목적 : 본연구의 목적은 작업치료전문직의 발전을 위한 작업치료이미지 개선을 위함이다. 연구방법 : 연구대상은 광주 전남 소재 4년제 대학 작업치료학과에 재학 중인 학생들을 대상으로 하였다. 총 340부의 자료를 수집한 결과 누락된 문항이 포함되거나 손상된 설문지를 제외시키고 316부를 비교 분석하였다. 결론 : 1) 작업치료학과 학생들의 작업치료 이미지 인식(M=3.676)은 긍정적인 것으로 나타났다. 2) 본 연구도구요인 분석은 전문적 이미지, 직업적 이미지, 사회적 이미지, 헌신적 이미지 4가지로 구조화하였고 그 결과 전문적 이미지(M=3.925)가 가장 높고, 헌신적 이미지(M=3.84), 직업적 이미지 (M=3.774), 사회성 이미지(M=3.160)의 순이었다. 3) 학년별 작업치료 이미지는 통계적으로 유의한 차이가 없었다.
서론: 작업기반중재는 신경계 질환의 클라이언트에게 적용할 수 있는 효과적인 중재 방법으로 다양한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구는 문헌 고찰을 통해서 작업기반중재의 이론적 배경, 정의 및 범위를 알아보고 실제 작업치료중재에서 적용할 수 있는 신경학적 근거를 제시하고자 한다. 본론: 작업기반중재는 작업기반실행을 바탕으로 다양한 치료적 요소들이 자연스러운 환경 내에서 클라이언트가 적절한 수행을 하는 것이다. 즉, 클라이언트의 실제적 환경에서 의미 있는 작업을 수행하기 위해 중재를 적용하는 것으로, 이 때 의미 있는 작업이란 클라이언트가 동기를 가지고 작업을 선택한 것으로 규칙적이고 반복적이어서 작업의 수행이 습관성이 있다. 결론: 작업기반중재는 클라이언트의 동기와 습관 그리고 실제 환경에서의 적용이라는 세 가지 요소로, 각각의 요소는 다양한 신경학적 근거에 기반하고 있음을 확인할 수 있었다. 실제 신경계 재활에서 세요소가 포함된 작업기반중재의 활용이 필요할 것이다.
의학적 진단이나 치료를 하는 과정에선 실험이나 촬영을 통한 사진이나 영상이 많이 생성된다 의학용 이미지들은 각각 생성된 환경에 따른 특성을 가지고 있기 때문에. 효율적으로 이미지를 관리하기 위해서는 이미지의 특징이나 증상과 같은 정보들을 함께 표현해야한다. 본 논문에서는 의료 영상이 나타내는 정보를 표기하고, 카메라로부터 입력받는 영상을 출력 및 분석할 수 있는 컴포넌트웨어에 대해서 살펴본다. 본 논문에서 개발한 컴포넌트웨어는 다른 프로그램에서도 쉽게 영상관련 처리를 할 수 있도록 COM 기반의 Activex 컨트롤로 개발하였으며 이미지의 주석기능과 더불어 각각의 이미지나 카메라로부터 입력받는 동영상의 색 공간변환 및 왜곡보정 등의 기능을 가지고 있어, 보다 정교한 작업을 요하는 의료 영상처리 프로그램에 손쉽게 추가하여 사용할 수 있다.
4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.
