방사선피폭에 대한 관심이 높아지면서 X선 검사시에 환자에게 조사되는 피폭선량을 정확히 알고 있다는 것은 환자의 불안을 해소하고 또 방사선사나 의사가 피폭선량 경감의식을 향상시키는 데 중요하지만, 임상에서 측정기를 보유하고 있는 시설은 극소수에 불과하다. 본 연구에서는 bit system 및 NDD-M법의 특징을 살려서 우리나라에 사용되고 있는 진단용 X선장치의 출력선량을 직접 측정하여 도표화 하고, X선 출력선량을 아는 경우 또는 모르는 경우 모두에서 적절히 적용할 수 있게 두 가지 방법을 제시하여 실측선량과 비교 실험을 하였다. 그 결과 bit system 및 NDD-M법보다 정확도가 우수한 결과를 나타내어 임상에서 환자가 받는 선량을 더욱 쉽게 알 수 있게 됨으로 방사선관련 종사자들의 의료피폭에 대한 관심이 더욱 높아지고 의료선량감소에 한층 더 노력하는 계기가 될 것으로 사료된다.
무릎 과간와 X선 촬영법은 Holmblad법, Camp-Coventry법, Beclere법의 다양한 방법들이 임상에서 시행되고 있다. 무릎관절의 과간와 촬영은 단순 골절과 십자인대와 관련한 진단에 기본검사로 많이 시행되고 있으며 환자의 상태와 통증을 고려하여 안전한 방법을 선택하게 되는데, Holmblad법은 카세트에 밀착되는 무릎 부위에서 통증을 유발할 수 있으므로 쉽게 사용하지 않고 있다. 본 연구에서는 자체 제작한 평면 원형 cone을 카세트에 부착하여 Holmblad법 자세에서 통증 경감에 대한 인식을 파악하기 위해 100명의 자원자의 설문지를 비교 분석하였고, 산란선에 의한 영상화질의 농도는 인체 팬텀을 X선으로 촬영하여 농도계로 측정 하였다. 그 결과 Holmblad법 자세에서 통증에 대한 인식은 평균 99% 경감되었으며, 팬텀을 이용하여 촬영한 X선 필름에 대한 농도는 자체 제작한 평면 원형 cone을 사용하지 않은 카세트에 비교하여 산란선에 의한 농도변화가 통계적으로 유의하게 감소되어 임상에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 병원 및 대학교 등에 설치된 X선 발생장치를 대상으로 진단용 방사선 발생장치의 품질관리 항목을 적용하여 성능 비교를 하여 주기적인 성능관리의 중요성을 인식시켜 성능유지 및 관리에 도움을 주고자 한다. 우선 재현성 및 직선성 실험결과 모든 실험조건에서 합격기준에 부합되었으며 주기적인 정도관리가 부족한 GX-650장치의 경우 재현성 평가의 백분율 오차가 높았으며 직선성 평가에서는 관전압을 100 kVp로 설정 시 0.105로 백분율 오차에서 벗어나게 측정되었다. 또한 관전압 및 관전류의 정확도 평가결과 상대적으로 X선 발생횟수가 낮은 장치에서 백분율 오차가 낮은 것을 알 수 있었다. 반가층 실험은 모든 장치에서 관전압 별 반가층 기준에 모두 포함되었다. 따라서 병원용, 실습용 구분보다는 모든 장치의 정도관리의 중요성을 인식하고 적극적으로 장치의 성능관리를 시행하여 장치를 유지 관리해야 할 것이며 특수의료장비처럼 짧은 주기의 정도관리 제도를 마련해야 할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 진단용 X선 검사에서 환자에게 피폭되는 두부 및 사지를 다양한 선량 계산법을 통해 실측 선량과 비교 실험하였다. 또한 촬영 장비의 형태, 장비 설정조건, X선의 용량, X선관과 환자와의 거리, X선 후방산란차이 등을 고려한 새로운 계산 방법을 제시하여 피폭선량을 산출하였다. 그 결과 피부입사선량이 기존의 선량 계산법보다 실측과의 오차가 줄어들었으며, 환자가 피폭되는 선량을 쉽게 계산할 수 있었고 의료선량 평가가 이루어지게 되어 방사선 관련 종사자들의 의료 선량 관리가 더욱 수월해지는 계기가 될 것으로 사료된다.
