본 논문은 흉부를 촬영한 CT(Computed Tomography) 영상을 이용하여 기관지 내부를 시각화(visualization)하기 위해 가상기관지경(virtual bronchoscopy)을 구현하였다. 실제 광학내시경은 침습(invasive)검사로 환자가 불편함을 감수해야하며 검사 전에 사전 준비 작업이 필요하고 절개, 감염, 출혈 등의 부작용을 수반하는데 비해 가상내시경은 CT 나 MRI 등과 같은 스캐너의 단면 영상을 사용하여 구현한다. 가상기관지경의 항해경로 결정을 위해 CT 단면 원천영상에서 기관지(trachea wall)만을 분리하였고, 분리된 기관지 영상을 이용하여 중앙축 변환(MAT : .Medial Axis Transformation)을 통해 구해진 좌표값을 가상 카메라의 운행 경로로 사용하였다. 원근투영(perspective projection) 및 볼륨 데이터의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching cube) 알고리즘을 사용하였다. 기관지질환은 기관지 내부의 염증(inflammation) 이나 폐암(lung cancer)으로 기인하여 기관지 통로가 좁아지는 기관지 협착증, 기관지 확장증 및 기관지암으로 분류된다. 가상기관지경은 기관지 내부의 질환 위치와 질환 정도를 정성적으로 파악 할 수 있으며 기관지질환의 진단과 교육에 사용될 수 있다.
This paper were studied the evaluation in compare with the conventional and AMBER of analog images, PACS and CR of digital images which were collected every ten sampling chest images with the J.J.Vucicuh chest evaluated chart, and were measured the chest phantom surface dose and the density of several part in chest images. The evaluated numbers were total 22 persons who were 6 persons of the M.D., 6 of the radiotechnological professors and 10 of the radiotechnologists. The obtained results summarized as following : 1. Approaching the optimum standard density of the several part in chest images drew near at the lung round region density in PACS images, the sternum region density in CR and AMBER images, the heart region density in CR AMBER images, the diaphram region density in AMBER and conventional images. 2. The evaluation measured surface dose were appeared orderly lesser dose at the AMBER images (spine 21 mR, lung 2mR, heart 12mR, apex 6mR) than the conventional images(32 mR), CR images(38mR) and PACS images(81mR). 3. The anatomical physical evaluation marks were taken the highest points at CR images(88.3), and orderly PACS images(82), AMBER images(79.2) and conventional images(65.2). 4. It is exposured with lesser surface dose at the analog images, but analog images leaves much room for image quality improvement, and digital images demand for lesser exposure surface dose, although excellent image quality.
디지털 영상, 특히, 전산화 단층촬영 영상은 X선 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 과정에서 노이즈가 필수적으로 포함되기 때문에 노이즈 저감화에 대한 고려가 필수적이다. 최근, 딥러닝 모델 기반의 노이즈 감소가 가능한 연구가 수행되고 있다. 그러므로, 본 연구의 목적은 폐 CT 영상에서의 다양한 종류의 노이즈를 U-net 딥러닝 모델을 이용하여 노이즈 감소 효과를 평가하였다. 총 800장의 폐 CT 영상을 사용하였고, Adam 최적화 함수와 100회의 반복 학습 횟수, 0.0001의 학습률을 적용한 U-net 모델을 이용하였다. 노이즈를 포함한 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈, Poisson 노이즈, salt & pepper 노이즈, speckle 노이즈를 적용하였다. 정량적 분석 인자로 평균 제곱 오차, 최대 신호 대 잡음비, 영상의 변동계수를 사용하여 분석하였다. 결과적으로, U-net 네트워크는 다양한 노이즈 조건에서 우수한 성능을 나타냈으며 그 효용성을 입증하였다.
