최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 3D 프린팅 기술을 활용하여 제작한 차폐체의 성능을 비교 분석하여, 고에너지 전자선 치료 시 차폐체로서의 적용 가능성에 대해 알아보고자 한다. 고에너지 전자선에 대한 3D 프린팅 재료의 차폐성능 평가를 위해 실측과 몬테카를로 기반의 모의실험을 수행하였다. 첫 번째, 모의실험에 대한 신뢰성 확보를 위해 IAEA의 TRS-398 권고를 참조하여 선원항 평가를 수행하였다. 두 번째, PLA+W (93%) 재료에 대한 차폐 성능 분석을 위해 3D 프린터를 이용하여 시편을 제작하였고, 전자선 에너지에 따른 두께별 차폐율을 평가하였다. 세 번째, PLA+W (93%)와 기존 차폐체 간 차폐 성능 비교 분석을 통해 전자선 치료 시 필요한 차폐 두께를 산정하였다. 연구 결과, 첫 번째, 실측과 모의실험을 통한 선원항 평가 결과, 1% 이내의 오차로 TRS-398 권고를 만족하여 모의실험에 대한 신뢰성을 확보하였다. 두 번째, PLA+W (93%)에 대한 차폐 성능 분석 결과, 6 MeV 전자선은 3.12 mm에서 95% 이상의 차폐율을 나타냈고, 15 MeV 전자선은 10 mm 두께에서 90% 이상의 차폐율을 나타내었다. 세 번째, 모의실험을 통해 PLA+W (93%) 재료와 기존 차폐체 간 비교 분석을 통해 동일 두께 내에서 텅스텐, 납, 구리, PLA+W (93%), 알루미늄 순서로 차폐율이 높은 결과를 나타내었으며, 6 MeV 전자선은 5 mm 이상, 15 MeV 전자선은 10 mm 이상 두께에서 거의 유사한 차폐율을 나타내었다. 향후 본 연구를 통해 고에너지 전자선 치료 시 PLA+W (93%) 재료를 이용한 환자의 맞춤형 차폐체 제작을 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 검출기의 중심축을 자동 보정하는 초소형 CT를 설계 및 제작하고 성능을 검증하였다. 3D CAD 데이터와 초소형 CT 검출기 중심축을 수동으로 보정하여 촬영한 X-ray 데이터를 사용하여 3차원 재구성 성능을 평가하였다. 그 결과, 중심축이 0.25° 이상 기울면 원형 깨짐 현상이 발생하면서 3차원 재구성 영상의 품질이 급격히 저하된다는 사실을 발견하였다. 검출기 중심축 자동보정 장치를 적용하여 검출기 중심축이 시편 회전축과 일치하도록 보정하여 3차원 재구성 성능을 향상시켰다.

본 연구에서는 기존의 노이즈 제거 알고리즘을 적용한 영역 확장 기반의 분할 방법과 U-Net을 이용한 분할 방법의 성능을 정량적 평가인자를 이용하여 비교평가 하고자 하였다. 먼저, 전산화단층검사 영상에 median filter, median modified Wiener filter, fast non-local means algorithm을 모델링하여 적용한 뒤 영역 확장 기반의 분할을 수행하였다. 그리고 U-Net 기반의 분할 모델로 훈련을 진행하여 분할을 수행하였다. 그 후, 노이즈 제거 알고리즘을 사용한 경우와 U-Net을 사용한 경우의 분할 성능을 비교 평가하기 위해 평균 제곱근 편차 (root mean square error, RMSE), 최대 신호 대 잡음비 (peak signal to noise ratio, PSNR), universal quality image index (UQI), 그리고 dice similarity coefficient (DSC)를 측정하였다. 실험 결과, U-Net을 이용하여 분할을 수행했을 때 분할 성능이 가장 향상되었다. RMSE, PSNR, UQI, 그리고 DSC 값은 각각 약 0.063, 72.11, 0.864, 그리고 0.982로 noisy한 영상에 비해 각각 1.97배, 1.09배, 5.30배, 그리고 1.99배 개선된 것을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 전산화단층검사영상에서 U-Net이 노이즈 제거 알고리즘에 비해 분할 성능 향상에 효과적임을 입증하였다.

