• 대한핵의학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.533-540
• /
• 1995

정량적인 PET 영상에서는 감쇠보정이 매우 중요하며 가장 정확한 방법은 투과스캔을 관심부위에 실시하여 측정된 감쇠보정영상을 만들고, 이를 같은 부위에서 실시한 방출 영상의 재구성에 적용하는 것이다. 기존의 방법은 투과스캔 후에 추적자가 섭취되기까지 장시간이 경과된 후 방출스캔을 하므로 PET스캐너의 효율적 사용에 제한이 있었다. 따라서, 스캔시간을 단축하고 촬영중 환자가 움직일 가능성을 최소화시켜 영상의 질을 개선하고 PET스캐너의 효율을 높이기 위하여, 추적자를 주사한 후 투과 및 방출스캔을 동시에 실시하여, 투과스캔에서의 측정치를 왜곡시키는 방출계수를 빼주는 T+E 감쇠보정 방법을 실행하였다. 배후에는 F-l8 fluoride ion $0.4{\mu}Ci/cc$의 방사능을 가진 물을 실린더 모형(5750 cc)에 채우고, 목적물을 나다내는 1개의 삽입물 실린더(276 cc)에는 F-18 fluoride ion $4.3{\mu}Ci/cc$의 방사능을 주입하고 공기를 주입한 삽입물 실린더와 테플론으로 이루어진 삽입물 실린더를 사용하여 T+E 방법의 특성을 고찰하였다. 투과용선원으로 Ge-68(10 mCi) 회전 핀선원을 사용하여 5시간 동안에 T+E 스캔을 5분, 10분, 20분, 방출스캔을 20분씩 교대로 5차례 실행하여 투과 및 방출영상이 최종 방출영상에 미치는 오차를 측정하였다. T+E 스캔으로 감쇠보정한 방출영상과 기준 투과영상으로 감쇠보정한 방출영상을 비교하면, 목적물의 방사능이 $1.0{\mu}Ci/cc$일 경우 T+E 감쇠보정 방법의 오차는 2.6%이었으며 이 오차는 목적물의 방사능이 줄어들수록 더욱 감소하였다. 또한, T+E 방법으로 구성된 방출영상의 노이즈는 기준 투과스캔 방법으로 보정된 영상에 비하여 유의한 차이를 보이지 않았다. 그러므로, 회전 핀선원과 투과 및 방출 동시 영상 방법을 사용하여 정확한 감쇠보정을 할 수 있었으며 이 방법은 임상 PET 영상에서 환자당 스캔시간을 줄임으로써, 환자의 움직임으로 인하여 발생할 수 있는 오차를 최소화하여 PET 스캐너의 효율을 높일 수 있었다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
• /
• 제43권5호
• /
• pp.459-467
• /
• 2009

목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.363-373
• /
• 2020

정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
• /
• 제2권1호
• /
• pp.135-147
• /
• 1985

영남대학교 재학생의 신경증적 경향을 평가하기 위하여 신경증 척도를 사용하여 재학생 5,869영 (남대생 : 3,893, 여대생 : 1,976명)을 대상으로 하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 총 평균점수는 남대생 $13.45{\pm}7.44$이며, 여대생 $16.89{\pm}7.19$으로 여자가 남자보아 유의하게 높은 평균점수를 보였다 (P<0.001). 신경증 척도의 항목별 성적은 남대생은 (16) 이유없는 기분변화인 행복감이나 우울감, (38) 백일몽, (1) 현기증, (2) 심장박동증가 및 (35) 건강염려 등의 항목이 높았다 (P<0.001). 여대생은 (16) 이유 없는 기분변화인 행복감이나 우울감, (1) 현기증, (38) 백일몽, (8) 혐오경험 및 (9) 과잉신경질 등의 항목이 높았다(P<0.001). 신경증 성적 분포는 남대생 24점 이상이 10.3% (398명), 여대생 26점 이상이 13.0% (256명) 이었으며 전체중 11.1% (654명)로 여대생에서 고득점자가 많았다. 신경증과 관련된 사회정신 의학적 요인중 남녀 대학생 모두에서 공통적으로 유의한 영향을 끼친 것은 소속대학 선택과 현재소속학과에 대한 불만족인 경우 (P<0.001) 및 자기자신의 과거, 현재, 미래의 만족도에 있어서 비관적인 경우 (P<0.001) 등에서 유의하게 높은 성적을 보였다. 또 학비부담자에서 남대생은 부모로 부터 학비를 받는 경우 (P<0.01) 및 여대생은 형제자매로 부터 학비를 받는 경우가 유의하게 높은 성적을 보였다. 남대생 단독으로 고득점율에 유의하게 영향을 끼친 요인은 1학년일 경우 (P<0.001), 월잡비에서 일만원 이하의 용돈을 쓰는 경우였으며, 그리고 여대생에서는 성장지별에서 읍단위인 경우 (P<0.05)와 현재거주지별에서 기타인 경우 (P<0.001) 등이었다. 상관계수 (r=0.40 이상)는 신경증척도 (33) 활동력 저하 및 (2) 심장박동 증가 등은 불안척도 (8) 피로감 (r=0.46) 및 (1) 심계항진 (r=0.45) 등이었고, 신경증 척도 (2) 심장박동증가 및 (33) 활동력 저하 등은 우울척도, (9) 심계항진 (r=0.48) 및 (10) 피로감 (r=0.42) 등에 각각 유의한 상관이 있는 것으로 평가 되었다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제21권3호
• /
• pp.171-182
• /
• 2018

탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.

• 구강회복응용과학지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.389-403
• /
• 2008

서양인에 비해 한국인에서 호발 하는 III급 부정교합은 함몰된 중안모와 더불어 돌출된 하순과 하악골로 인해 기능적, 심미적, 심리적 문제를 야기하게 된다. 이러한 인종적 특성에 따른 발생 빈도의 차이에 따라 기존의 연구들은 주로 nasal airway 폐쇄와 II급 부정교합과의 관계에 대한 것이 대부분이었다. 또한 이러한 연구들은 자료 채득이 용이한 반면 2차원적 한계를 가지고 있는 측모 두부방사선 계측사진을 이용한 연구가 대부분이었다. 이에 본 연구는 III급 부정교합자와 정상교합자의 nasal airway의 형태를 3차원 전산화 단층촬영을 통해 얻어진 입체 영상으로 재구성한 모델을 이용하여 비교해 보고자 시행되었다. 연구 대상으로서 실험군으로 골격성 III급 부정교합으로 진단되어 악교정 수술을 위한 술 전 교정치료를 받기로 예정된 총 16명(남성 7명,여성 9명)과 대조군으로 임상적으로 정상적인 교합관계를 보이며 교정치료와 보철치료의 경험이 없는 정상 교합자 13명(남성 7명,여성 6명)을 선정 하였다. 두개골의 전산화 단층촬영(Computed Tomograph / CT)을 시행한 후 얻은 영상정보를 이용하여 nasal airway와 두개골의 3차원 입체영상을 제작하였다. 이러한 입체영상을 가지고 nasal airway의 절대적, 상대적 부피, 단면적의 비교를 시행하였으며 결과는 다음과 같았다. 1. 두 군 사이에 절대적 상기도 부피 비교에 있어서 실험군의 구인두 크기가 대조군에 비해 크게 나타났으며, 나머지 항목에서는 두 군 사이에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 2. 두 군 사이에 상대적 상기도 부피 비교에 있어서 실험군의 구인두 부피가 대조군에 비해 크게 나타났으며, 나머지 항목에서는 두 군 사이에 유의한 차이는 나타나지 않았다. 3. 두 군 사이에 구인두 폭경변화 양상은 유사하게 나타나 하방으로 갈수록 점점 감소하다 다시 증가하는 양상을 보였으며 모든 부위에서 대조군에 비해 실험군의 평균 폭경이 크게 나타났다. 4. 측면에서의 상기도 평균 기도 만곡도를 나타내는 그래프 상에 있어서 두 군 사이에 유사한 양상이 나타났다.

