본 연구에서는 디지털 의료용 X선을 이용하여 소듐냉각고속로 금속연료봉 내부의 소듐 충전상태를 평가 하고자 하였다. 의료용 X선은 디지털방사선(digital radiography, DR)시스템을 사용하였다. 최상의 공간분해 능을 도출하기 위해 X선관의 초점크기와 디지털영상후처리 방법을 변화시켰다. 이때 텅스텐을 이용한 에 지방법의 변조전달함수(modulation transfer function, MTF)를 사용하여 선예도(0.5 MTF)와 해상도(0.1 MTF) 를 평가하였다. 그 결과 소초점에서 영상후처리의 대조도를 강화시킨 조건에서 3.871 lp/mm (0.1 MTF)와 3. 290 lp/mm (0.5 MTF)의 공간분해능을 얻었다. 결론적으로 이러한 결과는 디지털 의료용 X선을 이용하여 소듐냉각고속로 금속연료봉 내부의 소듐 충전상태를 관찰할 수 있었다.

본 연구에서는 에너지 변화에 의하여 발생하는 콤프턴 산란이 화질에 영향을 미친다는 것을 증명하기 위하여 웨이브릿 변환으로 신호의 특성을 추출하였다. 추출된 데이터를 분석하여 에너지의 변화에 따른 산란선의 화질영향 정도를 평가하고자 하였다. 이를 위하여 공학용 도구인 MatLab Tool을 이용하여 프로그램을 작성하였고, 작성된 프로그램을 이용하여 관전압 증가에 따른 산란선의 변화를 평가하였다. 평가결과 CR과 DR 모두 관전압 변화에 따라서 고주파영역의 주파수 변화가 있는 것으로 보아 콤프턴 산란선의 영향이 있는 것으로 나타났다. 급격한 주파수의 변화가 나타나는 관전압 영역이 CR은 80 kVp, DR은 90 kVp로 나타난 것으로 보아 DR의 검출기는 에너지에 대한 민감도가 낮은 것으로 알 수 있다. 결론적으로 본 연구의 결과로 보아 CR보다는 DR이 에너지가 높은 방사선에 민감한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 공학용 도구인 MatLab Tool을 이용한 영상의 화질평가 방법이 공식적인 화질평가의 방법으로 인정되어 유용하게 적용될 것을 기대한다.

본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블럭의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클래스와 분산에 의한 클래스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지 블럭과 같은 클래스를 가지는 도메인 블럭만 검색하도록 하면서 도메인 블록 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 리스트 탐색시 RMS값에 일정 허용오차 이내의 값을 가지면 리스트를 끝까지 탐색하지 않고 변환값을 결정하도록 하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지 블럭의 크기를 가변시켜 변환(wi)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 도메인 레인지 블럭의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도와 허용오차를 변화시켰을 때 화질 개선여부를 검토하였다. 제안된 방법으로 부호화한 결과 부호화 시간은 허용오차의 범위에 따라 향상되며 압축효과는 높아졌고 PSNR값은 다소 떨어졌으나 거의 무시할 수 있을 정도의 변화가 있었다.

본 연구는 일반 X선 검사에서 CR 시스템을 이용한 환자의 근사적 피폭 선량을 평가할 수 있는 실험적 모델을 제시하고 저선량 영역에서 의료 피폭에 대한 방어의 최적화 조건으로 환자의 선량 권고량(diagnostic reference level.DRL)을 비교하고자 하였다. 이를 위하여 기준선량계와 광자극발광선량계(optically stimulated luminescencedosimeters. OSLDs)를 이용하여 관전압(kVp) 및 관전류‧노출시간의 곱(mAs)에 따른 입사표면선량(entrance surface dose. ESD)을 교차 측정하였으며 CR 시스템에서 각 노출 조건에 대한 Hounsfield unit (HU) scale을 측정하여 ESD와 HU 스케일에 대한 특성 관계를 이용하여 근사적 피폭 선량을 구하였다. 또한 임상적으로 적용 가능한지를알기 위하여 두부, 경부, 흉부, 복부, 골반부 노출 조건으로 물 팬텀에 모사하여 피폭 선량을 구하였다. 결과적으로 두선량계의 평균 ESD는 각각 2.10, 2.01, 1.13, 2.97, 1.95 mGy 이었으며 CR 영상에서 측정한 HU 스케일은 각각 3,276±3.72, 3,217±2.93, 2,768±3.13, 3,782±5.19, 2,318±4.64 이었다. 이 때 ESD와 HU 스케일에 대한 특성 관계를 이용하여 근사적으로 구한 ESD는 각각 2.16, 2.06, 1.19, 3.05, 2.07 mGy이었으며 평균 측정값과 근사적으로 구한 ESD의 오차는 3% 미만으로 영상의학 분야의 측정 오차 5%를 감안한다면 신뢰할 수 있는 오차 범위라 할 수 있었다.결론적으로 CR 시스템을 이용한 일반 X선 검사에서 환자의 피폭 선량을 근사적으로 평가할 수 있는 새로운 실험적 모델을 제시하였으며 CR 검사뿐 만 아니라 디지털 방사선촬영(digital radiography. DR) 시스템 및 필름-증감지 시스템에 적용 가능할 것으로 판단되었다.

