대퇴골은 사람의 뼈 중 가장 길며 체중을 지탱하는 골격체로 대퇴골간은 긴 파이프 모양이면서 안에 해면골이 거의 없어서 골절이 발생되면 재생이 어렵다. 사고로 인하여 발생되는 대퇴골의 골절은 골간부가 가장 높은 빈도로 발생한다. 골절의 수술방법은 골수강에 IM Nail을 삽입하여 골절부위를 고정하는 IM Nailing이다. 수술 시 대퇴골의 중심으로 진입하지 못하면 2차 골절 등의 피해가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 수술 전 대퇴골의 CT IMAGE을 이용하여 3D 프린터로 환자 맞춤형 대퇴골을 제작하여 골수강으로 IM Nailing 시뮬레이션을 할 수 있도록 하였다. 수술 중 발생할 수 있는 2차적 손상을 방지 하고 시간 단축, 정밀한 수술을 할 수 있을 것이다.
본 논문은 흉부 CT에서 폐, 기관지 및 폐혈관을 자동으로 분할 할 수 있는 알고리즘을 제안 하였다. 제안된 방법은 3단계로 진행된다. 첫째는 최적 임계값과 3차원 레이블링을 통한 영역성장법으로 폐 및 기관지를 분할한다. 둘째는 기관지의 형태학적 정보를 활용하여 기관지의 첫 번째 분기점(용골)까지는 차감연산으로, 이후부터는 가변적 임계값 기법을 적용하여 기관지를 분할한다. 셋째는 폐에 대한 복원 과정으로 좌/우측 폐를 분리하고, 개선된 롤링 볼 알고리즘을 적용하여 폐 외곽의 이상 유무를 확인하며, 이상이 발견되면 그 부분을 제거하고, 2차 다항식 형태로 폐 외곽을 연결시킴으로서 정상적인 폐로 복원한다. 마지막으로 폐혈관은 임계 값 기법의 3 차원 레이블링과 3 차원 영역성장법을 적용하여 분할하였다. 시뮬레이션 결과 폐 주변조직의 손실 없이 정확하게 분할됨을 확인 할 수 있었다.
오늘날 사용하고 있는 의료용 영상의 대부분은 주로 병변을 확인하기 위한 수단으로 이용되고 있는데, 이러한 의료용 영상을 병변 확인뿐만 아니라 학술적 연구나 외과적 수술 처치를 위한 분석 및 참고 자료로 이용할 수 있다면 의학적 학술 연구에 도움을 줄 수 있으며, 외과적 수술 처치 및 치료에서 선행 시뮬레이션을 통하여 처치 오류를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 의료용 이미지 영상에 대해 해당 영상에서 필요한 부분을 벡터 형식의 점(point cloud)들로 추출하고, 이들 벡터 정보를 이용하여 연구나 진료 및 수술에서 필요한 정보로 가공하여 시뮬레이션이 가능하도록 하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 학술적 연구나 환자에 대한 진단 처치에 보다 효율적으로 접근할 수 있는 방법을 제공하고자 하였다.
Recently, stereotactic radiosurgery plan is required with the information of 3-D image and dose distribution. A project has been doing if developing LINAC based stereotactic radiosurgery since April 1991. The purpose of this research is to develop 3-D radiosurgery planning system using personal computer. The procedure of this research is based on two steps. The first step is to develop 3-D localization system, which input the image information of the patient, coordinate transformation, the position and shape of target, and patient contour into computer system using CT image and stereotactic frame. The second step is to develop 3-D dose planning system, which compute dose distribution on image plane, display on high resolution monitor both isodose distribution and patient image simultaneously and develop menu-driven planning system. This prototype of radiosurgery planning system was applied recently for several clinical cases. It was shown that our planning system is fast, accurate and efficient while making it possible to handle various kinds of image modalities such as angiography, CT and MRI. It makes it possible to develop general 3-D planning system using beam's eye view or CT simulation in radiation therapy in future.
Cho, Oyeon;Chun, Mison;Park, Sung Ho;Oh, Young-Taek;Kim, Mi-Hwa;Park, Hae-Jin;Nam, Sang Soo;Heo, Jaesung;Noh, O Kyu
Radiation Oncology Journal
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제31권1호
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pp.12-17
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2013
Purpose: Parotid gland can be considered as a risk organ in whole brain radiotherapy (WBRT). The purpose of this study is to evaluate the parotid gland sparing effect of computed tomography (CT)-based WBRT compared to 2-dimensional plan with conventional field margin. Materials and Methods: From January 2008 to April 2011, 53 patients underwent WBRT using CT-based simulation. Bilateral two-field arrangement was used and the prescribed dose was 30 Gy in 10 fractions. We compared the parotid dose between 2 radiotherapy plans using different lower field margins: conventional field to the lower level of the atlas (CF) and modified field fitted to the brain tissue (MF). Results: Averages of mean parotid dose of the 2 protocols with CF and MF were 17.4 Gy and 8.7 Gy, respectively (p < 0.001). Mean parotid dose of both glands ${\geq}20$ Gy were observed in 15 (28.3%) for CF and in 0 (0.0%) for MF. The whole brain percentage volumes receiving >98% of prescribed dose were 99.7% for CF and 99.5% for MF. Conclusion: Compared to WBRT with CF, CT-based lower field margin modification is a simple and effective technique for sparing the parotid gland, while providing similar dose coverage of the whole brain.
