골반 방사선 치료에서 산란이 kV-Conebeam CT 영상 기반의 선량계산에 미치는 영향에 대한 연구 (Study of Scatter Influence of kV-Conebeam CT Based Calculation for Pelvic Radiotherapy)
-
- 한국의학물리학회지:의학물리
- /
- 제25권1호
- /
- pp.37-45
- /
- 2014
ConeBeam Computed Tomography (CBCT) 영상을 기반으로 한 선량계산에서는 Fanbeam Computed Tomography (FBCT)와 비교하여 산란에 의한 영향이 크고 그 양상이 다양하게 나타나 오차의 주요한 요인으로 작용하는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 골반 방사선 치료에서 산란이 CBCT 기반으로 한 선량계산에 미치는 영향을 평가하여 오차를 최소화 할 수 있는 조건에 대하여 연구하였다. 다양한 산란조건에서의 CBCT 영상 취득을 위하여 전자밀도 교정용 팬텀에 크기가 각기 다른 산란물질을 추가하여 "산란부족", "산란과다", 그리고 "산란충분"의 3가지 조건을 정하였다. 산란조건에서 취득된 CBCT 영상에서 팬텀 중심부와 주변부의 위치에 따른 CT number값의 차이와 분포를 분석하여 균질도를 평가하였으며 FBCT 영상 기반의 선량 분포를 기준으로 하여 다양한 산란조건에서의 전자밀도 교정관계를 적용하였을 때 팬텀 및 전립선암 환자 5명의 CBCT 영상에서 계산된 선량분포의 감마합격률 및 상대적 오차를 구하였다. 팬텀 CBCT 영상에 대한 CT number들의 히스토그램에서의 분포에서 물 등가 물질에 해당하는 피크의 폭(FWHM)은 산란부족(685 HU)이나 산란과다(264 HU)보다 산란충분(146 HU)의 조건에서 가장 작게 나타나 균질도가 제일 좋은 것으로 평가되었고 팬텀의 중심부와 주변부에서 동일 성분에 대한 CT number의 차이 역시 같은 결과를 나타내었다. 또한 팬텀의 CBCT 영상을 취득할 때와 동일한 산란조건에서의 교정조건을 적용한 경우 선량계산이 가장 정확하였으며 산란충분의 교정곡선 조건을 적용하였을 때 5명의 전립선암환자(평균 등가지름 27.2 cm)의 CBCT 영상 기반의 선량분포는 FBCT의 경우와 대비하여 1%/3 mm의 감마지표에서 감마합격률 98% 이상을 나타내었다. 이때 FBCT 선량에 대한 CBCT 선량오차는 처방선량 대비 2% 이하(평균 0.2%, -1.3%~1.6%)로 평가되었다. CBCT 골반 촬영을 할 때 일반적인 성인 골반의 원통 등가지름(ECD, Equivalent Cylindrical Diameter)의 산란조건에서 동일 성분에 대한 HU 값이 가장 균질하게 나타나 골반 촬영모드가 최적화되었음을 확인하였으며 일반적인 골반부위와 ECD가 유사한 산란조건, 즉 산란충분조건에서 취득된 전자밀도 교정관계를 적용하여 골반 CBCT 기반에서 선량을 계산하였을 때 최적의 선량 정확성을 확보할 수 있었다.
