자동노출제어장치 (AEC : Auto Exposure Control)를 사용하는 경우와 사용하지 않았을 경우, 관전압과 관전류 설정에 따른 영상의 정량적인 평가를 통하여 최적의 영상을 찾고자 한다. 이를 통해 AEC 사용유무 및 촬영조건의 조절과 영상간의 관계를 파악하여, DR의 올바른 사용방법을 제안하고자 한다. 흉부팬텀으로 조건변화에 따른 Chest PA 영상을 획득한 뒤 영상평가인자인 신호 대 잡음비 (SNR), 대조도 대 잡음비 (CNR), 최대신호 대 잡음비 (PSNR), 평균 제곱근 (RMS)을 이용하여 영상평가를 실시한다. 관전압이 감소, 관전류가 증가함에 따라 SNR, CNR, PSNR은 증가하는 경향을 보였으며, RMS는 감소하는 경향을 나타내었다. 또한 고관전압, 저관전류 영역에서는 AEC를 사용하지 않았을 경우가 AEC를 사용하는 경우에 비해 SNR, PSNR이 높게 나타났으며, RMS는 낮게 나타났다. 그리고 저관전압, 고관전류영역에서는 AEC가 SNR, PSNR이 높게 나타났으며, RMS는 낮게 나타났다. 촬영조건의 변화와 AEC의 사용유무에 따라 영상의 질에서 차이를 확인할 수 있었다. 전체적인 상황과 방사선 종사자의 효율적인 업무를 위해 AEC 사용이 더 적합함을 알 수 있었다. 그러나 종사자의 무조건적인 AEC의 사용보다는 환자의 상태 및 촬영 자세 등 여러 조건을 고려한 능동적인 AEC 사용자세로 최적의 영상의 질을 얻도록 권장한다.
EAS (electronic article surveillance) 시스템은 상품의 도난 방지를 위한 것으로 상품 판매 자동화 증가로 인해 사용이 급속히 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 EAS 시스템의 전자기장 세기를 측정하였고, EAS 시스템이 pacemaker와 ICD에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 일반 성인 심장 높이인 130cm에서 6.3 kHz와 14.25 kHz EAS 시스템의 게이트 안쪽의 왼쪽, 바깥쪽의 오른쪽과 가운데 위치에서 전자기장의 세기를 측정하였고, pacemaker와 ICD의 동작 여부를 관찰하였다. 측정 결과 전자기장의 세기는 EAS 시스템에 따라 큰 차이가 났는데 14.25 kHz를 사용하는 EAS 시스템이 가장 강했다. Pacemaker는 고정시 세 위치 모두에서 파형 변화가 관찰되었고, ICD는 이동시와 고정시한 위치에서만 noise reversion, 심실세동이 관찰되었으며, 모두 전자기장 세기가 가장 센 14.25 kHz의 EAS 시스템의 전자기장에 의해 발생하였다. 이에 현재 국내에서는 시행되고 있지 않은 전자기장 방출에 대한 안내문 부착과 이식형 의료기기 시술을 받은 환자의 접근에 대한 위험성 경고문 등의 조치가 필요하다.
KOMPSAT-3로 촬영한 영상은 일반 카메라로 촬영한 영상과 달리 가시광선 대역의 RGB 영역뿐만 아니라 NIR, PAN Band를 추가적으로 가지고 있다. 또한, 지상 685 km의 높은 고도에서 약 17 km 이상이 되는 넓은 반경의 지역을 촬영하기 때문에 이에 따른 전기적, 광학적 특성을 고려해야 한다. 즉, KOMPSAT-3의 카메라 센서는 각 CCD 픽셀 별, 각 band 별 특성, 감도 및 시간에 따른 변화, CCD Geometry 등에 의해 왜곡 현상이 발생하는데, 왜곡 현상을 해결하기 위해 센서보정이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3 사이드 슬리더 촬영 기반 영상에서 세그먼트 기반 노이즈 분석을 통한 균일 영역을 검출하는 기법을 제안한다. 해당 알고리즘을 통해 균일 영역을 검출 후 비 균일 보정 알고리즘 적용을 위해 각 센서별로 보정 테이블을 생성한 후 생성된 보정 테이블을 이용하여 위성 영상 보정을 수행하였다. 그 결과 기존 기법 대비 제안한 기법을 통해 수직 노이즈와 같은 위성 영상의 왜곡을 감소하였으며, 영상 품질의 척도인 상대적 방사 정확성 지표에 대해서는 평균 제곱 오차를 사용한 지표(RA)와 절대오차를 이용한 지표(RE)에 대해서 기존 방법에 대비하여 각각 0.3%, 0.15% 평가 지표에서 비교 우위에 있음을 확인하였다.
