Automated Segmentation of Head and Neck Cancer from CT Images Using 3D Convolutional Neural Networks
이 논문은 3D nnU-Net 프레임워크를 활용하여 PET/CT 와 같은 추가 영상 없이 CT 만으로 머리와 목 부위 암의 종양을 자동 분할하여 방사선 치료 계획의 효율성을 높이고 비용과 편차를 줄일 수 있음을 입증했습니다.
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radiology and imaging
80 편의 논문
Ultrasound Time-Harmonic Elastography: Habitat Viscosity and Tumor Stiffness Heterogeneity for Differentiation of Benign and Malignant Liver Lesions
이 연구는 다중 매개변수 초음파 시간-조화 탄성도 (THE) 를 통해 측정된 종주점성도와 기계적 이질성이 간 양성 및 악성 병변을 효과적으로 구분할 수 있음을 입증했습니다.
Efficient and Practical Framework for Bias Estimation in Spectral CT
이 논문은 몬테카를로 시뮬레이션의 계산 부하 없이 투영 기반 통계 프레임워크를 통해 스펙트럴 CT 의 노이즈 유발 편향을 효율적으로 추정하여 정량적 영상 시스템 설계 및 파라미터 최적화를 가능하게 하는 실용적인 방법을 제시합니다.
Photoacoustic imaging in mitochondrial disease
이 연구는 미토콘드리아 근병증 환자와 건강한 대조군 간의 근조직 내 물, 지질 및 헤모글로빈 비율 차이를 확인함으로써, 비침습적 분자 영상 바이오마커로서 광음향 영상의 잠재력을 입증했습니다.
Diagnosis of Multiple Sclerosis Using Multimodal Deep Learning Integrating Lesion and Normal-Appearing White Matter: A Retrospective Study with International Multicentre External Validation
이 연구는 다발성 경화증 (MS) 의 진단 정확도를 높이기 위해 병변과 정상으로 보이는 백질 (NAWM) 의 미세구조적 이상을 모두 포착하는 딥러닝 모델 'DeepMS'를 개발하고, 국제적 다기관 데이터를 통해 기존 진단 기준보다 우수한 성능을 입증했습니다.
Functional Dysconnectivity of White Matter Networks is Associated with Clinical Impairment in Autism Spectrum Disorder
본 연구는 자폐 스펙트럼 장애 (ASD) 환자에서 백질 네트워크의 기능적 연결성 이상이 사회적 증상 심각도와 밀접하게 연관되어 있음을 규명함으로써, ASD 의 신경생물학적 기제에 대한 새로운 통찰을 제공했습니다.
Automated Segmentation of Intracranial Arteries on 4D Flow MRI for Hemodynamic Quantification
이 논문은 355 개의 TOF-MRA 스캔으로 사전 훈련된 3D nnU-Net 기반의 전이 학습 모델을 통해 4D Flow MRI 에서 뇌동맥을 자동 분할함으로써, 기존 모델보다 우수한 분할 정확도와 하류 혈역학적 정량화 (혈류량 및 벽전단응력) 일관성을 입증했습니다.
Age- and Sex-specific Reference Ranges for Cardiac Function and Structure in Germany: Cardiovascular Magnetic Resonance Imaging (CMR) in the German National Cohort (NAKO)
이 논문은 독일 국가 코호트 (NAKO) 의 대규모 인구 기반 데이터를 활용하여 심혈관 질환 및 위험 인자가 없는 2 만 4 천여 명의 참가자를 대상으로 나이와 성별에 따른 심실 용적, 질량, 기능의 심혈관 자기공명영상 (CMR) 정상 기준 범위를 제시했습니다.
Resource-Aware Conditional Diffusion for CT-to-PET Translation Supporting Rural Oncology Imaging
이 논문은 고비용과 물류적 제약으로 PET 검사가 어려운 농촌 의료 환경을 위해, CT 스캔으로부터 효율적인 2 단계 조건부 확산 모델을 통해 대사적 일관성을 유지하는 합성 PET 영상을 생성하여 암 조기 선별의 형평성을 높이는 자원 인식형 AI 프레임워크를 제안합니다.
Quantitative Dixon-Based PDFF and R2* Estimation and Optimization on MR-Simulation and MR-Linac Devices for the Pelvis and Head and Neck: A Prospective R-IDEAL Stage 0-2a Study
본 연구는 MR 시뮬레이션 및 MR-Linac 장비에서 골수 방사선 민감도 평가를 위한 정량적 PDFF 및 R2* 추정을 위해 2/3/6 포인트 딕슨 기법을 비교 분석한 결과, 6 포인트 딕슨 시퀀스가 가장 높은 정확도와 일관성을 보여 임상적 유효성을 입증했습니다.
Technical Development and Implementation of 3D-QALAS on a 1.5T MR-Linac for the Brain: A Prospective R-IDEAL Stage 0/1 Technology Development Report
이 연구는 1.5T MR-Linac 시스템에서 3D-QALAS 기법의 기술적 타당성을 입증하여, 7 분 이내의 촬영 시간으로 뇌 전체에 대한 1mm 등방성 해상도의 정량적 T1, T2, PD 매핑 및 합성 영상을 획득할 수 있음을 확인했습니다.