미세 섬광 픽셀을 사용하여 섬광체 블록을 구성할 경우 섬광체 블록 가장 자리에 위치한 섬광 픽셀들에서 중첩되어 영상화되는 결과가 나타난다. 이를 해결하기 위해서 섬광체 블록과 광센서 사이에 광가이드를 삽입하여 모든 섬광 픽셀들의 영상을 분리하여 획득하였다. 그러나 광가이드를 통해 빛의 손실이 발생할 수 있으며, 이는 에너지 분해능의 감소로 결국 영상의 질에 영향을 미치게 된다. 이에 본 연구에서는 광가이드의 옆면에 반사체를 사용하여 더욱 우수한 섬광 픽셀의 분리가 가능하며, 빛 손실을 최소화해 우수한 에너지 분해능을 확보할 수 있는 검출기를 설계하였다. 이전 연구와 비교 평가를 위해 빛 시뮬레이션이 가능한 DETECT2000을 통해 평면 영상을 획득하여, 분리 정도 및 빛 수집율을 평가하였다. 광가이드의 옆면에 반사체를 사용할 경우, 광가이드의 물질에 상관없이 모든 물질에서 매우 우수한 분리 정도를 나타내었으며, 이는 이전 연구에 비해 더욱 우수한 분리 결과를 나타내었다. 또한 빛 수집율은 반사체 적용하였을 경우, 그렇지 않은 경우에 비해 5배 이상 우수한 수집율을 보였다. 본 검출기를 소동물용 양정자방출단층 촬영기기에 적용할 경우 우수한 공간분해능 및 에너지 분해능을 통해 우수한 영상의 질을 확보할 수 있을 것이다.

정맥의 천자는 병리학적 검사를 위한 혈액 샘플을 획득하기 위해 널리 사용되고 있다. 바늘을 사용한 침습적인 정맥 천자 방법이 반복되서 시행되면 환자가 받는 고통이 증가되는 문제가 있어 본 연구팀은 사전에 소형 근적외선 (near-infrared, NIR) 영상 시스템을 개발하였다. 획득된 NIR 영상의 화질 개선을 위하여 본 연구에서는 노이즈 제거에 효율적으로 잘 알려진 비지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 모델링하여 시스템에서의 적용 가능성을 분석하고자 한다. 개발된 NIR 영상 시스템은 dichroic 및 long-pass filter를 적외선 (infrared, IR)이 통과하여 최종적으로 CMOS 센서 모듈로 검출되는 원리를 기반으로 구성하였다. 제안하는 NLM 알고리즘은 노이즈를 제거시키고자 하는 픽셀을 주변 픽셀들간의 거리들을 고려한 값으로 대체하는 원리를 기반으로 모델링하였다. 850 nm의 중심 파장을 가진 NIR 영상을 획득 후 NLM 알고리즘을 적용하여 히스토그램 평활화를 통해 최종 정맥 영역을 분할하였다. 결과적으로 NLM 알고리즘을 적용한 정맥의 NIR 영상의 coefficient of variation은 평균 0.247로 기존의 filtering 방법들과 비교하여 우수한 결과값으로 도출되었다. 또한 NLM 알고리즘의 dice similarity coefficient 값은 기존의 median filter와 total variation 방법에 비하여 각각 62.91 및 9.40% 향상된 값이 획득되었다. 결론적으로 NLM 알고리즘은 NIR 영상 시스템으로 획득한 정맥의 정확한 분할이 가능하게 할 수 있음을 증명하였다.

본 연구는 흉부 후·전방향 검사 시 보조관심영역의 변화가 노출지수와 선량에 미치는 영향에 대한 연구를 통해, 임상에서 적절한 보조관심영역 적용에 대한 인식을 제고하고자 한다. 본 연구는 흉부 모형 팬텀을 대상으로 하였고, 조사조건은 120 kVp, 200 mA, 2 mAs로 설정하였으며, 조사야 크기는 영상수용체 전체를 포함하는 크기(17 X 17")를 적용했다. Sub-ROI는 장비 제조사에서 제공하는 다섯 가지 방식(AEC, VR, HR, LS, SS)를 이용하였다. Sub-ROI 변화에 따른 EI의 평균값은 AEC의 경우 135.58 ± 0.89, VR은 100.80 ± 0.80, HR은 143.43 ± 0.76, LS는 103.22 ± 0.68, SS는 102.79 ± 0.84로 나타났으며, ESD의 평균값은 AEC의 경우 30.28 ± 0.50 µGy, VR은 30.16 ± 0.44 µGy, HR은 30.30 ± 0.46 µGy, LS는 30.23 ± 0.46 µGy, SS는 30.28 ± 0.51 µGy으로 측정되었다. 본 연구 결과, EI는 제조사에서 권고하는 AEC 모드를 기준으로 VR (25.7%)과 LS (23.9%), SS (24.2%)모드는 감소하였으며, HR 모드는 5.7% 증가하였다. 하지만, ESD는 Sub-ROI 변화에 영향을 받지 않았다. 그러므로 임상에서 Chest PA 검사 시 Sub-ROI에 따라서 EI가 변경될 수 있으니, 임상에서는 이점을 유의하여 검사조건 설정 시 Sub-ROI를 적절하게 사용해야 한다고 사료된다.

