소 도체의 등급 판정은 육량과 육질의 품질을 고려하여 숙련된 전문인력에 의해 수행되고 있다. 육질의 품질을 결정하는 중요한 인자로 근내지방도, 지방색, 육색 등이 이용되고 있다. 소도체의 품종, 성별, 연령에 따라 근섬유의 특성과 근내지방의 시각적 발현특성이 다르므로 측정자간 시각적 해석에 오차가 발생할 수 있다. 주요 판정인자들을 객관적으로 판정하기 위한 자동 측정기술의 개발이 필요하다. 본 연구는 근적외선 분광 영상을 이용하여 소 도체의 육질 판정 가능성을 조사하기 위하여 수행되었다. 다섯 등급(1++, 1+, 1, 2, 3)의 소 도체에 대하여 배최장근(등심부위)의 1,000-1,700 nm 영역의 분광 영상을 측정하였고, 육질부분과 지방부분의 분광 특성을 조사하였다. 그 결과 근적외선 분광 영상기술을 이용하여 육질부위와 지방부위의 구분이 가능하였으며, 근내지방도 예측도 가능하였다.

정부의 안전 농식품 안정 공급 정책에 따라 농식품 안전성 검사 수요가 증가하고 있으며, 현장에서 농식품의 안전성을 신속하게 검사할 수 있는 기술의 필요성이 커지고 있다. 대표적인 농식품 안전성 위해요소인 식중독균의 표준 검사 방법은 시간, 노력, 비용이 많이 소요되기 때문에 PCR이나 바이오센서와 같은 새로운 신속검사 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 많은 시료를 빠른 시간에 검사하는 광학기술은 농식품 품질 판정에 많이 활용되어 왔으나, 농식품 안전성을 검사하는 도구로서의 연구는 제한적으로 진행되어져 왔다. 본 연구는 초분광 영상기술을 이용하여 대표적인 식중독균인 살모넬라균의 분광특성을 조사하기 위하여 수행되었다. 연구에는 400~1000 nm 측정 파장대역을 지니는 초분광 영상시스템이 사용되었으며, 식품시료에서 살모넬라균 오염부위를 구분할 수 있는 특성 파장을 조사 및 선정하였다.

목 적：Parallel 영상기법은 영상획득시간을 단축시키기 위해 개발된 기법으로 신호강도가 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 코일의 channel 수를 증가시키는데, 저자들은 코일의 channel 증가가 영상의 신호강도에 어떠한 영향을 미치는지 정량적으로 알아보고자 하였다. 대상 및 방법：연구방법은, 8과 16 channel의 knee 코일에 동일한 phantom(31.5mmol/L of NiCl2-6H2O, gainesville, florida USA)을 장착한 후 reduction factor(0, 1, 2)에 따른 T1, T2, 강조영상을 획득하 여 신호강도를 비교평가 하였다. 영상획득은 3.0T 자기공명영상 장치(Archiva, Philips, Germany)와 8 channel과 16 channel knee 코일을 사용하여 축상면 영상을 획득 하였으며, 획득한 영상은 신호강도 를 측정한 후 대응표본 T검정(SPSS ver.18, SPSS Inc., Chicago IL, USA)을 이용하여 유의한 차이가 있는지 판단하였다. 결 과：연구결과, 8 channel 보다 16 channel 코일을 사용하였을 때 T1 강조영상은 평균 43.67%(reduction factor 0: 43.89%, 1: 44.11%, 2: 42.99%), T2 강조영상은 평균 43.43%(reduction factor 0: 42.77%, 1: 43.50%, 2: 44.04%) 신호강도가 증가하였다. 대응표본 T 검정 결과 T1, T2 강조영상 모두 유의확률이 0.05 이하로 나타나 코일의 channel 증가에 따라 신호강도가 유의하게 증가함을 알 수 있었다. 결 론：결론적으로 코일의 channel 증가는 parallel 영상기법의 reduction factor에 관계없이 영상의 신호강도 를 증가시키므로 가능하다면 channel 수가 많은 코일을 사용하는 것이 MRI에서 가장 중요한 신호강도 를 높일 수 있는 방안이라 사료된다.

목 적：자기공명검사 검사 시 병변을 포함한 영상의 신호강도를 최대로 하기 위해서는 영상화하고자 하는 목적 부위를 코일 중심에 위치시켜야 한다. 그러나 목적 부위의 크기나 형태 등 여러 원인에 의해 코일 중심과 거리가 멀어질 수 있는데, 이러한 경우 신호강도가 저하되어 병변 위치의 확인이 불분명하게 된다. 이에 본 연구에서는 영상화하려는 목적 부위와 코일 중심 간 거리 변화에 따른 신호강도를 측정하여 코일 중심 과 신호강도가 동일한 기준 거리를 제시함으로써 여러 원인에 의해 코일 중심과 목적 부위 간 거리가 멀어질 경우 신호강도가 저하되는 문제점을 개선하고자 하였다. 대상 및 방법：연구방법은, 원통형 팬텀을 코일 중심을 기준으로 상, 하 방향으로 1cm씩 이동해 가며 10cm까지 영상을 획득한 후 코일 중심과 신호강도가 동일한 기준 거리를 제시하기 위해 신호강도를 측정하여 비교 평가 하였다. 영상은 3.0T 자기공명영상장치와 6채널 SENSE Cardiac 코일을 사용하여 T1, T2 강조영 상을 획득하였으며, 획득한 영상은 영상 중심에 150mm2의 관심영역을 설정하여 신호강도를 측정하였 고, 측정된 신호강도는 일원배치분산분석과 사후분석을 이용하여 유의한 차이가 있는지 판단하였다. 결 과：연구결과 T1, T2 강조영상 모두 상, 하 방향으로 코일 중심에서 팬텀이 멀어질수록 신호강도가 감소하였 다. 코일 중심과 팬텀과의 거리변화에 따른 신호강도에 차이가 있는지 알아보기 위해 일원배치분산분석 을 시행한 결과 T1, T2 강조영상 모두 유의확률이 0.000으로 나타나 거리변화에 따른 신호강도의 차이 가 있음을 알 수 있었다. 차이가 있는 값을 알아보기 위해 사후분석을 시행한 결과 T1 강조영상은 유의수 준 0.05에 대한 집단 간 차이가 14개로 나타났으나 기준인 코일 중심의 신호강도와 유의한 차이가 없는 신호강도는 상방향 1cm부터 4cm까지였고, T2강조영상은 집단 간 차이가 11개로 나타났으나 유의한 차 이가 없는 신호강도는 상방향 1cm부터 5cm까지와 하방향 1cm부터 2cm 까지였다. 결 론：목적 부위를 코일 중심에 위치시키지 못할 경우 신호강도는 거리에 따라 저하된다. 이에 저자들은 코일 중심과 신호강도가 동일한 기준 거리를 제시하여 여러 원인에 의해 목적부위가 코일 중심에서 멀어질 경우 신호강도가 저하되는 문제점을 개선하고자 하였다. 연구결과 T1 강조영상은 코일 중심에서 상방향 4cm이내, T2 강조영상은 상방향 5cm와 하방향 2cm이내가 코일 중심과 신호강도가 동일하였다. 따라서 여러 원인에 의해 코일 중심에 목적 부위를 위치시키지 못할 경우 본 연구가 제시한 기준 거리 이내로 목적 부위를 위치시킨다면 코일 중심과 거리가 멀어져 신호강도가 저하되는 문제점을 개선할 수 있다.

