본 연구는 Chest CT에서 Care Dose 4D+Care kV System을 사용하여 촬영할 때와 CARE DOSE 4D 기능만을 사용했을 때, 그리고 Care Dose 4D와 관전압을 각각 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp, 140 kVp로 변화를 주고 검사했을 때의 DLP값과 팬텀의 입사표면선량, 화질을 비교하여 최소의 선량으로 가장 최상의 화질을 유지할 수 있는 방법을 찾아보고자 하였다. DLP값은 Chest Care Dose 4D + Care kV semi 100으로 촬영하였을 때 6.727%, Chest Care Dose 4D + Care kV 로 촬영하였을 때 6.481% 감소하는 것으로 나타났다. Chest Non을 기준으로 입사표면선량에서 Chest Care Dose 4D + Care kV semi 100으로 검사하였을 때 16.519%, Chest Care Dose 4D + Care kV 로 검사하였을 때 15.705% 감소하는 것으로 나타났다. 영상의 화질에 대한 비교에서 Chest Non과 비교해서 Care Dose 4D + Care kV를 포함한 모든 촬영조건에서 SNR값과 CNR값을 비교한 결과 P>0.05로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. Chest CT에서 Chest Care Dose 4D + Care kV를 사용해서 촬영한 결과 수동으로 kV와 mAS를 조정해서 얻은 최상의 조건의 결과 값과 비슷하게 피폭선량이 감소한 것으로 나타났으며, 영상의 SNR과 CNR에서도 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. Chest Care Dose 4D + Care kV 기능을 사용한다면 영상의 화질을 유지하면서 환자피폭을 줄일 수 있는 좋은 방법이라 생각된다.
Lung cancer is the leading cause of cancer death for men and women in the industrialized world. It is desirable to detect disease at a stage when it is not causing symptoms and when control or cure is possible. If the screening test detects patients with the disease at an early stage, they can be examined to confirm the diagnosis and intervention can alter the natural history of the disease. The results of screening programs designed to detect early lung cancer using either conventional chest radiograph or sputum cytology are disappointing for a diagnostic screening test. Because of advances in helical CT imaging techniques, screening for lung cancer has been suggested as a possible method of improving outcome. Findings in recent publications suggest that substantial dose reduction is possible in chest CT. The advantages of low-dose CT are more sensitive than chest radiograph for detecting small pulmonary nodules that may be lung cancers, shorter scanning time than conventional chest CT scan without intravenous contrast injection, cheaper cost than standard CT, low radiation dose. However, the true clinical significance of the small tumors found by screening is still unknown, and their effect on mortality awaits future investigation. Furthermore, in addition to detecting an increased number of lung cancers, low-dose CT found at least one indeterminate nodule in many of all screened patients. The majority should be benign but evaluation of all these indeterminate nodules is not a trivial problem in routine practice. In conclusion, lung cancer screening with low-dose CT is a complex subject. The true effectiveness of lung cancer screening (a reduction in mortality from lung cancer) with low-dose CT can be determined through well-designed randomized control trials with enrolment of appropriate subjects.
윤활막육종은 주로 사지, 특히 무릎 근처에 발생하는 악성 연부조직 종양으로, 가슴벽에 발생한 경우는 매우 드물다. 저자들은 26세 여성에서 앞가슴벽에 발생한 윤활막육종의 증례를 CT 및 MRI 소견을 중심으로 보고하고자 한다. CT에서 흉막하에 위치한, 경계가 좋으며 석회화를 동반한 작은 종괴로 관찰되어, 처음에는 양성 종양으로 생각하였다. 하지만 갑자기 심한 통증과 함께 종괴의 출혈과 혈흉이 동반되어 악성의 가능성을 고려하였다. MRI에서는 다엽성 종괴 내부에 액체액체층이 보였고, 이는 윤활막육종의 특징적인 영상 소견이다.
Jong Hee Kim;Jung Won Moon;Yoo Na Kim;Ji Young Woo;Jeong Won Kim
대한영상의학회지
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제83권1호
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pp.212-217
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2022
An epidermoid cyst is a benign tumor found anywhere in the body. However, the occurrence of epidermoid cysts in the thymus is extremely rare, with only six cases reported worldwide. The correct diagnosis of thymic epidermoid cysts is often difficult due to the unusual location and nonspecific imaging findings. Herein, we present a case of a thymic epidermoid cyst in a 37-year-old female with clinical information and chest CT findings. Further, we have reviewed previous literature reports describing imaging findings of thymic epidermoid cysts.
