가상 대장내시경(virtual colonoscopy)은 컴퓨터단층촬영(computed tomography) 영상으로부 터 대장의 형상을 입체적으로 재구성하여 대장 내부의 종양을 빠르고, 쉽게 진단할 수 있는 방법으로서, 기존의 침습적인 대장 진단법의 단점을 보완한 방법이다. 효과적인 임상 진단을 위해서는 가상 대장내시경을 위한 탐색 경로를 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있으며, 이를 위하여 몇 가지 방식이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 기존의 방법들은 거리맵 등의 자료구조를 전처리 단계에 미리 생성하여야 하고, 경로를 구성하는 모든 점들에 대하여 방대한 양의 위치 계산이 필요하므로 긴 연산 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 연산시간을 크게 단축시킬 수 있는 가시성을 이용한 자동 경로 생성법을 제안하였다. 본 제안 방법에는 거리맵 계산 둥의 전처리 과정이 필요 없으며, 탐색 경로를 표현하는 곡선의 모든 점이 아닌 곡선을 대표하는 소수의 제어점(control point)을 생성하는 방법으로 계산량을 줄여 경로 생성 시간을 단축하였다. 또한, 가시성에 기반을 두어 경로를 생성하기 때문에 자연스러운 가상 카메라의 움직임이 가능하고, 가상 탐사에 편리하고, 정확한 경로를 생성할 수 있다. 이 방법은 가상 대장내시경 이외에도 다양한 종류의 곡관 내부의 가상 탐사에 응용될 수 있다.
딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.
경상분지의 후기 백악기~고 제 3기의 화산암류는 high-K 칼크 알칼리의 특성을 나타내며, 클라-태평양의 섭입에 연관된 마그마작용에 성인적으로 연관된다. 그들은 삽입에 관련된 마그마에서 보이는 바와 같이 고장력원소가 결핍되며 LIL원소가 부화되는 특성을 지닌다. K-h 관계에 기초하여 마그마의 생성 깊이를 180~230km라고 한 이전의 연구들은 재고되어질 필요가 있다. 물을 0.4%함유한 감\ulcorner암의 부분 용융의 깊이는 80~120km로 알려져 있으며, 성숙되기 전의 호에서 섭입 슬램은 70km보다 얕은 깊이에서도 용융이 될 수 있다. 더욱 더 $K_2O$ 함량은 지각물질에 의한 혼염과 섭입 슬램의 유체에 의해서, 그리고 적은 정도의 부분 용융에 의해서도 증가될 수 있다. 섭입의 각도를 $30^{\circ}$로 자정하였을 때 수직깊이 180~23km는 수평거리가 해구로부터 310~400km로 계산된다. 이 깊이는 도호 및 대륙호에 속한 다른 지역의 근원마그마 생성심도에 비해 매우 큰값이며 섭입에 의해 야기되는 환산암의 생성지의 분포하는 조와적이지 못한다. 경상분지 화산암의 $K_{55}$는 0.3~2.3wt.%이며, 그 평균값을 Marsh and Carmichael (1974)의 도표에 적응하면 섭입대의 깊이는 80~170km가 된다. 깊이 180~230km의 맨틀 암석은 석류석 러졸라이트로 자정되며 이것의 분별로부터 나타나는 회토류 양상은 경상분지의 것과 일치하지 않는다. 더욱 더 섭입에 관련된 마그마작용을 연구한 여러 연구자들은 이보다 더 얕은 깊이를 제안하였다. CaO와 $Na_2O$ 함량을 이용하여 구한 후기 백악기~고 제 3기의 경상분지의 고지각 두께는 각각30km이며, La/Sm대 La/Yb 에 의한 값은 약 30km로 추정되며, 이들은 이전의 연구들을 지지한다. 