• 핵의학기술
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• 제20권2호
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• pp.21-26
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• 2016

최근엔 대부분의 PET-CT영상의 감쇠보정은 많은 강점을 가지고 있는 CT를 기반으로 사용하고 있다. 하지만 CT 검사때 metal artifact가 발생하게 된다면, PET 영상에서 영향을 주게 된다. 이에 본 논문에서는 감쇠보정 영상의 count와 비감쇠보정 영상의 count의 비를 통하여 보정계수($e^{-{\mu}x}$)을 구하였고 이를 통해 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법에 대하여 고찰해보았다. 실험장비로는 본원에서 사용하고 있는 Biograph mCT S(40)_SIMENS을 촬영 장비로 이용하였고, phantom은 micro phantom을 사용하였다. 팬텀 실험방법은 micro phantom에 metal artifact를 발생시켜 촬영한 뒤 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상으로 재구성하였다. 그리고 SIMENS 사의 Sygo.via VA11A 프로그램을 이용 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상의 count를 측정하고 이를 통해 보정계수를 구하여 Metal artifact 발생 부위와 Metal artifact 발생 직전 부위의 보정계수를 비교 분석해 보았다. 임상영상에서는 본원에 내원한 환자 10명($66{\pm}15$세)의 데이터를 이용하여 여러 장기의 평균 보정계수를 계산하였고, Metal artifact가 발생한 연부조직의 보정계수와 metal artifact가 발생하기 직전의 연부조직의 보정계수를 비교 분석하였다. 분석결과 phantom 실험에서는 밝은 artifact 부분에서의 보정 계수는 Metal artifact가 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 평균 12%증가 되게 나타났다. 어두운 artifact 부분에서의 보정계수는 발생하지 않은 부분에서의 보정계수보다 6% 감소 되게 나타났다. 또한 phantom 실험결과 본 논문에서 사용한 식을 이용한 추정 SUV가 실제 SUV와 유의미한 차이가 없다는 것을 확인 할 수 있었다. 임상영상에서는 normal 장기의 보정계수를 계산 하였고, 이를 이용한 각 장기의 평균 보정계수를 계산하여 그래프를 작성하였다. 그리고 이 결과 값을 통해 CT number가 큰 조직 일수록 보정계수도 커지는 상호 비례 관계를 확인 할 수 있었다. 또한 metal artifact시 밝은 artifact 부분의 연부조직 보정계수는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직 보정계수에 비해 평균 20% 증가, 그리고 어두운 artifact 부분은 10% 감소된 것으로 나타났다. 그래프로 작성한 soft tissue 평균값과 비교 하였을 때는 metal artifact가 발생 하지 않은 연부조직에 비해 밝은 artifact 부위는 평균 19% 증가 어두운 artifact 부위는 평균 9% 감소 된 것으로 나타났다. 즉 경우에 따라 각 개인의 보정계수를 계산 할 필요 없이 그래프로 작성한 평균값을 간편하게 활용 할 수 있을 것으로 사료된다. 이와 같이 실험결과로 보아 본 논문에서 제시하였던 감쇠보정 영상과 비 감쇠보정 영상에서의 count의 비를 통해 metal artifact가 발생하지 않는 부위의 보정계수와 발생한 부위의 보정계수를 구하고, 이를 활용하여 측정 SUV에 대입하여 실제 SUV를 추정하는 방법 역시 metal artifact 발생 부위의 더 정확한 정량분석 위하여 고려 해볼 수 있는 대안이 될 수 있을 것이라 사료 된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권1호
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• pp.59-64
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• 2012