의료영상분할은 다양한 의료영상처리를 수행하기에 앞서 먼저 수행되어야 하는 영상처리 기술이다. 그래서 빠르고 정확한 의료영상분할이 요구되고 있으며 다양한 의료영상분할 방법이 연구되고 있다. 의료영상에는 특성이 유사한 다양한 장기가 존재하기 때문에 분할영역의 정확한 판단이 필요하다. 그러나 의료영상은 장기의 일부가 작게 촬영되는 경우가 발생된다. 이 경우에는 분할영역을 판단하기 위한 정보가 부족하게 되며 그 결과 분할과정에서 분할영역이 제거된다. 본 논문에서는 볼륨 데이터와 선형 방정식을 이용하여 작은 영역에서의 분할결과를 개선하였다. 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 흉부 CT 영상의 폐 분할을 수행하였다. 실험 결과, 의료영상의 분할 정확도는 0.978에서 0.981로 표준편차는 0.281에서 0.187로 개선되는 것을 확인하였다.
Objective: To compare image quality and radiation dose of high-pitch dual-source spiral cardiothoracic computed tomography (CT) between non-electrocardiography (ECG)-synchronized and prospectively ECG-triggered data acquisitions in young children with congenital heart disease. Materials and Methods: Eighty-six children (${\leq}3$ years) with congenital heart disease who underwent high-pitch dual-source spiral cardiothoracic CT were included in this retrospective study. They were divided into two groups (n = 43 for each; group 1 with non-ECG-synchronization and group 2 with prospective ECG triggering). Patient-related parameters, radiation dose, and image quality were compared between the two groups. Results: There were no significant differences in patient-related parameters including age, cross-sectional area, body density, and water-equivalent area between the two groups (p > 0.05). Regarding radiation dose parameters, only volume CT dose index values were significantly different between group 1 ($1.13{\pm}0.09mGy$) and group 2 ($1.07{\pm}0.12mGy$, p < 0.02). Among image quality parameters, significantly higher image noise ($3.8{\pm}0.7$ Hounsfield units [HU] vs. $3.3{\pm}0.6HU$, p < 0.001), significantly lower signal-to-noise ratio ($105.0{\pm}28.9$ vs. $134.1{\pm}44.4$, p = 0.001) and contrast-to-noise ratio ($84.5{\pm}27.2$ vs. $110.1{\pm}43.2$, p = 0.002), and significantly less diaphragm motion artifacts ($3.8{\pm}0.5$ vs. $3.7{\pm}0.4$, p < 0.04) were found in group 1 compared with group 2. Image quality grades of cardiac structures, coronary arteries, ascending aorta, pulmonary trunk, lung markings, and chest wall showed no significant difference between groups (p > 0.05). Conclusion: In high-pitch dual-source spiral pediatric cardiothoracic CT, additional ECG triggering does not substantially reduce motion artifacts in young children with congenital heart disease.
In this article, we present a new grey scale image segmentation method based on Fuzzy logic and bitplane techniques which combines the bits of different bitplanes of a pixel inorder to increase the segmentation quality and to get a more reliable and accurate segmentation result. The proposed segmentation approach is conceptually different and explores a new strategy. Infact, our technique consists in combining many realizations of the image together inorder to increase the information quality and to get an optimal segmented image. For segmentation, we proceed in two steps. In the first step, we begin by identifying the bitplanes that represent the lungs clearly. For this purpose, the intensity value of a pixel is separated into bitplanes. In the second step, segmentation values are assigned for each bitplane based on membership table. The segmented values of foreground are combined and the segmentation values of background are combined. The algorithm is demonstrated through the medical computed tomography (CT) images. The segmentation accuracy of the proposed method is compared with two existing techniques. Satisfactory segmentation results have been obtained showing the effectiveness and superiority of the proposed method.
