• Korean Journal of Radiology
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• 제23권1호
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• pp.77-88
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• 2022

Objective: Our study aimed to evaluate the quality of radiomics studies on brain metastases based on the radiomics quality score (RQS), Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis Or Diagnosis (TRIPOD) checklist, and the Image Biomarker Standardization Initiative (IBSI) guidelines. Materials and Methods: PubMed MEDLINE, and EMBASE were searched for articles on radiomics for evaluating brain metastases, published until February 2021. Of the 572 articles, 29 relevant original research articles were included and evaluated according to the RQS, TRIPOD checklist, and IBSI guidelines. Results: External validation was performed in only three studies (10.3%). The median RQS was 3.0 (range, -6 to 12), with a low basic adherence rate of 50.0%. The adherence rate was low in comparison to the "gold standard" (10.3%), stating the potential clinical utility (10.3%), performing the cut-off analysis (3.4%), reporting calibration statistics (6.9%), and providing open science and data (3.4%). None of the studies involved test-retest or phantom studies, prospective studies, or cost-effectiveness analyses. The overall rate of adherence to the TRIPOD checklist was 60.3% and low for reporting title (3.4%), blind assessment of outcome (0%), description of the handling of missing data (0%), and presentation of the full prediction model (0%). The majority of studies lacked pre-processing steps, with bias-field correction, isovoxel resampling, skull stripping, and gray-level discretization performed in only six (20.7%), nine (31.0%), four (3.8%), and four (13.8%) studies, respectively. Conclusion: The overall scientific and reporting quality of radiomics studies on brain metastases published during the study period was insufficient. Radiomics studies should adhere to the RQS, TRIPOD, and IBSI guidelines to facilitate the translation of radiomics into the clinical field.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권3호
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• pp.303-320
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• 2024

본 연구는 폴리아의 문제해결 단계에 따라 풀이를 제공하는 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 제작하여 수학적 성능을 검증하였다. 우선 맞춤형 챗봇 베타 버전을 제작하여 수학적 성능을 검증한 후 대표적인 오류를 수정하여 최종 맞춤형 챗봇을 완성하였다. 완성된 맞춤형 챗봇은 초등 수학 6학년 교과서에 제시된 이미지 형태의 65개 문제 중 평균 약 57.8개를 옳게 해결하여 약 89.0%의 정답률을 보였으며, 베타 버전에 비해 약 4%p 높은 정답률을 나타냈다. 또한 그림이 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 하지 않는 50개 문제의 경우 평균 45.5개를 옳게 해결하여 약 91.0%의 정답률을 보였다. 완성된 맞춤형 챗봇의 답변 중 대표적인 오류는 문제 인식 오류이며, 문제에 인식하기 어려운 그림이 사용되었거나 문제 구성이 복잡한 경우에 해당 오류가 나타났다. 다음으로 개념 혼동 오류, 문제 이해 오류 등이 나타났다. 본 연구에서 개발한 문제해결 맞춤형 챗봇은 범용적인 챗봇인 ChatGPT보다 우수한 수학적 성능을 보였다. 또한 학년 수준에 적절하도록 풀이 과정의 조정이 가능하여 학생 개별화 맞춤형 지도에 활용할 수 있으며, 누구나 제작이 가능하여 교사 개인별 수업 보조 등 수학교육에서의 다양한 활용 가능성을 엿볼 수 있다.

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.86-92
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• 2009

