목적: 견봉의 형태가 부위별로 변화한다는 가설하에 자기공명영상에서 사 시상면을 통해 부위별 견봉의 형태를 분석한 뒤 회전근 개 질환과 견봉의 형태가 연관이 있는 사 시상면을 찾고, 단순방사선 사진과 자기공명영상간의 견봉의 형태를 비교 분석해 보았다. 대상 및 방법: 견관절 자기공명영상 검사를 하고 회전근 개 질환으로 관절경 수술을 받은 71명을 대상군으로 하고 자기공명영상 검사상 회전근개 질환이 없는 16명을 대조군으로 하였다. 사 시상면 영상에서 견봉의 외측단부터 4 mm까지 단면을 S1, 그 내측 8 mm, 12 mm 부분을 S2, S3로 정하고, 각 사 시상면에서 견봉의 형태를 제1형:편평형, 제2형:만곡형, 3형:갈고리형으로 형태를 파악하고 변화여부를 확인하였다. 회전근 개 질환을 점액낭염, 부분층 파열, 전층 파열로 경중도를 나누고, 견봉의 형태가 이러한 경중도를 반영하는 사 시상면을 찾아보았고, 각 사 시상면의 견봉의 형태와 단순방사선 사진에서의 견봉의 형태를 비교하였다. 결과: 54명 (76.1%)에서 견봉 형태 변화를 보였으며 (p<0.001), S1, S2에서 같고 S3에서 달라지는 경우가 22건 (31%)으로 가장 많았다. S1영상에서는 제1형 (49.3%), S2에서는 제2형 (53.5%), S3에서는 제3형 (49.3%)이 가장 많았다. S1, S2영상에서 견봉 형태와 질환의 경중도 사이에 유의한 연관성이 있었다 (p=0.001, 0.022). 단순방사선과 자기공명영상간의 결과는 통계적으로 유의하게 일치하지 않았다 (p>0.05). 결론: 견봉의 형태는 사 시상면마다 변하였고, 자기공명영상의 사 시상면 영상 중 외측(S1, S2) 단면에서의 형태가 회전근 개 질환의 임상 증상과 관련성이 많음을 확인하였다. 단순 방사선 영상과 자기공명영상에서 통계적인 일치성은 없었다.
본 연구에서는 리오셀 섬유를 사용하여 탄소직물을 제조함에 있어, 인계 난연제인 Phosphoric Acid(PA)와 가교제인 Melamine resin (MR)을 사용하여 섬유의 전처리를 수행하고 TGA, FT-IR, XRD, 중량 분석을 통하여 물리적, 화학적 구조 변화에 대하여 고찰하였다. 전처리를 통하여 내염화 및 흑연화된 직물의 경우 미처리 직물과 비교하여 중량 수율이 14.7%, 직물 폭과 길이의 수율이 각각 15%, 15.5% 증가함을 확인하였다. 이러한 결과는 셀룰로오스의 탈수반응을 촉진과 함께 섬유 표면에 char를 형성하고, 셀룰로오스 분자 내의 가교반응을 유도하여 내염화 시 안정한 구조 형성에 의한 효과로 설명할 수 있다.
본 논문에서는 척추 자기공명영상에 대하여 자동적으로 질환에 관련된 특징 벡터들을 추출하고 디스크 질환을 인식하는 방법을 제안하였다. 척추 자기공명영상은 절단면에 따라 시상 단면 영상과 축 단면 영상으로 나누어 진다. 두가지 영상에서 질환에 관련된 특징 벡터를 추출하여 질환의 유무와 종류를 인식하는데 사용하였다. 시상 단면 영상에서는 각 부위에 해당하는 영역의 동질성을 이용하여 디스크 부분을 추출한 후 영역레이블링 과정을 통해 전체적인 크기와 돌출 정도를 구해서 질환을 나타내는 특징으로 이용하였다. 축 단면 영상에서는 템플릿 정합을 이용하여 디스크 영역을 찾고 경계선을 추출하기 위해 세기와 방향성을 고려한 연산자를 사용했다. 경계선의 모양을 분석해서 디스크 돌출 정도에 관한 수치를 얻었다. 이렇게 얻은 특징벡터들은 유사한 질환을 가진 환자의 영상을 찾기 위한 의료 영상 데이터 베이스에 사용될 수 있으며, 많은 양의 영상에서 질환이 나타나 있는 것을 일차적으로 선별하여 전문의에게 제공하는데 이용될 수 있을 것으로 예상한다.
