현재 우리 사회는 아동의 성장발달에 대한 관심이 증가한데 비해 대한성장의학회에서 사용되고 있는 TW3 기반의 최대신장예측 기법은 수동으로 이루어지고 있어 주관적이며, 진료에 있어 다소 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점이 있다. 또한 현재 딥러닝, 특히 컨볼루션 신경망을 활용해 영상을 분류하는 기술은 인간의 눈보다 더 정확한 수준으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 의료분야 또한 예외는 아니다. 따라서 성장 예측의 신뢰도를 높이고, 진단자의 편의성을 증대하기 위해 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 이용해 좌측 수골의 발달 수준을 예측하고 소아청소년의 최대신장예측에 활용되는 딥러닝을 이용한 TW3 알고리즘을 제안한다.
최근 MRI와 CT와 같은 의료영상에서의 진보한 기술은 의사들에게 상세한 해부학적 정보를 제공하게 하여 그들의 진단 능력을 향상시키고 있다. 일반적으로 보다 상세한 정보를 얻기 위해서는 많은 수의 MRI이미지를 필요로 한다. 그러나 일반 병원에서 접하는 MRI 기계의 성능이 우수하지 않은 경우가 많고 따라서 획득되는 이미지의 수가 적다. 결과적으로 적은 수의 슬라이스를 이용해 3D surface를 재구성하게 되면 퀄리티가 낮아지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 적은 수의 슬라이스를 이용하여 높은 퀄리티의 3D surface를 얻는 방법을 제안한다. 이를 위한 알고리즘은 먼저 원하는 영역의 경계를 찾아서 그 경계선들의 점을 찾는다. 이러한 점들로부터 Radial Basis Function을 이용해서 점들을 모두 지나는 음함수 곡면 수식을 생성한다. 생성된 음함수 곡면수식으로부터 Marching cube 알고리즘을 이용하여 렌더링 한다.
최근 컴퓨터 능력의 급속한 발전으로 인간과 컴퓨터간의 상호 작용을 편리하게 연결할 수 있는 많은 기술들이 연구되고 있는 상황으로, 전통적인 입력장치를 사용한 GUI에서 3D 모션, 햅틱, 멀티 터치와 같은 신체를 이용한 NUI로 패러다임이 변화되고 있는 추세이다. 인간의 동작을 센서를 이용하여 컴퓨터에 전달하는 많은 연구가 이루어지고 있으며, 3D 객체를 획득할 수 있는 광학 센서의 개발과 더불어 산업 및 의료 분야, 사용자 인터페이스 분야 등으로 응용 범위가 확장되고 있다. 본 논문에서는 립모션을 기반으로 사용자의 손동작에 따라 기본 입력장치인 마우스를 대신하여 제스처를 통한 타 프로그램 실행 및 윈도우즈 제어가 가능하며, 안드로이드 앱과 융합하여 메인 클라이언트와 연결을 통하여, 음성인식과 버튼을 사용해 각종 미디어와 음성 명령 기능을 통한 제어가 가능한 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 영상, 음악과 같은 인터넷 미디어를 클라이언트 컴퓨터 뿐만 아니라 앱을 통한 원거리 제어가 가능하여, 편리하게 미디어를 시청할 수 있을 것으로 기대된다.
목적: 병변이 없는 견갑하건 부착부를 가진 환자를 대상으로 초음파를 통한 견갑하건의 부착부, 특히 제1부착면에 대한 초음파적 영상 소견 및 그 크기를 기술하고 인구통계적 특성과의 상관관계를 분석하고자 하였다. 대상 및 방법: 2015년 3월부터 2017년 12월까지 견갑하건 부착부에서 병변이 없는 것으로 확인된 시행된 115예(평균 연령 53.4세, 범위 23-74세)를 최종 평가대상으로 하여 후향적 분석을 시행하였다. 초음파를 통한 견갑하건의 부착부에 대한 검사상 가장 상부에 위치하면서 제2부착면 이하 부착면들과 뚜렷하게 구별되는 넓고 평편한 형태와 상방으로 향하고 있는 제1부착면을 확인하였으며 제1부착면의 상완골 간부의 축에 대한 횡축과 종축상의 길이를 측정하였다. 또한 각 예의 나이, 성별, 키, 체중, 체질량지수 및 팔 길이를 측정하였다. 결과: 초음파 검사를 통하여 측정된 견갑하건의 제1부착면의 평균 횡적 길이는 12.75 mm (범위 10.54-14.50 mm, 표준편차 0.712), 평균 종적 길이는 12.22 mm (범위 9.20-13.30 mm, 표준편차 0.888)였다. 성별간 견갑하건의 제1부착면의 크기는 횡적 길이와 종적 길이 모두에서 남성에서 유의하게 큰 것으로 확인되었다(p<0.001, p=0.001). 양성의 선형 상관관계를 보이는 키, 체중, 체질량지수, 팔 길이 요소들 중 견갑하건의 제1부착면의 종적 및 횡적 크기 모두에서 키와 가장 강한 양성 선형관계를 보였고(횡적 길이 r=0.749, p<0.001; 종적 길이 r=0.642, p<0.001), 체질량지수와는 약한 양성 선형관계를 보이는 것으로 분석되었다. 그 외 좌우 부위 및 나이는 제1부착면의 크기와의 통계적 유의성이나 선형 상관관계를 보이지는 않았다. 결론: 병변이 없는 견갑하건 부착부의 초음파적 영상 평가를 시행하여 그 부착부, 특히 가장 상부의 제1부착면의 구조적 및 형태적 특성을 확인할 수 있었다. 이는 견갑하건 파열에 대한 초음파 진단적 검사에 대한 해부학적 기초를 제공하게 될 것이다.
