본 연구는 PET/CT의 이미지 추가 정보를 통해 이미지 재형성과 합성기능을 바탕으로 TPS 임상 적용과 기초 자료 활용 및 지속적인 연구 개발을 위하여 True-D 기법과 MIM 소프트웨어를 접목하여 각각의 영상 간 합성 작업을 기반으로 이미지의 폭 넓은 활용으로 임상에서 판독에 소용되는 시간 및 비용을 줄이고 효율적 진단 및 방사선치료 시 종양 표적 결정에 유효한 도구로 사용하고자 함이며 정밀한 치료효과 판정에 활용하여 임상에서 판독에 소요되는 시간과 불필요한 추가 검사를 줄일 수 있을 것으로 기대하며 종양환자 판독 보고서 작성 및 PACS 등 타 소프트웨어와의 호환성 개발로 PET/CT 기기의 성능평가에 활용 될 것으로 기대한다.
비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
Objective: To evaluate the usefulness of the ventricular volume percentage quantified using three-dimensional (3D) brain computed tomography (CT) data for interpreting serial changes in hydrocephalus. Materials and Methods: Intracranial and ventricular volumes were quantified using the semiautomatic 3D threshold-based segmentation approach for 113 brain CT examinations (age at brain CT examination ≤ 18 years) in 38 patients with hydrocephalus. Changes in ventricular volume percentage were calculated using 75 serial brain CT pairs (time interval 173.6 ± 234.9 days) and compared with the conventional assessment of changes in hydrocephalus (increased, unchanged, or decreased). A cut-off value for the diagnosis of no change in hydrocephalus was calculated using receiver operating characteristic curve analysis. The reproducibility of the volumetric measurements was assessed using the intraclass correlation coefficient on a subset of 20 brain CT examinations. Results: Mean intracranial volume, ventricular volume, and ventricular volume percentage were 1284.6 ± 297.1 cm3, 249.0 ± 150.8 cm3, and 19.9 ± 12.8%, respectively. The volumetric measurements were highly reproducible (intraclass correlation coefficient = 1.0). Serial changes (0.8 ± 0.6%) in ventricular volume percentage in the unchanged group (n = 28) were significantly smaller than those in the increased and decreased groups (6.8 ± 4.3% and 5.6 ± 4.2%, respectively; p = 0.001 and p < 0.001, respectively; n = 11 and n = 36, respectively). The ventricular volume percentage was an excellent parameter for evaluating the degree of hydrocephalus (area under the receiver operating characteristic curve = 0.975; 95% confidence interval, 0.948-1.000; p < 0.001). With a cut-off value of 2.4%, the diagnosis of unchanged hydrocephalus could be made with 83.0% sensitivity and 100.0% specificity. Conclusion: The ventricular volume percentage quantified using 3D brain CT data is useful for interpreting serial changes in hydrocephalus.
Purpose: The purpose of this study was to provide quantitative data regarding development of the chest wall in children with cerebral palsy (CP) according to Gross Motor Function Classification System (GMFCS) levels and age using the radiological image diameter measurement method. Methods: Subjects included 112 children with CP and 110 healthy children, All of the children underwent simple chest x-ray. The diameters of the upper chest ($D_{apex}$) and lower chest ($D_{base}$) were measured on the anteroposterior (AP) view of a chest x-ray, and the $D_{apex}$ to $D_{base}$ ratio was calculated. Chest wall ratios were compared among children with CP at GMFCS levels I ~ III, GMFCS levels IV and V, and healthy children. Results: The results showed significant differences between the upper and lower chest wall diameters of children with CP at GMFCS levels IV and V, and healthy children (F=4.54, p=0.01; F=3.20, p=0.04). Results of comparison between the chest wall ratios of children with CP and healthy children, showed that the upper chest walls of healthy children were significantly larger in children younger than 48 months (p<0.05), and both the upper and lower chest walls of healthy children were significantly larger compared to children with CP in children older than 48 months (p<0.05). Conclusion: Radiographic measurement for examination of chest wall development is relatively simple, and the results yield quantitative data on development of the chest wall for children with CP. In addition, therapeutic interventions may be considered based on the results.
