본 연구에서는 자기공명 탄성도 검사에 병렬 영상 기법(Philips사의 SENSE)을 적용하여 호흡 정지 시간을 단축시키고, 진단적으로 유용한 영상을 획득하는데 적용 가능한 SENSE 인자의 범위를 알아보고자 하였다. 팬텀 실험과 자원자 실험을 진행하였고, 각 실험은 SENSE 인자를 증가시켜가며 촬영하였다. 영상 평가는 경직도 95% 신뢰도 지도(stiffness 95% confidence map)에서 경직도 수치를 측정하고, 파동 영상은 영상의학과 전문의 1명과 방사선사 4명이 블라인드 테스트 하였다. 통계학적 분석은 비모수 통계인 크러스칼-왈리스 검정을 이용하였고, 사후 분석은 본페로니 교정을 이용하였다. 연구 결과 경직도 수치는 SENSE 인자 2부터 3.5까지 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았고, 파동 영상의 평가 결과 2부터 3.5까지 4점 이상의 높은 점수를 유지하였으며, 사후 분석 결과에서도 큰 차이를 보이지 않았다. 반면에, 호흡 정지 시간은 20.9초에서 12.1초로 약 8.8초 감소했다. 따라서 호흡 정지 시간이 짧은 환자 검사 시 SENSE 인자를 적절히 증가시켜 검사의 성공률을 높이고, 더불어 진단적 가치가 있는 영상을 획득할 수 있을 것으로 사료된다.

Gd-EOB-DTPA를 사용해 시간별로 3차원 T1강조 자기공명 담도조영술(T1W MRC)을 얻어 담즙 내로 배설되는 적절한 지연 시간을 알아보고, 이를 3차원 T2강조 자기공명 담도조영술(T2W MRC)과 비교하여 간담도 영상의 유용성을 평가하고자 한다. 본원을 내원하여 간 자기공명 영상을 검사한 30명의 간공여자를 대상으로 실시하였다. T2W MRC와 T1W MRC를 비교 평가하였으며, T1W MRC는 조영제 주입 후 10, 15, 20, 25분에 획득하였다. 정량적 평가는 T1W MRC 영상의 right hepatic duct(RHD), intra hepatic duct(IHD), common bile duct(CBD)1, CBD2, CBD3에서 시간 변화에 따른 상대적 신호강도 비와 상대적 대조도 비를 산출하였고, 최대투사강도 영상에서 직경과 길이를 측정하였다. 정성적 평가는 T1W MRC 에서의 시간변화에 따라 리커트 5점 척도로 평가하였고 그 중 T1W MRC 15분 지연 영상을 선택하여 T2W MRC와 해부학적 구조를 리커트 5점 척도로 평가하였다. 정량적 평가에서 T1W MRC의 상대적 신호강도 비와 상대적 대조도 비의 경우 CBD3 은 조영제 주입 20분, 나머지 4곳의 측정 부위에서는 조영제 주입 15분 이후 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 직경은 15분 이후, 길이는 20분 이후 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 정성적 평가에서 T1W MRC의 조영제 주입 15분 이후, T1W MRC 와 T2W MRC를 비교한 결과 CBD와 인공물은 유의한 차이가 없었고, RHD, IHD, pancreatic duct(PD)는 통계적으로 유의하였다. 해부학적 정보만을 제공하는 T2W MRC 영상과 더불어 조영제를 주입한 T1W MRC 영상으로 간담도의 기능도 평가하는 데 도움을 줄 수 있다. 따라서 15분 이후에 얻은 T1W MRC는 임상적인 가치가 있는 영상으로 나타났다.

Multiple U-typed production lines are increasingly accepted in modern manufacturing system for the flexibility to adjust to changes in demand. This paper considers multiple U line balancing with the objective of minimizing cycle time considering of moving time of workforce given the number of workstation. Like the traditional line balancing problem this problem is NP-hard. In this paper, we show how genetic algorithm can be used to solve multiple U line balancing. For this, an encoding and a decoding method suitable to the problem are presented. Proper genetic operators are also employed. Extensive computational experiments are carried out to show the performance of the proposed algorithm. The computational results show that the algorithm is promising in solution quality.