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.

본 연구에서는 Comfortone 기법 적용 전, 후 음압 수준(sound pressure level, SPL) 변화 정도와 영상의 화질 차이를 정량적으로 비교, 분석하여 소음 감소 기술의 유용성과 임상적으로 유의미한 기준을 제시하고자 하였다. 3.0 T 자기공명영상장비와 ACR 팬텀을 사용하여 Comfortone 적용 전, 후의 T1, T2 강조 영상과 DWI, FLAIR, 3D GE T1 영상을 획득한 후 ACR 정도 관리 가이드라인에 따라 기하학적 정확도, 고대조도 공간분해능, 절편 두께 정확도, 절편 위치 정확도, 영상 강도 균일성, 고스트 신호 백분율, 저대조도 분해능이 적합한지 비교, 평가하였으며 장비 내 표시되는 SPL을 통해 음압 수준의 감소 차이를 비교하였다. Comfortone 기법 적용 여부에 관계없이 DWI 영상은 왜곡이 심해 장비 정도 관리 가이드 라인에는 적합하지 않았으나 나머지 영상에서는 대부분 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 몇 개의 항목에서 유의 한 차이가 있더라도(p<0.05) 영상 모두 ACR MRI 팬텀 장비 정도 관리 기준에는 적합했다. 음압 수준 변화는 T1에서 15%, T2와 FLAIR에서 40%, DWI과 3D GE에서 70%의 감소 차이를 보였다. 결론적으로 DWI을 제외하고는 모든 영상에서 검사 시간의 차이 없이 동일한 영상의 화질을 획득할 수 있었다. 따라서 Comfortone 기법을 적용하여 소음은 현저하게 감소시키면서 동시에 임상적으로도 기존의 영상과 동일한 화질의 영상을 제공할 수 있을 것이다.

본 연구에서는 재구성한 2차원 T2 Turbo Spin Echo(TSE) 영상과 3차원 T2 Volume Isotropic Turbo Spin-Echo Acquisition(VISTA) 축상면 영상을 다양한 영상평가항목을 이용하여 비교하고, 재구성한 2차원 T2 TSE 영상의 유용성에 대해 알아보고자 하였다. 3T 자기 공명 영상장비와 미국 방사선 의학회의 두부 전용 팬텀을 이용하여 2차원 T2 TSE 영상과 3차원 T2 VISTA 영상을 획득한 후, 각각 축상면 영상으로 재구성하여 신호강도 균일성, 고 대조도 분해능, 저 대도조 검출률 및 기하학적 정확성을 비교, 분석하였다. 재구성한 2D T2 TSE 축상면 영상은 재구성한 3D T2 VISTA 축상면 검사와 비교하였을 때, 기하학적 정확성과 신호 강도 균일성에서 통계적으로 유의한 차이가 없었다 (p＞0.05). 게다가, 저 대조도 검출률에서도 양쪽 모두에서 가장 작은 부챗살 모양까지 관찰되어 대조도의 차이도 없었다. 그러나, 고 대조도 분해능 비교에서 재구성한 3차원 T2 VISTA 영상의 blurring으로 인하여 점들과 점들 사이의 1.1 mm 이하의 간격들을 육안으로 구분 할 수 없었다. 재구성한 2D T2 TSE 축상면 영상은 재구성한 3D T2 VISTA 축상면 검사와 비교하였을 때, 영상 강도의 균일성과 대조도도 유지하면서, 영상의 blurring도 개선할 수 있었다. 따라서 2D T2 TSE 시퀀스의 사용으로도 충분히 3D T2 VISTA에 문제점을 보완할 수 있으며, 재구성한 영상으로도 충분히 우수한 영상을 제공할 수 있을 것이다.