For the last few decades, many studies have tried to explore and unveil venture companies' success factors and unique features in order to identify the sources of such companies' competitive advantages over their rivals. Such venture companies have shown tendency to give high returns for investors generally making the best use of information technology. For this reason, many venture companies are keen on attracting avid investors' attention. Investors generally make their investment decisions by carefully examining the evaluation criteria of the alternatives. To them, credit rating information provided by international rating agencies, such as Standard and Poor's, Moody's and Fitch is crucial source as to such pivotal concerns as companies stability, growth, and risk status. But these types of information are generated only for the companies issuing corporate bonds, not venture companies. Therefore, this study proposes a method for evaluating venture businesses by presenting our recent empirical results using financial data of Korean venture companies listed on KOSDAQ in Korea exchange. In addition, this paper used multi-class SVM for the prediction of DEA-based efficiency rating for venture businesses, which was derived from our proposed method. Our approach sheds light on ways to locate efficient companies generating high level of profits. Above all, in determining effective ways to evaluate a venture firm's efficiency, it is important to understand the major contributing factors of such efficiency. Therefore, this paper is constructed on the basis of following two ideas to classify which companies are more efficient venture companies: i) making DEA based multi-class rating for sample companies and ii) developing multi-class SVM-based efficiency prediction model for classifying all companies. First, the Data Envelopment Analysis(DEA) is a non-parametric multiple input-output efficiency technique that measures the relative efficiency of decision making units(DMUs) using a linear programming based model. It is non-parametric because it requires no assumption on the shape or parameters of the underlying production function. DEA has been already widely applied for evaluating the relative efficiency of DMUs. Recently, a number of DEA based studies have evaluated the efficiency of various types of companies, such as internet companies and venture companies. It has been also applied to corporate credit ratings. In this study we utilized DEA for sorting venture companies by efficiency based ratings. The Support Vector Machine(SVM), on the other hand, is a popular technique for solving data classification problems. In this paper, we employed SVM to classify the efficiency ratings in IT venture companies according to the results of DEA. The SVM method was first developed by Vapnik (1995). As one of many machine learning techniques, SVM is based on a statistical theory. Thus far, the method has shown good performances especially in generalizing capacity in classification tasks, resulting in numerous applications in many areas of business, SVM is basically the algorithm that finds the maximum margin hyperplane, which is the maximum separation between classes. According to this method, support vectors are the closest to the maximum margin hyperplane. If it is impossible to classify, we can use the kernel function. In the case of nonlinear class boundaries, we can transform the inputs into a high-dimensional feature space, This is the original input space and is mapped into a high-dimensional dot-product space. Many studies applied SVM to the prediction of bankruptcy, the forecast a financial time series, and the problem of estimating credit rating, In this study we employed SVM for developing data mining-based efficiency prediction model. We used the Gaussian radial function as a kernel function of SVM. In multi-class SVM, we adopted one-against-one approach between binary classification method and two all-together methods, proposed by Weston and Watkins(1999) and Crammer and Singer(2000), respectively. In this research, we used corporate information of 154 companies listed on KOSDAQ market in Korea exchange. We obtained companies' financial information of 2005 from the KIS(Korea Information Service, Inc.). Using this data, we made multi-class rating with DEA efficiency and built multi-class prediction model based data mining. Among three manners of multi-classification, the hit ratio of the Weston and Watkins method is the best in the test data set. In multi classification problems as efficiency ratings of venture business, it is very useful for investors to know the class with errors, one class difference, when it is difficult to find out the accurate class in the actual market. So we presented accuracy results within 1-class errors, and the Weston and Watkins method showed 85.7% accuracy in our test samples. We conclude that the DEA based multi-class approach in venture business generates more information than the binary classification problem, notwithstanding its efficiency level. We believe this model can help investors in decision making as it provides a reliably tool to evaluate venture companies in the financial domain. For the future research, we perceive the need to enhance such areas as the variable selection process, the parameter selection of kernel function, the generalization, and the sample size of multi-class.
