전산화단층촬영에서 조영제를 자동주입기로 주입하는 과정에서 발생하는 혈관외유출은 조직의 괴사 및 손상의 원인이 되고 있다. 대량의 혈관외유출은 구획증후군으로 발전하여 근막절개술을 시행하는 경우가 발생한다. 혈관외유출이 발생한 환자를 대상으로 혈관외유출 범위 및 부위 정도를 평가하기 위해 CT 검사에서 경정맥에 조영제을 주입하는 과정에서 혈관외유출이 발생한 환자를 대상으로 하였다. 조영제에 의한 혈관외유출 범위 및 손상을 확인하기 조영제 주입부위의 목 및 가슴의 부위를 MDCT를 이용하여 스캔하였다. 경정맥 주사부위의 혈관외유출부위를 MPR, MIP와 볼륨 렌더링의 3차원영상을 3D 프로그램을 이용하여 묘출하였다. 3차원 재구성 영상은 높은 해상력과 정확도를 제공하여 혈관외유출 범위 및 부위를 확인 하여, 환자의 예방의 필요성 및 사후 조치 및 적절한 치료와 수술 계획에 유용하게 이용될 것으로 기대된다.
본 논문은 삼차원 볼륨 영상으로부터 컨투어 트리를 이용하여 볼륨 영상의 구조를 보여주고 등위면과 그 요소들을 대화형으로 선택하고 시각화하여 영상의 깊은 이해를 돕는 새로운 기법과 프로그램의 개발에 관하여 기술한다. 이 기법의 특징은 컨투어 트리를 사용자가 이해하기 쉽게 2차원 평면상에 배치하는 새로운 알고리즘과, GPU의 병렬구조를 활용하여 등위면 요소를 효율적으로 추출할 수 있도록 하는 알고리즘을 제시한 데 있다. 이러한 알고리즘의 구현을 통해 본 연구진이 개발한 프로그램은 컨투어 트리를 이용하여 등위면 요소를 추출하는 대화형 사용자 인터페이스와 기존의 등위면 및 볼륨 렌더링이 융합된 시각화를 가능하게 해주는 특징이 있다. 본 논문에서 제안하는 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 제안된 알고리즘을 삼차원 생의학 영상에 적용하여 그 성능을 측정해 보았다. 그 결과 제안된 컨투어 트리 배치 기법에 기반한 사용자 인터페이스를 이용하여 주어진 영상의 관심 영역인 폴리펩타이드 체인과 뇌실 그리고 대퇴골을 나타내는 등위면 요소를 각각 대화형으로 선택하고 이를 기존 방법에 비교하여 3배~4배이상 빠른 속도로 계산할 수 있었다.
전산화단층촬영에서 조영 증강을 위한 조영제 주입은 정맥내에 삽입한 카테터를 통해 자동주입기로 주입하고 있다. 정맥내에 위치한 카테터를 제거하는 도중에 IV 카테터가 부러져 정맥내에 남아 있는 카테터의 조각은 환자에게 순환기 질환의 위험을 초래할 수 있다. CT 검사 중에 정맥내에 카테터 조각이 남아있는 2명의 환자를 대상으로 카테터의 크기 및 위치를 정확히 확인하기 위해 MDCT를 이용하여 정맥내 주사부위를 스캔하였다. 3D 재구성은 MPR, MIP, 볼륨렌더링, SSD 등으로 구성하였다. 정맥내에 위치한 카테터 조각을 MDCT로 스캔한 데이터를 3D 재구성으로 정맥내의 위치 및 크기를 확인하였고, 카테터 조각을 제거하는데 일조하였다.
몰입형 가상현실 시스템은 더 나은 3차원 시각정보를 제공할 수 있어, 의료계에서 해부학에 대한 이해를 높이는 데 사용되고 있다. 우리는 몰입형 가상현실에서 다중 사용자가 함께 MRI 영상으로부터 생성된 볼륨 렌더링 된 객체를 관찰하고 수술을 계획할 수 있는 시스템을 개발하여 소개하고자 한다.