목 적：정확한 신호강도의 측정을 위해서는 fixed scale factor 중 DOTS을 적용하여 영상을 획득하여야한다. 그러나 획득한 영상을 외부 영상측정 프로그램으로 측정하기 위해서는 DICOM 포맷으로 영상을 추출해 야 하는데 이 경우 일부 정보가 소실된다. 이에 본 연구에서는 외부 영상측정 프로그램을 이용한 신호강 도 측정 시 DOTS이 적용된 영상 측정의 문제점에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법：연구방법은, fixed scale factor를 None과 DOTS으로 설정하여 영상을 획득한 다음 획득한 영상 을 장비와 외부 영상측정 프로그램(image J)을 이용하여 측정한 후 측정된 신호강도에 차이가 있는지 비교평가 하였다. 영상획득은 3.0T 초전도 자기공명영상 장치와 16채널 Knee 코일을 사용하여 Knee phantom의 T1, T2 강조영상을 획득하였으며, 통계적 검정은 장비와 외부 영상측정 프로그램으로 각각 측정한 None과 DOTS 영상의 신호강도를 대응표본 t검정을 이용하여 유의한 차이가 있는지 판단하였다. 결 과：연구결과, 장비로 측정한 신호강도는 fixed scale factor를 None으로 설정한 경우 T1 강조영상 1360.45±49.96, T2 강조영상 1213.06±27.69로 나타났으며, DOTS으로 설정한 경우 T1 강조영상 16409.02±427.27, T2 강조영상 2606.75±57.82로 나타났다. 외부 영상측정 프로그램으로 측정한 신 호강도는 fixed scale factor를 None으로 설정한 경우 T1 강조영상 1028.13±46.10, T2 강조영상 238.06±7.93으로 나타났으며, DOTS으로 설정한 경우 T1 강조영상 1028.04±46.35, T2 강조영상은 238.01±7.80으로 나타났다. 장비와 외부 영상측정 프로그램으로 각각 측정한 None과 DOTS 영상의 신호강도에 차이가 있는지 대응표본 t검정을 이용하여 검정한 결과, 장비로 측정한 경우 T1(p=0.000), T2 강조영상(p=0.000) 모두 유의한 차이가 존재하였으며, 외부 영상측정 프로그램으로 측정한 경우 T1(p=0.530), T2 강조영상(p=0.232) 모두 유의한 차이가 존재하지 않았다. 이는 외부 영상측정 프로그 램을 이용하기 위하여 DICOM 포맷으로 영상을 추출할 경우 설정한 fixed scale factor의 DOTS 정보가 소실되는 것을 의미하는 것으로 정확한 신호강도의 측정을 할 수 없음을 의미한다. 결 론：fixed scale factor 중 DOTS을 적용하여 영상을 획득한다는 것은, 동일한 장비와 프로토콜로 같은 환자 의 신체부위를 검사하더라도 영상의 신호강도가 다르게 나타나는 문제점을 reconstruction 통해 영상강 도를 표준화하여 보정한다는 것이다. 그러나 장비로 측정하는 것은 문제없지만 외부 영상측정 프로그램 을 이용하기 위하여 DICOM 포맷으로 영상을 추출할 경우 fixed scale factor의 DOTS 정보가 소실되어 정확한 신호강도의 측정이 불가능함을 본 연구를 통해 알 수 있었다. 따라서 정확한 신호강도의 측정을 위해 DOTS을 적용할 경우는 장비 자체에 내장된 프로그램을 이용하여 측정을 하여야 신호강도의 정량적 차이를 정확히 반영 할 수 있다.

목 적：MR검사실에서 사용되는 많은 부자재들은 EMI/EMC 대응 전자파 차폐(shield) 기술이 적용되어야 한다. 하지만 설치된 일부 장치의 기술력 또는 노후로 인한 전자파 발생으로 자기공명영상에 영향을 미쳐 인공 물이 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 차폐방법을 적용하여 자기공명영상에 간섭을 피할 수 있는 방안이 될 수 있는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법：연구방법은 전자파 차폐 기술이 적용되지 않은 환자 모니터링용 CCTV가 설치된 검사실에서 새로 운 차폐기술을 적용하여 고주파를 차폐할 수 있는지 알아보기 위해, 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우 와 기존의 CCTV의 전원을 차단하지 않은 경우 그리고 차단하지 않은 상태에서 새로운 차폐 방법을 적용 한 경우로 나누어 새로운 차폐방법이 CCTV에서 나오는 고주파를 차단할 수 있는지 noise map을 획득하여 비교평가 하였다. 새로운 차폐기술은 mesh를 이용하여 감싸는 방법을 적용하였고, 영상획득 장비는 3.0T 초전도 자기공명영상장치(Achieva, Philips Medical System, Netherlands)을 사용하였다. 획득 한 영상은 영상 평가프로그램(Image J, ver. 1.47v, NIH, USA)을 이용하여 noise map 중심부에 직선 을 설정한 후 profile 신호강도를 측정하였고 측정된 신호강도는 Gray Value가 1,500이상인 경우 noise 값으로 규정하여 일원배치분산분석(Anova, SPSS Ver.22)과 사후분석을 통해 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우와 차이가 있는지 알아보았다. 결 과：연구결과, noise 값은 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우 1698.56±182.87, 기존의 CCTV의 전원을 차단하지 않은 경우 2056.94±415.42, 그리고 차단하지 않은 상태에서 새로운 차폐 방법을 적용한 경우 1724.36±227.26로 나타났다. 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우와 차이가 있는지 알아보기 위해 일 원배치분산분석을 시행한 결과, 집단 간 제곱합 3590253.144, 집단 내 제곱합 6.047E7, F값 45.773, 유의확률 0.000으로 나타나 noise 값 중 유의한 차이가 있는 값이 하나 이상 존재함을 알 수 있다. 유의 한 차이가 있는 값을 알아보기 위해 Duncan의 사후분석을 시행한 결과 유의수준 0.05에 대한 부집단이 2개로 나타났는데 집단 1은 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우와 차단하지 않은 상태에서 새로운 차폐 방법을 적용한 경우, 집단 2은 기존의 CCTV의 전원을 차단하지 않은 경우로 나타나 새로운 차폐 방법을 적용한 경우가 기준인 CCTV의 전원을 차단한 경우가 동일한 것을 알 수 있다. 결 론：MRI를 설치하기 위해서는 전자파의 차폐가 매우 중요하다. 이는 외부 전자파가 내부로 들어올 경우 영상 에 잡음이 발생하기 때문이다. 이러한 이유로 인해 MRI 설치 시 구리 또는 아연판으로 완벽하게 차폐하 고 배선 및 케이블 선정에도 신중을 기한다. 그러나 MRI실 내에 부가적인 장치를 설치할 경우 그 장치가 EMI/EMC 대응 전자파 차폐 기술이 적용돼 있지 않았거나 노후화로 인하여 전자파가 노출될 경우 영상 에 인공물이 발생한다. 이에 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 mesh를 이용한 새로운 차폐방법을 적용 하여 장치에서 발생하는 전자파를 차폐하고자 하였다. 연구결과 mesh를 이용해 새로운 차폐기술을 적용 할 경우 장치에서 발생하는 고주파를 완벽히 차단함을 알 수 있었다. 결론적으로 MRI실 내에 부가적인 장치를 설치할 경우 전자파 차폐 기술이 적용된 장치가 아니라면 mesh를 이용한 새로운 차폐방법을 적 용하여 장치로 인한 영상에 인공물이 발생하는 문제를 해결할 수 있다.

