Earticle

본 연구의 목적은 X-선, 양성자, 중입자를 이용한 방사선치료 시 방사선에 따른 물리적 특징을 확인하고 방사선치료계 획을 비교하고자 한다. MatRad 몬테카를로 시뮬레이션 프로그램에서 제공하는 box 팬톰을 이용하여 방사선에 따른 물리적 특징을 확인하고, TG-119 팬톰을 통해 방사선전산화치료계획을 수립하여 비교하였다. 물리적 특징 비교를 위해 1문 조사를 시행하고, 방사선치료계획 비교를 위해 X-선은 7문조사, 양성자와 중입자는 각각 2문 조사를 시행하였다. Box 팬톰을 이용한 방사선 별 target 평균선량은 X-선, 양성자, 중입자 각각 1.97±0.21, 1.99±0.05, 2.00±0.04 Gy였다. TG-119 팬톰을 이용한 방사선 별 outerTarget과 core 평균선량은 X-선, 양성자, 중입자 각각 1.66±0.03, 1.67±0.03, 1.67±0.02, 0.58±0.18, 0.58±0.21, 0.64±0.20 Gy였다. 본 연구를 통해 방사선에 따른 물리적 특성과 전산화치료계획에 대한 결과는 방사선전산화치료계획 수립과 중입자 치료기 도입에 따른 기초 자료로 활용될 것이라 사료된다.

This study aims to characterize the physical properties following x-ray, proton, and heavy ion radiation treatment and to compare the treatment plans accordingly. After each radiation treatment, the physical properties were observed using a box phantom simulation from MatRad open-source Monte Carlo simulation software. In addition, the TG-119 phantom was used to establish and compare the computerized radiation treatment plans. A one-portal technique was used for the comparison of the physical characteristics. Further, for the comparison of the radiation treatment plans, seven portals were used for x-ray proton and heavy ion radiation, and two portals were used for proton and heavy ion radiation. The box phantom simulation results demonstrate that the average target dose of x-ray, proton, and heavy ion radiation was 1.97±0.21 Gy, 1.99±0.05 Gy, and 2.00±0.04 Gy, respectively. In the TG-119 phantom simulation, x-ray, proton, and carbon-ion radiation resulted in an average outer target dose of 1.66±0.03 Gy, 1.67±0.03 Gy, and 1.67±0.02, and an average absorbed dose at the core of 0.58±0.18 Gy, 0.58±0.21 Gy, and 0.64±0.20 Gy, respectively. The simulated results of the physical properties and computerized treatment plans using the three types of radiation from this study are expected to serve as the preliminary data for establishing computerized radiation treatment plans and implementing heavy ion therapy devices.

본 연구의 목적은, 전세계적으로 디지털 의료영상이미지를 국제표준규약에 따른 DICOM (digital imaging and communications in medicine)의 형식으로 저장하고 있다. DICOM 형식의 의료영상을 이용하여 원하는 장기의 관심 영역을 설정함으로써 다양한 정량적인 분석값을 획득하여 영상의 질을 평가하고 있다. 또한, DICOM 형식 외에도 현재 다양한 영상 저장 형식이 개발 및 사용되고 있으며, 본 연구의 목적으로 핵의학 및 CT (computed tomogrphy) 영상을 활용하여 DICOM 형식과 다양한 영상 저장 형식에 따른 영상의 질을 평가해보고자 한다. 의료영상 획득을 위하여 SPECT/CT (Discovery NM670, GE)를 사용하였다. 핵의학 영상은 NEMA IEC body 팬텀을 이용하였고, 99mTc을 주입하여 영상을 획득하였고, CT 영상은 Hoffman 3D 팬텀을 활용해 획득했다. 획득영상을 기반으로 TIFF (tagged image file format), JPEG (joint photographic experts group), AVI (audio video interleave), PNG(portable network graphics)로 각각 변환하고, 관심영역을 각각 영상에 설정하여 평균값과 표준편차를 구하여 영상의 질을 비교분석하였다. NEMA IEC body 팬텀의 핵의학 영상은 DICOM, TIFF, JPEG, AVI, PNG 의 영상 순서로 평균값은 100455.39, 100455.39, 203.55, 203.89, 203,71이고, 표준편차값은 21906.07, 21906.07, 44.13.00, 44.43, 43.45로 나타났다. 또한, Hoffman 3D 팬텀의 평균값은 11.16, 11.16, 70.02, 33803.16, 70.10이고, 표준편차값은 18.13, 18.13, 2.97, 18.13, 2.95의 결과값를 나타냈다. 본 연구결과를 바탕으로 디지털의료영상이미지의 대표적으로 사용되는 DICOM 형식과 평균값과 표준편차 인자로 비교했을 때 TIFF 영상 형식이 가장 유사한 결과값을 나타내었다.

