• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권4호
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• pp.442-449
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• 2019

Objective : Bone mineral density (BMD) is an important consideration during fusion surgery. Although dual X-ray absorptiometry is considered as the gold standard for assessing BMD, quantitative computed tomography (QCT) provides more accurate data in spine osteoporosis. However, QCT has the disadvantage of additional radiation hazard and cost. The present study was to demonstrate the utility of artificial intelligence and machine learning algorithm for assessing osteoporosis using Hounsfield units (HU) of preoperative lumbar CT coupling with data of QCT. Methods : We reviewed 70 patients undergoing both QCT and conventional lumbar CT for spine surgery. The T-scores of 198 lumbar vertebra was assessed in QCT and the HU of vertebral body at the same level were measured in conventional CT by the picture archiving and communication system (PACS) system. A multiple regression algorithm was applied to predict the T-score using three independent variables (age, sex, and HU of vertebral body on conventional CT) coupling with T-score of QCT. Next, a logistic regression algorithm was applied to predict osteoporotic or non-osteoporotic vertebra. The Tensor flow and Python were used as the machine learning tools. The Tensor flow user interface developed in our institute was used for easy code generation. Results : The predictive model with multiple regression algorithm estimated similar T-scores with data of QCT. HU demonstrates the similar results as QCT without the discordance in only one non-osteoporotic vertebra that indicated osteoporosis. From the training set, the predictive model classified the lumbar vertebra into two groups (osteoporotic vs. non-osteoporotic spine) with 88.0% accuracy. In a test set of 40 vertebrae, classification accuracy was 92.5% when the learning rate was 0.0001 (precision, 0.939; recall, 0.969; F1 score, 0.954; area under the curve, 0.900). Conclusion : This study is a simple machine learning model applicable in the spine research field. The machine learning model can predict the T-score and osteoporotic vertebrae solely by measuring the HU of conventional CT, and this would help spine surgeons not to under-estimate the osteoporotic spine preoperatively. If applied to a bigger data set, we believe the predictive accuracy of our model will further increase. We propose that machine learning is an important modality of the medical research field.

• 핵의학기술
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• 제15권2호
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• pp.47-52
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• 2011

PET/CT 검사의 자료 저장 및 분석을 위해 장비 자체의 workstation과는 별도로 자체 서버를 이용하거나 mini PACS를 구비하여 운영하기도 한다. mini PACS는 검사 자료의 저장뿐만 아니라 각 회사의 PET/CT 장비에서만 측정할 수 있었던 표준섭취계수(standardized uptake value, 이하 SUV)를 PACS 상에서도 측정이 가능하도록 개발되어 있다. 이에 PET/CT 장비 별 측정 된 SUV가 mini PACS에서도 동일하게 측정되는지 파악하기 위해 본 논문을 쓰게 되었다. 본원에 설치 된 Siemens사의 Biograph 16, Biograph 40 장비와 GE사의Discovery Ste 8 장비에서 각각 2011년 2월에 $^{18}F$-FDG 전신 PET 검사를 시행한 환자 30명의 liver와 mediastinum 높이에서 aorta의 SUV를 측정하고, mini PACS 프로그램에서도 같은 위상의 영상에서 SUV를 측정하여 분석하였다. PET/CT 장비와 mini PACS의 SUV의 상관계수는, Liver에서 Biograph 16은 0.99, Biograph 40은 0.98, Discovery Ste은 8 0.64이었고, aorta에서 Biograph 16은 0.98, Biograph 40은 0.98, Discovery Ste은 8 0.66이었으며 모두 양의 상관 관계가 있었다. Biograph 16에서의 liver와 aorta의 평균 SUV는 각각 $1.65{\pm}0.21g/mL$, $1.09{\pm}0.13g/mL$이었고, mini PACS에서는 $1.65{\pm}0.21g/mL$, $1.08{\pm}0.14g/mL$이었다. Biograph 40에서는 $1.82{\pm}0.30g/mL$, $1.31{\pm}0.21g/mL$, mini PACS에서는 $1.82{\pm}0.29g/mL$, $1.32{\pm}0.21g/mL$이었다. Biograph 장비와 mini PACS의 SUV는 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의한 차이가 없었다. Discovery Ste 8에서는 liver와 aorta의 평균 SUV가 $1.48{\pm}0.15g/mL$, $0.96{\pm}0.12g/mL$, mini PACS에서는 $1.67{\pm}0.18g/mL$, $1.16{\pm}0.13g/mL$이었고, 유의수준 0.05에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. Biograph 16, Biograph 40, Discovery Ste 8 세 장비 모두 SUV 측정에서 mini PACS와 높은 상관관계가 있었고, 특히 mini PACS에서 측정한 Biograph 장비들의 SUV는 차이가 없었다. 다만 mini PACS와 Discovery Ste 8에서 측정된 SUV는 liver에서는 $0.19{\pm}0.03g/mL$, aorta에서는 $0.20{\pm}0.01g/mL$로 mini PACS 값이 높게 측정되었고, 통계적으로도 차이가 있었지만 그 차이는 미세하였다. 장비 별 mini PACS의 SUV 계산식에 대한 보완이 이루어진다면, 동일 환자가 다른 장비에서 검사한 경우 이와 같은 mini PACS 시스템을 이용한 분석을 통해, 추적 검사를 수행하는 환자의 일관성 있는 정량분석 자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.49-61
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• 2014

