• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제42권3호
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• pp.192-200
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• 2008

목적: 본 연구의 목적은 소아 모야모야병 환자에 있어서, 수술 전후 기저/아세타졸아미드 부하 뇌혈류 단일광자방출 단층촬영(SPECT) 분석에 확률뇌지도를 이용하여 수술로 인한 뇌혈역학적 변화 및 예후 예측인자 분석을 하여 뇌확률지도의 유용성을 평가하는 것이다. 대상 및 방법: 연구대상으로 서울대어린이 병원에서 소아 모야모야병으로 진단받고, 수술받은 56명(남:여=32:24, 나이 $6.7{\pm}3.2$세)이 포함되었다. 각각의 환자는 기저/아세타졸아미드 부하 뇌혈류 SPECT를 수술 전후 6-12개월 사이에 시행하였다. 각각의 환자는 한 측 반구에 encephalo-duro-arterio-synangiosis (EDAS)와 encephalo-galeo-synangiosis (EGS)를 우선적으로 시행받았고, 그 후 순차적으로 반대측 반구에 EDAS를 시행하였다. 환자들은 수술 후 $33{\pm}21$개월 추적 관찰하였다. 환자들의 SPECT 영상을 SPM에서 공간정규화 하고 뇌교의 계수를 기준으로 계수정규화한 후 한국표준확률뇌지도 (Koreans Statistical Probabilistic Map, K-SPAM)를 이용하여 부위별 혈류를 정량화 하였다. 각각 정류화된 혈류를 수술 전후, 대뇌반구간, 그리고 임상결과에 따라 비교하였다. 또한 임상결과가 좋은 군과 나쁜 군 사이에 차이가 있는 요소를 이용하여 회귀분석을 시행하였다. 결과: 수술 후 양측 내측 전두엽이랑, 전두엽, 두정엽, 측두엽, 내측경동맥 영역, 전뇌의 기저/아세타졸아미드 부하 뇌혈류가 유의하게 호전되었다(p<0.05). 대뇌반구간 비교에서는 수술전 기저/아세타졸아미드 부하 뇌혈류 및 혈류예비능지표에 차이가 있었으나, 수술 후 이 차이는 사라졌다(p<0.05). 임상결과가 좋은 환자군의 수술 전 EDAS와 EGS를 시행한 내측 전두엽 뇌이랑의 기저 뇌혈류, 동측 전두엽, 측두엽, 그리고 전뇌의 수술 후 혈류예비능지표 및 수술전후 혈류예비능지표차가 더 우수하였다(p<0.05). 회귀분석결과에 의하면, EDAS와 EGS를 시행한 내측 전두엽 뇌이랑의 수술 전 혈류예비능지표와 전뇌의 수술 전후 혈류예비능지표차가 수술 후 임상결과를 예측할 수 있는 유의한 인자이다(p=0.002, p=0.015). Conclusion: 뇌확률지도를 이용하여 소아 모야모야병 환자의 기저/아세타졸아미드 부하 뇌혈류 SPECT를 정량화하여 분석할 수 있었다. 이 방법으로 수술에 의한 뇌혈류역학적 변화를 객관적으로 평가할 수 있었으며, 모야모야병환자의 수술 결과의 예측인자를 평가할 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제39권1호
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• pp.99-105
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• 2016

잡음전력스펙트럼 (noise power spectrum, NPS)는 noise 진폭의 측정과 균일한 방사선 영역으로부터 획득된 영상의 품질에 가장 일반적인 방법 중 하나이다. 이 연구의 목적은 megavoltage X-ray 에너지를 사용하여 다른 잡음 전력스펙트럼 방법론들을 비교하는 것이다. 진단 영역에서의 잡음전력스펙트럼 평가 방법들은 국제 전기 규격 international electro-technical commission(IEC 62220-1) 기준을 사용하여 치료 영역에 적용되었다. 우리가 사용한 전자포털영상장치(electronic portal imaging device, EPID)는 Varian TrueBeam$^{TM}$, Siemens BEAMVIEW$^{PLUS}$, Elekta iViewGT 그리고 Varian Clinac$^R$ iX aS1000이었다. 잡음전력스펙트럼의 관심영역을 측정하기 위해, 우리는 겹침 (overlapping), 비겹침 (non-overlapping), 평탄도 (flatness), 반음영 (penumbra) 4가지 인자를 사용하였다. 결과적으로는 Siemens BEAMVIEW$^{PLUS}$, Varian TrueBeam$^{TM}$ flattening filter, Varian Clinac$^R$ iX aS1000, Varian TrueBeam$^{TM}$ flattening filter free에서의 잡음 (noise) 분포는 기존의 첫번째, 두번째, 세번째 실험방법보다는 Elekta iViewGT보다 현격하게 높은 noise 분포가 나타남을 알 수 있다. 이번 연구는 다양한 인자들이 잡음전력스펙트럼의 megavoltage imaging (MVI)영상에서 MVI영역에서 잡음전력 스펙트럼의 기준의 방법론으로 사용되어질 수 있다는 것을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.