본 연구에서는 뇌수막종이 늦게 조영증강 된다는 점을 착안하여 뇌수막종을 최대 조영 증강시킨 검사를 시작하였다, 검사 후에 두개내의 수막종과 혈관과의 관계를 알아보고 전산화 단층 촬영 조영술의 3차원 CT 영상 기법(이하, 3차원 CT 영상 기법)과 고식적 혈관 촬영 조영술의 영상을 비교하였다. 연구대상은 3차원 CT 영상 기법과 고식적 혈관 촬영 조영술을 병행 시행하였던 6명의 환자를 대상으로 하였으며. 그 중 추체접형골동사대부 5예, 방시상동에 생긴 1예였다. 검사방법으로는 조영제를 초당 3/120 ml를 주입하여, GE Medical System Program(smart prep)을 이용하여 CT Number 값이 100에 도달한 후, 검사를 시작하였다. 스캔파라미터는 조영제가 모두 주입된 직후에 1.25 mm / 3.75 mm, HQ-Mode로 scan한 후 1 mm interval로 재구성하였다. 검사한 영상을 3D-Med Software Program(Rapidia)을 이용하여 3차원 CT 영상 기법으로 영상을 재구성한 다음 고식적 혈관 촬영 조영술과 비교하였다. 결과를 살펴보면 뇌수막종의 최대조영 시간은 조영제을 주입한 후 약120-180초에 혈관과 종양과의 관계를 가장 잘 구별할 수 있었다. 3차원 CT 영상 기법으로 재구성한 6예는 모두 종양과 혈관과의 관계를 잘 구별할 수 있었다. 또한 종양과 동반된 동맥류도 1예에서 잘 보여주었다. 이를 종합하여 보면 두 개 내 뇌수막종의 환자에서 조영제를 주입하여 3차원 CT 영상을 시행하였던 영상은 종양과 혈관과의 관계를 입체적으로 구분할 수 있어 수술에 많은 도움이 되었다.
단위용적기법(Single-Voxel Technique) 및 다용적기법(Multi-Voxel Technique)으로 얻어진 수소원자핵 자기공명분광(Proton Magnetic Resonance Spectroscopy : 1H-MRS) 데이터를 고가의 특정 workstation이 아닌 일반 PC에서 처리${\cdot}$분석 할 수 있는 GUI(Graphical User Interface) 기반의 분광분석용 소프트웨어(S/W)를 개발하고 MRS 임상 데이터로 기초적인 시험을 하였다. 단위용적기법의 MRS 경우에는 시간 영역의 측정신호와 주파수 영역의 분광정보를 한 화면에 동시에 표시할 수 있게 하였고 필요에 따라 위상보정, 필터링(filtering), 퓨리에변환 등으로 후처리 한 후 생체 대사물질(metabolite) 별 MRS 피크 면적 비를 계산하여 정성분석을 하였다. 다용적기법의 MRS에서는 측정된 신호의 재배열 및 3차원 FFT로 분광영상(spectroscopic image)을 재구성하고 이를 T1-강조 또는 T2-강조 영상 위에 중첩시켜 해부학적 정보와 함께 표시할 수 있도록 하였다. 또한 생체에서 대사물질에 해당하는 분광정보의 각 피크의 분포도(metabolite image)를 만들고 해부학적 영상과 중첩시켰다. 병원에 설치되어있는 MR 장치에서 정상인과 뇌에 이상이 있는 환자를 대상으로 얻은 MR 분광 데이터를 처리·분석한 결과 사용자의 편의성이 높을 뿐만 아니라 신뢰성이 우수하여 임상적 활용도가 높을 것으로 기대된다.
컴프턴 카메라는 컴프턴 산란현상의 기하학적 해석을 통해 감마선원의 3차원적 위치분포를 고정된 위치에서 찾아내는 신개념의 감마선 영상장치이다. 기존의 감마선 영상장치에서는 필수적으로 사용되는 기계적 집속기를 사용하지 않기 때문에 높은 영상 감도를 제공할 수 있으며, 다중 추적자 기능을 제공한다는 장점이 있어 차세대 감마선 영상장치로서 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 Geant4 몬테칼로 전산모사 툴키트를 이용하여 사용자 친화형의 컴프턴 카메라 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터의 정확성을 검증하기 위하여 한양대학교에서 개발 중인 이중 산란형 컴프턴 카메라의 실험 결과와 비교하였다. 영상 해상도의 경우 선원의 에너지가 높아짐에 따라 해상도가 향상되는 동일한 경향을 보였으나, 시뮬레이터 결과에서 약 1 mm 정도 우수하게 평가되었다. 영상 감도의 경우 실험에서 2~3배 정도 높게 평가되었다. 이러한 결과들은 우연 동시반응에 기인한 것으로, 실험에서 획득한 유효반응들은 전산모사와는 달리 우연한 동시계수에의한 데이터가 상당수 포함되어 있기 때문에 영상 해상도는 상대적으로 저조하고, 영상 감도는 높게 나타난 것으로 판단된다. 개발된 시뮬레이터를 이용하여 새로운 구조의 컴프턴 카메라에 대한 성능을 평가하였다. 단일 산란형 컴프턴 카메라의 경우 산란부를 다층 구조로 개발할 때 4대의 산란부 검출기를 사용하는 것이 최상의 성능을 보이는 것으로 평가되었고, 그 이상 사용할 경우 성능이 오히려 저하됨을 확인하였다.
