본 연구에서는 호흡동조화기법의 대안으로 딥러닝 자유호흡기법에서 b-value 별 겉보기확산계수 값을 평가하고 확 산강조영상과 겉보기확산계수 지도의 해부학적 일치성을 분석하여 적절한 여기횟수 값을 알아보고자 하였다. 연구 방법은 2023년 7월부터 2024년 1월까지 간 자기공명영상 검사가 의뢰된 성인 남녀 35명을 대상으로 하였고 사용 장비는 Magnetom Skyra 3.0T(Siemens, Germany)를 이용하였다. 자유호흡기법의 비교를 위해 b-value 50, 400, 800(s/mm2)의 여기횟수를 각각 딥러닝 호흡동조화기법에서 2,3,4으로 딥러닝을 이용하지 않은 일반 자유호 흡기법에서 4,6,8으로 검사하였다. 딥러닝을 추가한 일반 자유호흡기법에서는 1,2,3 여기횟수, 2,3,4 여기횟수, 3,5,6 여기횟수, 4,6,8 여기횟수로 변화하였다. 연구 결과 딥러닝 자유호흡기법에서 간의 좌엽과 우엽, 담낭의 평균 겉보기확산계수 값은 딥러닝 호흡동조화기법과 비교하여 모두 통계적 유의성을 확인하였다. 한편 정성적 평가의 해 부학적 일치성을 분석한 결과 딥러닝 자유호흡기법의 3,5,6 여기횟수와 4,6,8 여기횟수에서 가장 높은 점수를 얻었 으며 검사 시간에서는 딥러닝 호흡동조화기법과 비교하여 약 51%, 40% 감소하였다. 따라서 간 진단에 있어 딥러닝 자유호흡기법에서 b-value 별 적절한 여기횟수 값을 이용한다면 겉보기확산계수 지도의 정확도 유지와 함께 검사 시간을 감소시킬 수 있어 임상적으로 유용한 검사가 될 것으로 사료된다.

목 적：MRI를 이용한 liver 검사는 다른 검사보다 진단적 가치가 더욱 크기 때문에 중요시되며 검사 빈도수가 높은 검사 중 하나이다. 그러나 검사시간이 길고 지속해서 숨을 참아야 하거나 규칙적으로 호흡해야 한다. 이는 환자의 협조가 잘 되어야 진단가치가 있는 영상을 얻을 수 있다는 제한점이 있다. k-space 데이터 수집 방법으로 Cartesian이 아닌 radial 방식은 기존과는 다르게 자유 호흡으로 검사를 가능하게 한다. 이것을 적용한 3D VANE XD 기법은 SNR이 높은 3D 기법과 지방 소거가 뛰어난 mDIXON의 결합이 가능하다. 이에 motion artifact 정도에 가장 영향을 많이 미치는 parameter인 radial percentage의 변화에 따른 T1 강조 3D VANE XD 영상과 3D FFE 영상을 비교하여 시간 대비 효율적인 적정 값을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법：자유 호흡으로 검사 시 시간 대비 움직임 인공물 및 기타 평가를 비교하기 위해서 3D FFE를 free breath와 breath hold로 얻은 영상과 3D VANE XD의 radial percentage 값을 100%, 200%, 300%, 400%, 500%로 변화시켜 얻은 영상을 비교하였고 나머지 parameter는 모두 같게 적용하였다. 사용 장비는 Philips medical system의 Ingenia CX 3.0T를 사용하였고, 신호수집 코일은 body coil을 사용하였다. 평가항목으로는 혈관의 선예도, liver dome과 lower margin의 윤곽, 신호강도의 균일성, 움직임 인공물, streak artifact의 정도까지 총 다섯 가지였다. 건강한 지원자 10명을 대상으 로 1점에서 5점까지 척도로 5년 이상의 MRI 경력이 있는 전문방사선사 5명이 블라인드로 평가하였다. 결 과：Radial percentage를 높일수록 움직임 인공물이 점점 더 감소하였다. streak artifact도 마찬가지로 radial Percentage 를 증가시킬수록 감소하였다. vessel sharpness 평가에서는 radial percentage를 증가시킬수록 혈관의 모양이 더 잘 구별이 되며 선예도가 점점 더 좋아지는 것을 알 수 있었다. 또한, 나머지 항목보다 비례적으로 영상의 점수가 높았다. liver dome과 lower margin의 윤곽 평가에서는 BH를 제외한 300(%) 이후부터는 차이가 없었다. 마지막으로 homogeneity 정도에서는 퍼센트 값을 증가시킬수록 만족스러운 영상을 얻을 수 있었지만 300-400(%) 이상에서는 큰 차이 없었다. 결 론：본 연구를 통해서 3D VANE XD 기법의 적절한 radial percentage는 300(%) 이상임을 알 수 있었다. 하지만 일정 수치 이상은 영상 획득 시간에 비해 영상품질에 큰 차이가 없어 효율적이지 않았다. 논문의 결과를 바탕으로 앞으로 실제 임상에서 환자 상태나 검사시간에 따라 유동적으로 radial percentage를 조절한다면 효율적인 검사가 할 수 있다고 사료된다.