2000년 후반부터 국내에 도입된 MDCT는 한번 숨을 참고 검사할 수 있는 volume coverage speed를 향상시킴으로 복부의 검사시간을 단축시켰고 보다 얇은 단면영상획득, isotropic resolution에 의한 reformation의 활용, 다중시기검사, 균일하게 조영된 3차원 혈관영상 획득이 가능해져 미세한 조기 복부암 진단에 주도적 역할을 수행하고 있다. 이에 CT의 기술적 발전과정과 MDCT를 이용한 복부암 진단에 대하여 소개하고자 한다.
노년기에 접어들면서 알츠하이머 다음으로 흔한 퇴행성 뇌 질환은 파킨슨병이다. 파킨슨병의 증상은 손 떨림, 행동의 느려짐, 인지기능의 저하 등 일상생활의 삶의 질을 저하시키는 요인이 된다. 파킨슨병은 조기진단을 통하여 병의 진행 속도를 늦출 수 있는 질환이다. 파킨슨병의 조기진단을 위해 오디오 음성 파일 입력으로 wav2vec을 이용하여 특징을 추출하고 딥러닝(ANN)으로 파킨슨병의 유무를 진단하는 알고리즘을 구현하였다. 오디오 음성 파일을 이용하여 파킨슨병을 진단하는 실험 결과 정확도는 97.47%로 나타났다. 기존의 뉴럴네트워크를 이용하여 파킨슨병을 진단하는 결과보다 좋은 결과를 나타냈다. 오디오 음성 파일을 wav2vec 이용으로 간단하게 실험을 과정을 줄일 수 있었으며, 실험 결과 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측을 위한 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 의료영상기반 질환 진단 및 예측 연구결과가 다양한 제품으로 출시되고 있다. 의료영상이 활용되는 다양한 질환 중 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어렵다. 본 논문에서는 인공지능을 기반 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스기반 시스템을 구축하고 진단결과를 보인다. 이를 위해 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
The Early Life Problems Scale consisting of 5-point rating for each item was prepared from the results of a questionnaire of 163 items with two sub scales constructed on the basis of Diagnostic Classification: 0-3. Respondents were 361 parents with newborn to 3-year-old children (197 boys and 164 girls). Hypothetical constructs of mental and developmental problems were identified by exploratory factor analysis. The resulting 22 factors explained 58.5% and 72.9% of the common variance for scales I and II, respectively. The rotation procedure yielded 134 items of which 118 had factor loadings of more than .30. Face validity was obtained on the basis of 18 items. The coefficients of correlation between and within factors suggest that there are interrelationships. The reliability of total scales by Cronbach's Alpha was relatively high.
치과 진료는 대부분 인간의 시각에 의존하여 진단과 진료가 이루어진다. 하지만 미세한 치아 손상의 경우 의사가 육안으로 확인하기 어려울 수 있으며, 의사의 실력 및 피로 누적에 의해 조기에 발견을 하지 못할 가능성이 높아진다. 만약 미세한 치아 손상을 조기에 발견하지 못할 경우 시간이 지남에 따라 손상 부위가 커지고, 이를 치료하기 위해 더 큰 비용과 고통이 따르기 때문에 치과에서의 조기 발견이 매우 중요하다. 한편, 인류는 디지털 헬스케어 기술을 개발하여 보다 정확한 진단을 할 수 있게 되었고, 의료 서비스를 효율적으로 제공할 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 위의 문제를 해결하기 위해 디지털 헬스케어를 사용하여 빅데이터와 딥러닝을 활용한 지능형 전자 루페에 대해 탐구하였다.
급성 대동맥 해리 수술후 발생할 수 있는 합병증중 원위 대동맥류의 재발로 인한 인접 폐실질과 누공이 형성되는 것은 매우 드물어서 지금까지 소수의 증례만이 보고되고 있다. 대부분의 경우 조기 진단이 실패하여 사망한 후 부검에서 발견되며 간혹 수술장에서 발견되어 수술적 요법으로 치료되는 경우가 보고되고 있어 조기 진단과 즉각적인 수술이 이러한 합병증으로 인한 사망을 막는 유일한 길이다. 본원에서는 Debakey type I급성 대동맥 해리로 인해 상행 대동맥 대치술을 받은 뒤 5개월 후 원위대동맥과 인접 폐실질사이 누공이 발생한 환자를 조기 진단하여 수술적 치료를 함으로 좋은 결과를 얻었다.
녹농균은 면역질환이 있거나, 기저의 악성질환이 있을 때 주로 감염되며, 건강한 환아에서 감염되는 경우는 흔하지 않다. 저자들은 특별한 면역질환이나 기저질환 없이 녹농균감염이 간, 신장, 피부 등에 다발적으로 발생하여 간농양과 신농양, 신우신염을 동반한 괴저성 농창으로 진단된 1례를 경험하였기에 보고하는 바이다. 괴저성 농창은 조기 진단과 조기 치료가 예후에 중요한데, 본 증례에서는 비교적 조기 진단과 치료가 이루어져 좋은 예후를 보인 것으로 사료된다.
최근 국내 여성의 유방암 발생율은 1위를 차지하며 그 비율 또한 나날이 늘어가고 있는 추세이다. 하지만 유방암은 다른 암에 비해 5년간 관찰 생존율이 약 76%로 갑상선에 이어 두 번째의 생존율을 보이며, 이는 조기발견의 중요성을 다시 한번 상기시키게 한다. 하지만 국내에서 사용되는 유방암 조기검진 방법에는 Mammography(유방촬영술)와 초음파 진단 두 가지가 주를 이루고 있으나 촬영과정 및 장비에 따른 오차로 인한 객관화된 정보생성 부족 및 전달의 부족으로 문제점이 대두되고 있다. 본 연구에서는 Mamography 및 초음파 유방 진단술을 이용하여 전문의의 의사결정에 도움을 줄 수 있는 CAD(Computer Aided Diagnosis) 시스템의 유방암 진단의 특징을 이용, 전문의 관점의 모델링을 기술해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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