소아 흉부 CT 검사 시 방사선 피폭을 최소화 하면서 진단적으로 가치가 높은 영상을 얻기 위해서 Helical mode, High-pitch mode, Volume Axial mode를 적용하여서 선량, 검사시간, 화질을 비교하여 유용성을 평가하고자 한다. Revolution(GE Healthcare, Wisconsin USA)을 이용하여 PBU-70팬텀을 Helical mode, High-pitch mode, Volume Axial mode로 각각의 그룹으로 나누어서 관전압 80kVp, 조건으로 30회 검사를 실시하였다. 영상을 획득 한 후에 각각의 영상에 심장(Heart), 뼈(Bone), 폐(Lung), Back-ground air에 ROI를 설정하고 CT number(HU)와 noise(SD)값을 측정하여 평균값을 구하고 SNR과 CNR을 측정하였고, 장비에서 직접 제공하는 DLP값 비교하였다. 통계적인 유의성을 확인해보기 통계 분석은 SPSS 21.0을 사용하여 ONE-WAY-ANAOVA를 시행하였다. 본 실험을 통해 검사 시 volume axial mode 사용 시 가장 적은 선량으로 영상의 화질 저하 없이 빠른 시간에 검사가 가능하였다. 16cm의 detector coverage 가 모든 소아 흉부 CT검사에 적용하기에 제한점이 있으나 가능한 소아환자에 있어 적극적인 활용을 추천하며 volume axial mode의 다른 검사부위 적용에 대한 지속적인 연구가 필요하리라 사료된다.
MDCT의 딥러닝 재구성 기법(TrueFidelity, TF)의 유용성을 평가하고자 기존의 필터보정역투영법(Filtered back projection, FBP)과 적응형 통계적 재구성 기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-Veo, ASIR-V)의 화질을 비교 평가하였다. FBP, ASIR-V 50%, TF-H의 재구성 기법에서 선량을 17.29 mGy로 고정한 것과 10.37 mGy, 12.10 mGy, 13.83 mGy, 15.56 mGy로 변화시킨 영상을 획득하여 노이즈, CNR, SSIM을 측정하였다. 17.29 mGy에서 재구성 기법 변화를 주었을 때 TF-H가 FBP, ASIR-V에 비해 화질이 우수하다. 선량에 변화를 주었을 때 10.37 mGy TF-H와 FBP 비교 시 노이즈, CNR, SSIM은 유의한 차이가 있고(p<0.05), 10.37 mGy TF-H와 ASIR-V 50% 비교 시 유의한 차이가 없다(p>0.05). 선량이 가장 높은 15.56 mGy ASIR-V 50%와 선량이 가장 낮은 10.37 mGy TF-H 화질이 동일하므로 TF-H는 30%의 선량 감소 효과가 있다. 따라서 딥러닝 재구성 기법(TF)은 반복적 재구성 기법(ASIR-V)과 필터보정역투영법(FBP)보다 선량을 감소시킬 수 있었다. 이로 인해 환자의 피폭선량을 감소시킬 것으로 사료된다.
슬라이스 두께(slice thickness)와 선속시준(beam collimation, BC)의 변화에 따른 CT gantry aperture 내의 선량 분포와 영상의 질을 알아보고자 하였다. CT장치로는 64-slice MDCT 스캐너(Brilliance 64, Philips, Cleveland, USA)를 사용하였다. 피사체가 없는 경우(air scan)의 선량측정을 위해 CT용 전리함을 gantry aperture내의 회전중심점(isocenter)과 12시, 3시, 6시, 9시 방향에서 회전중심점으로부터 5 cm 간격으로 30 cm까지 BC를 변화시키면서 각각 측정 하였다. 또한 5개의 구멍(팬텀의 중심과 12시, 3시, 6시, 9시 방향)으로 구성된 CT head and body dose phantom을 gantry aperture 내에 위치시키고 각 지점에서 선량을 측정하였다. Gantry aperture 내 피사체의 위치변화에 대한 영상의 노이즈를 비교하기 위해서 AAPM CT용 팬텀의 물통을 회전중심점과 12시 방향으로 5 cm와 10 cm 이동시킨 후 BC를 변화시키면서 스캔한 후 팬텀의 중심과 12시, 3시, 6시, 9시 방향의 지점에서 노이즈를 측정하였다. 이 중에서 몇 군데의 위치는 영상 영역에서 벗어나서 측정 할 수가 없었다. 이때 노이즈 측정을 위해서 영상재구성의 슬라이스 두께는 5 mm로 하였다. 측정한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다: 첫째, CTDIw는 회전중심점으로부터 멀어질수록, BC가 넓어질수록 감소하였다. 둘째, BC의 넓이가 비슷한 경우의 CTDIw는 거의 유사한 값을 보였다. 즉, CTDIw는 검출기 배열의 수나 화소의 크기 보다는 전체적인 BC의 넓이에 의존하고 있음을 알 수 있었다. 셋째, air scan과 phantom scan 경우 모두에서 CTDIw는 BC가 증가될수록 감소하였다. 그러나 air scan의 경우보다 head phantom scan 시 약 30%, body phantom scan 시 약 52% 정도 CTDIw의 값이 감소하였다. 넷째, BC와 팬텀의 위치 변화에 따른 노이즈 값은 $2{\times}0.5\;mm$의 BC을 제외하고는 head phantom scan한 경우 3.9~5.9, body phantom scan한 경우 5.3~7.4로 나타나, BC와 팬텀의 위치변화에 따라서 큰 차이가 없었다. 따라서 피사체의 위치가 gantry aperture 내 SFOV(scan field of view)에 포함될 경우 회전중심점에 정확하게 위치시키지 않아도 영상의 질에는 많은 영향을 미치지 않는다는 것을 알 수 있었다.