최근에는 SPECT/CT의 보급으로 융합영상을 여러 질환에 적용하고 있지만, 폐질환에 대한 적용은 널리 이용되고 있지 않다. 특히, CT 결과에서 폐색전증을 의심하여 SPECT를 시행하는 경우가 발생하며, 보다 정확한 진단을 위해 SPECT/CT가 중요하다. 하지만, SPECT/CT를 보유하지 않은 병원에서는 적용에 한계가 발생하며, SPECT/CT를 보유한 병원에서 검사를 시행한다 하더라도 이미 CT검사 이후 SPECT/CT를 진행하는 경우가 많다. CT검사에서 발생하는 피폭선량 외에도 추가적인 SPECT/CT는 이중으로 피폭선량을 발생하는 경우 해당되며, 불필요한 피폭이 발생하는 경우에 속한다. 그러므로 본 연구에서는 불필요한 피폭을 방지하고, SPECT/CT를 보유하지 않은 의료기관에서 SPECT와 CT의 각각 획득된 영상을 융합하고, 폐질환에서의 영상의 유용성을 평가하였다. 팬텀실험은 NEMA $Phantom^{TM}$ (NU2-2001)으로 SPECT와 CT에서 획득된 영상을 융합하였으며, 임상적용은 10명의 환자(남자 7명, 여자3명, 평균나이: 65.3세${\pm}$12.7세)를 대상으로 각각의 영상을 융합하여 분석하였다. 팬텀실험과 임상적용에서 모두 SPECT, CT의 각각의 영상보다 fusion image에서 높은 점수를 나타내었으며, SPECT와 CT영상을 fusion하여 각각의 장점을 극대화 할 수 있었다. CT영상으로부터 획득한 폐혈관 image가 SPECT로부터 얻은 기능적인 영상을 fusion함으로써 pulmonary embolism이 폐실질에 나타내는 영향을 더욱 잘 묘사할 수 있었다. SPECT/CT가 가장 이상적이라 할 수 있지만, 아직 보급되어 있지 않은 경우 이와 같은 프로토콜을 이용하여 진단에 사용한다면 보다 정확한 진단에 도움이 되리라 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.877-881
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• 2021

우리나라 의료 시스템에서 고객만족은 매우 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 하지만, 의료영상 분야는 일반인들이 이해하기 매우 어려운 부분이 있다. 이에 본 연구에서는 의료진과 환자의 소통문제를 해결하기 위한 방안으로 기존의 PET/CT 단면 의료영상을 Volume Rendering Technique으로 재구성 하여 환자의 만족도를 증가시키고자 하였다. PET/CT 검사를 진행한 암 환자 360명을 대상으로 VRT을 진행하였으며, 이 중 100명의 환자를 대상으로 만족도 조사를 실시한 결과 100명 모두 VRT 영상이 기존의 영상보다 만족도가 우수한 것으로 나타났다. PET/CT는 CT 나 MRI와 같은 세부적인 해부학적 모양을 관찰하는 장비가 아닌 암의 신호를 강하게 나타내는 영상으로 손쉽게 VRT 영상이 제작 가능하다. 이러한 VRT 영상은 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 입체적으로 표현 할 수 있어 의료진과 환자의 소통을 보다 효율적으로 높일 수 있으며 환자의 "알 권리" 충족시킬 것으로 나타났다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.111-115
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• 2011

PET/CT(Positron Emission Tomography/Computed Tomography) is an examination combining morphological and functional information in one examination. The purpose of this study is to see the lowest CT dose for attenuation correction in the PET/CT maintaining good image quality when considering CT scan dose to the patients. We injected $^{18}F$-FDG and water into the cylinder shaped phantom, and obtained emission images for 3 mins and transmission images(140 kVp, 8 sec, 10~200 mA for transmission images), and reconstructed the images to PET/CT images with Iterative method. Data(Maximum, Minimum, Average, Standard Deviation) were obtained by drawing a circular ROI(Region Of Interest) on each sphere in each image set with Image J program. And then described SD according to the CT and PEC/CT images as graphes. Through the graphes, we got the relationships of mA and quality of images. SDs according to CT graph were 16.25 at 10 mA, 7.26 at 50 mA, 5.5 at 100 mA, 4.29 at 150 mA, and 3.83 at 200 mA, i.e. the higer mA, the better image quality was presented. SDs according to PET/CT graph were 1823.2 at 10 mA, 1825.1 at 50 mA, 1828.4 at 100 mA, 1813.8 at 150 mA, and 1811.3 at 200 mA. Calculated SDs at PET/CT images were maintained. This means images quality is maintained having nothing to do with mA of high and low.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.333-341
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• 2011

