• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제23권1호
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• pp.13-19
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• 2000

We have presented with the "A study on overexposure rate according to over-density in chest X-ray radiography(I)" last year. In this report, We could calculate the entrance skin dose from chest X-ray film density the formula $I_0=Ix/e^{-{\mu}x}{\times}mG$, (mG is Bucky factor) was used to deliver the skin dose. At that time, There was two problems that the Bucky factor from maker was not equal to field experience and the field size influenced on the Attenuation Rate. The experiment of Bucky factor was done from film method and retried the Attenuation Rate of Acryle phantom according to Good & Poor geometry. As the results, The Bucky factor from maker higher than in this experiments $30{\sim}40%$. The Attenuation Rate in good geometric condition brings about a little alteration compare with poor geometric condition. In the field experiment, we could get the chest image with very low entrance skin radiation dose $29.3{\mu}Sv$, especially with air gap methode, the entrance skin dose was detected $10{\mu}Sv$.

• 방사선산업학회지
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• 제10권4호
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• pp.249-255
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• 2016

This study, Seoul City shelter, you are trying to seek medical cooperation and cure rate increase proposal Yu findings's current situation and tuberculosis of homeless tuberculosis. Inspector, and has a total 591 people is targeted to implement an interview after acquiring utilization agreement in studies conducted chest X-ray photography. Of the interview questions, three or more protons, it is determined that the TB symptomatic conducted sputum examination, chest X-ray examination confirms the physician radiology, when sputum examination primarily chromatic findings the double implemented and conducted by requesting the ship inspection also said inspection sputum acid-fast bacteria if it is true one, respectively. confirmed case result of checking whether there is a difference due to risk factors(Jb) at the chi square black, it was found that there is no statistically significant difference at 95% confidence level. (${\chi}^2=0.276$, p>0.05), suspected case (Ac, Ae) results of examining whether there is a difference due to risk factors in chi square black, that there is a statistically significant difference at 99% confidence level is I found (${\chi}^2=9.414$, p<0.01). The nature of the homeless tuberculosis screening and directed to the distance homeless specific location are likely to evaluate the actual incidence low and aggressive or management needs, the rationale is allowed insufficient reality is. Through this research, future, for tuberculosis high risk tuberculosis patient, such as homeless to expand the tuberculosis screening of infectious tuberculosis patients in private medical institutions, and one-stop service that chest X-ray examination and sputum examination is carried out at the same time introduced immediately to prevent the inspection and examination, cure, and should establish a foundation that can be up to post administration.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.873-879
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• 2023

본 연구는 인공지능(AI)을 사용하여 흉부 엑스레이 이미지에서 이물질을 탐지하는 방법을 탐구하였다. 의료영상학, 특히 흉부 엑스레이는 폐렴이나 폐암과 같은 질병을 진단하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 영상의학 검사가 증가함에 따라 AI는 효율적이고 빠른 진단을 위한 중요한 도구가 되었다. 하지만 이미지에는 단추나 브래지어 와이어와 같은 일상적인 장신구를 포함한 이물질이 포함될 수 있어 정확한 판독을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 이물질을 정확하게 식별하는 AI 알고리즘을 개발하였고, 미국 국립보건원 흉부 엑스레이 데이터셋을 가공하여 YOLOv8 모델을 기반으로 처리하였다. 그 결과 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score가 모두 0.91에 가까울 정도로 높은 탐지 성능을 보였다. 이번 연구는 AI의 뛰어난 성능에도 불구하고 이미지 내 이물질로 인해 판독 결과가 왜곡될 수 있는 문제점을 해결함으로써 영상의학 분야에서 AI의 혁신적인 역할과 함께, 임상 구현에 필수적인 정확성에 기반하여 신뢰성을 강조하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.212-218
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• 2020

흉부 영상을 통해 진단 가능한 병변은 무기폐, 심비대, 덩어리, 기흉, 삼출 등 그 종류가 수십 가지에 이른다. 흉부 병변의 정확한 진단과 위치 및 크기를 판단하기 위해 일반적으로 전산화단층촬영(CT) 검사가 필요하지만, 전산화단층촬영은 검사 비용과 방사선 피폭 등의 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 흉부 병변 진단의 일차적 선별도구로서 방사선검사(X-ray) 영상에서 병변 유무 판단을 위한 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 병변의 유무 판단에 최적화하기 위해 다양한 구성 방법들을 비교하여 설계하였다. 실험 결과, 기존 알고리즘보다 병변 유무 판단률이 약 1% 정도 향상되었다.