진단의 높은 정확성을 유지하기 위하여 영상 품질의 정기적인 quality assurance (QA) 검사는 필수적이다. 이 연구의 목적은 2006년부터 2015년까지 시간에 따른 (2006, 2009, 2012, 2015) computed radiography (CR) system의 modulation transfer function (MTF: 변조전달함수), the noise power spectrum (NPS: 잡음전력스펙트럼) and the detective quantum efficiency (DQE: 양자검출효율)를 측정하여 평가 하는 것이다. 우리는 edge method를 이용하여 pre-sampled MTF를 구하였고 international electrotechnical commission standard IEC: 62220-1의 RQA5가 측정에 적용되었으며, X선관 초점으로부터 CR 표면까지의 거리는 150 cm이며, 부가필터 21 mmAl을 사용하였다. 관전압은 $72{\pm}2kVp$였으며 관전압을 1~2 kVp조절하여 HVL이 $7.1{\pm}1mmAl$되도록 하였다. 연구결과는 MTF의 공간주파수 50% ($mm^{-1}$)에서 사용 기간 별로 2006년은 1.54, 2009년은 1.14, 2012년은 1.12, 2015년은 1.38 이었고 공간주파수 10% ($mm^{-1}$)에서 사용 기간 별로 2006년은 2.68, 2009년은 2.44, 2012년은 2.44, 2015년은 2.46 이었다. 각각의 노이즈 분포는 2006년이 가장 낮은 노이즈 분포를 보였으며 2015, 2009, 2012 순으로 낮은 노이즈 분포를 나타내었다. Peak DQE와 $1mm^{-1}$에서도 2006년이 가장 우수한 DQE를 보였으며 2015년, 2009년, 2012년 순으로 DQE값을 나타내었다. 정확한 진단을 위하여 주기적인 CR 시스템의 유지보수가 필요하며 본 연구는 CR 시스템의 QA 및 수행성능 평가에 기초가 될 것으로 생각된다.
기저와 부하 뇌관류 SPECT를 순차적으로 촬영하여 2차영상에서 1차영상을 감산하여 부하 영상을 얻으면 신호가 줄어들고 잡음은 더해지므로 영상의 질이 나빠졌다. 촬영시간과 주사량에 대해 비례적인 계수와 촬영행위와 상관있는 배후방사능을 고려하여 기저영상과 감산영상의 신호 잡음 비가 최대가 되도록 하는 주사량과 촬영시간의 짝을 찾았다. 순차 촬영 시간을 30분으로 하고 주사총량이 1850MBq(50mCi)이며 아세타졸아미드의 부하에 의해 뇌의 주사량대비 섭취가 1.2배일 때 기저영상과 감산영상의 신호 잡음 비가 최대인 조건은 1차 주사량/촬영시간이 15mCi/17분, 2차 주사량/촬영시간이 35mCi/13분이었다.
Spatial heterogeneous characteristics of solar radiation energy from Climate Change gives rise to energy imbalance in the general ecological system including water resources. This study is to estimate the $CO_2$ flux of South Korea using Terra MODIS image and to assess the reliability of MODIS data from the ground measured $CO_2$ flux by eddy covariance flux tower data at 3 locations (two at mixed forest area and one at rice paddy area). The MODIS Gross Primary Productivity (GPP) product (MOD17A2), 8-day composite at 1-km spatial resolution was adopted for the spatial $CO_2$ flux generation. The MOD17A2 data by noise like cloud and snow in a day were tried to fill by Inverse Distance Weighted (IDW) method from valid pixels and the damping effect of MOD17A2 data were corrected by Quality Control (QC) flag. The MODIS $CO_2$ flux was estimated as the sum of GPP and Re (ecosystem respiration) by Lloyd and Taylor method (1994). The determination coefficient ($R^2$) between MODIS $CO_2$ and flux tower $CO_2$ for 3 years (2011~2013) showed 0.55 and 0.60 in 2 mixed forests and 0.56 in rice paddy respectively. The $CO_2$ flux generally fluctuated showing minus values during summer rainy season (from July to August) and maintaining plus values for other periods. The MODIS $CO_2$ flux can be a useful information for extensive area, for example, as a reliable indicator on ecological circulation system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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