초음파는 의료분야에서 비파괴적 및 비침습적인 질병 진단에 널리 활용되고 있다. 진단의료영상의 질병진단 정확도를 향상시키기 위하여 공간 분해능을 향상시키는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 초음파 영상에서의 초고분해능 합성곱 신경망 알고리즘 (super resolution convolutional neural network, SRCNN)을 모델링하여 적용 가능성을 분석하고자 한다. 연구는 Field II 시뮬레이션과 open source로 제공되는 임상 간 혈관종 초음파 영상을 사용한 실험 연구로 수행되었다. 제안하는 SRCNN 알고리즘은 저분해능 (low resolution, LR)에서 고분해능 (high resolution)으로 end-to-end 방식의 학습이 적용될 수 있도록 모델링하였다. 시뮬레이션 결과 Field II 프로그램을 통한 팬텀 영상에서의 반치폭 값은 SRCNN을 사용하였을 때 LR에 비하여 41.01% 향상되는 것을 확인하였다. 또한, 최대신호대잡음비 (peak to signal to noise ratio, PSNR)와 구조적 유사도 지표 (structural similarity index, SSIM)) 평가 결과는 시뮬레이션과 실제 간 혈관종 영상에서 SRCNN이 가장 우수한 값으로 도출되었다. 결론적으로 SRCNN의 초음파 영상에서의 적용 가능성을 증명하였고, 나아가 다양한 진단의료분야에서의 사용이 가능할 것으로 기대한다.

PET/CT에서 ¹⁸F-FDG의 주사용량은 SUV(Standard Uptake Value)에 직접적인 영향을 끼쳐 판독결과에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 정확한 ¹⁸F-FDG의 dose 값을 주사하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 ¹⁸F-FDG 주사 시 플러싱 횟수에 따른 주사기와 혈관삽입기구의 잔류방사능간의 상관관계분석을 실시하였다. 실험장비는 CRC-25R 검량계, 3WAY line과 needle, 3 cc 주사기 및 50 cc 생리식염수를 사용하였고 결과값을 SP SS 21 Statics로 통계 분석하였다. 그 결과, 주사기와 혈관삽입기구의 총 잔류 방사능은 2회 플러싱 시 5.84 % 로 가장 높았고 5회 플러싱 시 1.49 % 로 가장 낮게 잔류하였다. 상관관계분석결과, 플러싱 횟수는 주사기의 잔류방사능과 -0.436, 혈관삽입기구와 - 0.300으로 음(-)의 상관관계를 보였다. 플러싱횟수에 따른 주사기, 혈관확보기구의 잔류 방사능 평균값을 일원배치 분산분석(One way - ANOVA)를 실시한 결과, 주사기의 잔류방사능은 4회부터 유의미한 감소를 보였고, 혈관확보기구의 잔류방사능은 5회부터 유의미한 감소를 보였다. 그러나 혈관확보기구의 평균 잔류방사능이 총 잔류방사능의 0.8 %라는 점을 고려할 때, 4회의 플러싱횟수가 가장 합리적으로 보인다.

본 연구의 목적은, U-net 딥러닝 모델을 이용하여 CT 영상에서의 노이즈 감소 효과를 다양한 하이퍼 파라미터를 적용하여 평가하였다. 노이즈가 포함된 입력 영상 생성을 위하여 Gaussian 노이즈를 적용하였고, 총 1300장의 CT 영상에서 train, validation, test 셋의 비율을 8:1:1로 유지하여 U-net 모델을 적용하여 학습하였다. 연구에서 적용된 하이퍼파라미터는 최적화 함수 Adagrad, Adam, AdamW와 학습횟수 10회, 50회, 100회와 학습률 0.01, 0.001, 0.0001을 적용하였으며, 최대 신호 대 잡음비와 영상의 변동계수 값을 계산하여 정량적으로 분석하였다. 결과적으로 U-net 딥러닝 모델을 적용한 노이즈 감소는 영상의 질을 향상시킬 수 있으며 노이즈 감소 측면에서 유용성을 입증하였다.

