영상의학3 Hwang et al, 2019, Development and Validation of a Deep Learning-Based Automated Detection Algorithm for Major Thoracic Diseases on Chest Radiographs. # 세줄 요약 # To develop a deep learning-based algorithm that can classify normal and abnormal results from chest radiographs with major thoracic diseases (pulmonary malignant neoplasm, active tuberculosis, pneumonia, pneumothorax). This diagnostic study developed a deep learning-based algorithm using single-center data (chest radiographs: 54,221 normal findings; 35,613 abnormal findings) and extern.. 2021. 10. 20. Soongsathitanon et al., 2012, A new standard uptake values (SUV) calculation based on pixel intensity values # 세줄요약 # PET(Positron Emission Tomography) 영상은 암을 진단하고 분석하는 주로 사용되는 의료 영상으로, 이러한 PET 영상분석에 사용하는 중요한 파라미터가 SUV(Standard Uptake Value)이다. 이 논문에서는 이러한 SUV를 pixel intensity를 기반으로 프로그래밍(Matlab)하여 구하는, 기존의 'Xeleris' 같은 제품을 이용하지 않는 새로운 방법을 소개한다. SUV를 구하는 식은 다음과 같다. # 상세리뷰 # * Author: SOMPHOB SOONGSATHITANON, PAWITRA MASA-AH and MALULEE TUNTAWIROON 1. DICOM file 이 새로운 SUV를 구하는 방법은 DICOM(Digital imaging .. 2020. 7. 30. Marcus et al., 2014, Brain PET in the Diagnosis of Alzheimer’s Disease # 세줄요약 # 알츠하이머 치매를 진단하는데 Brain PET 영상이 중요한 역할을 하며, 주로 FDG-PET 영상과 Amyloid PET 영상이 영상 판독에 사용된다. FDG-PET 영상을 통해 뇌 안에서 glucose metabolism(포도당 신진대사) 분포를 보고 AD(alzheimer disease)로 인한 치매와 그 외의 다른 치매들(frontotemporal dementia & Lewy body dementia)을 구별할 수 있다. Amyloid PET 영상이 중요한 이유는 치매가 아닌 정상 환자들도 나이가 들면서 생기는 Amyloid deposition(아밀로이드 퇴적) 현상을 배제하여, 알츠하이머 병 진단에만 적절한 임상 환경(Clinical setting)을 만들어주기 때문이다. # 상.. 2020. 7. 28. 이전 1 다음
