$^{90}Y$ SIR-Sphere 를 사용한 암의 간 전이치료에서 치료 후 평가를 위한 PET/CT 영상에 대한 정량적 평가를 연구해보고자 하였다. $^{90}Y$ 의 PET 에서의 영상의 상관도를 보기 위해 Dose calibrator 의 측정치와 영상에서 관심영역을 설정하여 나타낸 측정치와의 상관도를 확인하였다. 그리고 90Y SIR-Spheres 를 사용하여 암의 간 전이치료를 받은 15명의 환자에서 20분간 LIST mode로 획득한 PET 영상에서 간의 섭취계수가 높은 부분, 중간 부분, 낮은 부분, 세 부분으로 나누어 관심영역의 계수를 측정하여 적정 영상 획득 조건을 연구하였다. $^{90}Y$ 의 PET 영상에서의 상관도는 Y-90 의 측정치와 PET영상의 관심영역을 설정한 부위의 계수는 통계적으로 상관도가 있다고 나타났고($R^2=0.956$), PET 계수는 모든 관심영역의 계수는 영상획득시간에 따라 비례하여 증가 하였다 그러나, PET 영상의 관심영역 계수가 높은 부분은 평균 약 10분, 중간 부분은 평균 약 14분, 낮은 부분은 평균 19분에서 표준편차의 평형을 나타냈다. $^{90}Y$의 동위원소를 이용하여 PET 영상을 획득하는데 적합하였고, PET/CT 영상 평가는 적절한 영상 시간을 획득한다면, $^{90}Y$ SIR-Spheres 를 사용한 암의 간 전이치료에서 치료 후 평가에 유용할 것이다.
국내 선거여론조사에서 면접대상인 가구(또는 개인) 표본을 추출하기 위해 유선전화 전화번호부 또는 임의번호걸기(RDD) 방식이 주로 이용되고 있다. 하지만 유선전화를 보유하지 않은 가구가 늘어나고 있고, 유선전화가 있더라도 전화번호부 등재를 꺼리는 가구가 점차 많아지고 있다. 또한 젊은 층이나 직장인의 경우 여론조사가 실시되는 낮 시간대에 주로 외부에서 활동하므로 유선전화를 통한 접촉이 매우 어려운 실정이다. 상술한 문제들로 인하여 선거 여론조사의 예측력이 점점 떨어지고 있으며, 특히 조사시간대에 주로 외부에서 활동하는 사람들에 대한 낮은 접근성은 보수 성향 후보에게 긍정적인 예측결과를 내놓는 편향으로 이어지고 있다. 이러한 문제점을 해소할 수 있는 한 가지 방법으로 이동전화를 함께 활용하는 조사를 생각해 볼 수 있다. 즉, 낮 시간대 재택성향이 높은 사람들에 대해서는 유선전화를 활용한 조사를 수행하고, 부재성향이 높은 사람들에 대해서는 이동전화조사를 수행한 후, 두 결과를 혼합하는 방식(유 무선전화 병행조사)이다. 유 무선전화 병행조사를 실시하기 위해서는 1)유선전화와 이동전화 조사를 위한 표집틀이 확보되어야 하고, 2)유선전화와 이동전화로 조사할 비중을 사전에 결정해야 한다. 본 연구에서는 유 무선전화 병행조사를 실시하기 위한 경험적(heuristic) 방법론을 제안한다. 제안된 방법에서는 유선전화조사를 위해 임의번호걸기 방식을 이용하고, 이동전화조사를 위해 조사회사에서 모집한 조사패널을 활용한다. 또한, 유선전화와 이동전화로 조사할 표본의 비중은 통계청 생활시간조사 결과를 이용해서 계산한 재택율과 부재율을 활용한다. 제안된 조사방법을 활용하여 10.26 서울시장 보궐선거에 대한 여론조사를 실시하였다. 총 4회의 여론조사가 실시되었는데, 처음 3회의 조사는 판세분석용 조사이고, 최종 조사는 선거결과 예측용 조사이다. 판세분석조사의 경우 조사시점에 발생된 이슈에 대한 반응이 타당성 있게 조사되었고, 선거예측조사의 경우 실제 선거결과에 매우 근접한 예측능력을 보였다.
