• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.343-344
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• 2022

간암에는 크게 두 종류가 있는데 하나는 간에서 생긴 종양이 악성종양으로 진행된 것이고 다른 하나는 다른 장기에서 생긴 암이 간으로 전이되는 것이다. 본 논문에서는 간에서 생긴 종양이 악성종양으로 진행되는 것을 조기 발견하고 막고자 Object Detect 모델인 YOLO v5의 다섯 가지 모델을 비교하여 악성 종양으로의 발전 가능성이 있는 간의 lesion을 찾아보았다.

• Korean Journal of Clinical Laboratory Science
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• v.54 no.1
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• pp.38-48
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• 2022

Carcinoembryonic antigen (CEA) is an oncofetal antigen primarily detected in the peripheral blood of cancer patients, particularly in those with colorectal cancer. CEA is considered a valuable target for antigen-specific immunotherapy. In this study, we induced the anti-tumor immunity for CEA through the administration of a dendritic cell (DC) vaccine. However, there was a limitation in inducing tumor regression in the DC vaccinated mice. To enhance the efficacy of anti-tumor immunity in MC38/CEA2 tumor-bearing mice, we evaluated the effects of DC vaccine in combination with cyclophosphamide (CYP). Administration of CYP 100 mg/kg in mice resulted in significant inhibition of tumor growth in the 2-day tumor model, whereas a lower inhibition of tumor growth was seen in the 10-day tumor model. Therefore, the 10-day tumor model was selected for testing chemo-immunotherapy. The combined CYP and DC vaccine not only increased tumor antigen-specific immune responses but also induced synergistic anti-tumor immunity. Furthermore, the adverse effects of CYP such as weight loss and immunosuppression by regulatory T cells and myeloid-derived suppressor cells showed a significant reduction in the combined chemo-immunotherapy treatment compared with CYP alone. Our data suggest that chemoimmunotherapy with the DC vaccine may offer a new therapeutic strategy to induce a potent anti-tumor effect and reduce the adverse effects of chemotherapy.

• Journal of Chest Surgery
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• v.30 no.6
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• pp.566-572
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• 1997

A major obstacles to evaluation of newly-developed treatment strategy for human lung cancer has been the lack of appropriate experimental animal models. We describe a new experimental model of orthotopically-developed non-small cell lung cancer in nude rat, involving inoculation of tumor cell suspension by thoracotomy. Over 40 direct implantation to the periphery of the lung has been performed to date, each requiring less than'1 hour for completion. This model has been used to perform a series of experiments to investigate whether the rat lung and surrounding structures trapped tumor cells with 2 different non-small cell lung cancer cell lines(NCI-H46O and NCI-H1299). Every animal showed development of tumor masses, which were loculated at the periphery of the lung karenchyma and identified also by radiography. After 3 weetu of the inoculation, tumor develop meat at the mediastinal strutures were identified. The life expectancies of the victims were different between the cell lines, but were approximately 5 weeks when NCI-H46O cell line was used. This new orthotopic lung cancer model may be facilitate future studies of the new therapeutics of localized non-small cell lung cancer .

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.63-65
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• 2023

