본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)의 성능 개선에 있어서 전제부 파라미터를 효과적으로 초기화 시키는 방법을 제안한다. 기존의 그리드 분할을 이용한 입력공간 선택 방법은 ANFIS의 규칙 생성에 있어서 얻어진 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 GMM에서의 최대우도추정을 이용한 EM 알고리즘을 통하여 초기치에 의하여 성능의 영향이 좌우되는 ANFIS의 입력으로 주어 제안된 클러스터링 기법에 의하여 모델의 성능을 개선하고자 한다. 제안된 방법의 클러스터링 방법은 통계적 방법에 근거하여 좋은 성능의 파라미터를 획득할 수 있어 주어진 모델에 대한 ANFIS의 성능을 개선할 수 있다. 이들 방법의 유용함을 전형적인 다변수 비선형 데이터인 자동차 연료 예측 문제와 정수장 응집제 주입 문제에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 성능이 개선되는 것을 통하여 보였다.
목적: 기존의 영상 재구성은 간소화된 투사 물리 모델을 사용하고 있다. 하지만 3D 재구성과 같은 실제적인 물리 모델은 시간이 많이 걸려서 임상에서 모든 데이터에 적용하기 힘들고, 복잡한 물리모델을 설명하기 위해 큰 메모리를 사용하면 한대의 일반적인 재구성 머신으로는 불가능하다. 개인 컴퓨터들에서도 큰 규모의 기술을 가능하게 하기위해, 병렬 연산을 이용한 빠른 재구성의 현실적인 분산메모리 모델을 제시한다. 대상 및 방법: 실제로 구현하는 가능성을 보기 위해 가상 컴퓨터들을 이용하여 선행 연구를 진행하였고, 다양한 가능성을 테스트하기 위해 상용서비스를 하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 성능 테스트를 하였다. 가장 많이 사용되는 2D 투사 영상과 실제적인 물리 모델인 3D 응답라인을 이용한 기댓값 최대화 알고리즘을 테스트하였다. 스터디 중 특정 반복횟수 이후에 속도가 최대 6배까지 느려지는 현상이 발견되어 컴파일러 최적화를 통해 병렬 효율의 극대화를 꾀하였다. 결과: Linux에서 MPICH와 NFS를 이용하여, 여러 컴퓨터에서 하나의 프로그램으로 분산 연산이 가능하였다. 병렬 연산을 했을 때 동일한 반복 연산에서 재구성된 영상간의 차이가 실수의 유효숫자(6bit) 정도임을 확인하였다. 2배의 연상장치를 사용했을 때 1.96배의 좋은 병렬화 효율을 보여주었다. 반복 연산 횟수가 증가함에 따라 느려지는 현상은 SSE를 이용한 Vectorization 방법을 사용했을 때 해결할 수 있었다. 결론: 이번 연구를 통해 일반 컴퓨터들을 이용한 현실적인 병렬 컴퓨터 시스템을 구성하여, 작은 메모리의 단일 일반 컴퓨터로는 불가능한 간단화 할 수 없는 복잡한 물리 과정도 영상 재구성 방법에 사용 가능하게 되었다.
