인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 의료분야에서도 활발하게 인공지능이 연구되고 있다. 현재 국내에서는 엑스선 촬영, 컴퓨터단층촬영(Computer Tomography), 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging) 등의 의료영상장치에 인공지능이 접목되고 있으며 향후 방사선사 없이 환자의 방사선 영상을 획득 할 수 있는 인공지능을 탑재한 의료기기가 발명 될 것으로 예상된다. 본 연구는 엑스선 촬영에 있어서 환자 위치잡이에 대한 자동화에 대해서 초기 연구를 했다. 위치잡이에 대한 평가를 위해 엑스선 장비와 인체 팬텀을 사용했다. 프로그램은 Visual Studio 2010 MFC로 구현했으며 영상은 1,450 × 1,814 크기로 했다. 픽셀 값을 눈으로 식별 가능한 0 ~ 255 값을 갖는 명암으로 변환하여 모니터에 출력했다. 출력한 영상에 세 픽셀 좌표 값을 통해 각도를 예측하고 각도에 따른 음성안내에 따라 환자가 바른 위치잡이를 하도록 유도하는 절차 알고리즘 프로그램을 개발 했다. 다음 연구에서는 사용자가 좌표의 기준을 인공지능에게 전달하는 것이 아닌 인공지능 스스로 구조물을 파악하여 각도를 계산하는 연구를 진행할 것이다. 향후 위치잡이의 자동화를 통해 촬영부터 위치잡이까지 인공지능이 실시하도록 하는 연구에 도움이 될 것으로 예상된다

현재 우리나라의 암 사망률 중 가장 높은 암은 폐암이며 조기발견이 어려운 대표적인 암이다. 조기 발견을 위하여 저선량 흉부 CT를 활용하고 있으며 이는 일반 흉부 X선 사진에 비해 약 3배 정도 폐암 진단율이 높다. 그러나 저선량 흉부 CT는 영상 해상도가 크게 저하될 뿐 아니라 신호가 약해 잡음에 민감한 단점이 있다. 또한 공기로 채워져 있는 폐는 밀도가 낮은 장기로 잡음의 유무가 암의 조기 진단에 영향을 크게 줄 수 있다. 본 연구는 Visual C++을 이용하여 2.0밀도를 가진 큰 원 내부에 물의 밀도인 1.0을 값을 갖는 원을 설정하고 그 안에 각각 밀도가 다른 작은 5개의 원을 수학적 팬텀화하고 가우시안 노이즈를 1%, 2%, 3%, 4% 각각 발생시켜 밀도차에 의한 노이즈의 영향을 평균 값과 표준편차 값, 신호대잡음비(SNR)로 확인하였다. 1% 노이즈 발생 시 큰 원과 작은 원의 밀도차가 가장 큰 영역의 SNR은 4.669로 노이즈의 영향이 작게 나타났으며 밀도차가 가장 낮은 영역의 SNR은 1.183으로 노이즈의 영향이 크게 나타났다. 또한 음의 밀도차에서도 같은 결과 값을 얻었으며 양의 밀도와 음의 밀도 모두 큰 원과 작은 원의 밀도차이가 높은 경우에 SNR 값이 높은 것을 확인 할 수 있다. 화질 또한 밀도차가 크게 나타났을 때 확연하게 육안으로 확인할 수 있었으며 노이즈레벨이 증가하는 경우에는 SNR이 감소하여 잡음의 영향이 크게 나타났다. 이는 밀도차가 적은 장기 또는 암과의 밀도가 비슷한 영역의 장기는 노이즈 영향이 크게 나타날 것이며 노이즈의 발생 확률에 따른 밀도차이의 영향이 진단에 영향을 끼칠 것으로 사료된다.

환자의 병변 진단에 효과적인 CT 검사가 광범위하게 실시되고 있어, 방사선 피폭이 매우 크게 증가하였다. 환자의 피폭 선량을 줄이기 위해 다양한 방법이 강구되고 있고, 영상재구성 측면에서 반복 재구성 기법 이 적용되고 있다. 반복 재구성 기법 중 대수적 재구성 기법의 정규화 인자에 대한 재구성된 단면 영상의 품질을 정규화 제곱평균제곱근 오차를 이용하여 조사하였다. 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 평행 빔하에서 512 × 512 크기의 Shepp-Logan 두부 팬텀, 360장의 투영 영상, 1024개의 검출기 픽셀을 적용하였 고, 전방투영과 역투영에 Joseph 방법을 사용하였다. 0.09-0.12의 정규화 인자에서 10회 반복으로 최소의 N RMS값 0.108을 얻었고 0.1% 및 0.2%의 잡음에 대해 8회 및 6회에서 최적의 영상을 보였다. 사용하는 팬텀 에 따라 최적화된 값의 변동이 관찰되어 ART를 사용할 경우 정규화 인자에 대해서는 case-by-case로 최적 의 값을 찾아야 한다는 것을 알 수 있다. 대수적 재구성 기법에서 최적의 정규화 인자를 발견함으로써 단 면 영상을 획득하는데 걸리는 시간을 단축할 수 있을 것이다.