• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제47권3호
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• pp.111-133
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• 2022

The exciting advancement related to the "modeling of digital human" in terms of a computational phantom for radiation dose calculations has to do with the latest hype related to deep learning. The advent of deep learning or artificial intelligence (AI) technology involving convolutional neural networks has brought an unprecedented level of innovation to the field of organ segmentation. In addition, graphics processing units (GPUs) are utilized as boosters for both real-time Monte Carlo simulations and AI-based image segmentation applications. These advancements provide the feasibility of creating three-dimensional (3D) geometric details of the human anatomy from tomographic imaging and performing Monte Carlo radiation transport simulations using increasingly fast and inexpensive computers. This review first introduces the history of three types of computational human phantoms: stylized medical internal radiation dosimetry (MIRD) phantoms, voxelized tomographic phantoms, and boundary representation (BREP) deformable phantoms. Then, the development of a person-specific phantom is demonstrated by introducing AI-based organ autosegmentation technology. Next, a new development in GPU-based Monte Carlo radiation dose calculations is introduced. Examples of applying computational phantoms and a new Monte Carlo code named ARCHER (Accelerated Radiation-transport Computations in Heterogeneous EnviRonments) to problems in radiation protection, imaging, and radiotherapy are presented from research projects performed by students at the Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) and University of Science and Technology of China (USTC). Finally, this review discusses challenges and future research opportunities. We found that, owing to the latest computer hardware and AI technology, computational human body models are moving closer to real human anatomy structures for accurate radiation dose calculations.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.165-172
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• 2021

이 연구의 목적은 가슴압박소생술(cardiopulmonary resuscitation, CPR)의 숙련도에 따른 목근육에 근긴장도와 근경직 차이를 확인하기 위해 실시되었다. 연구대상자는 20대 여학생 30명으로 숙련자군과 비숙련자군 각각 15명이었다. 연구결과, 숙련자군은 가슴압박 수행 후 손잡기(hand grip)의 위손쪽 아랫목근육의 근경직과 위등세모근의 근긴장도가 유의하게 감소되었다(p<.05). 비숙련자군은 가슴압박 후 양쪽 위등세모근의 근긴장도와 근경직이 모두 유의하게 감소되었지만(p<.05) 연구군 간에 유의한 차이는 없었다. 그리고, 비숙련자군은 숙련자군과 비교하여 가슴압박 수행 후 평균압박속도, 총압박횟수, 가슴압박 정확도, 가슴이완 정확도가 유의하게 낮았다(p<.05). 이 연구를 통해 가슴압박은 수행자의 목근육에 근생리학적 영향을 미치지만, CPR 숙련도에 따른 차이는 없으며, 숙련도는 CPR 정확성에 중요한 요소인 것을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제46권1호
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• pp.9-14
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• 2023

When measuring cerebrovascular with 3D rotational angiography, the accuracy was verified by comparing the actual size and measurement size, respectively. It is intended to help select therapeutic materials and instruments during cerebrovascular intervention by comparing the average error rates for measured values in the 3DRA and CTA methods by examining with protocols such as brain CTA, which are always performed in emergency situations. The mean error rate between the groups of measurers was ±3.655% for radiation technologist and ±3.331% for university students, and the mean error rate of the student group was within tolerance (±10%), and the independent sample T-test result t =0.879, p=0.394 (p>0.05) showed no statistically difference between the two. In addition, the average error rate measured by both groups by 3DRA was measured below ±5% within the tolerance error rate (±10%), and most of CTA was measured within the tolerance range (±10%), but showed an average error rate of up to 5.65%, and the independent sample T-test result was statistically more accurate than 3DRA. Both the 3DRA method and the brain CTA method for measuring cerebrovascular size could be accurately measured within tolerance, but it would be better to measure cerebrovascular blood vessels using a more accurate 3DRA method during cerebrovascular intervention.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제47권1호
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• pp.29-37
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• 2024