The purpose of this study was to compare digital medical imaging between DICOM (digital imaging and communications in medicine) form and TIFF (tagged image file), JPEG (joint photographic experts group), AVI (audio video interleave), and PNG (portable network graphics) format. The SPECT/CT was used for acquisition nuclear medicine with NEMA IEC body phantom and computed tomography imaging with Hoffman 3D phantom, repectively. The mean count and standard deviation were used for quantitative analysis. According to results, the mean counts of nuclear medicine imaging for DICOM, TIFF, JPEG, AVI, and PNG were 100455.39, 100455.39, 203.55, 203.89, and 203,71, stnadard deviation was 21906.07, 21906.07, 44.13.00, 44.43, and 43.45. In addition, the mean counts of CT imaging were 11.16, 11.16, 70.02, 33803.16, and 70.10, standard deviation was 18.13, 18.13, 2.97, 18.13, and 2.95. In conclusion, the medical imaging of DICOM format is the most similar TIFF format.

Fowler-Nordheim (F-N)을 기반으로 하는 전계 방출 시뮬레이션을 통해 3극관 구성에서 얇은 가장자리 유형 전계 에미터의 성능 평가를 수행했다. 특정 기하학적 매개변수에 대한 전류 및 전자 투과율의 의존성; 애노드-게이트 수직 거리, 게이트-캐소드 수직 거리, 게이트-캐소드 수평 거리 등을 분석했다. 결과적으로 좁은 게이트-음극 수직 거리에 대한 전기장이 좁은 게이트-음극 수평 거리에 대한 게이트 전극의 전기장보다 우세한 반면 넓은 게이트-음극 수직 갭에 대한 전기장이 더 우세하다는 것을 보여줍니다. 이와 같은 결과는 실제 전계방출형 엑스선관 개발을 위한 최적의 파라미터 도출로써 활용될 것으로 기대된다.

The performance evaluation of an thin-edge type field emitter in a triode configuration was carried out via simulation based on the Fowler-Nordheim (F-N) equation. The dependence of the current and the electron transmittance on specific geometrical parameters; the anode-gate vertical distance, gate-cathode vertical distance, gate-cathode horizontal distance, etc. was analyzed. The results show that the electric field for a narrow gate-cathode vertical distance is superior to the electric field of the gate electrode for a narrow gate-cathode horizontal distance, while the electric field for a wide gate-cathode vertical gap is more dominant than the electric field of the anode electrode for a wide gate-cathode horizontal gap. It is expected to be effective in deriving optimal parameters while developing a field emission type x-ray tube.

