[학위논문]심장 CT에서 밀도 정량 분석을 이용한 관상동맥 죽상경화반의 분류에 관한 연구 Study on classification of coronary artery plaque using quantitative density analysis on cardiac CT원문보기
관상동맥 CT 혈관조영술상에서 지질 경화반과 섬유성 경화반을 감별하는데 있어서 자동 컴퓨터 보조 분석의 진단 수행도를 평가하고자 본 연구를 시행하였다. 이중 방사선원 CT로 촬영한 관상동맥 CT 혈관조영술을 이용하여 57명의 환자에서 74개의 관상동맥 죽상경화반을 평가하였다. 자동 컴퓨터 보조 분석을 이용한 죽상경화반 성분 (저음영, 중간음영, 석회화)의 상대적 부피 측정과 반자동 컴퓨터 보조 분석을 이용한 죽상경화반의 평균 ...
관상동맥 CT 혈관조영술상에서 지질 경화반과 섬유성 경화반을 감별하는데 있어서 자동 컴퓨터 보조 분석의 진단 수행도를 평가하고자 본 연구를 시행하였다. 이중 방사선원 CT로 촬영한 관상동맥 CT 혈관조영술을 이용하여 57명의 환자에서 74개의 관상동맥 죽상경화반을 평가하였다. 자동 컴퓨터 보조 분석을 이용한 죽상경화반 성분 (저음영, 중간음영, 석회화)의 상대적 부피 측정과 반자동 컴퓨터 보조 분석을 이용한 죽상경화반의 평균 CT값 측정으로 관상동맥 죽상경화반의 정량분석을 시행하였다. 지질 경화반과 섬유성 경화반을 감별하는데 있어서 저음영 성분의 상대적 부피의 진단 수행도를 평가하기 위하여 수신자 조작 특성 곡선 분석을 시행하였다. 죽상경화반의 평가에 있어서 혈관내 초음파를 표준으로 사용하였다. 지질 경화반과 섬유성 경화반을 평가하는데 있어서 두 가지 평가방법을 Pearson‘s 상관관계 분석을 이용하여 비교하였다. 저음영 성분의 상대적 부피는 지질 경화반과 섬유성 경화반을 감별하는데 있어서 약 80%의 진단 정확도를 보였다. 죽상경화반의 평균 CT값은 지질 경화반 (36.4 ± 19.1 HU), 섬유성 경화반 (106.2 ± 34.1 HU), 석회화 경화반 (882.3 ± 296.5 HU) 순으로 증가하는 경향을 보였다. 자동 컴퓨터 보조 분석으로 측정한 지질 경화반, 섬유성 경화반, 석회화 경화반의 저음영 성분의 평균 상대적 부피는 각각 13.8 ± 4.6%, 7.9 ± 6.7%, 3.5 ± 3.0% 였다. (r=-0.348, p=0.022) 죽상경화반의 저음영 성분의 평균 상대적 부피는 죽상경화반의 종류와 통계적으로 유의한 연관성을 보였다. 자동 컴퓨터 보조 분석을 이용한 죽상경화반 분석은 저음영 성분의 평균 상대적 부피를 측정하여 지질 경화반과 섬유성 경화반을 감별할 수 있을것으로 사료된다.
관상동맥 CT 혈관조영술상에서 지질 경화반과 섬유성 경화반을 감별하는데 있어서 자동 컴퓨터 보조 분석의 진단 수행도를 평가하고자 본 연구를 시행하였다. 이중 방사선원 CT로 촬영한 관상동맥 CT 혈관조영술을 이용하여 57명의 환자에서 74개의 관상동맥 죽상경화반을 평가하였다. 자동 컴퓨터 보조 분석을 이용한 죽상경화반 성분 (저음영, 중간음영, 석회화)의 상대적 부피 측정과 반자동 컴퓨터 보조 분석을 이용한 죽상경화반의 평균 CT값 측정으로 관상동맥 죽상경화반의 정량분석을 시행하였다. 지질 경화반과 섬유성 경화반을 감별하는데 있어서 저음영 성분의 상대적 부피의 진단 수행도를 평가하기 위하여 수신자 조작 특성 곡선 분석을 시행하였다. 죽상경화반의 평가에 있어서 혈관내 초음파를 표준으로 사용하였다. 지질 경화반과 섬유성 경화반을 평가하는데 있어서 두 가지 평가방법을 Pearson‘s 상관관계 분석을 이용하여 비교하였다. 저음영 성분의 상대적 부피는 지질 경화반과 섬유성 경화반을 감별하는데 있어서 약 80%의 진단 정확도를 보였다. 죽상경화반의 평균 CT값은 지질 경화반 (36.4 ± 19.1 HU), 섬유성 경화반 (106.2 ± 34.1 HU), 석회화 경화반 (882.3 ± 296.5 HU) 순으로 증가하는 경향을 보였다. 자동 컴퓨터 보조 분석으로 측정한 지질 경화반, 섬유성 경화반, 석회화 경화반의 저음영 성분의 평균 상대적 부피는 각각 13.8 ± 4.6%, 7.9 ± 6.7%, 3.5 ± 3.0% 였다. (r=-0.348, p=0.022) 죽상경화반의 저음영 성분의 평균 상대적 부피는 죽상경화반의 종류와 통계적으로 유의한 연관성을 보였다. 자동 컴퓨터 보조 분석을 이용한 죽상경화반 분석은 저음영 성분의 평균 상대적 부피를 측정하여 지질 경화반과 섬유성 경화반을 감별할 수 있을것으로 사료된다.