목 적：확산강조영상의 ADC value는 종양의 악성도가 높을수록 낮은 값을 나타내어 종양의 위치 결정과 감별진 단에 매우 유용하게 이용되고 있다. 그러나 아직까지 근골격 확산강조영상 검사 시 최적의 NEX에 대한 연구가 없어 임상에서는 검사시간이 길어짐에도 불구하고 NEX 6을 주어 검사를 시행하고 있는 실정이 다. 이에 본 연구에서는 NEX의 변화에 따른 ADC value를 비교분석하여 근골격 확산강조검사 시 최적의 NEX를 제시하고자 하였다. 대상 및 방법：연구방법은, 근골격 확산강조검사 시 최적의 NEX를 제시하기 위해 10명을 대상으로 슬관절의 확산강조영상을 획득하여 NEX의 변화에 따른 ADC value를 비교분석하였다. 영상획득은 3.0T 초전도 자기공명영상 장치(Ingenia CX, Philips medical system, Netherlands)와 dS T/R 16채널 Knee 코 일을 사용하여 single-shot EPI 기법을 기반으로 한 확산강조영상을 획득 하였으며, 회득한 영상은 뼈 와 근육으로 나누어 ADC 영상을 생성한 후 ADC value를 측정하여 일원배치분산분석과 사후분석을 통 해 유의한 차이가 있는지 판단하였다. 결 과：연구대상자의 인구사회학적 특성은 남성이 6명, 여성이 9명 이었고 평균연령은 56.42±13.19세(38세 -75세) 였다. 최적의 NEX를 제시하기 위해 NEX의 변화에 따른 ADC value를 측정한 결과 뼈의 경우 1NEX 0.212±0.020, 2NEX 0.151±0.015, 3NEX 0.125±0.017, 4NEX 0.110±0.010, 5NEX 0.102±0.014로 나타났고, 근육의 경우 1NEX 1.494±0.070, 2NEX 1.387±0.052, 3NEX 1.371 ±0.045, 4NEX 1,359±0.055, 5NEX 1.369±0.042로 나타났다. 일원배치분산분석결과 뼈의 경우 F 77.347, 유의확률 0.000, 근육의 경우 F 10.640, 유의확률 0.000으로 나타나 NEX의 변화로 인한 ADC value가 적어도 다른 하나의 값이 존재함을 알 수 있다. 적어도 다른 하나의 값이 무엇인지 알아보 기 위해 사후분석을 시행해본 결과 뼈의 경우 집단 간 차이가 4개로 나타났는데 집단 1의 경우 5NEX와 4NEX, 집단2의 경우 3NEX, 집단3의 경우 2NEX, 집단 4는 1NEX로 나타나 4NEX 부터는 ADC value 에 차이가 없음을 알 수 있으며, 근육의 경우 집단 간 차이가 2개로 나타났는데 집단 1의 경우 5NEX, 4NEX, 3NEX, 2NEX, 집단 2는 1NEX로 나타나 2NEX 부터는 ADC value에 차이가 없음을 알 수 있다. 결 론：근골격 검사 시 환자가 통증을 동반하거나 폐소 공포 또는 소음에 민감한 경우 검사시간이 길어지게 되면 움직임 등 영상의 질에 영향을 줄 수 있다. 특히 NEX는 값이 증가함에 따라 검사시간도 비례하여 증가하 는데 근골격 확산강조영상의 경우 임상에서는 아무런 근거없이 NEX를 6이상 주고 있다. 이에 저자들은 이와 같은 문제점을 인지하여 근골격 확산강조영상 검사 시 최적의 NEX를 제시하고자 하였다. 연구 결 과 뼈의 경우 4NEX, 근육의 경우 2NEX부터는 ADC value에 차이가 없었다. 결론적으로 환자가 통증을 동반하거나 여러 원인에 의해 움직일 가능성이 증가할 경우 본 연구의 결과를 적절히 활용하여 검사를 시행한다면 유용하리라 판단된다.

목 적：Temporal bone 검사 시 확산강조영상(diffusion weighted image, 이하 DWI)은 CT 검사로 감별하기 어려운 진주종(cholesteatoma)과 염증성 육아종(granuloma)을 감별하기 위해 시행된다. 그러나 기존의 single-shot echo planar imaging 기법(이하 SS-EPI)의 DWI를 시행할 경우 두개저부의 자화율 (susceptibility) 차이에 의해 뒤틀림이 발생하여 진단적 가치가 저하된 영상이 획득된다. 이에 본 연구에서는 Temporal bone 검사 시 새로운 single-shot turbo spin echo 기법(이하 SS-TSE)을 적용하여 뒤틀림을 줄이고자 하였다. 대상 및 방법：연구방법은, 2016년 11월부터 2017년 1월까지 Temporal bone 검사를 시행한 환자 15명을 대 상으로 기존의 SS-EPI 기법과 새로운 SS-TSE 기법을 적용하여 DWI 영상을 획득한 후 b-value 0, b-value 800, ADC 영상의 뒤틀림을 비교평가 하였다. 영상획득 장비로는 3.0T 초전도 자기공명영상장 치(Ingenia CX, Philips medical system)와 dS Head 32 channel 코일을 사용하였으며, 영상변수는 SS-EPI 기법의 경우 TR 2000msec, TE 82msec, FOV 200×200mm, matrix 128×128, NEX 2, SENSE(병렬영상기법) factor 2로 하였고, SS-TSE 기법의 경우 TR 4475msec, TE 60msec, FOV 200×200mm, matrix 128×128, NEX 2, SENSE factor 2로 하였다. 영상의 뒤틀림은 자화율 차이 에 비교적 영향을 받지 않는 3D T2 VISTA 영상의 내이도 내에 ROI를 설정한 후 이를 기준으로 획득한 b-value 0, 800, ADC 영상의 동일한 부위에 ROI를 설정하여 신호강도를 측정한 후 대응표본 t검정 (paired t-test, SPSS Ver. 22)을 이용하여 유의한 차이가 있는지 비교평가 하였다. 결 과：연구대상자의 인구사회학적 특성은 남성이 6명, 여성이 9명 이었고 평균연령은 56.42±13.19세(38세 -75세) 였다. 뒤틀림을 비교평가하기 위해 신호강도를 측정한 결과 b-value 0 영상의 경우 SS-TSE 기법이 962.17±119.19, SS-EPI 기법이 513.32±142.03(평균 448.86±142.00, t 9.996, 유의확률 0.000), b-value 800 영상의 경우 SS-TSE 기법이 144.58±11.84, SS-EPI 기법이 98.94±14.66 (평균 45.64±10.67, t 13.521, 유의확률 0.000), ADC 영상의 경우 SS-TSE 기법이 2.42±0.18, SS-EPI 기법이 1.70±0.38(평균 0.72±0.40, t 5.667, 유의확률 0.000)로 나타나 새로운 SS-TSE 기법이 기존의 SS-EPI 기법보다 뒤틀림이 유의하게 감소함을 알 수 있다. 결 론：진주종은 중층편평상피(stratified squamous epithelium)로 이루어진 낭 내에 keratin이 뭉친 덩어리 로 조직학적으로 유피낭종(epidermoid)과 동일하다. 이러한 이유로 인해 b-value 800인 영상에서 밝은 신호강도를 보이는데 기존의 SS-EPI 기법의 경우 뒤틀림으로 인해 신호강도가 밝게 보이는 문제점이 발생한다. 이에 저자들은 180도 재위상(refocusing) pulse가 자화율 차이를 감소시킨다는 점에 착안하 여 새로운 SS-TSE기법을 적용하여 영상의 뒤틀림을 감소시키고자 하였다. 연구결과, 새로운 SS-TSE 기법을 적용하여 영상을 획득할 경우 기존에 비해 영상의 뒤틀림이 감소함을 알 수 있었다. 결론적으로 두개저부의 자화율로 인해 영상의 뒤틀림이 많이 발생하는 Temporal bone 검사 시 SS-TSE 기법을 적용한 DWI를 시행하면 기존에 비해 뒤틀림을 줄일 수 있어 진단적 가치가 높은 영상을 얻을 수 있다.