흉부 CT 검사의 스캔 기법의 하나인 VOLUME AXIAL MODE를 이용하여 관전압의 변화에 따라 진단적으로 가치가 높은 영상을 얻기 위하여 화질을 평가하고 적절한 관전압을 제시하고자 한다. CT 장비는 GE사의 Revolution(GE Healthcare, Wisconsin USA)모델을 이용하였으며, Phantom은 Pediatric Whole Body Phantom PBU-70을 사용하였다. Heart의 SNR 평균차이분석에서는 70 kvp에서 $-4.53{\pm}0.26$ 이었고 80 kvp는 $-3.34{\pm}0.18$ 이었으며 100 kvp는 $-1.87{\pm}0.15$이었고 70 kvp가 100kvp 보다 약 -2.66정도 SNR이 높았으며 통계적으로 유의하였다.(p<0.05) Lung의 SNR 평균차이분석에서는 70 kvp에서 $-78.20{\pm}4.16$이었고 80 kvp는 $-79.10{\pm}4.39$이었으며 100 kvp는 $-77.43{\pm}4.72$이었고 70 kvp가 100 kvp 보다 약 -0.77정도 SNR이 높았으며 통계적으로 유의하였다.(p<0.05). Lung의 CNR 평균차이분석에서는 70 kvp에서 $73.67{\pm}3.95$이었고 80 kvp는 $75.76{\pm}4.25$이었으며 100 kvp는 $75.57{\pm}4.62$이었고 80 kvp가 70 kvp 보다 약 20.9정도 CNR이 높았으며 통계적으로 유의하였다.(p<0.05) 관전압 100 kvp에서는 70 kvp와 80k vp를 비교 했을 때 심장 영상의 질을 유지하면서 SNR이 1에 가까웠다. 하지만 70 kvp와 80kvp에서는 SNR 차이가 없어 70 kvp 로 소아 흉부 CT 검사를 하여 방사선량을 줄일 수 있을 것이다. 반면에 CNR은 70 kvp에서 가장 1에 근사치를 나타냈었으며 80kvp와 100kvp에서는 차이가 없어 80 kvp로 소아 흉부 CT 검사를 하여 방사선량을 줄일 수 있을 것이다. 또한 Volume Axial mode 검사 시 0.3초의 짧은 scan time으로 검사 할 수 있어서 움직이거나 진정이 필요한 소아환자에게 유용할 것으로 사료된다.
목 적 : 폐암환자의 호흡동조 방사선 치료 계획 시 호흡 훈련 전후 RPM 신호와 횡격막 위치 변화를 분석하여 호흡 훈련의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2016년 4월부터 8월까지 호흡 동조 방사선 치료를 받는 환자 11명을 대상으로 호흡 훈련을 시행하였고 동시에 RPM 신호 및 횡격막 영상을 획득하였다. 호흡 훈련은 총 3단계로 1단계 자유 호흡 상태의 신호 획득, 2단계 호흡 신호 가이드를 통한 1차 호흡 신호 획득, 3단계 설명과 반복 훈련으로 규칙성과 안정을 유도한 최종 호흡 신호를 획득 하였다. 각 단계의 흡기와 호기시 RPM 신호와 투시 영상의 횡격막 위치의 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값을 구하고, 이를 1단계 값으로 표준화 하여 2, 3단계를 상대분포 백분율(%)로 변환하여 환자의 호흡 변화와 내부 움직임을 분석 함으로써 각 환자의 호흡훈련 유용성을 평가 하였다. 결 과 : RPM 신호와 횡격막 진폭을 측정한 뒤, 1단계를 100%으로 표준화하여 각 단계의 평균값과 표준편차의 오차 평균을 구하였다. 그 결과, 3단계 최종호흡 획득 시 진폭의 상대평균 및 표준편차 모두 감소가36.4%, 표준편차만 감소가 18.2%, 진폭만 감소가 36.4%로 나타났으며, 횡격막 영상의 위치 측정 시 3단계에서 전체 81.8%의 환자에게서 상대평균 진폭 값이 30% 감소함을 보였다. 그러나 모든 환자들에게서 2단계 대비 3단계의 RPM 신호와 횡격막 진폭이 각각 평균 52.6%, 42.1% 감소함을 보였다. 또한, RPM 신호와 횡격막 영상 진폭 차이의 연관성은 2번 10번 환자를 제외하고 각각 1, 2, 3단계 움직임의 패턴이 상관관계를 보였다. 결 론 : 호흡 동조 방사선치료에서 호흡 훈련을 시행하였을 때 최적화된 호흡 주기를 유도할 수 있었으며, 모의 호흡 훈련을 치료 전 시행함으로써 불규칙적인 호흡에 의한 환자의 호흡을 제어해 폐의 움직임을 예측 가능 하게 해주는 효과를 기대할 수 있었다. 궁극적으로는 방사선 치료의 체계적 오류를 최소화해 보다 정확한 치료를 기대할 수 있어 호흡 훈련이 유용하다고 할 수 있겠다.그러나 본 연구는 치료 전 호흡 훈련을 시행한 자료를 바탕으로 분석한 연구로 제한되어 있으며 추후 실제 CT 계획과 치료 시 획득한 자료를 가지고 검증하는 것도 필요할 것으로 사료된다.
