양전자방출단층촬영기기에서 영상을 획득하기 위해서는 동시 측정된 검출기 모듈의 섬광 픽셀의 위치 좌표를 서로 연결하는 과정이 필요하다. 이를 위해서 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하는 검출기 모듈에서는 평면 영상을 획득하여 각 섬광 픽셀의 영역을 나누어 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 획득해야 한다. 또는 사용하는 섬광 픽셀의 수와 광센서의 수를 동일하게 구성할 경우는 섬광 픽셀 위치에 대한 위치 좌표를 직접 디지털 신호 좌표로 획득할 수 있다. 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하는 방법은 평면 영상 획득과 영역을 나누는 과정이 필요하며, 디지털 신호 좌표를 직접 획득하는 방법은 다수의 광센서와 신호처리 시스템이 필요하다. 이는 신호처리 과정이 복잡해지며, 비용이 상승하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 다수의 섬광 픽셀과 소수의 광센서를 사용하여 평면 영상 및 영역의 분리과정을 수행하지 않고 디지털 신호 좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. 최대우도함수를 사용하여 각 섬광 픽셀에서 획득한 신호를 통해 작성된 순람표를 통해 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치 좌표값을 디지털 신호로 획득하는 방법이다. DETECT2000을 사용하여 시뮬레이션을 실시하였으며, 제시한 방법에 대해 검증을 실시하였다. 그 결과 모든 섬광 픽셀에서 정확한 디지털 신호 좌표를 획득할 수 있었으며, 이를 기존 시스템에 적용할 경우 신호처리 과정의 단순화로 보다 빠른 영상획득이 가능할 것으로 판단된다.

방사선에 의한 피폭 없이 대조도가 우수한 영상의 획득이 가능한 자기공명영상은 진단에 필수적이지만 영상에서의 노이즈 발생은 불가피한 요소이기 때문에 이를 보완하기 위해 자기공명영상장치의 변수들을 조절하여 우수한 특성을 가진 영상을 획득할 수 있다. 이 중, 여기횟수 (NEX; number of excitation)는 추가적인 영상 특성의 저하 없이 우수한 특성의 영상을 획득할 수 있지만 scan time이 증가하여 motion artifact를 발생시킬 수 있고, scan time의 증가에 비례하여 영상의 특성이 향상되지 않기 때문에 적절한 NEX의 설정이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 MRiLab simulation program을 통해 자기공명영상의 모든 변수들을 고정시킨 후, NEX만을 조절하여 획득한 뇌 T2 강조 영상의 정량적 평가를 통해 NEX 변화에 따른 영상 특성의 경향성을 평가하고자 하였다. 획득한 영상의 노이즈 레벨 및 유사도 평가를 하기 위해 신호 대 잡음비 (SNR; signal to noise ratio), 대조도 대 잡음비 (CNR; contrast to noise ratio), 평균 제곱근 오차 (RMSE; root mean square error) 그리고 최대 신호 대 잡음비 (PSNR; peak signal to noise ratio)를 계산하였다. 결과적으로, 노이즈 레벨 및 유사도 평가 인자 모두 NEX가 증가함에 따라 개선된 값을 보였으나, 점차 증가폭이 감소함을 보였다. 따라서, 과도하게 큰 NEX는 장시간의 scan에 따른 motion artifact를 발생시켜 영상 특성을 저하시킬 수 있으므로, 적절한 NEX의 설정이 중요함을 확인하였다.

