치과 방사선 검사 중 파노라마(panorama) 촬영은 왜곡현상이 발생하여 정량적인 평가 시 부정확한 결과를 야기할 수 있다. 최근 임상에 적용되고 있는 새로운 영상화 기법인 cone beam형 전산화단층촬영(이하 CBCT)은 고해상도의 영상과 위치 정보를 제공한다. 본 실험에서는 DCT-90-P IMPLAGRAPHY Dental CT system (Vatech, Korea)을 사용하여 20명의 환자를 검사하였고, 촬영조건은 관전압 85kVp, 관전류 7mA, 촬영시간은 24초이다. CBCT 데이터를 3차원 컴퓨터 프로그램을 이용하여 재구성하고, 형태 계측학적으로 평가 분석하였다. 그 결과 하악체에 기울기에 따라 변화를 주었을 때, 하악관의 직경의 왜곡이 감소하는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 피사체와 필름간의 거리가 클수록 확대가 많이 나타나고, 초점에서 벗어난 거리에 따라 영상이 차이가 있을 것으로 예상되기 때문에 재구성시 해부학적 위치의 구조에 맞게 부분적으로 알맞은 방법을 채택을 해야 하는 것으로 사료된다.
Park, Cheol-Woo;Kim, Jin-ho;Seo, Yu-Kyeong;Lee, Sae-Rom;Kang, Ju-Hee;Oh, Song-Hee;Kim, Gyu-Tae;Choi, Yong-Suk;Hwang, Eui-Hwan
Imaging Science in Dentistry
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제47권3호
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pp.165-174
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2017
Purpose: This study was performed to investigate the influence of object shape and distance from the center of the image on the volumetric accuracy of cone-beam computed tomography (CBCT) scans, according to different parameters of tube voltage and current. Materials and Methods: Four geometric objects(cylinder, cube, pyramid, and hexagon) with predefined dimensions were fabricated. The objects consisted of Teflon-perfluoroalkoxy embedded in a hydrocolloid matrix (Dupli-Coe-Loid TM; GC America Inc., Alsip, IL, USA), encased in an acrylic resin cylinder assembly. An Alphard Vega Dental CT system (Asahi Roentgen Ind. Co., Ltd, Kyoto, Japan) was used to acquire CBCT images. OnDemand 3D (CyberMed Inc., Seoul, Korea) software was used for object segmentation and image analysis. The accuracy was expressed by the volume error (VE). The VE was calculated under 3 different exposure settings. The measured volumes of the objects were compared to the true volumes for statistical analysis. Results: The mean VE ranged from -4.47% to 2.35%. There was no significant relationship between an object's shape and the VE. A significant correlation was found between the distance of the object to the center of the image and the VE. Tube voltage affected the volume measurements and the VE, but tube current did not. Conclusion: The evaluated CBCT device provided satisfactory volume measurements. To assess volume measurements, it might be sufficient to use serial scans with a high resolution, but a low dose. This information may provide useful guidance for assessing volume measurements.
방사선치료 시 치료계획 선량의 정확한 전달이 중요하다. 뿐만 아니라 정확한 자세 잡이도 필요하다. 하지만 정확한 자세 잡이를 위해서는 자세촬영을 실시하여야 하며 이에 따른 추가적인 방사선 피폭이 발생하게 된다. 이에 자세촬영 주기에 따른 선량분포의 변화를 분석하고자 한다. 팬텀 내 45개 지점에 대해 OSLD를 이용하여 6MV와 10MV 광자선, 그리고 온보드이미지촬영과 콘빔전산화단층촬영에 대한 선량을 측정하였다. 그리고 각 지점에 대한 자세확인촬영이 치료선량에 합산될 경우의 차이값을 비교하였다. 또한 차이값이 미국의학물리협회에서 권고하는 5%를 만족하는 촬영 주기를 제시하고자 하였다. 그 결과 6MV에서는 최소 45.27 cGy에서 최대 98.6 cGy, 10MV에서는 최소 53.34 cGy에서 최대 99.66 cGy, 온보드이미지촬영의 경우 최소 0.19 cGy에서 최대 2.64 cGy, 콘빔전산화단층촬영의 경우 최소 0.54 cGy에서 최대 17.18 cGy가 측정되었다. 치료선량에 대한 자세확인촬영 방사선량의 비율은 2차원 영상의 경우 치료 1회당 최대 3.49%, 3차원 영상의 경우 치료 1회당 최대 22.65%의 오차가 발생된다. 따라서 2차원 영상은 1일 1회, 3차원 영상은 1주 1회까지 허용된다. 향후 추가연구 시 실제 임상적용 시에는 환자자세촬영 종류의 병행에 대한 분리계산이 필요하리라 사료된다.
