• 제목/요약/키워드: Dimensional reduction

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토모테라피를 이용한 간암환자의 정위적 방사선치료시 복부압박장치의 유용성 평가 (Usefulness of Abdominal Compressor Using Stereotactic Body Radiotherapy with Hepatocellular Carcinoma Patients)

  • 우중열;김주호;김준원;백종걸;박광순;이종민;손동민;이상규;전병철;조정희
    • 대한방사선치료학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.157-165
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    • 2012
  • 목 적: 간에 발생한 절제 불가능한 원발성 및 전이성 종양에서 토모테라피를 이용한 정위적 방사선치료를 시행하기 위해 사용된 복부압박장치의 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: 2011년 11월부터 2012년 3월까지 토모테라피(Hi-Art Tomotherapy, USA)를 시행받기 위해 본원에 내원한 간암환자 중 복부압박장치(diaphragm control, elekta, sweden)를 사용하였을 때 움직임이 1 cm 이상 줄어든 환자를 대상으로 하였다. 4D CT (somatom sensation, siemens, germany)를 통해 치료계획영상과 4차원 단층촬영영상을 촬영하고, 육안적으로 보이는 종양과 종양의 움직임을 고려하여 육안적 종양체적(gross tumor volume, GTV)으로 설정하였고, GTV 주변으로 균일하게 5~7 mm의 여유를 주어 치료계획용 종양체적(planning target volume, PTV)으로 설정하였다. 손상위험장기(organs at risk) 중 십이지장, 위, 대장의 거리가 종양으로부터 최소 1 cm 이상인 환자들을 1군($d{\geq}1$)으로, 1 cm 미만인 환자들을 2군(d<1)으로 분류하고 각각 4~5회의 정위적 방사선치료와 20회의 방사선치료를 계획하였다. Mega-voltage computed tomograpy (MVCT)와 kilo-voltage computed tomograpy (KVCT)를 일차적으로 골격구조셋팅(bone-technique)으로 융합(fusion)한 뒤, 이차적으로 간을 보며 영상을 재조정 하였다. 치료 후 얻은 MVCT 영상을 영상변형이 가능한 Mim_vista (Mimsoftware, ver. 5.4 USA)로 보내고, 간을 비교하여 다시 묘사(delineate)하고, 손상위험장기 중 십이지장, 위, 소장, 대장을 합쳐서 대장장기(bowel_organ)로 정의하여 다시 묘사하였다. 보정방사선 치료계획시스템을 통하여 보정영상의 치료계획 선량과 보정된 선량의 차이를 평가하였다. 첫 번째, 치료 시작일부터 각각 1군($d{\geq}1$)은 4회, 2군(d<1)은 10회까지의 MVCT와 KVCT간의 영상 융합을 통한 셋업오차를 분석하였다. 두 번째, 보정영상에서 종양 즉, GTV, PTV의 치료계획선량과 보정선량의 3%의 선량차이를 나타내는 체적($V_{diff3%}$)과 5%의 선량차이를 나타내는 체적($V_{diff3%}$)을 비교하였고, 손상위험장기 중 대장장기의 최대선량의 차이율을 비교하였다. 결 과: MVCT를 통해 분석한 평균 셋업오차는 $-0.66{\pm}1.53$ mm (좌-우), $0.39{\pm}4.17$ mm (상-하), $0.71{\pm}1.74$ mm (전-후), $-0.18{\pm}0.30$ degrees (roll)였다. 1군($d{\geq}1$)과 2군(d<1)의 셋업오차는 유사하였다. 1군($d{\geq}1$)에서 보정방사선 치료계획을 통한 $V_{diff3%}$ 중 GTV는 $0.78{\pm}0.05%$, PTV는 $9.97{\pm}3.62%$, $V_{diff5%}$ 중 GTV는 0.0%, PTV는 $2.9{\pm}0.95%$, 대장장기의 최대선량의 차이율은 $-6.85{\pm}1.11%$였다. 2군(d<1)에서 $V_{diff3%}$ 중 GTV는 $1.62{\pm}0.55%$, PTV는 $8.61{\pm}2.01%$, $V_{diff5%}$ 중 GTV는 0.0%, PTV는 $5.33{\pm}2.32%$, 대장장기의 최대선량의 차이율은 $28.33{\pm}24.41%$였다. 결 론: 복부압박장치를 통한 간암의 방사선치료시 MVCT를 통한 환자 셋업오차는 평균 ${\pm}5$ mm 이하였고, 복부 압박장치를 사용하고 투시영상을 통해 확인한 횡경막의 움직임이 최소 5 mm 이상이라는 것을 감안하면, 환자 셋업오차는 그 안에 있음을 알 수 있었다. 1군($d{\geq}1$)과 2군(d<1)에서 GTV, PTV의 선량차이율은 오차범위 안에 있었고, 1군($d{\geq}1$)과 2군(d<1)의 대장장기 최대선량의 차이율은 최대 35% 이상의 차이를 보였고, 1군($d{\geq}1$)이 2군(d<1)보다 오차범위가 작았다. 따라서 간내 종양과 손상위험장기의 거리가 최소 1 cm 이상 유지된다면 정위적 방사선치료를 진행함에 복부압박장치가 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

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전이학습 기반 다중 컨볼류션 신경망 레이어의 활성화 특징과 주성분 분석을 이용한 이미지 분류 방법 (Transfer Learning using Multiple ConvNet Layers Activation Features with Principal Component Analysis for Image Classification)

  • 바트후 ?바자브;주마벡 알리하노브;팡양;고승현;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.205-225
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    • 2018
  • Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.