의료 분야에서 AI 모델의 활용이 증가하고 있지만, 모델의 예측 불확실성을 정확하게 평가하고 표현하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI-driven 방식을 제안하며, 특히 의료 영상 변환 모델에 대한 불확실성 표현과 데이터 한계 극복 방법론을 제안한다. 제안된 AI-driven 안저영상 변환 모델은 기존 GAN과는 다르게 구조가 이루어져 있으며, 신뢰도가 낮은 영역을 구분하고 시각화하여 표현할 수 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 모델과 비교하여 영상 변환 성능이 크게 향상되었으며, 불확실성에 대한 정확도 평가에서도 AI-driven 방식이 높은 성능을 보인다. 결론적으로, 본 연구는 AI-driven 방식을 통해 의료 AI에서의 불확실성 표현의 가능성을 확인하였으며, 이 방식이 데이터의 한계와 불확실성을 극복할 수 있을 것으로 기대된다.
목적: 학대뇌손상 영아에서 스마트폰으로 촬영한 안저소견을 보고하고자 한다. 증례요약: 생후 8개월 남아가 소파에서 떨어진 후 지속적인 발작과 의식저하를 보여 응급실로 내원하였다. 표면적인 외상이나 두개골과 긴뼈에서 골절소견은 관찰되지 않았지만, 뇌 전산화단층촬영에서 광범위한 우측 경막하출혈과 혈종, 심한 뇌부종으로 우측 뇌실과 뇌바닥수조가 소실되고 정중선이 좌측으로 치우쳐져 있었다. 두개내압을 감소시키기 위해서 즉시 머리뼈절제술을 시행하였다. 응급수술 직후 시행한 안저검사에서 망막의 여러 층에 걸친 광범위한 다발성 출혈이 양안에서 관찰되었고, 융기되어 있는 망막주름 주변에 체리모양 망막출혈이 있었다. 환아 눈에서부터 5 cm 높이에 20디옵터렌즈를, 15-20 cm 높이에 스마트폰을 두고 동영상촬영방식으로 안저를 촬영하였다. 촬영된 안저소견은 유리체망막 부착이 강한 영아에서 반복적인 가속-감속력이 안구에 가해지면 발생하는 전형적인 소견이어서, 진단과 가해자의 진술을 받는 데 중요한 역할을 하였다. 결론: 학대뇌손상 진단에서 안저검사는 매우 중요하다. 특별한 장비 없이도 시행할 수 있는 스마트폰 안저촬영이 하나의 중요한 법의학적 단서로 사용될 수 있었다.
Information about retinal blood vessels can be used in grading disease severity or as part of the process of automated diagnosis of diseases with ocular menifestations. In this paper, we address the problem of detecting retinal blood vessels and optic disk (papilla) in eye-fundus images. We introduce an algorithm for feature extraction based on Fuzzy Clustering algorithm (fuzzy c-means). A method of finding the optic disk (papilla) is proposed in the eye-fundus images. Additionally, the inrormations such as position and area of the optic disk are extracted. The results are compared to those obtained from other methods. The automatic detection of retinal blood vessels and optic disk in the eye-rundus images could help physicians in diagnosing ocular diseases.
Information about retinal blood vessels can be used in grading disease severity or as part of the process of automated diagnosis of diseases with ocular menifestations. In this paper, we address the problem of detecting retinal blood vessels and optic disk (papilla) in Eye-fundus images. We introduce an algorithm for feature extraction based on Fuzzy festering(FCM). The results ore compared to those obtained with other methods. The automatic detection of retinal blood vessels and optic disk in the Eye-fundus images could help physicians in diagnosing ocular diseases.
Diabetic retinopathy (DR) is one of the leading diseases causing vision loss. Early detection of this disease has a crucial role in protecting patients' eyes. Recent works have achieved impressive result when performing DR detection on fundus images using deep learning. In the deep learning-based approach, data augmentation has significant impact on the result. Recently, many data augmentation policies have been proposed and achieved state-of-the-art performance on different tasks. In this work, we compare effects of three data augmentation policies on DR grading in fundus images.
In this paper, we introduce a pre-training method leveraging the capabilities of the Vision Transformer (ViT) for disease diagnosis in conventional Fundus images. Recognizing the need for effective representation learning in medical images, our method combines the Vision Transformer with a Masked Autoencoder to generate meaningful and pertinent image augmentations. During pre-training, the Masked Autoencoder produces an altered version of the original image, which serves as a positive pair. The Vision Transformer then employs contrastive learning techniques with this image pair to refine its weight parameters. Our experiments demonstrate that this dual-model approach harnesses the strengths of both the ViT and the Masked Autoencoder, resulting in robust and clinically relevant feature embeddings. Preliminary results suggest significant improvements in diagnostic accuracy, underscoring the potential of our methodology in enhancing automated disease diagnosis in fundus imaging.