간 질환을 포함한 여러 복부 질환은 사망에 영향을 줄 수 있다. 복부 질환 진료 시 전산화단층검사는(CT; Computed Tomography) 필수적으로 사용되고 있다. 판독에 유리한 영상을 만들기 위해서 높은 방사선 노출이 따르는데, 이에 대한 화질관리와 환자의 피폭 관리를 위한 다양한 노력이 필요하다. 복부 CT 영상의 화질개선을 위해서 후처리 방식의 웨이블릿(Wavelet) 알고리즘을 제안하였다. 웨이블릿은 입력 영상의 종류에 따라 역치(Threshold) 값을 설정해 주어야 하는 단점이 있기 때문에 본 연구에서는 역치 값을 실험적으로 제안하였고 화질 평가도 하였다. 실험결과, 복부 CT 영상의 최적 역치 값은 50으로 계산되었다. 실험영상 1의 경우 49%, 실험 영상 2의 경우 29% 노이즈가 개선되었고, 대조도도 크게 상승 하였다. 본 연구 결과를 저선량 복부 CT 영상을 획득 후 후처리 방법으로 적용한다면, 화질을 개선시킬 수 있어 질병 판독에 도움을 줄 것으로 판단한다.

본 연구의 목적은 가상 그리드 소프트웨어(VGS)의 유효성을 평가하기 방법으로 이동형 그리드를 사용하지 않은 상태에서 VGS를 사용할 때와 사용하지 않을 때(Without-VGS)로 구분하여 에너지와 피사체 두께에 변화를 주고 흉부 팬텀과 대퇴부 팬텀을 이용하여 영상을 획득하고, SNR과 CNR을 분석하여 VGS의 유효성을 알아보고자 하였다. 흉부 팬텀과 대퇴부 팬텀에서 관전류는 2.5 mAs로 고정하고, 관전압을 60 ~ 100 kVp에서 10kVp 씩 변화하여 X선 조사한 후 SNR과 CNR을 측정한 결과 흉부 팬텀에서 SNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 약 1.09 ~ 8.86% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 4.18 ~ 14.56% 높게 나타났다. 그리고 대퇴부 팬텀에서는 SNR이 Without-VGS 보다 VGS에서 약 9.78 ~ 18.05% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 21.07 ~ 44.44% 높게 나타났다. 흉부 팬텀과 대퇴부 팬텀에서 관전압을 70 kVp로 고정하고, 관전류량은 2.5 ~ 16 mAs에서 각각 변화하여 X선 조사한 후 SNR과 CNR을 측정한 결과 흉부 팬텀에서 SNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 약 1.49 ~ 11.11% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 4.76 ~ 13.40% 높게 나타났다. 그리고 대퇴부 팬텀에서는 SNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 약 2.22 ~ 17.38% 높게 나타났고, CNR은 Without-VGS 보다 VGS에서 13.85 ~ 40.46% 높게 나타났다. 결론적으로 Without-VGS 보다 VGS를 사용할 때 SNR과 CNR이 높게 나타났다. 그러므로 이동형 X선 촬영장치로 검사를 해야 하는 경우 이동형 그리드를 사용하기 어려운 환경에서 VGS를 사용함으로써 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있어 검사에 유용하게 사용될 것으로 판단되고, 이동형 X선 장치의 활용성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.