분진에 노출 되었던 집단을 대상으로 폐질환 선별검사를 위해 시행한 저선량 CT영상의 관상동맥 석회화 소견과 석회화수치 CT검사 결과를 비교 분석하였다. 연구윤리심의위원회의 승인과 연구대상자로부터 동의서를 받은 후, 과거 분진에 노출된 직업력을 갖고 있는 61명의 남자를 대상으로 폐질환의 선별검사를 위해 저선량 CT촬영과 석회화수치 CT검사를 동시에 실시하였다. 저선량 CT영상(Axial image)은 영상의학과 전문의로부터 진폐 소견 및 폐질환과 관상동맥 석회화소견에 대해 판독하였고, 석회화수치 CT검사로부터 얻은 기초 영상(Row image)은 별도의 워크스테이션으로 보내져 상업적인 라피디아 소프트웨어(ver 2.8)를 이용하여 관상동맥 석회화수치를 구하였다. 저선량 CT영상에서 석회화소견을 보이지 않은 그룹(42명, 68.9%)과 보인 그룹(19명, 31.1%)사이에 총 석회화(13.68 vs. 582.93, p=.009), 좌전하행관상동맥 (3.15 vs. 248.95, p=.006)의 석회화수치가 통계학적으로 유의한 차이를 보였고, 좌주관상동맥, 좌회선관상동맥, 우관상동맥에서 석회화소견을 보인 그룹에서 높게 나타났다(p>0.05). 저선량 CT영상의 석회화소견은 석회화수치 CT검사의 석회화수치 100에서 가장 높은 일치도(K-value=0.80, 95% 신뢰구간=0.69-0.91)를 보였다. 폐질환을 조기 발견하기 위해 시행된 저선량 CT영상에서 보여진 석회화소견은 석회화수치 검사결과와 높은 관련성을 보임으로써 폐쇄성 관상동맥질환을 예측할 수 있는 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.445-449
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• 2009

본 논문에서는 조영전 CT 와 조영후 CTA 영상 의 움직임을 보정하기 위하여 연산에 효율적인 다중 GPU 기반 영상정합 기법을 제안한다. 제안방법은 크게 다중 GPU 기반 정합과 뇌혈관 가시화의 두 단계로 구성된다. 우선, 복셀기반정합을 수행하기 위하여 GPU 내부의 병렬성뿐 아니라 GPU 간 병렬성도 고려함으로써 유사도값을 계산한다. 그리고 나서 CTA 영상데이터에서 최적변환행렬에 의하여 변환된 CT 영상데이터를 다중 GPU를 이용하여 차감하고, 차감된 결과를 GPU 기반 볼륨렌더링기법을 이용하여 가시화한다. 본 논문에서 제안한 방법을 화질과 수행시간측면에서 기존방법에 대한 우수성을 나타내기 위하여 5쌍의 조영전 뇌 CT 영상과 조영후 뇌 CTA 영상데이터를 사용하여 비교하였다. 실험결과 제안방법은 뇌혈관이 잘 가시화되어 혈관질환을 정확히 진단할 수 있었다. 다중 GPU 기반 방법은 CPU 기반 방법에 비하여 11.6배, 단일 GPU 기반 방법에 비하여 1.4배 빠른 결과를 보여주었다.

• 한국인공지능학회지
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• 제9권2호
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• pp.1-5
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• 2021

Although CT has an advantage in describing the three-dimensional anatomical structure of the human body, it also has a disadvantage in that high doses are exposed to the patient. Recently, a deep learning-based image reconstruction method has been used to reduce patient dose. The purpose of this study is to analyze the dose reduction and image quality improvement of deep learning-based reconstruction (DLR) on the adult's chest CT examination. Adult lung phantom was used for image acquisition and analysis. Lung phantom was scanned at ultra-low-dose (ULD), low-dose (LD), and standard dose (SD) modes, and images were reconstructed using FBP (Filtered back projection), IR (Iterative reconstruction), DLR (Deep learning reconstruction) algorithms. Image quality variations with respect to varying imaging doses were evaluated using noise and SNR. At ULD mode, the noise of the DLR image was reduced by 62.42% compared to the FBP image, and at SD mode, the SNR of the DLR image was increased by 159.60% compared to the SNR of the FBP image. Based on this study, it is anticipated that the DLR will not only substantially reduce the chest CT dose but also drastic improvement of the image quality.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제40권2호
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• pp.63-68
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• 2010

