일반적으로 방사선 의사들(radialogists)이 폐 노쥴(pulmonary nodule)을 탐지하는 데는 실제적으로 30%의 실패율을 가진다고 알려져 있다. 만약 자동화된 시스템이 체스트 영상에서 의심스런 노쥴들의 위치들을 방사선 의사에게 알려줄 수 있다면 잘못 판단되는 노쥴들의 수를 잠재적으로 줄일 수 있다. 우리는 형태학적 필터들(morphological filters)과 두가지 특징-추출(feature-extraction) 기술들을 포함하는 컴퓨터 자동 처리 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 첫째로 형태학적 필터(morphological filtering) 처리를 행한다. 이 과정은 원래의 영상에 침식(erosion)과 확장 (dilation)을 연이어서 행하는 것으로 처리가 어려운 X 선 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차적으로 노쥴로서 컴퓨터에 선택된 의심 부분에 가해주는 특징-추출 테스트로서 이 작용은 노쥴로 감지되었으나 실제로는 노쥴이 아닌 경우인 false-positive 갑지들을 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 노쥴의 정확한 판독이 어려운 폐의 X 선 영상에 적용되어 false-positive 들을 효과적으로 줄임으로써 보다 효율적인 폐 노쥴의 탐지를 가능하게 하였다.
In this paper, the epipolar geometry, genera17y used as a pin-hole camera model, is newly adapted to our proposed method that enables the affine reconstruction of the 3D object from two projected views. The proposed method models the projective projection of inherent X-ray imaging system, obviates the need to attach artifirially constructed material on the body, and requires none of the prior-knowledge regarding to intrinsic and extrinsic parameters of two X-ray imaging systems. The optimum numerical solution is obtained by applying the least mean square estimator to corresponding points on two projected X-ray planes. The performance of this proposed method is Quantitatively analyzed using computer synthesized model of Cochlear implantation electrodes. In simulated experiments, the propnsed method is insensitive to the added random noise, the scaling factor change, the center point change, and rotational angular change between two projection planes, as well as enables the stable 3D reconstruction in least square sense even in worst testing cases.
During the intramedullary nailing procedure, surgeons feel difficulty in manipulation of the X-ray device to align it to axes of nailing holes and suffer from the large radiation exposure from the X-ray device. These problems are caused by the fact the surgeon cannot see the hole's location directly and should use the X-ray device to find the hole's location and direction. In this paper, we proposed the robotic guidance of the distal screwing using an optical tracking system. To track the location of the hole for the distal screwing, the reference marker is attached to the proximal end of an intramedullary nail. To guide the drill's direction robustly, the 6-degree-of-freedom robotic arm is used. The robotic arm is controlled so as to align the drill guiding tool attached the robotic arm with the obtained the hole's location. For the safety, the robot's linear and angular velocities are restricted to the predefined values. The experimental results using the artificial bones showed that the position error and the orientation error were 0.91 mm and $1.64^{\circ}$, respectively. The proposed method is simple and easy to implement, thus it is expected to be adopted easily while reducing the radiation exposure significantly.
디지털 방사선시스템에서의 의료영상 획득의 방법은 X선을 조사하고, 반도체 디텍터(Detector)를 이용하여 직접 및 간접으로 변환하여 기존 업체마다 여러 가지 알고리즘을 적용하여 적절한 이미지 프로세싱을 거쳐서 임상의 적정한 영상을 획득한다. 방사선과에서 적절한 의료 영상 형성을 위하여 적용하는 이미지 프로세싱 파라미터(Image Processing Parameters)는 Edge, Frequency, Contrast, Latitude, LUT, Noise 등의 영상 증강의 과정은 기술력 및 업체 알고리즘에 따라 다르게 적용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 방사선 환경에서의 최종의 임상 영상을 위한 이미지 증강의 파라미터들의 적정 세팅 값의 기준을 제시하고자 한다. 그리고 각 병원들의 의료 영상을 바탕으로 이미지 프로세싱 파라미터들을 변화하여 각 파라미터들의 세부적인 기준 세팅값을 연구하며, 실제적인 파라미터 변화에 대한 적합한 의료 영상을 디지털방사선시스템의 영상 평가 방법을 도식화하여 결과를 제시하고, 향후 임상에서 적응 및 활용 가능한 객관적인 영상 파라미터에 대한 특성 평가의 응용을 정립하고자 한다. 또한 다양한 표본 병원의 디지털 방사선 환경에서 적정 파라미터 값들을 조사하여 임상에서 영상의 화질에 미치는 영향으로 특성 평가의 객관적인 기준의 변조전달함수(MTF)의 공간해상력을 제시하고 한다.