생태통로란 자연환경보전법 제2조 9호에 “도로, 댐, 수중 보, 하굿둑 등으로 인하여 야생동식물의 서식지가 단절되거나 훼손 또는 파괴되는 것을 방지하고 야생동식물의 이동 등 생태계의 연속성 유지를 위하여 설치하는 인공 구조물 식생 등의 생태적 공간”이라고 명시되어있다. 생태통로 모니터링은 생태통로를 이용하는 야생동물의 현황을 파악하고 설치의 실효성을 평가하여 개선방안을 마련하기 위함이 다. 현행 조사기법은 생태통로에 카메라 트랩을 설치하고, 정기적으로 조사자가 촬영 데이터를 회수하여 육안판독을 통해 야생동물 객체를 식별하여 정리하고 있다. 이러한 방식은 센서 카메라에 촬영된 동영상을 일일이 확인하여 진행 하므로 분석에 장시간이 소요되며 조사자의 종별 동정능력에 따라 조사결과의 품질 차이가 발생하는 한계가 있다. 최근 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 영상 내 에서 객체를 자동 식별할 뿐만 아니라 개체 수, 이미지 설명 등을 높은 수준의 정확도로 탐지하고 있다. 따라서 카메라 트랩에 딥러닝 기법을 적용하면 야생동물의 동정, 탐조 및 움직임 정보 등을 자동적으로 데이터베이스화할 수 있다. 본 연구는 이미지 인식 분야 딥러닝 기법을 생태통로 모니터링에 적용함으로써 기존 육안판독의 소요시간을 줄이고, 인적오류를 최소화하는데 그 목적이 있다. 연구지역은 소백산국립공원 죽령생태통로를 선정하였다. 죽령 생태통로는 소백산국립공원 내 유일한 생태통로로 공원구역을 가로지르는 국도 5호선에 의해 단절된 서식처를 연결하고 야생동물의 휴식처로서의 역할을 수행하고 있 다. 터널형 생태통로로, 폭 약 8m, 길이 21m의 규모이다. 2003년에 설치되었으며 2004년부터 국립공원관리공단이 위임받아 현재 소백산국립공원북부사무소가 관리하고 있다. 국립공원 생태통로 중 가장 많은 자료가 축적(2011년 -2015년 집계 기준)된 곳으로, 2005년부터 현재까지 13년 간의 모니터링 자료가 축적되어 있다. 따라서 딥러닝 학습 을 위한 데이터 확보가 용이하다. 본 실험은 카메라 트랩의 딥러닝 기반 영상분석을 실험하는 초기연구이기 때문에 비교적 간단한 신경망 모델과 소량의 데이터를 이용하여 가능성을 검증하였다. 딥러닝은 영상 인 식 분야에서 사용되는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network) 기법을 적용하였다. 먼저 죽령 생태통로에서 발견 확률이 높은 삵, 고라니, 노루, 멧돼지, 너구리 5종에 대한 모니터링 자료(카메라 사진과 동영상)를 수집하였다. 동영상의 경우, 고정된 위치에서 움직이는 객체를 탐지해야 하기 때문에 컴퓨터 비전 기법을 통한 데이터 전처리를 수행 하였다. OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 영상추적 알고리듬을 제공하는데 이를 통해 야생동물 객체의 최소경계사각형을 탐지하고 각 프레임을 이미지로 저장하였다. 탐지된 이미지는 크기와 해상도가 제각각이기 때문에 CNN의 입력 데이터로 인식시켜주기 위해 100×100 화소 크기로 조정하였다. 딥러닝을 비롯한 머신러닝 문제는 일반적으로 데이터를 훈련 데이터와 시험 데이터로 나눠 학습과 실험을 수행한다. 훈련 데이터는 모델의 최적의 매개변수를 찾는데 사용 되며 시험 데이터는 앞서 훈련된 모델의 성능을 평가하는데 사용된다. 임의 추출을 통해 야생동물 종별로 1,000장의 훈 련 데이터와 400장의 시험 데이터(총7,000장)를 선택하였다. 훈련 데이터는 동물의 전신 이미지는 드물었으며 얼굴 과 몸의 일부만 촬영된 경우가 대부분이었다. CNN 모델은 5층 신경망으로 구성하였으며 이미지 규모를 고려하여 영상증강(image augmentation) 기법을 적용하였다. 모델 구현에는 오픈소스 딥러닝 라이브러리 TensorFlow와 Keras를 사용하였다. 실험결과, 야생동물 5종에 대한 CNN 모델은 96.25%의 정확도를 보였다. 고정된 카메라에서 촬영된 이미지는 야생 동물의 행동 패턴이 비교적 단순하여 객체 식별에 유리한 것으로 추정된다. 또한 생태통로를 이용하는 야생동물의 제한적인 종류는 예측 정확도에 기여도가 있을 것으로 판단된다. 현행 수동식별과 대비하여 본 기법의 적용은 조사 자동 화에 따른 시간절감과 객관적 품질 확보라는 측면에서 활용 잠재력이 높을 것으로 기대된다. 모델이 최종적으로 정립되 면, 조사자가 회수된 현장 데이터를 입력만 하면 생태통로 모니터링 통계를 자동 계산하는 프로그램으로 제공 가능할 것이다. 이번 실험에서는 CNN의 생태통로 모니터링 적용 가능성을 검증해 본 것으로 간단한 모델과 데이터를 통해 그 가능성을 확인하였다. 현재 카메라 트랩 이미지를 대상 으로 CNN의 최신 연구들이 진행 중이나, 실제 적용해 본 바로는 자동 전처리에 관한 연구가 충분히 이뤄져야 할 것 으로 판단된다. 차기 연구에서는 사전 학습된 CNN 모델에 현장 이미지를 추가한 트랜스퍼 러닝(transfer learning)을 적용하여 범용적인 활용도를 평가해보고자 한다.

목 적：본 연구에서는 인체 조직밀도와 유사한 실리콘을 이용하여 인체구조상 공기와 맞닿은 굴곡진 경추부위에 적용하여 자화율 인공물을 줄이고자 하였다. 대상 및 방법：인체부위 중 굴곡이 많고 구조가 복잡하여 공기와 접촉하는 면적이 넓은 경추를 대상으로 10명(평 균연령 53.3세)을 대상으로 하였다. 실험방법은 1.5T MRI(Avanto, Siemens medical system), 16 channel head-neck coil로 화학적 이동 선택 기법인 SPIR(Spectral Presaturation with Inversion Recovery)지방소거영상을 실리콘 적용 전과 후에 동일한 조건으로 획득하였다. 정량적 분석방법은 경추 부위 중 vertebra body 와 subcutaneous fat의 신호강도(Signal intensity)와 대조도 잡음비 (Contrast to ratio)를 측정한 후 비교하였으며, 정성적 분석방법은 영상의학과 전문의 3명이 영상의 지 방소거 정도에 따라서 좋음=3, 양호=2, 나쁨=1로 평가하였다. 통계적 방법은 대응표본 T 검정을 이용하 여 통계적으로 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 결 과：기존에 실리콘 적용 전에는 vertebra body와 subcutaneous fat의 신호강도는 386.15±65.31, 681.57±103.28로 적용 후 177.83±37.62, 332.72±75.29로 적용 전보다 상대적으로 36.13% 낮았 으며, 대조도 잡음비는 19.56±4.13, 14.82±3.64로 적용 후 35.88±9.62, 33.28±8.17로 적용 전 보다 적용 후에 높게 측정되었다, 정성적 평가는 적용 전 1.30±0.33 적용 후 3.00±0.00으로 측정되었 다. 두 기법은 모두 통계적으로 유의한 차이가 있었다.(p<0.05) 위와 같은 분석결과는 지방소거가 효과적 으로 제거가 되면 주변 조직보다 신호가 더 낮게 되므로, 신호강도는 낮게 대조도 잡음비는 높게 나타났 다. 이로 인하여 실리콘 적용 후에 지방소거가 높은 효과가 있음을 알 수 있다. 결 론：본 연구는 체적소에 영향을 주지 않으면서 근본적인 문제인 공기와 인체의 자화율 차이를 보상하는 방법 이다. 또한 추가 소프트웨어나 검사시간의 증가 등의 복잡한 과정 없이 적용할 수 있는 근본적인 개선방 안이다.

목 적：평균 수명 연장으로 고령화에 따른 노인층 증가에 따라 노인 의료건수가 더욱 증가하고 있다. 노인층 MRCP 검사 또한 증가하는 추세이며, 호흡이 중요한 MRCP 검사 시 노인 환자들의 호흡은 의학적 정보 를 얻는 중요한 요소가 된다. 보통 MRCP 검사 시 일반 환자들에서는 호기(expiration) 후 호흡 정지 영상을 얻어 검사를 시행하고 있다. 호흡이 불안정한 노인 환자들 중 호기와 흡기(inhalation) 후 호흡 정지 검사 시 영상의 진단적 가치의 차이점이 있는지 알아보고자 한다. 대상 및 방법：2017년 10월부터 2017년 12월까지 MRCP 검사 시 호흡이 불안정한 환자를 선별해 환자(남성 11명 평균연령-68.4세, 여성 7명 평균연령-68.9세)을 대상으로 하였다. 실험 장비는 Siemence verio 3.0T 와 6 channel 복부 Coil을 사용하였다. 검사 전 환자들에게 호흡에 대한 충분한 설명 후 검사를 시행하였으며 sequence는 T2 Haste axial, coronal를 시행하였고, 각 시퀀스 검사 시 매개변수는 동일하게 하였다. 실험A(호기,expiration후)와 실 험B(흡기,inhalation후) 호흡 정지 영상을 얻은 후 복부 임사 판독의 2명, 방사선사 3명이 정성적 평가를 하였다. 그리고 실험A로 호흡 정지검사가 힘든 환자는 실험B로 검사를 시행하였다. 정성적 평가로 영상 의 선예도, 연속성, 전체 영상의 질에 대하여 각 5단계(1=매우 나쁨,2=나쁨,3=보통,4=좋음,5=매우 좋 음)로 평가하였다. 결 과：영상의 선예도, 연속성, 영상의 질에 대한 평가자 5명의 정성적 평가는 실험A에서 T2 axial에서는 각각 평균 3.8, 4.12, 3.96 ,4.14 ,4. T2 coronal에서는 각각 평균 3.84, 3.96, 4.12, 4.16, 4.12였고, 실험 B에서 T2 axial에서는 각각 평균 4.22, 4.24, 4.2, 4.26, 4.4 T2 coronal에서는 각각 평균 4.26, 4.22, 4.24, 4.28, 4.36의 결과를 보였다. 대상자 18명중 8명은 호기 후 호흡 정지가 어려워 검사가 안됐으며, 그 중 4명은 흡기 후 검사에서는 호흡 정지가 가능해 검사를 마칠 수 있었다. 결 론：MRCP 복부 검사 시 호기 후 보다 흡기 후 검사에서 영상의 질의 평가에서 더 우수하게 나타났고, 호기 후 호흡 정지가 안 되는 환자는 흡기 후 호흡 정지가 좀 더 수월하게 나타났다. 일반적으로 MRCP 검사는 호기 후 검사의 완성도가 높으나 호기 후 14-15초의 호흡 정지가 어려운 노인 환자들에 대해서는 흡기 후 검사를 시행하는 경우도 영상의 진단적 가치가 있어 호기 후 호흡 불안정에 따른 영상의 불완성도 또는 검사의 실패를 대처 할 수 있다고 사료된다.