본 연구는 CS기법의 유용성을 SNR과 CNR의 값을 비교하여 정량적, 정성적으로 분석하여 알아보고자 한다. 총 30명 의 PACS로 전송된 MRI검사 환자를 무작위 선택하여 본 연구에 적용하였다. 데이터 분석에서 다룬 장비로는 IngeniaCX, Archieva3.0T와 Pulse Sequence로는 TSE Sequence를 이용하였고, dStream Torso Cardiac coil을 사용하였다. 정량적 분석 방법으로 SENSE기법 영상과 Compressed SENSE 영상에서 각 CBD, CHD, CD, PD, LHD, RHD의 조직에 대하여 일정한 ROI를 설정하고 SNR과 CNR을 평가하였다. 정성적 분석으로는 영상의 선예도, 영상의 전반적 화질, 운동 인공물 의 질을 5점 척도로 측정하였다. 본 데이터 분석의 통계적 유의성은 paired t-test 와 Wilcoxon Signed Rank test 에 사용 하였으며, p값이 0.05이하일 때를 유의성으로 두었다. 본 실험에 대한 정량적 평가결과 SENSE기법 영상과 Compressed SENSE기법 영상을 비교했을 때 CS영상의 경우 평균 SNR(25.60±4.16), CNR(38.12±3.77)로 SENSE영상의 평균 SNR(9.99±4.07), CNR(10.95±6.00)에 비해 더 높게 나온 것을 확인할 수 있었다(p<0.05). 정성적 평가 결과 5점 척도로 측정하였을 때 CS기법은 각각(Overall image quality:4.45 ± 0.41), (Sharpness of duct:4.77 ± 0.29), (Motion artifact:4.57 ± 0.18) 점을 얻었고 SENSE 기법은 각각(Overall image quality:2.94 ± 0.43), (Sharpness of duct:2.03 ± 0.12), (Motion artifact:3.98 ± 0.25) 점을 얻어 CS기 법이 더 높은 점수를 얻었다(p<0.05). 결론적으로, 두 기법의 영상에 대한 데이터 분석 결과 정량적 평가와 정성적 평가 두 부분 모두 CS의 쪽이 더 높게 나타났다. 따라서 MRCP 기술을 이용한 기법으로는 SENSE기법보다 CS기법 쪽이 더 양호한 것을 알 수 있다.

This study intends to investigate the usefulness of the CS technique by quantitatively and qualitatively analyzing the values of SNR and CNR. A total of 30 MRI patients transferred to PACS were randomly selected and applied to this study. As the equipment used for data analysis, Ingenia CX and Archieva 3.0T and TSE sequence were used as the pulse sequence, and a dStream Torso Cardiac coil was used. As a quantitative analysis method, a certain ROI was set for each CBD, CHD, CD, Pancreas, LHD, and RHD tissue in the SENSE technique image and the compressed SENSE image, and SNR and CNR were evaluated. For qualitative analysis, image sharpness, overall image quality, and motion artifact quality were measured on a 5-point scale. The statistical significance of this data analysis was used in the paired t-test and the Wilcoxon Signed Rank test, and when the p value was less than 0.05, it was considered significant. As a result of quantitative evaluation of this experiment, when the SENSE method image and the compressed SENSE method image were compared, the mean SNR (25.60 ± 4.16) and CNR (38.12 ± 3.77) for the CS image were the mean SNR (9.99 ± 4.07) and CNR of the SENSE image. (10.95 ± 6.00), it was confirmed that the result was higher(p<0.05). As a result of qualitative evaluation, when measured on a 5-point scale, the CS technique was (Overall image quality:4.45 ± 0.41), (Sharpness of duct:4.77 ± 0.29), and (Motion artifact:4.57 ± 0.18), respectively, and the SENSE technique obtained (Overall image quality:2.94 ± 0.43), (Sharpness of duct:2.03 ± 0.12), and (Motion artifact:3.98 ± 0.25)points, respectively, and the CS technique obtained a higher score(p<0.05). In conclusion, as a result of data analysis on images of both techniques, CS was higher in both quantitative and qualitative evaluations. Therefore, it can be seen that the CS technique is better than the SENSE technique as a technique using the MRCP technique.

본 연구의 목적은 자기공명 (magnetic resonance, MR) 영상으로부터 각각의 kernel size가 설정된 median modified Wiener filter (MMWF)를 적용하여 그 결과에 대한 노이즈 제거 효과 및 화질 개선 정도를 정량적으로 평가하여 최적의 kernel size를 찾는 것이다. 이를 위해 BrainWeb 시뮬레이션 프로그램을 이용해 노이즈가 부가된 brain T1 강조영상으로부터 kernel size를 3×3, 5×5, 7×7, 9×9, 그리고 11×11으로 변경하며 MMWF를 각각 적용하였다. 정량적 평가를 통한 영상 특성의 변화를 분석하기 위해 contrast to noise ratio (CNR) 및 coefficient of variation (COV)를 측정하였다. 결과적으로, kernel size가 증가함에 따라 CNR은 증가하는 경향을 보이며 11×11 에서 가장 우수한 값을 나타내었고, COV는 9×9에서 가장 개선된 값을 나타내었다. 하지만 육안적 평가 결과, kernel size가 증가함에 따라 조직 간의 경계 구분 능력이 현저히 저하되는 것으로 나타났다. 결론적으로, MR 영상으로부터 MMWF를 적용할 때, 선예도 측면에서는 5×5가, 노이즈 제거 측면에서는 7×7의 kernel size가 가장 적합하다고 판단 된다.