목 적：일반적으로 DWI 검사의 Echo Planner Image(EPI)기법은 공기, 지방, 물 등 자화율 차이가 큰 물질에서 종종 왜곡 된 영상이 발생되는 특성이 있다. 또한 B0 field 영역의 불균일에 따라 발생 되어지는 왜곡현상도 1.5T보다 3.0T에서 더 크다. 이러한 문제점을 해결하고 보완하기 위하여 본 연구에서는 정상인을 대상으로 3D shim Whole body DWI와 SIEMENS의 Integrated-shim (i-shim) Whole body DWI의 영상품질을 비교 평가해 보았다. 대상 및 방법：본 연구는 2017년 12월부터 2018년 1월까지 정상인 10명(평균 나이 28.7±3.62세, 체질량지수 26.3±2.74)을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 장비는 3.0T MRI 장비(Skyra 3.0T Elfs, SIEMENS, Germany)를 사용 하였으며, 20 채널 head&neck coil, 30 채널 body coil 2개, 18채널 spine coil을 사용하였다. 방법으로는 3D shim WB DWI와 i–shim WB DWI을 연속적으로 검사하였다. step당 TR/TE = 8500/ 56 msec, FOV450x450, matrix 134/134, NEX(b-value 0 =3NEX, 900= 4NEX), 50slice, Slice Thickness 5mm로 하였다. 영상획득시간은 pre scan을 포함하여 step당 3D shim DWI = 183sec, i-shim DWI = 227sec였다. 평가 방법으로는 재구성 된 영상(b-value=900)의 시상 면 영상을 가지고 정성적 분석과 Image J의 Plot profile기능을 활용한 정량적 분석을 하였다. 결 과：시상면 영상에서 척추와 뇌척수(spinal cord) 주변부의 신호소실, 틀어짐, 영상 품질, 3가지 항목을 정성적으로 평가 한 결과 i-shim DWI가 3D shim DWI보다 신호소실 평가에서 0.87점(17.4%)더 높게 받았으며, 틀어짐에서 1.1점(22%), 전체적 영상 품질에서 1.1점(22%) 높았다. 결과적으로 i-shim DWI가 3D shim DWI보다 높은 점수를 보였으며, Total image quality를 5점 척도로 평가한 결과 i-shim DWI가 1.3점(26%)이상으로 더 좋은 점수를 받았다. 정성적 평가에서 영상의 품질이 가장 좋지 않았던 목 부위를 정량적으로 분석해 본 결과, 3D shim WB DWI의 Area signal Plot profile 은 242.74(6.67)이었고, i-shim WB DWI의 Area signal Plot profile은 250.21(5.65)로 i-shim WB DWI에서 목 부위 Area 신호 면적이 더 넓어 신호소실이 더 적은 것으로 확인됬다. 또한 영상의 background 값을 normalize하여 signal intensity를 비교한 결과 3D shim DWI이 455.80(299.81), i-shim DWI이 718.80(376.40)으로 약 1.57배 더 신호강도 가 좋았다. 결 론：i-shim DWI은 기존의 3D shim DWI보다 자화율과 두께 차이가 심한 목 부분에서 자화 불균일에 의한 인공물을 효과적으로 교정할 수 있었으며, 결과적으로 B0 fileld 불균일에 따라 발생되어지는 인공물을 줄이는데 탁월한 것으로 확인됬 다. 또한 step이 인접한 각 table의 위치에서 왜곡에 따른 신호소실을 줄이고 움직임에 대한 보상이 탁월한 것으로 판단되었다.

목 적：일반적으로 DWI 검사의 Echo Planner Image(EPI)기법은 공기, 지방, 물 등 자화율 차이가 큰 물질에 서 종종 왜곡된 영상이 발생되는 특성이 있다. 또한 B0 field 영역의 불균일에 따라 발생 되어지는 왜곡 현상도 1.5T보다 3.0T에서 더 크다. 이러한 문제점을 해결하고 보완하기 위하여 본 연구에서는 정상인을 대상으로 3D shim Whole body DWI와 SIEMENS의 Integrated-shim (i-shim) Whole body DWI의 영상품질을 비교 평가해 보았다. 대상 및 방법：본 연구는 2017년 12월부터 2018년 1월까지 정상인 10명(평균 나이 28.7±3.62세, 체질량지수 26.3±2.74)을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 장비는 3.0T MRI 장비(Skyra 3.0T Elfs, SIEMENS, Germany)를 사용하였으며, 20 채널 head&neck coil, 30 채널 body coil 2개, 18채널 spine coil을 사용하였다. 방법으로는 3D shim WB DWI와 i–shim WB DWI을 연속적으로 검사하였다. step당 TR/TE = 8500/ 56 msec, fOV450x450, matrix 134/134, Nex(b-value 0 =3nex, 900= 4nex), 50slice, Slice Thickness 5mm로 하였다. 영상획득시간은 pre scan을 포함하여 step당 3D shim DWI = 183sec, i-shim DWI = 227sec였다. 평가 방법으로는 재구성 된 B900 영상의 시상면 영상을 가지고 정성적 분석과 Image J의 Plot profile기능을 활용한 정량적 분석을 하였다. 결 과：시상면 영상에서 척추와 뇌척수(spinal cord) 주변부의 신호소실, 틀어짐, 영상 품질, 3가지 항목을 정성 적으로 평가한 결과 I shim DWI가 3D shim DWI보다 신호소실 평가에서 0.9점(18%)더 높게 받았으며, 틀어짐에서 1.1점(22%), 총 영상 품질에서 1.1점(22%) 높았다. 결과적으로 i-shim DWI가 3D shim DWI보다 높은 점수를 보였으며, Total image quality를 합산하여 평가한 결과 i-shim DWI가 1.03점 (20.6%)이상으로 더 좋은 점수를 받았다. 정성적 평가에서 영상의 품질이 가장 좋지 않았던 목 부위를 정량적으로 분석해 본 결과, 3D shim WB DWI의 Area signal Plot profile 은 242.74(6.67)이었고, i-shim WB DWI의 Area signal Plot profile은 250.21(5.65)로 I-shim WB DWI에서 목 부위 Area 신호 면적이 더 넓어 신호소실이 더 적은 것으로 확인됬다. 또한 영상의 background 값을 normalize하여 signal intensity를 비교한 결과 3D shim DWI이 455.80(299.81), i-shim DWI이 718.80 (376.40)으로 약 1.57배 더 신호강도가 좋았다. 결 론：i-shim DWI은 기존의 3D shim DWI보다 자화율과 두께 차이가 심한 목 부분에서 자화 불균일에 의한 인공물을 효과적으로 교정할 수 있었으며, 결과적으로 B0 fileld 불균일에 따라 발생되어지는 인공물을 줄이는데 탁월한 것으로 확인됬다. 또한 step이 인접한 각 table의 위치에서 왜곡에 따른 신호소실을 줄이고 움직임에 대한 보상이 탁월한 것으로 판단되었다.

