인공 고관절 치환술에 사용되는 금속 삽입물은 크기와 성분에 따라 주변 조직과 크고 작은 자화율의 차이를 일으켜 다양한 금속 인공물의 원인이 되며, 영상에 진단적 가치를 떨어뜨린다. 수신대역폭을 높이는 것은 인공물 감소에 효과가 있으나, 높은 수신대역폭은 획득 영상의 신호대잡음비를 감소시키는 단점이 있어 일정 수치 이상으로는 적용 하기에는 어려움이 있다. 딥러닝 알고리즘은 영상의 신호대잡음비를 높이고 전체 영상에서 균일하게 배경 잡음을 제거하는 데 매우 효과적이다. 이에 본 연구에서는 금속 인공물 감소를 위해 기존에 높은 수신대역폭을 이용하는 MARS(metal artifact reduction sequence) 프로토콜과 더욱 높은 수신대역폭을 설정한 프로토콜(Ultra MARS) 을 획득한 후 딥러닝을 이용하여 딥러닝 Ultra MARS로 변환한 후에 금속 인공물의 차이를 비교하였다. 딥러닝 적 용 후 Ultra MARS에서 적용 전 또는 기존의 MARS 기법보다 인공물의 크기가 작게 측정이 되었다. 또한, 인공물의 전체적인 SSIM(structural similarity index measure)에서도 기존의 MARS 기법보다 전체면적이 작게 측정되었 다. 더 나아가 SSIM의 결과 딥러닝 적용 전후의 구조적 유사성 역시 유사하게 나왔다. 딥러닝 알고리즘을 기존에 인공물을 줄이기 위해 사용하는 MARS와 같은 기법에서도 월등하게 높은 수치를 사용하는 강조영상을 획득 가능하 며 영상의 인공물도 줄이며, 영상의 대조도 또한 유지되는 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구에서는 자장에 영향을 미치지 않는 금속성 메시 포화 밴드의 성능을 프로그램을 이용하여 모의실험 함으로써, 부분 촬영 MRI 검사 시 발생하는 둘러겹침허상의 제거 방법으로 적용 가능한지 알아보고자 하였다. 연구 방법은 xFDTD 프로그램을 이용하여 포화 밴드를 사용하지 않은 경우와 기존의 전자파 흡수재 포화 밴드를 사용한 경우, 그리고 전자파 차폐재인 새로운 금속성 메시 포화 밴드를 사용한 경우로 나누어 모의실험 한 후 각각의 결과를 비교평가 하였다. 연구 결과 고주파 필드 맵(RF field map)과 필드 강도(field strength) 모두 포화 밴드를 사용하지 않은 경우나 전자파 흡수재 포화 밴드를 사용한 경우에 비하여 새로운 금속성 메시 포화 밴드를 사용한 경우가 전자파 차폐 능력이 우수한 것으로 나타 났다. 결론적으로 성능을 모의실험 해 봤을 때 새로운 금속성 메시 포화 밴드는 기존 방법들의 문제점을 개선할 수 있어 둘러겹침허상의 제거 방법으로 적용 가능하리라 판단된다.

본 연구에서는 균일도 보정기법이 적용된 영상의 신호강도 측정 시 적용된 보정기법을 측정할 수 없는 ImageJ 프로그램 의 문제점을 알아보고자 하였다. 연구방법은, 균일도를 보정하지 않은 영상과 보정한 영상을 각각 획득한 후 적용된 보정기 법을 측정할 수 있는 전용 영상측정 프로그램과 측정할 수 없는 ImageJ 프로그램으로 신호강도를 측정하여 비교 평가하였다. 연구결과, 전용 영상측정 프로그램은 균일도를 보정한 영상과 보정하지 않은 영상 모두 유의한 차이가 있었으나, ImageJ 프로그램은 균일도를 보정한 영상과 보정하지 않은 영상 모두 유의한 차이가 없었다. 결론적으로 균일도를 보정한 영상의 신호강도 측정 시 적용된 보정기법을 측정할 수 없는 ImageJ 프로그램은 부정확한 신호강도 값이 산출되기 때문에 매우 주의를 해야 한다.

목 적 : 표면코일의 신호강도를 최대로 하려면 Z축에 90°로 위치시켜야 한다. 그러나 여러 가지 원인으로 인해 코일의 기울 어짐이 빈번히 발생하는데, 위와 같은 경우 신호강도가 줄어들게 되어 병소의 경계를 불분명하게 한다. 따라서 본 연구에서 는 표면코일이 어느 정도 기울어질 때 신호강도가 저하되는지 측정하여 기준 각도를 제시함으로써 코일의 기울어짐으로 인해 신호강도가 저하되는 문제점을 개선해 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 연구방법은 표면 코일의 각도 변화에 따른 신호강도를 측정하기 위해 각도를 변화시킬 수 있는 틀을 자체 제 작한 후, Z축을 기준으로 0°에서부터 180° 까지 10°씩 표면코일을 변경시켜 구형 팬텀 영상을 획득하였다. 영상획득은 1.5T 초전도 자기공명영상 장치와 4채널 loop large 코일을 사용하여 표준 T1과 T2 영상을 획득하였으며, 획득한 영상의 신호강 도는 영상평가프로그램을 이용하여 측정하였고 측정된 신호강도는 일원배치분산 분석과 사후분석을 이용하여 신호강도가 급격히 저하되는 기준 각도를 알아보았다. 결 과 : 연구결과 신호강도는 T1, T2 영상 모두 90°(X-Y 평면)에 가까울수록 높게 측정 되었고 멀어질수록 감소하였다. 신 호강도가 급격히 저하되는 기준 각도를 알아보기 위해 일원배치분산분석과 Duncan의 사후분석을 시행한 결과 유의수준 0.05에 대한 부 집단 중 T1, T2 강조영상 모두 70°, 80°, 100°가 통계적으로 90°와 유의한 차이가 없어 동일한 신호강도임을 알 수 있다. 결 론 : 결론적으로 몸통이나 사지 등 body 코일을 사용하여 검사를 시행할 경우, 머리 쪽으로는 10°, 발쪽으로는 20° 이상 기울어지지 않는다면 보상이 필요 없으므로 보상 물질을 사용해 신호강도를 감소시키는 것보다 사용하지 않는 것이 최적의 신호강도를 얻을 수 있는 방법이라 사료된다