최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.
목적 고관절 인공치환물을 가진 환자에서 여러 가지 금속인공물 감소 효과를 비교하였다. 대상과 방법 이 연구는 고관절 인공치환술과 이중에너지 전산화단층촬영을 시행한 47명 환자에서 시행하였다. 금속에서 발생한 인공물 감소효과는 서로 다른 3개의 영상(고식적 영상, 금속인공물 감소영상, 가상 단일에너지 영상)에서 비교하였다. 이를 위해 인공관절 주변 7곳에서 금속인공물에 대한 정량적 분석과 정성적 분석을 시행하였다. 결과 금속인공물 감소영상에서 가장 낮은 영상잡음과 인공물 지수를 보였고, 다음으로는 가상 단일에너지 영상이었다. 금속인공물 감소영상은 저음영 인공물이 매우 심한 영역에서만 높은 대조도를 보인 반면, 가상 단일에너지 영상은 인공물 주변 골조직과 그 외 영역에서 높은 대조도를 보였다. 연부조직 분석에서도 금속인공물 감소영상이 더 우수함을 보여 주었다. 정성적 분석에서도 금속인공물 감소영상이 가상 단일에너지 영상보다 인공물 감소 효과가 뛰어남을 밝혔지만, 이차적인 인공물 발생도 가장 흔히 발생하였다. 결론 금속인공물 감소영상이 심한 금속인공물감소에 가장 뛰어난 효과를 보였지만 새로운 이차적 인공물을 발생시켰다. 가상 단일에너지 영상은 인공물 주변 골조직 평가에서 우수함을 보였다.
의료용 선형가속기 (linear accelerator)와 나선형 컴퓨터 단층 촬영 장치 (helical computed tomography scanner)의 결합 장치인 토모테라피는 세기 변조 방사선 치료 (intensity modulated radiation therapy(IMRT))의 큰 혁신을 이끌었다. 토모테라피 치료 과정에서, Megavoltage computed tomography (MVCT) 영상획득은 치료 환자의 정확한 자세 정렬을 위해 치료 전 또는 후에 이용된다. 그러나 이는 환자의 총 선량을 증가시키는 결과를 만들며, 본 연구는 이처럼 MVCT 영상 획득 시 증가되는 선량을 Cylindrical "Cheese" Phantom을 이용하여 측정, 비교하였다. 각각의 pitch 별로 (1, 2, 3 mm) 동일한 개수의 slice (10 slice), 그리고 동일한 length (약 9 cm)를 scanning하여, 이때의 선량 (MVCT Scanning Dose)을 A1SL ion chamber를 이용하여 측정하였다. 측정 결과 동일한 Slice 개수 (각각의 pitch 당 10개)일 때, MVCT scanning dose의 평균값은 각각 (pitch 1, 2, 3mm) 2.24 cGy, 1.02 cGy, 0.81 cGy가 측정되었다. 동일한 length에서 MVCT scanning dose의 평균값은 각각 (pitch 1, 2, 3mm) 2.47 cGy, 1.28 cGy, 0.88 cGy가 측정되었다. 이는 할당된 pitch와 scanning length가 MVCT scanning dose에 큰 영향을 미치는 가장 중요한 매개 변수임을 말하며, pitch는 MVCT scanning dose와 역비례 관계를 나타냈다. 때문에 적절한 pitch와 scanning length의 선택으로 치료 선량 외의 추가 선량을 최소로 줄여야 하겠다.