인구의 고령화와 함께 골다공증성 척추압박골절 환자의 발병률은 매년 증가하는 추세이며 경피적 척추성형(percutaneous vertebroplasty, PVP)은 가장 많이 시행되는 표준화된 치료 방법이다. 시술 전 후의 정확한 진단평가에 있어 SPECT/CT 검사의 유용성이 우수하다는 연구 보고가 있으나 시술에 사용되는 골 시멘트(bone cement) 물질은 CT 영상에서 인공물(artifact)을 생성하여 영상품질에 영향을 미친다. 이에 본 연구에서는 골 시멘트가 SPECT/CT 영상에 미치는 영향을 평가하는 데 목적을 두었다. NEMA-1994 팬텀(phantom)에 배후방사능(3.6 kBq/ml), 열소(29.6 kBq/ml), 냉소(물)를 설정한 후 각 원통(cylinder)에 모형 시멘트를 삽입하여 영상 획득하였다. Astonish (Iterative: 4, Subset: 16)으로 재구성하였고, CT 보정 방법은 비감쇠보정(NAC), 감쇠보정(AC+SC-), 감쇠 및 산란보정(AC+SC+) 3가지 방법을 사용하였다. 각각의 보정방법에 따른 평균계수와 시멘트물질의 유 무에 따른 계수 변화율을 비교하고 대조도 회복 계수(contrast recovery coefficient, CRC)를 구했다. 또한, 압박골절 진단을 받은 환자 107명 중 PVP를 시행한 20명을 선별하여 추체를 골절, 정상, 시멘트로 나누고 연조직(척추기립근)을 포함 4곳의 평균 계수를 측정한 후, 뼈/연조직 간 계수 비(bone/soft tissue ratio, B/S ratio)을 구했다. NAC를 기준으로 AC+SC-, AC+SC+의 평균계수는 증가하였고, AC+SC-의 평균계수가 가장 높았으며, AC+SC+는 AC+SC-에 비해 상대적으로 낮았다. 시멘트 물질의 유 무에 따른 평균계수는 시멘트가 존재할 때 NAC, AC+SC-, AC+SC+에 따라 팬텀의 열소에서 12.4%, 6.5%, 1.5%, 냉소 75.2%, 85.4%, 102.9%, 배후방사능 13.6%, 18.2%, 9.1%, 임상영상의 골절부에서 33.1%, 41.4%, 63.5%, 정상부 53.1%, 61.6%, 67.7%, 연조직 10.0%, 4.7%, 3.6%의 증가율을 보였다. 반면 원통 내부의 시멘트 인접부에서 상대적 계수감소를 확인할 수 있었고, 병소에 대한 팬텀영상과 임상영상간의 계수 증가율은 상반된 양상을 보였다. 대조도 비를 나타내는 CRC와 B/S ratio는 NAC, AC+SC-, AC+SC+순으로 향상되었고, 팬텀의 냉소에서는 큰 변화 없이 일정하였다. 정량적 계수는 AC+SC-가, 대조도 비는 AC+SC+가 가장 높게 분석되었다. PVP 시행 환자의 척추 뼈 SPECT/CT 검사에서 AC+SC- 의 사용은 영상계수를 대폭 향상시켜 특히 병소의 농도가 높은 영상을 얻는 반면에 골 시멘트의 영향과 함께, 연부조직 및 산란영역의 영상잡음 계수까지 증가시키므로 대조도비를 향상시키는 AC+SC+의 적용을 병행한다면 임상진단에 유용할 것으로 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.34-37
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• 2012

