골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.

동물병원 방사선사를 위한 대학 방사선학과 교육과정을 개발에 기초자료로 사용 하고자 동물병원전문와 방사선학과 재학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 동물병원전문가 20명을 대상으로 기본정보와 방사선검사 교육 이수, 방사선검사 실시 경험, 동물케어 및 동물 해부 생리학 교육 이수, 방사선 안전관리 교육 이수, 방사선 생물학 교육 이수에 대해서, 방사선학과 재학생 171명을 대상으로 기본정보와 취업진로 분야, 동물병원 인식 분야, 동물병원 관련 학과 환경에 대해 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과는 엑셀에 정량적으로 입력 후 SPSS ver. 26.0 을 사용하여 분석하였다. 재학생 의 평균 나이는 22.6세 이었고, 전체 171명 중 남자 92명이었고 여자는 79명이었다. 취업진로 분야에서 전체 대상자의 62.6%가 의료기관 취업전망이 좋다고 응답하였고, 의료기관 외 취업 희망에서는 동물병원이 83명으로 가장 높았다. 동물병원 취업을 희망한다고 응답한 83명 중 64명이 동물을 좋아해서, 47명이 발전 가능성이 높아서 동물병원 취업을 희망하였다. 동물병원 발전 가능성이 있다고 응답한 159명 중 96.2% 반려동물증가로 인한다고 응답하였다. 동물병원 관련 학과 환경에서는 94.7% 관련 기자재가 없다고 응답하였고, 학과에 동물케어 교과목 72.5%, 해부생리 82.5%로 개설이 필요하다고 응답하였다. 76.6% 동물관련 교과목이 개설되면 수강 의사가 있다고 응답하였다. 동물병원전문가 전체 대상자 20명 중에 4명이 동물에 대한 방사선 검사 경험이 없었고, 방사선사 2명, 기타 2명 이었다. 동물방사선 검사에 대한 교육을 받지 않은 자는 7명 이었고, 방사선사 2명은 동물 케어와 동물 해부생리에 대한 교육을 받지 않았다. 본 연구는 향후 동물병원에 취업하는 방사선사를 위한 방사선학과 교육과정 개발에 도움이 될 것으로 사료된다.

본 연구는 폐 방사선 치료를 위한 컴퓨터 단층촬영의 관전압, 관전류 조건에 따라 딥 러닝과 아틀라스기반 자동분할 방법에 따른 생성된 볼륨과 Dice 유사도 계수와 95% 하우스도르프 거리를 분석하였다. 첫 번째 결과로 관전압 관전 류의 변화에 생성된 볼륨의 결과에서는 아틀라스기반인 smart segmentation 방법이 가장 적은 볼륨 변화를 보여주었으며, 딥 러닝을 사용한 Aview RT ACS와 OncoStudio에서는 100 mAs보다 낮은 관전류에서는 볼륨이 작아지는 걸 확인했다. 두 번째 결과인 Dice 유사도 계수에서는 Aview RT ACS가 OncoStuido 보다 2% 높은 결과를 보여주고 있으며, 95% 하우스도르프거리 결과에서도 Aview RT ACS가 OncoStudio 보다 평균 0.2~0.5% 높게 분석되었다. 하지만 관전류와 관전압에 따라 각각의 결과의 표준편차에서는 오히려 OncoStudio가 낮으므로 볼륨의 변화에서도 일관성 있을 거라 사료된다. 따라서 폐 방사선 치료를 위한 CT 촬영조건에서 낮은 관전압과 낮은 관전류에서 딥 러닝 기반 자동분할 프로그램을 사용할 때는 주의가 필요하며, 일정 관전압, 관전류 이상에서 기존에 사용하고 있는 아틀라스기반 자동분할 프로그램과 유사한 결과를 도출할 수 있었다.

