유방암의 조기 진단에는 X선을 이용한 유방 촬영이 현재 가장 많이 이용되고 있다. X선 장치의 사용 빈도가 증가함에 따라 유방 X선 촬영에서 기인하는 방사선의 위해해 대한 관심이 고조되고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 고 대조도 및 고해상력을 요구하는 X선 유방촬영에서 유선의 피폭선량을 측정하기 위하여 International Atomic Energy Agency (IAEA)에서 규정한 검사 기준에 대해 IEC 62220-1-2에서 제시하는 국제 권고안의 beam quality 기준을 바탕으로 평균 유선 선량을 평가하는 가이드라인을 제시 하고자 하였다. 그 결과 4.5 cm PMMA 팬톰의 평균 유선선량 값은 30 kV 범위 이내에서 최대 2.3 mGy였으며, 28 kV를 기준으로 1.19 mGy로 평가되었다.
실험실에서 성장시킨 CsI(T1)섬광체를 이용하여 검출기를 설계 제작하고 분광 및 출력특성을 조사하여 핵분광과 진단방사선센서로서의 응용가능성을 타진해 보았다. CsI(T1)단결정은 수직 Bridgman성장장치를 이용하여 지름 11mm, 몰농도 0.001mo1%로 성장시키었다. 이 단결정을 광다이오드를 이용하여 방사선 센서로 제작한 후, $^{22}$ Na, /up 137/Cs, $^{30}$ Co 표준감마선원에 대한 에너지 분해능을 각각 측정하였으며 진단 X선 영역에 대한 출력특성도 측정하였다. $^{22}$ Na의 0.511 MeV 의 경우13.2%, $^{137}$Cs의 0.662 MeV의 경우 8.3%, 그리고 $^{60}$Co의 1.17 MeV와 1.332 MeV에 대해서는 각각 6.7%와 5.1%의 에너지 분해능을 얻었다. 또한 관전압 60kVp, 80kVp, 100kVp, 120kVp 에 대하여 5mAs부터 80mAs 까지 진단 X선영역에 대한 출력 선형성을 확인하였다.
X-선 영상은 소량의 방사선을 이용하여 만들어지는데 진단 결과를 빠르게 알 수 있지만 혈관이나 근육 밀도가 비슷한 구조물을 구분하는데 있어 주관적 판단이 개입된다. 따라서 영상을 보며 병변의 유무를 진단 할 때에도 정상조직과 병변조직과의 농도차이가 확연하게 들어나지 않은 경우에 환자의 상태를 정확히 진단하기 어렵다. 이러한 x선 촬영영상의 문제점이 있기에 미세한 농도의 차이를 보다 확실히 구분 지을 수 있기 때문에 영상처리가 요구된다. 특히 유선조영 촬영의 경우 주변의 연부조직과 유선의 밀도차이를 극대화시키기 위해 조영제를 유선으로 주입하여 영상을 얻는데, 미세한 병변을 놓치지 않고 객관적으로 판별을 할 수 있도록 다양한 배경영상 전처리 알고리즘의 영향을 분석하였다.
4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.
본 논문에서는 데이터마이닝모듈과 정보융합모듈을 핵심구성요소로 가지는 지능형에이전트 시스템을 설계하고 다각도 정보를 융합하여 진단전문가시스템으로 활용할 수 있는 가능성을 제시한다. 데이터마이닝모듈에서는 퍼지신경망 OFUN-NET에 의하여 다각도의 데이터를 분석하고 퍼지 클러스터 정보를 지식베이스로 구축한다. 정보융합모듈과 응용모듈에서는 가능성정도로 제공되는 진단결과와 불확실 결정상태나 비대칭의 발견과 같은 전문가의 진단에 유용한 정보를 제공해 주고 있다. 또한 DDSM 벤치마크 데이터베이스로부터 획득한 디지털 유방 x선 영상의 BI-RADS 기반 특징데이터를 가지고 실험한 결과는 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 보여주면서 컴퓨터보조진단시스템으로서의 가능성을 보여주고 있다.