본 논문에서는 신경회로망을 이용한 의료영상의 질환부위 인식방법을 제안하였다. 질환부위 인식을 위한 신경회로 망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성하여 적응 오차 역전파 알고리즘으로 학습하였다. 신경회로망에 입력된 의료영 상의 특징 파라미터는 웨이브릿 변환에 의하여 분해된 저주파 영역을 행렬식으로 표현하여 특성 다항식의 계수값 (n+1)개로 하였다. 추출된 특징 파라미터는 탄젠트시그모이드 전달함수의 범위로 정규화하여 신경회로망의 입력 벡 터로 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위해서 실험에 사용된 입력 의료영상을 가지고 모사실험을 통해 질환부위의 인식 률을 평가하였다. 실험 결과 4레벨 DWT로 변환된 저주파영역 행렬의 특성 다항식 계수를 탄젠트시그모이드 전달함수의 범위로 정규 화하여 신경회로망의 입력 벡터로 이용했을 때 최적의 학습 횟수를 보였다. 신경회로망의 학습은 적응 오차 역전파 알 고리즘을 사용하였고, 학습계수를 0.01, 모우멘텀을 0.95로 하였을 때, 위영상에 대해서는 55회, 가슴영상은 55회, CT 영상은 46회, 초음파영상은 55회 그리고 혈관영상에 대해서는 157회 등의 최적의 학습 횟수를 보이며 100%의 인식률 을 보였다

PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량 의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 ×× 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.

본 논문은 유비쿼터스 의료를 위한 의료영상의 무선전송의 개발을 목적으로 한다. 컴퓨터 시스템의 발달로 인해 의료 장비와 의료 기록 체계에 대한 많은 변화가 일어났다. 그 중 병원내의 진료 및 의무 기록을 자동화하고 관리하는 HIS(Hospital Information System) 시스템과 환자에게서 촬영된 영상에 대한 관리 체계인 PACS(Picture Archiving Communication System)은 대표적인 예라할 수 있다. 이러 한 자동화된 진료 시스템은 병원 내에 있지 않을 경우 이용이 곤란하며, 응급상황이나 의사 부재시에 신속한 영상 판독이 요구되는 경우 이를 즉시 수행하기는 곤란하였다. 이러한 이동에 따른 단점을 보완 하기 위하여 각 의사마다 지급된 PDA를 사용하여 병원내의 영상 획득 장치로부터 생성된 환자 영상을 원격에서 CDMA 망을 사용하여 검토할 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 의사 및 환자의 계 정 관리와 환자 영상을 영상획득 장치로부터 수신 받아 각 의사별로 할당하도록 하는 서버 시스템을 구 현 하였으며, PDA를 사용하여 서버에 접속하여 환자의 영상을 검토할 수 있도록 구현하였다. 개인별로 시스템 사용에 대한 인증을 위하여 PDA에서는 데이터베이스 RDA(Remote Data Access) 방식을 사용 하여 서버 데이터베이스를 엑세스하였으며, 환자 영상을 서버로부터 다운로드 하기 위하여 FTP(File Transfer Protocol)를 사용하였다. 실험 결과 한 파일의 크기가 0.37Mbyte 인 832x488*24 영상 30매를 보낸다고 가정하였을 때 약 90초 정도의 시간이 걸렸으며 이는 긴급히 또는 원격에서 영상의 수신과 검 토에 문제가 없음을 나타낸다.