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Evaluating the usefulness of AI-based Deep Learning Image Reconstruction in ‘CT Fat-amount’
Fat-amount 검사 시 AI 기반 Deep Learning Image Reconstruction 기법의 유용성 평가

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  • 발행기관
    대한디지털의료영상학회 바로가기
  • 간행물
    대한디지털의료영상학회논문지 바로가기
  • 통권
    Volume 26 Number 2 (2024.10)바로가기
  • 페이지
    pp.11-18
  • 저자
    Jin-Seong Seong, Gi-Yeol Kim, Eun-Jeong Kim, Mi-Hwa Lee, Hui-Dong Jeong, Ik-Pyo Lee
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A483289

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원문정보

초록

영어
In this study, in ‘CT Fat-amount’ to measure the amount of fat, the image was reconstructed using the DLIR technique along with FBP (Filtered back projection) and IR (Iterative Reconstruction), and then HU (Hounsfield unit), VFA (Visceral Fat Area), and SFA The usefulness of DLIR was evaluated by comparing (Subcutaneous Fat Area), V/S (Visceral-Subcutaneous Fat Ratio), and SD (Standard Deviation). In the quantitative measurement of fat, FBP, ASIR-V, and DLIR were able to produce results with no statistically significant difference. Rather, the SD was lower in DLIR, so the quantitative measurement of fat was the same, but the quality of the image could be improved clinically. It appears to be a worthwhile technique. It is believed that there are sufficient ways to reduce the radiation dose, which is considered a major disadvantage compared to other tests.
한국어
본 연구에서는 지방량을 측정하는 Fat-amount 검사에서 FBP(Filtered back projection), IR(Iterative Reconstruction)과 함께 DLIR 기법을 이용하여 영상을 재구성한 후 HU(Hounsfield unit), VFA(Visceral Fat Area), SFA(Subcutaneous Fat Area), V/S(Visceral-Subcutaneous Fat Ratio), SD(Standard Deviation)을 비교하여 DLIR의 유용성을 평가했다. 지방의 정량적 측정에서는 FBP, ASIR-V와 DLIR이 통계적으로 유의한 차이 없는 결과를 도출할 수 있었고, 오히려 SD은 DLIR에서 낮아져 Fat의 정량적 측정은 동일하면서, 영상의 질을 높일 수 있는 임상적 으로 충분히 가치 있는 기법이라고 보여진다. 타 검사에 비해 큰 단점으로 지목되고 있는 방사선량을 줄이는 데에 있어 충분한 가지가 있다고 사료된다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 대상 및 방법
1. 연구 대상
2. 사용 장비 및 영상 획득
3. 연구 설계
Ⅲ. 결과
1. Visceral
2. Sub-Q
3. V/S
Ⅳ. 고찰 및 결론
참고문헌
요약

키워드

전산화단층촬영 지방량 인공지능 기반 재구성 CT Fat-amount DLIR

저자

  • Jin-Seong Seong [ 성진성 | Department of Radiology, Kyunghee University Hospital at Gangdong ] Corresponding Author
  • Gi-Yeol Kim [ 김기열 | Department of Radiology, Kyunghee University Hospital at Gangdong ]
  • Eun-Jeong Kim [ 김은정 | Department of Radiology, Kyunghee University Hospital at Gangdong ]
  • Mi-Hwa Lee [ 이미화 | Department of Radiology, Kyunghee University Hospital at Gangdong ]
  • Hui-Dong Jeong [ 정희동 | Department of Radiology, Kyunghee University Hospital at Gangdong ]
  • Ik-Pyo Lee [ Department of Radiology, Kyunghee University Hospital at Gangdong ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    대한디지털의료영상학회 [대한디지털의료영상학]
  • 설립연도
    1995
  • 분야
    의약학>방사선과학
  • 소개
    대한디지털의료영상학회는 디지털 영상 기술에 관한 연구와 실험 결과를 임상에 적용하여 영상의학 및 진단 방사선 기술 분야의 발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    대한디지털의료영상학회논문지 [Korean Journal of Digital Imaging in Medicine]
  • 간기
    연3회
  • pISSN
    1976-7641
  • 수록기간
    1995~2025
  • 십진분류
    KDC 510 DDC 610

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