오늘날 의료분야의 서비스 디자인은 유 무형의 서비스 요소를 통합적으로 가시화하고 혁신적 해결책을 도출, 고객이 해당 서비스를 더 중요한 가치로 느낄 수 있도록 지원하는 실용적 서비스 연구개발로 발전하고 있는 상황이다. 개인의 소득수준이 향상되면서 의료복지와 웰빙에 대한 관심이 날로 높아지고 있어, 의료분야의 초점도 과거의 질병 질환에 대한 치료의 개념에서 예방 의료로 구심점이 이동하고 있다. 이런 추세에 맞추어 최근 의료복지에 유비쿼터스 개념을 접목하여 건강진단 및 건강관리의 시간과 공간 제약을 대폭 줄인 홈헬스케어 시스템의 연구개발이 활발히 진행되고 있고 헬스케어3.0 시대에 따른 사용자 중심의 의료 서비스와 사용자 니즈를 기반으로 한 제품 및 의료 환경 개선 요구가 증대하고 있어 그에 따라 사용자 중심 니즈와 요구가 반영된 현장 의료진단 제품 개발이 필요하다. 본 연구는 현장 의료진단 제품 중 하나인 '무선 X-ray 디텍터'를 연구 개발함에 있어 현장진단 제품에 적합한 소재와 외형을 적용하여 사용자의 요구가 충분히 반영된 제품을 개발 연구하는 것을 목표로 두고 있다.
식품의약품안전처 고시 "의료기기의 전기 기계적 안전에 관한 공통기준규격"이 IEC 60601-1 [3판] 따라 개정되었고 IEC-60601-1의 개별규격인 IEC 60601-2-54 또한 촬영 및 투시용 X선 장치의 기본 안전과 필수 성능에 관한 개별 기준규격으로 고시화 될 예정이다. 따라서 개별 규격의 도입에 앞서 주요 요건을 소개하고자 이 기술보고서를 작성하였다. IEC 60601-2-54의 목적은 촬영 및 투시를 위한 의료용 전기기기(이하 ME 기기) 및 ME 시스템에 요구되는 기본 안전과 필수 성능 요구사항을 확보하려는 것이다. IEC 60601-2-54는 방사선 촬영 및 투시장치의 X선 고전압장치, X선 기계장치, 방사선 방어 등에 관한 내용이다. 의료기기의 전기 기계적 안전에 관한 공통기준규격, 의료기기의 전자파 안전에 관한 공통기준규격, 의료기기의 방사선안전에 관한 보조기준 규격이 본 규격에 적용되었다. IEC-60601-2-54가 고시화될 경우 촬영 및 투시용 X선 장치의 기본 안전과 필수 성능에 관한 이해를 넓히고 국내 의료기기 산업의 국제화에 일조할 것이라고 판단된다.
Asymetric system have been introduced in these years by KODAK company nam of Insight system for the purpose of improve the chest image. We have had a problem of chest radiology that it is very difficult to visualize the lung field and modiastinal region at one shot. That's why we are the RT using the technique of high voltage hard quality radiography in chest radiography. Also it is known the c-type wide latitude film can lift up the density of mediastinal structures. Authors investigated the photographic characteristics and physical structure of Insight system. Method 1. Investigated the structure of Emulsion layer. Calculated the particle size of Insight system using SEM(Scanning Electron Microscope). 2. Photographic characteristics has been compared the Insight system with the ortho KM/MG combination in $60{\sim}120kV$ range. Results 1. The particle size of backside film were investigated about 2 times larger that of front side film. 2. The front and backscreen's thickness ratio was detected 1 : 3.87, that the backscreen's thickness was thicker than frontscreen. 3. At the view point of photographic characteristics the frontside of insight system make up the contrast, backside make up the density at low exposure lesion.
