심장질환을 예방하기 위하여 정기적인 검진을 통한 심장 운동기능 분석과 관찰이 중요하며, 심장 기능의 분석은 좌심실의 수동윤곽분할을 통하여 혈류량과 심박구출률 계산을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 심장단축 자기공명영상에서 좌심실을 자동분할하기 위한 연구에 대하여 설명한다. 관측자의 간섭을 최소화하고 심장기능 분석을 자동화하기 위한 자동 초기점을 추출한 후에, 그래프 탐색을 통하여 복잡한 심장 구조와 다양한 촬영환경에 적용할 수 있는 좌심실 분할 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에 따르면 자동 초기점 추출 알고리즘의 성능은 86.8%로 나타났고, 진행 중인 그래프 탐색 알고리즘도 유용한 결과를 나타내고 있다.
본 논문에서는 수술 도중에 심장내부로 삽입한 초음파 탐침을 통해 획득된 초음파 심장영상에서 강인하게 심장 영역을 고속 자동 분할하는 방법을 제안한다 제안한 방법은 심장 초기 경계 추출, 신뢰도 경쟁을 통한 전체 경계 검출, 회전 국부 방사선 기법을 이용한 국부 경계 보완으로 세 단계로 구성된다. 첫째, 초음파 탐침의 중심에서 방사선을 만들어 각 방사선에서 밝기값 기반 임계값 기법으로 얻어진 심장외부 영역을 이용하여 대략적인 초기 심장영역의 경계를 추출한다. 둘째, 각각의 방사선에서 임계치로 추출된 초기 심장영역의 위치를 포함하여 경계와 영역정보를 이용해 추출된 새로운 후보들과 신뢰도의 경쟁을 수행하여 높은 신뢰성을 가진 심장 경계를 검출한다. 셋째, 방사선 기법으로 경계획득이 어려운 심장의 오목한 영역에서 경계를 따라 회전하면서 국부적으로 방사선 조사법을 적용하여 경계를 보완한다. 제안된 방법은 실제 환자의 심장 수술 도중에 얻어진 초음파 영상에 적용되어 고무적인 결과를 획득했다.
의학과 기술 발달로 인해 질병과 사고에 의한 사망률은 줄어들었으나, 심장 관련 질환에 의한 사망률은 증가하였다. 심장 질환을 예방하는 데는 정기적인 검진을 통해 심장기능을 분석하고 관찰하는 것이 중요하다. 심장 기능의 분석은 이완기와 수축기 사이의 혈류량 및 심박구출률 계산을 통한 심장 운동능력 평가에 의해 이루어진다. 본 연구에서는 심장 단축 자기공명영상에서 좌심실 영역을 자동 분할하여 혈류량 및 심박 구출률을 계산하는 알고리즘을 제안한다. K평균 군집화 기법을 적용하여 좌심실을 분할하고, 그래프 탐색 기법에 기반하여 분할 오류를 수정하였다. 15명의 지원자에 대해 제안하는 알고리즘을 사용하여 혈류량과 심박구출률을 계산하였고, 수동윤곽검출 및 General Electronics 사의 MASS 소프트웨어와 비교하였다. 제안한 알고리즘의 수동윤곽검출과 차이는 혈류량의 경우 평균적으로 이완기에 $4.6mL{\pm}3.9$, 수축기에 $2.1mL{\pm}2.4$로 나타났고, 심박구출률은 $1.8%{\pm}1.7$이었다. 전반적으로 MASS소프트웨어에 비해 좋은 성능을 나타내었다.
본 연구는 횐 쥐의 적출심장을 이용한 질식사심장의 기능평가로서,기도압박에 의한 질식으로 심정 지가 일어난 후, 10분 지나서 심장을 적출하고 체외관류장치에 연결하여, 80cmH20높이에서 37C의 Krebs-Henseleit용액을 적출 심장에 관류시켜, 그 기능을 평가하여 다음과 같은 결과를 얻었다. Sprague-Dawley계 흰 쥐를, 제 1군(10마리)은 대조군, 제2군(10마리)은 위스콘신대학용액 저장군, 제3 군(10마리)은 스탠포드심정 지용액-생 리식 염수 저장군, 제4군(10마리)은 질식사군으로 분류하여 실험을 시행하였다. 자연 제세동시간은, 모든 군에서 대조군보다 길었으며, 제2군에 비 해서 제3군과 제4군의 제 세동시간도 길었다(p < 0.05). 좌심실내압은, 관류 15분, 30분, 45분에서, 대조군 및 제2군에 비하여 제3 군이 모두 낮았으며,제4군은 관류 15분에, 대조군과 제2군의 15분에 비하여 낮았고, 관류 30분과45분 에는 대조군에 비하여 낮았다(p < 0.05). 관류 15분, 30분, 45분에 측정한 심박동수와 좌심실내압을 곱한 간은, 제3군에서 대조군과 제2군에 비하여 모두 낮았으며, 제4군에서는 대조군에 비하여 모두 낮았고, 제4군의 15분값은 제2군의 15분값에 舟漫\ulcorner\ulcorner낮았다(p<0.05).관류45분에 측정한심근의 수축예비 력은, 대조군과 비교하여 제3군과 제4군이 모두 낮았으며, 제3군은 제2군에 비하여도 낮았다(p < 0.05). 이상의 결과로 보아,질식사로 사망한 조기 적출심장의 기능은, 허혈손상이 없는 대조군과 위스콘신 대학용액에 저장한 심장의 기능에 비하여 그 성적이 불리하나,스탠포드심정지용액-생리식염수 저장군 의 심기능 평가 결과와는 유의한 차이가 없어, 공여심장으로서의 심기능은 비교적 만족할 만한 것으로 볼 수 있다.