본 조사는 보건계열 재학생의 라돈에 대한 지식도 및 인지도를 조사하기 위하여 부산·경남지역의 3년제 대학의 보건계열 2학년을 대상으로 설문을 실시하고 그 결과를 분석하였다. 그 결과 첫째, 성별에 따른 라돈 지식의 점수는 남성과 방사선학과가 높게 조사되었지만, 통계적인 차이는 나타내지 않았다. 둘째, 라돈의 인지도 조사 결과 방사선학과 재학생의 인지도가 가장 높게 조사되었으며 통계적으로 유의한 차이를 나타냈다. 셋째, 상관관계 분석 결과 라돈의 지식도가 높으면 인지도도 높아지는 결과가 도출되었다. 보건계열 재학생은 졸업 후 국민들의 건강을 위한 업무에 종사하게 될 학생들이므로 라돈의 지식도가 높아진다면 국민들의 건강 증진에도 도움이 될 것이다. 따라서 교육과정을 통하여 라돈에 대한 교육을 실시한다면 라돈 지식 함양에 도움이 될 것으로 사료된다.

뇌손상에서 생존자의 경우 지속적인 장애를 유발하고 뇌출혈에 따른 경막외 혈종(EDH) 및 경막하 혈종(SDH)은 주요 임상 질환 중 하나라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 컴퓨터단층검사(CT; Computed Tomography) 영상을 기반으로 뇌출혈에 따른 혈종을 자동 분할하고 3차원으로 모델링하고자 하였다. 혈종의 자동 분할을 위해서 개선된 GVF(gradient vector flow) 알고리즘을 구현하였다. 영상으로부터 경사 벡터를 계산과 반복계산을 거친 후 자동 분할을 하고 분할 좌표를 이용해서 3차원 모델을 생성하였다. 실험결과, 혈종의 경계에 대해서 정확하게 분할 성공하였다. 경계 부분과 얇은 혈종부분에서도 결과가 좋은 것으로 나타났고, 3차원 모델을 통해서 여러 방향에서 혈종의 강도, 확산 방향, 면적 등을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발 한 뇌출혈 부위의 평면정보와 3차원 모델은 의료진에게 보조적인 진단자료로서 활용 될 수 있을 것으로 판단한다.

방사선치료는 고에너지를 사용함으로 인체에 부작용이 발생할 수 있다. 이에 따라 적정 선량의 설정과 발생장치에서 만들어진 방사선에 대한 신뢰도를 확보하는 것이 중요하다. EPR/알라닌 선량평가는 물 동등성, 선량 응답 선형성과 낮은 페이딩 등의 장점이 있으므로 방사선치료 장비의 품질관리에서 유용하게 사용될 것으로 생각한다. 따라서 본 연구에서는 선형가속기 6 MV 에너지를 활용하여 알라닌의 질량에 따른 EPR/알라닌 선량평가의 신호와 선량반응곡선을 비교하였다. 조사된 알라닌 선량계의 EPR 신호를 통해 선량반응곡선과 1차 회귀방정식을 제작하였다. 이를 통해 질량에 따른 신호 크기와 선량반응곡선을 비교하고 선량반응곡선 측정 불확도를 통해 신뢰도를 확인하였다. 그 결과, 질량이 커짐에 따른 EPR 신호의 크기는 64.5 mg 기준으로 약 1.3배 증가하며, 선량반응곡선의 민감도도 커지는 것을 알 수 있었다. 측정 불확도는 5.84 ~ 8.93 % (신뢰구간 약 95 %, k=2)로 평가되었다. 본 연구를 통해 선형가속기의 품질보증과 품질관리에 EPR/알라닌 선량평가 시스템이 적용 가능할 것으로 생각된다.