The purpose of this study is to apply a median modified Wiener filter (MMWF) with each kernel size set to a magnetic resonance (MR) image and quantitatively evaluate the noise reduction effect and image quality improvement on the result to optimize the kernel size for MMWF. For this, MMWF was applied by changing the kernel size of 3×3, 5×5, 7×7, 9×9, and 11×11 to the noise-added brain T1-weighted image acquired using the BrainWeb simulation program. To analyze the changes of image characteristics through quantitative evaluation, contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation (COV) were calculated. As a result of quantitative evaluation, as the kernel size increased, CNR showed a tendency to increase and showed the best value at 11×11, and COV showed the most improved value at 9×9. However, as a result of visual evaluation, it was found that as the kernel size increased, the ability to distinguish boundaries between tissues was significantly reduced. In conclusion, when applying MMWF from MR images, it is judged that a kernel size of 5×5 is most suitable in terms of sharpness and 7×7 in terms of noise removal.

본 연구의 목적은 전산화단층촬영 (computed tomography, CT)영상으로부터 각각의 검색창 크기가 설정된 3차원 비지역적 평균 (3D non-local means, 3DNLM) 알고리즘을 적용하여 이에 대한 영상 특성 및 시간 분해능의 경향성을 분석하는 것이다. 이를 위해 Gaussian 및 poisson 노이즈가 부가된 3D Shepp-Logan phantom 영상을 모델링한 후 평활화 상수 및 패치크기가 각각 0.01 및 3×3×3으로 설정된 3DNLM 알고리즘의 검색창 크기를 3×3×3부터 2×2×2 간격으로 15×15×15 크기까지 변경하여 각각 적용하였다. 이에 대한 영상 특성의 정량적 평가를 위해 contrast to noise ratio (CNR) 및 peak signal to noise ratio (PSNR)을 측정하였으며, 시간 분해능 분석을 위해 3DNLM 알고리즘의 연산 시간을 측정하였다. 결과적으로, CNR은 검색창이 증가함에 따라 개선됨을 보였으며, PSNR 은 5×5×5 크기의 검색창에서 가장 개선된 결과를 보였다. 시간분해능의 경우 검색창의 크기가 증가함에 따라 지수함수 적으로 증가함이 확인되었다. 결론적으로, CT 영상으로부터 3DNLM 알고리즘을 효율적으로 적용하기 위해서 영상 특성 및 시간분해능이 모두 고려된 검색창의 크기를 설정하는 것이 중요함을 확인하였다.

The purpose of this study was to analyze the tendency of image characteristics and time resolution by applying a 3D non-local means (3DNLM) algorithm, which each search window size was set, in computed tomography (CT) images. For this purpose, the 3D Shepp-Logan phantom images were modeled by adding Gaussian and poisson noise. Then, search window size of 3DNLM algorithm with smoothing factor and patch size set to 0.01 and 3×3×3, respectively, changed from 3×3×3 to 15×15 ×15 at interval 2×2×2 and applied, respectively. To quantiative evaluate of image characteristics, contrast to noise ratio (CNR) and peak signal to noise ratio (PSNR) were measured, and the operation time of the 3DNLM was measured for time resolution analysis. As a result, the CNR showed improvement as the search window increased, and PSNR showed the most improved in the search window size of 5×5×5. In addition, time resolution was confirmed that it increased exponentially as the search window size increased. In conclusion, we confirmed that setting the search window size considering both image characteristics and time resolution to efficiently apply the 3DNLM algorithm in CT images.