비알콜성 지방간은 심혈관계 질환, 당뇨병, 고혈압 및 신장질환의 발생에 있어 독립적인 위험인자에 해당하며, 최근에는 비알콜성 지방간에 대한 임상적 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 비알콜성 지방간 환자의 초음파영상에 대하여 질감분석 방법인 GLCM을 적용하여 특징값을 추출하고자 한다. 추출된 특징값들을 이용한 인공신경망 모델의 적용을 통하여 비알콜성 지방간의 지방침착 정도를 정상 간(normal), 경도 지방간(mild), 중등도 지방간(moderate), 중증 지방간(severe)으로 분류를 하고자 한다. GLCM알고리듬 적용 결과 Autocorrelation, Sum of squares, Sum average, Sum variance 파라미터 값들은 경도 지방간, 중등도 지방간을 거쳐 중증 지방간으로 갈수록 특징값의 평균값이 증가하는 경향성을 나타내었다. 인공신경망 모델의 입력은 비알콜성 지방간질환의 초음파영상에 GLCM 알고리듬을 적용하여 추출한 Autocorrelation, Sum of squares, Sum average, Sum variance의 4개의 파라미터들을 인공신경망 모델의 입력값으로 적용하였다. 비알콜성 지방간질환의 초음파영상에 GLCM 알고리듬을 적용하여 추출한 영상을 인공신경망에 적용하여 분류 정확도를 평가한 결과 92.5%의 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 결과를 통하여 비알콜성 지방간 환자의 초음파 영상에 대한 질감 분석 GLCM 연구 시 본 연구의 결과를 기초자료로 제시를 하고자 한다.

유방의 관상피내암(DCIS; ductal carcinoma in situ)은 유방의 상피세포가 악성화되었지만, 아직 정상적인 유관에 한정되어 있는 경우를 지칭하며, 최근 빠르게 증가하고 있다. 본 증례에서 추적관찰 2년 동안은 유방 촬영술 및 초음파 검사상 병변은 BI-RADS Category 3으로 분류되는 작은 mass가 관찰되었지만 낭성 mass 소견을 보여, 전형적인 악성 종양의 소견과는 거리가 있었으나 추적관찰 2년째에 유방초음파상 우측 유방 6시 방향에 불분명한 경계(Lobulated margin)를 보이는 저에코(hypoechoic) 종괴가 약 2.1 × 1.3 cm 크기로 보였으며 조직 검사상 관상피내암으로 진단되었다. 관상피내암은 특징적인 임상소견이 없고 초기에 양성의 임상, 영상 소견을 보일 수 있으므로 정기적인 추적관찰을 시행하는 것이 조기 진단에 중요할 것으로 사료되며, 유방촬영술과 초음파 검사로 관상피내암을 발견하는 것은 유방암 환자 전체의 예후를 좋게 하는 데에 중요하다고 할 수 있겠다. 4년 전 처음 검사 시 증상이 없으며 유방촬영상 정상이고 유방초음파상 악성 징후 없는 낭성병변이 추적관찰 중에 관상피내암의 소견인 비대칭 음영과 미세석회화, 분엽상의 mass가 관찰된 관상피내암의 증례를 보고한다.

유방 초음파 검사는 지방형 유방에서 영상화가 어렵고 미세 석회화를 찾는 데 어려움이 있지만, 미세 석회화의 발견은 유방암 선별 검사에 매우 중요하다. 초음파의 컬러 도플러 허상 중 반짝 허상은 영상에서 주로 결석이나 석회화 같은 강한 반사체에 발생되며 이를 이용한 평가 방법이 임상적으로 사용 중이다. 본 연구는 유방 석회화 중 가장 많이 차지하는 인산칼슘을 이용한 유방 모의 팬텀을 제작하여 초음파 장비의 컬러 도플러 설정 변수인 펄스 반복 주파수, 앙상블, 퍼시스트, 월 필터, 평활화, 선밀도, 임계값에 대해 실험을 진행했고 이를 통해 유방 초음파 검사에서 반짝 허상의 대조도를 개선하는 조건과 임상에서 이를 최대한 활용하기 위한 방안을 연구하고자 하였다. 그 결과 펄스 반복 주파수가 3.6 kHz ~ 7.2 kHz 범위에서 반짝 허상이 발생하며 10.5 kHz 이상에서는 발생하지 않았다. 앙상블의 경우 낮은 조건에서는 모든 크기의 석회화에 반짝 허상이 발생하였고 임계값 설정에서는 80에서 100 조건에서만 반짝 허상이 조금 증가했으며 1 mm 크기의 석회화에서는 발생하지 않았다. 퍼시스트, 월 필터, 평활화, 선밀도 설정은 반짝 허상이 발생하긴 했으나 조건별로 증가하지는 않아 설정 변수에 큰 의미가 없었으며 반짝 허상에 가장 큰 영향을 미친 것은 펄스 반복 주파수, 앙상블, 임계값으로 나타났다. 본 연구는 검사자가 컬러 도플러 설정을 조절하여 반짝 허상을 효과적으로 증가시키는 최적의 조건을 선택하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.

