본 연구는 뇌 DWI에서 딥러닝 적용 시 48채널과 8채널 헤드 코일 간 영상 품질의 차이를 분석하는 것을 목표로 하였다. 3.0T MRI를 사용하여 두 종류의 코일을 비교하였으며, 딥러닝 알고리즘의 효과를 확인하기 위해 SNR(신호 대 잡음비), ADC(겉보기 확산 계수), SSIM(구조적 유사성 지수)을 측정하였습니다. 연구 결과에 따르면, 딥러닝 적용 후 b-value에 따른 두 코일 간의 차이가 나타났다. 특히 b-value 0 및 1000에서는 딥러닝 적용 전후에 두 코일 간 통계적으로 유의미한 차이가 없었지만, b-value 3000에서는 적용 전후 모두에서 유의미한 차이가 있었다. SSIM 분석에서도 딥러닝 적용 전후 차이는 없었으나, b-value에 따른 차이가 측정되었습니다. 이러한 차이는 영상 판독에 영향을 미칠 수 있으며, 이를 개선하기 위해서는 딥러닝 알고리즘이 부위별, 코일별, 펄스 시퀀스별로 최적화 될 필요가 있다. 따라서 본 연구는 향후 딥러닝 기반 MRI 영상의 정확도와 일관성을 높이기 위한 기초 정보를 제공 하며, 임상적 적용에서 부위별, 수신 코일별, 펄스 시퀀스별로 세분된 딥러닝의 최적화가 필요하다.

This study analyzed the impact of the number of coil channels and deep learning on imaging by comparing images between coils when deep learning is applied in brain DWI. The imaging equipment used was a 3.0T MRI, with 48-channel and 8-channel head coils used for reception. To determine the signal-to-noise ratio (SNR) of the deep learning algorithm based on the number of channels, SNR and apparent diffusion coefficient (ADC) were measured, and the structural similarity index measure (SSIM) was evaluated to check image distortion. The results revealed that after applying deep learning, differences in data between the two coils were observed depending on the b-value. At relatively low b-values of 0 and 1000, there was no significant difference prior to applying deep learning, and the difference remained nonsignificant after its application. However, at a b-value of 3000, there were differences both before and after the application. Moreover, there was no difference in SSIM before and after applying deep learning. Thus, different results were measured for the two coils depending on the b-value, and these issues can impact image interpretation. To address this, it is necessary to optimize deep learning algorithms based on region, coil, and sequence.

Abstract
서 론
대상 및 방법
    1. 팬텀 연구
    2. 연구 방법
    3. 영상평가 및 분석
결 과
고찰 및 결론
감사의 글
References
국 문 요 약

• Ho-Beom Lee(Department of Radiotechnology, Wonkwang Health Science University, Iksan, Korea) | 이호범 (원광보건대학교 방사선과) Corresponding author