본 연구에서는 방사선치료용 선형가속기의 갠트리 회전에 따른 온-보드 영상장치(on-board imager, OBI)의 회전중심점의 위치 정확도 확인을 위해 제조사에서 제공된 고객인수시험절차서(customer accetpance procedure, CAP)상에서 명시된 방법을 비롯하여 OBI 선원 위치 $0^{\circ},\;90^{\circ},\;180^{\circ},\;270^{\circ}$에서 획득된 영상, 갠트리 각도 $10^{\circ}$ 간격으로 촬영된 영상, 콘빔 CT 재구성을 위한 미처리 투사영상 등에 디지털 영상처리 기법을 적용하여 자동으로 오차를 계산하는 새로 제안된 세 가지의 방법들을 각기 적용하여 그 오차를 평가하고 각 방법의 효용성에 대하여 검증하였다. 갠트리 회전에 따른 OBI 회전중심점의 오차 변화 양상 확인을 위해서는 $10^{\circ}$ 간격으로 영상 촬영 후 5차 다항식을 이용하여 조정함수(fitted function)를 구하는 방법이 적절하지만 정도관리 목적으로 최대 오차만을 구하고자 할 경우에는 $0^{\circ},\;90^{\circ},\;180^{\circ},\;270^{\circ}$ 등 네 방향에서 촬영된 영상을 이용하여 계산하는 것으로도 충분하였다. 각 방법을 적용하여 오차를 구한 결과 OBI 선원의 위치가 $90^{\circ}$부터 $180^{\circ}$ 사이일 경우 가장 크게 나타났으며 최대값은 0.44 mm였다. 또한 기간에 따른 OBI 회전중심점의 변화 양상은 최대 0.6 mm 이내로 안정적으로 유지되고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안된 방법이 주기적인 정도관리에 적용된다면 간단하면서도 비교적 정확하게 평가를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
표준섭취계수(SUV) PET과 영상 재구성 방법에 따라 크게 달라진다. 삼성 서울병원 핵의학과에 설치된 GE사의 Discovery MIDR와 Discovery Ste의 영상 재구성 알고리즘을 이용하여 의인화몸통팬텀 내의 심장, 간과 배경영역에서 표준섭취계수를 측정하여 실제 SUV와 비교하였다. 영상 재구성 알고리즘은 MIDR에서는 VPFX-S (TOF+PSF), QCFX-S-350 (Q.Clear+TOF+PSF), QCFX-S-50와 VPHD-S (OSEM+PSF), Ste에서는 VUE Point (OSEM)와 FORE-FBP를 사용하였다. 방사선사의 방사선 피폭을 감소시키기 위하여 소량의 18F-FDG 선원을 물과 혼합하였다: 52.5 ml 심장에는 2.28 MBq, 1,290 ml 간에는 20.3 MBq와 9,590 ml 배경영역에는 45.7 MBq을 주입하였다. 심장에서의 표준섭취계수는 MIDR의 VPFX-S, QCFX-S-350, QCFX-S-50, VPHD-S와 Ste의 VUE Point (OSEM)와 FOR-FBP 알고리즘에서 각각 27.1, 28.0, 27.1, 26.5, 8.0와 7.4 이었으며, 기대치는 5.9이었다. 배경역역에서는 4.2, 4.1, 4.2, 4.1, 1.1와 1.2 이었으며, 기대치는 0.8이었다. 각 영역에서 표준섭취계수는 PET과 알고리즘에 따라 크게 차이가 있었지만, 심장과 배경영역의 SUV 비율은 비교적 일정하여 6개 영상 재구성 알고리즘에 대하여 6.5, 6.8, 6.5, 6.5, 7.3와 6.2 이었으며 기대치는 7.8이었다. 심장에서의 평균 신호 대 잡음비(SNR)는 각각 6개 알고리즘에 대하여 8.3, 12.8, 8.3, 8.4, 17.2와 16.6이었다. 결론적으로 PET 성능 평가는 각 영역에서의 절댓값 보다는 두 영역 사이의 SUV 비율이 적절하며, 비교적 소량의 방사능으로도 확인할 수 있는 가능성이 있다.