위장조영검사는 X선을 사용하는 검사로 검사 부위 외의 다른 장기의 피폭이 발생한다. 위장조영검사에서 갑상선, 수정체, 유방, 생식선 등 생물학적으로 방사선감수성이 상대적으로 높은 표적장기가 주변에 분포되어있기 때문에 방사선 피폭에 대한 방어를 하는 것이 중요하다. 장기별 측정 깊이의 선택이 가능한 전신 팬톰을 제작하고 안구, 갑상선, 유방, 생식선의 방사선 피폭선량을 측정하였다. 투시만 시행하였을 경우 수정체, 갑상선, 유방, 생식선의 평균 피폭선량의 감소는 62.2%로 나타났고, 투시와 Spot 촬영을 동시에 시행하였을 경우 수정체, 갑상선, 유방, 생식선의 평균 피폭선량의 감소는 59.0%로 나타났다. 따라서 위장조영검사 시 수정체, 갑상선, 유방, 생식선의 차폐가 이들의 피폭선량 감소에 효과가 있었다는 것을 확인할 수 있었다. 제작한 인체 팬톰은 인체에 위치한 장기에 해당하는 높이를 조절할 수 있기 때문에 심부선량 측정에 사용될 수 있을 것이다.
한국은 국가건강검진을 시행하여 국민건강증진에 크게 기여하고 있으며 그 수검률 또한 증가하고 있다. 본 연구는 수검률 증가에 따른 방사선검사의 증가가 예상되어 그 이용 빈도(이용량)와 피폭선량을 파악하고자 한다. 본 연구는 2011년 국민건강보험공단 건강검진 분석 자료에서 방사선검사를 분리하여 이용량을 파악하고, UNSCEAR 2008년 보고서의 수록되어 있는 검사별 선량을 적용하여 국가건강검진에서 방사선검사로 인한 피폭선량을 추정한다. 주요 분석결과 2011년 국가건강검진 수검자 1인당 평균 피폭선량은 0.57 mSv로 추정되었고, 최대 11.081 mSv, 최소 0.02 mSv로 추정되었다. 방사선검사의 이용 빈도와 피폭선량은 각각 총 16,005,914건, 6,311.76 person-Sv로, 이중 이용량은 흉부 X선검사가 1,070,569 (69.17%)건으로 가장 높았고, 피폭선량은 위장조영검사가 5,217.94 (82.67%) person-Sv로 가장 높았다. 성 연령별 결과 39세 이하를 제외한 전 연령대에서 여성의 수검비율과 피폭선량이 높았고, 특히 50-54세 여성이 1,674,787 (10.5%)건, 701.59 (11.1%) person-Sv로 가장 높았다. 검사별 선량에서 위장조영검사가 전체 82.67%를 차지하는 만큼 의료상(목적) 반드시 시행하는 경우를 제외하고는 위장내시경검사를 선택하여 수검 받도록 정책적으로 장려하고 외국의 사례와 같이 경제성과 실효성 평가에 따라 폐지된다면 국가건강검진에의 방사선피폭은 현저히 줄어들 것으로 예상한다.
본 연구는 소형 로켓모터의 지상연소시험 시 동적 방사선투과검사를 이용하여 로켓모터의 내부 연소현상을 실시간으로 관측하는 시험 기술을 개발하고자 하였다. 이를 위해 자체 설계/제작한 영상촬영상자와 300 kV급 X선 발생장치를 사용하여 지상연소시험을 실시하였고, 연소 중 발생되는 진동과 소음 등의 외부 환경인자로부터 영상의 안정화와 장비보호를 위하여 방진/방음 장치를 개발하여 적용하였다. 시험결과, 측정부위의 진동크기가 장비의 정상운용을 위한 허용한계 이하로 측정되었으며, 연소 중 로켓모터 내부형상과 추진제 연소면의 변화를 명확히 관찰할 수 있었다.
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.
원자력 발전소나 화학공장 등에서 사용되는 보편적인 부재중 하나인 압력배관은 사용중에 내부에 부식 등의 원인으로 결함이 발생되어 구조적 강도나 안전에 문제를 야기한다. 따라서, 이런 결함의 검출은 중요한 문제이다. 현재 신뢰성이 인정되어 사용되는 기존의 비파괴검사법으로는 초음파 X선 그리고 와전류에 의한 방법 등이 있다. 그렇지만 이러한 방법들은 검사하고자 하는 대상과 거의 접촉에 가까운 형태로 검사가 진행되고 있으며, 결함은 넓은 영역에 걸쳐 한번에 검출되지 못하고 탐촉자나 필름이 위치하는 부분으로 검사영역이 한정되는 단점이 있다. 그래서 검사에 많은 시간과 경비가 소모되고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점들을 극복할 수 있는 레이저를 이용한 전자 전단 간섭법으로 결함을 측정하였다. 그리하여 압력용기의 내부에 존재하는 다양한 결함의 유무와 결함의 방향을 변위구배를 나타내는 간섭무늬로 검출하고, 검출된 결함에 위상 이동법을 적용하여 정량적으로 측정할 수 있었다. 본 연구는 두 편으로 구성된다. 그 첫 번째는 전자 전단 간섭법을 이용한 압력용기의 내부결함 검출에 관한 연구이고, 두 번째는 그 측정시스템의 오차분석에 관한 연구로 구성되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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