목 적 : 골반 및 요추 엑스선검사는 진단 엑스선검사 중 생식선을 포함하고 있고 환자가 받는 방사선량이 많은 검사로서 우리나라에는 골반 및 요추 엑스선검사에서의 환자선량 권고량이 마련되어 있지 않다. 따라서 국내 의료기관에서의 골반 및 요추 엑스선검사 시 환자가 받는 방사선량을 측정 평가하고 골반 및 요추 엑스선검사에서 환자의 방사선 방어 최적화를 위한 환자선량 권고량을 확립한다. 방 법 : 전국 125개 의료기관에서 골반 전후면 촬영, 요추 전후면 및 측면 촬영시 촬영조건과 진단영상정보를 조사 분석하고 환자가 받는 입사표면선량을 유리선량계를 사용하여 측정 평가한다. 환자가 받는 방사선량 중 제3사분위값에 해당하는 선량값을 의료기관에 권고할 골반 및 요추 엑스선검사에서의 환자선량 권고량으로 확립한다. 결 과 : 전국 125개 의료기관에서 골반 및 요추 엑스선검사 시 진단영상정보를 조사하고 환자가 받는 입사 표면선량을 측정한 결과 골반 전후면 엑스선검사에서는 관전압이 60~97 kVp, 평균 75 kVp를 사용하였고, 관전류-시간곱(mAs)는 8~123 mAs, 평균 29.7 mAs를 사용하였다. 요추 전후면 및 측면 엑스선검사에서는 관전압을 각각 65~100 kVp, 평균 78 kVp와 70~109 kVp, 평균 87 kVp를 사용하였고, mAs도 각각 10~100 mAs, 평균 35.2 mAs와 8.9~300 mAs, 평균 64.1 mAs를 사용하였다. 골반 및 요추 엑스선검사에서의 환자가 받는 입사표면선량을 측정한 결과, 골반 전후면 엑스선검사에서는 최소값 0.59 mGy, 최대값 12.69 mGy, 평균값 2.88mGy이었으며, 제1사분위값은 1.91 mGy, 중앙값은 2.67 mGy, 제3사분위값은 3.42 mGy이었다. 요추 전후면 엑스선검사에서는 최소값 0.64 mGy, 최대값 23.84 mGy, 평균값 3.68 mGy이었으며, 제1사분위값은 2.41 mGy, 중앙값은 3.40 mGy, 제3사분위값은 4.08 mGy이었다. 요추 측면 엑스선검사에서는 최소값 1.90 mGy, 최대값 45.42 mGy, 평균값 10.08 mGy이었으며, 제1사분위값은 6.03 mGy, 중앙값은 9.09 mGy, 제3사분위값은 12.65 mGy이었다. 결 론 : 우리나라의 의료기관에서 골반 전후면 엑스선검사에서 의료기관에 권고할 환자선량 권고량은 3.42 mGy, 요추 전후면 엑스선검사에서는 4.08 mGy, 요추 측면촬영에서는 12.65 mGy로 세계보건기구 등 6개 국제기구가 공동으로 권고한 골반 전후면 검사 10 mGy, 요추 전후면 검사 10 mGy 및 요추 측면 검사 30 mGy 보다는 낮았다.
미국의학물리학회는 포괄적인 방사선치료기기의 품질관리를 위한 작업그룹(Task Group: TG) 40 보고서를 1994년 발표한 이후로 세기조절방사선치료, 정위적방사선치료, 및 영상유도방사선치료 등의 고정밀 방사선치료를 포함한 선형가속기에 대한 품질관리를 권고하기 위해 2010년에 AAPM TG-142를 발간하였다. 그리고 최근 국내에서도 최신 치료기법에 대한 품질관리의 필요성에 따라 원자력안전위원회는 원자력안전위원회고시 제2015-005호 "의료분야의 방사선안전관리에 관한 기술기준"을 발표하였다. 원자력안전위원회고시에는 각 의료기관에서 품질관리전문인력을 두어 품질관리 조직 및 직무, 품질관리에 필요한 장비, 품질관리 방법/주기/관리오차 및 관리오차 초과 시 조치방법 등에 대한 내용이 포함된 품질관리절차서를 수립하고 품질관리를 수행하도록 규정되어 있다. 이에 따라 의료기관에서는 3차원 입체조형방사선치료, 세기조절방사선치료, 정위적방사선치료 등과 같은 방사선치료유형별(Non-IMRT, IMRT, SRS/SBRT)로 방사선치료기기에 맞는 품질관리 항목, 주기 및 관리오차를 설정하고, 적절한 품질관리 장비 등을 사용하여 기관의 실정에 맞게 품질관리를 수행하여야 한다. 그러나 국내에는 선형가속기의 체계적인 품질관리를 구축할 수 있는 지침서나 학회 보고서 등이 미비하여 현재 각 의료기관별로 각기 다른 품질관리의 항목, 주기 및 관리오차를 설정하여 품질관리를 수행하고 있는 실정이다. 그러므로 본 논문에서는 방사선치료의 안전성 및 정확성을 확보하기 위해 원자력안전위원회 고시 및 TG-142에 기반한 국내 실정에 적합한 선형가속기에 대한 품질관리체계 구축 방안 등을 제안하였다. 제안된 선형가속기에 대한 품질관리 체계는 다른 고정밀 방사선치료기기 등의 품질관리 체계 구축에도 도움이 될 것으로 사료된다.
