• Progress in Medical Physics
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• v.16 no.4
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• pp.161-165
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• 2005

The CT number corresponds to electron density and its influence on dose calculation was studied. Five kinds of CT scanners were used to obtain Images of electron density calibration phantom (Gammex RMI 467), Then the differences between CT numbers for each scanners were ${\pm}2\%$ In homogeneous medium and $9.5\%$ in high density medium. In order to Investigate the influence of CT number to dose calculation, patients' thoracic CT images were analyzed. The maximum dose difference was $0.48\%$ for each organ. It acquired the phantom Images inserted high density material in the water phantom. Comparing the doses calculated with CT Images from each CT scanner, the maximum dose difference was $2.1\%$ in 20 cm in depth. The exact density to CT number conversion according to CT scanner is required to minimize the uncertainty of dose depends on CT number Especially the each hospital with various CT scanners has to discriminate CT numbers for each CT scanner. Moreover a periodic quality assurance is required for reproducibility of CT number.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.13 no.4
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• pp.517-522
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• 2019

The purpose of this study is to determine the effective energy of CT X-ray beams by using the CT slice images of a CT number calibration insert part in the AAPM CT performance phantom. The CT number calibration insert part in the AAPM CT performance phantom was scanned five times by using a CT canner for 80, 100 and 120 kVp X-ray beams. The average value of CT numbers of each pin were measured for each CT slice image. The correlation coefficients were obtained by linear fit between the average value of CT numbers measured and liner attenuation coefficient under different energy at each pin calculated from data of NIST. A photon energy corresponding to the maximum value of the obtained correlation coefficient was determined as an effective energy. As a result, the effective energy was 56, 62 and 66~67 keV, respectively, for 80, 100 and 120 kVp X-ray beams.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.465-467
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• 2019

본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.6
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• pp.139-143
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• 2023

In this paper, compared to the RT algorithm that constitutes CT images, the TPSM algorithm available in the conical CB-CT system was applied to enable 3D CT image configuration faster than the existing RT, and the image speeds of the two algorithms were compared and analyzed. To this end, the TPSM algorithm available in the conical CB-CT system was applied to enable real-time processing in 3D CT image composition. As a result of the experiment, it was found that the cross-sectional image constructed using TPSM decreases the quality of the image slightly by empty pixels as the distance from the center point increases, but in the case of TPSM rotation-based methods, the image composition speed is far superior to that of the RT algorithm.

• Journal of radiological science and technology
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• v.35 no.1
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• pp.59-64
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• 2012

Recently, SPECT/CT system has been applied to many diseases, however, the application is not extensively applied at pulmonary disease. Especially, in case that, the pulmonary embolisms suspect at the CT images, SPECT is performed. For the accurate diagnosis, SPECT/CT tests are subsequently undergoing.However, without SPECT/CT, there are some limitations to apply these procedures. With SPECT/CT, although, most of the examination performed after CT. Moreover, such a test procedures generate unnecessary dual irradiation problem to the patient. In this study, we evaluated the amount of unnecessary irradiation, and the usefulness of fusion images of pulmonary disease, which independently acquired from SPECT and CT. Using NEMA PhantomTM (NU2-2001), SPECT and CT scan were performed for fusion images. From June 2011 to September 2010, 10 patients who didn't have other personal history, except lung disease were selected (male: 7, female: 3, mean age: $65.3{\pm}12.7$). In both clinical patient and phantom data, the fusion images scored higher than SPECT and CT images. The fusion images, which is combined with pulmonary vessel images from CT and functional images from SPECT, can increase the detection possibility in detecting pulmonary embolism in the resin of lung parenchyma. It is sure that performing SPECT and CT in integral SPECT/CT system were better. However, we believe this protocol can give more informative data to have more accurate diagnosis in the hospital without integral SPECT/CT system.

• Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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• 2003.09a
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• pp.58-58
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• 2003

목적 : 본 연구에서는 C-arm과 CT에 사용 가능한 자궁경부암용 팬톰을 개발하고 이를 이용하여 기존의 필름 방법에 기반한 위치 확인 방법과 CT 재구성 방법의 정확성을 비교 연구하고자 한다. 정확성이 검증된 후에는 두 방법의 장점을 이용하기 위해 CT로 재구성된 좌표를 필름의 좌표로 변환시켜 현재 사용되고 있는 필름에 기반한 근접 치료 계획 시행에 도움을 주고자 한다. 방법 : 자체 제작한 자궁경부암용 팬톰은 인체 등가 물질인 물과 아크릴을 사용하였고, 크게 localizer 부분과 팬톰 부분으로 구성되어 있다. 또한, 실제 자궁경부암 환자의 임상적인 구조를 모사하여 제작하였다. 자궁경부암 치료시 중요 장기인 방광과 직장을 구와 원기둥으로 설계하였고, 고선량율 applicator는 아크릴 판의 흠으로 고정시켜 제작하였기 때문에 CT 촬영시 applicator를 제거한 영상에서도 applicator의 구조가 정확하게 묘사될 수 있도록 제작하였다. 두 시스템에서 재구성된 좌표를 비교하기 위해 각각의 시스템에서의 얻은 재구성 좌표와 팬톰 자체의 localizer와 재구성 알고리즘을 바탕으로 개발된 프로그램을 이용하여 얻은 좌표로 두 재구성 좌표의 비교 연구를 수행하였다. 정확성이 검증되고 장기의 정보가 담긴 CT의 좌표는 자체 개발된 프로그램으로 2 차원의 필름 좌표로 변환되었다. 본 연구에 사용된 모든 프로그램은 ILD 5.5를 사용하여 개발되었다. 결과 : 두 시스템의 좌표 비교 결과 x, y 축은 차이가 2mm 이내로 비교적 정확한 실험 결과를 얻을 수 있었고, z 축의 경우 CT 슬라이드의 굵기에 따라 2mm-3mm 이내의 차이가 있음을 관찰할 수 있었다. z 축을 제외한 좌표의 차이는 획득한 영상에서 컴퓨터로 좌표를 옮기는 localizer 좌표 선택 과정에 발생했을 것으로 예상된다. 또한, 이 검증된 좌표와 개발된 프로그램을 이용하여 우리는 CT의 좌표를 2차원의 필름 좌표로 정확하게 변환할 수 있었다. 결론 : 이 연구로부터 기존의 C-arm 재구성 방법과 CT 재구성 방법의 비교를 통해 각 치료 기기의 신뢰성을 직접 확인할 수 있었으며, 비교를 통해 검증된 CT의 좌표를 필름 좌표로 변환시킴으로서, 각 시스템의 장점만을 결합한 효과적인 치료 계획을 세울 수 있는 가능성을 제시하였다. 또한 물과 아크릴을 사용한 비교적 간단하고 경제적인 방법으로 C-arm, CT 그리고 MRI에 모두 이용 가능한 팬톰을 제작하여 쉽고 정확하게 위치를 확인할 수 있었다. 더 나아가, 본 연구에서 제작된 자궁경부암 팬톰은 근접치료를 포함하여 관련 팬톰 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 전기의세계
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• v.38 no.8
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• pp.9-18
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• 1989

초음파 CT는 시기적으로 가장 빨리 X-ray CT와 함께 연구되어 왔으나 인체내의 투과성, 난반사, 긴파장등에 의해 실용화가 아직은 요원하다. 초음파 CT는 크게 Time of flight (TOF)CT, Attenuation CT, Reflection CT, Diffraction CT등으로 나눌수 있다. 초기에는 TOF CT, Attenuation CT의 연구가 주로 이루어 졌으나 투과의 문제로 인하여 실제로는 유방의 진단에 국한되고 있다. Reflection CT는 초음파의 특성상 실용화가 가장 쉬우나 Transducer 크기등의 문제로 연구가 지연되고 있다. Diffraction CT는 모든 초음파 CT의 특성을 갖고 있으며 현재에 실용화는 요원한 실정이다. KAIST에서는 TOF CT와 Reflection CT의 특징을 결합한 초음파 CT를 연구 발표한 바 있다. 3-D Image은 지금까지의 초음파진단장치에서 표시하는 2-D Image가 갖고 있는 제반의 문제들을 극복하기 위해 현재 KAIST에서 활발히 연구가 진행중에 있다.