PET/CT 검사 시 사용되는 F-18은 양전자를 방출하는 방사성동위원소이며, 높은 에너지의 소멸감마선과 베타선은 방사선작업종사자의 피폭을 초래하는 원인이 된다. 본 연구에서는 핵의학과에서 근무하는 방사선작업종사자의 피폭선량 저감방안의 일환으로, F-18에 대한 Apron의 낮은 차폐 효율의 원인을 규명하고, 아크릴로 이중 차폐한 Apron의 실효성을 평가하였다. L-Block, Apron+아크릴, Apron, 아크릴+Apron, 아크릴 다섯 개의 차폐체를 이용하여 선량을 측정하고, 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 경향성을 비교하였다. 그 결과, 아크릴로 이중 차폐한 Apron의 차폐율이 Apron 단독 차폐한 경우보다 약 4~8% 높은 차폐효과가 있는 것으로 나타났다. 사용자의 활동성에 크게 영향이 가지 않는 범위 안에서 적절한 두께의 아크릴로 이중 차폐한 개인방호복은 방사선 작업종사자의 피폭저감화에 도움을 줄 수 있을 것이다.
Ying Liu;Ting Meng ;Haowei Zhang ;Qi Su;Hao Yan ;Heqing Lu
Nuclear Engineering and Technology
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제54권11호
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pp.4244-4252
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2022
The accuracy of Monte Carlo (MC) simulations in estimating the computed tomography radiation dose is highly dependent on the accuracy of CT scanner model. A system was developed to observe the 3D model intuitively and to calculate the X-ray energy spectrum and the bowtie (BT) filter model more accurately in Monte Carlo N-particle (MCNP). Labview's built-in Open Graphics Library (OpenGL) was used to display basic surfaces, and constructive solid geometry (CSG) method was used to realize Boolean operations. The energy spectrum was calculated by simulating the process of electronic shooting and the BT filter model was accurately modeled based on the calculated shape curve. Physical data from a study was used as an example to illustrate the accuracy of the constructed model. RMSE between the simulation and the measurement results were 0.97% and 0.74% for two filters of different shapes. It can be seen from the comparison results that to obtain an accurate CT scanner model, physical measurements should be taken as the standard. The energy spectrum library should be established based on Monte Carlo simulations with modifiable input files. It is necessary to use the three-segment splicing modeling method to construct the bowtie filter model.
의용 초음파 장비는 X-Ray, CT, MRI 등 다른 의료 장비보다 휴대성과 안전성면에서는 장점이 있지만 진단 시 해상도와 화질 저하를 유발하는 스펙클이 생기는 단점이 있다. 그러나 단순한 스펙클 잡음의 제거는 경계선 정보의 손실을 발생시킬 수도 있다. 이에 본 논문에서는 효과적인 스펙클 제거와 손실 없는 경계선 검출을 위해 뉴럴네트워크와 퍼지 클러스터링을 이용한 뉴로-퍼지 스펙클 제거 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 입력된 의용 초음파 영상에 대해 먼저 퍼지 클러스터링을 적용하여 세 영역으로 나누고 이후 각 영역별로 별도의 뉴럴 네트워크를 적용하는 방법이다. 실제 실험 및 기존 방법들과의 정성적?정량적 비교 분석을 통해 제안 방법의 유용성을 검증하였다.
The performance of convolutional deep learning networks is generally determined according to parameters of target dataset, structure of network, convolution kernel, activation function, and optimization algorithm. In this paper, a genetic algorithm is used to select the appropriate deep learning model and parameters for Alzheimer's classification and to compare the learning results with preliminary experiment. We compare and analyze the Alzheimer's disease classification performance of VGG-16, GoogLeNet, and ResNet to select an effective network for detecting AD and MCI. The simulation results show that the network structure is ResNet, the activation function is ReLU, the optimization algorithm is Adam, and the convolution kernel has a 3-dilated convolution filter for the accuracy of dementia medical images.
The ozonation process has been widely used for drinking water disinfection around the world. Recently, the pressurized ozone contactor, in which the side stream typed ozone injection method is installed, has been applied to water treatment system. In this study, numerical calculations were conducted to compare prototype and screw-type ozone contactors based on hydraulic effectiveness in more details. The prototype ozone contactor was already installed and operated in domestic water treatment plant, and the screw-type is the suggested one for improving ozone contact efficiency installing the screw plate to the prototype. Screw turn numbers of screw plate were changed as 3, 5, 7 and 9, respectively for numerical simulation. The CT(concentration of disinfectant in mg/L times time in minutes) value was considered as one of the options for evaluating disinfection ability. From the results, it could be concluded that the performance of the screw-type is higher than that of the protype contactor by controlling the variable T as the tracer time. Also, Morill index of the screw-type(turn numbers = 5 ) appeared to be lower than the other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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