폐암의 변이 형태는 크게 침륜형과 팽창형의 두 가지로 나눌 수 있는데, 팽창형은 암의 크기가 크고 성장속도는 느린 특징을 가지고 있으며, 침륜형은 암의 크기가 작고 성장 속도는 빠르며 괴사 부분이 많고 경계선이 불규칙적인 특성을 가지고 있다. 본 논문은 병리 전문가의 이와 같은 시각적인 진단요소를 폐암 변이 분석을 위한 영상의 특성으로 추출하여, 형태학적 특성과 절감특성으로 분석한 후 의료 영상에 대한 진단을 전문가의 진단 견해와 비교해 보았다. 의료 영상에 대한 진단은 영상의 특성과 함께 전문가의 진단 기준에 대한 특성을 최대한 반영하는 특성에 의한 것이어야 할 것이다.
본 연구는 대표적인 지식기반산업인 생명의료산업의 첨단의료복합단지 조성정책을 대상으로 하여 정책형성과정을 분석하고자 한다. 첨단의료복합단지는 다양한 분석요소와 속성들을 내포하고 있기 때문에 국내외 정치적 경제적 사회적 환경변화에 따른 정책형성과정을 Kingdon(1984, 1995, 2003)의 '정책흐름모형'을 적용하여 분석하였다. 2005년 8월 의료산업선진화위원회가 출범한 시기에서 2008년 3월 '첨단의료복합단지특별법'이 제정되기까지 정책형성 과정을 대상으로 하였다. 분석결과 첨단 의료산업분야의 정책형성 과정은 여러 요인들과 정책흐름들이 간여되어 있으며, 특히 정책의제가 정부의제로 공식화되는 법제화의 과정은 정책선도자 뿐만 아니라 다양한 이해관계자의 역동적인 역할에 의하여 진행된다는 점을 조명하였다.
단색 엑스선은 적은 방사선 피폭으로 대조도가 높은 의료영상을 만들 수 있다. 엑스선 튜브와 다층박막 거울을 결합하면 높은 플루언스의 단색 엑스선을 얻을 수 있다. 몰리브덴(Mo) 타깃을 갖는 엑스선 튜브에서 Mo 특성방사선(17.5keV)을 높은 반사율로 획득하기 위한 W/C 다층박막 거울의 최적화를 수행하였다. 반사율이 최대가 되는 조건에서 두께주기와 두께비를 결정하였다. 최적 설계된 다층박막 거울에 대한 두께주기와 브래그 정렬에 대한 공차를 구하였다. 증착(deposition) 공차 0.2nm와 회전정렬 공차 ${\pm}0.01^{\circ}$에서 이론 반사율의 85% 이상에 해당하는 반사율이 얻어질 수 있다. 다층박막 거울을 이용하면 높은 플루언스의 특성방사선을 얻어 낼 수 있기 때문에 의료영상 획득 장치에 많이 사용될 것이다.
현대사회의 노인 인구는 첨단 의료기술과 최소 침습 수술로 인해 빠르게 성장하고 있다. 따라서 의료기기를 사용하는 경향이 증가하기 때문에 병원성 감염이 우려된다. 따라서 현대 의학의 최우선 목표는 감염예방이다. 최근 3D 프린팅을 이용하여 환자 맞춤형 임플란트 이식술이 늘고 있다. 대표적 재료로 이용되는 것이 수산화인회석이다. 현재 HA 디스크 멸균을 위한 흡수선량 기준이 없으므로, HA 디스크 표면에 오염된 대장균과 충치균을 감마선 코발트와 선형 가속기를 이용하여 각 흡수선량 0, 0.5, 1.0, 3.0, 5.0 kGy로 조사 후, 십진 희석법으로 검체에서 균 수를 측정하였다. 멸균 후 대장균, 충치균의 생존 비교분석을 위해 비모수 검정법을 시행하였으며, 그 결과 대장균은 1 kGy 이상, 충치균은 3 kGy 이상에서 멸균되었다. 방사선 멸균 흡수선량 권고사항보다 낮은 수치에서 멸균을 시행하는 것도 가능할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 변형된 모젯 변환을 이용하여 의료영상에서 회전된 물체의 회전각을 추출하고 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 모젯 변환은 이산 형태의 라돈 변환으로서 변환 영역은 입력 영상에 대한 투영값으로 구성된다. 최근 영상 정보의 압축을 위해 주로 연구되던 모젯 변환을 회전 물체의 보정에 적용하기 위해 본 논문에서는 다음과 같이 모젯 변환을 변형하여 사용한다. 먼저 회전 영상에서 정확한 회전각을 추출하기 위해, 투영선 상의 화소 뿐만 아니라 투영선에 인접한 화소들도 투영값 계산에 반영한다. 그리고 모젯 변환에서의 계산량 감소를 위해 각 투영 방향에 대해 영상의 중심 화소를 통과하는 하나씩의 투영만을 실행한다. 또한 대상 영상이 회전 영상임을 고려하여 영상의 회전 시 삭제되거나 추가되지 않는 관심 영역을 설정하여 이 영역에 대해서만 투영값을 계산한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 다양한 의료 영상의 회전각 추출 및 보정에 매우 효율적임을 알 수 있었다.
기술의 발달로 의료장비의 현대화가 이루어지고 PACS와 같은 시스템이 보편화되면서 디지털 의료영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 영역분할 기술은 디지털의료영상처리에서 첫 번째 단계로 필요한 전처리기술이다. 영역분할을 통하여 특정 부위가 종양, 부종, 파손 및 괴사세포와 같은 이상 현상을 나타내는 것을 조기에 발견할 수 있도록 해주고, 의사들이 적절한 처방을 내려줄 수 있도록 도와줄 수 있다. 특히 두뇌영상에서 백질, 회백질 및 CSF(cerebral spinal fluid)의 영역분할은 두뇌연구의 핵심기술이다. 이들 의료영상에서 기존의 윤곽선이나 영역 확장법은 애매한 경계선과 장기내의 물리적 특성이 비균질하여 영역분할의 실패율을 높게 한다. 퍼지기반의 영역분할 알고리듬은 불분명한 경계를 이루는 장기의 영역분할에 강하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 자기공명영상이 강하게 나타내는 잡음에도 안정적인 퍼지기반의 영역분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 이웃화소들을 군집시킬 때에 평균과 분산의 정보를 이용하여 최소한의 계산을 추가함으로써, 기존의 퍼지기반 영역분할 방법에 비하여 실패율이 대략 30% 이하로 낮은 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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