현재는 PET/CT의 개발로 기능적인 영상에 해부학적인 정보를 추가함으로써 좀더 병변의 명확한 구별이 가능하게 되었으며, CT영상으로 감쇠보정하여 환자 검사시간을 단축시킬 수 있는 이점이 있다. 하지만 오랜 금식으로 위장이 수축되어 있고, 병변이 없는 경우에도 높은 생리적 섭취에 의해 종양으로 오인되는 경우가 있어 종종 추가 검사를 시행하고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 검사 직전에 물을 섭취하여 위장을 확장시켜 영상을 얻는 방법이 시도되었지만, 위장에서 짧은 시간에 배출되기 때문에 충분히 확장된 위장 영상을 획득하지 못하여 경우에 따라, 다시 물을 먹고 추가 검사를 하는 경우가 발생되었다. 그러므로, 본 연구에서는 칼로리, 단백질 함유, 탄수화물 정도에 따라 위장의 배출시간이 다르다는 생리적 특성에 착안하여 시중에서 비교적 구하기 쉬운 오렌지 주스를 이용하여 검사 중 위장 확장 정도와 영상의 유용성을 비교.평가하였다. 2008년 2월부터 10월까지 PET/CT를 시행한 150명의 환자로 섭취를 하지 않았을 때와 물과 오렌지 주스를 먹은 환자 각각 50명을 대상으로 하였다. 섭취를 하지 않고 검사를 시행한 환자는 남자 25명, 여자 25명으로 연령은 30~71세(평균 연령: 54세)이며, 물(400 cc)을 먹고 검사를 시행한 환자는 남자 25명, 여자 25명으로 연령은 28~71세(평균 연령: 54세)이고, 오렌지 주스(400 cc)를 먹고 검사를 시행한 환자는 남자 25명, 여자 25명으로 연령은 32~74세(평균 연령: 56세)이었다. 환자는 검사 전 6~8시간 금식을 하였고, 당뇨병이 없는 환자를 대상으로 하였다. $^{18}F$-FDG 370~555MBq를 정맥 주사 후 환자를 1시간 동안 안정된 자세로 유지하였으며, 그 후 영상을 획득하였다. 전신 검사 시작 전 각각 물, 오렌지주스를 섭취하고, 두개골 기저에서 대퇴부 중반까지 영상을 얻었으며, bed당 3분으로 방출영상을 획득하여, 영상을 재구성 하였다. 획득된 영상의 종축, 횡축의 길이를 측정하여 확장 정도를 확인 분석하였다. 위장의 확장된 정도는 관상면(Coronal)에서 섭취를 하지 않았을 때 종축이 $1.20{\pm}0.50\;cm$, 횡축이 $1.4{\pm}0.53\;cm$이고 물을 섭취하였을 때 종축이 $1.67{\pm}0.63\;cm$, 횡축이 $1.65{\pm}0.77\;cm$이었으며 오렌지 주스를 섭취하였을 때 종축이 $3.48{\pm}0.77\;cm$, 횡축이 $3.66{\pm}0.77\;cm$로 나타났다. 횡단면 (Transverse)에서 섭취를 하지 않았을 때 종축이 $2.03{\pm}0.62\;cm$, 횡축이 $1.69{\pm}0.68\;cm$이고 물을 섭취하였을 때 종축이 $5.34{\pm}1.62\;cm$, 횡축이 $2.45{\pm}0.72\;cm$이었으며, 오렌지 주스를 섭취 하였을 때 종축이 $7.74{\pm}1.62\;cm$, 횡축이 $3.57{\pm}0.77\;cm$로 나타났다. 물과 오렌지 주스의 관상면과 횡단면에서 종축과 횡축의 거리는 유의한 차이가 나타났다(p<0.001). 또한 SUV에 미치는 영향을 확인하기 위하여 측정값은 섭취를 하지 않았을 때 Liver는 $2.52{\pm}0.42$, Lung $0.51{\pm}0.14$, 물을 섭취하였을 때 Liver에서 $2.47{\pm}0.38$, Lung은 $0.50{\pm}0.14$, 오렌지 주스를 섭취 하였을 때 Liver에서 $2.50{\pm}0.45$, Lung은 $0.51{\pm}0.13$으로 유의한 차이가 없었다(p=0.759). 오렌지 주스를 섭취했을 때와 물을 섭취했을 때의 SUV의 차이가 크게 없었으며, 검사 중 위장의 확장 정도는 섭취를 하지 않았을 때와 물보다 오렌지 주스에서 충분히 확장된 영상을 획득하였다. 그러므로 검사 전 오렌지주스를 섭취하여 불필요한 위장의 추가 검사를 시행하지 않아 불필요한 환자의 불편을 줄이고, 오랜 금식으로 인한 환자분들의 불만을 최소화할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.35-45
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• 2018