양전자방출단층촬영기(Positron emission tomography, PET) 영상 개선을 위하여 적응적 공간 필터를 개발하였으며. 개발한 필터의 성능을 시뮬레이션데이터. 모형 PET 영상과 환자 PET 영상을 이용하여 평가하였다. 경계화소로 검출된 화소와 윈도우내의 모든 화소값이 동일한 화소는 보존하고. 그 외 화소에 대하여 2:7:2 비율로 가중치를 주어 정열한 후 중앙의 9개 화소에 대한 평균값으로 대치하였다. 경계화소를 검출하기 위하여 두 개의 임계값(TH7, TH2)을 이용하였으며. 다음의 조건을 만족하면 경계화소로 판단하였다 . THl (
Rb-82를 이용한 PET 검사는 심근 관류의 임상적 평가에 중요한 역할을 한다고 알려져 있다. 그러나 PET/CT의 dead time 때문에 count value와 방사능농도 사이의 직선성이 유지되지 않는다면 데이터를 획득할 때 좌심실 입력 함수가 과대평가되어 심근관류가 과대평가될 수 있다. 본 연구에서는 리스트 모드에서 획득한 PET data에서 방사능농도에 따른 count value의 직선성을 평가하였다. Biograph 40 True Point PET/CT를 이용하여 직경 12 cm, 길이 10.5 cm의 cylindrical phantom에 F-18 333 MBq과 물 800 mL를 채우고 7반감기동안 10min frame/bed로 리스트 모드를 이용하여 획득하였다. Raw data는 OSEM (order: 4, subsets: 8)과 FBP (Gaussian filter FWHM 5 mm) 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. Sinogram 정보에서 prompt counts, net true counts, random counts를 측정하였다. 재구성 된 phantom 영상에 ROI를 설정하여 총 계수와 background를 측정하고 background correction을 사용하여 count value를 측정하여 직선성을 평가하였다. 리스트 모드를 이용하여 sinogram에서 측정된 prompt counts는 방사능농도에 비례하여 증가하였다. 낮은 방사능농도에서 net true counts와 random counts는 방사능농도에 따라 증가하였다. 높은 방사능농도에서는 net true counts의 증가율이 점차 감소되었고, 반면에 random counts의 증가율은 증가하였다. 그리고 OSEM과 FBP 알고리즘으로 재구성된 영상에서 측정한 count value의 차이는 없었고 방사능농도에 비례하여 count value가 증가하고 직선성이 유지되었다. Biograph 40 True Point PET/CT scanner는 재구성된 영상에서 낮은 방사능농도뿐만 아니라 높은 방사능농도(~416.25 kBq/mL)에서도 측정 된 count value와 방사능농도 사이의 직선성이 유지되는 것을 보여주었다. 따라서 실험에서 사용한 PET/CT scanner는 Rb-82, N-13, O-15, F-18을 이용한 heart dynamic PET study에서데이터의 정량적 분석에 유용할 것으로 판단된다.
목적:
방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.
The wall shear stress in the vicinity of end-to end anastomoses under steady flow conditions was measured using a flush-mounted hot-film anemometer(FMHFA) probe. The experimental measurements were in good agreement with numerical results except in flow with low Reynolds numbers. The wall shear stress increased proximal to the anastomosis in flow from the Penrose tubing (simulating an artery) to the PTFE: graft. In flow from the PTFE graft to the Penrose tubing, low wall shear stress was observed distal to the anastomosis. Abnormal distributions of wall shear stress in the vicinity of the anastomosis, resulting from the compliance mismatch between the graft and the host artery, might be an important factor of ANFH formation and the graft failure. The present study suggests a correlation between regions of the low wall shear stress and the development of anastomotic neointimal fibrous hyperplasia(ANPH) in end-to-end anastomoses. 30523 T00401030523 ^x Air pressure decay(APD) rate and ultrafiltration rate(UFR) tests were performed on new and saline rinsed dialyzers as well as those roused in patients several times. C-DAK 4000 (Cordis Dow) and CF IS-11 (Baxter Travenol) reused dialyzers obtained from the dialysis clinic were used in the present study. The new dialyzers exhibited a relatively flat APD, whereas saline rinsed and reused dialyzers showed considerable amount of decay. C-DAH dialyzers had a larger APD(11.70
The wall shear stress in the vicinity of end-to end anastomoses under steady flow conditions was measured using a flush-mounted hot-film anemometer(FMHFA) probe. The experimental measurements were in good agreement with numerical results except in flow with low Reynolds numbers. The wall shear stress increased proximal to the anastomosis in flow from the Penrose tubing (simulating an artery) to the PTFE: graft. In flow from the PTFE graft to the Penrose tubing, low wall shear stress was observed distal to the anastomosis. Abnormal distributions of wall shear stress in the vicinity of the anastomosis, resulting from the compliance mismatch between the graft and the host artery, might be an important factor of ANFH formation and the graft failure. The present study suggests a correlation between regions of the low wall shear stress and the development of anastomotic neointimal fibrous hyperplasia(ANPH) in end-to-end anastomoses. 30523 T00401030523 ^x Air pressure decay(APD) rate and ultrafiltration rate(UFR) tests were performed on new and saline rinsed dialyzers as well as those roused in patients several times. C-DAK 4000 (Cordis Dow) and CF IS-11 (Baxter Travenol) reused dialyzers obtained from the dialysis clinic were used in the present study. The new dialyzers exhibited a relatively flat APD, whereas saline rinsed and reused dialyzers showed considerable amount of decay. C-DAH dialyzers had a larger APD(11.70