본 연구는 전산화단층촬영에서 관전압과 관전류에 따른 화질과 피폭선량을 연구하고 None IR과 IR (Iterative Reconstruction)의 단계에 따른 영상의 SNR(Signal to Noise Ratio)을 비교하여 영상 화질의 개선정도에 대하여 확인해보고자 하였다. Image J를 이용하여 화질을 측정한 결과 관전압의 증가에 따라 HU (Hounsfield units)와 BN(Background Noise)은 감소하였으며, 이와 반대로 SI (Signal Intensity)와 SNR, $CTDI_{vol}$ (CT dose in dex volume)은 관전압이 높아질수록 증가하였으며, BHU(Background Hounsfield Units)의 변화는 없었다. 관전류의 증가로 인해서 BN이 감소하였고, 반대로 SNR과 CTDI은 증가하였다. 또한 IR의 단계가 높아질수록 HU와 SI, BN이 낮아지고, SNR이 약 10~60% 향상됨을 알 수 있었다. 이를 토대로 임상에서 IR 적용 시 단계적 접근 방식으로 관전압과 관전류를 미세 조정하여 점차적으로 방사선량을 줄여 나가야 할 것이다.
목적: 우리는 미세혈관 유방 재건술 수술 계획에 참고하기 위하여 컴퓨터 단층 촬영(computed tomography, CT)혈관 조영술을 이용하여 심하복벽혈관과 천공지의 주행을 세부 유형으로 나누어 보고 영상 및 임상 소견의 상관성과 각 유형의 빈도를 보고하고자 한다. 방법: 하복부 조직을 이용한 유방 재건을 받은 연속한 115명의 환자를 전향적으로 분석하였다. 심하복벽동맥과 천공지를 주로 근육 내 주행의 특징에 따라 박리하기 용이한 것과 박리에 곤란한 것으로 특징짓고 각각의 빈도를 조사하였다. 결과: 확인된 425개의 천공지 중 89개(20.9%)의 천공지는 박리에 용이한 주행을 하였으며 긴 근육 아래 주행(34.8%), 긴 근막 아래 주행(15.6%), 근육 주위 주행(13.9%)이 그에 속하였다. 반면 심하복벽동맥이 없거나 적절한 천공지가 조영되지 않는 경우가 3예와 8예에서 보고되었다. 총 65명(56.5%)의 환자가 적어도 한 개 이상의 박리가 용이한 천공지를 가지고 있었다. 결론: 수술 전 CT 혈관 조영술을 통하여 심하복벽동맥과 천공지의 주행을 분석하여 박리에 용이한 유형과 곤란한 유형을 미리 파악함으로써 수술 계획의 수립에 도움을 받을 수 있다.
혈관 내 OCT (optical coherence tomography) 는 혈관 벽 내부의 3차원적 미세구조를 영상화할 수 있어서 임상에서 각광을 받고 있다. 하지만 아직도 충분하지 못한 이미징 속도, 특히 내시경 프로브의 이미징 광 스캐닝 속도의 부족으로 혈관 길이 방향의 이미징 간격이 실제 시스템의 광학적 해상도보다 5배 이상 커서 혈관 종방향으로의 고해상도 이미징이 얻어지지 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 초당 350장의 혈관 벽 단층 영상을 제공하는 고속 혈관 내 OCT 시스템을 기술한다. 본 시스템과 내시경 장치를 이용하여 47 mm 길이의 살아있는 토끼 대동맥을 3.7초만에 34 micron의 혈관 종방향 간격으로 얻는데 성공하였다. 34 micron의 종방향 간격은 실제 내시경의 그 방향 광학적 해상도와 비슷한 정도로서 3차원 모든 방향으로의 고해상도 이미징을 구현하였음을 보여준다. 얻어진 이미징 데이터의 3차원 영상 구현을 통해 혈관의 미세구조 및 이미징 전 삽입된 스텐트의 자세한 구조를 보였다.
"이제 미지의 영역은 뇌뿐입니다. 영상장치의 수준에 따라 각국의 연구성과는 달라질 겁니다." PET(양전자 방출 단층촬영 장치)를 세계 최초로 개발, 뇌영상 연구분야의 세계 3대 석학 가운데 한 사람으로 꼽히는 UC어바인 조장희(68) 교수는 쩌렁쩌렁한 목소리에 기백이 넘쳤다. 고희를 앞둔 나이가 무색할 정도였다. 한국과학기술원과 광주과학기술원의 초빙 석좌교수 시절(1978~98년)의 거침없는 성격은 변함이 없었고, 뇌과학의 미래에 대한 그의 확신은 여전했다. 조 교수는 자신의 마지막 연구 인생을 조국에서 불태울 수 있는 기회를 잡았다. 가천의대가 조 교수를 영입해 370억 원을 들여 최첨단 뇌과학연구소를 세우기로 한 것이다. 조 교수에게는 15년간 연봉 30만 달러를 보장하는 파격적인 조건을 제시했다. 조 교수가 맡게 될 뇌과학영상연구소는 뇌 속에서 벌어지는 미세한 현상을 손바닥 보듯 들여다볼 수 있는 방법과 장치를 개발하게 된다. 가장 우선적인 목표는 MRI(자기공명 영상장치)와 PET를 합친 영상장치의 세계 최초 개발이다.