목 적：본 연구에서는 다양한 요인에 의해 발생하는 추가검사와 재검사를 분석하여 어느 부위에서 추가검사와 재검사가 가장 많이 발생하는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법：연구방법은, 2013년부터 2017년까지 서울소재 U대학 병원의 5년간 추가검사와 재검 현황을 두 경부(Head & Neck), 척추(Spine), 복부 및 골반(Abdomen & Pelvis), 사지(Extrimity), 유방(Breast), 흉부 및 심장(Chest & Heart) 등으로 분류하여 분석한 후 어떤 부위에서 통계적으로 유의하게 추가검사 와 재검사가 가장 많이 발생하는지 일원배치분산분석과 사후분석을 병행하여 알아보았다. 결 과：연구결과, 연평균 96,720건의 검사건수 중 추가검사 및 재검사는 두경부 58.00±11.85건(0.00060%), 척추 36.40±10.95건(0.00038%), 복부 및 골반 26.60±8.88건(0.00028%), 사지 26.80±8.53건 (0.00028%), 유방 3.60±2.30건(0.00004%), 흉부 및 심장 2.00±1.58건(0.00002%) 발생하였다. 어떤 부위에서 통계적으로 유의하게 추가검사와 재검사가 가장 많이 발생하는지 알아보기 위해 일원배치분 산분석을 시행한 결과, 집단 간 제곱합 11048.967, 집단 내 제곱합 1678.400, F값 31.599, 유의확률 0.000으로 나타나 분류한 부위 중 유이한 차이가 있는 부위가 하나이상 존재함을 알 수 있다. 유의한 차이가 있는 부위를 알아보기 위해 Duncan의 사후분석을 시행한 결과 유의수준 0.05에 대한 부집단이 3개 나타났는데 집단 1은 유방과 흉부 및 심장, 집단2는 복부 및 골반과 척추와 사지, 집단 3은 두경부로 나타나 추가검사와 재검사가 가장 많이 발생하는 부위는 두경부인 것을 알 수 있다. 결 론：반복적으로 발생하는 추가검사와 재검사의 발생을 줄이기 위해서는 그 근본적인 원인을 파악한 후 이에 대한 대책을 마련해하는 것이 매우 중요하다. 왜냐하면 추가검사와 재검사는 환자의 진단 및 치료나 병원 의 재정에 심각한 악영향을 미치기 때문이다. 그러나 대책을 마련하기 위해서는 무엇보다도 어떤 부위에 서 가장 많이 발생되는지 파악하는 것이 선행되어야 하는데, 본 연구결과 두경부가 추가검사와 재검사가 가장 많이 발생하는 부위로 나타났다. 따라서 추가검사와 재검사의 발생을 줄이기 위해서는 두경부 검사 의 검사방법이나 시스템을 개선하는 것이 무엇보다 중요하며, 개선한다면 다른 여러 부위 보다도 추가검 사와 재검사의 발생을 줄이는 데는 가장 개선효과가 클 것이라 사료된다.

최근 들어 비행정보에 대한 확인기술의 발달과 소형 드론의 지속적인 기술개발로 인하여 이동성과 안정성이 확보된 근접 항공촬영이 가능해졌다. 특히 GPS좌표를 활용하여 경로비행의 위치를 직접 지정함으로써 조사대상지에 대한 경 로비행의 정확성과 안정성이 확보되었으며, 이를 통해 일정한 고도를 유지한 상태에서 정사투영 촬영을 통한 분석이 가능하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 수목의 생육관리와 3D맵핑 시스템의 접목에 착안하여 정밀하고 체계적인 3D 맵핑 도면작성을 활용하여 수목의 시공과 관리측면에서 경제적이고 장기적인 차원에서 수목의 상태를 파악하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 특히 문화재로 지정된 수목의 경우처럼 고부가가치를 지닌 수목에는 활용도가 더 크다 하겠다. 항공사진 촬영에 이용된 UAV는 Mikrokopter사의 회전 익을 이용하였으며, 디지털 데이터의 취득은 Sony α5100을 활용하였다. 항공사진촬영 시 공간해상도를 고려하여 비행고도를 설정하였는데, 계획된 공간해상도 3Cm를 확보하기 위해 비행고도는 대상지를 기준으로 80m로 설정하였으며 촬영 시 종중복율(Endlap) 및 횡중복율(Sidelap)을 45%로 설정하여 항공사진촬영을 실시하였다. 그 결과 약 4개의 스트립 비행 경로를 따라 44개의 Waypoint가 설정되었으며, 비행고도와 속도는 80m, 약 3m/sec로 항공사진촬영을 실시하였다. 연구대상지인 광한루원의 항공사진 촬영을 결과를 살펴 보면 44개의 Wapoint 중 41개 지점에서 촬영되었으며, 취득된 디지털데이터에 비행로그데이터를 적용하여 잔차분 석을 통한 유효성을 검증한 결과 UAV에서 촬영된 41개의 디지털데이터 모두 유효한 데이터로 확인되었다. 3D맵핑 데이터제작 및 DEM분석은 Photoscan을 이용하 여 데이터를 추출하였다. 3D맵핑을 위한 데이터의 정합은 UAV 시스템에서 취득된 디지털영상데이터를 모두 이용하였으며, Photoscan의 자동영상매칭 기능을 이용하여 Point Cloud Data 형식의 데이터를 하나의 데이터로 정렬한 후 이를 바탕으로 Polygon Data 및 Texture로 변환하여 약4.5 ㎝급의 DSM을 생성하였으며, 정사투영 방식의 보정을 통해 약 3cm급의 정사영상데이터를 제작하였다. 취득된 디지털데이터를 통해 구축된 공간정보데이터의 보정 및 정확성 검토를 위해 UAV를 이용하여 취득된 영상과 GPS/INS데이터, 기상기준점 측정 데이터를 기반으로 정확성을 검토하였다. 지상기준점측량은 RTK(Real Time Kinematic)의 GRS80좌표 시스템을 이용하여 데이터를 취득하였으며, 측량지점은 3곳을 지상기준점으로 선정하였 다. 측정결과 RMSE는 ±5Cm 이내의 정확성을 가지는 것으 로 나타나 정사영상 데이터를 이용한 수목의 수관폭 등에 대한 평면데이터 구축에는 문제가 없는 것으로 파악되었다. 구축된 정사영상 데이터를 분석한 결과 총 25주의(산수 유4, 은행나무7, 소나무9, 단풍나무4, 모과나무1) 수목이 확인되었는데, 이중 산수유와 은행나무는 현장조사를 통해 수목의 종류를 확인하였다. 정사영상 데이터를 바탕으로 최종 생성된 DSM데이터를 살펴보면, 시설물 및 지형에 대한 수치데이터는 정확하게 분석되었으나 수목의 경우에는 총 25주의 수목중 약 50%에 해당하는 12주(단풍나무 3주, 소나무 5주, 산수유 4주)의수목에 대한 3D데이터가 추출되었다. 이러한 이유는 항공촬영을 통한 디지털데이터 구축에 있어 수직부감으로 촬영된 디지털데이터는 수목의 불규칙면에 대한 데이터 구축의 어려움과 수목 일부가 그림자와 중첩됨으로써 그림자로 인식되는 현상, 수목들 중첩되는 구간에 대한 3D데이터 구축이 어려운 것으로 판단되었으며 최근에 식재된 수목(은행나무(7)에서 3D데이터가 생성되지 않는 것으로 나타났다. 따라서 추후 항공촬영에 있어 디지 털 데이터 구축 시 45도 사선 촬영을 포함하여 항공사진촬 영 시간과 시기 등에 대한 보완이 필요할 것으로 판단되며, 3D데이터 구축에 필요한 위치좌표의 참고자료 구축을 위해 다양한 고도에서 항공사진촬영을 실시함과 동시에 지상 촬 영의 병행을 통해 수목개체군에 대한 종합적인 3D데이터 구축이 가능할 것으로 판단된다.