식도암 방사선치료에서 폐렴 등의 방사선치료 부작용을 줄이고 정상장기를 보호하기 위하여 Full Arc와 Partial Arc를 이용한 동일평면 체적 조절 호형 방사선치료와 비동일평면 체적 조절 호형 방사선치료의 치료계획을 비교 분석하여 주변 정상 조직의 선량 차이를 평가하였다. 동시 항암 화학 방사선요법을 받은 환자 30명의 식도암 환자를 대상으로 fVMAT(2 Full Arc), pVMAT(4 Partial Arc), ncVMAT(2 Partial Arc + 2 Non-Coplanar Arc) 세 가지 치료계획의 PTV와 폐, 심장, 척수, Total MU를 비교하였다. 모든 치료계획이 PTV의 대한 조건을 충족하고 균일한 분포를 보였으며 심장의 평균선량은 fVMAT, pVMAT, ncVMAT 각각 5.8 Gy, 6.97 Gy, 7.60 Gy이었고 척수의 최대선량은 36.85 Gy, 42.51 Gy, 43.08 Gy로 fVMAT가 가장 낮은 값을 보였으며 통계적으로 유의했다. 그러나 폐의 평균선량은 각각 9.01 Gy, 7.71 Gy, 7.12 Gy이었고 V_5Gy는 52.22%, 38.61,%, 36.35%이며 V_10Gy은 37.79%, 27.33%, 24.15%로 ncVMAT가 가장 낮은 값을, fVMAT가 가장 높은 값을 보였고 통계적으로 유의했다. 따라서 ncVMAT는 식도암 방사선치료에서 폐의 선량 분포를 최소화하고 폐렴과 같은 부작용 발생률을 낮추는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 하지만 Non-Coplanar Beam을 사용함으로써 셋업의 정확성과 치료 시간 증가 등을 고려하여 각 상황에 맞춰 적절한 치료계획을 적용함으로써 보다 나은 결과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 자동노출제어 흉부 방사선 검사 시 신체 기능 일부를 대체 보조하거나 의약품 등을 주입하는 인체 이식형 의료기기가 흉부 영상의 선량과 화질에 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 제조회사와 모델이 다른 3대의 디지털 X선 발생장치와 인체모형 팬텀을 사용하여 흉부 검사와 동일한 방법으로 위치잡이를 선정 후 선행 연구에서 선량의 변화가 관찰된 인공심장박동기(Pacemaker), 심장 재동기화 치료기(CRT), 케모포트(Chemoport) 3개의 HIMD(Human Implantable Medical Device)를 상단 이온전리조센서에 부착한 후 Monte Carlo 방법론 기반의 프로그램 PCXMC 2.0을 사용하여 실험에서 도출된 DAP(Dose Area Product) 값을 입력하여 유효선량을 측정하였다. 또한 흉부 영상의 화질 평가를 하기 위해 가슴 부위에 관심 영역 3곳과 잡음영역 1곳을 설정하고 신호대잡음비(SNR; Signal to Noise Ratio), 대조도대잡음비(CNR; Contrast to Noise Ratio)를 측정하였다. 연구 결과는 유효선량의 유의미한 차이를 보여주었으며 AEC 적용과 미적용 그룹을 비교하였을 때 Pacemaker와 CRT는 유의한 차이가 있었다. (p<0.05) AEC 적용 시 Pacemaker에서 37%, CRT에서 52% 유효선량이 증가하였다. Chemoport는 유효선량의 10% 차이는 있었지만, 유의미한 차이를 보이지 않았다. (p>0.05) 영상 품질 평가에서는 모든 HIMD 삽입과 AEC 적용 유무에 따른 SNR, CNR의 유의미한 차이를 보이지 않았다. (p>0.05) 최종 결론은 AEC 적용 후 HIMD가 삽입된 환자의 흉부 X-ray 검사 시 유효선량이 증가하였으며 AEC 적용 유무에 따른 흉부 영상의 품질 차이는 없음을 알 수 있었다. 이는 HIMD가 삽입된 환자의 흉부 검사 시 AEC 미사용이 환자의 선량을 낮추는 타당성을 확인한 것이며 과피폭을 주의하고 피폭 저감화를 위한 다양한 방법을 모색하여야 한다.

