자기공명영상은 인체 내부 구조와 병변을 비침습적으로 시각화하는 핵심 의료 영상 기법으로 자리 잡고 있으며, 특히 신경계 및 심혈관계 질환과 같은 복잡한 질병의 진단에서 필수적인 도구로 활용되고 있다. 기존의 자기공명영상 시스 템은 영상의 해상도와 신호대잡음비에서 한계가 있었으나, 최근의 기술 발전은 이러한 한계를 극복하고 진단 정확성 을 높이는 방향으로 나아가고 있다. 고자기장 자기공명영상 시스템의 도입은 해상도와 신호대잡음비를 개선하는 데 기여하고 있으며, 병렬 영상 기법은 촬영 속도를 향상시키면서도 영상 품질의 손실을 최소화한다. 또한, 압축 센싱 (compressed sensing) 기술은 데이터 획득 시간을 줄여 촬영 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 최근 인공지능(AI)의 발전으로, 자기공명영상 데이터에서 초해상도 복원(super-resolution) 및 노이즈 제거와 같은 영상 후처리 기술이 획기적으로 향상되었다. 인공지능 기반의 영상 향상 기술은 저해상도 데이터를 고해상도로 변환하고, 촬영 과정에서 발생할 수 있는 왜곡과 노이즈를 효과적으로 제거하여, 더 정확하고 명확한 진단 영상을 제공한다. 이러한 발전은 단순히 영상의 품질을 높이는 것을 넘어, 임상 진단의 정확성과 효율성을 크게 향상시키고 있으며, 특히 제한된 촬영 시간을 요구하는 응급 상황에서 유용성이 두드러진다. 본 논문에서는 자기공명영상 촬영 기법의 최신 발전과 인공지능 기반 영상 향상 기술의 동향을 여러모로 분석하고, 이들의 임상적 유용성을 조명함으로써 고해 상도 자기공명영상이 의료 분야에서 가지는 의미와 향후 발전 방향을 제시하고자 한다.

수의축산분야에서 개발되어진 생식세포 체외조작기술은 의학 및 생물학을 포함한 생명과학 분야에 광범위하게 이용되고 있다. 특히 생식세포의 생존성을 체외에서 장기간 유지시키는 동결보존 기술은 현재 생식의학분야 첨단의료 기술의 발전 및 효율성 향상에 필수적으로 인식되고 있으며, 이에 대한 다양한 연구결과가 소개되고 있다. 본 강의에서는 동결보존기술의 임상적 의미 및 주요 동결기법의 확립과정, 그리고 이를 이용한 최근의 임상연구결과를 간략히 소개하려 한다.

태반은 성체줄기세포의 보고이다. 특히 양막상피세포는 배아줄기세포의 줄기세포 능력을 나타내는 세포 표면 표시자들을 그대로 발현하는 줄기세포로 알려져 있다. 하지만 상피세포를 실험실에서 지지세포 없이 대량 증식 배양하는 것은 상피세포가 가지고 있는 내인성 성격으로 인해 어렵다. 본 연구에서는 디티오트레이톨(Dithiothreitol; DTT)과 ROCK 저해제(Rho-associated kinase inhibitor)를 이용하여 양막상피세포를 분리하고 배양