$^{18}F$-FDOPA는 뇌 종양의 아미노산 대사를 추적하는 방사성 의약품이다. 본 연구의 목적은 뇌 종양의 아미노산 대사를 영상화 하여 악성 종양을 진단하는 $^{18}F$-FDOPA와 포도당 대사를 통한 $^{18}F$-FDG의 Brain PET/CT 검사 영상의 대조도 분석을 통해 병변의 검출 능력을 비교하고, $^{18}F$-FDOPA Brain PET/CT 검사에서 섭취 시간에 따른 SUV의 변화를 분석하여 최적의 영상 획득 시간을 알아보기 위함이다. $^{18}F$-FDOPA 와 $^{18}F$-FDG 두 영상에서 종양(Tumor)과 소뇌(Cerebellum)의 중심에 각각 약 $350mm^2$의 관심 영역을 설정하여 $SUV_{max}$를 측정하였고, 종양과 소뇌의 $SUV_{max}$ 비율(T/C ratio)을 산출하였고, $^{18}F$-FDOPA 투여 직후 30분 동안 획득한 리스트 수집 방식 데이터(List mode data)를 활용해 2분씩 15프레임으로 나눈 뒤 각 프레임 별로 종양과 소뇌 중심에 $SUV_{max}$를 측정하여 위와 동일한 방법으로 T/C ratio를 산출하여 분석하였다. 종양의 평균 $SUV_{max}$를 비교해 본 결과, $^{18}F$-FDOPA Brain PET/CT 검사에서 $4.2{\pm}0.8$, $^{18}F$-FDG Brain PET/CT 검사에서는 $5.6{\pm}0.7$ 이었다. 또한, T/C ratio는 $^{18}F$-FDOPA 검사에서 $2.1{\pm}0.7$, $^{18}F$-FDG 검사에서는 $1.1{\pm}0.4$ 이었으며, $^{18}F$-FDOPA의 $SUV_{max}$는 $^{18}F$-FDG보다 낮지만 T/C ratio는 높게 나타나 종양 구별 능력이 더욱 뛰어난 것을 알 수 있었다(t=-5.214, p=0.000). $^{18}F$-FDOPA의 섭취 시간에 따른 $SUV_{max}$와 T/C ratio를 분석한 결과, $SUV_{max}$와 T/C ratio의 Peak는 모두 6~8분에서 나타났다. 이를 토대로 본원에서 $^{18}F$-FDOPA Brain PET/CT 검사에서 활용하는 10~30분의 영상과 Peak가 나타나기 시작한 6~26분의 영상을 비교한 결과 SUV와 T/C ratio가 각각 0.2, 0.1 증가하였다. 추후 지속적인 연구를 통해 검사 소요시간의 단축 가능성과 추가적인 스캔 정보 활용을 통한 정확한 진단에도 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 인텔사(社)의 UPnP SDK vl.0을 임베디드 리눅스 시스템 개발 보드인 아사벳(assabet)보드에 포팅하고, UPnP SDK 패키지에서 제공하는 API를 이용하여 리눅스 PC에서 동작하는 UPnP Control Point와 임베디드 리눅스 시스템에서 동작하는 디지털 TV 에뮬레이터, 그리고 전등 제어기를 C언어로 구현하였다. 디지털 TV의 기능을 분석하여 UPnP서비스로 설계하고, 이를 UPnP 디바이스 프로그램에 적용하였다. 본 논문에서 사용한 UPnP SDK vl.04는 UPnP 홈 네트워킹 제어 미들웨어의 핵심 프로토콜 인 HTTP와 SSDP(Simple Service Discovery Protocol), SOAP(Simple Object Access Protocol), GENA(General Event Notification Architecture), 그리고, XML DOM Level-1을 리눅스에서 지원하기 위한 API 들로 들로 구성되어 있다. 본 논문에서 작성한 Control Point 프로그램은 리눅스 PC에서 실행시키고, 디지털 TV 에뮬레이터 프로그램과 전등제어기 프로그램은 임베디드 리눅스 보드에서 실행하였다. 실행된 Control Point는 네트워크에 연결된 디바이스들을 찾아 그 리스트를 콘솔에 출력하고, 디바이스가 제공하는 서비스를 콘솔입력으로 선택하여 실행시킨다. 본 논문에서 작성한 디바이스와 Control Point 프로그램이 UPnP의 핵심 기능들을 완벽하게 지원하는 것을 실험을 통해 확인하였다.