Purpose. I evaluated the diagnostic performance of automatic computer-aided analysis (CAA) for differentiating lipid-rich from fibrous plaque on coronary CT angiography (CCTA) images. Materials and Methods. 74 coronary artery plaques in 57 patients were evaluated by CCTA using dual-source CT. Q...
Purpose. I evaluated the diagnostic performance of automatic computer-aided analysis (CAA) for differentiating lipid-rich from fibrous plaque on coronary CT angiography (CCTA) images. Materials and Methods. 74 coronary artery plaques in 57 patients were evaluated by CCTA using dual-source CT. Quantitative analysis of coronary artery plaques was performed by measuring the relative volume of plaque components (low, medium, and calcified) using automatic CAA and by measuring mean CT density using semi-automatic CAA. The receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed for determining diagnostic performance of relative volume of low component in differentiating lipid-rich from fibrous plaque. Intravascular ultrasound (IVUS) was used as the reference standard for assessment of plaques. The two plaque measurement methods for lipid-rich and fibrous plaque were compared by Pearson’s correlation. Results. The relative volume of low component had diagnostic accuracy of about 80% in differentiating lipid from fibrous plaque. Mean CT density of plaque tended to increase in the order of lipid (36.4 ± 19.1 HU), fibrous (106.2 ± 34.1 HU), and then calcified plaques (882.3 ± 296.5 HU). The mean relative volume of ‘low’ component measured by automatic CAA was 13.8 ± 4.6%, 7.9 ± 6.7%, and 3.5 ± 3.0% for lipid, fibrous, and calcified plaque, respectively (r=-0.348, p=0.022). The mean relative volume of low component within plaques were significantly correlated with the type of plaque. Conclusion. Plaque analysis using automatic CAA can help to differentiate lipid from fibrous plaque based on measurement of the relative volume of the low component.
Purpose. I evaluated the diagnostic performance of automatic computer-aided analysis (CAA) for differentiating lipid-rich from fibrous plaque on coronary CT angiography (CCTA) images. Materials and Methods. 74 coronary artery plaques in 57 patients were evaluated by CCTA using dual-source CT. Quantitative analysis of coronary artery plaques was performed by measuring the relative volume of plaque components (low, medium, and calcified) using automatic CAA and by measuring mean CT density using semi-automatic CAA. The receiver operating characteristic (ROC) curve analysis was performed for determining diagnostic performance of relative volume of low component in differentiating lipid-rich from fibrous plaque. Intravascular ultrasound (IVUS) was used as the reference standard for assessment of plaques. The two plaque measurement methods for lipid-rich and fibrous plaque were compared by Pearson’s correlation. Results. The relative volume of low component had diagnostic accuracy of about 80% in differentiating lipid from fibrous plaque. Mean CT density of plaque tended to increase in the order of lipid (36.4 ± 19.1 HU), fibrous (106.2 ± 34.1 HU), and then calcified plaques (882.3 ± 296.5 HU). The mean relative volume of ‘low’ component measured by automatic CAA was 13.8 ± 4.6%, 7.9 ± 6.7%, and 3.5 ± 3.0% for lipid, fibrous, and calcified plaque, respectively (r=-0.348, p=0.022). The mean relative volume of low component within plaques were significantly correlated with the type of plaque. Conclusion. Plaque analysis using automatic CAA can help to differentiate lipid from fibrous plaque based on measurement of the relative volume of the low component.
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