뇌 활성화 영역에서 자화율 변화에 따른최대 선호 강도변화는 1.5T에서는 TE, 66ms에서 3.36%. 3.0T에서는 TE. 46ms에서 10.05%로 3.0T가 1.5T에 비해 약 3배 정도 변화가 큰 것을 알 수 있었다. 산출된 최적의 TE 값은 각각의 TE 값에서 얻은 활성화 상태와 휴식상태의 차이값의 최대의 TE 값와 일치하였다. 결론 : 뇌 기능영상에서 3.0T MRl는 1.5T에 비해 deoxyhemoglobin에 의한 자화율의 변화를 약 3배정도 잘 반영하므로 뇌 기능영상 측정시 보다 유용성이 있는 것으로 사료된다. 에코 MR 영상과 더불어 DESS 영상이 슬관절 연골연화즈의 진단에 보다 더 도움을 줄 것으로 생각한다.의 동기는 ‘일반 대중매체의 영향’이 가장 많았으며 건강소식지가 동기인 경우도 20.4%였다. 사업군에서 건강소식지가 유방암 자가검진법 실천에 영향을 미친 경우가 79.6%였으며 유방암 자가검진법에 관한 보건교육을 받고 실천하지 않은 사람들 중 미래의 실천의지에 건강소식지가 영향을 미친 경우는 43.6%였다. 이상의 소견에서 지역주민을 대상으로 인쇄매체를 통한 보건교육은 인쇄물만으로도 쉽게 실천 할 수 있는 유방암 자가검진법이 가장 효과적이었으며, 자궁암검진에 관해서도 검진을 받을 수 있도록 지역사회의 보건의료의 하부구조를 정비하여 제도적 장치를 마련하고 정보를 제공한다면 자궁암검진 실천율도 증가할 것이다.고 12.9% 의 발달율을 보여 유의적인 차이를 보이지 않았다. 이상의 결과로 보아 핵이식 수정란을 효율적으로 생산하기 위하여 수핵난자의 세포질에 ionomycin 과 DMAP 의 혼합처리로 탈핵난자의 활성화를 유도하는 것이 효율을 증진시킬 수 있었다고 본다. 또한 공핵수정란을 수정 후 90시간과 114시간 개별 배양하여 할구를 공핵체로 핵이식에 이용하였을 때도 그룹배양에 비하여 효율이 떨어지지 않음을 알 수 있었으며, 수정란의 할구 크기의 차이가
본 연구는 의원에 근무하는 방사선사의 보수교육에 관한 연구로 보수교육에 대한 만족도와 문제점을 분석하여 보수교육에서 개선하여야 할 사항을 연구하기 위해 실시하였다. 연구에 사용한 도구는 설문지로 2016년 11월 01일부터 2017년 04월30일까지 경남 창원에 소재하는 의원에 근무하는 방사선사를 대상으로 교육참석 및 방문을 통한 조사로 이루어 졌으며, 설문지 총150부를 배부하여 연구에 적합한 106부를 SPSS 18.0 통계 프로그램을 이용하여 분석하였다. 인구사회학적 특성으로는 연령, 성별, 근무경력, 학력, 근무부서로 하였으며, 보수교육에 대한 만족요인으로는 제도, 주제, 도움, 강사선택의 적절성, 전문성 등, 총 21가지 요인으로 하였으며, 보수교육의 문제점으로는 장소, 교통편, 다양성, 행정처리, 홍보, 방법 등, 총18가지 요인으로 분석하였다. 보수교육에 대한 만족도 (3.02점)와 보수교육에 대한 문제점(3.18점)은 보통수준으로 보수교육에 대한 문제점이 조금 높게 분석되었다. 보수교육은 보건의료인이면 누구나 이수해야 하는 교육이며, 보수교육 이수 시간으로 3년마다 면허 재 신고를 해야 하는 주요한 교육이다. 다양한 의료기관에 근무하는 방사선사를 대상으로 하는 보수교육은 의원에 근무하는 방사선사의 교육수준에 부합하지 못하다는 의견이 많았다. 그러므로 의원방사선사의 보수교육에 대한 만족도를 높이기 위한 방안으로 보수교육에 대한 다양한 의견과 개선사항을 현실성 있는 교육 프로그램으로 반영하여, 교육의 질적 향상을 통한 보수교육에 대한 만족도를 높여야 할 것이다.
