동맥경화가 심장의 관상동맥에 일어나면, 혈관이 좁아져 피가 잘 흐르지 못하고, 심장근육에 산소부족이 일어나 가슴이 조여 들고 무거운 듯한 통증을 느끼게 된다. 평소에 느끼지 못했던 통증이 가슴 혹은 복부 등에 나타나면 병원을 찾는 것이 좋겠고 특히 통증이 15분 이상 진행될 때는 가까운 응급실에서 곧바로 심장을 검사하는 것이 심근경색 등에 의한 치사율 감소에 큰 도움이 된다.
심장의 수축 및 이완기에서의 좌심실 벽 움직임은 허혈 및 심근경색증과 같은 심장질환에서 영상적 진단의 주요한 특징이다. 심장은 동적 기관으로써 진단을 위해서는 속도와 같은 4차원 파라미터의 추정이 필요하다. 본 논문에서는 심장의 좌심실 형태 및 움직임을 모델링하여 동적으로 가시화하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 좌심실을 Dynamic Gaussian Blob 모델로 근사화하였다. 이 모델은 가우시안 함수 기반 FEM 요소와 superellipsoid를 통합한 것으로 좌심실의 형태 및 벽의 움직임을 물리기반 방법에 의해 묘사할 수 있다. 즉, 일련의 영상들로부터 좌심실 벽에 대응되는 3차원 점들을 추출한 후 이 점들에 작용되는 힘에 의해 박동하는 좌심실의 움직임을 추적한다. 이와 같은 좌심실 벽 움직임 시뮬레이션은 심장 움직임에 이상이 있는 질환의 진단을 위한 빠르고 간편한 보조 도구로써 사용되어질 수 있다.
실시간으로 심장 질환의 진단을 위하여 심전도 신호의 스트림 처리 및 데이터 마이닝 프로토타입을 구현하였다. 신체부착형 센서로부터 전송되는 심전도를 전처리하여 심장질환의 진단 지표를 추출하였고 실시간 진단을 위한 출현 패턴 마이닝 알고리즘을 구현 및 적용하였다. 이를 기반으로 심혈관계 질환에 대하여 실시간 자동 진단 및 예측이 가능한 생체 신호 스트림 데이터 처리 분석 프로토타입을 구현하였다.
다양한 진단 기기들의 개발로 인해 발전을 거듭하고 있는 서양의학에 비해, 한의학은 임상의의 직관에 의존하여 환자들에게 시각적이며 객관적으로 질환 상태를 표현해줄 수 있는 정량화된 진단 데이터들이 부족한 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 한의학적 진단 방법의 시각화를 통한 객관화를 구현하기 위해 먼저, 한의학에서 몸을 다스리는 중심기관이며 생명과 정신의 근원처로 간주하고 있는 심장과 음성 신호와의 관계를 한방에 기초하여 규명하고 분석하였다. 따라서 심장은 오관 중 혀와 관련이 되어 있어 음성과 연계하여 생각하면 심장 질환자는 설음(舌音), 즉 혓소리의 발음이 불명확하다는 것에 초점을 맞추어 심장 질환의 유무를 판단하는 방법을 설계하였다. 이를 위해 심장 질환자와 정상인으로 피실험자 집단을 구성하고 이들의 음성에서 헛소리에 해당하는 부분에 대한 제2포먼트 주파수의 통계적 대역폭 분석과 형태적 모델링 분석을 수행하여 상호간의 비교, 분석을 수행하였다. 최종적으로 설계한 방법에 대해 실험 결과를 통한 상관성을 분석하였다.
노령 인구의 기대 수명이 증가함에 따라 퇴행성 판막 질환이 많아지고 있다. 류마티스성 판막 질환인 승모판 협착증과 대동맥판 역류가 점차적으로 감소하고 석회화된 퇴행성 대동맥판 협착증, 승모판 탈출증 및 허혈성 심장 질환으로 인한 승모판막 폐쇄 부전의 빈도가 증가하고 있다. 심장초음파는 심장판막질환의 진단은 물론, 치료방법 및 수술 시기와 더불어 예후 평가에서도 매우 중요한 도구이며, 판막질환을 평가할 때 모든 판막을 자세하게 관찰하는 이면성 심장초음파가 우선해야 한다. 흔히 접하는 퇴행성 판막질환에 대한 이해와 함께 임상적 특성을 파악하여 심장초음파를 정확하게 시행하는 것이 가장 중요하다. 아울러 대동맥판 협착증의 중증도 평가가 수술적 적응증을 판단하는 데 꼭 필요한 검사인만큼 정확한 판단 기준에 따라 평가하여 환자의 정확한 진단 및 치료가 이루어지도록 해야 한다. 퇴행성 대동맥판 협착증 환자 3례를 통해 심장초음파 검사의 중증도 평가를 쉽게 이해할 수 있기를 바라며 퇴행성 판막 질환의 심초음파 소견을 숙지하는 것이 심장초음파검사를 정확하게 수행하는 것에 수반되어야할 것으로 사료된다.