파노라마 X-ray (PX) 및 Cone Beam Computed Tomography (CBCT)와 같은 구강 영상 기술은 영상 촬영 시 환자의 편의성과 전체 치아 정보를 시각화할 수 있는 능력으로 인해 치과 진료소에서 가장 선호되는 영상 기법이다. PX는 일상적인 임상 치료에 선호되고, CBCT는 복잡한 수술 및 임플란트 치료에 선호된다. 그러나 PX는 3차원 공간정보가 부족하다는 한계가 있는 반면 CBCT는 환자에게 높은 방사선 노출을 초래한다. PX가 이미 사용 가능한 경우 PX로부터 3D강 구강구조를 복원함으로써 추가 비용을 줄이고 방사선량을 피할 수 있다. 본 논문에서는 PX 이미지로부터 구강구조의 3차원 복원을 위한 U-Net 기반 딥러닝 프레임워크인 3DentAI를 제안한다. 제안된 프레임워크는 PX 이미지에서 깊이를 추정하기 위한 Attention U-Net 기반 재구성 모듈, 사전 정의된 초점 골 및 광선 데이터를 사용하여 예측된 편평 볼륨을 턱 모양에 정렬하기 위한 재정렬 모듈과, 구강의 원활한 표현을 얻기 위해 누락된 정보를 보간하는 3D U-Net 기반 개선 모듈의 세 가지 모듈로 구성된다. 네트워크를 훈련하기 위해, 쌍을 이루는 PX 및 CBCT 데이터셋 대신에 광선 추적 및 렌더링을 통해 CBCT로 부터 합성한 PX 데이터를 사용하였다. 600명의 환자로 구성된 다양한 데이터셋으로 모델을 훈련한 결과, 낮은 계산 복잡도에도 GAN 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구조를 분할하기에 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 전문의 또는 방사선사의 임상적 보조역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.
목적: 위암의 조기발견이 갈수록 많아져서 근래에는 수술 환자에서 조기위암의 비율이 50%를 넘고 있다. 그런데 조기위암은 수술 중 촉각이나 시각에 의해 인지되지 않는 경우가 드물지 않게 있으며 수술 전 위 내시경조차도 병변의 위치에 대한 정확한 정보를 제공하지 못하여 술 중에 절제범위를 결정하는 데 어려움이 있다. 저자들은 이 연구를 통하여 1) CT gastrography를 이용하여 해부학적 경계지점에서부터 조기 위암 병변까지의 생체내 실제의 표면 거리를 측정할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 2) 개발된 소프트웨어에 의해 측정된 거리와 술 후 병리 표본에 의해 측정된 거리를 비교하여 수술에서의 유용성을 알고자 하였다. 대상 및 방법: 2004년 1월부터 2005년 9월까지 경북대학교 병원에서 술 전 복부 3차원 CT gastrography를 촬영하고 위 절제술을 시행한 60명의 조기 위암 환자를 대상으로 하였다. 이들은 남자 45명, 여자 15명이었으며 평균 연령은 57.8세였다. 수술 전 컴퓨터 단층촬영은 5 Fr 비위장관을 통해 실내 공기를 흡입시킨 후 시행되었고 이 영상은 절편 두께 0.625 mm의 thin section과 kVp:120, mAs:200의 low dose radiation의 Protocol을 적용하였다. 본 연구에서 개발된 표면거리 측정 소프트웨어를 Rapidia 2.8 CT 3차원 재구성 프로그램과 연동하여 3차원 볼륨 렌더링 및 조기 위암 병변에서 유문, 또는 분문까지의 표면 거리를 측정하였고, 술 후 병리 표본에 의해 측정된 거리와 개발된 소프트웨어에 의해 술 전 생체 내에서 측정된 거리 사이의 관계를 평가하였다. 결과: 병소와 유문, 또는 분문 사이의 거리에 대한 병리 표본과 CT gastrography로부터 측정된 거리간의 차이는 $5.04{\pm}2.97\;mm(range,\;0{\sim}11\;mm)$였으며 CT gastrography에 기초한 거리측정은 병리표본에 비하여 18명의 환자에서는 더 길었고 3명의 환자에서는 더 짧았다. CT gastrography로 측정된 술 전 생체 내 표면거리와 술 후 병리 표본에서 측정된 거리 사이에는 유의한 상관관계가 있었다(r=0.995, P<0.01). 결론: 이러한 결과들은 해부학적 경계지점으로부터 조기위암 병변까지의 표면 거리가 CT gastrography에 의해 정확하게 측정될 수 있다는 사실을 시사한다. 이 기법은 수술적 절제의 적절한 범위를 결정하기 위한 조기 위암의 술 전 위치 결정에 이용될 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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