건설, 의료, 컴퓨터 그래픽스, 도시공간 관리 등 다양한 분야에서 3차원 공간정보 모델이 이용되고 있다. 특히 측량 및 공간정보 분야에서는 최근 고품질의 3차원 공간정보와 실내공간정보에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있으나, 현재 공간정보 데이터가 다양한 형식과 저장구조로 구성되어 관리되고 있어 저비용 고효율의 3차원 공간정보 서비스가 어려운 상황이다. 실제로 활용도 높은 3차원 모델을 구축하기 위한 기술은 관측과 처리에 고액의 비용이 발생하지만, 대부분의 수요처에서는 이러한 고비용의 공간정보 구축에 어려움을 느끼는 경우가 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 저비용의 3D 공간정보 모델을 구축하기 위한 효율적인 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 현재의 3D 모델의 구축 방법 중 가장 효율적인 방법으로는 기존에 구축되어 있는 Point Cloud, UAV 관측영상 등의 원시데이터를 활용하여 비용을 절감시키는 방법이 있지만, 이는 관리하는 기관이 분리되어 있고 사용하기 위해 요청하는 절차가 복잡하여 활용에 제한이 있었다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해서 도로대장 관리 분야를 대상으로 3D 구축에 필요한 기반데이터를 통합하여 연계하고 관리 할 수 있는 통합관리 시스템 개발을 수행하였으며, 다양한 형태의 원시자료를 Point Cloud 형식으로 구성하여 도로대장 관리에 적용할 경우 6개의 주요 관리항목을 효과적 구축 및 관리할 수 있을 것으로 판단되었다.
본 연구는 설문조사를 통해 혈관조영검사실 종사자의 감염관리 실태를 조사하여 그에 따른 인식도와 수행도를 알아보고자 하였다. P지역에 소재한 종합병원급 이상 10개 병원의 혈관조영검사실에 근무하는 종사자 126명을 대상으로 2022년 1월 3일부터 1월 28일까지 설문조사를 실시하였으며 내용으로는 대상자의 일반적 특성 10문항과 혈관조영검사실의 감염관리의 주요 항목인 4개 영역 즉, 의료기관 내 감염관리체계, 개인위생, 혈관조영검사실 환경, 혈관조영검사실 장비로 구분한 총 56문항을 Likert 5점 척도로 측정하였다. 자료 분석은 SPSS for WindowTM release 25.0을 이용하여 통계 처리를 하였다. 일반적 특성에 따른 각 영역의 인식도와 수행도의 분석은 t-test, one-way ANOVA로 하였고 변수들 간의 관계는 Pearson 상관관계분석을 시행하였다. 결과로는 모든 영역에서 인식도가 수행도보다 높게 나타나 인식의 수준에 비하여 수행력이 낮음을 알 수 있었다. 또한 인식도와 수행도가 양의 상관관계를 보이고 있어 종사자의 인식 정도가 수행력에 유의한 영향을 미치는 감염관리의 중요한 변수임을 알 수 있었다. 따라서 효과적이고 체계적인 감염관리를 위해서 혈관조영검사실의 종사자는 감염관리의 수행도를 반드시 높여야 할 것이며 그러기 위해선 감염관리 교육이 필요할 것으로 생각되며 앞으로 혈관조영검사실 감염관리 지침이 체계화되어야 할 것으로 판단된다.
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.
다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자필 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 이때 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 스레드 코드에서 번역된 자바 바이트코드는 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있다는 장점은 있지만 신뢰할 수 없다는 만점이 있다. 또한 자바 언어 자체의 문제에 의해 안전하지 못한 코드가 생성 될 수도 있다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 또한 번역시에 자바에서 발생할 수 있는 문제들을 고려하여 안전한 바이트코드를 생성한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 플랫폼에 독립적이고 외부 공격으로부터 안전한 자바 바이트코드로 변환하는 번역기를 선계, 구현한다.구센타와 병원간에 임상정보와 유전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding
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[게시일 2004년 10월 1일]
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