• 대한핵의학회지
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• 제33권4호
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• pp.381-387
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• 1999

목적: 직업성 질병은 원인 규명과 함께 병의 진행정도를 정확히 평가하는 것이 중요하여 ILO에서 흉부 X-선 소견을 기준으로 국제표준화를 시행하여 왔으나 사진의 질에 영향을 받을 수 있고, 초기 병변을 발견하기에는 어려움이 많다. 본 연구자들은 Ga-67의 섭취정도를 규폐증의 진행 정도를 나타내는 지표로 이용하기 위하여 폐기능검사 및 흉부 X-선 소견에 의한 임상적 병기 분류와의 상관관계를 보고자하였다. 대상 및 방법: 25명의 규폐증 환자를 대상으로 Ga-67 신티그라피를 분석하였으며 10명의 정상인을 대조군으로 하였다. 검사방법은 Ga-67 citrate, 5 mCi를 정맥 주사한 후 48시간 후 전신 스캔 및 흉부, 복부 스캔 영상을 얻어 후면상에서 간과 폐병변의 최대 섭취 부위의 관심영역을 설정하여 픽셀당 방사능 섭취 정도의 비를 구하여 임상적 병기 분류와의 상관관계를 비교 분석하였다. 결과: L/L Ratio 값은 정상군 0형(n=10): $0.3948{\pm}.0692$0, 1형(n=10): $0.5763{\pm}$0.1837, 2형(n= 11): $0.6849{\pm}0.1459$, 3형(n=4): $0.9913{\pm}0.0712$였으며 흉부 X-선의 분류형과 서로 유의한 상관관계를 보였다(r=0.618, p<0.05). 그러나 L/L Ratio 값과 폐기능검사 지표와는 통계적으로 유의하지 않았다. 결론: 저자들의 연구에 따르면 규폐증의 진행과정을 평가하여 환자의 병기를 결정하는 데 Ga-67 신티그라피의 정량적인 분석이 도움을 주었다. 그러나 폐기능과는 상관관계가 없어 폐기능을 평가하는 지표가 되지 못하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권2호
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• pp.165-171
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• 2024

In this study, we present a novel approach for enhancing chest X-ray image classification (normal, Covid-19, edema, mass nodules, and pneumothorax) by combining contrastive learning and machine learning algorithms. A vast amount of unlabeled data was leveraged to learn representations so that data efficiency is improved as a means of addressing the limited availability of labeled data in X-ray images. Our approach involves training classification algorithms using the extracted features from a linear fine-tuned Momentum Contrast (MoCo) model. The MoCo architecture with a Resnet34, Resnet50, or Resnet101 backbone is trained to learn features from unlabeled data. Instead of only fine-tuning the linear classifier layer on the MoCopretrained model, we propose training nonlinear classifiers as substitutes for softmax in deep networks. The empirical results show that while the linear fine-tuned ImageNet-pretrained models achieved the highest accuracy of only 82.9% and the linear fine-tuned MoCo-pretrained models an increased highest accuracy of 84.8%, our proposed method offered a significant improvement and achieved the highest accuracy of 87.9%.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2298-2315
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• 2024

This paper introduces a method aimed at diagnosing the presence or absence of lesions by detecting anomalies in Chest X-ray images. The proposed approach is based on the PatchCore anomaly detection method, which extracts a feature vector containing location information of an image patch from normal image data and calculates the anomaly distance from the normal vector. However, applying PatchCore directly to medical image processing presents challenges due to the possibility of diseases occurring only in specific organs and the presence of image noise unrelated to lesions. In this study, we present an image alignment method that utilizes affine transformation parameter prediction to standardize already captured X-ray images into a specific composition. Additionally, we introduce a region-specific abnormality detection method that requires affine-transformed chest X-ray images. Furthermore, we propose a method to enhance application efficiency and performance through feature map hard masking. The experimental results demonstrate that our proposed approach achieved a maximum AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic) of 0.774. Compared to a previous study conducted on the same dataset, our method shows a 6.9% higher performance and improved accuracy.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.139-145
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• 2021

