전자현미경의 영상과 일치하였다.

뇌의 단일 광자 방출 전산화 단층촬영 영상, 양전자 방출 단층 촬영 영상 그리고 핵자기공명 영상의 융합과 등록에 관한 연구 (A study on image registration and fusion of MRI and SPECT/PET)

  • 주라형;최용;권수일;허수진
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제9권1호
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    • pp.47-53
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    • 1998
  • 방사성 의약품 또는 방사성 동위원소를 이용하여 동적 상태의 변화를 측정하고 핵자기 공명 영상에서 해부학적 기준 정보를 얻어 영상을 융합, 등록하고 같은 대상에서 비슷한 검사를 계속해서 비교하게 되며 해부학적 기준 정보나 다른 검사 기기 종류에서 반복되는 검사의 비교를 위해 영상 합성 연구가 유효하며 기능적 특성 때문에 단일 광자 방출 전산화 단층 촬영과 양전자 방출 단층 촬영은 해부학적 기준 정보가 필요하게 되고 같은 대상에서 이러한 해부학적 기준 정보를 얻고 기능적인 이상과 상관관계를 찾아내고 반복되는 진단에 대한 비교를 위해서 영상등록과 융합을 시행하였다. 해부학적 구조가 같은 특성을 갖는 여러 영상 시스템들을 이용하여 해부학적기준과 동적 정보를 함께 얻고 등록하기 위해 짝을 이루는 점올 이용하여 2 가지 영상 데이터에서 4 점 쌍 이상을 선택하여 등록하였다. 기준 영상과 짝을 이루는 점과 대응한 영상은 다른 색을 선택하여 영상을 구분하였으며 핵자기 공명영상을 기준영상으로 하고 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 영상, 양전자 방출 전산화 단층 촬영 영상을 기준영상에 1:1 대응하여 영상을 등록하기 위해서 변환한다. 핵자기 공명 영상이 기준 영상으로 사용되지만 인터폴레이션 에러는 주어진 영상의 공간 주파수에 따라 달라지므로 낮은 해상도를 갖는 양전자 방출 전산화 단층 촬영 영상과 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 영상의 인터폴레이션 에러는 적다. 따라서 방사성 동위원소를 이용하여 질병의 진단 및 질환의 병태 생리 생화학적 연구를 통한 신체의 동역학적 상태의 변화를 측정할 수 있는 이런 정량적이고 기능적인 정보를 해부학적 기준 정보를 주는 핵자기 공명 영상이나 컴퓨터 단층 촬영에서 반복 시행하여 검사와 진단에 용이하게 이용하고, 비교를 위해서 영상을 등록하고 융합하여 진단에 보다 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다.

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