$^{18}F$-FDG 검사 시 한 bed 당 적정 스캔 시간을 정량 평가하기 위하여 Philips사 TF 64 PET/CT를 사용하였다. Phantom 실험과 환자를 대상으로 다양한 스캔 시간을 적용하며 평가를 하여 최적의 스캔 시간을 알고자 하였다. 20초 간격으로 총 5회의 서로 다른 bed 당 스캔 시간을 NEMA IEC body phantom과 환자들에게 적용하여 $^{18}F$-FDG 영상을 획득하였다. Phantom 실험의 경우 관심영역과 background의 방사능비를 8:1로 했다. 관심영역과 background 영역의 표준섭취계수(SUV)와 대조회복계수(CRC)가 계산되었다. 환자를 대상으로 한 연구에서는 평균$444{\pm}74$ MBq의 $^{18}F$-FDG가 환자에게 주사되었고 20명의 환자, 38개의 병소부위에서 표준섭취계수가 측정되었다. Background noise는 background 부분의 표준편차를 평균으로 나누어 계산되었다. Phantom 실험에서 두 그룹 (LT-60 [<60 sec]과 GT-60 [${\geq}60$ sec])을 비교한 결과 LT-60 그룹의 표준섭취계수(SUV)와 대조회복계수(CRC)가 (H1: 14.2 and 7.3, H2: 11.4 and 7.8, H3: 4.9 and 3.2), GT-60 그룹(H1: 8.9 and 2.8, H2: 8.2 and 5.0, H3: 2.0 and 1.6)에서 보다 높은 변이율을 보였다. 이는 한 bed 당 스캔시간이 60 sec 이상일 때 안정적인 표준섭취계수와 대조회복계수를 나타내는 것을 의미한다. 환자를 대상으로 한 연구에서 역시 표준섭취계수(SUV)와 대조회복계수(CRC)가 LT-60 그룹에서 높은 변이율을 보였다. PET/CT 영상에서 background noise는 bed 당 스캔시간이 증가함에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 그리고 60 sec 이하 그룹에서는 높은 background noise로 인하여 높은 SUV와 CRC 변이율을 보였다. 따라서 PET/CT 영상의 질을 고려할 때 1 bed 당 스캔시간은 최소 60 sec 이상이어야 한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제38권2호
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• pp.121-126
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• 2015

다중검출기전산화단층촬영장치(Multi-Detector Computed Tomography; MDCT)를 이용한 뇌혈관 진단을 위해 뇌혈관전산화단층촬영검사(Brain Computed Tomography Angiography; BCTA)검사 시 동일한 조영제 주입 후 관전압 변화에 따라 변화되는 뇌동맥의 CT Number 값을 통해 방사선량과 영상의 질 변화를 알아보고자 하였다. BCTA검사를 받기 위해 내원한 환자 50명을 대상으로 각 25명씩 두 그룹으로 나누어 관전압(A그룹: 80kVp, B그룹: 120kVp)을 제외한 모든 조건을 동일한 조건[Beam Collimation $128{\times}0.6mm$, Pitch 0.6, Rotation Time 0.5s, Slice Thickness 5.0 mm, Increment 5.0 mm, Delay Time 3.0s, Care Dose 4D(Demension ; D)]으로 하여 검사를 실시하였다. 얻어진 모든 영상에서 좌 대뇌동맥, 우대뇌동맥, 후 대뇌동맥, 뇌 실질조직 등 네 부위에 관심영역(Region of Interest; ROI)을 설정하여 의료영상 저장 전송 시스템(Picture Archiving Communications System; PACS, G3, Infinitt, Korea)에서 CT Number 값을 측정하여 정량적 평가와 정성적 평가, 유효선량을 비교 하였다. BCTA검사에서 얻어진 각각의 영상에서 CT Number를 이용한 영상평가 결과 80kVp로 검사한 영상이 120kVp 검사에 비해 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio; SNR) 18%, 대조도 대 잡음비(Contrast to Noise Ratio; CNR)가 19%이상 높게 나타났다. 그리고 피폭선량의 경우 관전압 80kVp에서 120kVp를 적용한 영상에 비해 50% 이상 감소됨을 확인할 수 있었다. A그룹(25명)은 관전압 80kVp로 촬영을 하였으며 B그룹(25명)은 관전압 120kVp로 검사를 하여 영상의 화질 및 선량을 비교 평가하였다. 기존의 고관전압과 비교하여 관전압을 낮게 설정하여 검사할 경우 진단에 영향 없이 방사선량을 감소시킬 수 있어 매우 유용하리라 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제17권1호
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• pp.67-70
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• 2013