본 논문에는 경도의 좌심실 이완 기능 장애 유무를 분류하기 위해 TI을 측정하였다. 분류에 사용된 기계 학습 모델은 SVM과 KNN을 이용하였다. 총 306개의 데이터 중에서 206개는 트레이닝 데이터, 100개는 테스트 데이터로 사용하였다. 그 결과, SVM이 KNN에 비하여 비교적 높은 정확도를 보여 좌심실 이완 기능 장애 유무 진단에 더 유용함을 확인했다. 향후 연구에서 TI 뿐만 아니라 심장의 기능을 평가하는 다양한 지표들을 추가하고 더 많은 데이터를 확보한다면 분류 성능을 더 높일 수 있을 것으로 기대된다. 나아가, 타 질환의 예측 및 분류, 증가하는 검사 건수에 비해 부족한 의료 인력 문제를 해결하는데 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

본 연구에서는 폐용적에 영향을 미치는 관련 인자들과 폐기능 환기장애에 대한 유의성을 평가하고자 하였다. 실험대상으로는 저선량 흉부 CT검사와 폐활량검사를 동시에 수행한 정상 성인 남·여 206명을 선정하였으며 실험방법으로는 저선량 흉부 CT검사로 획득한 폐 CT 영상을 이용하여 폐용적을 딥러닝 기반의 AVIEW LCS 자동진단 프로그램을 이용하여 측정하였다. 그리고 폐활량계를 이용하여 폐기능을 측정한 결과를 획득하였으며 폐용적에 영향을 미치는 관련 인자로 성별 및 BMI를 선정하여 폐용적과의 독립표본 T-test를 통하여 유의성을 평가하고자 하였다. 실험결과 성별에 따른 폐용적의 평가에서 남성의 모든 폐용적이 여성의 모든 폐용적보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. 성별 및 폐용적에 대한 각각의 평균값을 이용한 독립표본 T-test 결과 남성이 여성보다 모든 폐용적이 더 크다는 결과는 유의한 결과를 나타내었다(p<0.001). 그리고 BMI 지수에 따른 폐용적의 평가에서 BMI 지수 24 이상의 성인의 모든 폐용적이 BMI 지수 24 미만의 모든 폐용적보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 BMI 지수 및 폐용적에 대한 각각의 평균값을 이용한 독립표본 T-test 결과 BMI 지수 24 이상이 BMI 지수 24 미만보다 모든 폐용적이 더 크다는 결과는 유의한 결과를 나타내지 않았다(p<0.055). 폐기능 환기장애 유무에 따른 폐용적의 평가에서 폐기능 환기 정상성인의 모든 폐용적이 폐기능 환기 장애성인의 모든 폐용적보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 폐기능 환기장애 유무 및 폐용적에 대한 각각의 평균값을 이용한 독립표본 T-test 결과 폐기능 환기 정상성인이 폐기능 환기 장애성인보다 모든 폐용적이 더 크다는 결과는 유의한 결과를 나타내었다(p<0.001). 폐용적과 폐활량 검사 결과는 폐 건강을 평가하는데 가장 중요한 지표이며, 이 두 지표를 함께 사용하여 폐 기능을 평가하는 것이 가장 정확한 평가 방법이다. 그러므로 본 연구에서는 폐용적과 폐활량 검사에 대한 향후 유사 연구 시 폐기능 환기 정상 성인과 폐기능 환기 장애 성인에 대한 폐용적 평균값을 제시하여 기초자료로 활용될 것이라고 사료된다.

본 연구는 대학에서 고가의 장비로 MRI 기계를 설치, 관리 및 운영에 현실적인 한계를 극복하고자 가상현실(VR)을 자기공명영상장치에 접목하여 콘텐츠를 개발 및 활용하여 가상현실(VR) 체험 교육을 실시하고 향후 의료기관에서도 실제 검사와 유사한 실습을 제공하는 임상 기반 교육용 체험 시스템 개발을 진행하였다. 가상현실 기반 교육용 시스템을 체험한 학생을 대상으로 설문을 진행하여 체험 중 발생할 수 있는 부작용을 파악한 후 교육을 전혀 경험하지 못한 학생들을 대상으로 자기주도학습 능력 및 학업적 자기효능감 조사를 실시하여 가상현실 기반 실습이 학습에 미치는 영향을 분석하였다. 자기주도학습 능력 조사에 대한 분석에서는 교육을 경험한 학생 집단과 경험하지 않은 학생 집단 간의 평균에 차이가 없었으나, 학업적 자기효능감을 분석한 결과에서는 집단별 평균에 유의한 차이가 있었으며, 가상현실 교육 시스템 체험 후 자기평가에서 자기공명영상 학습에 대한 자신감이 향상되었다. 가상현실 기반의 실습 교육을 진행할 경우 새로운 학습방법 제공 및 시간과 공간에 구애받지 않고 언제 어디서나 반복될 수 있는 교육의 기회도 제공할 수 있어 효율적인 실습 시스템을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