항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제20권2호
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• pp.83-89
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• 2008

목 적: 두경부 암 환자 치료 시 표적 및 주변 장기(Target 및 Structure)를 확인하는 방법으로 MVCBCT, KVCBCT, CT On-rail System, Ultrasound 등이 이용된다. 이 중 MVCBCT의 경우는 뼈를 이용한 표적 및 주변 장기의 확인에는 유용하나, 연부조직으로 구성된 표적 및 주변 장기의 확인에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 CT On-rail System을 이용하여 두경부 암 환자의 이하선의 움직임에 대한 파악과 체적의 변화에 따른 선량의 변화를 연구해 보고자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 두경부 암으로 치료받는 환자 5명을 대상으로 하였다. 선택된 환자는 시멘스사 ARTISTE CT Vision (CT On-rail System)을 이용하여 주당 3회씩 CT 스캔을 시행하였다. CT 스캔 후 이하선의 움직임을 치료 계획시의 영상과 비교하여 이동된 좌표를 얻었으며, 이하선의 체적을 확인하기 위하여 획득한 CT영상을 치료계획 시스템(RTP System)에 전송하여 변화된 체적에 따른 선량분포의 차이를 확인하였다. 결 과: 이하선의 움직임에 의한 표적 좌표의 변화는 X: -0.4~0.4 cm, Y: -0.4~0.3 cm, Z: -0.3~0.3 cm이었다. GTV의 체적은 평균 7.11%/week로 감소되었으며 이하선의 체적과 선량의 변화는 평균적으로 좌측 이하선의 체적은 평균 4.81%/week, 우측 이하선의 체적은 2.91%/week, 선량은 좌측 이하선의 선량은 3.66%/week, 우측 이하선 선량은 2.01%/week 감소하였다. 결 론: CT On-rail System에서 얻어진 영상을 이용하여 표적 및 주변 장기를 확인한 결과 MVCBCT를 이용한 영상에 비해 연부조직의 관찰에 우수함을 알 수 있었다. 또한, 획득한 영상으로 재 치료계획(Replanning)을 한 후 선량의 재분포를 획득한 결과 단순한 움직임의 보정뿐 아니라 체적의 변화를 고려한 정확한 선량분포를 얻을 수 있었으며, 이렇게 보정된 선량의 전달은 Adaptive Targeting Radiotherapy가 가능할 수 있다고 사료된다. 향후 선량의 전달까지 걸리는 시간을 단축할 수 있는 Real Time Adaptive Targeting Radiotherapy가 구축되어야 할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.933-944
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• 2019