본 연구에서는 가시광 및 근적외선 초분광 반사광 영상 시스템을 이용하여 배추의 건전종자와 퇴화종자를 선별할 수 있는 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다. 초분광 반사광 영상을 이용하여 배추의 건전종자와 퇴화종자를 선별할 수 있는 최적의 반사광 파장 조합을 구명하고 이를 이용하여 퇴화종자를 검출할 수 있는 초분광 영상 알고리즘을 제시하였다. 본 논문의 전체적인 결론을 요약하면 다음과 같다. 가) 배추의 건전종자와 퇴화종자를 구별하기 위해 초분광 반사광 스펙트럼을 이용하여 PLS-DA 모델을 개발하고 성능평가를 수행하였다. Calibration set의 분류 정확도 97.6%이고 test set의 분류 정확도는 96.9% 이었다. 나) 배추의 건전종자와 퇴화종자를 분류하는데 가장 큰 영향을 미치는 파장대는 680 nm로 확인 되었으며, 이는 배추종자가 퇴화하는 과정에서 발생하는 chlorophyll 변화의 영향으로 사료된다. 다) 개발한 PLS-DA모델의 beta coefficient를 적용한 PLS의 영상을 이용하여 건전종자와 퇴화종자를 선별한 결과 분류정확도 96.8%로 육안 및 일반 컬러 카메라로 선별하기 힘든 배추의 퇴화종자 검출이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