본 논문에서는 FDG-PET 영상을 사용하는 딥러닝 네트워크를 이용하여 직장암 환자의 치료 후 완치를 예측하는 연구를 수행하였다. 직장암은 흔한 악성 종양 중 하나이지만 병리학적으로 완전하게 치료되는 가능성이 매우 낮아, 치료 후의 반응을 예측하고 적절한 치료 방법을 선택하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 FDG-PET 영상에 합성곱 신경망(CNN)모델을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구축하고 직장암 환자의 치료반응을 예측하는 연구를 진행하였다. 116명의 직장암 환자의 FDG-PET 영상을 획득하였다. 대상군은 2cm 이상의 종양 크기를 가지는 환자를 대상으로 하였으며 치료 후 완치된 환자는 21명이었다. FDG-PET 영상은 전신 영역과 종양 영역으로 나누어 평가하였다. 딥러닝 네트워크는 2차원 및 3차원 영상입력에 대한 CNN 모델로 구성되었다. 학습된 CNN 모델을 사용하여 직장암의 치료 후 완치를 예측하는 성능을 평가하였다. 학습 결과에서 평균 정확도와 정밀도는 각각 0.854와 0.905로 나타났으며, 모든 CNN 모델과 영상 영역에 따른 성능을 보였다. 테스트 결과에서는 3차원 CNN 모델과 종양 영역만을 이용한 네트워크에서 정확도가 높게 평가됨을 확인하였다. 본 연구에서는 CNN 모델의 입력 영상에 따른 차이와 영상 영역에 따른 딥러닝 네트워크의 성능을 평가하였으며 딥러닝 네트워크 모델을 통해 직장암 치료반응을 예측하고 적절한 치료 방향 결정에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Journal of Veterinary Clinics
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• v.23 no.4
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• pp.388-392
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• 2006

To verify the solitary nodular hepatocellular tumor model induced by intraparenchymal VX2 tumor cell injection and assess the diagnostic imaging character by computed tomography in rabbits. The tumor cell fragment ($1{\sim}2mm^3$) was loaded in Seldinger needle and directly implanted into the livers of 80 New Zealand white rabbits. The tumor size and patterns of tumor growth were evaluated using spiral computed tomography (CT) at 1, 2, and 3 weeks after tumor implantation. A solitary nodular tumor was successfully created in 82.5% (66/80). The mortality rate was 5% (4/80). The tumor sizes measured were 7.46.3, 14.210.8, 16.212.6 cm at 1, 2, and 3 weeks after tumor implantation on arterial phase CT images. The tumors were round to oval shape with peripheral enhancement and central hypoattenuation on arterial phase, and hypoatteuated wash-out pattern on portal phase. It is considered that inoculation of tumor fragment loaded in Seldinger needle is useful and practical method for creating a solitary hepatic tumor. And CT scanning are valuable to investigate the hepatic tumor and compatible to the observations on macro-and microscopic findings.

• Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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• 2003.09a
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• pp.38-38
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• 2003

목적 : 방사선 수술의 목적은 병소에 최대한의 방사선을 조사하고, 주위의 정상조직에는 가능한 적은 양의 방사선을 조사하는 것이다. 이러한 목적을 만족시키기 위해 방사선 수술계획자는 계획시 isocenter의 위치와 개수, 콜리메이터 크기를 변화시켜 가며, 주어진 병소에 맞는 선량분포를 획득해 방사선 수술효과를 최대화시키는 수술계획을 수립한다. 본 연구에서는 다양한 모양의 병소에 대해 자동적으로 isocenter를 위치시켜 수술 계획시 도움이 될 수 있도록 임의의 병소 모델들에 대해 위의 변수들을 변화시켜 가며 얻어지는 선량분포를 비교 분석하였다. 방법 : 본 연구에서는 임의로 정의한 계산 영역내에 다면체를 병소로 가정하여 연구를 수행하였다. 방사선 수술시 하나의 isocenter에서 얻어지는 선량분포는 구형으로 근사할 수 있으므로 하나의 isocenter를 구로 근사하여, 각 병소 모델 내에 콜리메이터 크기를 변화해가며 가능한 많은 영역을 포함하도록 isocenter를 배치시켰다. 이후 구형선량모델을 사용해 선량분포를 획득하여 병소와 정상조직간의 DVH(Dose Volume histogram)와 각 병소 모델에 대한 통일 평면상의 선량분포를 비교 분석하였다. 결과 ; 임의의 다양한 종양 모델에 대한 50%의 등선량 곡선내에서 세 가지의 빔관련 변수들을 변화시킨 결과, 종양이 없는 정상 조직에서는 선량분포가 극히 낮았으며, 콜리메이터의 크기에 따른 isocenter 의 개수가 변화하는 것을 확인할 수 있었고, 이 경우 한 종양모델에서의 깊이에 따른 선량 분포는 크게 차이가 나지 않았다. 그리고, isocenter의 개수가 변화함에 따라 선량곡선이 변하는 것을 확인할 수 있었다. 결론 : 빔관련 변수인 콜리메이터 크기, isocenter 개수, 거리등은 어느 일정 정도를 넘기면, 병소내 선량 분포에 크게 기여하지 않는다는 점을 감안하여 빔관련 변수들을 최소로 고려하므로써 계획시 소모되는 시간 과 노력을 많이 줄일 수 있을 것이며, 또한 각 병소 모델에 대한 최적의 구형선량모델에서 공통적인 규칙성을 찾는 것과 실제 병소의 모양을 간단한 모양으로 근사화 시킨다면 자동적 선량모델을 이루는데 많은 도움이 되고, 이로 인해 효율적인 치료계획작업이 이루어질 것이라 사료된다.

