• 한국방사선학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.411-417
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• 2022

본 연구에서는 저선량 흉부 CT 영상을 이용하여 VGGNet을 학습시키고 폐기종 검출 모델을 구현하고 성능을 확인하고자 한다. 연구에 사용된 저선량 흉부 CT 영상은 정상 진단 8000장, 폐기종 진단 3189장이며, 모델 학습을 위해 정상 데이터와 폐기종 데이터를 train, validation, test dataset으로 각각 60%, 24%, 16%로 무작위 추출하여 구분하였다. 학습을 위한 인공신경망은 VGGNet 중 VGG16과 VGG19를 사용하였으며, 학습이 완료된 모델 평가를 위해 정확도, 손실율, 오차 행렬, 정밀도, 재현율, 특이도, F1-score의 평가지표를 사용하였다. 폐기종 검출 정확도와 손실율은 VGG16과 VGG19 각각 92.35%, 95.88%, 0.21%, 0.09%, 정밀도는 91.60%, 96.55%, 재현율은 98.36%, 97.39%, 특이도는 77.08%, 92.72%, F1-score는 94.86%, 96.97%였다. 위의 평가지표를 통해 VGG19 모델의 폐기종 검출 성능이 VGG16 모델에 비해 우수하다고 판단된다. 본 연구를 통해 VGGNet과 인공신경망을 이용한 폐기종 검출 모델 연구에 기초자료로 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.207-213
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• 2023

전산화단층촬영(computed tomography, CT) 영상은 양성자 브레그 피크 위치 추정 및 치료 계획 시뮬레이션의 기초로 사용된다. Hounsfield Unit(HU) 기반의 양성자 저지능비(stopping pwer ratio, SPR) 예측 과정에서 환자의 밀도와 원소 구성의 작은 차이로 양성자 빔의 경로를 따라 브레그 피크 위치의 불확실성이 발생한다. 본 연구에서는 브레그 피크 위치 예측 불확실성 감소를 위하여 이중에너지 전산화단층촬영 영상 기반의 양성자 저지능비 예측 정확도의 잠재력을 연구를 하였다. 양성자 빔의 저지능비를 추정하기 위해 전산화단층촬영 시스템(Somatom Definition AS, Siemens Health Care, Forchheim, Germany)을 이용하여 전자밀도팬텀(CIRS Model 062M electron density phantom, CIRS Inc., Norfolk, VA, USA)의 단일에너지 및 이중에너지 영상을 획득하였다. 이를 검증하기 위해 미국 국립 표준기술 연구소(National Institute of Standards and Technology, NIST)에서 제공하는 표준 데이터를 통하여 추정한 실제 저지능비와 비교하였다. 그 결과 잡음이 제거된 이중에너지 영상 기반 방법을 통한 양성자 빔의 저지능비 예측에서 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 인체의 다양한 밀도와 원소 구성을 가진 대체물을 더욱 다양하게 제작하여 저지능비를 예측 할 경우 더욱 향상된 양성자의 브레그 피크 위치 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.423-431
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• 2023

본 연구의 목적은 환자의 신체정보와 인공지능 기법을 활용하여 부작용에 영향을 미치는 인자들을 분석하고 조영제 부작용의 정도를 예측하여 이를 완화하는 기초자료로 활용되고자 한다. 연구에 사용한 데이터는 서울 소재 종합병원의 검진을 시행한 CT 검사 58,000건 중 조영제 부작용이 발생한 1,235건 중 과거력 조사에서 조영제 부작용이 없었던 606명의 검사자를 대상자로 하였다. 606개 샘플 중 70%는 훈련 셋으로 사용하고 나머지 30%는 검증을 위한 테스트 셋으로 사용하였다. 나이, BMI(Body Mass Index), GFR(Glomerular Filtration Rate), BUN(Blood Urea Nitrogen), GGT(Gamma Glutamyl Transgerase), AST(Aspartate Amino Transferase,), and ALT(Alanine Amiono Transferase)의 feature를 독립변수로 조영제 중증도를 목표변수로 사용하였다. AdaBoost, Tree, Neural network, SVM, Random foest 알고리즘을 통해 AUC(Area under curve), CA(Classification Accuracy), F1, Precision, Recall을 파악하였다. 분류 예측에 사용된 알고리즘 중 가장 높은 평가지표를 나타내 것은 AdaBoost와 Random Forest이다. 모든 모델의 예측에서 가장 큰 요인은 GFR, BMI, GGT 이였다. 이는 신장 여과 기능, 비만에 따라 주입되는 조영제 양의 차이와 대사증후군의 여부에 따라 조영제 부작용 중증도에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.335-341
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• 2023