Subhanik Purkayastha;Yanhe Xiao;Zhicheng Jiao;Rujapa Thepumnoeysuk;Kasey Halsey;Jing Wu;Thi My Linh Tran;Ben Hsieh;Ji Whae Choi;Dongcui Wang;Martin Vallieres;Robin Wang;Scott Collins;Xue Feng;Michael Feldman;Paul J. Zhang;Michael Atalay;Ronnie Sebro;Li Yang;Yong Fan;Wei-hua Liao;Harrison X. Bai
Korean Journal of Radiology
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제22권7호
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pp.1213-1224
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2021
Objective: To develop a machine learning (ML) pipeline based on radiomics to predict Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) severity and the future deterioration to critical illness using CT and clinical variables. Materials and Methods: Clinical data were collected from 981 patients from a multi-institutional international cohort with real-time polymerase chain reaction-confirmed COVID-19. Radiomics features were extracted from chest CT of the patients. The data of the cohort were randomly divided into training, validation, and test sets using a 7:1:2 ratio. A ML pipeline consisting of a model to predict severity and time-to-event model to predict progression to critical illness were trained on radiomics features and clinical variables. The receiver operating characteristic area under the curve (ROC-AUC), concordance index (C-index), and time-dependent ROC-AUC were calculated to determine model performance, which was compared with consensus CT severity scores obtained by visual interpretation by radiologists. Results: Among 981 patients with confirmed COVID-19, 274 patients developed critical illness. Radiomics features and clinical variables resulted in the best performance for the prediction of disease severity with a highest test ROC-AUC of 0.76 compared with 0.70 (0.76 vs. 0.70, p = 0.023) for visual CT severity score and clinical variables. The progression prediction model achieved a test C-index of 0.868 when it was based on the combination of CT radiomics and clinical variables compared with 0.767 when based on CT radiomics features alone (p < 0.001), 0.847 when based on clinical variables alone (p = 0.110), and 0.860 when based on the combination of visual CT severity scores and clinical variables (p = 0.549). Furthermore, the model based on the combination of CT radiomics and clinical variables achieved time-dependent ROC-AUCs of 0.897, 0.933, and 0.927 for the prediction of progression risks at 3, 5 and 7 days, respectively. Conclusion: CT radiomics features combined with clinical variables were predictive of COVID-19 severity and progression to critical illness with fairly high accuracy.
Purpose : Skip the repetitive HRCT axial scan in order to reduce the exposure of patients during chest HRCT scan, Helical Scan Data into a reconstructed image, and exposure of the patient change and visually evaluate the usefulness of the HRCT images. Materials and method : Patients were enrolled in the survey are 50 people who underwent chest CT scans of patients who presented to the hospital from January 2015 to March 2015. 50 people surveyed 22 people men and 28 people women people showed an average distribution of 30 to 80 years age was 48 years. 50 patients to Somatom Sensation 64 ch (Siemens) model with 120 kVp tube voltage to a reference mAs tube current to mAs (Care dose, Siemens) as a whole, including the lungs and the chest CT scan was performed. Scan upon each patient CARE dose 4D (Automatic exposure control, Siemens Medical Solution Erlangen, Germany) was to maintain the proper radiation dose scan every cross-section through a device that automatically adjusts the tube current of. CT scan is the rotation time of the Tube slice collimation, slice width 0.6 mm, pitch factor was made under the terms of 1.4. CT scan obtained after the raw data (raw data) to the upper surface of the axial images and coronal images for each slice thickness 1 mm, 5 mm intervals in the high spatial frequency calculation method (hight spatial resolution algorithm, B60 sharp) was the use of the lung window center -500 HU, windows were reconstructed into images in the interval -1000 HU to see. Result : 1. Measure the total value of DLP 50 patients who proceed to chest CT group A (Helical Scan after scan performed with HRCT) and group B (Helical Scan after the HR image reconstruction to the original data) compared with the group divided, analysis As a result of the age, but show little difference for each age group it had a decreased average dose of about 9%. 2. A Radiation read the results of the two Radiologist and a doctor upper lobe and middle lobe of the lung takes effect the visual evaluation is not a big difference between the two images both, depending on the age of the patient, especially if the blood vessels of the lower lobe (A: 3.4, B: 4.6) and bronchi(A: 3.8, B4.7) image shake caused by breathing in anxiety (blurring lead) to the original data (raw data) showed that the reconstructed image is been more useful in diagnostic terms. Conclusion : Scan was confirmed a continuous, rapid motion video to get Helical scan is much lower lobe lung reduction in visual blurring, Helical scan data to not repeat the examination by obtaining HRCT images reorganization reduced the exposure of the patient.