전산화단층촬영은 질병 진단 등 의료분야에 중요한 역할을 담당하고 있지만, 검사 건수 및 검사 별 영상 증가가 지속되고 있다. 최근 의료분야에 딥러닝 이용이 활발히 이루어지고 있으며, 의료영상을 이용한 딥러닝 중 객체 검출을 통해 보조적 질병 진단에 활용되고 있다. 본 연구는 객체 검출 딥러닝 중 YOLOv3 모델을 이용하여 복부 CT 중 콩팥과 척추를 검출하여 정확도를 평가하고자 한다. 연구 결과 콩팥과 척추의 검출 정확도는 83.00%와 82.45% 였으며, 이를 통해 딥러닝을 이용한 의료영상 객체 검출에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

전산화단층촬영장치 (computed tomography, CT)는 다른 방사선 촬영 장치와 비교하면 피폭이 많다는 문제점이 있다. 이러한 피폭을 감소하기 위하여 저선량 촬영을 하게 되면 영상에 잡음이 증가하게 된다. 이를 보완하기 위해 환자의 피폭선량은 감소시키면서 영상의 화질을 향상하는 다양한 잡음 제거 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 우수한 시간 분해능을 가진 CT 장치에 효과적으로 적용할 수 있는 median modified Wiener filter (MMWF) 알고리즘이 제시되었다. 본 연구의 목적은 MMWF 알고리즘의 마스크 크기를 최적화하고, 기존의 알고리즘들에 대한 MMWF 알고리즘의 잡음 제거의 우수성을 보는 것이다. MATLAB 프로그램을 이용하여 획득한 Gaussian 잡음이 부가된 MASH 팬텀 복부 영상들로부터 각각의 마스크 크기가 설정된 MMWF 알고리즘을 적용한 후 root mean square error (RMSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR), coefficient correlation (CC) 그리고 universal image quality index (UQI) 값을 비교하였다. 그 결과 5 × 5 마스크 크기에서 RMSE 값이 가장 낮고, PSNR, CC, UQI 값이 가장 높았다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 최적화된 마스크 크기로 Gaussian 필터, median 필터, Wiener 필터에 대한 MMWF의 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 비교하였으며 그 결과 MMWF 알고리즘에서 가장 개선된 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 얻을 수 있었다.

본 연구의 목적은 주기적으로 follow up CT를 촬영하는 뇌출혈 환자에게 조영제의 양을 줄임으로써 줄이기 전과 후의 영상의 화질의 차이가 있는지에 관하여 조사하는 것이었고, 줄이기 전과 후의 영상을 검사한 후 MMWP 프로그램을 이용하여 각각의 혈관 위치에 ROI를 설정하여 화질을 평가하였다. 먼저 Rt. CCA, Lt.CCA. Rt.MCA, Lt.MCA, Basilar artery에 각각 ROI를 잡았다. 둘째, 잡은 ROI에 대한 평균값과 표준편차값을 구하였다. 셋째, 구해진 평균값과 표준편차 값을 통하여 SNR과 CNR을 구하였다. 구하여진 SNR값과 CNR값을 T-test 통계를 구한 결과 SNR에 대한 결과 값은 Rt.CCA 0.765, Lt.CCA 0.871, Rt.MCA 0.343, Lt.MCA 0.235, Basilar artery 0.916이며, CNR에 대한 결과 값은 Rt.CCA 0.088, Lt.CCA 0.069, Rt.MCA 0.818, Lt.. MCA 0.579, Basilar artery 0.878로 나타났다. 구해진 SNR값과 CNR값을 통하여 통계를 구한 결과값이 조영제를 줄이기 전과 후의 영상의 화질에 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구가 주기적으로 CT검사를 하는 환자들에게 조영제에 대한 부담이 덜어질 수 있는 지표가 되기를 바랍니다.