This study uses the 'S-align' function to present a reference value of the X-ray tube angle for the realization of an image similar to that of the chest PA image during chest AP radiography. This study targeted dummy phantom and used a 17"×17" DR image receptor. The irradiation conditions were 110 kVp, 160 mA, 50 ms, and the distance between the central X-ray and the image receptor was set to 180 cm and 110 cm, respectively. The end of the catheter was placed at the 11th thoracic height to indicate the nasogastric tube. In the case of lung apex length measurement, the mean value of measurement was 30.53±0.47 in PA. T 0°, TCA 5~25°, TCE 5~15° were 21.07±0.29, 27.60±0.21, 34.13±0.44, 39.86±0.31, 45.96±0.61 mm, 54.13±0.37 mm, 16.16±0.46 mm, 9.81±0.35 mm, 2.75±0.30 mm, respectively. For the depth of the catheter end, the average value measured at PA was 6.70±0.31 mm. T 0°, TCA 5~25°, TCE 5~15° were 15.72±0.38 mm, 24.10±0.50 mm, 29.24±0.86 mm, 34.35±0.35 mm, 41.06±1.08 mm, 48.07±0.38 mm, 12.85±0.25 mm, 7.92±0.36 mm, 3.01±0.39 mm, respectively. The length of the lung apex was similar to that of chest PA when the angle of incidence was adjusted from 5° to 10° in the leg direction, and the depth of the catheter tip was most similar when the X-ray tube angle was incident at 10° in the head direction. Therefore, To change the X-ray tube angle according to the purpose of the examination during the chest AP radiography using 'S-align' function is considered necessary.
목 적: 전자포탈영상장치 기반의 환자특이적 정도관리를 위한 portal dose image prediction (PDIP)와 anisotropic analytical algorithm (AAA)을 비교하여 성능을 분석하고, AAA를 사용한 portal dosimetry의 임상적 사용 가능성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 폐암 환자 15명과 간암 환자 17명, 총 32명의 환자를 후향적으로 선정하였다. PDIP와 AAA를 사용하여 검증용 치료계획을 생성하였다. 계산된 분포와 측정된 분포를 비교한 감마통과율(Gamma passing rate, GPR)과 다엽콜리메이터(Multileaf collimator, MLC) 위치 차이를 얻었다. 결 과: 폐암 환자군의 GPR 평균값은 PDIP 사용시 3%/3 mm에 대해 99.5% ± 1.1%, 1%/1 mm에 대해 90.6% ± 5.8%였다. AAA 사용시 3%/3 mm에 대해 98.9% ± 1.7%, 1%/1 mm에 대해 87.8% ± 5.2%였다. 간암 환자군의 GPR 평균값은 PDIP 사용시 3%/3 mm에 대해 99.9% ± 0.3%, 1%/1 mm에 대해 96.6% ± 4.6%였다. AAA 사용시 3%/3 mm에 대해 99.6% ± 0.5%, 1%/1 mm에 대해 89.5% ± 6.4%였다. MLC 위치 차이는 0.013 mm ± 0.002 mm로 적었으며, 감마통과율과 상관관계를 보이지 않았다. 결 론: 전자포탈영상장치 기반 환자특이적 정도관리를 수행할 때 AAA를 임상적으로 portal dosimetry 계산 알고리즘으로써 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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