Brain abscess commonly occurs secondary to an adjacent infection (mostly in the middle ear or paranasal sinuses) or due to hematogenous spread from a distant infection or trauma. Pulmonary arteriovenous fistulas (AVFs) are abnormal direct communications between the pulmonary artery and vein. We present two cases of brain abscess associated with asymptomatic pulmonary AVF. A 65-year-old woman was admitted with a headache and cognitive impairment that aggravated 10 days prior. An magnetic resonance (MR) imaging revealed a brain abscess with severe edema in the right frontal lobe. We performed a craniotomy and abscess removal. Bacteriological culture proved negative. Her chest computed tomography (CT) showed multiple AVFs. Therapeutic embolization of multiple pulmonary AVFs was performed and antibiotics were administered for 8 weeks. A 45-year-old woman presented with a 7-day history of progressive left hemiparesis. She had no remarkable past medical history or family history. On admission, blood examination showed a white blood cell count of 6290 cells/uL and a high sensitive C-reactive protein of 2.62 mg/L. CT and MR imaging with MR spectroscopy revealed an enhancing lesion involving the right motor and sensory cortex with marked perilesional edema that suggested a brain abscess. A chest CT revealed a pulmonary AVF in the right upper lung. The pulmonary AVF was obliterated with embolization. There needs to consider pulmonary AVF as an etiology of cerebral abscess when routine investigations fail to detect a source.
Objective: To compare the effects of bone suppression imaging using deep learning (BSp-DL) based on a generative adversarial network (GAN) and bone subtraction imaging using a dual energy technique (BSt-DE) on radiologists' performance for pulmonary nodule detection on chest radiographs (CXRs). Materials and Methods: A total of 111 adults, including 49 patients with 83 pulmonary nodules, who underwent both CXR using the dual energy technique and chest CT, were enrolled. Using CT as a reference, two independent radiologists evaluated CXR images for the presence or absence of pulmonary nodules in three reading sessions (standard CXR, BSt-DE CXR, and BSp-DL CXR). Person-wise and nodule-wise performances were assessed using receiver-operating characteristic (ROC) and alternative free-response ROC (AFROC) curve analyses, respectively. Subgroup analyses based on nodule size, location, and the presence of overlapping bones were performed. Results: BSt-DE with an area under the AFROC curve (AUAFROC) of 0.996 and 0.976 for readers 1 and 2, respectively, and BSp-DL with AUAFROC of 0.981 and 0.958, respectively, showed better nodule-wise performance than standard CXR (AUAFROC of 0.907 and 0.808, respectively; p ≤ 0.005). In the person-wise analysis, BSp-DL with an area under the ROC curve (AUROC) of 0.984 and 0.931 for readers 1 and 2, respectively, showed better performance than standard CXR (AUROC of 0.915 and 0.798, respectively; p ≤ 0.011) and comparable performance to BSt-DE (AUROC of 0.988 and 0.974; p ≥ 0.064). BSt-DE and BSp-DL were superior to standard CXR for detecting nodules overlapping with bones (p < 0.017) or in the upper/middle lung zone (p < 0.017). BSt-DE was superior (p < 0.017) to BSp-DL in detecting peripheral and sub-centimeter nodules. Conclusion: BSp-DL (GAN-based bone suppression) showed comparable performance to BSt-DE and can improve radiologists' performance in detecting pulmonary nodules on CXRs. Nevertheless, for better delineation of small and peripheral nodules, further technical improvements are required.
In this paper, we propose a classification model based on convolutional neural network(CNN) for predicting 2-year recurrence in non-small cell lung cancer(NSCLC) patients using preoperative chest CT images. Based on the region of interest(ROI) defined as the tumor internal and external area, the input images consist of an intratumoral patch, a peritumoral patch and a peritumoral texture patch focusing on the texture information of the peritumoral patch. Each patch is trained through AlexNet pretrained on ImageNet to explore the usefulness and performance of various patches. Additionally, ensemble learning of network trained with each patch analyzes the performance of different patch combination. Compared with all results, the ensemble model with intratumoral and peritumoral patches achieved the best performance (ACC=98.28%, Sensitivity=100%, NPV=100%).
Pericardial cysts are rare benign anomalies generally discovered as incidental findings on radiographic images. Rarely, pericardial cysts cause symptoms and may lead to complications. A 56-year-old woman presented to the emergency department for mild chest pain. A cardiovascular and respiratory examination revealed no abnormalities, while a chest X-ray and subsequent thoracic computed tomography (CT) showed a pericardial cyst. The patient refused both percutaneous treatment and thoracic surgery. Three years later, a thoracic CT scan showed that the pericardial cyst had disappeared. Although the spontaneous resolution of these lesions is rare, this article highlights the possibility of conservative management in select cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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