초분광영상을 이용하여 방울토마토의 전체 면에서 반사스펙트럼을 획득하였으며 숙도 등급(GN-RD)에 따른 스펙트럼의 차이를 관찰하였다. 방울토마토의 반사스펙트럼에서 클로로필에 의한 675 nm 영역의 흡수가 관찰되었고, 당과 수분의 영향으로 알려진 840 nm, 970 nm 영역에서 흡수가 관찰되었다. 특히 GN에서 RD 등급으로 숙도가 진행될수록 평균 스펙트럼의 경우 반사율이 낮아지는 경향이 관찰되었다. 총 8개의 전처리를 이용하여 전 숙도 등급의 시료에 적용한 PLS 회귀 분석에서 내부품질들 중 경도 예측모델이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이때 전처리는 평균값을 이용한 정규화이었으며 결정계수는 0.876, 그리고 SEP은 1.875 kgf 이었다. 당도의 경우는 최대값을 이용한 정규화에서 결정계수가 0.823과 SEP 0.388oBx로 나타났으며, 산 함량의 경우 최대값을 이용한 정규화에서 0.620의 결정계수와 0.208%의 SEP이 확인되었다. 상품성을 고려한 PK, LR, RD 등급의 시료에서 PLS 회귀 분석을 실시한 결과 내부품질 중 전체의 숙도 등급의 시료를 사용하여 예측한 결과보다는 전체적으로 다소 낮은 예측결과를 확인할 수 있었다. 내부 품질 중 경도에서 가장 높은 예측모델이 확인되었으며, 전처리는 일정 범위를 이용한 정규화이고 0.679의 결정계수와 0.976oBx의 SEP이 확인되었다. 당도는 최대값을 이용한 정규화에서 0.586의 결정계수와 0.546 kgf의 SEP의 결과를 보였으며 산 함량은 Savitzky Golay의 2차 미분에서 0.547의 결정계수와 0.188%의 SEP을 보였다. 본 연구에서는 최근 연구 활용이 시작되고 있는 최신기술인 초분광 반사영상을 이용하여 방울토마토 내부품질인 경도, 당도, 산 함량 예측의 가능성을 확인하였다. 초분광영상은 영상처리를 이용하여 외부의 결함 및 외부 착색도 등도 측정할 수 있으므로 본 연구에서 수행한 내부품질 측정과 융합하여 복합적인 농산물 품질 선별기 개발에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 IEC에서 제시하는 영상품질을 평가하는 조건으로는 임상적인 환경에서 디지털 방사선영상시 스템(Digital Radiography System)에서의 검출기에 대한 영상품질평가를 시행하기에는 환경적인 제한점이 있 기에 IEC에서 제시하는 조건과 임상검사조건을 조합한 각각의 선질에 대하여 영상품질평가를 시행한 연구 입니다. 첫째, 네 가지 선질을 사용하여 MTF, NPS 영상품질평가를 하였으며, MCNPX 시뮬레이션을 이용 하여 선질들에 대한 스펙트럼을 분석하여 입자 플루언스를 산정한 후 최종적으로 DQE 영상품질평가를 하 였다. 둘째, 네 가지 선질들의 MCNPX 시뮬레이션을 이용하여 방사선속 밀도와 에너지, 물질의 질량에너지 흡수계수를 이용하여 전자 1 개당 공기, 물, 근육, 뼈에 대한 흡수선량률을 평가하였다. 영상품질을 평가한 결과, 네 가지 선질들의 MTF는 1.13 ∼ 2.91 lp/mm 공간주파수를 나타내어 일반 X선 촬영의 진단 주파수 영역인 1.0 ∼ 3.0 lp/mm를 만족하였다. NPS는 부가필터를 사용하면, 공간 주파수가 0.5 lp/mm 기준으로 NP S가 증가하다가 이후, 감소하는 경향성을 나타내었다. 부가필터 미사용하면, 공간주파수가 0.5 lp/mm 기준 으로 NPS가 감소하다가 이후, 일정한 NPS 결과 값을 나타내었다. DQE는 70 kVp / unuesd added filter(21 mm Al) / SID 150 cm에서 공간주파수 1.5 lp/mm 기준으로 일정한 값을 나타내다가 이후, 감소하는 경향성 을 나타내었다. 나머지 선질들은 공간주파수가 증가함에 따라 감소하는 경향성을 나타내었다. 흡수선량 평가 결과는 공기< 물 < 근육 < 뼈 순서로 흡수선량이 증가함을 나타내었다. 본 연구결과를 바탕으로 다양한 임 상환경에서 디지털 방사선영상시스템의 영상품질평가 방법을 제시할 수 있는 기초자료로 제공하고자 한다.

본 연구에서는 비등방성 2차원 확산 기반 필터를 이용하여 전산화단층영상(computed tomography, CT)의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상하고자 하였다. 실험은 4-채널 다중검출기 전산화단층영상기기(4-channel multi-detector computed tomography, MDCT)를 이용하였으며, CT 영상품질 평가를 위해 미국 의학물리학자 협의회(american association of physicists in medicine, AAPM) CT 성능 평가용 팬톰을 사용하였다. X-선 조사 조건은 120 kVp, 100 mAs로 고정한 후 ultra-high resolution으로 10 mm 축 방향 스캔 하였다. 본 연구에서 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 원 영상에 각 픽셀에 가중치 1.2를 곱하고 0.4% 히스토그램 스트 레칭을 통해 영상의 대조도를 증가시킨 후 비등방성 2차원 확산 필터를 적용하였다. 그 결과, 공간분해능 은 원 영상에서 0.75 mm까지 구분되었지만 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상에서는 0.40 mm까 지 구분되었다. 원 영상의 노이즈는 46.0, 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터 영상의 노이즈는 33.5로 27.2%가 감소하였다. 우리가 제안한 비등방성 2차원 확산 기반 필터는 CT의 노이즈 제거와 공간분해능을 향상시킬 수 있었다.