• Korean Journal of Radiology
• /
• 제22권11호
• /
• pp.1764-1776
• /
• 2021

Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제40권9호
• /
• pp.697-707
• /
• 2007

본 연구에서는 2002년 강릉지역에 큰 피해를 일으킨 태풍 루사(Rusa) 호우 사례에 대하여 PMP(Probable Maximum Precipitation)의 산정 및 전이에서 발생할 수 있는 문제에 대해 분석하였다. PMP산정을 위해서는 2가지 이슬점온도 산정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 그 중 대표 12시간 지속 이슬점온도를 지상일기도, 지표 풍향, 850 hPa 수분속, 유선장 뿐만 아니라 강릉 지역의 지형적 특성까지 고려하여 수분 유입 지역을 결정한 후 계산하였다. 또한 최대 12시간 지속 이슬점은 과거 42년간(1961년${\sim}$2002년)의 강릉지역 이슬점 온도 자료를 통해 방재연구소에서 제공하는 FARD2002 통계프로그램을 이용하여 계산하였다. 이 프로그램에서 확률분포형으로는 Extreme Type I (Gumbel distribution)을 선정하였고 매개변수 추정방법으로 모멘트법을 사용하여 유의수준 5%에서 재현기간 50년 빈도 분석을 통해 이슬점 온도를 계산하였으며, 계산 방법을 3가지 구분하여 분석하였다. 이 결과 기존의 연구에서는 대표 및 최대 12시간 지속 이슬점의 차가 $2.98^{\circ}C$였으나 본 연구 결과에 따르면 $4.55^{\circ}C$(I방법) ${\sim}6.05^{\circ}C$(III방법)로 큰 차이를 보였다. 또한 이와 같은 과정들을 통해 수분최대화비를 산정한 결과 기존에 비해 $0.20{\sim}0.40$ 정도 크게 산정되었으며, 이 수분최대화비를 기존 무명천 유역(면적 $3.76km^2$)의 호우전이비 및 DAD(Depth-Area-Duration) 분석결과를 이용하여 전이한 결과에서도 $16{\sim}31%$ 정도 강수량이 크게 계산되는 것으로 나타났다.전류 변동 제어에서 노이즈 지수가 증가하면 CTDIvol과 DLP가 감소하였으나 노이즈는 증가하였다. 생식부위를 포함하는 하지 정맥조영술에서 Z-축 자동 관전류 변동 제어 방법이 고정 관전류 기법에 비해 선량을 감소하는 효과가 있었다.되었다. ICRU 38의 권고에 따른 방광선량은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $90.1{\pm}21.3%,\;68.7{\pm}26.6%$이었고(p=0.001), 직장선량은 $86.4{\pm}18.3%,\;76.9{\pm}15.6%$이었다(p=0.08). 방광 및 직장선량의 최대 점선량 또한 ICRU 치료계획과 CTV계획에서 각각 $137.2{\pm}50.1%$ vs $107.6{\pm}47.9%$, (p=0.008), $101.1{\pm}41.8%$ vs $86.9{\pm}30.8%$ (p=0.045) 로서 CTV 치료계획에서 정상조직에 조사되는 선량이 더 적게 나타났다. 그러나 잔류종양이 4cm 이상인 환자에서는 CTV 치료계획에서 정상조직 선량이 권고 선량보다 현저히 높게 나타났다. 방광 및 직장의 용적선량에서는 투여선량의 80% 이상을 받는 직장용적선량(V80rec)은 ICRU 치료계획 및 CTV 치료계획에서 각각 $1.8{\pm}2.4cm^3,\;0.7{\pm}1.0cm^3$(p=0.02), 방광용적선량(V80bla)은 $12.2{\pm}8.9cm^3,\;3.5{\pm}4.1cm^3$로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을 현저히 낮추고 잔류종양에 목표한 선량을 조사할 수