최근 교육과 기술의 융합이 강조되면서 에듀테크라는 용어가 최근 주목을 받고 있다. 교내에서도 에듀테크를 활용한 수업 방법을 모색하고 있다. 본 연구의 목적은 방사선학과 재학생 210명을 대상으로 퀴즈 앤플랫폼을 사용한 후 만족도와 일반적 특성에 따른 퀴즈 앤 플랫폼의 만족도 차이를 분석하는데 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 수업 형태에 따른 만족도 분석 결과 실습수업, 이론+실습수업, 이론수업의 순이었다. 둘째, 일반적 특성에 따른 이론수업 중 원하는 수업 방식은 핵심수업(퀴즈 풀이), 강의식 수업, 토의, 토론 수업이었다.셋째, '수업에서 퀴즈 앤은 적절하게 사용 되었다.' 가 4.27±0.60으로 가장 높은 점수를 보였으며, '나는 본 교과목에 관심이 많다.'는 3.98±0.74로 가장 낮게 나타났다. 또한 수업 방법에 대한 호응도에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다(p>0.05). 넷째, '수업에 퀴즈 앤을 적용하니 흥미롭고 재미가 있었다.' 가 4.24±0.94로 가장 높은 점수를 보였으며, '퀴즈 앤을 지속적으로 사용하기 위해서는 제도적 뒷받침이 이루어져야 한다.'가 3.49±0.96로 나타났다. 또한 성별, 나이에 따른 수업에 대한 만족도는 유의한 차이가 나타나지 않았다.(p>0.05). 본 연구의 제한점으로 학생들을 대상으로 퀴즈 앤을 활용한 만족도를 조사하였으나, 학생과 상호 작용하는 교수자의 만족도는 조사 하지 못하였으며, 차후 에듀테크를 활용하기 위한 수업에서 교수자의 만족도를 고려한 연구가 진행되어야 할 것이며, 에듀테크를 선택하고 활용되기까지 대학에서는 제도적 뒷받침과 지속적인 관심이 갖추어져야 할 것이다.

본 연구는 부산에 거주하는 시민을 대상으로 방사선 사회안전망 구축과 시민의 안전의식 및 안전 문화 정착에 대해 조사하여 방사선으로부터 안전한 사회를 조성할 수 있는 기틀을 마련하고자 수행하였다. 자료수집은 온라인 설문을 실시하고, 200부의 설문을 분석하였다. 자료는 SPSS Window Ver 28.0을 이용하여 분석하였다. 집단 간 차이 검증을 위해 t-test와 일원배치분산분석(one way ANOVA)을 실시하였으며, 변수 간의 연관성을 확인하기 위하여 상관분석을 실시하였다. 그리고 변수 간 미치는 영향을 확인하기 위하여 다중선형회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis)을 실시하였다. 그 결과 첫째, 사회안전망 구축, 시민의 안전의식, 안전 문화 정착에서 성별은 남자, 연령은 20대, 학력은 고등학교 졸업 그룹의 점수가 높게 나타났다. 그중 성별에서 사회안전망 구축은 유의수준 .01, 안전 문화정착은 유의수준 .05에서 통계적 차이를 보였다. 직업에서는 방사선 사회안전망 구축에 대해서 전문직 종사자와 서비스직 종사자가 유의수준 .05에서 통계적 차이를 나타냈다. 둘째, 다중회귀분석 결과 방사선 사회안전망 구축의 하부요인인 '지자체 방사선 안전교육'이 시민의 안전의식과 안전 문화 정착에 정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 셋째, 사회안전망 구축과 시민의 안전의식, 안전 문화 정착 간 상관관계 분석 결과 정적 상관을 나타냈다. 따라서, 방사선 사회안전망 구축이 잘되어 있으면 시민의 안전의식과 안전문화 정착에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다.