이번에 제시할 화상 사례 보고는 환자와 검사를 시행하는 방사선사의 부주의로 인한 화상 안전사고가 아니라 환자 가운 의 치수 구별을 하기 위하여 사용한 녹색 염료가 착색된 파이핑 라인에서 발생한 복부 부위 화상 안전사고에 대한 MRI 인공물 영상과 사례를 보고하고자 함이다. 화학 착색염료는 다양한 금속을 사용하여 만들어지고 주로 금속 염화물로 이루 어져 있으며 이번에 화상 사례로 발생한 녹색 염료는 열 전도성이 높은 구리와 크롬, 철 성분이 많이 함유된 염화물이 주로 사용되고 있다. 이러한 화상 안전사고를 막기 위해서는 염료의 성분에 대해서 알아보고 열 전도성이 없는 스펀지나 면으로 된 포 등을 피부와 환자 가운 사이에 끼워 간격을 두어야 할 것이다. 이번 화상 사례는 철저한 검사 전 선별 절차에도 불구 하고 화상 안전사고가 발생할 수 있음을 보여 주고 있으며 MRI 인공물 영상을 확인하여 조치하면 화상 안전사고를 미리 예방할 수 있는 정보로 가치가 있을 것으로 생각된다.

안면 부 MRI 검사는 주변 조직에 대한 높은 대조도 와 해상력으로 해부학적 구조 파악과 질환 진단에 이용되고 있다. 최근 검사 시간을 줄이는 동시에 영상의 질을 향상하는 딥러닝이 주목받고 있다. 본 연구는 안면 부 MRI 검사에서 딥러닝 의 유용성을 알아보기 위해 34명의 환자를 대상으로 딥러닝 T2 강조 영상과 고식적인 T2 강조 영상의 축상면, 관상면 영상을 각각 획득하여, 무참조 영상 품질평가 기법인 NIQE와 NIMA를 통하여 정량적 평가하였고, 리커트 4점 척도를 통해 정성적 평가하였다. NIQE 결과에서 딥러닝 T2 강조 영상은 고식적인 T2 강조 영상보다 영상 품질이 우수하였고, NIMA 결과에서는 딥러닝 T2 강조 영상의 축상면은 통계적으로 유의한 차이가 없었고, 딥러닝 T2 강조 영상의 관상면에서는 통계 적으로 유의한 차이가 있었다. 정성적 평가지표에서는 입 인두, 후두 인두에서 질적인 이득이 있었다. 연구 결과를 통해 안면 부 영역 중 무의식적인 움직임이 많은 영역에서 딥러닝을 적용함으로써 고식적인 T2 강조 영상보다 높은 영상의 품질 을 제공하고, 상대적으로 움직임이 덜한 구조물에서도 품질을 유지하며 검사 시간을 2분 이상 단축하여 움직임에 의한 인공 물을 감소시킴으로써 응급 환자 및 비협조 환자의 진단에 유용하게 활용될 것으로 사료 된다.

Korea market of food service industry has been increased greatly since early 90's with the emergence of professional catering business and the expansion of school food service. Because of the characteristics of food service establishment, feeding many people at a time, there is always a high potential of foodborne outbreak which requires special sanitary management to prevent. Currently, many catering businesses are interested in HACCP(Hazard Analysis Critical Control Points), a new sanitary management system, and are trying to develop HACCP Plans for their food service establishment. Microbiological hazard analysis, a most important step for developing HACCP Plan, provides also basic information for evaluating sanitary aspect of prepared foods and their materials. There are not extensive data of microbiological hazard analysis for food service operations, especially for prepared foods and raw materials, which are helpful for developing a HACCP Plan. The extensive microbiological hazard analyses for 65 prepared foods and 51 raw materials selected from a couple of food service establishment were performed in this research. These results will provide useful information to determine hazards for developing a HACCP plan, and also to understand sanitary status for prepared foods and raw materials in food service establishment.

흉부 CT 검사의 스캔 기법의 하나인 VOLUME AXIAL MODE를 이용하여 관전압의 변화에 따라 진단적 으로 가치가 높은 영상을 얻기 위하여 화질을 평가하고 적절한 관전압을 제시하고자 한다. CT 장비는 GE 사의 Revolution(GE Healthcare, Wisconsin USA)모델을 이용하였으며, Phantom은 Pediatric Whole Body Phant om PBU-70을 사용하였다. Heart의 SNR 평균차이분석에서는 70 kvp에서 -4.53 ± 0.26 이었고 80 kvp는 -3.34 ± 0.18 이었으며 100 kvp는 -1.87 ± 0.15이었고 70 kvp가 100kvp 보다 약 -2.66정도 SNR이 높았으며 통계적 으로 유의하였다.(p<0.05) Lung의 SNR 평균차이분석에서는 70 kvp에서 -78.20 ± 4.16이었고 80 kvp는 -79.10 ± 4.39이었으며 100 kvp는 -77.43 ± 4.72이었고 70 kvp가 100 kvp 보다 약 -0.77정도 SNR이 높았으며 통계적 으로 유의하였다.(p<0.05). Lung의 CNR 평균차이분석에서는 70 kvp에서 73.67 ± 3.95이었고 80 kvp는 75.76 ± 4.25이었으며 100 kvp는 75.57 ± 4.62이었고 80 kvp가 70 kvp 보다 약 20.9정도 CNR이 높았으며 통계적으 로 유의하였다.(p<0.05) 관전압 100 kvp에서는 70 kvp와 80k vp를 비교 했을 때 심장 영상의 질을 유지하면 서 SNR이 1에 가까웠다. 하지만 70 kvp와 80kvp에서 는 SNR 차이가 없어 70 kvp 로 소아 흉부 CT 검사를 하여 방사선량을 줄일 수 있을 것이다. 반면에 CNR은 70 kvp에서 가장 1에 근사치를 나타냈었으며 80kvp 와 100kvp에서는 차이가 없어 80 kvp로 소아 흉부 CT 검사를 하여 방사선량을 줄일 수 있을 것이다. 또한 Volume Axial mode 검사 시 0.3초의 짧은 scan time으로 검사 할 수 있어서 움직이거나 진정이 필요한 소아 환자에게 유용할 것으로 사료된다.