목적: 클로르페나피르 음독 후 중추신경계 손상을 동반한 독성 시신경병증 1예를 보고하고자 한다. 증례요약: 44세 여자가 7일 전부터의 양안 시력저하를 주소로 내원하였다. 환자는 내원 2주 전 자살 목적으로 클로르페나피르 한 모금을 음독했고, 직후 근처 병원에서 위세척을 시행하였다. 초기 최대교정시력은 우안 안전수지 30 cm, 좌안 안전수동이었다. 양안 동공은 5.0 mm로 커져 있었고, 빛에 대한 반응은 느렸으며 좌안에는 상대구심동공운동장애가 관찰되었다. 안저검사에서 양안 시신경유두부종이 관찰되었고, 뇌자기공명영상에서 양안 시신경과 속섬유막, 뇌량, 중소뇌각, 뇌간 등 백질 신경로를 따라 양쪽에 대칭적인 고강도신호가 관찰되었다. 클로르페나피르 중독으로 인한 독성 시신경병증으로 진단 후, 고용량 스테로이드치료를 3일간 시행하였으나 양안 최대교정시력은 광각무로 악화되었다. 3개월 후, 안저검사에서 양안 시신경위축이 관찰되었고, 빛간섭단층촬영에서 망막신경섬유층 및 신경절세포-내망상세포층 두께가 감소하였다. 결론: 매우 적은 양이라도 클로르페나피르에 노출되면 적절한 치료에도 불구하고 잠복기를 거쳐 심각한 시신경손상이 발생할 수 있으므로 주의해야 하겠다.
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.
목적: 중뇌(midbrain) 등쪽(dorsal)의 사구수조지방종(quadrigeminal cistern lipoma)에 의한 도르래신경마비를 경험하였기에 이를 보고하고자 한다. 증례요약: 65세 남자가 2년 전부터 간헐 양안 수직 복시가 있었으나 별다른 치료 없이 지내다가 2주 전부터 항상 증상이 생겨 내원하였다. 1달 전 진단받은 당뇨 이외에 다른 전신질환의 과거력은 없었다. 시력은 우안 20/25, 좌안 20/20이었고, 상대구심동공운동장애는 없었다. 안구운동검사에서 원거리 주시에서 4프리즘디옵터(prism diopters, PD)의 좌안 상사시와 근거리에서 4PD의 외사시를 보였다. 좌안은 내전시상전(elevation in adduction)이 있었다. 머리기울임검사에서 좌측 기울임에서 6PD의 좌안 상사시가 보였고, 우측 기울임에서는 정위를 보였다. 안저검사에서 우안 외회선과 좌안 내회선이 보였다. 뇌자기공명영상(brain magnetic resonance imaging)에서 중뇌 등쪽에서 나오는 도르래신경에 인접한 사구수조지방종을 확인하였다. 복시 증상의 완화를 위해 프리즘 안경을 처방하였고, 다른 신경 증상을 동반하지 않아 뇌 병변에 대한 경과관찰을 시행하기로 하였다. 결론: 중뇌 등쪽의 사구수조지방종으로 인해 도르래신경마비를 확인하였다. 종양의 압박에 의한 도르래신경마비는 드물지만, 본 증례와 같이 비특이적인 증상을 보인 도르래신경마비 환자에서는 빠른 뇌영상검사가 원인 감별에 도움을 줄 수 있다.
결절성경화증은 두 개의 유전자 TSC1 (Encoding hamartin, 9q34)과 TSC2 (Encoding tuberin, 16p13) 중 하나의 돌연변이로 발생하는 상염색체 우성 질환이다. 위 유전자에 문제가 생기면 종양 억제 기능을 수행할 수 없어 과오종이 생기며 뇌, 신장, 심장, 눈, 폐, 기타 다른 기관들에 영향을 미치는 복합성 질환이다. 크론병은 명확하게 밝혀 지지 않은 만성 면역 매개성 질환이다. 이는 유전적 소견이 있는 소화관에 정상적으로 존재하는 세균에 대한 우리 몸의 과도한 면역 반응으로 인한 것으로 생각된다. 위 두 개의 질환이 동시에 발병하는 경우는 없었으나, 본 저자들은 결절성경화증 환자가 크론병을 앓고 있는 증례를 경험하였기에 보고하는 바이다. 12세 남자 환아가 복통을 주소로 내원하였다. 내원 시 결절성경화증에서 보이는 피부 병변이 보였다. 안저 검사 결과 오른쪽 망막에 과오종이 발견되었다. 뇌자기공명영상에서 뇌실막밑거대세포 별아교세포종이 나타났고 결절성경화증으로 진단할 수 있었다. 혈액검사 결과 적혈구 침강 속도와 C-반응성 단백질이 증가한 것으로 나타났다. 복부 초음파 검사에서 모든 근위 결장 및 상행 결장, 회맹판, 말단 회장의 혈류 증가로 벽이 두꺼워져 있었다. 대장 내시경 검사 결과 회장, 회맹판 및 맹장의 불연속 궤양과 염증 소견이 보여 크론병으로 진단되었다. 환아는 뇌실막밑거대세포 별아교세포종의 치료를 위해 everolimus를 경구 투여 하였으나 크론병이 악화되어 사용과 중단을 반복하였다. 결절성경화증에서 크론병의 병발이 가능하고 뇌실막밑거대세포 별아교세포종의 치료에 영향을 줄 수 있으므로 지속적인 복통을 호소하는 환자에서 크론병도 고려해 볼 수 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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