목적 : 본 연구는 첫째, 지역사회 아스퍼거 장애 아동을 대상으로 대처모델(coping model)을 적용한 작업치료 평가를 실시한다. 둘째, 평가결과를 바탕으로 중재계획을 수립해 본다. 연구방법 : 본 연구에 참여한 대상자는 지역사회 아동시설에 거주하는 만 7세 남자 아동이다. 대처모델을 바탕으로 2주간 외적 및 내적 요인으로 나누어 평가를 실시하였다. 외적 요인 평가에는 대상자와 주변환경의 상호작용 및 학교와 지역사회 참여에 대한 내용이 포함되어 있다. 내적 요인 평가는 관찰과 구조화된 평가를 통한 발달 상태와 의학적 상태를 확인하고, 상황에 대한 적절한 기분과 감정 상태에 대한 관찰이 포함되어 있다. 결과 : 대처모델을 적용하여 작업치료 평가가 이루어진 후, 중재 계획을 수립하였다. 첫째, 시간자원을 효과적으로 사용할 수 있도록 한다. 둘째, 지연된 운동 능력을 향상시키기 위해 소운동 영역에 대한 중재 프로그램을 실시한다. 셋째, 아동이 조절하지 못하는 행동들에 대한 자기조절방법과 대처 방법에 대한 교육을 실시한다. 넷째, 시설 내에서 아동에게 지속적으로 관심을 가지고 관리해 줄 수 있는 인적, 물리적 자원에 대해 찾아보고 이를 활용할 수 있도록 한다. 결론 : 본 연구는 지역사회 아스퍼거 아동을 대상으로 대처모델을 적용한 작업치료 평가 및 중재계획을 수립하였다. 향후 연구에서는 직접적인 중재를 통해 실질적인 모델 적용 사례를 제시되어야 할 것이다.
목적 : 본 연구는 뇌졸중 환자의 기능적 결과를 예측하기 위한 인구통계학적 및 임상학적 특징과 머신러닝의 사용을 체계적으로 분석하고 요약하기 위해 수행되었다. 연구방법 : PubMed, CINAHL과 Web of Science를 사용하여 2010년부터 2021년 사이에 게재된 연구를 검색하였다. 주요 검색어는 "machine learning OR data mining AND stroke AND function OR prediction OR/AND rehabilitation"을 사용하였다. 뇌 이미지 처리 기법만을 분석한 연구, 딥러닝만 적용한 연구와 전체 본문을 열람할 수 없는 연구는 제외되었다. 결과 : 검색한 결과, 총 9편의 국내외 논문을 선정했다. 선정된 논문에서 가장 많이 사용된 머신러닝 알고리즘은 서포트 벡터 머신(support vector machine, 19.05%)과 랜덤포레스트(random forest, 19.05%)였다. 9개 중 7개의 연구에서 뇌졸중 환자의 기능을 예측하기 위해 중요하다고 추출된 변수를 결과로 제시했다. 그 결과, 5개(55.56%)의 연구에서 뇌졸중 환자의 기능을 예측하기 위해 환자의 임상적 특성이 아닌 modified ranking scale (mRS) 및 functional independence measure (FIM)과 같은 초기 또는 퇴원 평가 점수가 중요하다고 도출되었다. 결론 : 이 연구는 mRS 및 FIM과 같은 뇌졸중 환자의 초기 또는 퇴원 평가 점수가 임상적 특성보다 기능적 결과에 더 많은 영향을 미칠 수 있음을 나타냈다. 따라서, 뇌졸중 환자의 기능적 결과를 향상시키기 위한 최적의 중재를 개발하고 적용하기 위해서는 뇌졸중 환자의 초기 및 퇴원 시 기능적 결과를 평가하고 검토하는 것이 필요하다.
본 연구는 병리학 이미지 분석에서 자주 발생하는 문제 중 하나인 레이블링 불일치 문제를 해결하고자 준지도학습(semi-supervised learning) 기법을 적용하였다. 기존의 병리 진단 과정은 정확한 판정 및 치료를 위해 전문가의 판단을 필요로 한다. 이로 인해, 시간이 매우 많이 소모되며 전문가의 피로도가 증가한다. 최근 이를 해결하고자 지도학습(supervised learning) 기법을 사용하여 업무의 피로도를 감소시키고자 하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 병리 이미지 데이터에 대한 접근이 어렵고, 병변의 위치를 레이블링 하는 부분에서 많은 비용이 발생한다. 또한 암 병변의 스펙트럼적 특성으로 인해 레이블링 과정 속에서 레이블링 불일치 문제가 발생할 가능성이 높다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우리는 제한된 레이블 된 데이터와 많은 양의 레이블 되지 않은 데이터를 활용하는 준지도학습 방법론을 제안한다. 이 제안하는 방법은 필요한 수동 레이블링 작업량을 줄여, 병리학자들에게 보다 효과적인 진단 도구를 제공할 것으로 예상된다.