본 연구에서는 코딩없이 인공지능 학습 모델을 개발할 수 있는 클라우드 기반의 버텍스 AI 플렛폼을 이용하여 비전문가인 일반인들이 손쉽게 인공지능 학습 모델을 개발하였고 임상적 적용가능성을 확인하였다. 학습용 데이터는 캐글 사이트에 공개된 총9개 치과 질환, 2,999장 치근병 X선 영상을 사용하였고, 무작위로 학습, 검증 및 테스트 데이터 이미지를 분류하였다. 버텍스 AI의 기본 학습모델 워크플로우에서 학습 파이프라인을 사용하여 하이퍼 파라미터 조정작업을 통해 영상분류, 멀티레이블 학습을 수행하였다. Auto ML을 수행한 결과 AUC가 0.967, 정밀도는 95.6%, 재현율은 95.2%로 나타났으며, 학습된 인공지능 모델이 임상적 진단에 충분한 의미가 있음을 확인하였다.

본 연구는 여성형유방증을 진단받은 환자와 정상 대조군 사이의 혈액검사 결과 및 생활 습관을 비교하여 여성형유방증의 발생에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 위험인자 간의 평균차이검정은 독립표본 t검정과 카이제곱검정을 시행하였으며 로지스틱 회귀분석을 통해 여성형유방증 발생에 영향을 미치는 다양한 예측 인자들의 상대적 위험비를 산출하였다. 나이, HGB, HCT, TC, Glucose, ALT, 음주, 탈모약, 전립선 비대증 치료제가 유의한 차이를 보이는 변수로 확인되었다. 특히 탈모약은 위험비 단변량분석에서 15.79로 가장 높게 나타났으며 HGB는 0.37배로 감소하였다. 이러한 결과는 여성형유방증 발생에 이들 요인이 중요한 역할을 할 수 있음을 시사하며, 향후 여성형유방증의 진단 및 관리를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

안와림프종의 전자선 치료 시 안구 부속기관의 방사선 부작용 및 합병증으로 인해 후낭하백내장 발생률이 높아질 수 있다. 이에 본 연구는 몬테카를로 전산모사를 활용하여 의료용 선형가속기와 안구의 수학적 모델을 모사하고, 안구 부속기관에 대한 선량평가와 수정체 차폐체 두께에 따른 안구 부속기관별 차폐율을 비교 분석하였다. 안구 부속기관의 선량평가 결과, 차폐체 미사용 시 선량을 기준으로 수정체의 민감 영역에서 가장 높은 흡수선량 분포를 보였으며, 그 외 수정체의 비민감 영역, 전방, 유리체, 각막, 눈꺼풀 순으로 점차 낮아지는 경향을 나타내었다. 차폐체 사용 시 선량 분석 결과, 2 mm 두께 사용 시 수정체의 민감 영역에서 90% 이상의 선량감소효과를 나타냈으며, 비민감 영역과 전방은 83% 이상, 유리체, 각막, 눈꺼풀에서는 30 ~ 62%의 선량감소효과를 보였다. 안와림프종의 전자선 치료 시 수정체 민감 영역의 선량 저감을 위해서는 최소 2 mm 이상의 차폐체 사용이 필요할 것으로 판단되며, 수정체 이외 안구 부속기관에 대한 차폐체 두께 및 면적을 고려한 차폐 방안이 필요할 것으로 사료된다.