본 연구는 뇌혈관조영검사에서 뇌동맥자루 영상을 4개의 알고리즘(Standard, Bone, Dual volume, Stent Follow up)에 3D로 재구성하여 Noise, SNR, CNR 측정값을 분석한 후 최적의 알고리즘을 알아보고자 하였다. 분석방법으로는 4개의 알고리즘으로 재구성한 영상에 Image J 프로그램을 이용하여 이미지 분석과 영역 및 픽셀 값을 계산하였다. Noise, SNR, CNR은 측정부위를 영상에서 비정상혈관(동맥자루)이 있는 지점과 주위에 있는 정상혈관을 지정하여 관심영역(Region of interest)을 측정하고 평균값과 표준편차를 구하였다. 배경잡음(Background)은 신뢰성을 높이기 위해 주위에 있는 정상혈관 2군데로 하였다. SNR과 CNR의 값은 주어진 식에 의거하여 산출하였다. 결과적으로 Stent follow up 알고리즘에서 노이즈가 가장 낮게 SNR, CNR은 가장 높게 나타났다. 따라서 Stent follow up 알고리즘이 가장 적절한 알고리즘으로 판단된다. 이 연구의 자료가 뇌혈관조영검사에서 혈관계, 동맥자루 3D 영상 평가하는 기초자료로 사용되기를 바라며 다양한 알고리즘 변화로 영상의 질을 더 높일 수 있는 계기가 될 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.343-350
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• 2023

본 연구에서는 2016년 11월부터 폐암 검진 판독 시 판독의 표준화를 위하여 사용되고 있는 Lung-RADS (Lung CT Screening Reporting and Data System)에 기반하여 폐암 이외에 부수적으로 발견되는 "S" modifier 소견들의 종류와 빈도를 분석하고자 하며 이를 통하여 저선량 CT를 통해 얻을 수 있는 폐암 외의 중요 소견들에 대해 살펴보고 저선량 CT의 폐암 외 질환에 대한 유용성을 파악하고자 하였다. 본 연구 결과 전체 1023명의 대상자에서 360건(35.19%)의 "S" modifier 소견이 나타났으며 가장 발생빈도가 높은 질환은 관상동맥 석회화와 폐기종으로 관상동맥 석회화는 145건(14.17%), 폐기종은 138건(13.49%)으로 나타나 다른 소견들에 비해 발견 비율이 매우 높음을 알 수 있다. 또한 흡연 기간과 연관성이 매우 높은 것으로 확인되었는데 관상동맥 석회화의 경우 비흡연자인 A 그룹에서는 발견 비율이 9건(5.73%), 흡연 10년 이내의 B그룹은 23건(11.44%), 흡연 20년 이내의 C 그룹은 39건(13.68%), 흡연 30년 이내의 D그룹은 43건(18.53%), 흡연 30년 이상의 E그룹은 31건(20.94%)로 나타나 흡연력이 증가할수록 관상동맥 석회화의 발생 확률이 증가함을 알 수 있다. 관상동맥 석회화와 폐기종 이외에도 폐렴 및 폐 간질의 이상소견, 종격동 질환도 흡연 기간과의 연관성 분석결과 p<0.05로 나타나 흡연 기간에 영향을 받음을 알 수 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.679-684
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• 2023

정맥의 천자는 병리학적 검사를 위한 혈액 샘플을 획득하기 위해 널리 사용되고 있다. 바늘을 사용한 침습적인 정맥 천자 방법이 반복되서 시행되면 환자가 받는 고통이 증가되는 문제가 있어 본 연구팀은 사전에 소형 근적외선 (near-infrared, NIR) 영상 시스템을 개발하였다. 획득된 NIR 영상의 화질 개선을 위하여 본 연구에서는 노이즈 제거에 효율적으로 잘 알려진 비지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 모델링하여 시스템에서의 적용 가능성을 분석하고자 한다. 개발된 NIR 영상 시스템은 dichroic 및 long-pass filter를 적외선 (infrared, IR)이 통과하여 최종적으로 CMOS 센서 모듈로 검출되는 원리를 기반으로 구성하였다. 제안하는 NLM 알고리즘은 노이즈를 제거시키고자 하는 픽셀을 주변 픽셀들간의 거리들을 고려한 값으로 대체하는 원리를 기반으로 모델링하였다. 850 nm의 중심 파장을 가진 NIR 영상을 획득 후 NLM 알고리즘을 적용하여 히스토그램 평활화를 통해 최종 정맥 영역을 분할하였다. 결과적으로 NLM 알고리즘을 적용한 정맥의 NIR 영상의 coefficient of variation은 평균 0.247로 기존의 filtering 방법들과 비교하여 우수한 결과값으로 도출되었다. 또한 NLM 알고리즘의 dice similarity coefficient 값은 기존의 median filter와 total variation 방법에 비하여 각각 62.91 및 9.40% 향상된 값이 획득되었다. 결론적으로 NLM 알고리즘은 NIR 영상 시스템으로 획득한 정맥의 정확한 분할이 가능하게 할 수 있음을 증명하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.693-699
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• 2023