본 연구는 PET/CT의 이미지 추가 정보를 통해 이미지 재형성과 합성기능을 바탕으로 TPS 임상 적용과 기초 자료 활용 및 지속적인 연구 개발을 위하여 True-D 기법과 MIM 소프트웨어를 접목하여 각각의 영상 간 합성 작업을 기반으로 이미지의 폭 넓은 활용으로 임상에서 판독에 소용되는 시간 및 비용을 줄이고 효율적 진단 및 방사선치료 시 종양 표적 결정에 유효한 도구로 사용하고자 함이며 정밀한 치료효과 판정에 활용하여 임상에서 판독에 소요되는 시간과 불필요한 추가 검사를 줄일 수 있을 것으로 기대하며 종양환자 판독 보고서 작성 및 PACS 등 타 소프트웨어와의 호환성 개발로 PET/CT 기기의 성능평가에 활용 될 것으로 기대한다.
오늘날 원격 환경의 진료시스템이 개발되고 있는데, 이들 시스템은 미래의 원격진료 즉, 병원에 직접가지 않고 집에서 바로 혈압, 심박수 등을 검사 받을 수 있는 시스템 개발의 기본이 되고 있다. 그리고 정보통신의 발전으로 모바일 PC 즉, 개인 휴대용 단말기(PDA: Personal Digital Assistants)가 의료분야에서 PC를 대체하여 이동성, 편리성을 제공하는 전자 차트를 선보이고 있다. 그러나 PDA는 작은 몸체로 이동성 및 편리성 등이 PC보다 뛰어나지만, 해상도가 큰 이미지, 높은 처리 속도를 요구하는 작업등을 처리하기에는 효율성이 낮은 문제점이 있다. 또한 정보를 공유 할 수 있는 데이터를 무선 환경으로 처리해야 하기 때문에 환자와 관련된 의료 영상 즉, MRI 사진이나 X-ray 사진 등을 의료 환경에 이용하는 데는 보안의 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 매우 빠르게 발전하고 있는 진단과 치료기술을 이러한 의료를 필요로 하는 사랑들에게 제공하는 접근성의 보장 문제를 해결할 수 있는 대안으로 원격의료 인증시스템을 제안 하고자 한다.
오늘날 원격 환경의 진료시스템이 개발되고 있는데, 이들 시스템은 미래의 원격진료 즉, 병원에 직접가지 않고 집에서 바로 혈압, 심박수 등을 검사 받을 수 있는 시스템 개발의 기본이 되고 있다. 그리고 정보통신의 발전으로 모바일 PC 즉, 개인 휴대용 단말기(PDA:Personal Digital Assistants)가 의료 분야에서 PC를 대체하여 이동성, 편리성을 제공하는 전자 차트를 선보이고 있다. 그러나 PDA는 작은 몸체로 이동성 및 편리성 등이 PC보다 뛰어나지만, 해상도가 큰 이미지, 높은 처리 속도를 요구하는 작업 등을 처리하기에는 효율성이 낮은 문제점이 있다. 또한 정보를 공유 할 수 있는 데이터를 무선 환경으로 처리 해야 하기 때문에 환자와 관련된 의료 영상 즉, MRI 사진이나 X-ray 사진 등을 의료 환경에 이용 하는 데는 보안 의 문제점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 매우 빠르게 발전하고 있는 진단과 치료기술을 이러한 의료를 필요로 하는 사람들에게 제공하는 접근성의 보장 문제를 해결할 수 있는 대안으로 무선 환경의 PACS의료 인증시스템을 제안 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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