• 대한두경부종양학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.218-222
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• 2007

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.799-801
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• 2005

현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.28 no.1
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• pp.1-9
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• 2022

Non-small cell lung cancer (NSCLC) accounts for a high proportion of 85% among all lung cancer and has a significantly higher mortality rate (22.7%) compared to other cancers. Therefore, it is very important to predict the prognosis after surgery in patients with non-small cell lung cancer. In this study, the types of preoperative chest CT image patches for non-small cell lung cancer patients with tumor as a region of interest are diversified into five types according to tumor-related information, and performance of single classifier model, ensemble classifier model with soft-voting method, and ensemble classifier model using 3 input channels for combination of three different patches using pre-trained ResNet and EfficientNet CNN networks are analyzed through misclassification cases and Grad-CAM visualization. As a result of the experiment, the ResNet152 single model and the EfficientNet-b7 single model trained on the peritumoral patch showed accuracy of 87.93% and 81.03%, respectively. In addition, ResNet152 ensemble model using the image, peritumoral, and shape-focused intratumoral patches which were placed in each input channels showed stable performance with an accuracy of 87.93%. Also, EfficientNet-b7 ensemble classifier model with soft-voting method using the image and peritumoral patches showed accuracy of 84.48%.

• Radiation Oncology Journal
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• v.22 no.4
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• pp.288-297
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• 2004

Puporse: The aims of this study were to evaluate the change of $[^18F]fluoromisonidazole$($[^18F]FMISO$) uptake in C3H mouse squamous cell carcinoma-VII (SCC-VII) treated with mild hyperthermia ($42^{circ}C$) and nicotinamide and to assess the biodistribution of the markers in normal tissues under similar conditions. Methods and Materials: $[^18F]FMISO$ was producedby our hospital. Female C3H mice with a C3H SCC-VII tumor grown on their extremities were used. Tumors were size matched. Non-anaesthetized, tumor-bearing mice underwent control or mild hyperthermia at $42^{circ}C$ for 60 min with nicotinamide (50 mg/kg i.p. injected) and were examined by gamma counter, autoradiography and animal PET scan 3 hours after tracer i.v. injected with breathing room air, The biodistribution of these agents were obtained at 3 h after $[^18F]FMISO$ injection. Blood, tumor, muscle, heart, lung, liver, kidney, brain, bone, spleen, and intestine were removed, counted for radioactivity and weighed. The tumor and liver were frozen and cut with a cryomicrotome into 10- um sections. The spatial distribution of radioactivity from the tissue sections was determined with digital autoradiography. Results: The mild hyperthermia with nicotinamide treatment had only slight effects on the biodistribution of either marker in normal tissues. We observed that the whole tumor radioactivity uptake ratios were higher in the control mice than in the mild hyperthermia with nicotinamide treated mice for $[^18F]FMISO$ ($1.56{\pm}1.03$ vs. $0.67{\pm}0.30$; p=0.063). In addition, autoradiography and animal PET scan demonstrated that the area and intensity of $[^18F]FMISO$ uptake was significantly decreased. Conclusion: Mild hyperthermla and nicotinamide significantly improved tumor hypoxia using $[^18F]FMISO$ and this uptake reflected tumor hypoxic status.