• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제42권6호
• /
• pp.516-522
• /
• 2009

총 108명의 피시험 자원자들을 대상으로 각각 54명씩 두 군으로 무작위 배정한 후 12주 동안 시험제제를 섭취시키고 피부 색조도와 주름 정도, 혈청 내 $\alpha$-tocopherol의 변화를 이중맹검법으로 평가한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 12주 동안의 시험제제 섭취 성실성 (순응도)에 대한 익명의 자가응답조사 결과, 응답에 응한 피시험 자원자 45명 중 31명이 90$\sim$100%, 14명이 70$\sim$80%의 비율로 시험 제제를 섭취하였다고 응답하여, 순응도는 만족할 만한 수준이었다. 2) 대조군 (가나다 군)은 남자 22명, 여자 32명으로서 평균 연령 22.8 $\pm$ 3.0세였으며, 시험군 (ABC 군)은 남자 25명, 여자 29명으로서 평균 연령 23.0 $\pm$ 3.4세로 군간 차이가 없었다. 그 외 시험시작전 군별 최소홍반량, 자외선 조사전후의 피부 색조도는 모두 동일한 수준으로 평가되었다. 3) 상완부 내측 피부에 자외선으로 유도한 인공 색소 침착 후 미백 효과를 측정한 색차계 L값의 변화도 ($\Delta$L값)는 12주째에 시험군 ($\Delta$L = 3.817 $\pm$ 2.228)에서 대조군 ($\Delta$L = 2.731 $\pm$ 2.138)보다 유의하게 높았다 (p = 0.011). 4) 안면부 안와 주위 주름을 대상으로 모사판을 획득하고 영상 분석한 음영 비율을 주름 완화 유효 백분율로 비교한 결과, 8주, 12주에 시험군에서 대조군보다 유의한 증가를 나타내었다 (p = 0.0217, p = 5.317E-06). 5) 혈청 내 유효성분 vitamin E ($\alpha$-tocopherol) 농도의 정량적 변동을 시험제제 섭취 전과 섭취 12 후에 측정한 결과, 시험군에서 대조군보다 유의하게 증가하였다 (p = 0.0001). 6) 시험제제를 12주간 섭취한 후 측정한 결과들을 종합하여 볼 때 ABC 군이 가나다 군에 비해 피부의 미백 및 주름 완화 효과가 유의하게 높은 것을 알 수 있었는데, ABC군이 LGNC-5를 유효 성분으로 함유한 시험제제를 섭취한 군이었다.

• 대한소아치과학회지
• /
• 제30권2호
• /
• pp.189-195
• /
• 2003

본 연구의 목적은 레이저 형광법을 이용해 초기 치아우식증을 광학적으로 진단하기 위해 진단감도를 높이는 것이다. 소의 치아를 STPP 인공우식병소 유발용액에 침잠시키고 다양한 깊이의 병소를 유발한 후 표면에 아르곤 레이저를 이용해 형광현상을 유도하고 여러 가지 필터를 부착한 CCD 카메라로 이와 같은 형광현상을 촬영하여 컴퓨터로 전송하였다. 컴퓨터 영상분석 프로그램을 이용하여 병소 표면에서의 광밀도를 측정하였다. 이 실험에서 사용한 필터는 노랑색, 호박색, 오렌지색, 그리고 빨강색이였으며 광밀도를 측정한 후에는 치아 시편을 절단하여 편광현미경으로 실제 조직학적 병소의 깊이를 측정하고 병소의 깊이와 여러 가지 필터를 사용하여 측정한 병소 표면에서의 광밀도간의 상관관계를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 조직학적 병소의 깊이가 증가될수록 호박색과 오렌지색 필터를 사용하여 측정한 병소 표면에서의 광밀도는 증가되었다. 2. 병소 표면에서의 광밀도와 조직학적 병소의 깊이 사이의 상관계수는 오렌지색 필터가 가장 컸으며(r=0.49), 다음 호박색(r=0.32) 노랑색(r=0.13), 빨강색(r=0.01) 순 이였다. 3. 회귀분석결과 오렌지색 필터를 사용한 경우 병소표면에서의 광밀도와 조직학적 깊이 사이에 가장 직선에 가까운 회귀방정식을 나타내었다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 오렌지색 필터가 건전치질과 우식치질 사이의 색조대비를 잘 표현하여 진단감도를 높일 수 있는 방법으로 생각되며 이와 같은 레이저 형광법으로 치아우식증의 조기탐지는 물론 비침습적 방법으로 치아우식증의 진행정도를 평가할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권12호
• /
• pp.29-40
• /
• 2022

본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.