현재 전세계적으로 퍼져있는 NMR-CT 시스템의 수를 살펴보면 약 370여기가 설치.운영되고 있으며 앞으로 계속 늘어날 전망이다. 국내에서는 1988 한국과학기술원과 금성통신에 의해 자체 개발된 2.0 Tesla 강자장 시스템이 최초로 서울대학병원에 설치 가동된 이래 여러병원에서 시스템들이 설치중에 있다. 첨단의로 진단장치로서의 핵자기 공명 영상법은 그 영상을 통하여 기존의 진단 장치보다 우월함을 증명하고 있으며 초음파 검사나 동위원소 검사 및 X선 전산화 단층 촬영술들을 장점을 두루 지니면서 그 영상법의 다양성 때문에 앞으로의 연구 및 발전에 대한 전망은 아주 밝다고 할 수 있다. 따라서 앞으로의 종합 영상 의료 진단 장치는 이 NMR-CT가 중심이 되어 발전할 것이라고 단언해도 무리한 생각은 아닐 것이다.
향후 21세기는 지금껏 경험해 보지 못한 고령화 사회로서, 골다공증은 심혈관 질환 및 당뇨병에 이어 가장 중요한 노인 질환으로 대두 되어질 것이다. 그러므로 골다공증에 대한 조기 진단과 예방을 위한 진단방법은 매우 중요하나 잘못된 진단으로 조기발견을 놓칠 수 있게 된다. 여러장비 중 Radiographic Absorptiometry는 단순 X선 촬영을 통해서 피질골(손의 metacapal bone)의 두께를 측정하는 방법으로 간단하지만 약간의 오류를 갖고 있어 검사부위의 변환을 통해 결과값을 연구하고자 한다.
진단 방사선 검사에서 임산부와 태아에 대한 선량 평가는 현실적으로 어려우며, 관련된 연구 자료 또한 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 모의실험을 통해 복부 X선 검사 시 임산부에 대한 선량과 태아선량을 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 ICRP 89에서 제시하는 자료를 토대로 기존의 임산부 팬텀을 재구성한 팬텀을 제작 하였으며, 이를 이용하여 임신 주 수에 따른 임산부의 장기선량 및 태아선량에 대한 평가와 기존 팬텀과 재구성된 팬텀의 선량 차이를 분석하였다. 그 결과 복부 X선 검사 시, 입사되는 선원방향에 가까운 장기일수록 높은 선량을 나타내는 경향을 보였다. 또한 후전방향 촬영 시, 전후방향 촬영보다 태아 선량이 약 65%이상 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
심장비대증은 흉부 X선 영상에서 흔히 보이는 질병 중 하나이지만 조기에 발견을 하지 못하면 심각한 합병증을 유발할 수도 있다. 이러한 점을 고려하여 최근에는 여러 과학기술 분야의 발전으로 인공지능을 이용한 딥러닝 알고리즘을 의료에 접목시키는 영상 분석 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Inception V3 딥러닝 모델을 흉부 X선 영상을 이용하여 심장비대증의 분류에 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 사용된 영상의 경우 총 1026장의 경북대학교병원 내 정상 심장 진단을 받은 환자와 심장비대증 진단을 받은 환자의 흉부 X선 영상을 사용하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 심장비대증 유무에 따른 분류 정확도와 손실도 결과값은 각각 96.0%, 0.22%의 결과값을 나타내었다. 연구결과를 통해 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부 영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 우수한 딥러닝 모델인 것을 알 수 있었다. Inception V3 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것으로 판단되며 조금 더 다양한 의료 영상 데이터를 이용한 연구를 진행하여 이와 같은 우수한 연구결과를 얻게 된다면 향후 임상의의 진단 시 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 기존에 사용 중인 X선 발생장치의 촬영대를 따뜻하게 가열하면서도 X선 감약이 적은 탄소나노튜브(carbon nano tube, CNT) 발열체를 사용하여 가열장치를 구비한 X선 발생장치용 부착형 촬영대의 고안 및 설계를 하고자 한다. 고안된 제품의 구성은 부착형 탄소발열체 촬영대로서 기존 X선 촬영대, 탄소나노튜브 면상발열체, 전극선, 난연 처방된 보호필름과 바닥필름으로 구성되어 있다. 본 고안 제품의 특징과 장점은 냉기(冷氣)를 느끼는 촬영대에서 환의를 착용하고 검사를 받는 환자에게 온화한 느낌과 안전감을 제공하고 심적인 불안감을 해소하여 검사에 도움을 줄 수 있기 때문에 임상 적용을 적극 권장하는 바이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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