3D 프린팅 비압박 유방 팬텀 제작을 위한 복셀 기반 수치 모델에 관한 연구

윤한빈,백철하,전호상,김진성,남지호,이자영,이주혜,박달,김원택,기용간,김동현,원종훈,김호경,Youn, Hanbean,Baek, Cheol Ha,Jeon, Hosang,Kim, Jinsung,Nam, Jiho,Lee, Jayoung,Lee, Juhye,Park, Dahl,Kim, Wontaek,Ki, Yongkan,Kim, Donghyun,Won, Jong 대한의용생체공학회 2017 의공학회지 Vol.38 No.3

Physical breast phantoms would be useful for the development of a dedicated breast computed tomography (BCT) system and its optimization. While the conventional breast phantoms are available in compressed forms, which are appropriate for the mammography and digital tomosynthesis, however, the BCT requires phantoms in uncompressed forms. Although simple cylindrical plastic phantoms can be used for the development of the BCT system, they will not replace the roles of uncompressed phantoms describing breast anatomies for a better study of the BCT. In this study, we have designed a numerical voxel breast phantom accounting for the random nature of breast anatomies and applied it to the 3D printer to fabricate the uncompressed anthropomorphic breast phantom. The numerical voxel phantom mainly consists of the external skin and internal anatomies, including the ductal networks, the glandular tissues, the Cooper's ligaments, and the adipose tissues. The voxel phantom is then converted into a surface data in the STL file format by using the marching cube algorithm. Using the STL file, we obtain the skin and the glandular tissue from the 3D printer, and then assemble them. The uncompressed breast phantom is completed by filling the remaining space with oil, which mimics the adipose tissues. Since the breast phantom developed in this study is completely software-generated, we can create readily anthropomorphic phantoms accounting for diverse human breast anatomies.

Structural Similarity Index 인자를 이용한 방사선 분할 조사간 환자 체위 변화의 자동화 검출능 평가: 초기 보고

윤한빈,전호상,이자영,이주혜,남지호,박달,김원택,기용간,김동현,Youn, Hanbean,Jeon, Hosang,Lee, Jayeong,Lee, Juhye,Nam, Jiho,Park, Dahl,Kim, Wontaek,Ki, Yongkan,Kim, Donghyun 한국의학물리학회 2015 의학물리 Vol.26 No.4

현대 방사선치료는 고선명 X선 투사영상을 이용하여 환자 및 종양의 위치를 확인하는 기술이 요구되지만, 3차원 영상 촬영을 위한 피폭량 및 영상정보의 급격한 증가는 환자에게 추가적인 부담이 될 수 있다. 본 연구에서는 영상의 구조 정보를 효과적으로 추출할 수 있는 Structural similarity (SSIM) 인자를 도입하여 매일 촬영하는 환자의 2차원 X선 영상간 차이를 자동 분석하여 환자의 위치 정확성의 검증 가능성을 제시하였다. 먼저 종양을 모사하기 위하여 구형 전산 팬텀의 크기와 위치를 변화시키면서 각각의 투사 영상을 시뮬레이션하고, SSIM 인자를 통해 영상 간 차이를 검출하여 분석하였다. 또한 12일간 매일 촬영한 방사선 치료 환자의 2차원 X선 영상들 간 차이를 동일한 방법으로 검출하였다. 그 결과 산출된 팬텀 변화에 따른 SSIM 값은 0.85~1 범위로, 관심영역(ROI)을 영상 전체가 아닌 팬텀으로 한정하였을 때는 0.006~1 범위로 나타나서 ROI 적용 시 민감도가 크게 상승하는 것을 확인하였다. 또한 임상 영상의 SSIM은 0.799~0.853 범위의 값을 나타냈으며 영상 간 차이가 SSIM 분포 상에 검출되는 것을 확인하였다. 본 연구결과는 소요 시간 및 피폭 등의 우려로 매일 사용하기 어려운 3차원 영상기법 대신 간단한 2차원 영상만을 이용하여 객관적이고 정량적인 환자 위치 정확성의 자동 평가 기법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. The modern radiotherapy technique which delivers a large amount of dose to patients asks to confirm the positions of patients or tumors more accurately by using X-ray projection images of high-definition. However, a rapid increase in patient's exposure and image information for CT image acquisition may be additional burden on the patient. In this study, by introducing structural similarity (SSIM) index that can effectively extract the structural information of the image, we analyze the differences between daily acquired x-ray images of a patient to verify the accuracy of patient positioning. First, for simulating a moving target, the spherical computational phantoms changing the sizes and positions were created to acquire projected images. Differences between the images were automatically detected and analyzed by extracting their SSIM values. In addition, as a clinical test, differences between daily acquired x-ray images of a patient for 12 days were detected in the same way. As a result, we confirmed that the SSIM index was changed in the range of 0.85~1 (0.006~1 when a region of interest (ROI) was applied) as the sizes or positions of the phantom changed. The SSIM was more sensitive to the change of the phantom when the ROI was limited to the phantom itself. In the clinical test, the daily change of patient positions was 0.799~0.853 in SSIM values, those well described differences among images. Therefore, we expect that SSIM index can provide an objective and quantitative technique to verify the patient position using simple x-ray images, instead of time and cost intensive three-dimensional x-ray images.

