경량 골재 콘크리트는 높은 다공성을 지닌 골재를 사용하여 제작되며, 이는 재료의 역학적 성질 및 내구성에 중대한 영향을 미친 다. 최근 콘크리트 분야에서는 내부 공극 구조를 비파괴적으로 분석할 수 있는 기술로서 micro-computed tomography(micro-CT)의 활 용이 활발히 이루어지고 있으며, 특히 경량 골재 콘크리트의 공극 구조를 정밀하게 포착하는 데 효과적인 것으로 나타났다. 그러나 경 량골재는 이질적인 밀도 분포와 내부 다공성으로 인해 영상 내 분할 과정에서 어려움을 유발하며, 이로 인해 골재가 공극으로 잘못 인 식되거나 경계가 명확히 구분되지 않는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 경량 골재 콘크리트의 micro-CT 영상에서 골재를 정밀하게 식별할 수 있도록 고안된 향상된 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 기존 의 세분화 방법과의 비교 분석을 통해 평가되었으며, 더불어 제안 방식과 기존 방식 각각으로 생성된 3차원 micro-CT 데이터를 활용 하여 열전도도 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 제안된 알고리즘은 공극 및 골재 경계의 정확한 식별에 있어 기존 기법보다 향상된 정확도를 보였으며, 이는 LWAC의 미세구조 분석 및 거동 예측 모델링의 정밀도를 높이는 데 기여할 수 있는 가능성을 보여준다.

두부 CT 검사 시 일반적으로 검사 시 적용하는 스캔조건 및 알고리즘을 기준으로 선정 후 알고리즘 변 경 적용을 통한 선량감소효과를 실험을 통해 알아보고자 하였다. 그 결과 선량감소효과는 관전압 보다 관전류 변화 시 의미가 있었으며, 인체 팬텀을 이용한 화질 평가는 Smooth 알고리즘적용 후 선량을 감소 시 Bone 알고리즘적용 후 선량을 감소 시 보다 상대적으로 화질 감소가 적었으며, 특히 Bone 알고리즘적용 시 에는 평균 CT Number 또는 Pixel value의 편차가 상대적으로 크게 측정되었다. 즉 선량은 감소되고 화질은 유지하여 환자의 피폭 선량을 감소시키고 동일한 화질의 영상을 얻을 수 있는 조건은 Smooth 알고리즘 적용과 120 kVp, 160 mA라는 결과 값을 얻을 수 있었다. 이 때 선량은 약 28 % 감소되며 평균 CT Number 또는 Pixel value도 오차가 상대적으로 적게 측정 되었다. 향 후 스캔조건 및 다양한 알고리즘 적용 후 그 결과를 검진 또는 추적검사 등으로 내원한 환자에게 적용하여 검사 한다면 환자 피폭선량 감소에 있어 매우 유용할 것으로 사료된다.

본 연구는 두부 인체모형 팬텀을 컴퓨터 단층촬영 장치를 이용하여 스캔 후 영상에서 발생한 선속경화현상을 고 관전압 적용 방법과 본 연구에서 적용한 금속인공물감소 알고리즘 적용 영상을 비교하여 금속인공물감소 알고리즘 적용의 유용성을 알아보고자 하였다. 그 결과 관전압을 140 kVp로 높여 스캔 시 CT value가 0.02～0.05 % 감소하여 선속경화현상 감소 효과가 상대적으로 낮았으며(P>0.05), 금속인공물감소 알고리즘 적용 시 CT value가 12.4～26.9 % 감소하여 선속경화현상 감소 효과에 상대적으로 의미가 있는 것으로 분석되었다(p<0.05). 또한 임상영상평가표에 의한 정성적 평가에서도 인공물의 경우 MAR알고리즘 적용 후 1.8점으로 평가 되었고, 해상도 및 대조도 평가에서 MAR알고리즘 후 7.2점으로 평가되어 선속경화현상 감소에 있어 금속인공물감소 알고리즘 적용이 의미가 있는 것으로 평가되었다. 따라서 불가항력적으로 발생하는 선속경화 현상에 의한 인공물의 경우 기존연구에서 도출한 다양한 방법과 더불어 본 실험을 통해 제시한 금속인공물 감소 알고리즘을 적용하여 스캔한다면 선속경화현상에 의해 발생한 인공물 감소에 유용할 것으로 사료된다.

본 연구는 전산화단층촬영에서 간 질환의 자동 인식으로 질감특징분석(texture feature analysis. TFA) 알고리즘을 제안하고자 하였으며, 간세포암(Hepatocellular carcinoma. HCC)에 대한 컴퓨터보조진단(computer-aided diagnosis.CAD) 시스템을 설계하고, 제안하는 각 알고리즘의 성능을 평가하고자 하였다. HCC 영상에서 분석영역(40×40 픽셀)을 설정하고 각 부분영상에 통계적 특징을 이용한 6가지 TFA 파라메터(평균 밝기, 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도, 균일도, 엔트로피)비교하여 간세포암 인식률(recognition rate)을 구하였다. 결과적으로 TFA는 간세포암 인식률을 나타내는 척도로 유의함을 알 수 있었으며 6가지 파라메터에서 균일도가 가장 인식률이 높았으며 평균 대조도, 평탄도, 왜곡도가 비교적 높았고 평균 밝기와 엔트로피는 상대적으로 낮은 인식률을 나타내었다. 이와 관련하여 높은 인식률을 보인 알고리즘(최대 97.14%, 최소 82.86%)을 간세포암 영상의 병변을 판별하여 임상의 조기 진단을 보조하여 치료를시행한다면 진단의 효율성이 높아 질 것으로 판단되었으며, 향후 효율적이고 정량적인 분석을 추가함으로써 질병인식의 일반화에 대한 기준 연구가 필요 할 것으로 사료되었다.