목 적 : 본 연구는 수술 전 양성 및 악성 간 병변 환자에 대하여 자유호흡기법(free breathing technique)을 사용하여 b-value (50, 500, 800, 1000)를 변환시켜 조영제 주입 전·후 현성확산계수가 어떤 수치적인 변화를 나타내는지 연구하고 악성 종양의 평가 자료로 유용한지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 본 연구는 후향적 연구로써 임상윤리위원회(institutional review board, IRB)의 승인(PNUHIRB-17)을 얻어 진행하였으며 연구 기간은 2015년 11월 01일부터 2016년 01월 30일까지 부산 소재 일개 P대학교 병원을 내원하여 수술전 간 MRI 검사를 의뢰 받은 환자 38명을 대상으로 하였다. 연구에 사용된 프로토콜(protocol)은 본원에서 시행되고 있는 간 검사에 최적화된 검사기법(TR:5100 ms, TE: 79 ms, SPAIR, NEX: 6, b-value type: 50, 500, 800, 1000)으로 조영제 주입 전 축삭면 확산강조영상을 자유호흡기법으로 영상을 획득하고 PRIMOVIST 10 ml (Gd-EOB-DTPA) 주입후 20분 지연기(hepatobilliary phase)에 동일하게 반복 시행하였다. 사용된 확산강조영상은 SE single-shot EPI (echo planar imaging)을 이용하여 b-value값을 50, 500, 800, 1000 s/mm2으로 세분화하여 검사를 하였다. 정량적 평가시 Image J와 work station을 사용하여 평가 하였으며 세분화 되어있는 b-value 값에 따라 ADC map을 나타내고, 이에 대하여 병변에 관심영역을 설정하여 현성확산계수를 구하였다. 통계적 분석은 대응표본 t-Test를 사용하였으며, p < 0.05 일때 통계적으로 유의하게 평가되었다. 결 과 : 간세포암의 경우 조영제 주입 전과 후의 현성확산계수의 수치는 pre ADC (500, 800, 1000: 1.238, 1.040, 1.007 × 10-3 s/mm2), post ADC (500, 800, 1000: 1.225, 1.094, 1.002 × 10-3 s/mm2)를 나타내었다(p>0.05). 간전이암의 경우 pre ADC (500, 800, 1000: 1.450, 1.472, 1.332 × 10-3 s/mm2), post ADC (500, 800, 1000: 1.438, 1.441, 1.354 × 10-3 s/mm2)를 나타냈고(p > 0.05), 혈관종의 경우 pre ADC (500, 800, 1000: 1.591, 1.365, 1.217 × 10-3 s/mm2)와 post ADC (500, 800, 1000: 1.906, 1.614, 1.396 × 10-3 s/mm2)는 변화 있는 결과를 나타내었다(p>0.05). 결 론 : 결론적으로 양성 종양의 경우 조영제 주입 전과 후의 결과의 연관성이 크지 않았고, 규칙성이 없었다. 하지만 간세포암의 악성병변(LR-5)의 경우 조영제 주입 후가 양성 병변에 비해 통계적으로 의미 있게 낮은 현성계수의 값을 보였으며, 정성적 분석에 향상을 가져왔다. 본 연구에서 제시한 바와 같이 복부 확산강조영상의 경우 질병과 검사 순서에 따라 현성확산계수의 결과 값과 확산강조영상의 명확도가 다르게 측정 될 수 있으므로 조영 전과 후의 확산강조영상을 병행한다면 좋을 것이라고 사료되며, 조영후의 현성확산계수와 이용 가능한 검사 시퀀스를 병행한다면 양성 및 악성 질환 감별의 진단에 효율성을 가져올 것이라고 판단되었다

본 연구에서는 술자의 주관적인 판단에 의존하고 있는 질환 여부의 판정을 객관적이고 과학적인 방법으로 판정하기 위한 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 간세포암 환자를 추적관찰 한 초음파영상을 MSE(Mean Squared Error: 평균제곱오차)를 구한 후 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)분석을 하였다. 분석한 결과 시간이 지남에 따라 MSE값과 PSNR값이 변화함을 알 수 있었다. 이러한 이유는 간세포암이 진행됨에 따라 초음파 에코의 증가로 초음파영상의 변화에 기인하는 것이다. 본 논문의 결과는 술자의 주관적인 판단에 의하여 행해지고 있는 초음파 검사를 과학적이고 객관적인 판정을 할 수 있는 방법으로 활용될 수 있을 것이다.

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.