국내에는 다수의 원자력시설이 존재하며, 지리적으로 비핵화 대상국인 북한을 주변국으로 두고 있다. 변화하는 국제 정세에 따른 선제적 대응으로 대상시설에 대한 핵감식 데이터를 구축할 필요가 있다. 이를 위해 국내 원자력시설 및 핵연료 주기를 고려하여 핵물질 및 기타 방사성물질의 기원 또는 출처를 파악하는데 사용되는 표지물질을 제시하였다. 국내에서는 경수로 및 중수로를 운용하고 있으며 각각 핵연료로 농축 우라늄과 천연우라늄을 사용한다. 국내 선행핵연료주기에서 표지물질은 중수로형 원자력발전소의 연료인 천연우라늄과 우라늄 농축과정의 UF6으로 생각할 수 있다. 국내 후행핵연료주기는 재처리 과정을 제외된 비순환 주기를 채택하고 있어 주요 표지물질은 사용후핵연료가 된다. 해당 물질들에 대해 IAEA 문헌에서 권고하는 표지물질의 시그니처 중요도를 판단하고 조사 항목을 제시하였다. 향후 핵감식에서 핵물질 관리에 대한 무결성 입증과 국가 핵감식 역량을 높이기 위한 핵감식 라이브러리 구축을 위해 국내 원자력시설과 핵연료주기를 고려한 표지물질을 파악하고 해당물질 별 시그니처 데이터를 확보해야 할 것으로 생각된다.

본 연구는 혼합현실을 기반으로 하는 비파괴 분야의 교육용콘텐츠를 만들기 위해 시행되었다. 현재 방사선 분야에는 교육용 혼합현실 기반 교육용 콘텐츠는 거의 없는 실정이다. 그리고 비파괴검사분야는 작업 환경이 열악하고, 종사자 수도 한 업체당 직원 수가 10인 이하인 곳이 많고, 교육적 인프라도 잘 구축되어 있지 않다. 강의식으로 전달만 하는 실습교육과 안전교육이 시행되고 있다. 이를 해결하기 위해 혼합현실을 기반으로 한 비파괴 종사자 교육용 콘텐츠를 개발하게 되었다. 이 콘텐츠는 Microsoft사의 HoloLens 2 HMD 디바이스를 기반으로 개발되었고, 1280⁎720의 해상도를 기준으로 제작되었고, 디바이스마다 해상도가 달라 Anchor의 Left, Right, Bottom, TOP위치를 맞추어 Side를 제작하였고, 이미지가 큰 것은 Atlas의 크기에 영향을 미치기 때문에 배경화면이나 상단 바와 같이 부피가 큰 것은 UITexture로 대체하여 제작되었다. UI Widget Wizard에서는 Label, Buttom, ScrollView, Sprite를 제작하였다. 본 연구는 종사자에게 현장감 있는 교육내용을 제공하고, 자기 주도적인 교육을 가능하게 하고, 현실을 바탕으로 한 3D 입체영상으로 교육할 수 있어 흥미와 몰입도 있는 교육을 시행할 수 있다. 혼합현실에서 제공되는 영상을 통해 현실세계와 가상현실 간에 상호작용을 통해 학습자가 직접 사물을 조작할 수 있어 학습자의 학습 능률을 높일 수 있다. 또한 혼합현실 교육을 시행하면 시간과 장소에 구해를 받지 않아 코로나 시대에 비대면 학습 콘텐츠로 큰 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