최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 캡슐내시경은 주로 소장 촬영을 목표로 하며 식도부터 대장까지 약 8~10시간 동안 촬영된다. 이로 인해 CT, MR, X-ray와 같은 다른 의료 영상과 다르게 하나의 데이터 셋이 10~15만 장의 이미지를 갖는다. 일반적으로 캡슐내시경 영상을 판독하는 순서는 위장관 교차점(Z-Line, 유문판, 회맹판)을 기준으로 위장관 랜드마크(식도, 위, 소장, 대장)를 구분한 뒤, 각 랜드마크 별로 병변 정보를 찾아내는 방식이다. 그러나 워낙 방대한 영상 데이터를 가지기 때문에 의사 혹은 의료 전문가가 영상을 판독하는데 많은 시간과 노력이 소모되고 있다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 찾는 것에 있다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 더욱 효과적인 학습을 위해 전처리 과정으로 학습에 방해가 되는 학습 노이즈 영상들을 제거하고 위장관 랜드마크 별 특징 분석을 진행하였다. 총 8명의 환자 데이터를 가지고 학습된 모델에 대해 평가 및 검증을 진행하였는데, 무작위로 환자 데이터를 샘플링하여 학습한 모델을 평가한 결과, 평균 정확도가 95% 가 확인되었으며 개별 환자별로 교차 검증 방식을 진행한 결과 평균 정확도 67% 가 확인되었다.
Glycine-nitrate와 citric acid를 이용하여 단상의 Ni-Zn ferrite, Ba-ferrite 나노입자와 두 나노복합체 ferrite의 전구체를 제조하고 이를 열처리하여 XRD 및 FT-IR로 각각의 상 분석을, SEM으로 분말의 형상과 크기를, VSM으로 자기적 특성과 합성된 나노복합체 ferrite에서의 exchange-coupling 상호작용을 확인하였다. XRD 분석 결과, 자전 연소법으로 얻은 전구체로 단상의 Ni-Zn ferrite와 Ba-ferrite 나노 입자 및 $BaFe_{12}O_{19}/Ni_{0.5}Zn_{0.5}Fe_2O_4$ 나노복합체 페라이트가 합성되었으며, 나노복합체에는 $BaFe_{12}O_{19}$와 $Ni_{0.5}Zn_{0.5}Fe_2O_4$가 잘 분포되어 있어 경자성과 연자성이 공존하고 있음을 확인하였고, 나노복합체 페라이트의 히스테리시스 곡선의 형상을 통해 경자성과 연자성 사이에 exchange-copuling이 잘 이루어졌음을 확인할 수 있었다. VSM으로 측정한 나노복합체의 경우. GNP로 제조한 precursor를 $900^{\circ}C$에서 하소한 $BaFe_{12}O_{19}/Ni_{0.5}Zn_{0.5}Fe_2O_4$ 나노복합체는 포화자화 81.69 emu/g, 잔류자화 38 emu/g, 보자력 2598.48G를 나타내었다. $Ni_{0.5}Zn_{0.5}Fe_2O_4/BaFe_{12}O_{19}$ 복합체에서 $BaFe_{12}O_{19}$의 무게비가 증가 할수록 보자력은 증가하였고, 포화자화값과 잔류자화 값은 감소하였다.
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.
본 연구는 한국에서 상용화된 인공지능(AI) 기반 의료 영상 장치의 발전과 현재 동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 2023년 9월 30일 기준으로 한국 식품의약품안전처에 허가, 인증 및 신고된 AI 기반 의료기기는 총 186개로, 이 중 138개가 영상의학과와 관련된 제품이었다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 연도별 허가 추세, 장비 유형, 적용 부위, 주요 기능 등을 종합적으로 고찰하였다. 연구 결과, AI 의료기기는 2018년 4개 제품에서 시작하여 2023년까지 꾸준한 성장세를 보였으며, 특히 2020년 이후 급격한 증가세를 나타내었다. 이는 AI 기술의 발전과 의료분야의 수요 증가가 상호 작용한 결과로 볼 수 있다. 장비별로는 CT, X-ray, MR 순으로 AI 의료기기가 개발되었으며, 이는 각 장비별 이미지의 특성과 임상적 중요성을 반영한다. 본 연구에서는 흉부, 뇌신경, 근골격계 등 특정 부위에 대한 AI 의료기기 개발이 활발한 것을 확인하였고, 주요 기능별로는 의료영상 분석, 탐지 및 진단 보조, 영상 전송 등이 주를 이루었다. 이러한 결과는 AI의 패턴 인식 및 데이터 분석 능력이 의료영상 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, 본 연구는 한국 제품이 국제적인 인증, 특히 미국 FDA와 유럽 CE 인증을 받은 사례를 조사하였다. 그 결과, 다수의 제품이 두 기관의 인증을 받았으며, 이는 한국의 AI 의료기기가 국제적 수준에 부합하며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준다. 본 연구는 AI 기술이 의료영상 분야에서 미치는 영향과 그 발전 가능성을 분석함으로써, 향후 연구 및 개발 방향에 중요한 시사점을 제공한다. 하지만, 규제 측면, 데이터의 질과 접근성, 임상적 유효성 등의 도전 과제도 지적되어, 이러한 문제들에 대한 지속적인 연구와 개선이 요구된다.
