• Korean Journal of Radiology
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• 제24권8호
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• pp.807-820
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• 2023

Objective: To assess whether computed tomography (CT) conversion across different scan parameters and manufacturers using a routable generative adversarial network (RouteGAN) can improve the accuracy and variability in quantifying interstitial lung disease (ILD) using a deep learning-based automated software. Materials and Methods: This study included patients with ILD who underwent thin-section CT. Unmatched CT images obtained using scanners from four manufacturers (vendors A-D), standard- or low-radiation doses, and sharp or medium kernels were classified into groups 1-7 according to acquisition conditions. CT images in groups 2-7 were converted into the target CT style (Group 1: vendor A, standard dose, and sharp kernel) using a RouteGAN. ILD was quantified on original and converted CT images using a deep learning-based software (Aview, Coreline Soft). The accuracy of quantification was analyzed using the dice similarity coefficient (DSC) and pixel-wise overlap accuracy metrics against manual quantification by a radiologist. Five radiologists evaluated quantification accuracy using a 10-point visual scoring system. Results: Three hundred and fifty CT slices from 150 patients (mean age: 67.6 ± 10.7 years; 56 females) were included. The overlap accuracies for quantifying total abnormalities in groups 2-7 improved after CT conversion (original vs. converted: 0.63 vs. 0.68 for DSC, 0.66 vs. 0.70 for pixel-wise recall, and 0.68 vs. 0.73 for pixel-wise precision; P < 0.002 for all). The DSCs of fibrosis score, honeycombing, and reticulation significantly increased after CT conversion (0.32 vs. 0.64, 0.19 vs. 0.47, and 0.23 vs. 0.54, P < 0.002 for all), whereas those of ground-glass opacity, consolidation, and emphysema did not change significantly or decreased slightly. The radiologists' scores were significantly higher (P < 0.001) and less variable on converted CT. Conclusion: CT conversion using a RouteGAN can improve the accuracy and variability of CT images obtained using different scan parameters and manufacturers in deep learning-based quantification of ILD.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권4호
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• pp.351-361
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• 2024

위성영상은 구름, 구름 그림자, 지형 그림자 등을 포함한 다양한 요소를 포함하고 있으며, 이러한 요소들을 정확히 식별하고 제거하는 것은 원격 탐사 분야에서 위성영상의 신뢰성을 유지하기 위해 필수적이다. 이를 위해 Landsat-8, Sentinel-2, Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1)과 같은 위성들은 분석준비자료(Analysis Ready Data)의 일환으로 영상과 함께 사용가능한 데이터 마스크(Usable Data Mask, UDM)를 제공하고 있으며, UDM 데이터의 정확한 구축을 위해 구름 및 구름 그림자 탐지가 필수적이다. 기존의 구름 및 구름 그림자 탐지 기법은 임계값 기반 기법과 인공지능 기반 기법으로 나뉘며, 최근에는 많은 양의 데이터를 처리하는 데 유리한 딥러닝 네트워크를 활용한 인공지능 기법이 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 오픈소스 데이터 셋을 통해 훈련된 딥러닝 네트워크 기반 구름 및 구름 그림자 탐지를 통해 고해상도 위성영상의 UDM 구축 가능성을 분석하고자 하였다. 딥러닝 네트워크의 성능을 검증하기 위해 Landsat-8, Sentinel-2, CAS500-1 위성영상과 함께 제공된 기구축된 UDM 데이터와 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과 간의 유사성을 분석하였다. 그 결과, 딥러닝 네트워크가 생성한 탐지 결과는 높은 정확도를 나타냈다. 또한 UDM을 제공하지 않는 고해상도 위성영상인 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하였다. 실험 결과, 딥러닝 네트워크를 통하여 고해상도 위성영상 내에 존재하는 구름 및 구름 그림자를 효과적으로 탐지한 것을 확인하였다. 이를 통해 고해상도 위성영상에서도 딥러닝 네트워크를 사용하여 UDM 데이터를 구축할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제34권3호
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• pp.78-97
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• 2016

본 연구는 문헌 및 현장조사를 바탕으로 양평군 서종면 벽계천에 형성된 수회구곡과 벽계구곡 그리고 노산팔경의 설정 경위를 검토하고, 화서 당대에 향유되고 경영된 명승 벽계의 경관실체를 구명하는 것을 목적으로 한다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 화서 이항로 이후에 설정된 벽계구곡과 노산팔경은 화서의 행적과 관련된 주요 경처를 모은 '현대기(現代期)'의 집경으로 판명되었다. 벽계구곡이 수회구곡의 집경요소와 많은 부분 중복되는 점이나, 수회구곡의 종점부터 노산팔경의 영역이 시작되는 작위적 구성은 수입리 벽계와 노문리 벽계 사이의 장소대립 및 장소패권의 양상을 엿보게 한다. 이는 화서 이전 벽계 향유집단의 오랜 역사성과 화서의 이미지로 밀착된 영역성이 상충되어 나타난 결과로 판단된다. 둘째, 벽계구곡은 노산팔경의 영역을 확대함과 동시에 수입리의 경승을 선별해 재구성한 2차적 공간체계였다. 벽계구곡의 설정 이후 벽계천 전체 권역에 대한 장소 정체성이 효과적으로 확보되었는데, '청서구장(淸西舊莊)'과 '수회구곡(水回九曲)' 바위글씨 등 화서 이전의 명소가 철저히 배제되는 등 '화서 지향적' 공간 성격을 갖고 있었다. 그 결과 노문리뿐만 아니라 수입리에 이르는 벽계천 전체 영역은 화서의 문화경관으로 재편되었다. 셋째, '주자-율곡-우암-화서'로 이어지는 도통 강화의 일환으로 설정된 화서학파의 구곡 설정은 벽계구곡 탄생의 계기이자 외적 동인이 되었다. 즉, 벽계구곡과 노산팔경은 화서학의 중심이 옥계동으로 건너간 것에 대한 반동, 무이구곡 고산구곡과 옥계구곡의 사이의 결손된 도체공간의 창출 그리고 후손과 지역민에 의한 화서 선양작업 등 일련의 전략적 지향성과 흐름을 같이 한다. 넷째, 화서의 주리론적 관점에서 살펴보면, 그가 경영한 벽원(蘗園)의 모든 경역은 '실제로 존재하는 산수경치의 물상[氣]'을 통해 리(理)의 내재함과 심미적 자아의 허령(虛靈)한 경계를 체험하는 공간작법으로 존재했음을 알 수 있다. 이러한 점은 벽계구곡이나 노산팔경을 화서와 연관된 영역으로 조명하기 이전에, 벽원 고유의 경관성을 규정짓고 나아가 어떤 방식으로 접근하고 향유해야 하는지를 일깨워 준다. 다섯째, 노산팔경은 벽계구곡 중 노문리 벽계 일원 중에서도, 화서가 강학하고 소요하던 여덟 곳의 경승을 담는 곡중경(曲中景)의 문화경관으로 구성되었으나 화서가 남긴 바위글씨와 시문에 의존해 집경됨으로써 벽계구곡에 비해 내적 충일성은 확보되지만 집경에 따른 개념적 타당성에는 다소의 의문이 남는다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.145-153
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• 2021