급증하는 간세포암 환자에게 간동맥 화학 색전술은 효과적인 중재적 시술 방법 중 하나이다. 이때 PET/CT 검사는 색전 후 잔존 암세포의 존재 및 전이여부와 예후를 판단하는데 중요한 역할을 한다. 한편 간동맥 화학 색전술에 사용되는 색전물질인 Lipiodol은 PET/CT 검사에서 인공물을 생성하고 정량평가에 영향을 준다. 이에 본 연구는 Lipiodol이 영상에 미치는 영향의 정도를 방사능 값과 백분율 오차로 평가하고자 하였다. 1994 NEMA Phantom에 Lipiodol과 Teflon, 물을 세 개의 삽입물에 넣고 나머지 부분을 배후 방사능 $20{\pm}10MBq$를 주입하고 충분히 섞은 후 2분 30초/bed data를 획득 하였다. 재구성 방법은 반복 영상 재구성법으로 반복횟수 2회, 부분 집합 수 20을 적용하였으며, Lipiodol과 Teflon, 물, 인공물 발생부위, 배후 방사능에 관심영역을 설정하고 방사능 값과 백분율 오차를 산출 하여 비교하였다. 방사능 값은 Teflon, 물, Lipiodol, 삽입물 사이 인공물 발생 부위, 배후 방사능 부위에서 각 영역 중 방사능 값은 $0.09{\pm}0.04$, $0.40{\pm}0.17$, $1.55{\pm}0.75$, $2.5{\pm}1.09$, $2.65{\pm}1.16 kBq/ml$(P<0.05)으로 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 백분율 오차가 Lipiodol에서 물에 비해 118%, 배후 방사능에 비해서 52%, Teflon에 비해 180%의 차이가 있었다. Lipiodol을 주입한 후 검사에서 감약 보정의 영향을 받아 오차로 인한 방사능 농도 값이 다른 삽입물에 비해 현저히 높고 배후 방사능보다는 작다는 것을 알 수 있었다. 따라서 Lipiodol과 같은 조영 물질을 사용한 검사에서는 인공물에 대한 영향을 고려해야 하며 임상에서는 감약 보정을 적용하지 않은 영상을 참고해서 검사가 이루어 질 수 있도록 해야 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-7
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• 2018

$^{68}Ga$ 방사성 핵종은 $^{68}Ge/^{68}Ga$ 제너레이터에서 생산되는 양전자 방출핵종으로서 PET 검사에 이용되는 방사성 핵종이다. $^{68}Ga$은 67.8분의 반감기를 가지고 88.9 %의 ${\beta}$+ 붕괴와 11.1 %의 전자포획으로 $^{68}Zn$으로 붕괴된다. ${\beta}$+ 붕괴 과정에서 87.7 %는 기저상태의 $^{68}Zn$로 붕괴되며, 1.2 %는 여기상태의 $^{68}Zn$로 붕괴된다. 여기상태의 $^{68}Zn$은 1.077 Mev의 ${\gamma}$선을 방출하며 기저상태의 $^{68}Zn$가 된다. 이때 방출되는 1.077 Mev의 ${\gamma}$선을 Prompt Gamma라 하며, Prompt Gamma-ray가 환자와 상호작용하게 되면 저에너지 ${\gamma}$선의 산란선이 발생되게 되는데 이 산란선이 PET의 동시계수 회로에 검출되어 질 수 있다. 이 연구의 목적은 $^{68}Ga$을 이용하는 PET검사 중 신경내분비 종양진단에 사용되는 $^{68}Ga$-DOTATOC PET/CT영상에 Prompt Gamma-ray 보정 전 후의 표준섭취계수(SUV)를 평가해 보고자 하였다. $^{68}Ga$-DOTATOC PET/CT를 시행한 15명의 환자에 대해서 병변부위(Pancreas, Liver, Thoracic Spine, Brain)와 정상으로 섭취되는 조직(Pituitary, Lung, Liver, Spleen, Kidney, Intestine)의 SUVmax와 SUVmean을 비교하였으며, 임상영상의 정량적 평가를 위해 Target to Background Ratio(TBR)을 산출하여 비교하였다. Prompt Gamma-ray 보정 후 Thoracic Spine을 제외한 병변부위와 Pituitary를 제외한 정상조직에서 SUVmax, SUVmean은 높은 값을 나타내었으며, TBR은 Prompt Gamma-ray 보정 전 후 각각 $51.51{\pm}49.28$, $55.50{\pm}53.12$로 보정 후 높은 값을 나타냈다. (p<0.0001)

• 전자공학회논문지
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• 제53권12호
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• pp.131-138
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• 2016