2023년 10월 31일 의료기사 등에 관한 법률의 개정에 따라 방사선사 면허를 취득하기 위해서는 현장실습과목을 필수로 이수하여야 한다. 이에 따라 의료기관 현장실습의 실태를 조사하여 개정된 의료기사법을 알리고, 현장실습의 실효성을 높이기 위한 개선방안을 제안하고자 한다. 2023년 3월부터 4월까지 의료기관에 종사하는 방사선사를 대상으로 설문을 시행하였다. 설문지는 국내 포털사이트인 N사의 폼을 통해 받았으며, 응답자는 120명이었다. 현장실습 학생의 교육을 담당한 경험이 있는 응답자는 68.3%인 82명이었다. 의료기사 등에 관한 법률 개정으로 방사선사면허를 취득하기 위해 현장실습이 의무화된 사실을 알고 있는 응답자는 58%로 나타났다. 의료기사 등에 관한 법률 제9조 무면허자의 업무 금지 등에 따라 대학 등에서 취득하려는 면허에 상응하는 교육과정을 이수하기 위하여 실습 중에 있는 사람의 실습에 필요한 경우는 해당 의료기사 등의 업무를 수행할 수 있다는 사실을 알고 있는 응답자는 50%로 나타났다. 현재 현장 실습 시 어떤 교육을 하는지 묻는 질문에 참관, 환자 안내 및 환자 자세 유지와 이동 외에 방사선을 발생시키는 행위를 하게 한다는 응답자는 6%로 나타났다. 면허 취득을 위한 현장실습이 의무화됨에 따라 앞으로의 교육 방향에 묻는 질문에 77%의 응답자가 현행보다 더 많은 것을 교육할 것이라고 응답하였다. 현장실습의 적절한 전체 시간을 묻는 질문에는 12주 480시간이 35%, 8주 320시간이 33%, 16주 640시간이 27%로 나타났다. 현행 현장실습은 각종 규제에 따라 부실한 교육여건이며, 학생들의 만족도 또한 낮음을 알 수 있다. 그러나 의료기사 등에 관한 법률이 개정됨에 따라 방사선사 면허를 취득하기 위해 현장실습이 의무화되었으며, 현장실습의 교육여건을 개선할 필요가 있다. 이에 따라 원자력안전법과 진단용방사선발생장치의 안전관리에 관한 규칙을 준수하며, 표준화된 실습 목표와 평가 시스템 도입, 수련 병원 지정과 교육 전담 방사선사 지정, 확대된 실습 기간과 모의실습을 도입하여 현장실습 교육의 내실화가 필요하다.

본 연구는 바로누운자세에서 바위능선, 꼭지돌기, 꼭지돌기의 벌집, 고실부위, 속귀 길과 바위모뿔의 진단을 위해 꼭지돌기 축측사방향촬영법(reverse Stenvers , Arcelin)을 이용한 촬영 영상을 평가하였다. 대학병원 영상의학과에서 8년 이상 근무한 방사선사 5명에게 주관적 평가인 ROC 평가방법을 진행하였으며, 객관적 평가인 신호대잡음비(SNR)를 평가하여 분석하였다. Cronbach Alpha 값은 0.816으로 유의하게 높았다. 엑스선관을 다리쪽을 향하여 5°, 10°, 15°, 촬영한 영상에서 10° 기울여 촬영한 영상 ROC 평가에서 34점을 맞았고 객관적 평가에서는 신호대잡음비(SNR)는 6,549으로 높은 점수를 얻었다. 그리고 X선관을 머리쪽을 향하여 5°, 10°, 15° 기울여 촬영한 영상 평가에서는 5° 기울여 촬영한 영상 ROC 평가에서 32점을 맞았고, 객관적 평가에서는 SNR은 6,732으로 가장 높은 점수를 받았다.

본 연구는 목뼈의 치아돌기와 중쇠뼈에 골절의 선예한 영상을 얻기 위해 목뼈 팬톰과 방사선장치를 이용하여 검사한 영상을 얻은 후 방사선사 5명과 정형외과 레지던트 의사 3명에게 의뢰하여 심리적 ROC(Receiver,Operation,Characteristic) 주관적 평가 받는 결과 X선관을 다리쪽를 향하여 15°기울여 검사 시 29점을 얻어 높은 점수를 받았으며 객관적 평가 신호대잡음비(SNR)가 6.032점을 얻어 높은 점수를 받았다. 그리고 X선관을 머리쪽을 향하여 10°기울여 검사 시 33점으로 높은 점수를 받았으며 객관적 평가에서 신호대잡음(SNR)비 7.840점을 얻어 높은 점수를 받았다. 그리고 검사한 영상을 주관적, 객관적 통계적으로 평가한 결과 Cronbach Alpha 값이 0.791로 산출되었다. Cronbach Alpha 값이 0.7 이상이므로 신뢰도가 '매우좋음'으로 평가할 수 있었고 유의확률(p)이 0.042점으로 통계적으로 유의하다는 것을 확인할 수 있었다.