이 연구에서는 영상레이더(synthetic aperture radar; SAR) 이중차분간섭기법(Double-Differential Interferometric SAR; DDInSAR)을 이용하여 남극 로스 빙붕(Ross Ice Shelf)의 동쪽(A지역)과 서쪽(B지역)에 위치한 육지 경계부 지역의 조위변형을 분석하고, 조위예측 모델의 정밀도와 빙붕의 영률(Young's modulus) 추정을 위해 2015-2016년에 획득된 총7장의 Sentinel-1A SAR 영상을 획득하였다. 먼저, 남극 로스해(Ross Sea)에 대한 대표적인 조위예측 모델인 Ross Sea Height-based Tidal Inverse (Ross_Inv) 모델과 DDInSAR영상에서 추출된 빙붕의 조위변형을 비교한 결과, 모델의 조위예측 오차는 동쪽에서는 3.86 cm로 분석되었으며 조위모델에서 역기압효과가 필수적으로 보정되어야 함을 확인하였다. 그러나 서쪽에서는 역기압효과 보정 후에도 큰 오차가 발생하여 조위모델이 부정확할 수 있음을 확인했다. 또한, 조위변형이 나타나는 힌지 영역(hinge zone)의 폭과 얼음두께의 상관성을 나타내는 1차원 탄성 보 모델에 의거하여 얼음의 영률을 계산하였다. 이를 위해 DDInSAR 영상에서 조위에 의한 변위가 나타나기 시작하는 곳을 지반선(grounding line)으로, 조위에 의한 최대변위가 나타나는 지점을 힌지선(hinge line)으로 새롭게 정의했고, 이두선 사이를 힌지 영역으로 정의했다. 반무한 평면체를 가정한 1차원 탄성 보 모델에 의하면 힌지 영역의 폭은 얼음두께의 0.75승에 정비례한다. DDInSAR에서 나타나는 힌지 영역 중 지반선과 힌지선이 직선에 가까운 지역에서 힌지 영역의 폭을 측정하였고, 이를 BEDMAP2 얼음 두께의 0.75승과의 선형 회귀 분석을 통해 로스 빙붕 동쪽과 서쪽 힌지 영역의 영률을 1.77±0.73 GPa로 추정할 수 있었다. 이러한 방법으로 향후 Sentinel-1 영상이 축적되면 더 정밀한 영률을 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.62-68
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• 2014

치료 후 I-131 SPECT/CT는 잔류 갑상선 위치확인 및 전이유무를 판단하기 위하여 시행된다. 잔류 갑상선에 집적이 심한 경우 영상은 ringing artifact에 의하여 왜곡된다. 본 연구는 ringing artifact를 제거하고 영상의 질을 향상시키기 위한 적절한 post-filter의 적용에 대하여 제시하고자 한다. 본 실험은 hollow sphere와 아크릴통으로 구성된 phantom을 사용하여 SPECT/CT Discovery 670 (GE Healthcare, USA) 장비로 수행하였다. I-131용액을 hollow sphere에 184, 46, 9.2, 2.3 MBq/cc, 아크릴통에 46 kBq/cc을 각각 주입하였고 sphere 대 background의 비를 4000:1, 1000:1, 200:1, 50:1로 설정하였다. 데이터는 다음과 같은 조건으로 획득하였다(HEGP collimator 사용, Attenuation collection 적용, scan time 40 secs/frame, step angle 6도, scan mode non circular, evolution 적용과 미적용). 획득된 데이터는 OSEM (iteration 2, subset 10) 방식으로 재구성하였다. Post-filer의 사용에 따른 이미지의 변화를 보기 위해 3가지의 다른 post-filer들이 사용되었다(butterworth filter cut-off: 0.38, 0.43, 0.48, 0.53, 0.58, hanning filter cut-off: 0.8, 0.85, 0.9, 0.95, 1, gaussian FWHM: 3, 3.4, 4, 4.5, 5). 각각의 데이터는 MRIcro를 사용하여 contrast ratio, background variability를 분석하였고 e.soft ROI tool을 사용하여 FWHM값을 구하였다. Evolution을 적용한 경우, 모든 결과에서 contrast ratio값이 높게 나타났다. Evolution을 적용하지 않은 경우 star artifact 등 왜곡이 발생하였고 영상의 질이 현저히 낮아짐을 확인할 수 있었다. 4000:1, 1000:1, 200:1의 경우, butterworth filter 사용 시 ringing artifact가 발생하였으며 cut-off값이 커질수록 artifact가 감소하였다. Hanning filter를 사용한 경우 ringing artifact는 발생하지 않았다. Contrast ratio와 FWHM값이 butterworth filter나 hanning filter 적용 시 우수하였다. Gaussian filter경우 contrast ratio와 FWHM값에서 저조한 결과를 얻을 수 있었다. 50:1의 경우, 모든 경우에서 ringing artifact가 발생하지 않았다. Butterworth filter를 적용한 경우 가장 높은 contrast ratio와 가장 우수한 FWHM값을 나타내었다. 본 논문을 통하여 I-131 SPECT에서 ringing artifact가 발생 할 경우(thyroid remnant를 포함) hanning filter를 사용하여 영상을 재구성하고, ringing artifact가 발생하지 않을(remnant thyroid를 포함하지 않음) 경우 butterworth filter를 사용하여 재구성하는 것이 바람직하다는 사실을 알 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.147-161
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• 2011

