관절와 및 상완골의 의미 있는 골결손을 동반한 불안정한 견관절에 대해 어떻게 최선의 치료를 할 것인가에 대한 의문은 남아있다. 어떤 저자들은 외회전과 외전을 제한하는 것으로 Hill-Sachs 병변의 진입을 예방하는 일종의 관혈적 관절낭 변위를 통한 제한된 상완와관절 운동을 주장해왔으며, 다른 관혈적 시술들은 극하근건과 관절낭을 Hill-Sachs 병변 내로 관혈적 전이시키는 것으로 기술되어왔다. 최근에는 여러 저자들에 의해 Hill-Sachs 병변의 진입을 치료하는 더 새로운 접근법들이 기술되었으며, Bankart 병변 복원술에 더하여 Hill-Sachs 병변을 채우기 위해 관절경 하 후방 관절낭 고정술과 극하근건 고정술로 이루어진 이른바 'Remplissage'술기가 소개된 바 있어, 이에 저자는 외상성 견관절 불안정성으로 관절경 하 Bankart 병변 복원술 및 관절낭 축화술 시행 후 외상으로 재발된 견관절 불안정성이 발생하여 관절경 하 Bankart 병변 복원술과 함께'Remplissage'술기를 이용한 Hill-Sachs 병변 복원술을 시행한 예를 보고하는 바이다.
목적: ALPSA(anterior labroligamentous periosteal sleeve avulsion) 병변과 Bankart 병변을 관절경하에서 구별할 수 있는지를 알아보고자 하였으며 ALPSA 병변의 임상적 의의를 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 견관절의 전방 불안정성으로 관절경하에서 Bankart 복원술을 시행한 66예를 대상으로 하였다. 자기 공명 영상의 판독상 Bankart 병변은 56예(85%) ALPSA 병변은 10예(15%)였다. 각 병변의 관절경 소견을 분류하였으며 결과는 평균 22개월 추시하였다. 결과: Bankart 병변 보다 ALPSA 병변의 발생 시기가 보다 젊은 층에서 발생하였다 관절경하에서 ALPSA 병변은 여러 형태를 보였으며 특히 하내측으로 많은 전위를 보인 경우가 5예에서 관찰되었다. Bankart 병변도 심한 전위를 보인 경우가 21예였으며 견갑 경부로부터 뚜렷하게 외측 전위되지 않고 하내측으로 전위된 경우는 관절경하에서 ALPSA 병변과 구별하기 어려웠다. 재발은 ALPSA 군에서는 재탈구는 없었으나 불안감이 2예(20%)에서 있었고 하내측으로 많은 전위를 보인 예에서 나타났으며, Bankart 군에서는 재탈구 1예, 아탈구 1예, 불안감 2예로 총 4예(7.1%)에서 있었다. 결론: 하내측으로 심하게 전위된 Bankart 병변과 ALPSA 병변은 식별이 용이하지 않았으며 전위가 심한 ALPSA 병변에서 재발율이 높았다. 따라서 복원술시 ALPSA 병변을 철저하게 재분리하는데 보다 주의가 요할 것으로 사료된다.
고주파 탐촉자를 이용한 초음파 검사는 음낭 검사의 일차선택 영상기법이다. 대부분의 고환 내 병변은 초음파 검사에서 저음영 병변으로 보인다. 고환 내 저음영 병변을 악성 혹은 양성 병변으로 구별하는 것은 중요한데, 병변의 악성 혹은 양성 여부에 따라 병변의 치료가 달라지기 때문이다. 이에 본 임상화보에서는 고환의 낭성 병변, 고환 종양, 고환의 염증성 병변, 고환 구역성 경색증, 그리고 고환 외상 등 다양한 고환 내 저음영 병변의 초음파 소견들에 대해 알아보고자 한다.
구강점막에 발생하는 종양성 병변으로는 대표적으로 구강점막암(oral mucous membrane cancer), 유두종(papilloma),혈관종(hemangioma), 임파관종(lymphangioma),섬유종(fibroma)등이 있는데 이들 병변들은 구강내 협점막, 치은, 경구개, 연구개, 구강저, 혀 등에 궤양이나 증식성 병소로 나타나서 동통, 출혈, 치아동요, 종창 등의 증상을 유발시킨다. 이러한 병변들에 대한 명확한 치료와 예후를 결정하기 위해서는 무엇보다도 이들 병변들에 대한 정확한 소견에 근거한 진단이 우선되어야 할 것이다. 따라서 본 장에서는 정확한 진단과 치료를 위해 이들 병변들에 대해 소개하고자 한다.