근래의 심근 관류 SPECT를 위한 검사 장비는 진단의 정확도가 높아졌을 뿐만 아니라 검사 시간을 단축함으로써 환자의 편의성을 높이고 움직임에 대한 artifact를 줄이는 방향으로 발전되고 있다. 본 연구에서는 기존의 심근 관류 SPECT와 비교하여 IQ SPECT에 맞는 protocol을 design 하고 IQ SPECT의 특성과 유용성에 대하여 알아 보고자 하였다. Simens사의 Symbia T6 SPECT/CT를 이용하여 LEHR collimator와 Multiple confocal collimator에 대하여 acrylic dish에 $^{99m}Tc$ 37MBq을 넣고 5 cm, 10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm 거리에서 각각 sensitivity ($cpm/{\mu}Ci$)를 측정 하였다. 그리고 Sensitivity 측정 결과를 바탕으로 기존의 일반적인 심근관류 SPECT를 기준으로 IQ SPECT protocol을 design 후 Anthropomorphic torso phantom을 사용하여 심근 관류 SPECT를 시행하여 비교하고, LEHR collimator의 영상 재구성에 따른 FWHM 비교를 위해 $^{99m}Tc$ Line source를 이용하여 기존의 심근 관류 SPECT의 재구성법인 FBP법과 IQ SPECT의 3D OSEM법에 대하여 알고리즘만 변화시켜 FWHM을 측정 비교하였다. Collimator senstivity 측정 결과 IQ SPECT의 multiple confocal collimator의 sensitivity가 LEHR collimator와 비교하여 30 cm 거리에서 sensitivity가 약 4배 정도 더 많아짐을 알 수 있었다. Sensitivity 결과를 바탕으로 IQ SPECT의 기하학적 특성에 맞게 심근 관류 SPECT protocol을 design 하여 phantom 실험을 시행한 결과 기존에 비해 검사시간을 1/4로 단축할 수 있었으며, LEHR collimator를 사용하여 SPECT 검사 후 FBP법과 3D OSEM 법의 재구성 알고리즘에 따른 FWHM 비교에서는 3D OSEM법에서 FWHM이 2배 정도 향상된 결과를 얻었다. 본 연구를 통해 IQ SPECT는 심근관류 SPECT에서 Multiple confocal collimator를 사용하여 감도를 향상시키고 심장에 특화된 기하학적인 영상 획득 방식과 영상 재구성 방법을 통하여 검사 시간을 단축하고 영상의 화질 개선에 도움을 준다. 이로 인해 환자는 전보다 더욱 편안하고 정확한 검사를 수행 할 수 있을 것이며, 추가적으로 더 많은 임상 자료를 통한 연구가 필요할 것이다.
목적: CT를 사용한 측정감쇠보정(measured attenuation correction; CT-MAC) PET 영상은 $^{68}Ge$을 사용한 분할감쇠보정(segmented attenuation correction; Ge-SAC) PET 영상보다 섭취값이 높은 것으로 알려져 있다. 이 연구에서는 정상인과 암으로 진단된 또는 암이 의심되는 환자를 대상으로 $^{18}F-FDG$ PET을 시행하고, 감쇠보정방법을 달리하여 각각 4가지 PET 영상을 얻고 이를 서로 정량적으로 비교하였다. 대상 및 방법: 5명의 정상인(남:여=4:1; 평균나이, $29.4{\pm}2.5$세)과 35명의 환자(남17, 여18; 평균나이 $52.7{\pm}15.2$세)를 대상으로 $^{18}F-FDG$ PET을 시행하였다. 먼저, CT 영상(140 KeV, 80 mAs)을 얻은 뒤 방출영상(5 min/bed)과 $^{68}Ge$ 투과영상(3 min/bed)을 차례로 얻었다. Ordered subsets expectation maximization (28 subsets, 2 iterations) 영상재구성법과 CT-MAC, CT-SAC, Ge-MAC, Ge-SAC의 4가지 감쇠보정방법을 사용하여 4가지 PET 영상을 얻었다. 정상인군에서는 대표적인 정상조직의, 환자군에서는 비정상적인 섭취를 보이는 병소의 SUV를 구하고, 이를 서로 비교 하였다. 결과: 정상인 군에서 CT-MAC 사용하여 감쇠보정한 PET 영상의 18개 정상조직의 SUV는 나머지 3가지 종류의 PET 영상에 비하여 모두 유의하게 높았다($3.1%{\sim}4.1%$; p<0.001). 환자군에서는 총 145개 병소의 국소 FDG 섭취증가 병변이 발견되었다. CT-MAC 사용한 PET 영상의 SUV 값은 나머지 3가지 PET 영상에 비하여 모두 유의하게 높았다($2.4%{\sim}5.1%$; p<0.001). Ge-MAC 사용한 PET 영상의 SUV 값은 CT-SAC와 Ge-SAC 사용한 PET 영상에 비하여 유의하게 높았다(p<0.001). 그러나, CT-SAC와 Ge-SAC PET 영상사이의 SUV에는 유의한 차이가 없었다. 폐병변에서는 감쇠보정방법사이에 섭취값이 유의한 차이가 없는 반면, 뼈병변에서는 이러한 차이가 가장 컸다($3.8%{\sim}9.6%$; p<0.01). 결론: $^{18}F-FDG$ PET 영상에서 섭취값은 CT-MAC로 감쇠보정을 했을 때에 가장 높다. CT 감쇠보정 및 MAC 사용, 2가지 모두가 이 차이에 기여했을 것이며, 이 중 MAC 사용이 더 크게 작용한 것으로 보인다. 감쇠보정방법이 다른 PET 영상들사이의 섭취값을 비교할 때는 이러한 차이를 고려해야 할 것이다.
전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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