의료장비와 기술의 발달에도 불구하고 췌장암만 유일하게 기타 암질환과 비교하면 오진률이 높고 생존률이 낮은 질환이다. 따라서 췌장암은 조기 발견만이 생존율을 높일 수 있는 유일한 방법이며 췌장암의 정확한 위치를 찾는 것이 중요하다. Dual Point PET/CT 검사를 이용해서 췌장암의 조기 발견을 위한 최적의 Scan method를 제안하였다. PET/CT 검사의 Supine position에서 놓칠 수 있는 해부학적 영역을 환자의 position을 $0^{\circ}$, $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$$75^{\circ}$ 변화에 따른 영상의 특징 및 유효성을 분석하였다. 그 결과 $90^{\circ}$ lateral recumbent position Scan에서 Pancreas tail 판별의 유용성을 발견하였다. Dual Point PET/CT 검사에서 상복부 특히 해부학적 구조상 췌장처럼 인접 장기와 중첩이 있는 경우, 췌장암이 의심될 때 PET/CT 지연검사에서 환자에게 충분한 수분섭취를 한 후 환자의 Position을 테이블과 수직 상태로 돌려 Lt 또는 Rt lateral Recumbent position 상태에서 PET/CT Scan을 시행하므로 위장, 간, 담낭 십이지장, 췌장 등의 장기를 이격시켜 해부학적 판별에 이점을 주는 검사방법 (JJ-Projection: lateral recumbent position scan)을 개발하였다. ROC curve 분석에서 JJ-Projection방법이 기존의 Supine scan 방식에서 얻은 영상보다 민감도가 95.2% 나타났다. 이것은 기존의 검사방식과 비교해볼 때 4.6 % 증가 하였다. 특이도는 87.5%로 6.9% 증가하였다. 조직검사로 생물학적 암으로 확정된 결과치와 비교해 볼 때 정확도는 94.1%로 기존 방식 86%에 비해 8.41 % 증가하였다. 그러므로 Dual Time Point PET/CT를 이용한 췌장암 판별 검사를 할 때 Delay scan에서 lateral recumbent position로 변경해서 Scan 하는 것이 기존의 일반적인 방법인 Supine position Scan보다 췌장암 조기 판별에 유용한 정보를 줄 수 있을 것으로 사료된다.
휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
가상 현실 시뮬레이션은 다양한 분야에서의 교육과 훈련에 활용이 되며, 특히 최근에는 의료 분야에서 많이 사용되고 있다. 교육/훈련용 시뮬레이터는 의사가 실제 수술 도구를 이용하여 실제 환자에 대해 처치를 하는 것과 같은 느낌이 나게 하는 촉감/역감 생성 및 영상/음향 출력 하드웨어와 여기에 실감 나는 영상과 촉감을 생성해주는 소프트웨어로 이루어진다. 기존의 시뮬레이터들은 수술 시에 사용되는 다양한 수술 도구들을 모사하기 위해 다양한 형태의 하드웨어들을 사용해야 하므로 복잡하고 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 이 논문에서는 포스 피드백 장치와 변형 가능한 햅틱 컨트롤러를 이용한 치과 수술 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 햅틱 하드웨어들은 수술 도구와 수술 부위의 충돌 여부를 파악하고 그에 따른 저항감과 진동감을 제공한다. 특히 길이 변화, 굽힘과 같은 변형이 가능한 햅틱 컨트롤러는 여러 수술 도구들의 형태에 따라 느껴지는 다양한 감각을 표현할 수 있다. 사용자가 햅틱 피드백 장치를 조작하면 햅틱 피드백 장치의 움직임이나 버튼 클릭 등의 이벤트가 시뮬레이션 시스템에 전달되어 치과용 수술 도구와 구강 내부 모델들 사이의 상호작용이 발생하고 이에 따른 햅틱 피드백이 햅틱 피드백 장치로 전달된다. 이러한 기반 기술들을 활용하여 정교한 3차원 모델로 표현된 가상 환경에서 대표적인 치과 수술기법인 매복 사랑니 발치 수술의 현실적인 훈련 경험을 제공한다.
골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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