목적: 견관절 전방탈구 후 Bankart 병변이 있었던 환자의 자기공명관절조영술 (MRA)에서 Hill-Sachs (HS) 병변의 유무와 정도를 평가하고, 이를 관절경에서 보인 Bankart 병변의 크기와 탈구 빈도와 비교하고자 하였다. 대상과 방법: 견관절 전방탈구 후 발생한 Bankart 병변의 관절경 수술을 시행 받은 86명의 MRA를 분석하였다. MRA에서 HS 병변의 가장 큰 표면길이와, 관절경에서 보인 Bankart 병변의 크기를 측정하였다. HS 병변 길이와 Bankart 병변 크기, 탈구 빈도 사이의 상관성을 분석하였다. 결과: HS 병변은 78명에서 관찰되었다. HS 병변의 가장 긴 표면길이는 평균 18.8 mm (9.3 - 29.6 mm) 였고, Bankart 병변은 평균 4.25시계구간 크기 (1-6시계구간 크기) 였다. 3명은 단일탈구, 75명은 재발탈구였다. HS 병변의 크기는 Bankart 병변의 크기와 유의한 양의 상관관계를 보였고 (p = 0.001, r = 0.37), 탈구 빈도와는 관련성이 없었다. 결론: HS 병변은 Bankart 병변이 있는 환자에서 흔하게 발견되었다. HS 병변과 Bankart 병변의 크기와 유의한 양의 상관관계를 보였다.
견관절 상완순 전후방(SLAP: Superior labrum anterior to posterior) 병변은 상부 관절와순 단독 손상으로 발견되기도 하고, 견관절 재발성 탈구 환자에서 전하방 관절와순의 파열, 즉 Bankart 병변의 연장으로 상부 관절와순까지 파열이 진행된 동반 손상으로 발생하기도 하며, 드물게 후방 Bankart 병변을 동반하는 경우도 있다. 여러 가지 병변과 동반된 SLAP 병변이 보고되어 왔으나 그 중 후방 Bankart 병변과 동반하여 발생한 후방 II형 SLAP 병변에 대한 보고는 미미하고 그 병변에 대한 관절경적 복원술 시 봉합 나사(suture anchor)의 삽입과 봉합에 주의할 점이 있다. 저자들은 투구 동작과 같은 흔한 손상 기전이 아닌 팔을 뻗친 상태에서 넘어지면서 발생한 외상으로 야기된 본 증례에 대해 관절경적 복원술을 시행하여 만족할 만한 결과를 얻었기에 보고하는 바이다.
건선병변의 조직소견과 비만세포의 수적 변화를 비교하여 건선의 병리조직 형성 비만세포가 관여하는지를 알고자 본 연구를 시행하였다. 임상적인 특징으로 진단된 건선 환자중 일주일 이상 전신치료를 받지 않은 60례를 대상으로 하였다. 병변의 성숙도에 따른 병리조직적인 변화 및 유두상진피와 표피직하부 진피내의 비만세포의 수를 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 건선병변에서 표피의 변화중 이상각화증과 극세포증이 초기병변과 성숙병변에서 차이를 보였다. 초기병변에서는 이상각화증이 부분적으로(mounds)나타났으나 성숙병변에서는 융합되어(confluent)나타났다. 극세포증은 초기병변에서는 경도내지 중등도의 분포를 보였고 성숙병변에서는 중등도내지 고도의 분포를 보였다. 진피의 변화중 유두종증이 초기병변과 성숙병변에서 차이가 있었으며 초기병변에서는 정상범위에서 중등도의 분포를 보였고 성숙병변에서는 중등도내지 고도의 분포를 보였다. 2. 표피의 극세포증이 심할수록 진피의 유두종증도 심하였다. 극세포증, 유두종증, 이상각화증이 심할수록 유두부내의 비만세포의 수는 증가하였다(p<0.01). 3. 유두상 진피내의 비만세포의 수는 성숙병변에서 초기병변보다 증가하였다. 이상의 소견으로 미루어 비만세포는 건선병변 형성에 직접 관여할 것으로 사료된다.
전문의는 피부암을 조기에 발견하기 위해 피부경을 사용하여 진단하지만 다양한 형태로 인해 피부 병변을 판단하는 데 어려움이 있다. 최근 높은 성능을 보인 딥러닝을 이용한 피부 병변 분할 방법이 제안되었지만 피부와 피부 병변 경계가 명확하지 않아서 피부 병변을 분할하는 데 문제점이 있었다. 이러한 문제를 개선하기 위해 제안하는 방법은 효과적으로 피부 병변을 분할하기 위해 트랜스포머 블록을 구성하였으며, 네트워크의 각 계층마다 윤곽선 디코더를 구성하여 피부 병변을 자세히 분할하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법보다 Dice coefficient 기준 0.041 ~ 0.071, Jaccard Index 기준 0.067 ~ 0.112의 성능 향상을 보인다.
본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 X-선 흉부 영상의 병변 검출 시스템을 제안하였다. 집단 신체검사에서 방사선 전문의는 많은 양의 X-선 흥부 영상을 관찰하여 병변 유ㆍ무를 검사한다. 여기서 X-선 흥부 영상에서 병변을 검출하는 일은 매우 많은 시간을 요구하며, 사람이 하기에는 단순하고 지루한 작업이다. 특히, 필름의 크기가 작기 때문에 병변의 진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털 영상처리와 신경회로망을 이용하여 X-선 흥부 영상으로부터 병변을 자동으로 검출하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 영상 픽셀 샘플링(image sampling), 메디언 필터(median filter), 신경회로망을 이용한 영상 등화(image equalization)와 병변 검출 과정을 포함하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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