• 비교문화연구
• /
• 제52권
• /
• pp.165-194
• /
• 2018

본 연구는 환구시보 4월 7일 "용타항미원조적의지타대미무역전(用打抗美援朝的意志打對美貿易戰)" 사설에 대하여 비판적 담화분석의 접근법을 활용하여 텍스트 기술, 상호텍스트성, 사회문화적 수행 설명으로 구분하여 분석하였다. 본 사설은 '전쟁(戰爭)'과 관련된 어휘와 프레임을 집중적으로 사용하고 있다. 첫째, "무역전(貿易戰)"과 "항미원조(抗美援朝)"는 은유와 전쟁프레임을 보여주는 예이다. 둘째, "전략(戰略)"은 미국과 중국에 각각 부정적, 긍정적으로 사용되고 있다. 셋째, 다양한 전쟁 용어가 사용되었다. 넷째, '인유법(引喩法)'을 살펴보면, 전쟁관련 표현이 보인다. 본 사설의 상호텍스트성에서 두 가지 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 환구시보가 '대등한 보복'을 줄곧 사용하고 있다. 이유는 자신의 반격을 정당화하고, 그런 중국이 하는 전쟁은 '자위적 차원의 반격전(自衛反擊戰)'이 되도록 포장해주기 위함이다. 둘째, '싸우기는 싫은데, 싸움이 두렵지는 않다'라는 표현이 여러 사설에서 반복되었다. 그 이유는 다음과 같다. (1) 인민의 결집을 호소. (2) 공포심을 일으켜, 그들이 결집해야만 하는 이유를 암암리에 부여. (3) "두렵지 않다"를 통해 중국은 체면을 차리고, 미국에게는 "싸우기 싫다"는 '싸인'을 보내기 위함이다. 맥락상 같은 논지가 약 3개월(2018.03.23.-06.17)의 시간차를 두고 9개 사설에서 비슷한 표현으로 보이는 것은 상호텍스트성의 예라 할 것이다. 본 사설의 사회문화적 수행은 중국 정부의 패권 이데올로기를 전파함에 있다. 첫째, 핵심 국책사업 '중국제조(中國製造)2025'는 절대 포기할 수 없음을 분명히 밝힌 것이다. 둘째, 사설은 "항미원조(抗美援朝)"를 소명하여 미국을 비난 협박하고, 민심의 이반을 다독이며 결집을 호소, 시진핑 정부에 힘을 실어 주고자 하는 의도이다. 셋째, 중국은 미국과의 협상의 여지를 열어두고자 하고 있다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.45-54
• /
• 2021

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.

• 핵의학기술
• /
• 제14권2호
• /
• pp.38-40
• /
• 2010

이 논문은 먼저 서울대병원 PET/CT 외부 반입 영상 자료의 현황을 파악하고 이를 바탕으로 현재 각 병원 간 전송을 위해 사용되는 PET/CT 영상 자료의 현황과 문제점에 대해 알아보고자 한다. 2010년 1월부터 4월까지 외부 병원에서 의뢰한 PET/CT 영상 판독 의뢰가 있었던 64개 병원을 대상으로 하였다. 각 병원들의 PET/CT 영상 자료에 대해 개별 PET과 CT 영상 자료 제공 여부, PET/CT 융합 영상 제공 여부 등을 조사하였다. 그리고 외래 판독 의뢰가 많았던 병원 상위 5개 병원의 핵의학과 책임자에게 전화를 통한 설문 조사를 실시하였다. 질문 항목은 각 병원 핵의학과에서는 외부 병원 반출용 PET/CT 영상 자료의 구성에 대해 알고 있는지 여부와 핵의학과 자체에서 외부 병원 영상을 처리하는지 여부이다. 서울대병원에 판독이 의뢰된 64개 병원의 PET/CT 영상 CD 자료에 대해 조사하였다. 이 중 횡단면 PET 영상을 제공해준 병원은 조사된 전체 병원의 73%, 횡단면 CT 영상을 제공해준 병원은 조사된 전체 병원의 73%에 불과하였으며 횡단면 융합 영상을 제공해준 병원은 조사된 전체 병원의 77%, MIP 영상을 제공해준 병원은 조사된 전체 병원의 86%였다. 그리고 병원마다 보내는 데이터들이 다 제각각이었다. 어떤 경우는 DICOM 표준형식의 횡단면 PET/CT 영상 등 모든영상이 포함된 경우도 있고 반대로 MIP 영상과 2차원 캡쳐 영상이 없는 경우도 있다. 최소한의 영상을 포함시키는 것도 중요하지만 불필요하게 많은 영상 정보들은 저장 매체의 용량과 영상의 복사 등의 이동 시간에도 비효율적이다. 가장 중요한 DICOM 표준 형식의 횡단면 PET/CT 영상을 전혀 포함하지 않은 병원들을 대상으로 한 전화 설문에서는 핵의학과 자체에서 외부 반출용 PET/CT 영상 자료의 구성에 대해 모르고 있었으며 핵의학 영상 자료를 PACS에 올리고 외부 반출용 영상 CD 제작을 타 부서에서 진행하고 있었다. 현재 각 병원들에서 외부 병원으로 복사하여 보내는 PET/CT 영상 자료 CD는 전체 대상 병원의 27% 이상에서 제한적인 영상만을 포함하고 있어 외부 병원 영상을 받아 환자진료에 이용하는 병원에서는 제한된 영상 정보로 인한 PET/CT 검사의 판독 및 활용 상의 어려움, 재촬영에 따른 추가 의료비 지출이 상당한 문제가 되고 있다. 각 병원들에서 외부 병원으로 보내는 PET/CT 영상 자료에는 최소한 DICOM 표준 형식의 전체 횡단면 PET 영상과 전체 횡단면 CT 영상을 필수적으로 포함시키도록 하고 불필요한 영상을 최소화하는 학회 차원에서의 외부 반출 PET/CT 영상에 대한 가이드라인 마련이 필요하다고 사료된다.