This study aims to evaluate the performance of the U-Net based learning model that may vary depending on the histogram equalization algorithm. The subject of the experiment were 17 radiology students of this college, and 1,727 data sets in which the region of interest was set in the thyroid after acquiring ultrasound image data were used. The training set consisted of 1,383 images, the validation set consisted of 172 and the test data set consisted of 172. The equalization algorithm was divided into Histogram Equalization(HE) and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE), and according to the clip limit, it was divided into CLAHE8-1, CLAHE8-2. CLAHE8-3. Deep Learning was learned through size control, histogram equalization, Z-score normalization, and data augmentation. As a result of the experiment, the Attention U-Net showed the highest performance from CLAHE8-2 to 0.8355, and the U-Net and BSU-Net showed the highest performance from CLAHE8-3 to 0.8303 and 0.8277. In the case of mIoU, the Attention U-Net was 0.7175 in CLAHE8-2, the U-Net was 0.7098 and the BSU-Net was 0.7060 in CLAHE8-3. This study attempted to confirm the effects of U-Net, Attention U-Net, and BSU-Net models when histogram equalization is performed on ultrasound images. The increase in Clip Limit can be expected to increase the ROI match with the prediction mask by clarifying the boundaries, which affects the improvement of the contrast of the thyroid area in deep learning model learning, and consequently affects the performance improvement.

• 대한치과기공학회지
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• 제46권2호
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• pp.42-48
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• 2024

Purpose: The purpose of this study is to investigate the applications and prospects of big data in digital dental healthcare. Methods: The study included 30 participants in the dental field (dentists, technicians, professors, and graduate students). From June 25 to 30, 2023, the contents of the study were thoroughly explained, consent was obtained from the research subjects, and a questionnaire was administered via an internet service. The questionnaires of 28 participants who responded completely were used for analysis. The collected data were statistically processed using IBM SPSS Statistics ver. 22.0 (IBM). Results: The use of big data in digital dental healthcare, digital dental health system, mobile dental health, dental health analysis, and telehealthcare were all heavily surveyed, with an average score of 3.97 or higher on a 5-point Likert scale. The areas where big data can be utilized in digital dental healthcare are as follows. The utilization rate for three-dimensional digital product development via linkage with big data systems and industrial field manufacturing technology was found to be 4.11±0.67, and the analysis of trends by age in the occurrence of various oral diseases was found to be 4.00±0.98. Conclusion: In the future, research into the viability of big data's success in the medical data field, which is directly related to human life, is needed. Additionally, social policies and regulations regarding big data-related information and standards in dental healthcare are necessary.

• 보건의료생명과학 논문지
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• 제10권1호
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• pp.163-167
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• 2022

수분은 신체의 60% 이상을 차지하는 주요 구성 물질로 하루에 섭취해야 할 일정한 수분량을 설정하여 모든 연령층에 권장하고 있다. 수분은 호르몬 분비에도 관여하며 체내에 수분이 부족하면 주요 장기가 제 기능을 못 하며 스트레스 호르몬을 분비한다. 즉 충분한 수분 섭취는 탈수 증상을 완화해 스트레스, 우울, 불안감을 완화하는 데 도움이 된다. 그래서 본 연구는 대학생의 수분 섭취가 타액 코르티솔 호르몬 변화에 미치는 영향에 대해 파악하고자 대학생 32명을 대상으로 4주 동안 진행하였다. 취업과 진로 결정을 해야 하는 대학생 32명 중 평균 스트레스 호르몬의 수치는 성인 정상치에 속하며 심한 스트레스를 받는 학생은 없지만, 일부 학생들은 어느 정도 스트레스를 받는 것으로 나타났다. 실험 결과, 사후 타액 코르티솔 호르몬 농도가 사전 타액 코르티솔 호르몬 농도보다 낮아 4주간 충분한 수분 섭취를 통해 스트레스 완화된 것으로 추정한다.

• 보건의료생명과학 논문지
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• 제10권2호
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• pp.387-391
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• 2022

본 연구는 강원도 지역 20대 대학생 8명을 대상으로 온천욕을 주 1회씩 4주간 진행 후 근방추 활성도를 통한 인체의 자세 균형에 미치는 영향을 알아보는 실험연구로 온천욕 이후 인체에 미치는 온열 효과와 수중 역학의 특성에 따른 근방추 활성화와 그에 따른 신체 균형감각의 변화를 분석하였다. Win-Track 프로그램을 이용하여 실험 전·후 측정값을 비교 분석하였다. 실험 결과 온천욕 이전의 경우 체중을 지지하는 발의 면적이 상대적으로 온천욕 이후에 비해 넓게 분포하였으며, 압력의 변화에서는 온천 이후에 비해 발의 압력은 최대값과 평균압력치 값이 모두 낮았다. 실험 결과 결과로 근방추 활성으로 인체의 체중을 지지하는 발의 면적감소와 더불어 인체 무게중심에 대응하기 위한 발의 압력변화가 긍정적으로 나타났다. 균형자세 유지에 어려움을 겪고 있는 질환자의 효율적인 치료적 훈련프로그램에 적용할 수 있을 것이다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제9권2호
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• pp.117-133
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• 2005