Testing TB in chest X-ray images is a typical method to diagnose presence and magnitude of PTB lesion. However, the method has limitation due to inter-reader variability. Therefore, it is essential to overcome this drawback with automatic interpretation. In this study, we propose a novel method for detection of PTB using SegNet, which is a deep learning architecture for semantic pixel wise image labelling. SegNet is composed of a stack of encoders followed by a corresponding decoder stack which feeds into a soft-max classification layer. We modified parameters of SegNet to change the number of classes from 12 to 2 (TB or none-TB) and applied the architecture to automatically interpret chest radiographs. 552 chest X-ray images, provided by The Korean Institute of Tuberculosis, used for training and test and we constructed a receiver operating characteristic (ROC) curve. As a consequence, the area under the curve (AUC) was 90.4% (95% CI:[85.1, 95.7]) with a classification accuracy of 84.3%. A sensitivity was 85.7% and specificity was 82.8% on 431 training images (TB 172, none-TB 259) and 121 test images (TB 63, none-TB 58). This results show that detecting PTB using SegNet is comparable to other PTB detection methods.
Gamma-ray binaries는 밀집성(중성자별과 블랙홀)과 질량이 큰 동반성 (>20 Msun)이 서로 공전하는 시스템이다. 이러한 시스템은 X선 영역에서 공전 주기에 따른 변광을 보이는 특징을 갖고 있는데, 이를 설명하기 위해 intrabinary shock(IBS) 모델을 이용한다. IBS는 두 천체의 항성풍이 상호작용하여 만들어내는 shock인데, 이 shock에서 가속된 입자들이 싱크로트론 기작을 통하여 X선 복사를 한다고 알려져 있다. 복사의 강도는 shock의 기하구조 변화 때문에 밀집성의 공전 위상에 따라서 주기적으로 변하는데, 이를 모형화하여 관측 데이터와 비교함으로써 궤도와 shock의 특성을 알아낼 수 있다. 이 발표에서는 IBS 모델을 설명하고, 이 모델을 매우 복잡한 X선 광도곡선을 보이는 gamma-ray binaries 중 하나인 HESS J0632+057에 적용한다. 그 결과로 이 천체계의 궤도를 추정하고, 동반성 disk와 shock의 상호작용 특성을 파악해보았다.
본 연구에서는 병원 등급에 따른 X선조사야와 광조사야 간의 면적 차이와 중심점 오차를 측정하여 비교함으로써 피폭을 낮추고 화질 향상을 위해 정도관리의 중요성을 인식하고자 하였다. 00광역시에 소재한 10개 병원의 디지털 일반촬영장치 12대를 대상으로 X선조사야와 광조사야의 중심점을 측정하였다. 병원 등급별로는 대학병원(university hospital) 3대, 종합병원(general hospital) 3대, 병원(hospital) 4대, 의원(clinic)에서 2대를 실시하였다. 표준화된 모눈종이 위에 투명 플라스틱판을 붙인 후 철사(0.8mm)를 이용하여 각각 다른 넓이로 팬텀을 제작하였고, 팬텀 중앙에 철사로 중심을 표시하였다. 디지털 일반촬영장치 테이블 위에 팬텀을 위치시킨 후 수직으로 각 조사야 별로 노출 시킨 후 영상을 얻었다. 모든 영상은 SSD 100cm에서 동일한 노출 조건으로 획득하였고, 의료영상저장전송시스템(PACS, picture archiving communication system)을 이용하여 조사야 및 오차 길이를 측정하고 비교하였다. 측정 데이터는 평균과 표준오차로 나타낸 후 SPSS ver. 22.0을 이용하여 분석하였다. 의원이 X선조사야와 광조사야 간에 면적차이가 가장 적었고, 그다음 대학병원, 병원, 종합병원이 가장 컸다. 중심점 오차가 가장 적은 대학병원을 기준으로 의원 간에 통계학적인 유의한 중심점 오차 차이를 보였다(p=0.024). 중심점 오차는 36개월 미만 그룹이 36개월 그룹보다 통계학적으로 유의하게 적은 오차를 보였다(0.26 vs. 0.88, p=0.036). X선조사야와 광조사야 간에 면적 차이는 의원이 가장 적었고, 중심점 오차는 대학병원이 가장 적었다. 또한, 정도관리 후 사용기간이 짧은 병원이 중심점 오차가 적은 것으로 나타나 정도관리 항목에 따른 수시정도관리 도입이 필요하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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