방사선 촬영실은 감염원을 지닌 환자와 간접적인 접촉이 빈번하게 일어나 2차 감염에 노출될 위험성이 높다. 따라서 본 연구는 흉부 X선 촬영을 대상으로 방사선사와 환자가 빈번하게 접촉하는 부위를 4급 암모늄세정제 중 하나인 에니오설프(ANIOS, ANIOSURF Premium NPC)를 이용하여 소독 전, 후의 미생물을 채z취한 후 비교하였다. 2020년 9월 1일부터 9월 7일까지 대구광역시 P병원을 대상으로 X-ray tube handle, Chin rsgion, Chest region, Palm region을 수송배지(TransystemTM, Copan Diagnostics Inc., Murrieta, CA, USA) 내의 멸균면봉을 사용하여 10×10㎠ 크기로 채취한 후 비색법을 통해 소독 전, 후 동정결과를 획득하였다. 그 결과 X-ray tube handle의 경우 Proteus mirabilis, Staphylococcus epidermidis, Bacillus spp., Candida spp이 검출되었고, Chin region의 경우 Proteus mirabilis, Enterococcu faecium, Pseudomonas aeruginosa, NTM이 검출되었고, Chest region의 경우 Proteus mirabilis, Enterococcu faecium, Pseudomonas aeruginosa이 검출되었고, Palm region의 경우 NTM, Candida spp.이 검출되었으며 공통적으로 103 CFU(Colony Forming Unit) 이상이 측정되었다. 소독 후 Chest region, Palm region에서는 미생물이 검출되지 않았고 X-ray tube handle에서만 Bacillus spp.이 검출되었으며 102 CFU 이상이 측정되었다. 소독 전 검출된 미생물은 대부분 기회감염균의 일종으로 소독 후 이러한 미생물의 수가 줄어들거나 제거되는 것을 통해 에니오설프(0.25%)는 에탄올(ethanol, 70~90%)와 이소프로필 알코올(Isopropyl alcohol, 70~90%)과 비교하였을 때 우수한 경제성과 유사한 소독효율을 보였다. 하지만 소독 후 Bacillus spp.가 검출됨에 따라 아포균에 대한 심화된 연구가 필요하다고 생각된다. 본 연구는 방사선 검사실 내 감염관리의 중요성을 재고하였으며 병원 내 2차 감염을 예방하기 위한 유용한 기초자료로 사용될 것으로 사료된다.

골밀도검사에서 측정값에 영향을 주는 요인 중 하나인 방사선 조영제는 진단 목적으로 사용되어 조직 등에 흡수되어 골밀도 측정값을 높이는 효과가 있어, 골밀도검사 시행 전에는 될 수 있으면 피하고 있다. 이러한 방사선 조영제와는 다른 물리적 특성과 작용기전을 갖는 MRI 조영제는 금속원소인 가돌리늄 기반으로 방사선 불투과성 특징을 가지고 있어 일반적으로 방사선을 이용한 검사 전에 MRI 검사를 선 시행하고 있다. 본 연구에서는 MRI 조영제가 이중에너지 X-선 흡수법을 이용한 골밀도검사에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 가돌리늄 기반의 MRI 조영제 2종을 아크릴 수조에 용량별로 주입하여 인체모형 척추 팬텀을 넣고, 각 주입량 종류별로 5회씩 총 30회 scan 하여 L1-L4 번까지의 골밀도와 T-score를 분석하였다. 측정된 2종의 조영제별 Total(L1-L4) 골밀도의 평균값은 가도테레이트 메글루민성분 0mL, 7.5mL, 15mL일때, 각각 0.952±0.052, 0.957±0.050, 0.956±0.05 g/㎠로 나타났으며, 가도부트롤성분 0mL, 5mL, 10mL일 때, 각각 0.953±0.001, 0.954±0.001, 0.945±0.001g/㎠로 모든 부위에서 통계적으로 유의한 차이는 없었다(p>0.05). Total (L1-L4) T-score의 평균값은 가도테레이트 메글루민성분은 0mL, 7.5mL, 15mL일 때, 각각 -0.46±0.05, -0.4±0, -0.42±0.04로 나타났으며, 가도부트롤성분 0mL, 5mL, 10mL일 때, 각각 -0.46±0.05, -0.46±0.05, 0.5±0.00으로 모든 부위에서 통계적으로 유의한 차이는 없었다(p>0.05). 본 실험에서는 MRI 조영제는 이중에너지 X-선 흡수법을 이용한 골밀도검사에 영향이 없는 것으로 나타났으나, 임상 대상이 아닌 제한적 조건의 인체 모형 팬텀을 사용하여 조영제의 배출시간에 영향을 주는 신장 기능, 신체 상태 등이 고려되지 못한 제한점이 있어 추후 추가적인 임상연구 진행이 필요할 것으로 사료된다.