• Journal of Gastric Cancer
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• v.2 no.4
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• pp.175-179
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• 2002

위암의 진단에서 CT스캔은 수술 전 병기결정이나 수술 후 추적검사에서 필수적인 검사방법으로 인정을 받고 있고, 보편적으로 가장 많이 유용되고 있다. 그러나 나선식 CT를 사용하고 여러 가지 스캔방법의 개선에도 불구하고, 인접장기로의 직접침윤, 작은 크기의 간전이의 발견, 정상 크기범위의 림프절에서 전이의 발견, 양성 림프절과 전이의 감별, 복막전이에 대한 평가에서 지금까지의 보고들은 만족스러운 결과를 얻지 못하고 있으며 CT의 한계점으로 남아 있다. 그러나 최근에는 나선식 CT보다 더 빠른 시간내 더 얇은 두께의 절편을 얻을 수 있고, 이를 이용하여 관상면 및 시상면으로 정밀하게 재구성하거나 3D영상을 얻을 수 있는 다검출식 나선식 CT가 개발되어 사용되고 있고, CT 진단의 정확도를 높일 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.223-226
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• 2017

소프트웨어 교육이 활성화됨에 따라 CT의 중요성이 증가하고 있지만, CT는 다양한 단어로 혼용되고 있다. 이와 같은 현황은 CT 연구에 어려움을 유발하고 있다. 따라서 본 연구에서는 CT 용어 사용의 표준화를 위하여 CT 관련 연구에서 사용하고 있는 CT의 용어를 분석하였다. 이러한 연구를 위하여 선행 연구를 통해 '컴퓨팅 사고(력)', 'computational thinking(CT)', '계산적 사고(력)', '알고리즘적 사고(력)', '컴퓨터적 사고(력)', '컴퓨터 과학적 사고(력)', '정보적 사고(력)', '정보 과학적 사고(력)'이라는 키워드를 추출하였다. 추출한 키워드를 기반으로 학술연구정보서비스에서 CT 관련 논문을 수집한 후 CT 관련 논문 중, 제목에 CT 관련 용어가 포함된 123편의 논문을 최종 연구 대상으로 선정하였다. 이와 같은 논문을 분석한 결과, CT 관련 연구는 2008년부터 지금까지 꾸준히 증가해 왔으며 특히 2014년과 2015년 사이에 큰 폭으로 증가한 것을 알 수 있었다. 또한 CT를 표현하는 여러 용어들이 혼재하는 기간을 거쳐 CT의 한글 용어에 대한 합의가 '컴퓨팅 사고력'으로 귀결되고 있는 것을 확인 할 수 있었다. 이를 출발점으로 연구주제, 연구방법, 연구대상 등을 중심으로 한 CT 관련 연구동향 연구가 추후 이루어져야 함을 제안한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.18 no.1
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• pp.37-44
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• 2024

Even though MR can reveal excellent soft-tissue contrast and functional information, CT is also required for electron density information for accurate dose calculation in Radiotherapy. For the fusion of MRI and CT images in RT treatment planning workflow, patients are normally scanned on both MRI and CT imaging modalities. Recently deep-learning-based generations of CT images from MR images became possible owing to machine learning technology. This eliminated CT scanning work. This study implemented a CycleGan deep-learning-based CT image generation from MR images. Three CT generators whose learning is based on T1- , T2- , or T1-&T2-weighted MR images were created, respectively. We found that the T1-weighted MR image-based generator can generate better than other CT generators when T1-weighted MR images are input. In contrast, a T2-weighted MR image-based generator can generate better than other CT generators do when T2-weighted MR images are input. The results say that the CT generator from MR images is just outside the practical clinics and the specific weight MR image-based machine-learning generator can generate better CT images than other sequence MR image-based generators do.