Purpose: Whole-body PET using radiopharmaceutical is one of the imaging study methods for physiological changes of body. High specificity of the PET-CT examination is used to detect an early stages of cancer and metastatic cancer by imaging a physiological changes. During the imaging process, PET image has been characterized by a relatively low image quality due to its low sensitivity and the acquisition of random and scatter coincidences as well as patients figure. Therefore, the image quality as the changes of the acquisition times of patient weight was evaluated in this study. Materials and Methods: Thirty patients who presented to our hospital were enrolled. They were divided to normal, overweight, and obese group using BMI index, respectively. The patients with a liver disease and diabetes were excluded. $^{18}F-FDG$ was administered to the patients as 5.2 MBq per kg. After an hour from an injection, image acquisition was obtained as List mode in a part of liver in 1 bed. SNR (signal-to-noise ratio) of each groups acquisition times were confirmed from the calculated radiation counts and random fractions. The statistical significance of three groups was confirmed through one-way ANOVA test. On the basis of the counts of 2 minutes on normal group, the SNR of overweight group and obese group were compared. Results: The SNR were increased with loger aquisition time in 3 groups. In the condition of same acquisition time, the SNR had a statistical significance (P<0.05). The SNR were decreased to the normal, overweight, and obese, respectively. Liver activity had no significance difference on each group and RF had the significance differences (P<0.05). On the basis of the counts of 2 minutes on normal group, there were no statistical significance in a three minute acquisitions of overweight group and two minute acquisitions of obese group (P=0.150). Conclusion: In this study, the administrated amount of radiation dose did not adjust as the change of the patients weight. Increasing the acquisition time when the administration of the same amount of dose was able to get a good result of SNR. When the Based 2 minute on normal group, if overweight and obese case the increased acquisition time of 3 minute was able to obtain a similar SNR. On the basis of the normal group, the acquisition times of overweight and obese group were increased to 3 minutes per bed and the SNR were similar to the normal group.
본 연구에서는 가정 내의 가스 밸브에 장착되는 가스 타이머와 ESP-01 와이파이 모듈을 활용하여 서버와 연동되는 IoT 검사 시스템을 개발하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템의 서버 환경은 APM(Apache, PHP, MySQL)을 설치하여 세대별 가스 압력 데이터를 수집하여 누출 체크를 할 수 있도록 하였다. 가스 누출 IoT 검사 시스템 제어를 위해 앱 인벤터를 활용하여 가스 누출 체크 값을 실시간으로 관리를 할 수 있도록 하였다. 또한 모바일 앱으로 회원 관리 및 WiFi 설정, 누출 체크 값 등을 확인할 수 있도록 사용자의 편의성을 높였다. 지역별 가입자 관리를 하기 위해서 관리자 모드로 로그인하여 사용자 목록 확인을 하여 누출 검사 여부와 결과에 대한 안내를 할 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 가스누출 체크 버튼을 누르면 자동으로 압력을 체크하여 서버에 측정값이 저장되고 가스 누출 발생 시에는 경보 및 수리 후 누출 체크를 하여 정상이면 사용할 수 있도록 하였다. 또한 회원의 중복 가입을 막기 위해 MAC 주소를 기반으로 회원 관리를 할 수 있도록 하였다.