목 적：본 연구는 자기공명영상 검사에서 Head coil 적용 시 신생아의 머리와 같은 피사체의 작은 volume으로 인한 영상의 불균일성 개선을 위해서 올바른 position의 설정을 찾고자 하였다. 대상 및 방법：Philips 장비회사에서 제공되는 밑면의 둘레와 부피가 각각 31.4cm 1000cc(이하 P1), 37.68cm 2000cc(이하 P2), 43.96cm 3000cc(이하 P3)인 원통형 Mineral Oil Phantom을 사용하였으며, 영상 획득 장비는 3.0T 초전도 자기공명상장치(Archieva, Philips medical system)와 32 channel SENSE Head coil을 사용하였다. 각 Phantom을 옆면이 바닥에 위치하도록 하여 Head coil의 바닥에서부터 2.5cm 높이 간격으로 5cm 높이까지 scan하였으며, 본원 PED Brain MR검사 시사용되는 표준 T2 강조영상의 매개변수로써 TR 2300msec, TE 80msec, flip angle 90ﾟ, FOV 210×180mm, matrix 352×226, slice thickness 5mm, slice gap 1mm, slices 10slice, number of excitation 1.5, scan time은 1분 32초를 사용하였고, Coil의 감도를 균등하게 하기 위해 signal 강도를 맞춰주는 Clear mode를 적용하였다. Phantom의 관상면 영상(axial image)을 각각 10회씩 획득하였으며, 매 회 5번째 영상으로 평가하였다. 영상 평가는 Archieva, Philips medical system Viewforum 장비를 이용하였으 며, 자기공명영상 촬영 장치 정도관리에서 영상 강도 균일성 평가 시 이용되는 ACR method를 이용한 PIU(Percent Integral Uniformity) 값으로 비교 분석하였다. 통계적 분석방법은 Phantom의 높이를 달리하여 scan한 결과를 PIU 값의 합격 기준과 비교한 후, Matlab(ver,R2015a,Mathworks, USA)의 simple one way ANVOA를 이용하여 유의한 차이가 있는지 평가하였다. 결 과：영상의 강도 균일성의 PIU 합격기준은 3.0T 이상의 장비에서 82% 이상이어야 한다. 연구 결과 P1은 Head coil의 0cm, 2.5cm, 5cm 높이에서 scan하였을때 각각의 PIU 값은 52.1±0.53%, 77.85± 1.12%, 91.32±0.38%이었으며, P2는 Head coil의 0cm, 2.5cm, 5cm 높이에서 scan하였을때 각각의 PIU 값은 57.95±1.34%, 79.91±8.92%, 90.46±1.55%이었고, P3는 Head coil의 0cm, 2.5cm, 5cm 높이에서 scan하였을때 각각의 PIU 값은 60.84±1.90%, 83.81±1.72%, 90.34±1.78%이었다. 연구 결과 P1과 P2는 5cm 높이에서 P3는 2.5cm 높이에서 scan하였을때 PIU 값이 82% 이상임을 알 수 있다. Phantom의 높이를 달리하여 scan한 결과는 모든 P1, P2, P3에서 높이에 따른 PIU 값 차이가 통계적으로 유의하였다(p>0.05). 결 론：우리나라 신생아의 평균 머리둘레는 34.58~40.69cm이다. 그러므로 위 실험 결과에 따라서 32 channel SENSE Head coil을 사용하여 신생아의 PED, Brain 검사 시 coil의 바닥면에서 5cm를 높여 서 검사를 했을 때 영상의 불균일성을 개선함으로써 영상의 질을 향상 시킬 수 있다.

목 적：MRCP검사시 CS SPACE breath-hold기법을 사용하여 조영전과 Gd-EOB- DTPA 사용후 영상을 시 간대별로 획득하여 영상의 변화를 통해 담즙의 변화를 알아보고, 이를 바탕으로 3D T2강조 자기공명 담췌관 조영영상의 적절한 획득시기를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법：2017년 11월부터 2018년 1월까지 본원에 내원하여 Gd-EOB-DTPA를 사용하여 MRCP검사를 시행한 42명을 대상으로 하였고 장비는 SIEMENS사의 Magnetom Skyra 3.0T를 사용하였다. Compressed Sensing SPACE breath-hold 기법으로 조영전과 Gd-EOB-DTPA를 사용한 역동적 조 영검사 후 delay 4m, 6m, 8m 때의 3D T2강조 자기공명 담췌관 조영영상을 MIP기법을 사용하여 영상 을 재구성한 뒤, RHD, LHD, CBD의 SNR과 CNR을 측정하였고, 정성적 평가는 조영전과 Gd-EOB-DTPA사용후 delay 4m, 6m, 8m때의 RHD, LHD, CBD를 복부전문 영상의학과 전문의 1명과 10년 이상 경력의 MRI전문 방사선사 1명이 5점 척도로 평가하였다. 결 과：조영전 RHD, LHD, CBD의 평균 SNR은 33.07, 32.18, 38.43 였고, Gd-EOB-DTPA사용후 delay 4m때의 평균 SNR은 38.1, 36.33, 43.16, delay 6m때는 37.79, 37.67, 44.46, delay 8m때는 30.24, 35.29, 41.45였다. CNR은 조영전이 평균 22.27, 21.36, 27.59, Gd-EOB-DTPA 사용후 delay 4m때는 27.1, 25.32, 32.12, delay 6m때는 26.81, 26.71, 33.41, delay 8m때는 19.14, 24.21, 30.28 였다. delay 8m때의 RHD의 SNR과 CNR만 조영전과 비교해서 통계적으로 유의하지 않았으며(p>0.05) 나머지는 통계적으로 유의했다(p<0.05). SNR과 CNR이 조영전부터 delay 8m때까지 순차적으로 계속 증가하는 경우는 전체의 47.6%였고, 조영전보다 delay 6m때의 SNR과 CNR이 더 높 지만 delay 8m때 감소하는경우가 전체의 40.5%, 조영전보다 delay 4m때의 SNR과 CNR이 더 높지만 delay 6m, 8m때 감소하는경우는 전체의 11.9%였다. 정성적 평가는 조영전 RHD, LHD, CBD의 평균 점수가 4.48, 4.55, 4.93였고, Gd-EOB-DTPA사용후 delay 4m때는 4.48, 4.55, 4.86, delay 6m때 는 4.12, 4.5, 4.88, delay 8m때는 3.55, 4.1, 4.64 였다. 조영전과 delay 4m은 통계적으로 유의한 차이가 없었고(p<0.05), 조영전과 delay 6m은 RHD만, 조영전과 delay 8m은 RHD, LHD가 통계적으 로 유의한 차이가 있었다(p>0.05). 결 론：조영전과 Gd-EOB-DTPA사용후 delay 4m때의 영상의 진단적 차이가 없었으며, delay 4m때가 SNR 과 CNR이 더 높았기 때문에 delay 4m때 breath-hold 3D T2강조 자기공명 담췌관 조영영상을 얻는것 이 검사시간도 단축하고 더 좋은 영상을 얻을 수 있을겄으로 생각되며, 담췌관에 질병이 의심되는 환자에 서 respiratory-triggered 3D T2강조 자기공명 담췌관 조영영상은 역동적 조영검사 후에 바로 시행하 여 delay 6m전에 검사를 획득한다면 담도배설이 시작되기 전에 영상을 획득하거나 담도배설이 어느정도 시작되었어도 높은 신호때부터 영상이 얻어졌기 때문에 조영전과 영상의 차이가 없고 시간을 많이 단축 하는 방법이 될거라 생각된다.

