• 대한영상의학회지
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• 제84권2호
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• pp.454-459
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• 2023

유방을 침범하는 혈액종양은 굉장히 드물게 보고되었다. 우리는 유방의 다발성 결절로써 재발한 급성 골수성 백혈병의 증례를 보고하고자 한다. 77세 여자 환자가 양측 유방의 촉지되는 다발성 결절로 외래를 내원하였다. 환자는 급성 골수성 백혈병(acute myeloid leukemia; 이하 AML)으로 진단받고 9차례의 항암치료 이후 완전 관해가 된 병력이 있었다. 유방 촬영과 유방 초음파에서 환자의 촉지성 병변이 영상의학적으로 확인되었으며 액와부 림프절 종대도 동반되었다. 총생검으로 얻은 검체는 면역화학염색을 통해 AML과 blastic plasmacytoid dendritic cell neoplasm의 형태를 보였으며 추후 진행한 골수 생검에서 AML로 확인되었다. 이렇듯 굉장히 드물지만, 혈액암의 병력을 가진 환자가 유방의 촉지성 종괴로 내원하였다면 담당의는 적절한 조직검사 및 면역화학검사로 정확한 진단을 하여 환자가 적절한 치료를 받도록 해야 한다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제17권4호
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• pp.316-320
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• 2013

유방의 악성 섬유성 조직구종은 극히 드문 질환으로 이전에 보고된 대부분의 증례들은 임상병리학적 특성에 초점을 맞추어 이 질환의 영상소견에 대한 분석은 제한적이었다. 우리는 좌측 전완부로 부터 전이된 좌측 유방과 좌측 액와부의 악성 섬유성 조직구종 1예를 유방촬영, 유방 초음파 및 유방 자기공명영상 등의 영상의학적 소견에 초점을 맞추어 보고 하고자 한다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권1호
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• pp.230-238
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• 2022

폴리아크릴 아마이드겔(polyacrylamide gel; 이하 PAAG)은 중국, 동유럽 등에서 유방 확대술에 이용되던 물질이었으나, 다양한 부작용을 일으키는 것으로 밝혀져 현재는 사용이 금지된 물질이다. 그러나 위에서 언급된 국가의 여성들이 다른 국가로 이주하게 되면서, 우리나라에서도 PAAG를 이용한 유방 확대술을 시행한 환자들을 만나게 되었다. 이를 시행한 경우, 매우 다양한 영상의학적 소견을 보이며, 이로 인해 악성 종양이나 다른 진단과의 감별이 어렵기 때문에 정확한 진단 및 치료 계획을 세우기 위해 다양한 영상의학적 소견에 대해 숙지하는 것이 필요하다. 현재까지 한국에서의 PAAG 유방 확대술에 의한 부작용과 관련된 영상의학적 소견에 대해 보고된 바가 적기 때문에, 이에 PAAG 유방 확대술을 시행한 네 개의 증례 통해 다양한 영상의학적 진단 도구를 통한 영상의학적 소견에 대하여 보고하고자 한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권1호
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• pp.45-52
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• 2009

유방 촬영술(Digital mammography)은 유방암의 조기 진단에서 매우 중요한 진단 방법으로서 비촉지성 유방암의 조기 발견율을 높여 유방암에 따른 여성의 사망률을 감소시키고 있다. 그 중에서도 유방 병변의 미세석회화(Microcalcification)는 조기 유방암의 진단에 있어서 중요한 병변으로 보고 되고 있으며, 선별 검사로 임상적 유용성이 확립된 상태이다. 유방 촬영술에서 미세석회화 소견은 영상의학과 전문의가 판독하여 조직 검사에서 양성 및 악성 병변에 대하여 각각 군집의 개수, 군집 당 석회화 수, 미세석회화 크기와 범위, 미세석회화 형태, 동반 종괴의 유무 등을 분석하여 최종적으로 진단을 확정한다. 그러므로 군집화된 미세석회화의 정보는 유방암 예측에 있어 임상적인 실질 정보를 가지고 있으며, 의사에게 진단을 위한 검사의 기본적인 가이드라인을 제시한다. 따라서 본 연구에서는 유방 촬영술의 디지털 영상에 나타난 미세석회화의 정량적인 계산을 위해서 DoG filter, Adaptive thresholding, Expectation Maximization의 3단계를 제안한다. 제안한 알고리듬을 실험을 통하여 군집화 및 각 클러스터 내의 미세석회화의 분포 개수, 길이를 측정하였으며, 임상의 사에게 디지털 유방영상의 분석을 통하여 초기 유방암 진단의 지표를 제시할 것으로 사료된다. 그리고 이는 객관적인 유방암 컴퓨터자동검출(CAD)에 사용될 수 있는 병변의 정보로서 가능성을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-8
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• 1998

X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화는 유방암의 조기 검출에 중요한 징후로 이용된다. 본 논문은 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회를 검출하여 그것의 위치를 표시하는 컴퓨터 보조 검출 방법을 제안한다. 제안된 검출방법의 구성도는 ROI9region of interest)선택, 필름흠제거, srdm(surrounding region dependence method), 분류기, 그리고 위치 표시로 구성되어 있다. SRDM은 이미 저자들에 의해 제안되었으며, 이것은 현재의 픽셀을 둘러싸고 있는 두 개의 영역에서의 2차 히스토그램에 근거한 통계적인 텍스처(texture)분석 방법이며 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화의 검출을 위해 제안되었다. 또한, 본 논문에서 제안된 필름흠 제거 필터의 효과는 ROC (receiver operating-characteristics) 분석에 의한 분류 성능 측면에서 평가되어진다. 정상조직(normal tissue)과 군집성 미세석회화를 포함한 조직을 분류하기 위해 3계층 backpropagation 신경망이 분류기로 이용되었다. 검출된 군집성 미세석회화의 위치와 적절한 표시를 함으로써 진단방사선의사에게 더 많은 주의를 상기시킬 수 있다