자기공명영상에서 병리구조물을 깨닫기 위해서는 먼저 자기공명영상에서 정상 해부구조물을 깨달아야 한다. 자기공명영상에서 해부구조물을 익히기 위해서는 다음과 같은 학습 자료가 필요하다. 첫째, 온몸의 자기공명영상, 둘째, 수평, 이마 그리고 마루 자기공명영상, 셋째, 자기공명영상에 들어맞는 구역화영상, 넷째, 자기공명영상에 있는 해부구조물의 3차원영상, 넷째, 자기공명영상, 구역화영상 그리고 3차원영상을 볼 수 있는 소프트웨어가 필요하다. 그러나 지금까지 이러한 학습 자료를 구하기 힘들었다. 따라서 이 연구에서는 의과대학 학생과 의사가 자기공명영상에서 정상 해부구조물을 익히는 데 도움을 주는 학습 자료를 다음처럼 만들었다. 표준 체형을 가진 건강한 한국인 남성을 골랐다. 온몸의 자기공명영상 613장을 찍고(slice thickness 3 mm, interslice gap 0 mm, field of view 480mm${\times}$480mm, resolution 512${\times}$512, T1 weighted) 개인용 컴퓨터에 옮겼다. 자기공명영상에 있는 60개의 해부구조물을 구역화해서 구역화영상을 만들었다. 이마, 마루 자기공명영상과 이마, 마루 구역화영상을 만들었다. 구역화영상을 바탕으로 47개 해부구조물의 3차원영상을 수동 표면재구성 방법으로 만들었다. 자기공명영상, 구역화영상, 3차원영상을 볼 수 있는 소프트웨어를 만들었다. 이 연구에서 만든 온몸의 수평, 이마, 마루 자기공명영상, 자기공명영상에 들어맞는 구역화영상, 3차원영상, 소프트웨어와 같은 학습 자료는 의과대학 학생과 의사가 자기공명영상에서 정상 해부구조물을 익히는 데 도움을 줄 것이다. 이 학습 자료는 인터넷이나 CD를 통해서 널리 퍼뜨릴 것이다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제50권4호
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• pp.340-347
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• 2007

목 적 : 현행 중 고등학교 교과서 중 '기술가정', '가정과학' 교과서에 소아의 건강 관리 및 육아에 관한 내용이 수록되어 있어, 이 들 교과서의 내용이 의학적으로 적절한지를 살펴보고 만약 부정확하거나 틀린 내용 혹은 근거가 없는 내용이 수록되어 있다면 이를 시정하여 잘못된 정보가 전달되지 않도록 하기 위하여 검정교과서를 검토해 보았다. 방 법 : 2007년 발행된 중 고등학교 교과서 중 '기술가정', '가정과학' 교과서 47편을 대상으로 하였고, 각 교과서에서 소아의 건강 관리 및 육아에 관련된 내용이 차지하는 비중과 부적절한 내용을 찾아 정의가 잘못된 경우, 정보 자체가 틀린 경우, 부연 설명이 부족한 경우 등으로 나누었으며, 각 교과서의 저자들의 전공분야도 함께 분석해 보았다. 결 과 : 중학교 '기술가정'에서는 청소년기의 정신 및 신체적 변화와 영양에 대해 다루고 있었고, 고등학교 '기술가정', '가정과학'의 경우, 결혼 및 육아에 대해 다루고 있었다. 각각이 차지하는 비중은 중학교 '기술가정'이 평균 27.5%, 고등학교 '기술가정' 및 '가정과학'이 평균 11.7%였다. 내용에 있어서는 정의가 잘못된 경우로는 신생아 및 영아기의 연령 구분이 가장 많았고, 내용 자체가 틀렸거나 부정확한 경우는 주로, 숫구멍, 원시반사, 모유 및 이유식 등에 관한 내용들이었으며, 이 밖에도 배꼽소독 및 영유아의 발달 단계 등에 관해 부적절한 정보를 전달하고 있었다. 예방 접종표는 개정판이 아닌 1997년판을 사용하고 있었다. 부연설명이 부족했던 경우로는 태아기의 설명이나 증상만으로 의심해 볼 질병에 대한 기술이 너무 비약적이어서 혼란을 야기할 가능성이 많았다. 모유수유나 이유식에 대해서도 기술이 불충분하거나 적절하지 못하여 잘못된 인식을 가지기 쉬운 부분이 많았다. 이들 중학교와 고등학교 교과서 저자들의 전공을 살펴보면 가정 계열이 각각 75.7%, 74.1%로 가장 많았으며, 그 다음으로 현직 교사 및 장학사가 각각 24.3%, 25.9%를 나타내었고, 집필 과정에서 관련 의학 전문 학술단체나 전문가의 검토를 거친 근거는 없었다. 결 론 : 교과서 내에 소아의 건강 관리 및 육아에 관한 내용을 기술할 때 '대한소아과학회'와 같은 전문 학술단체의 감수를 거쳐 정확한 의학 정보를 제공함으로써 중 고등학교 학생들이 실생활에 적용하는데 있어 혼란이 초래되지 않도록 교과서 집필 과정을 시급히 개선하여야 한다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제50권1호
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• pp.42-51
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• 2001