목 적: 본 연구에서는 가임기 여성의 유방암 방사선 치료 시 난소 선량에 대해 실험을 통하여 평가해보고자 한다. 치료기법에 따른 치료계획시스템에서 계산된 선량과 열형광선량계를 이용한 측정선량을 비교·분석하여 난소 선량을 평가하고 납(Pb) 앞치마의 사용유무에 따른 선량 분석을 통해 임상에서의 유용성을 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 측정에는 Rando humanoid phantom을 이용하였고, 치료기법으로는 쐐기필터치료기법, 3차원 입체조형치료, 세기변조방사선치료를 사용하였다. CT simulator를 이용하여 얻은 Rando humanoid phantom 3D 영상의 우측 유방에 처방선량의 95%가 전달될 수 있도록 치료계획을 세웠고, TLD를 Rando hunmanoid phantom의 가상 표적의 표면 및 심부에 삽입하고 방사선을 조사하였다. 측정위치는 치료 중심점과 Rando humanoid phantom의 정중앙을 중심으로 반대쪽 유방으로 2cm 이동한 지점과 치료 중심축 및 하방으로 우측 유방의 경계면에서 5cm, 10cm, 12.5cm, 15cm, 17.5cm, 20cm, 우측 난소 위치의 표면과 중심점을 포함하여 총 9개 지점에서 측정하였다. 치료계획시스템의 선량 비교에서는 쐐기필터치료기법 2가지와 3차원 입체조형치료, 세기변조방사선치료 등 총 4개의 치료 계획을 수립하여 비교하였다. 그리고 TLD를 이용한 측정값 비교는 세기변조방사선치료와 쐐기필터를 이용한 치료를 비교하였고, 납 앞치마의 사용유무에 따라서 세기변조방사선치료의 선량차이를 측정하여 비교·분석하였다. 측정값은 각 포인트마다 3개의 TLD값 평균을 내고 TLD 교정값을 이용하여 환산하였으며 이를 Point dose mean값으로 계산하였다. 치료계획값과 실제 측정값을 비교하기 위해 각 지점마다 절대선량값을 측정하여 %Diff 값으로 계산하였다. 결 과: 치료 중심점인 Point A에서는 치료계획시스템에서 최대 201.7cGy가 나왔고, 실제 TLD 측정값은 최대 200.6cGy가 나왔다. 모든 치료계획시스템에서 유방 경계면으로부터 하방으로 17.5cm 떨어진 지점인 Point G 부터는 0cGy로 계산이 되었다. 실제 TLD 측정 결과 Point G에서는 최대 2.6cGy가 나왔고, 난소선량인 Point J에서는 최대 0.9cGy로 나타났으며 %Diff값은 0.3%~1.3%였다. 납 앞치마의 사용유무에 따른 선량 차이는 최대 2.1cGy에서 최소 0.1cGy로 나타났으며 %Diff값은 0.1%~1.1%였다. 결 론: 치료계획시스템에서 3가지 치료계획에 따른 선량차이는 최저 0.85%에서 최고 2.45%로 큰 격차를 보이지 않았다. 난소에서 Rando humanoid phantom의 치료계획과 실제 측정한 선량차이는 0.9% 이내로 나타났으나 실제 측정에서 조금 더 높게 측정되었다. 이는 치료계획시스템에서 산란선의 영향을 정확하게 반영하지 못하였고, 실제 측정에서는 TLD를 삽입한 상태로 CBCT를 촬영한 선량과 산란선량이 반영된 것으로 사료된다. 납 앞치마의 유무에 따른 선량측정에서 납 앞치마를 사용했을 경우에 치료범위에서 가까운 거리일수록 차폐의 효과가 있었으며, 치료범위에서 15cm 이상 거리가 있는 경우에는 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 임상적으로 방사선 치료 중에는 임신이나 인공수정을 하기에는 적절하지 않지만, 치료 중 난소에 조사된 선량은 방사선 치료 후 가임기 여성의 생식 기능에 크게 영향을 주지 않을 것으로 생각된다. 하지만 가임 여성의 경우에는 지속적인 불안감을 가지고 있으므로 이번 결과를 통한 데이터를 제시함으로써 심리적인 안정을 도모할 수 있을 것으로 사료된다.