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.4578-4589
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• 2011

최근 디지털 유방촬영술 분야에서 영상의 획득장치, 표시장치, 저장장치는 각각 별도의 분야로 발전하고 있다. 영상획득장치는 유방을 통과한 X-선을 흡수 포착하여 영상으로 저장하는 장치인데, 이를 이용하여 촬영된 영상은 여러 가지의 영상처리기술을 이용하여 진단이 가능하기 때문에 조기에 병변을 발견할 수 있다. 본 논문에서는 지금까지의 디지털 유방촬영술의 기술에 대하여 알아보고 구현된 디지털 유방X-선촬영기의 성능을 분석한다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권2호
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• pp.398-408
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• 2023

목적 유방의 양성 선근상피종의 영상 소견에 대해 기술하고자 한다. 대상과 방법 최근 20년 동안, 본원에서 조직 확진된 120명의 환자의 유방에서의 선근상피종을 대상으로 하였다. 43명의 환자는 유방암으로 유방 전 절제술을 시행하면서 우연히 발견되어 제외하였으며, 28명의 환자는 절제생검을 하지 않고 경피적 생검만 시행하여 제외하였고, 8명의 환자는 생검에서 양성 선근상피종으로 확인되었으나 완전 절제술 후 다른 질환으로 확진되어 제외하였다. 결과적으로, 완전 절제술 후 조직 확진된 41명 환자의 양성 선근상피종에 대해 후향적으로 임상 정보와 영상 소견을 분석하였다. 결과 유방촬영술에서 병변은 원형 또는 타원형의 모양(56%), 경계가 좋지 않음(62%), 고밀도음영(53%), 종괴형(89%)을 보였으며, 미세석회회가 없었다(95%). 유방초음파에서 병변은 의심스러운 종괴(98%), 경계가 좋지 않음(66%), 저에코(43%), 그리고 종양내 혈관성(63%)을 보였다. 유방자기공명영상에서 의심스러운 종괴(100%), 불분명한 경계(61%) 그리고 조영증강 시 지연기 소실(84%)을 보였다. 양성 선근상피종의 41개 병변 중 16개 병변은 처음 중심바늘생검에서 다른 질환으로 오진되었으며 2명의 환자는 유방암으로 오진되었다. 결론 유방의 양성 선근상피종은 유방촬영술, 유방초음파, 유방자기공명영상에서 악성 종양과 유사한 의심스러운 특징을 보인다. 양성 선근상피종을 다른 질환과 감별하는 것은 중심바늘생검만으로는 어려우며, 올바른 진단을 위해서는 완전절제술이 필요하다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.646-652
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• 2016

본 논문에서는 전자파를 이용한 유방암 진단에서 유방의 조직형태에 따른 2차원 영상복원 결과를 논의하고 있다. 유방의 영상복원에 사용한 시스템은 16개의 송신/수신 안테나로 구성되어 있으며, 1,700 MHz를 사용하여 4가지의 유방조직형태(ED-, HD-, SC-, FT-type)에 대하여 영상복원을 수행하였다. 순방향 문제의 해석에는 모멘트법을 적용하였으며, 역문제 해석을 위한 최적화 알고리즘은 simplex 법을 사용하였다. 영상복원의 결과, ED형 및 HD형은 영상복원이 용이하지만, SC형 및 FT형의 영상복원에는 오차가 많이 포함되어 있어 복원이 쉽지 않음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.134-136
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• 2021

인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있다. 이는 연구용으로 공개된 초음파 유방 이미지를 활용하여 다양하게 개발되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리 속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 실험을 위한 영상은 양성과 악성이 포함된 250장의 유방암 초음파 영상과 27,200장의 암 세포주 영상으로 구성되었다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.340-342
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• 2001

본 논문은 유방질환 중에서 Duct(관)에 발생하는 유방 종양을 benign(양성종양)/DCIS (Ductal Carcinoma In Situ)/NOS(Invasive ductal carcinoma)로 자동 분류하기 위한 분류방법을 제안한다. 분류기 생성에서 가장 중요한 단계인 특징 추출단계에서는 wavelet 변환을 적용하였으며, wavelet 변환의 각 depth에 따라 분류기를 생성하여, depth와 생성된 분류기의 분류 정확도와의 상관관계를 비교.분석하였다. 현미경 100배 배율과 400배 배율의 유방 질환 영상을 1, 2, 3, 4단계(depth)의 wavelet 변환을 적용한 후, 분할된 서브밴드에서 GLCM을 이용하여 질감 특징(Entropy, Energy, Contrast, Homogeneity)을 추출하여, 이 특징값들을 조합하여 판별분석에 의해 분류기(classifier)를 생성한 후, 분류 정확도를 검증하였다. Benign/DCIS/NOS를 분류하려면 최소 3단계 이상의 wavelet 변환을 적용해야 하고, 400배 배율 영상보다는 100배 배율의 영상이 더 나은 결과를 보였다.