연구배경 : 심폐운동검사를 호흡곤란이나 운동제한의 주원인 감별을 위한 진단적 목적으로 이용시, 사용한 진단 알고리즘과 운동방법에 따른 분석결과에 차이가 있는지를 알아보고, 차이가 있다면 그 원인은 무엇인지 알아보고자 하였다. 연구방법 : 안정시 폐기능검사상 이상이 있는 만성폐질환자 66명, 운동시 호흡곤란을 호소하나 안정시 폐기능검사상 이상이 없는 환자 48명을 대상으로 자전거를 이용하여 증상 제한적 최대운동을 시행하고 Wasserman 등과 Eschenbacher 등이 제안한 진단 알고리즘을 이용 하여 분석하여 그 결과를 비교하였고, 건강한 의과대 32명을 대상으로 자전거와 답차를 이용하여 증상 제한적 최대운동을 시행한 후 Eschenbacher 등이 제안한 진단 알고리즘으로 분석후 운동방법에 따른 분석결과의 차이를 비교하였다. 연구결과 : 1) 호흡곤란을 주증상으로 호소하고 안정시 폐기능 검사상 미국흉부학회 기준에 부합하는 폐기능손상을 보이는 환자중 최근 2개월이내에 증상이 악화되지 않은 환자 66명을 대상으로 증상제한적 최대운동후 Wasserman 방식과 Eschenbacher 방식으로 해석후 비교하여 보았을 때 42명에서 일치하여 63.6%의 일치율을 보였다. 폐기능검사소견에 따라 구분하여 보면, 폐쇄성장애를 보인 경우는 43명중 30명으로 69.8%, 제한성장애를 보인 경우 8명중 2명으로 25%, 혼합성장애를 보인 경우 15명 중 10명으로 66.7%의 일치율을 보였다. 2) 임상적으로 심장질환은 의심되지 않으나 활동시 호흡곤란을 호소하고, 안정시 폐활량측정에서 정상소견을 보이는 48명을 대상으로 자전거를 이용한 운동 후 두 방식으로 분석 비교하였을 때 30명에서 일치하여 일치율은 60.4%이었다. 3) 호흡곤란 등의 호흡기계증상이 없고 안정시 폐활량검사상 정상인 건강한 의과대학 남학생 32명을 대상으로 자전거와 답차를 이용한 운동후 Eschenbacher 방식으로 해석한 결과 운동방법에 따른 일치율은 25% 이었다. 결론 : 이와 같은 결과로 진단 알고리즘 혹은 운동방법에 따라 결과가 차이가 있음을 알 수 있었고, 심폐운동검사를 호흡곤란이나 운동제한의 주원인 감별을 위한 진단적 목적으로 이용하기 위해서는 한국성인에 적용할 수 있는 운동방법에 따른 진단 알고리즘을 확립하는 것이 필요하다고 여겨진다.