Ionizing radiation acoustic beam localization: one step towards "proton surgery"
이 논문은 종양 치료 중 실시간으로 양성자 빔의 위치와 선량 분포를 초해상도로 매핑하여 정밀도를 획기적으로 높이는 새로운 방사선 음향 빔 국소화 (iRABL) 시스템을 개발하고, 전립선암 환자를 대상으로 한 임상 시험을 통해 그 유효성을 입증한 내용을 담고 있습니다.
Impact of Image Bit Depth Reduction on Deep Learning Performance in Chest Radiograph Analysis: A Multi-institutional Study
이 다기관 연구는 16 비트에서 8 비트로 흉부 X 선 이미지의 비트 깊이를 낮추어도 성별, 연령, 비만 분류를 위한 딥러닝 모델의 성능에 유의미한 영향을 미치지 않는다는 사실을 확인했습니다.
Mask-aware foundational-model embeddings for 18F-FDG-PET/CT Prognosis in Multiple Myeloma
본 논문은 18F-FDG PET/CT 영상과 임상 데이터를 융합하여 다발성 골수종 환자의 무진행 생존 기간을 예측하는 데, 의료용 기초 분할 모델의 내부 메모리 상태를 활용한 마스크 인식 임베딩이 기존 방사선학적 특징이나 임상 데이터 단독 모델보다 우수한 예후 예측 성능을 보임을 입증했습니다.
Lesion-Centric Latent Phenotypes from Segmentation Encoders for Breast Ultrasound Interpretability
이 논문은 분할 인코더의 잠재 공간에서 병변 중심 풀링과 보정 기법을 활용하여 유방 초음파의 해석 가능한 잠재 표현형을 발견하고, 기존 방사선학적 특징 및 CNN 기반 모델보다 우수한 악성도 판별 성능을 입증했습니다.
The Effects of External Laser Positioning Systems for MRI Simulation on Image Quality and Quantitative MRI Values
본 연구는 MRI 시뮬레이션 중 외부 레이저 위치 결정 시스템 (ELPS) 의 활성화가 통합 바디 코일 사용 시 이미지 신호 대 잡음비 (SNR) 를 급격히 저하시키고 기하학적 왜곡 및 정량적 MRI 값의 일관성에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 규명하여, 임상적 품질 보증 및 촬영 시 레이저를 비활성화해야 할 필요성을 강조합니다.
Differentiating radiation necrosis from recurrent brain metastases using magnetic resonance elastography
본 연구는 뇌 전이성 종양의 재발과 방사선 괴사를 구별하기 위해 기존 MRI 의 한계를 보완하는 자기공명 탄성도 (MRE) 기반의 기계적 특성 분석을 통해, 방사선 괴사가 재발 종양보다 더 단단하고 소산성이 높으며 주변 정상 백질 대비 정량화 시 구별력이 유의미함을 확인했다고 요약할 수 있습니다. **더 간결한 한 문장 요약:** 이 논문은 자기공명 탄성도 (MRE) 를 활용하여 방사선 괴사가 재발성 뇌 전이성 종양보다 기계적으로 더 단단하고 소산성이 높으며, 이를 정상 뇌 조직 대비 정량화할 때 두 병변을 효과적으로 구별할 수 있음을 규명했습니다.
Network subtypes of cortical similarity reveal molecular correlates of normative and compensatory ageing associated with longevity genes expression
이 연구는 구조적 MRI 와 전사체 데이터를 통합하여 노화 관련 코르텍스 유사성 네트워크를 분석함으로써, 대사 및 면역 관련 유전자가 관여하는 '정상 노화'와 스트레스 반응 및 DNA 수리 유전자가 관여하는 '보상적 적응'이라는 두 가지 생물학적으로 구별되는 노화 하위 유형을 규명했습니다.
Cross-disorder comparison of Brain Structures among 4,836 Individuals with Mental Disorders and Controls utilizing Danish population-based Clinical MRI Scans
덴마크 인구 기반 임상 MRI 데이터를 활용한 대규모 연구는 정신 질환 환자군에서 대조군에 비해 뇌 부피 감소와 피질 얇아짐 등 광범위한 구조적 차이가 관찰됨을 확인함으로써, 실제 임상 환경에서 임상 MRI 가 환자 계층화 및 질병 진행 추적에 유용한 도구임을 입증했습니다.
Intelligent Guidance and Diagnostic Assistance for Handheld Ultrasound: Actor-Critic Based Approach for Carotid Artery and Thyroid Examination
이 논문은 액터-크리틱 기반 강화학습과 YOLOv8n, UNet 등을 활용하여 수동 초음파 기기로 경동맥 및 갑상선 검사를 자동화하고 진단 정확도를 전문의 수준으로 높인 지능형 가이드 시스템을 제안합니다.