Purpose: Gallium-68 (68Ga) is increasingly used in nuclear medicine imaging for various conditions such as lymphoma and neuroendocrine tumors by labeling tracers like Prostate Specific Membrane Antigen (PSMA) and DOTA-TOC. However, compared to Fluorine-18 (18F) used in conventional nuclear medicine imaging, 68Ga has lower spatial resolution and relatively higher Signal to Background Ratio (SBR). Therefore, this study aimed to investigate the optimized parameters and reconstruction methods for PET/CT imaging using the 68Ga radiotracer through model-based image evaluation. Materials and Methods: Based on clinical images of 68Ga-PSMA PET/CT, a NEMA/IEC 2008 PET phantom model was prepared with a Hot vs Background (H/B) ratio of 10:1. Images were acquired for 9 minutes in list mode using DMIDR (GE, Milwaukee WI, USA). Subsequently, reconstructions were performed for 1 to 8 minutes using OS-EM (Ordered Subset Expectation Maximization) + TOF (Time of Flight) + Sharp IR (VPFX-S), and BSREM (Block Sequential Regularized Expectation Maximization) + TOF + Sharp IR (QCFX-S-400), followed by comparative evaluation. Based on the previous experimental results, images were reconstructed for BSREM + TOF + Sharp IR / 2 minutes (QCFX-S-2min) with varying β-strength values from 100 to 700. The image quality was evaluated using AMIDE (freeware, Ver.1.0.1) and Advanced Workstation (GE, USA). Results: Images reconstructed with QCFX-S-400 showed relatively higher values for SNR (Signal to Noise Ratio), CNR (Contrast to Noise Ratio), count, RC (Recovery Coefficient), and SUV (Standardized Uptake Value) compared to VPFX-S. SNR, CNR, and SUV exhibited the highest values at 2 minutes/bed acquisition time. RC showed the highest values for a 10 mm sphere at 2 minutes/bed acquisition time. For small spheres of 10 mm and 13 mm, an inverse relationship between β-strength increase and count was observed. SNR and CNR peaked at β-strength 400 and then decreased, while SUV and RC exhibited a normal distribution based on sphere size for β-strength values of 400 and above. Conclusion: Based on the experiments, PET/CT imaging using the 68Ga radiotracer yielded the most favorable quantitative and qualitative results with a 2 minutes/bed acquisition time and BSREM reconstruction, particularly when applying β-strength 400. The application of BSREM can enhance accurate quantification and image quality in 68Ga PET/CT imaging, and an optimization process tailored to each institution's imaging objectives appears necessary.
이 연구에서는 폐종양의 정량적 개선을 위하여 분자체를 이용하여 내부 움직임을 측정하고 평가된 데이터를 기반으로 소동물 PET 영상내의 폐종양을 국소화하고자 하였다. 소동물 폐 영역의 내부 움직임은 방사성물질을 흡착한 분자체를 이용하여 소동물 폐 영역에 부착함으로써 구현하였다. 폐 영역의 내부 움직임 표적으로 사용된 분자체는 약 37 kBq의 Cu-64를 흡착시켜 폐종양을 모사하였다. 소동물 PET 영상은 Siemens Inveon 스캐너를 이용하여 획득하였으며 외부 움직임 데이터는 트리거 생성 장치인 BioVet을 이용하였다. SD-Rat PET 영상은 $^{18}F$-FDG 37 MBq/0.2 mL을 미정맥으로 주사하고 60분 후 20분간 데이터를 획득하였다. 리스트모드 데이터의 각 선응답은 외부 트리거 장치에 의해 획득된 트리거신호를 이용하여 2 bin에서 16 bin으로 사이노그램을 획득하였다. 획득된 사이노그램 데이터는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 4회의 반복으로 재구성하였다. 종양의 정량적 분석을 위한 PET 영상은 종양을 묘사한 분자체 영역에 관심영역을 설정하고 계수와 SNR 그리고 FWHM을 이용하여 평가하였다. 움직임 표적으로 사용된 분자체의 크기는 $1.59{\times}2.50mm$이었으며, 기준 영상으로 획득한 체외 분자체 수직 및 수평 FWHM은 $2.91{\times}1.43mm$이었다. 정적영상과 4 bin 그리고 8 bin 영상에서의 수직 FWHM은 각각 3.90 mm, 3.74 mm, 3.16 mm이었으며 수평 FWHM은 각각 2.21 mm, 2.06 mm, 1.60 mm이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 계수 값은 각각 4.10, 4.83, 5.59, 5.38, 5.31이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 SNR은 4.18, 4.05, 4.22, 3.89, 3.58이었다. FWHM은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상됨을 확인하였다. 그러나 계수 값과 SNR은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상되지 않고 특정 bin 수에서 가장 높은 값을 보여 소동물 폐 영역에서의 종양 영상화시 SNR의 손실을 최소화하면서 향상된 계수 값을 얻을 수 있는 게이트 수를 획득하였다. 내부 움직임 측정은 최적화된 종양 국소화 영상을 획득할 수 있으며 외부 움직임 모니터링 시스템을 사용하지 않고 장기별 움직임 예측 모델링을 위한 유용한 방법이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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