Quality control (QC) of Computed Tomography (CT) devices is based on image quality measurement on AAPM CT phantom which is a standard phantom. Although it is possible to control the accuracy of the CT apparatus, it is expensive and has a disadvantage of low penetration rate. Therefore, in this study, we make image quality measurement phantom at low cost using FFF (Fused Filament Fabrication) type three-dimensional printer and try to analyze the usefulness, compare it with existing standard phantom. To print a phantom, We used three-dimensional printer of the FFF system and PLA (Poly Lactic Acid, density: $1.24g/cm^3$) filament, and the CT device of 64 MDCT (Aquilion CX, Toshiba, Japan). In addition, we printed a phantom using three-dimensional printer after design using various tool based on existing standard phantom. For image quality evaluation, AAPM CT phantom and self-generated phantom were measured 10 times for each block. The measured data were analyzed for significance using the Mannwhiteney U-test of SPSS (Version 22.0, SPSS, Chicago, IL, USA). As a result of the analysis, phantom fabricated with three-dimensional printer and standard phantom showed no significant difference (p>0.05). Furthermore, we confirmed that image quality measurement performance of a phantom using three-dimensional printer is similar to the existing standard phantom. In conclusion, we confirmed the possibility of low cost phantom fabrication using three dimensional printer.
Magnetic resonance imaging(MRI) uses strong magnetic field to image the cross-section of human body and has excellent image quality with no risk of radiation exposure. Because of above-mentioned advantages, MRI has been widely used in clinical fields. However, the noise generated in MRI degrades the quality of medical images and has a negative effect on quick and accurate diagnosis. In particular, examining a object with a detailed structure such as brain, image quality degradation becomes a problem for diagnosis. Therefore, in this study, we acquired T2 weighted 3D data of multiple sclerosis disease using BrainWeb simulation program, and used quantitative evaluation factors to find appropriate slice thickness among 1, 3, 5, and 7 mm. Coefficient of variation and contrast to noise ratio were calculated to evaluate the noise level, and root mean square error and peak signal to noise ratio were used to evaluate the similarity with the reference image. As a result, the noise level decreased as the slice thickness increased, while the similarity decreased after 5 mm. In conclusion, as the slice thickness increases, the noise is reduced and the image quality is improved. However, since the edge signal is lost due to overlapped signal, it is considered that selecting appropriate slice thickness is necessary.
일반적으로 MR Angiography(MRI)는 사전 포화방법(presaturation)을 이용하여 동맥과 정맥의 분리된 영상을 획득한다. 하지만 이러한 일반적인 사전포화방법으로 동맥과 정맥영상을 획득하기 위해서는 두 번의 영상획득이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 동맥과 정맥의 구분된 영상을 한번의 영상획득으로 얻을 수 있는 SAAV 기법을 0.3T MRI system에 적용하고, 획득한 동맥과 정맥의 두 MRA 영상을 Colot-Mapping으로 동$.$정맥을 한 영상에 구분하여 나타냄으로써 0.3T MRI system에서 MRI의 임상적 적용 및 활용 가능성을 높이고자 하였다. 마산 삼성병원의 0.3T MRI system (Magfinder, AILab. Korea)어서 SAAV sequence를 이용하여 정상적인 피험자로부터 목 부위의 동맥과 정맥 혈관영상 (volume : 256${\times}$256${\times}$64)을 동시에 얻었다. 그리고. 이들의 각 2D 영상들에서 위치정보를 획득한 후 MIP 기법과 Color Mapping으로 조합하여 3D Artery-Vein Color Mapping(AVCM) MRA 영상으로 재구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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