목 적：복부 자기공명영상(Abdomen MRI)검사는 호흡에 의한 움직임으로 인하여 최적의 영상 구현에 어려움이 많았다. 이에 본 연구에서는 복부자기공명검사 시 일정한 호흡을 돕는 메트로놈(Metronome)을 이용한 효과적인 검사 방법을 제시 하고자 한다. 대상 및 방법：2017년 1월 1일부터 2018년 1월 31일 까지 본원에서 검사한 복부 자기공명영상검사를 받은 총 60명(남자:여자=44:16)의 환자를 대상으로 최적의 복부 자기공명영상검사 검사방법에 대하여 연구를 하였다. 장비는 GE사의 Signa 1.5 Tesla 장비를 사용하였고, 연구는 호흡 유도하 스캔(RTr)의 Sequence 중 T2 Single Shot Fast Spin Echo Axial Scan(T2 SSFSE), T2 Fast Spin Echo Propeller Axial Scan(이하 T2 Propeller)으로 하였다. 메트로놈을 사용하지 않고 검사 한 그룹을 A그룹, 메트로놈을 사 용하여 검사 한 그룹은 B그룹(BPM30=15회/분당)으로 나누었다. 결과는 SPSS 20.0을 사용하여 통계 분석 하였다. 결 과：메트로놈 사용유무는 인공물 발생 정도와 영상의 화질에는 차이가 없었지만 메트로놈을 사용한 그룹이 검사시간(485s:439s)과 검사 중 문제점(과호흡, 검사 중 수면, 재검사) 발생률(23%:3%)이 현저히 저감 되었다(P<.05*). 결 론：복부 자기공명영상 검사 시 메트로놈을 사용하여 검사한 그룹이 사용하지 않은 그룹에 비하여 영상의 화질은 차이가 없었지만, 검사시간 단축 효과와 검사중 문제점 발생률 저감 효과는 통계학적으로 유의미 하였다(P<.05*). 따라서 호흡 유도하(RTr Scan) 복부 자기공명영상 검사 시 환자의 호흡수를 조절하는 메트로놈을 사용하면 더 효과적이라 할 수 있겠다.

목 적：고자장(3.0T) MRI에서 교정 후 잔존하는 강자성체 인공물에 대해 SEMAC 기법의 단계별 적용을 통하여 T1, T2 검사 시퀀스의 축상면 인공물의 장･단축 길이 감소 정도와 신호대 잡음비 측정을 통하여 인공물 감소를 위한 최적의 단계를 알아보고 임상에서 추가적인 검사 방법으로 적용하고자 한다. 대상 및 방법：3.0T MRI (MAGNETOM Skyra, Siemens, Munich, Germany)를 사용하여 자체 제작된 손목 (Wrist and hand) 팬텀 속에 치료용 보루스와 치과용 stainless steel wire (18 × 25 mm)를 삽입하여 고정하였다. 고신호 강도를 구현하기 위해서 두･부 전용 코일(64 channel)을 사용하여 검사를 진행하였 으며, 연구에 사용한 펄스 시퀀스는 T1 TSE, T2 TSE에 SEMAC 기법을 적용하였고, 추가적인 (additional) 위상 부호화 단계(phase encoding steps, PES)를 정성적(6-15), 정량적(6-10)까지 변화 시켜 10회 반복 측정하여 실험하였다. 정량적 평가는 영상 왜곡이 가장 심하게 일어난 부위(영상 18번)에 서 좌･우측으로 나누고 장･단축의 길이를 계측하였고, 인공물 영향이 없는 3곳을 좌･우측 각각 지정하여 신호대 잡음비(signal to noise ratio, SNR)를 계측하였다. 정성적 평가는 이미지의 질을 내･외부 평가 자 각각 3명이 영상 평가 기준에 맞춰 5점 척도화하여 평가하였다. 결 과：T2 SEMAC의 인공물에 대한 정량적 분석 결과는 PES가 6→7, 7→8, 8→9, 9→10 변화할 때 RT: 장축 길이는 0.11%, 0.02%, 0.10%, 0.02%로 감소, 단축 길이는 0.19%, 0.04%, 0.22%, 0.07%로 감 소하였다. LT는 장축 길이: 0.12%, 0.02%, 0.10%, 0.06%로 감소, 단축 길이: 0.20%, 0.09%, 0.18%, 0.3%로 감소하였다. T1 영상의 정량적 분석의 경우는 RT의 장축 길이: 0.17%, 0.01%, 0.11%, 0.01% 로 감소, 단축 길이는 0.14% 0.01%, 0.11%, 0.02%로 감소하였다. LT의 장축 길이: 0.20%, 0.01%, 0.09%, 0.01% 감소, 단축 길이: 0.13%, 0.03%, 0.11%, 0.01%로 감소되는 결과를 나타내었다 (p<0.01). T2(RT)의 신호대 잡음비 측정 결과 PES가 6-10까지 증가할 때 101.92, 105.25, 105.44, 104.44, 103.47, T2(LT): 95.30, 98.98, 97.22, 96.61, 95.74, T1(RT): 177.24, 175.50, 296.06, 299.88, 313.71이고, T1(LT): 159.67, 158.79, 246.75, 226.75, 259.67로 나타났다. 정성적 분석의 경우 T2 영상에서 5점 척도를 기준으로 SEMAC PES가 6- 15일 경우 1.50, 2.16, 2.16, 2.50, 2.83, 3.16, 3.33, 3.83, 4.50, 4.50점으로 내･외부 관측자가 영상을 평가하였고(p<0.01), T1 영상에서 6- 15일 경우 1.50, 2.16, 2.16, 2.33, 2.66, 3.33, 3.00, 3.66, 4.00, 4.16점으로 평가를 하였다 (p<0.01). 결 론：교정 후 치아의 유지를 위해 남아 있는 강자성체 인공물이나 불가피하게 두･경부에 잔존하는 물질로 인해 검사에 제한 사항이 발생을 할 경우 T2 SEMAC의 경우 PES 7, T1 SEMAC의 경우는 6-8(SNR, artifact, scan time 고려시: PES 8, PES 7, PES 6)을 권고한다. 본 연구에서 제시한 최적의 T1, T2의 SEMAC PES를 참고하여 임상에 적용한다면 기존 검사법과 비교 시 영상의 질 향상에 도움이 될 것이라 판단된다.

목 적：일반적으로 DWI 검사의 Echo Planner Image(EPI)기법은 공기, 지방, 물 등 자화율 차이가 큰 물질에 서 종종 왜곡된 영상이 발생되는 특성이 있다. 또한 B0 field 영역의 불균일에 따라 발생 되어지는 왜곡 현상도 1.5T보다 3.0T에서 더 크다. 이러한 문제점을 해결하고 보완하기 위하여 본 연구에서는 정상인을 대상으로 3D shim Whole body DWI와 SIEMENS의 Integrated-shim (i-shim) Whole body DWI의 영상품질을 비교 평가해 보았다. 대상 및 방법：본 연구는 2017년 12월부터 2018년 1월까지 정상인 10명(평균 나이 28.7±3.62세, 체질량지수 26.3±2.74)을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 장비는 3.0T MRI 장비(Skyra 3.0T Elfs, SIEMENS, Germany)를 사용하였으며, 20 채널 head&neck coil, 30 채널 body coil 2개, 18채널 spine coil을 사용하였다. 방법으로는 3D shim WB DWI와 i–shim WB DWI을 연속적으로 검사하였다. step당 TR/TE = 8500/ 56 msec, fOV450x450, matrix 134/134, Nex(b-value 0 =3nex, 900= 4nex), 50slice, Slice Thickness 5mm로 하였다. 영상획득시간은 pre scan을 포함하여 step당 3D shim DWI = 183sec, i-shim DWI = 227sec였다. 평가 방법으로는 재구성 된 B900 영상의 시상면 영상을 가지고 정성적 분석과 Image J의 Plot profile기능을 활용한 정량적 분석을 하였다. 결 과：시상면 영상에서 척추와 뇌척수(spinal cord) 주변부의 신호소실, 틀어짐, 영상 품질, 3가지 항목을 정성 적으로 평가한 결과 I shim DWI가 3D shim DWI보다 신호소실 평가에서 0.9점(18%)더 높게 받았으며, 틀어짐에서 1.1점(22%), 총 영상 품질에서 1.1점(22%) 높았다. 결과적으로 i-shim DWI가 3D shim DWI보다 높은 점수를 보였으며, Total image quality를 합산하여 평가한 결과 i-shim DWI가 1.03점 (20.6%)이상으로 더 좋은 점수를 받았다. 정성적 평가에서 영상의 품질이 가장 좋지 않았던 목 부위를 정량적으로 분석해 본 결과, 3D shim WB DWI의 Area signal Plot profile 은 242.74(6.67)이었고, i-shim WB DWI의 Area signal Plot profile은 250.21(5.65)로 I-shim WB DWI에서 목 부위 Area 신호 면적이 더 넓어 신호소실이 더 적은 것으로 확인됬다. 또한 영상의 background 값을 normalize하여 signal intensity를 비교한 결과 3D shim DWI이 455.80(299.81), i-shim DWI이 718.80 (376.40)으로 약 1.57배 더 신호강도가 좋았다. 결 론：i-shim DWI은 기존의 3D shim DWI보다 자화율과 두께 차이가 심한 목 부분에서 자화 불균일에 의한 인공물을 효과적으로 교정할 수 있었으며, 결과적으로 B0 fileld 불균일에 따라 발생되어지는 인공물을 줄이는데 탁월한 것으로 확인됬다. 또한 step이 인접한 각 table의 위치에서 왜곡에 따른 신호소실을 줄이고 움직임에 대한 보상이 탁월한 것으로 판단되었다.