우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸여 있기 때문에 수산물의 공급처인 연안에서 다양한 품목들을 양식하고 있다. 최근 연안 및 바다의 넓은 지역에 위치한 김, 전복, 어류 양식장의 정확한 위치와 시설량 파악을 위해 많은 연구들이 진행 중이며, 효율적인 어장관리를 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System)과 원격탐사(Remote Sensing)를 이용한 양식장 시설량 판독이 필요하다. 본 연구는 보다 정밀하게 양식장 시설량을 판독하기 위하여 기존에 사용하던 해상도가 2~2.5m인 위성영상보다 고해상도인 항공영상(25cm)을 이용하였다. 김, 전복, 어류의 양식장이 모두 갖춰져 있는 완도군을 대상으로 항공영상 촬영 및 영상 보정, 어장 공간DB 구축, 시설량 판독을 수행하였다. 면허지 내/외의 시설량 분석 결과, 김, 전복 양식장의 면허지 외 시설량이 증가하였으며, 어류 양식장 시설량은 전복양식으로 전환했기 때문에 면허시설, 영상을 이용한 판독 시설량, 면허지 외 시설 모두 감소하였다. 김, 전복 양식장의 면허지 내/외 시설량 증가에 대해서는 이탈시설 및 무면허 시설에 대한 지속적인 단속과 관리가 필요할 것이다. 이처럼 양식장 시설량은 넓은 지역에 분포해 있기 때문에 고해상 항공영상을 이용하여 판독하는 것이 직접 현장조사를 통해 시설량을 산출하는 것보다 효과적이다. 본 연구는 어류 양식장의 효과적인 관리를 위하여 양식장의 정확한 위치와 시설량 산출에 항공영상을 이용하는 방안을 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.28-43
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• 2022

본 연구는 창원시 도시지역 내 공원을 대상으로 UAV 영상 기반 물리적 공간 유형을 분류하고, ENVI-met 열 쾌적성 결과와의 비교를 통해 물리적 공간 유형에 따른 열 쾌적성 특성을 분석하였다. 물리적 공간 유형은 UAV 기반 NDVI, SVF 특성에 따라 4개 유형으로 분류하였다. ENVI-met 열 쾌적성 결과는 수목 밀집지역의 T_MRT가 그 외 지역보다 최대 30℃ 이상의 차이를 보였으며, 오후 시간대 중에서는 수목 밀집지역과 다른 지역의 T_MRT 차이가 16시에 19.6℃로 가장 큰 것으로 나타났다. UAV 기반 물리적 공간 유형과 시간대별 열 쾌적성 특성 분석결과 NDVI가 높고, SVF가 높은 공간 유형에 대해 UAV 활용 시 시간대별 열 쾌적성 변화 패턴과 유사한 경향을 보이는 것을 확인하였으나, 수목 및 인공 구조물 등이 밀집된 지역에 대해서는 상대적으로 UAV 기반 물리적 환경 유형과 상관관계가 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 개활지 및 식생으로 이루어진 공간 유형에 대해 UAV 영상 기반 열 쾌적성 분포 파악 가능성을 확인하였으며, 수목 인접지역이 개활지보다 열적으로 쾌적한 것으로 도출되었다. 따라서, 도시계획 단계에서 개활 공간은 잔디 및 수목 등 자연피복재질을 고려하여 조성할 필요가 있으며, 인공피복재질 활용 시 수목, 건물과의 인접성 등을 고려한 공간계획이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 향후 지상LiDAR 및 현장 측정 기반 UAV 영상 보정을 통해 신속·정확한 도시기후 현상 규명 및 열 쾌적성을 고려한 도시계획 수립이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.