외상에 의한 횡경막파열은 신속한 진단이 매우 어렵다. 이는 임상증상 및 일반적인 방사선학적 소견이 특이성이 없고, 많은 다른 외상이 동반되어 임상적으로나 방사선학적으로 진단하기 힘들기 때문이다. 더우기 외상성 청경막파열은 좌측에 비해 우측에서는 매우 드물다. 저자들은 임상경사와 단순 흉부-X선 사진상에서 진단이 어려웠던 우측 외상성 횡경막 파열등 3예에 매해서 간신티그램을 시행하여 몇가지 특징적 소견을 관찰할 수 있었다. 즉 간신티그램 상에서 관찰된 횡경막파열의 특징적인 소견은 1) 청경막 탈출에 의한 간우엽의 융기 2) 융기부 기저부의 예각형성 그리고 3) 횡경막교약에 의한 띠모양의 냉소이었다. 그러나 이들 3가지 소견은 반드시 모두가 나타나지 않을 뿐만 아니라 같은 환자에서도 신티영상의 촬영방향에 따라 나타나는 수도 있고 나타나지 않을 수도 있었다. 그러므로 우측 횡경막내 외상성파열로 인한 간 등의 허니아를 진단하기 위해서는 다각도로 신티영상 촬영을 하여야 할 것이다.
3-dimensional(D) 프린터는 컴퓨터로 모델링 한 데이터를 바탕으로 3차원의 입체 물체를 출력할 수 있는 장비이다. 이러한 특징을 방사선과학 분야와 융합하여, CT 데이터를 이용한 뼈 모형 X선 팬텀제작 등에 활용되고 있다. 본 연구는 기존의 Pelvis팬텀을 CT 스캔하고 얻어진 데이터로 Fused Filament Fabrication(FFF) 3D 프린터의 소재인 PLA, Wood, XT-CF20, Glow fill, Steel 필라멘트를 이용하여, 뼈 모형 팬텀을 제작하였다. 기존의 Pelvis 팬텀과 3D 프린터로 제작된 5가지 재질의 팬텀을 동일한 조건으로 CT 스캔 하고 얻어진 영상에서 Hounsfield Unit(HU)을 측정하였으며, 진단용X선 발생장치를 이용하여 SI, SNR을 측정하여 각 팬텀을 비교 분석하였다. 그 결과 사지 X선 검사 조건 내에서 X선 팬텀은 glow fill 필라멘트가 가장 적합하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 기반으로 필라멘트의 특성들을 알 수 있었으며, X선 팬텀 제작에 대한 실용성을 확인하였다.
목적 인터페론-감마 분비 검사(interferon-gamma release assay; 이하 IGRA) 결과가 양성인 의료종사자의 흉부 X선(chest X-ray; 이하 CXR) 및 CT 결과를 기반으로 결핵의 발생률을 조사하고, 결핵 진단에서 진단 영상의 추가적인 역할을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 IGRA를 시행 받은 1976명의 의료 종사자 중에서 IGRA 양성자를 후향적으로 조사하였다. 상부 폐야의 군집 결절 또는 선형 음영을 흉부 X선 양성으로 간주하였고, CT 결핵소견은 활성, 활동성미정, 비활동성, 정상으로 분류하였다. 활성 또는 활동성미정을 CT 양성으로 정의하였다. 결과 IGRA 검사 결과 255명(12.9%)에서 양성이었다. CXR과 CT는 각각 249명(99.2%)과 113명(45.0%)에서 시행되었다. CXR 양성 소견은 249명 중 7명(2.8%), CT 양성 소견은 113명 중 9명(8.0%)에서 각각 나왔다. 9명의 CT 양성 대상자 중 활성 또는 활동성미정 결핵 소견은 각각 6명(5.3%)과 3명(2.7%)에서 발견되었다. Acid-fast bacilli 염색, 배양 및 결핵에 대한 polymerase chain reaction을 포함한 미생물적 검사는 9명의 CT 양성 피험자 모두에서 음성이었다. CT 양성 피험자 9명은 경험적 항결핵약물 치료를 받았고, 이 9명 중 3명은 CXR 음성 소견이었다. 결론 IGRA 양성 의료 종사자에서 CT 검사는 무증상 결핵을 진단하는 데 도움을 주었다.