목 적：확산강조 영상은 뇌질환 병변의 발견에 민감할 뿐 아니라 병변의 크기가 작아 발견이 어려울 때나 급성 및 아급성기의 뇌경색을 감별해 내는데 유용하게 사용된다. 그 밖에도 일반 MRI 검사로는 감별이 어려운 연부조직의 암과 양성종양을 확인 할 수 있어 근․골격계 검사에도 유용하게 사용된다. 하지만 해부학적 구조에 의해 자화감수성 차이 및 금속성 물질을 삽입한 환자에게서 EPI기법을 사용한 Diffusion 검사는 영상의 왜곡과 Artifact가 크게 나타나 영상에 대한 정확한 평가나 종양의 감별에 어려움을 겪게 된다. 이에 기존 Single-shot EPI 기법을 이용한 Diffusion검사에 비해 Metallic susceptibility artifact가 적은 IRIS Multi-shot Diffusion 기법의 SENSE factor와 Shot 수 변화에 따른 영상 변화를 확인하고자 하였다. 대상 및 방법：IRIS MS DWI 기법의 자기감수성 인공물과 기타 영상 평가를 위해 돼지고기에 실제 수술용 Metal pin을 삽입하여 인체와 유사한 Phantom을 제작하였다. 모든 검사는 IRIS MS DWI 기법을 이용 하여 Phantom 영상을 획득하였다. SENSE factor와 Shot 수의 변화에 따른 자기감수성 인공물의 왜곡 도 및 영상 변화를 확인하기 위해 SENSE factor 1, 2, 3, 4 값에 Shot 수를 각각 2, 4, 6으로 변화시켜 실험을 진행하였고 두 가지 Parameter를 제외한 모든 Parameter는 동일하게 적용하여 영상을 획득하 였다. 사용된 장비는 Philips medical system의 Ingenia 3.0T를 사용하였고, 신호수집 코일은 32 channel SENSE head coil을 사용하였고 모든 평가항목은 Infinitt healthcare사의 INFINITT PACS 를 이용하여 측정하였다. 자기감수성 인공물의 왜곡도 평가는 각 평가 영상에서 인공물의 가장 긴 종축 길이를 5회씩 측정한 후 평균값으로 산출하였고 정성적 평가는 5년 이상의 MRI 경력을 가진 전문방사선 사 5인이 항목 당 1회씩 측정한 후 평균값으로 산출하였다. 결 과：같은 SENSE factor 일 때 Shot 수의 증가로 자기감수성 인공물의 왜곡도는 감소하였다. 또한 같은 shot수 일 때 SENSE factor의 증가 시에도 자기감수성 인공물의 왜곡도는 감소하였다. 자화감수성인공 물 역시 SENSE factor와 Shot 수가 증가함에 따라 왜곡도의 정도가 감소하였으나 일정 Factor이상 후 에는 같은 값을 나타내었다. 전체적인 Image quality 평가에서는 Shot수의 변화 보다는 SENSE factor 의 변화시에 많은 영향을 주는 것을 알 수 있었고 과도한 SENSE factor 사용은 오히려 Image quality 가 저하 된다는 것을 알 수 있었다. Ghost artifact의 발생은 SENSE factor 4 이상이 되었을 때 발생하 였으며 이처럼 많은 SENSE factor의 사용은 Ghost artifact 발생시킬 수 있으므로 적절한 SENSE factor 사용이 필요할 것으로 생각된다. 결 론：본 연구에서는 IRIS MS DWI 기법의 SENSE factor와 Shot 수를 변화시켜 여러 가지 Artifact를 감소시키 고 Scan time을 단축시킬 수 있는 방안을 찾을 수 있었다. 더욱이 IRIS MS DWI 기법의 사용은 기존의 Single shot DWI 기법에서의 문제점들을 보완할 수 있었고 다양한 검사부위를 더 좋은 Image quality로 획득 할 수 있는 의미 있는 실험이었다. 앞으로 실제 임상에서 환자의 상태나 의뢰된 검사 목적에 따라 본 논문의 결과를 활용한다면 보다 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.

목 적：본 논문은 비흡연자와 한국형 알코올 선별 검사법(AUDIT-K)설문지 척도점수에 따라 적정음주군(10점 이하)을 분류하여 뇌 확산텐서영상을 획득한 후 Tract-Based Spatial statistics 방법으로 정상인의 뇌 영역별 비등방도 FA 측정값을 제시하고자 한다. 대상 및 방법：연구대상은 2017년 6월 1일부터 8월 31일까지 연구목적과 검사방법에 대하여 설명하고 동의를 한 30세 이상 50세 이하의 남성을 대상으로 모집하였고 경남 양산시 소재의 P대학병원의 자기공명영상 장치 (MAGNETOM Skyra 3.0T)를 사용하여 검사를 시행하였다. 연구대상의 수는 설문조사한 총 170 명 중 비흡연자와 한국형 알코올 사용 장애 검사법(AUDIT-K)의 점수 척도가 10이하인 정상 음주군 59 명을 대상으로 하였다. 뇌 확산텐서영상을 획득한 후 Tract-Based Spatial S tatics 방법으로 뇌 백질 (White matter)영역부위 신경섬유로, 뇌 회백질(Gray matter) 엽(Lobe)영역별 부위, 뇌 회백질(Gray matter) 이랑(Gyrus)영역별 부위, 뇌 회백질(Gray matter) 기저핵(Bas al ganglia)영역별 부위, 뇌 회 백질(Gray matter) 해마(Hippocampus)영역별 부위의 FA(fractional anisotropy)값을 SPSS 21.0 Version을 통계프로그램을 사용하여 그에 상응하는 기술통계 분석하였다. 결 과：뇌 백질(white matter) 영역별부위의 비등방도 FA값은 뇌 들보의 뒤쪽(Posterior)이 0.752 7± 0.02481으로 가장 높았고, 왼쪽 맥락총(Choroid plexus)은 0.2302±0.04323으로 가장 낮았으며, 뇌 회백질(Gray matter) 부위 중에서 엽(Lobe)영역별 비등방도 FA값은 후두엽(Occipital lobe superior division)이 0.2004±0.00669로 가장 높았으며 위쪽 전두엽(Superior frontal lobe)이 0.175 9± 0.00704로 가장 낮았고, 이랑(Gyrus)영역별 비등방도 FA값은 앞쪽 대상 회(Cingulate gyrus anterior division)가 0.2403±0.00703으로 가장 높았고, 뒤쪽 대상 회(Cingulate gyrus posterior division)는 0.2223±0.00617으로 가장 낮았으며, 기저핵(Basal ganglia)별 비등방도 FA값은 왼쪽 담창구(Lt. globus pallidus)가 0.3994±0.01041로 가장 높았고 오른쪽 미상핵(Rt. caudate nucle us)이 0.2116 ±0.01442로 가장 낮았으며, 해마(Hippocampus)영역별 비등방도 FA값은 앞쪽 해마 곁이랑(Para hippocampal gyrus anterior division)가 0.1827±0.01036으로 가장 높았고 왼쪽 해마(Lt. hippocampus)가 0.1675±0.01136으로 가장 낮았다. 결 론：뇌 백질부위의 뇌 들보 부위의 비등방도가 가장 높았으며 뇌 회백질 영역의 왼쪽 담창구(Lt globus pallidus)도 비등방도가 높았다. 통상적으로 뇌 백질 영역이 회백질 보다 비등방도가 높다고 알려져 있지 만 모든 백질영역이 회백질보다 비등방도는 높지 않았다. 30세 이상 50세 이하의 정상인 남성을 대상으 로 뇌 백질과 회백질 영역의 해부학적 확산텐서영상의 비등방도의 계측치를 Tract-Based Spatial statistics(TBSS)방법으로 제시할 수 있었다.