DC magnetron sputtering 방법으로 Corning glass 기판 위에 기저층을 Cr과 Ta로 바꾸어가면서 보자력이 다른 Ni81Fe19와 CoFe(Co)를 이용하여 buffer;[FeNi/Cu/CoFe(Co)/Cu]N의 형태로 spin-valve 다층박막을 제작하여 자기저항비의 기저층 종류와 두께, 비자성층 Cu층 두께, 연자성층 NiFe층 두께, 사이층 박막 반복 적층횟수, 기판온도 및 열처리 온도 의존성을 조사하였다. 제작된 시료의 자기저항비는 4탐침법으로 측정하였으며 이들의 구조, 자기적 성질을 조사하기 위해 X-선 회절분석, 시료진동형 자기계(VSM) 분석을 하였다. Cr기저층 두께가 50$\AA$, Cu 두께 50$\AA$, NiFe 및 Co 두께가 각각 20$\AA$이며 사이층 박막 반복 적층횟수 10인 경우에 기판온도가 9$0^{\circ}C$일 때 극대 자기저항비 및 보자력은 각각 7.5% 및 140 Oe를 보이다가 기판온도 상승에 따라 감소하였다. 자기장 감응도(MR slope)는 열처리 온도 15$0^{\circ}C$까지는 0.25%/Oe을 유지하다가 20$0^{\circ}C$에서는 0.03%/Oe로 감소하였으며 열안정성을 결정하는 주요한 요인은 NiFe 자성층의 연자기 특성 저하라는 것을 확인할 수 있었다.
초거대 자기저항 물질인 페롭스카이트 구조의 망간 산화물 L $a_{0.67}$B $a_{0.33}$M $n_{1-x}$ F $e_{x}$$O_3$(이하 LBMFO)에 대하여 에탄올을 용매로 한 졸겔법을 이용하여 미량의 철을 치환한 단일상의 LBMFO산화물 분말을 제조하였다. 결정학적 및 자기적 성질을 x선 회절법, 시료진동형 자화율 측정기(VSM), 중성자 회절 실험, 러더포드 후방 산란법, Mossbauer 분광법 및 자기저항 측정을 통하여 연구하였다. X-선 및 중성자 회절실험 분석 결과 결정학적 구조는 Pnma의 공간구조를 갖는 orthorhombic구조로 분석되었다. 미량의 철이 치환됨에 따라 격자상수 $a_{0}$ , $c_{0}$ 는 증가하며, $b_{0}$ 는 감소하는 경향을 보였다. VSM측정결과 포화 자화값과 보자력은 철의 치환량이 증가함에 따라서 각각 감소하는 경향을 보였다. 큐리(Curie)온도는 철의 치환량이 증가함에 따라서 360 K에서 점차 감소하는 경향성을 나타내었다. 철을 1 % 치환한 경우 1T 인가자장 하에 최대자기저항변화의 비($\Delta$$\rho$/$\rho$$_{H}$)는 281 K에서 9.5%였으며, 금속-반도체 전이 온도는 253 K로 관측되었다. Mossbauer 스펙트럼 분석결과 15 K에서 날카로운 Lorentzian 12 line(2 set)의 공명 흡수선으로 측정되었다. 이성질체 이동 값으로부터 미량 치환된 $^{57}$ Fe이온의 전자 상태는 +3가 임을 알 수 있었다.는 +3가 임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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