• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권4호
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• pp.298-307
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• 2009

본 연구는 MR T2 map기법을 이용하여 슬관절염이 없는 건강한 사람과 관절염이 있는 환자의 연골의 T2값 변화를 측정하여 슬관절 연골의 형태 및 손상 정도를 평가하고 아울러 T2 map기법의 유용성에 대하여 고찰해 보고자 한다. 과거 병력 및 현재 임상적으로 슬관절염이 없는 건강한 사람 30명과 2007년 11월부터 2008년 12월까지 무릎 통증으로 내원한 환자 중 단순 방사선 촬영에서 슬관절염 소견이 보이는 환자 30명을 대상으로 multi-echo 방식(TR: 1,000 ms, TE values (6.5, 13, 19.5, 26, 32.5. 40, 45.5, 52))인 T2 SE (spin echo) sequence를 이용하여 슬관절 연골 T2 SE 영상을 획득 하였다. 획득한 영상을 바탕으로 슬관절 연골 내 구역별 신호강도(S.I)의 변화를 측정하고 이를 Origin 7.0 Professional (northampton, MA 01060 USA)을 이용하여 평균 T2값을 산출하였다. 산출된 T2값은 독립표본검정(Independent samples T-test, SPSS win 12.0)을 이용하여 건강한 그룹과 슬관절염 그룹에 대한 정량적 분석을 시행, 통계적 유의성을 검증하였다. 건강한 그룹과 슬관절염 그룹의 시상면과 관상면의 내, 외측 관절연골에 대한 각각의 T2 값은 시상면에서는 대퇴연골의 경우 슬관절염 그룹의 평균 T2값($42.22{\pm}2.91$)이 건강한 그룹의 평균 T2값($36.26{\pm}5.01$)보다 크게 나타났고 경골 연골의 경우도 슬관절염 그룹의 평균 T2값($43.83{\pm}1.43$)이 건강한 그룹의 평균 T2값($36.45{\pm}3.15$)보다 크게 나타났다. 관상면에서는 내측 대퇴연골의 경우 슬관절염 그룹의 평균 T2값($45.65{\pm}7.10$)이 건강한 그룹의 평균 T2값($36.49{\pm}8.41$)보다 크게 나타났고 내측 경골 연골의 경우도 슬관절염 그룹의 평균 T2값($44.46{\pm}3.44$)이 건강한 그룹의 평균 T2값($37.61{\pm}1.97$)보다 크게 나타났다. 외측 대퇴연골의 경우 슬관절염 그룹의 평균 T2값($43.41{\pm}4.99$)이 건강한 그룹의 평균 T2값($37.64{\pm}4.02$)보다 크게 나타났고 외측 경골 연골의 경우도 슬관절염 그룹의 평균 T2값($43.78{\pm}8.08$)이 건강한 그룹의 평균 T2값($36.62{\pm}7.81$) 보다 크게 나타났다. 슬관절염이 있는 환자인 경우 T2 map기법을 이용하여 지금까지 사용되었던 형태학적 MR 영상화 방법과 더불어 연골의 구조적, 기능적 변화를 정량적으로 분석함으로써 연골질환의 조기 진단에 큰 도움을 줄 수 있을 것이라 사료된다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제31권2호
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• pp.215-236
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• 2016

본 논문은 항공부문 우주방사선 안전관리에 관한 적용 연구로써, 항공승무원 뿐만 아니라 항공교통이용자까지를 포괄한 연구로, 우리가 앞으로 심화할 것으로 예상되는 우주방사선 피폭에 대비해야 할 과제를 우선 제시하였다. 우리나라도 뒤늦게 우주방사선과 관련한 제도를 시행하고 있지만, 이에 대비한 강구책을 보다 실효성 있게 추진하기 위한 법률적인 개선뿐만 아니라 제도적인 측면을 보완 발전시키기 위한 다음과 같은 개선방안을 수행하여야 한다. 첫째, 국제기준에 부합한 선량한도의 적용이 필요하다. 이는 본 연구에서 언급한 우주방사선 선량한도 국제기준보다 우리나라 기준이 높거나 불합리하게 채택 적용하고 있기 때문에 국제권고를 초과하지 않는 범위로 재설정이 필요하다는 것이다. 둘째, 일반인에 대한 연간 유효 선량한도를 준수하기 위한 방법론이 필요하다. 왜냐하면 항공승무원만 명문화하고 일반인에 대해서는 배제하는 것은 국제방사선방호위원회에서 제시한 권고로, 우리나라는 "승무원에 대한 우주방사선 안전관리규정"에서도 일반인을 배제하여 제시하고 있다. 그러나 현재 항공법상에 항공교통이용자 보호기준이 있지만 항공권에 대한 피해예방만을 제시하고 있어서 국민건강을 위해할 수 있는 명분을 제공하고 있기 때문에 굳이 국제기준을 따르지 않는 개선이 필요하며, 이를 위해서는 법적으로나 제도적으로 시행될 수 있는 규제가 필요하다고 할 수 있다. 결론적으로 국제기준에 부합한 선량한도 설정과 모든 국민에게 우주방사선의 미소량이 항상 반응하고 있지만, 보다 많은 우주방사선이 공중 공간에 존재함에 따라 이의 누적량을 수치화한 개선방안이 법제화함으로써 우주방사선의 피폭으로부터 보호받을 수 있는 제도가 정착될 수 있을 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.773-780
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• 2020

4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.