폐 랑거한스 세포 조직구증은 랑거한스 세포 조직구증의 제한적 인 형태로 매우 드문 질환이다. 특히, 폐 랑거한스 세포 조직구증이 폐결핵과 동반되어 보고된 경우는 극히 드물다. 극심한 호흡곤란으로 입원한 환자가 객담 AFB 도말 검사로 활동성 폐결핵으로 진단되었다. 입원 후 시행한 고해상도 컴퓨터 단층 촬영에서 다수의 미세 결절과 작은 낭종들이 관찰되었다. 개흉 폐생검을 시행하였고 폐 랑거한스 세포 조직구증의 동반이 확인되었다.
본 연구의 목적은 전통적인 소결 방법과 마이크로 웨이브 소결 방법에 의해 제작된 지르코니아 코아의 내부 및 변연 적합도를 알아보는 것이다. 본 실험은 기존의 소결로를 이용하는 $3M^{(R)}$의 Lava(LAV), $Kavo^{(R)}$사의 Everest(EVE), $Cerasys^{(R)}$ CAD/CAM 시스템(CER)과 마이크로웨이브 소결로를 이용하는 Dent. $solution^{(R)}$사의 CAD/CAM 시스템(DEN)에서 시스템별로 12개씩의 코아를 제작하고 실리콘 접착제를 이용하여 금속 다이에 부착시켰다. $Skyscan^{(R)}$ 1076 미세 단층 촬영기를 이용해 각각의 시편을 촬영한 후 재구성하였다. 각 시편에 대해 B-L상, M-D상 절단면 및 치아 장축에 대한 횡단면을 구해내고 각각의 단면에 대해 변연 간격, 축면 간격, 교합면 간격을 측정하였다. 실험에 대한 결과는 다음과 같다. 1. 변연 간격은 EVE가 $36.20{\mu}m$로 가장 작았고, LAV는 $47.67{\mu}m$, DEN는 $52.47{\mu}m$, CER은 $54.63{\mu}m$를 나타내었다. 2. 축면 간격은 EVE가 $63.49{\mu}m$로 가장 큰 값을 나타내었으나 네군간에는 유의차는 없었다. 3. 교합면 간격은 DEN이 $77.06{\mu}m$으로 가장 작은 값을 나타내었으며, EVE와 CER은 $100{\mu}m$를 넘는 값으로 다른 두군과 유의차를 보였다. 본 연구에서 마이크로웨이브 소결을 통해 제작된 CAD/CAM 지르코니아 코아는 임상적으로 허용할 만한 변연 간격 및 축면 간격, 교합면 간격을 보여 주었다.
결절성경화증은 유전성 신경피부 증후군으로 피부, 뇌, 신장 등의 여러 장기에 과오종을 형성하는 질환이다. 결절성경화증의 폐 침범은 드물지만 다발성 미세결절의 소견을 보이는 경우, 정확한 진단을 위해서는 고해상 흉부 전산화 단층 촬영 및 조직 검사가 필요하겠으며, 다발성 미세결절폐세포증식증을 감별 진단으로 고려해야 할 것이다. 이 질환의 임상적 의의 등 아직 알려진 것이 많지 않으나 현재까지의 보고로는 특별한 치료는 없으며 예후는 좋은 것으로 알려져 있다.
본 연구에서는 고압 다이캐스팅 (High pressure die-casting, HPDC)을 통해 알루미늄 합금 (상업코드: ALDC12종)으로 수소 자동차용 부품 (Air pressure control valve housing, APCVH)을 제조하였으며 주조품의 기밀성을 향상시키기 위해 유기 함침액을 개발하였다. 개발된 2종류의 유기 함침액 (INNO-series, 한국)과 상용 합침액 (P601, 일본)을 사용하여 함침공정 조건 및 후 처리에 따른 미세결함과 기밀성을 비교 평가하였다. 컴퓨터 단층촬영 및 3차원 X-선 현미경 분석을 통해 함침된 알루미늄 주조품의 결함제어 및 성능 개선을 확인하였다. 또한, 함침 공정 후 기밀성 시험에서 INNO-01이 함침된 시료의 경우 성능 개선율이 70%인 것으로 확인하였다. 따라서, 개발된 유기 함침액은 상용 가능하며 다이캐스팅 제품의 기밀성 향상에 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고분자 전해질막 연료전지용 가스확산층의 투과도를 예측하기 위해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 사용하는 방법론을 소개한다. 먼저, 기계학습 모델을 학습시키기 위해 X-선 단층 촬영을 통해 얻은 실제 가스확산층 이미지에서 형태학적 특성을 추출해 가스확산층의 대표 체적 요소로 이루어진 인공 데이터셋을 생성한다. 이러한 형태학적 특성은 다공성, 섬유 배향, 직경의 통계적 분포가 포함된다. 구축한 인공 데이터셋 대표 체적 요소들의 투과도를 평가하기 위해 격자 볼츠만 방법이 사용되었으며 각각의 대표 체적 요소들의 투과도를 도출하였다. 이러한 인공 데이터셋을 통해 삼차원 합성곱 신경망 모델을 학습시켰으며 인공 데이터셋을 학습한 삼차원 합성곱 신경망 모델이 실제 가스확산층의 대표 체적 요소 투과도 또한 잘 예측하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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