본 연구에서는 CT에서 사용되는 요오드화 조영제가 가돌리늄조영제와 비교하여 MR영상신호에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였으며, 이에 따른 CT조영증강 검사 이후 MRI검사를 시행하는 프로토콜이 적정한지에 대하여 논하고자 하였다. 실험은 iodine과 gadolinium의 두 개의 팬텀을 제작하여 MRI에서의 통상적인 T1, T2, T2 FLAIR, 3D Angio 검사를 시행 후, 이에 대한 정량적 분석이 이루어졌다. 실험결과 체내 자유수(Free water)와 유사한 셀라인의 신호강도 SSI(Saline's Signal Intensity)는 iodine팬텀에서 각 175, 1231, 333, 37 [a.u]을 보였고, gadolinium팬텀에서 101, 1021, 321, 31 [a.u]을 기록하였다. 셀라인의 SI(Signal Intensity)를 기준으로 가장 큰 차이의 신호강도 BDEPS(the Biggest Difference of EPS)는 iodine팬텀에서 각 1297, 123, 757, 232 [a.u]를 보였고, gadolinium팬텀에서 793, 6, 1495, 365 [a.u]를 기록하였다. 이때 셀라인과 비교한 신호증강정도 EPS(Enhancement Percentage to Saline)는 iodine팬텀에서 641.1 -90.0, 127.3, 527%를 보였고, gadolinium팬텀에서 685.1, 99.4, 365.7, 1077.4% 기록하였다. BDEPS를 보이는 지점인 BP(BDEPS's point)는 iodine팬텀에서 900, 900, 477, 900 mmol을 보였고, gadolinium팬텀에서 4, 0.2, 0.2, 40 mmol을 기록하였다. 셀라인과 비교 하여 육안으로 SI변화를 확인할 수 있는 지점 CPSS(Change Point of SI to SSI)는 iodine팬텀에서 63, 423, 63, 29 mmol을 보였고, gadolinium팬텀에서 각 [50, 30], [4, 0.2], [4, 1], 0.2 mmol을 기록하였다. 본 연구를 통하여 iodine 역시 MR신호에 영향을 끼치며, 이는 gadolinium과는 다른 패턴을 보이는 것을 확인하였다. 이에 따라 임상현장에서 본 연구의 정량화 데이터를 감안하여 CT와 MRI 검사 순서 프로토콜을 결정한다면 유용한 진단학적 MR영상을 구현 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 핵의학기술
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• 제16권1호
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• pp.86-90
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• 2012

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.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권2호
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• pp.99-107
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• 2013

간 전이 암은 이전에는 수술을 통한 외과적 절제가 주요 치료기법이었지만 방사선 치료 기법의 발전으로 인해 점차 방사선치료의 시행이 늘어나고 있다. 18F-FDG PET 영상은 간 전이 암 진단 시 더욱 우세한 민감도와 특이도를 보이며, 치료계획용 CT 영상과 더불어 종양조직의 위치를 정의하는 중요한 영상장비로 자리매김하고 있다. 본 연구에서는 간 전이 암의 18F-FDG PET 영상에 나타난 종양영역을 영상분할기법 적용하였으며 PET영상의 여러 인자들이 영상분할기법들에 미치는 영향을 알아보았다. 2009년부터 2012년까지 방사선 치료를 받은 간전이 환자들 중 18F-FDG PET/CT 촬영을 시행한 13명의 환자들의 치료계획용 CT와 PET/CT 영상을 얻었다. 그 뒤 PET 영상의 관심영역을 설정하기 위하여 3가지 영상 분할 기법인 상대적문턱기법, 기울기기법, 영역성장기법을 적용하였다. 이 결과들을 바탕으로 GTV와 각 영상 기법으로 구현된 종양 영역과 부피 비교를 시행하였으며 영상 분할 기법에 영향을 미치는 영상인자들과의 관계를 회귀 분석하였다. GTV (Gross Tumor Volume)의 평균 부피는 $60.9{\pm}65.9$ cc이며, 40% 상대적문턱값 기법은 $22.43{\pm}35.3$ cc, 50% 상대적문턱값 기법은 $10.11{\pm}17.9$ cc, 영역성장기법은 $32.89{\pm}36.8$ cc, 기울기기법은 $30.34{\pm}35.8$ cc로 나타났다. 기존의 GTV와 가장 유사한 영역을 나타낸 영상 분할 기법은 영역성장기법 이었다. 이 영역성장기법에 영향을 미치는 영상인자를 정량적으로 분석하기 위해 표준화 계수 ${\beta}$값을 이용하였으며, GTV의 크기, $TumorSUV_{MAX/MIN}$, $SUV_{max}$, TBR 순으로 나타났다. 이와 같은 PET 영상인자를 반영한 영상 분할 기법을 이용해서 종양 영역을 정의한다면 보다 정확하고 일관성 있는 종양그리기를 수행할 수 있으며 궁극적으로 종양에 최적화된 방사선량을 투여할 수 있을 것이다.