컴퓨터 단층영상에서 사이노그램 정규화를 이용한 금속 영상왜곡 저감 방법의 이론적 고찰

전호상,윤한빈,남지호,김호경,Jeon, Hosang,Youn, Hanbean,Nam, Jiho,Kim, Ho Kyung 한국의학물리학회 2013 의학물리 Vol.24 No.4

금속 인공물을 포함한 인체 단층영상의 경우 금속 영상왜곡으로 인한 화질의 저하가 매우 심각하다. 금속 영상왜곡 저감을 위한 많은 방법 중 사이노그램 정규화를 통해 평탄한 사이노그램을 제공하여 금속 궤적을 쉽게 찾고, 단순 선형 보간으로 금속물을 대체하는 두께 및 배경 정규화 방법이 최근 소개되었다. 본 연구에서는 두 방법의 이론적 배경을 개발하였으며, 시뮬레이션을 통해 금속 인공 물질의 크기 및 개수에 따른 두 방법의 보정 결과를 비교하였다. 개발한 이론에 의하면 배경 정규화 방법이 두께 정규화 방법에 비해 피검사체 배경 구성 물질의 개수 및 종류에 상관없이 거의 평탄한 사이노그램을 제공하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 증명하였다. 금속 인공 물질의 다양한 크기 및 개수에 대한 두 방법의 보정 결과 역시 배경 정규화 방법이 두께 정규화 방법에 비해 훨씬 나은 보정 결과를 보여 주었다. 배경 정규화 방법은 영상분할 과정을 요구하는데 본 연구에서는 이 과정을 생략하더라도 비록 영상왜곡 잔상이 미약하게 나타나긴 하지만, 두께 정규화 방법에 비해 훨씬 나은 보정 결과를 제공함을 확인하였다. 영상분할 과정을 생략한 배경 정규화 방법은 매우 간단하며 단순 선형 보간으로도 금속 궤적에 의해 손실된 데이터의 기술이 충분하고, 또한 사용자의 개입이 없는 알고리즘화가 가능하기 때문에 기존 컴퓨터단층영상 시스템에 쉽게 탑재되어 활용될 수 있을 것으로 기대된다. Image quality of computed tomography (CT) is very vulnerable to metal artifacts. Recently, the thickness and background normalization techniques have been introduced. Since they provide flat sinograms, it is easy to determine metal traces and a simple linear interpolation would be enough to describe the missing data in sinograms. In this study, we have developed a theory describing two normalization methods and compared two methods with respect to various sizes and numbers of metal inserts by using simple numerical simulations. The developed theory showed that the background normalization provide flatter sinograms than the thickness normalization, which was validated with the simulation results. Numerical simulation results with respect to various sizes and numbers of metal inserts showed that the background normalization was better than the thickness normalization for metal artifact corrections. Although the residual artifacts still existed, we have showed that the background normalization without the segmentation procedure was better than the thickness normalization for metal artifact corrections. Since the background normalization without the segmentation procedure is simple and it does not require any users' intervention, it can be readily installed in conventional CT systems.

MCNP 기반의 CBCT 전산모사 시스템 개발

임창휘(Chang Hwy Lim),조민국(Min Kook Cho),한종철(Jong Chul Han),윤한빈(Hanbean Youn),윤승만(Seungman Yun),정민호(Min Ho Cheong),김호경(Ho Kyung Kim) 한국비파괴검사학회 2009 한국비파괴검사학회지 Vol.29 No.4

원추형 빔 단층촬영 시스템의 효과적인 모사를 위하여 상용 몬테칼로 코드인 MCNP를 기반으로 한 전산모사 시뮬레이터를 개발하였다. 기본적으로 Visual C++<SUP>®</SUP>를 이용하여 제작하였으며, 모델의 시각화를 위해 OpenGL<SUP>®</SUP> 라이브러리를 이용하여 개발하였다. 컴퓨터 단층촬영 시뮬레이션 수행을 위한 입력파일의 생성과 MCNP를 이용한 시뮬레이션 실행, 그리고 투과영상 생성과 단층영상 재구성을 수행할 수 있는 기능을 구현하였다. 개발한 시뮬레이터의 검증을 위하여 콘트라스트 팬텀(contrast phantom)에 대해 실험과 시뮬레이션을 수행하였다. 산란 엑스선, 영상센서의 잡음 및 픽셀 결함에 의한 structured noise 등을 시뮬레이션에서 고려하지 못했기 때문에 두 결과가 정확하게 일치하지는 않았으나, 매우 유사한 비교 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 개발한 MCNP 기반의 CBCT 전산모사 시스템은 CBCT의 이해, 실제 시스템의 설계 및 제작시에 도움을 줄 것으로 기대된다. We have developed a computer simulator for cone-beam computed tomography (CBCT) based on the commercial Monte Carlo code, MCNP. All the functions to generate input files, run MCNP, convert output files to image data, reconstruct tomographs were realized in graphical user-interface form. The performance of the simulator was demonstrated by comparing with the experimental data. Although some discrepancies were observed due to the ignorance of the detailed physics in the simulation, such as scattered X-rays and noise in image sensors, the overall tendency was well agreed between the measured and simulated data. The developed simulator will be very useful for understanding the operation and the better design of CT systems.