본 연구는 흉부 X-ray 검사 시 디지털 영상의 적절한 유효 Detector exposure index (DEI) 범위 내의 영상의 Dose area product (DAP)값과 유효선량을 비교함으로써 적절한 관전압의 범위를 확인하고자 하였다. GE Definium 8000을 사용하여 흉부팬텀을 이용한 Chest PA 검사를 재현하였다. kVp range는 60~130 kVp, mAs range는 2.5 ~ 40 mAs로 설정하였다. 획득한 영상을 유효한 DEI 범위의 영상으로 분류하고 측정한 DAP을 이용하여 PC-Based Monte Carlo Program을 통해 유효선량을 계산하였다. 영상의 정량적 평가를 하기 위해 Picture archiving and communication system을 이용하여 흉추, 갈비뼈가 포함된 폐야부위, 갈비뼈가 포함되지 않은 폐야부위, 간 등 총 네 부분의 Signal to noise ratio (SNR)를 측정하였다. 관전압 별 그룹의 유의성은 Kruskal-wallis test와 사후검정으로 Mann-whitney test를 시행하여 검증하였으며 검증에 사용된 신뢰구간은 95%이다. 총 13개의 관전압 중 적정한 유효 DEI 범위안에 포함된 네개의 관전압 (60~90 kVp)을 각각 비교하였을 때, DAP는 60 kVp를 기준으로 80 kVp, 90 kVp를 비교한 결과에서만 유의한 차이를 보였다 (p= 0.034, 0.021). 유효선량은 모든 관전압 그룹에서 유의한 차이를 보이지 않았다 (p>0.05). SNR은 간 부위에서 80 kVp와 90 kVp를 제외한 모든 그룹에서 유의한 차이를 보였다 (p<0.05). 그러므로 디지털 환경에서 적정한 흉부 X-ray 영상의 농도를 나타내기 위해 100 kVp 이상의 고관전압은 환자 선량 및 영상 측면에서 재고할 필요성이 있다고 사료된다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제19권2호
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• pp.347-351
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• 1986

Soft-tissue chondroma was very rare in incidence and thought to be benign. Recently, we operated upon a 13 year-old female with a chondroma of the middle mediastinum, which was incidentally detected in chest X-ray as mediastinal mass, measured about 10x8x7 cm in size and completely resected via thoracotomy.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.553-555
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• 2002

컴퓨터지원진단(Computer Aided Diagnosis; CAD) 시스템은 방사선 의사들이 흉부 X-ray 영상에서 결절을 탐지하는데 있어 실제적으로 발생할 수 있는 오진율을 줄이고, 폐 결절이 존재하는 폐야에서 결절의 존재 유무를 판단하여 검출을 표시함으로써 진단율을 개선시킬 수 있도록 하였다. 본 논문은 흉부 X-ray 영상에서의 폐 결절을 추출하는데 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 템플릿 매칭(Template Matching) 방법을 제안한다. 제안한 방법은 흉부 X-ray 영상에 존재하는 결절과 레퍼런스 이미지를 매칭시켜 적합도를 계산한 후, 그 값을 통하여 수치가 낮은 개체를 선택하여 높은 개체와 교차시킨다. 그리고 레퍼런스 이미지는 결절이 존재하는 환자 X-ray 영상에서 샘플 노듈을 추출한 후 가우시안 분포를 갖는 512개의 레퍼런스 이미지를 생성하였다. 본 논문에서 사용된 영상은 결절 50개, 비결절 30개와 흉부 X-ray 영상에서 육안으로 판별이 가능한 결절 영상을 20개를 포함하여 총 100개 영상을 사용하였다. 실험 결과 83%의 결절을 자동 추출 하였으며, 가장 적절한 레퍼런스 이미지를 발견하고 이를 흉부영상에 매칭시켜 정확한 결절의 위치를 확인하였다.