본 연구에서는 호흡동조화기법의 대안으로 딥러닝 자유호흡기법에서 b-value 별 겉보기확산계수 값을 평가하고 확 산강조영상과 겉보기확산계수 지도의 해부학적 일치성을 분석하여 적절한 여기횟수 값을 알아보고자 하였다. 연구 방법은 2023년 7월부터 2024년 1월까지 간 자기공명영상 검사가 의뢰된 성인 남녀 35명을 대상으로 하였고 사용 장비는 Magnetom Skyra 3.0T(Siemens, Germany)를 이용하였다. 자유호흡기법의 비교를 위해 b-value 50, 400, 800(s/mm2)의 여기횟수를 각각 딥러닝 호흡동조화기법에서 2,3,4으로 딥러닝을 이용하지 않은 일반 자유호 흡기법에서 4,6,8으로 검사하였다. 딥러닝을 추가한 일반 자유호흡기법에서는 1,2,3 여기횟수, 2,3,4 여기횟수, 3,5,6 여기횟수, 4,6,8 여기횟수로 변화하였다. 연구 결과 딥러닝 자유호흡기법에서 간의 좌엽과 우엽, 담낭의 평균 겉보기확산계수 값은 딥러닝 호흡동조화기법과 비교하여 모두 통계적 유의성을 확인하였다. 한편 정성적 평가의 해 부학적 일치성을 분석한 결과 딥러닝 자유호흡기법의 3,5,6 여기횟수와 4,6,8 여기횟수에서 가장 높은 점수를 얻었 으며 검사 시간에서는 딥러닝 호흡동조화기법과 비교하여 약 51%, 40% 감소하였다. 따라서 간 진단에 있어 딥러닝 자유호흡기법에서 b-value 별 적절한 여기횟수 값을 이용한다면 겉보기확산계수 지도의 정확도 유지와 함께 검사 시간을 감소시킬 수 있어 임상적으로 유용한 검사가 될 것으로 사료된다.

During the global health emergency, like the COVID-19 pandemic, people attend to organizations dedicated to international well-being. This paper aims to identify the construction of the World Health Organization’s (WHO) multiple identities attested in four identity processes: indexicality, local-occasioning, positioning, and dialogism. Identifying the organization’s identities can foster identity processes and help to understand the relationality of identities. Qualitative data from the WHO director-general’s media remarks on COVID-19 were collected and analyzed using a corpus analysis tool, AntConc. The tool allowed an investigation of word frequency, sentence structure patterns, and the use of keywords in sentences. This analysis revealed that the WHO has negotiated and presented several identities in COVID-19 situations. The results suggest that although factors such as audience and situations affect identity change, these negotiated identities are still coherent with the organization’s original identity.