엑스선 영상을 획득하는 경우에 연속 엑스선을 사용할 경우, 다양한 엑스선 에너지로 인해 같은 물질이라도 두께에 따라 영상에서 정확하게 표현되지 않을 수 있다. 이를 해결하기 위해 엑스선 에너지스펙트럼을 변경하여 영상의 질을 향상 시킬 수 있도록 하였다. SPEKTR v3.0을 사용하여 부가 필터를 추가한 엑스선 에너지스펙트럼과 고유 필터만을 사용한 일반 엑스선 에너지스펙트럼을 획득하였다. 획득한 엑스선 에너지스펙트럼을 Geant4 Application for Tomographic Emission(GATE)의 방사선원으로 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다. GATE 데이터를 사용하여 부가 필터가 사용된 엑스선 영상과 부가 필터를 사용하지 않은 엑스선 영상을 재구성한 영상을 74 keV의 단일 에너지 영상을 통해서 비교 분석하였다. 부가 필터를 사용하지 않은 엑스선 에너지스펙트럼을 사용한 경우 같은 물질이라도 두께에 따라 투과한 엑스선의 양이 물질 두께에 따라 감소되는 양과는 상이한 양상을 보인 반면, 부가 필터를 사용한 경우 두께에 따라 투과된 엑스선의 양이 물질 두께에 따라 감소되는 양과 유사한 결과가 나왔다. 즉, 감소되는 선량이 단일 에너지를 사용했을 때와 비슷한 결과가 나왔다. 부가 필터를 사용하여 엑스선 에너지스펙트럼을 변경하여 엑스선 영상을 획득할 경우 엑스선의 투과에 대한 보다 정확한 결과의 값을 획득할 수 있다. 영상의학검사에서 부가 필터의 적절한 사용이 영상의 질을 높이는데 크게 작용한다는 것을 확인하였다.

방사선 치료 영역에서 전자선은 표재성 병변 치료에 자주 쓰인다. 전자선은 빔 경로에 것들과 상호 작용하여 선량측정에 영향을 끼치기에 정확한 측정이 요구된다. 하지만 전자선 정도관리에 관한 연구는 이루어지고 있지 않는 실정이다. 이에 본 연구에서는 전자선 정도관리를 위한 기초연구로 PbO 기반의 선량계를 제작하였다. 그리고 6, 9, 12 MeV 에너지에 따른 재현성, 선형성을 분석하여 계측정확성과 정밀성을 평가하였다. 재현성 측정결과 6, 9, 12 MeV에서 각각 1.024%, 1.019%, 0.890%의 RSD 값으로 나타났다. 그리고 선형선 측정결과에서는 6, 9, 12 MeV에서 모두 0.9999 R2로 나타났다. 두 평가 모두 우수한 결과로 PbO 선량계의 계측정확성과 정밀성이 매우 우수한 것으로 나타났다.

이 연구의 목적은 6 MV X선 빔의 미로 도어 설계 시 미로 도어 바깥 측정지점에서 계산되는 성분별 선량률의 정확성을 검증하는 식을 유도하는데 있다. NCRP 보고서 151과 IAEA 안전 보고서 시리즈 47에 기술된 미로 도어 바깥 측정지점에 대한 성분별 선량률 계산식 기반으로, 도면 기반 파라미터들의 값 적용시 성분별 선량률 계산식 및 보수적 파라미터들의 값 적용 시 성분별 선량률 계산식을 유도하였다. 각각의 성분에 대한 두 개의 선량률 계산식들로부터, 미로 도어 바깥 측정지점에서 성분별 선량률 검증식은 유도되었다. 결과로서 얻어진 미로 도어 바깥 측정지점에서 성분별 선량률 검증식은 설계자가 계산한 미로 도어 바깥 측정지점에서 성분별 선량률이 유도된 성분별 선량률 검증식에서 얻어진 선량률 범위 안에 포함되는지 비교분석할 수 있다. 이 검증식은 설계자가 계산한 성분별 선량률의 정확성을 검증하는데 실무적으로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.