• Title/Summary/Keyword: 조기진단.

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Radiation Therapy for Patients with Early-Stage Breast Carcinoma Treated with Breast-Conserving Surgery (조기 유방암에서 유방 보존술후 방사선 치료)

  • Shin, S.O.
    • Journal of Yeungnam Medical Science
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    • v.14 no.2
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    • pp.274-284
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    • 1997

  • 조기 유방암에 대한 바람직한 치료는 유방의 형태를 최대한 보존하면서 악성 종양을 치료하는 것이다. 이러한 목적을 충분히 달성하기 위하여 최대한 조기에 유방암을 진단하고 미용상 종양 절제술에 적합한 환자를 선택하여 절제 범위를 최소화한 유방 보존술을 시행하며 수술 후 유방 전체에 대한 근치적인 방사선 치료를 적절히 시행하면 된다. 여러 연구에서 전통적인 치료법인 근치적 또는 변형 근치적 유방 절제술의 성적과 비교하여 차이가 없으므로 조기 유방암의 치료에는 이상적인 치료법으로 인정된다. 이와 병행하여 액와부 림프절 및 전신적인 재발에 대한 진단 및 예방을 위하여 액와 림프절에 대한 충분한 외과적인 처치와 병리학적인 검사를 시행하여 불필요한 방사선 치료로 인한 부작용을 최소화하여야 한다. 만약 전신적인 치료가 요구되는 경우에는 항암제 및 내분비 요법을 병행하여 재발을 억제해야 유방 보존술의 장점을 살릴 수 있다. 결론적으로 이 치료법이 조기 유방암 환자의 삶의 질을 개선시키면서 최상의 치료 효과를 얻기 위해서는 유관 진료 각과의 의료진이 유기적으로 협조하여 조기 진단률을 높히고, 유방 보존술 및 방사선 치료 과정에서 환자들에게 치료 결과에 대한 확신을 심어주도록 열심히 노력해야 된다. 또한 치료와 연관된 부작용이나 합병증을 최대한 줄여나가는 방향으로 치료 방법을 계속 보완 발전시키는 것이 매우 중요하며 아직도 발전의 여지가 많은 이 치료법이 조기 유방암의 이상적인 치료법으로 정착하기 위해서는 향후 다양한 임상적인 경험을 통한 더 많은 연구가 필요하리라 생각한다.

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Identification of core modules for diagnosis of the osteoporosis based on protein network (단백질 네트워크 기반 골다공증 진단을 위한 핵심 모듈 확정)

  • Jin, Hye Jeong;Lee, Jihoo;Kim, Hak Yong
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.59-60
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    • 2014

  • 노령화 사회와 함께 대두된 골다공증을 가정에서 저렴하고도 손쉽게 조기 진단할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 기반 골다공증을 손쉽게 진단하기 위해 관련 단백질을 추출하고 네트워크로부터 핵심 모듈을 찾아 조기 진단키트의 타깃을 제공하고자 하였다. 먼저 골다공증 관련 유전자를 OMIM database로부터 추출하고 HPRD로부터 단백질 상호작용 정보를 추가하여 골다공증 관련 단백질 네트워크(1,594 노드 및 2,160 링크)를 구축하였다. 네트워크상 Degree가 높은 단백질을 선별하고, 복잡한 네트워크를 단순화하는 알고리즘인 MCODE를 사용하여 핵심 모듈을 추출하여 핵심 단백질을 확보하였다. 또한 네트워크 자체를 KEGG PATHWAY에 적용시켜 골다공증 관련 단백질의 경로 중심의 핵심단백질을 추출하였다. 이러한 연구 결과를 비교하여 공통적으로 나타나는 핵심 단백질을 타깃으로 골다공증을 손쉽고 간편하게 조기 진단할 수 있는 실마리를 제공하고자 한다.

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Development of a model for early detection of Parkinson's disease using diffusion tensor imaging and cerebrospinal fluid (확산 텐서 영상과 뇌척수액을 이용한 파킨슨병의 조기 진단 모델 개발)

  • Kang, Shintae;Lee, Wook;Park, Byungkyu;Han, Kyungsook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.753-756
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    • 2014

  • 파킨슨병은 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환으로 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 생체지표를 이용하는 것이었지만 이러한 방법에는 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 생체지표인 뇌척수액 내의 ${\alpha}-synuclein$ 단백질 수치와 영상학적 생체지표인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합한 융합 생체지표를 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 10-fold cross validation 에서 모든 성능지표에 대해 최고 100%를 보였으며, cross validation 의 과적합을 감안하더라도 파킨슨병의 조기진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

  • https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2014m04a.753 인용 PDF