• 핵의학기술
• /
• 제20권2호
• /
• pp.42-45
• /
• 2016

$^{18}F-Florbetaben$은 베타아밀로이드 병리를 확인하여 인지 장애 및 의심 환자에게 보조적 진단으로 사용되고 있다. 지질 친화성의 특성과 에탄올이 첨가된 약제의 특성상 주사 후 3-way Set에 잔량과 주사 시 환자의 통증이 관심의 대상이 된다. 본 연구는 효과적인 방사성의약품의 주사와 환자 케어 및 우수한 영상을 위함이다. 내원환자 70명을 대상으로 하였고, 환자들에게 평균 $259{\pm}74MBq$의 $^{18}F-FDG$ (20명), $^{18}F-FP-CIT$ (20명), $^{18}F-Florbetaben$ (30명)을 3-way Set으로 주사(Reflusing 2회, Reflusing 3회 이상)를 하여 주사 후 잔량을 측정하였고, $^{18}F-Florbetaben$ 주사 시 사용되는 3-way Set와 Heparin Cap의 효율적인 주사방법을 알아보기 위해서 주사 후 잔량을 측정하여 SPSS 12.0 ANOVA, t-test 통계분석을 통하여 잔량을 비교분석 하였다. 그리고 $^{18}F-Florbetaben$의 통증 유발 성분의 에탄올 양을 측정하기 위하여 Gas Chromatography로 추가 분석을 실시해보았다. Reflusing 2회 시 $^{18}F-FDG$: 1.48 MBq (0.04 mCi), $^{18}F-FP-CIT$: 7.4 MBq (0.2 mCi), $^{18}F-Florbetaben$: 32.6 MBq (0.88 mCi)의 잔량이 측정 되었고 Reflusing 3회 이상 시 $^{18}F-FDG$: 1.85 MBq (0.05 mCi), $^{18}F-FP-CIT$: 3.7 MBq (0.10 mCi), $^{18}F-Florbetaben$: 36.3 MBq(0.98 mCi)의 잔량이 측정 되었다. 다중 비교결과 Reflusing 2회 시 잔량이 유의미한 차이가 있었고(P < 0.05), 3회 이상 시 $^{18}F-Florbetaben$과 $^{18}F-FDG$, $^{18}F-FP-CIT$는 잔량의 유의미한 차이가 있었으며(P < 0.05), $^{18}F-FDG$와 $^{18}F-FP-CIT$는 유의미한 차이가 없었다(P > 0.05). $^{18}F-Florbetaben$ 주사 후 잔량은 3-way Set: 32.6 MBq (0.88 mCi), 36.3 MBq (0.98 mCi)였고 Heparin Cap: 7.03 MBq (0.19 mCi)으로 유의미한 차이가 있었다(P < 0.05). Gas Chromatography 분석결과 에탄올: 207665 ppm, 아세톤: 377.4 ppm으로 나타났다. $^{18}F-Florbetaben$은 $^{18}F-FDG$와 $^{18}F-FP-CIT$에 비해 주사 후 잔량이 많았고, 통증을 유발하는 에탄올 성분의 수치가 높게 나타났다. 주사 시 3-way Set 방식보다는 Heparin Cap을 사용함이 잔량 감소에 더 효과적이었다. 그리고 주사 시 환자의 통증 완화를 위해서 천천히 주사함을 권고한다.