연구배경 : 대퇴골두 무혈성 괴사는 그 병기에 따라 단순 X선과 뼈스캔, MRI상에서 다양하게 보이며 초기에는 X선과 뼈스캔상에서 발견할 수 없는 경우가 흔히 있다. 뼈스캔의 대퇴골두 무혈성 괴사는 그 병기에 따라 다른 형태로 보일 수 있으며 진행된 병변에서는 다른 관절질환과 감별하기 어려울때가 많다. 이에 저자들은 대퇴골두 무혈성 괴사의 병기에 따른 뼈스캔의 유형을 분류하고 다양하게 보일 수 있는 원인을 분석하고자 하였다. 대상 및 방법 : 대상환자는 고관절통과 보행장애를 주소로 내원한 90명의 179개의 대퇴골두를 대상으로 하였고 이들 환자에서 단순 X선과 뼈스캔, MRI가 모두 시행되었으며 후향적 조사에 의하여 비교하였다. 결과: 1) 179개의 대퇴골두 중 156개의 골두는 무혈성괴사를 가지고 있었다. 36개의 대퇴골두는 MRI상 조기 병변이었고 120개는 진행병변이었다. 90명의 환자에서 22명이 한쪽의 병변을 가지고 있었으며 68명이 양측성의 병변을 가지고 있었다. 2) 단순 X선과 뼈스캔의 대퇴골두 무혈성 괴사의 진단율은 MRI를 기준으로 하였을 때 각각 85%, 91.6%였다(Table 1). 3) 9개의 대퇴골두가 뼈스캔상에서 초기의 무혈성 괴사소견(1, 2형)을 보였으나 단순 X선상에서 정상이었다. 이외의 병변들에서는 뼈스캔과 단순 X선의 병기 사이에는 비교적 일치하는 소견을 보였다(Fig. 2). 4) 뼈스캔에는 정상이었으나 13개의 대퇴골두가 MRI상에서는 조기 병변을 보였고, MRI에서 조기병변을 보이는 경우는 뼈스캔상에서 대개 1이나 2의 유형을 보였고 진행병변은 뼈스캔상에서 2, 3, 4형에 해당하였다(Table 2). 5) 뼈스캔상에서 정상소견을 보였으나 MRI에서 무혈성괴사 소견을 보였던 병변은 그 병변의 크기가 1/4에서 1/5정도로 작은 병변이며, 이 작은 병변이 대개는 대퇴골두의 전상방에 위치하며, MRI상의 저신호 강도 띠와 함께 지방골수 신호강도변화를 보였다(Table 3). 6) 뼈스캔상에서 비전형적인 유형을 보인 대퇴골두 무혈성 괴사병변의 단순 X선 소견은 대개가 단순 X선 병기 4와 5에 해당하였고, MRI에서 병변의 크기가 1/2이상의 큰 병변 이었으며 많은 관절삼출액, 심한 관절강 연조직 및 관절막 비후 또는 이차성 골관절염등을 동반하고 있었다(Table 2). 결론 : 결론적으로 뼈스캔은 초기 대퇴골두 무혈성괴사는 단순 X선 보다는 높고, MRI보다는 낮은 진단율을 보였다. 그 원인으로는 초기 병소의 크기와 위치에 따라 다를 것으로 추정된다. 진행성 병변은 MRI상에서 주위의 충혈 정도, 관절삼출액의 정도, 주위의 퇴행성 변화 또는 관절내 연조직 비후의 정도에 따라 다양하게 보이는 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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