본 연구의 목적은 MDCT의 다양한 매개변수와 재구성 조건을 반영하고 z축과 x/y plane의 분해능을 동시에 평가할 수 있는 새로운 팬텀과 평가 방법을 정립하고 유용성을 파악하고자 한다. CT 장비는 Aquilion ONE(Cannon Medical System, Otawara, Japan)을 사용하였으며, 관전압 120 kV에 관전류는 260 mA, 그리고 재구성 영상은 D-FOV 300 mm2로 동일하게 설정하였다. 자체 제작한 SSP 측정 팬텀을 이용하여 고대조도 분해능과 절편두께 분해능을 평가하였다. 이때 갠트리 등각점부터의 거리와 재구성 알고리즘을 변화시켰다. 절편두께는 0.6 mm에서 10.0 mm까지 5단계로 재구성하였다. 영상의 분석은 Aquarius iNtuition Edition ver. 4.4.13.P6 software (Terarecon, California, USA)의 Profile tool을 이용하여 FWHM과 FWTM을 측정하였으며, ImageJ program(v1.53n, National Institutes of Health, USA)의 Plot profile tool을 사용하여 SPQI와 신호강도를 평가하였다. x/y plane의 고대조도 분해능을 평가한 결과, 갠트리 등각점에서 거리가 멀어질수록 2.5, 5.0, 10.0 mm의 절편두께에서 각각 4.09~11.99%, 4.12~35.52%, 4.70~37.64% 감소되었으며, 공칭 절편두께가 두꺼워질수록 감소폭이 증가되었다. 그리고 2.5, 5.0, 10.0 mm의 절편두께에서 High 알고리즘을 적용하면 고대조도 분해능이 각각 74.83, 15.18, 81.25% 증가되었다. x/y plane 및 z축의 절편두께 분해능을 평가한 결과, SSP 곡선에서 FWHM은 거의 일정하지만 사용자가 설정한 공칭 절편두께보다 모두 높게 측정되었다. 갠트리 등각점부터 거리가 멀어질수록 절편두께의 분해능이 감소되었다. 축방향 스캔이 나선형 방법보다 z축 FWHM과 FWTM이 더 증가되었다. 특히, 절편두께가 얇을수록 공칭 절편두께와 오차 범위가 증가되었다. 그리고 SPQI는 절편두께가 커질수록 증가되었으며 나선형 스캔이 축방향 스캔보다 90%에 가까워졌다. MDCT 장치의 성능을 평가할 수 있는 SSP 팬텀을 개발하여 x/y plane과 z축의 분해능을 비교 평가함으로서 노후 장비 관리와 화질 평가의 구체적인 방법으로 활용될 수 있으며, 진단 영상 분야에서 병변 감별에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 전산화단층촬영에서 간 질환의 자동 인식으로 질감특징분석(texture feature analysis. TFA) 알고리즘을 제안하고자 하였으며, 간세포암(Hepatocellular carcinoma. HCC)에 대한 컴퓨터보조진단(computer-aided diagnosis. CAD) 시스템을 설계하고, 제안하는 각 알고리즘의 성능을 평가하고자 하였다. HCC 영상에서 분석영역($40{\times}40$ 픽셀)을 설정하고 각 부분영상에 통계적 특징을 이용한 6가지 TFA 파라메터(평균 밝기, 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)비교하여 간세포암 인식률(recognition rate)을 구하였다. 결과적으로 TFA는 간세포암 인식률을 나타내는 척도로 유의함을 알 수 있었으며 6가지 파라메터에서 균일도가 가장 인식률이 높았으며 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도가 비교적 높았고 평균 밝기와 엔트로피는 상대적으로 낮은 인식률을 나타내었다. 이와 관련하여 높은 인식률을 보인 알고리즘(최대 97.14%, 최소 82.86%)을 간세포암 영상의 병변을 판별하여 임상의 조기 진단을 보조하여 치료를 시행한다면 진단의 효율성이 높아 질 것으로 판단되었으며, 향후 효율적이고 정량적인 분석을 추가함으로써 질병인식의 일반화에 대한 기준 연구가 필요 할 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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