초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.843-849
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• 2023

본 연구는 임플란트 시술한 환자에 대한 두경부 CT 영상을 4개의 알고리즘(Standard, Soft, Bone, Detail)을 재구성하여 Noise, SNR, CNR 측정값을 정량적으로 분석한 후 최적의 알고리즘을 알아보고자 하였다. 분석방법으로는 Image J 프로그램을 이용하여 재구성한 영상에 관심영역(Region of interest)을 통하여 픽셀값을 계산하였다. Noise, SNR, CNR은 측정부위를 영상에서 인두, 깨물근, 귀밑샘이 있는 지점에 관심영역을 측정하고 mean값과 SD값을 구하였다. SNR과 CNR의 값은 주어진 식에 의거하여 산출하였다. 결과적으로 Standard 알고리즘에서 노이즈는 가장 낮게 나타났으며 SNR 또한 가장 높게 나타났다. CNR은 Soft 알고리즘에서 가장 높게 나타났으나 Standard 알고리즘과는 별 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 두경부 CT검사에서 구강내 임플란트 착용한 환자 검사에서 Standard 알고리즘이 최적의 알고리즘이라고 사료되며 이 연구의 자료가 두경부 CT검사에서 영상 평가하는데 기초자료로 사용되기를 바라며 다양한 알고리즘 변화로 영상의 질을 더 높일 수 있는 계기가 될 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.993-999
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• 2023

피브리노겐 그리고 콜라겐의 생채재료는 조직재생공학에 널리 사용되고 있다. 이번 연구에서는 이 두 가지 재료를 사용하여 새로운 이중구조지지체를 만들고자 한다. 전략적으로 조직재생은 혈관 재생이 우선이기 때문에 혈관형성에 도움을 주는 피브리노겐 지지체를 이중지지체의 외부로 형성시키고 중앙에는 조직재생에 더욱 더 효과 있는 콜라겐을 위치시킴으로써 새로운 조직 재생의 상승효과를 기대하고 한다. 전례 연구에서는 이 두 가지 재료를 혼용해서 사용하고는 있지만 아직까지 중심구조(Core)시스템의 지지체 구조의 형성으로 지지체를 만들어 보고된 바는 없다. 따라서 이번 연구의 핵심인 이중지지체는 내부는 콜라겐 지지체 외부는 피브리노겐을 위치시킨 중심(Core) 구조 제조 방법을 제시하고자 한다. 실험결과는 이중구조지지체의 전략적인 생분해(Biodegradation)에 기인하여 지지체의 외부에 위치한 피브리노겐은 빠른 생분해와 약물방출이 발생했다. 반면 콜라겐 지지체는 상대적으로 피브리노겐지지체 보다는 약물의 방출 시간을 오래 유지할 수 있는 결과를 보았다. 결론적으로 이중 지지체를 만드는 방법을 적용한다면 결손 조직재생에 상승효과가 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1091-1097
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• 2023

볼루스는 방사선치료에서 피부면이 경사지거나 요철이 있는 경우 종양에 균등한 선량을 처방 시 사용된다. 이때, 피부면에 선량은 증가하게 나타난다. 환자의 고유한 신체 구조와 불규칙한 피부로 인해 볼루스와 피부 사이 공극이 발생할 수 있어 치료의 정확성을 저하시킬 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 볼루스와 3D 프린팅으로 자체 제작된 볼루스를 비강 부위에 적용하여 치료계획 후 표면선량과 광자극발광선량계(Optically Stimulated Luminescence, OSL)로 직접 측정한 선량과 차이는 기존의 볼루스 97%, PLA 100.33%, ePETELA 75A의 경우 100.53%, ePETELA 85A는 100.36%의 비율로 나타났다. 재질별 측정값과 치료계획값이 오차가 적다는 걸 확인할 수 있었다. 또한, 기존 볼루스를 적용하였을 때와 비교 시 -3%에서 3D 프린팅 볼루스는 +0.5% 이내의 차이를 확인할 수 있어 3D 프린팅을 통해 제작된 맞춤형 볼루스는 기존 볼루스의 단점을 보완할 수 있을 것으로 사료된다.