본 연구는 노인인구의 급속한 증가에 따른 만성질환자 증가 추이를 고려하여, 만성질환에 의한 정신건강 악화에 대해 다루고자 하였다. 이를 위해, 한국인의 사망원인 중에서 상위를 차지하는 5가지의 주요 만성질환(당뇨병, 암, 만성폐질환, 심장질환, 뇌혈관 질환)을 선정하였다. 1-2차년도 고령화연구패널조사(KLoSA)에 참여한 45세 이상의 중고령자를 대상으로, 만성질환 진단자로의 전이와 우울 수준이 어떠한 관계가 있는지 살펴보았다. 연구방법은 SPSS 25.0을 사용한 다중회귀분석을 실시하여, 만성질환자로 전이한 경우 및 5가지 각 질환별 전이한 경우가 우울에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 본 연구결과에 따르면, 만성질환 진단자로 전이는 우울수준을 유의미하게 증가시키는 것으로 나타났다. 질환별로 살펴보았을 때, 암, 만성 폐질환, 뇌혈관 질환이 진단된 중고령자는 우울 수준이 높아졌으나, 당뇨병과 심장질환이 진단된 경우는 우울에 유의한 영향을 미친다는 증거가 발견되지 않았다. 본 연구결과를 바탕으로 만성질환자로의 전이와 우울관리에 대한 논의가 이루어졌다.
심장 내의 와동은 심장 내에서 일어나는 모든 혈류의 흐름에 중요한 역할을 하며, 조영심초음파를 이용하여 이를 정량적으로 측정할 수 있는 방법이 최근에 개발 되었다. 심혈관 질환에 있어서 와동의 측정 및 분석은 기존의 영상 기법으로 설명하기 힘든 환자의 증상이나 혈류역학적 상태를 잘 설명해 줄 수 있을 것으로 기대되고, 심장 질환의 조기 진단 및 치료에 큰 도움을 줄 것으로 생각된다. 심장 내 와동 혈류 측정은 새로운 심혈관계 영상기법으로, 조기에 심기능을 평가할 수 있는 도구로서 매우 유용할 것으로 기대하며 기술적인 문제 등이 보완된다면 임상적인 적용이 점차 확대 될 수 있을 것이라 생각된다.
심전도는 각종심장질환 들을 예측하는데 널리 사용되고 있다. 이러한 심전도에서 ST-분절은 허혈성 심장 질환, 확장성 심근성, 비후성 심근증 등을 예측하는데 이용되고 있다. 이 논문에서는 환자들의 임상 정보와 심전도로부터 심장 질환 예측을 위한 중요 파라미터인 ST-부절을 추출하였다. 그리고 이러한 추출된 데이터 분석을 위해서 데이터마이닝 기법을 적용한다. 데이터마이닝의 분류 알고리즘인 베이지안 네트워크를 적용 심장 질환을 효율적으로 분류하기 위한 방법을 제시 하였다.
심전도 데이터 압축에 관한 연구는 참고문헌에서 보는 바와 같이 선진외국에서는 꾸준히 이루어져 왔지만, 국내에서는 활발하지 못하다. 경미한 심장질환자들이 항상 병원내에 입원하여 갇혀있지 않고 자유롭게 사회활동을 할 수 있도록 무선 이동통신을 통한 원격 진단시스템도 연구되고 있으며, 적어도 위급한 상황은 자동 판별하여 경고(warning)해 주고 즉시 의료혜택을 받을 수 있게 해 주는 것도 연구대상이 되고 있다[1]. 국가가 발전해 나가면서 경제규모에 비례하게 의료기술도 발달하게 되고 국민들의 건강에 관한 관심도 높아지는데, 특히 식생활의 서구화에 의해 심장질환자가 급증하고 있는 시점에, 심장질환자들의 치료와 구명차원에서 판단하건데, 이러한 분야 연구의 필요성이 있다고 본다.
본 43세 여환은 심장판막질환으로 진단 받은 후 별다른 치료 없이 지내던 중 내원 전 심해진 호흡곤란으로 입원 치료중 신경학적 이상이 발생되어 중복판막협착 및 폐쇄부전증, 뇌동맥 색전증의 진단 하에 수술 시행하였다. 수술시 좌심실 배부와 승모판막륜 주변에 유두상의 조직들이 다수 발견되었다. 술후 신경학적 이상은 더 이상 보이지 않았고 병리조직학적 검사상 류마치스성 판막소엽에 동반된 유두상 섬유탄력종이 진단되었다. 환자는 수술 후에 잘 회복하였으며, 현재 외래에서 추적 관찰중이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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