Purpose : To compare the CT numbers on 3 cone-beam CT (CBCT) images with those on multi-detector CT (MDCT) image using CT phantom and to develop linear regressive equations using CT numbers to material density for all the CT scanner each. Materials and Methods : Mini CT phantom comprised of five 1 inch thick cylindrical models with 1.125 inches diameter of materials with different densities (polyethylene, polystyrene, plastic water, nylon and acrylic) was used. It was scanned in 3 CBCTs (i-CAT, Alphard VEGA, Implagraphy SC) and 1 MDCT (Somatom Emotion). The images were saved as DICOM format and CT numbers were measured using OnDemand 3D. CT numbers obtained from CBCTs and MDCT images were compared and linear regression analysis was performed for the density, $\rho$ ($g/cm^3$), as the dependent variable in terms of the CT numbers obtained from CBCTs and MDCT images. Results : CT numbers on i-CAT and Implagraphy CBCT images were smaller than those on Somatom Emotion MDCT image (p<0.05). Linear relationship on a range of materials used for this study were $\rho$=0.001H+1.07 with $R^2$ value of 0.999 for Somatom Emotion, $\rho$=0.002H+1.09 with $R^2$ value of 0.991 for Alphard VEGA, $\rho$=0.001H+1.43 with $R^2$ value of 0.980 for i-CAT and $\rho$=0.001H+1.30 with $R^2$ value of 0.975 for Implagraphy. Conclusion: CT numbers on i-CAT and Implagraphy CBCT images were not same as those on Somatom Emotion MDCT image. The linear regressive equations to determine the density from the CT numbers with very high correlation coefficient were obtained on three CBCT and MDCT scan.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제42권4호
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• pp.279-284
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• 2019

The purpose of this study was to find the best protocol for balance of image quality and dose in brain CT scan. Images were acquired using dual-source CT and AAPM water phantom, noise and dose were measured, and effective dose was calculated using computer simulation program ALARA(S/W). In order to determine the ratio of image quality and dose by each protocol, FOM (figure of merits) equation with normalized DLP was presented and the result was calculated. judged that the ratio of image quality and dose was excellent when the FOM maximized. Experimental results showed that protocol No. 21(120 kVp, 10 mm, 1.5 pitch) was the best, the organ with the highest effective dose was the brain(33.61 mGy). Among organs with high radiosensitivity, the thyroid gland was 0.78 mGy and breast 0.05 mGy. In conclusion, the optimal parameters and the organ dose in the protocol were also presented from the experiment, It may be helpful to clinicians who want to know the protocol about the optimum state of image quality and dose.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권4호
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• pp.15-20
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• 2016

본 논문은 의료영상 CT 기반의 지식데이터 검색 관리시스템 구축에 대한 내용을 기술한다. 개발된 시스템은 정밀한 지능형 검색기술을 활용하여 의료영상을 판독하고 환자의 병명을 진단함으로써 병원 업무 효율성을 높이데 목적이 있다. 본 연구에서는 PACS의 의료 영상 DICOM 파일을 읽어서 영상을 처리하고, 특징 값들을 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 진료에 필요한 새로운 의료영상을 읽어서 데이터베이스에 저장된 다른 CT의 특징 값과 비교하여 유사성을 검색하는 시스템을 구현하였다. 연구학술용으로 제공된 100장의 CT DICOM을 JPEG 파일 형태로 변환한 후, SIFT, CS-LBP, K-Mean Clustering 알고리즘을 이용하여 Code Book Library를 구축하였다. 데이터베이스 최적화를 통하여 새로운 CT 이미지에 대한 기존 데이터와의 유사성을 검색 하여 그 결과를 확인함으로써 환자의 진료 및 진단에 활용할 수 있도록 하였다.