의학기술이 발전하면서 결핵, 폐렴, 영양실조, A형간염 등의 질병에 의한 사망률은 감소하는 반면, 심장 질환으로 인한 사망률은 증가하는 추세이다. 심장병을 예방하기 위하여 정기적인 검사가 중요하고, 인체에 무해한 자기공명영상을 활용하여 심장의 혈류량과 심박구출률을 계산하여 심장의 기능을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존의 노동집약적이고 시간적 비용이 큰 수동윤곽분할을 대체하기 위한 자동 좌심실 분할 알고리즘을 제안하였다. 방사형 임계치 결정법을 통하여 심실을 분할하고 혈류량 및 심박구출률을 계산하였으며, 특히 기존 방법들에서 문제가 되었던 기저 영상도 사용자 간섭률을 최소화하여 자동분할을 수행하였다. 제안 알고리즘의 검증을 위하여 36명의 심장 자기공명영상 데이터를 사용하여 전문가에 의한 수동윤곽분할 및 제너럴일렉트로닉스 MASS 소프트웨어와 정량적 비교를 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 표준으로 간주되는 수동윤곽분할과 정확도가 유사하며, MASS 소프트웨어보다 높은 정확도를 갖고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구조를 분할하기에 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 전문의 또는 방사선사의 임상적 보조역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.
목적 병원 밖에서 발생한 심인성 심장정지 환자의 생존 관련 요인들을 알아보고, 우리나라 응급의료제도의 개선 방향에 대해 제안하고자 본 연구를 진행하였다. 연구방법 2006년부터 2012년까지 7년간 우리나라 119 구급대가 이송한 심장정지 환자 전수 자료 중 심인성 심장정지 환자 90,734명만을 분석 대상으로 하였다. 심장정지 조사 자료는 같은 지역 내 환자의 생존 여부가 상호 관련성이 있는 다층적 구조의 자료이므로, 이를 보정하기 위하여 환자-지역 2단계 다수준 분석을 실시하였다. 결과 본 연구에서 일반인에 의해 심폐소생술(Cardiopulmonary Resuscitation, CPR)이 시행된 경우 그렇지 않은 경우에 비해 생존 퇴원 가능성이 1.40배, 병원 도착전에 제세동을 신속히 시행한 경우 생존퇴원 가능성이 2.98배 높았다. 병원별 응급의학 전문의 수를 5분위로 나누어 분석한 결과, 전문의수가 가장 적은 경우인 1분위를 기준으로 2분위인 경우 1.29배, 3분위인 경우 2.89배, 4분위인 경우 3.39배, 5분위인 경우 4.07배 생존퇴원 가능성이 높아지는 경향성을 나타냈다. 병원별 연평균 심장정지 환자수를 5분위로 나누어 분석한 결과, 심장정지 환자를 가장 적게 보는 병원인 1분위를 기준으로 각각 2분위인 경우 2.06배, 3분위인 경우 3.06배, 4분위인 경우 3.46배, 5분위인 경우 4.36배 생존퇴원 가능성이 높아지는 경향성을 나타냈다. 또 지역박탈지수를 5분위로 나누어 분석한 결과, 지역박탈지수가 가장 낮은 지역인 1분위를 기준으로 2분위인 경우 교차비가 0.96, 3분위인 경우 1.00, 4분위인 경우 0.72, 5분위인 경우 0.64를 보여 지역박탈지수가 높을수록 생존퇴원 가능성이 낮아지는 경향성을 보였다. 결론 일반인에 의해 CPR이 시행된 경우, 병원 도착 전에 제세동을 신속히 시행한 경우 생존 퇴원 가능성이 높아진다. 또 응급의학과 전문의 수가 많은 병원과 심장정지 환자를 많이 보는 병원에서 처치되었을 때, 지역 박탈지수가 낮을수록 생존 가능성이 높아지는 경향성을 나타냈다.
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.
영남대학교 흉부외과학교실에서는 93년7월부터 95년 5월까지 흉부 둔상에 의한 심장파열로 발생한 심장압전 환자에서 다음과 같은 결과를 얻었다. 남녀비는 10:1로 남자가 절대적으로 많았으며, 평균 41세로 주로 활동하는 젊은 남자였다. 원인은 대부분 환자가 교통사고에 의해서 발생하였으며 압박사고와 추락에 의한 경우가 각 1례씩이었다. 수상후 내원까지는 평균 139분이 소요되었으나 그 중 다른 병원을 거쳐서 내원한 경우는 비교적 많은 227분이 소요되었고, 내원후 수술 까지는 평균 117분이 소요되었으며, 수술 지연시간은 평균 25분이었다. 발생부위는 우심실이 2례, 우심방이 5례 좌심실이 2례, 좌심방이 1례로서 확인되지 않은 1례를 제외하고 우측 심장에서 더 많이 발생하였다. 내원시 호소하는 증상으로는 호흡곤란, 흉통과 오심 및 구토이 많았으며, 대다수의 환자들이 특징적인 심장압전의 증상을 나타냈다. 수술은 정중 흉골절개를 통한 직접 봉합이 대부분이었으나 직접 봉합이 어려웠던 1례에서는 심폐기를 사용하여 시행되었고 1례를 제외한 전례에서 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 완전 자동화된 다중 클래스 전체 심장 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 recurrent convolutional block과 residual multi-dilated block을 삽입하여 기존 U-Net을 개선한 인공신경망 모델을 사용하였다. 평가는 자동화 분석 결과와 수동 평가를 비교하였다. 그 결과 96.88%의 평균 DSC, 95.60%의 정확도, 97.00%의 recall을 얻었다. 이 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 심장 구조에서 효과적으로 구분되어 수행되었음을 알 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리즘이 의사와 방사선 의사가 영상을 판독하거나 임상 결정을 내리는데 보조적 역할을 할 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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