• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.21-30
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• 2023

부분신장절제술 전 수술 계획을 세우기 위해서는 신장 종양의 위치, 형태 및 수술 시 안전 마진 파악이 중요하므로 신장 종양을 정확히 분할하는 것이 필요하다. 그러나 신장 종양은 환자마다 위치 및 크기가 다양하며 소장과 비장 같은 주변 장기와 형태와 밝기값이 유사하여 신장 종양을 분할하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하는 준지도학습 방법 중 하나인 평균-교사모델을 활용하여 신장의 여러 위치에서 발생하는 작은 크기의 신장 종양을 분할하기 위해 신장 위치 정보를 가지는 신장 로컬 가이드 맵을 이용해 신장 종양에 집중하는 평균-교사 네트워크를 제안하고, 신장 종양의 크기에 따른 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안 방법은 신장 주변에 존재하는 종양의 위치를 찾기 위해 신장 로컬 가이드 맵을 사용하여 신장의 국소 정보를 고려함으로써 75.24%의 F1-score를 보였다. 특히 분할이 어려운 작은 크기의 종양에 대한 과소분할을 개선하였으며 nnU-Net보다 적은 양의 레이블 데이터를 사용하여도 13.9% 높은 F1-score를 보였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권3호
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• pp.161-166
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• 2007

공모양의 단단한 종양안에서 수동조준된 약물의 전달에 관한 모델이론이 적절한 경계조건과 초기조건하에서 픽의 확산법칙으로부터 유도된다. 종양안의 농도는 초기값이 일정하면 시간과 지름의 함수로 나타난다. 생각실험(사고실험)으로부터 예측되는 바와 같이, 농도는 시간이 경과함에 따라 평형값에 접근한다. 시간에 따른 농도의 변화는 조직안의 약물의 확산계수, 종양의 크기, 주입된 약물의 양, 경계면에서의 농도의 물매(gradient)에 의해 결정된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제13권3호
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• pp.129-134
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• 2002

방사선 수술시 예상되는 치료효과를 위해 종양에 미리 정의된 방사선량이 조사되도록 수술을 계획한다. 이러한 수술계획시 다양한 모양의 종양에 대해 수술 계획을 수행하는 것은 많은 시간과 숙련된 수술계획자가 요구된다. 최근 들어, 뛰어난 컴퓨터 기술의 발달로 컴퓨터를 이용한 수술계획 방법들이 많이 연구 발표되고 있으나 현재 대부분의 수술계획은 주로 시행착오를 통한 방법으로 이루어진다. 본 연구에서는 방사선 수술계획시 고려되는 많은 빔관련 변수들을 고려하고 다양한 형태의 종양들을 원통형으로 가정한 후 이 종양모델을 50％ 등선량 곡선내에 포함시킬수 있는 변수들을 찾아 이들을 비교 분석하였다. 수많은 변수들 중 본 연구에서 고려한 변수는 콜리메이터 크기, isocenter의 개수와 isocenter 간의 거리이고 이때 얻어진 선량분포는 Dose Volume Histogram(DVH)과 Dose Profile로 서로 비교하였다. 비교결과 우리가 가정한 50％ 등선량 곡선내에 종양모델을 포함시키기 위해서는 일정 개수 이상의 isocenter의 사용은 치료의 복잡성만을 증가시킬뿐 Dose Profile과 DVH에서의 변화는 눈에 뛰게 향상되지 않았다. 또한 같은 콜리메이터 크기로 같은 개수의 isoceter를 사용할 때 isocenter의 거리가 지름대비 1.0-1.2일 경우의 DVH와 Dose profile이 상대적으로 우수하게 나타났다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권3호
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• pp.119-126
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• 2015

본 연구에서는 불규칙적인 종양의 움직임에서 각각의 움직임 파라미터에 의해 발생되는 토모테라피 장비의 선량 오차 특성을 분석하여, 각각의 파라미터가 선량에 미치는 효과를 확인하기 위해 간소화된 이론 모델을 적용, 시뮬레이션 분석을 수행하고자 한다. 간단한 분석적인 모델이 tumor motion parameters에 의한 motion-induced dose error를 분석하기 위해 사용되었다. 분석적인 모델은 실제 tomotherapy 장비를 이용한 static dose와 Simulated tumor motion를 이용하여 dose profile을 획득하는 것이다. 본 연구에서는 Static dose를 얻기 위해 Hi-art tomotherapy unit을 이용하였다. Simulated tumor motion은 internet accessible respiratory trace generator (RTG) program을 이용하여 획득되었다. 종양의 움직임은 불규칙한 정도가 큰 케이스와 작은 케이스, 실제 환자의 종양 움직임을 모사한 케이스로 구분하였다. 불규칙도가 작은 케이스의 경우 종양의 진폭, 주기, 베이스라인 등 종양 움직임 파라미터에 10% 변동을 인가 하였으며, 불규칙도가 큰 케이스의 경우 40%의 변동을 인가 하였다. 위상변동 케이스의 경우 종양의 초기위상이 end inhale, mid exhale, end exhale, and mid inhale으로 나뉘어 졌고, 시뮬레이션을 통해 획득된 각각의 선량분포결과가 비교되었다. 또한, 환자 케이스에서는 임상과 동일한 조건에서의 종양 움직임을 인가하여 선량 오차를 획득하였다. 종양의 움직임에 의한 선량은 시뮬레이션 과정을 통해 계산되었으며 이를 종양의 움직임이 없는 케이스와 비교하여 종양 움직임이 선량에 미치는 영향을 확인했다. 진폭, 주기, 베이스라인 등 종양 움직임 파라미터가 불규칙하게 변하는 경우, 종양이 불규칙하게 움직이는 케이스의 경우 불규칙도가 큰 케이스의 경우가 불규칙도가 작은 케이스와 규칙적으로 움직이는 케이스보다 더 큰 선량오차가 발생하였다. 상쇄 효과는 종양움직임의 불규칙성에 반비례하기 때문에, 종양 움직임의 불규칙성이 큰 케이스의 경우 불규칙성이 작은 케이스, 종양의 움직임이 규칙적인 케이스에 비해 더 적은 상쇄 효과가 발생하였다. 위상변동 케이스의 경우, 불규칙한 종양의 움직임 케이스에서 규칙적인 움직임 케이스보다 더 큰 선량 차이가 관찰되었고, 또한 환자케이스에서 규칙적인 종양의 움직임의 경우보다 더 큰 선량의 차이가 발견되었다. 본 연구에서는 불규칙적인 종양의 움직임에서 각각의 움직임 변수들의 불규칙성에 따른 발생되는 토모테라피에서의 선량 오차 특성을 분석하였다. 본 연구의 결과를 통해 불균일한 종양 움직임의 불규칙성을 제어하는 것에 대한 중요성을 확인할 수 있었고, 이러한 불균일성의 제어의 경우 복부압박이나 호흡 훈련을 통해 해결이 가능할 것으로 생각된다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제19권3호
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• pp.300-310
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• 1997

편평상피세포암종은 악성종양 중 가장 중요한 비중을 차지하고 있는 암종이다. 하지만 편평상피세포암종의 세포주는 다른 악성종양에 비하여 아직까지 많이 개발되어지지 않았다. 또한 동물실험모델을 만들기 위한 이종이식에 있어서 편평상피세포암종은 매우 낮은 생착율을 보이고 있다. 구강암 중에서도 편평상피세포암종은 가장 많은 부분을 차지하나, 개발된 세포주는 그리 많지 않으며, 더 더욱이 동물실험 모델의 제작은 쉽지 않아, 새로운 치료 약제의 개발이나 치료 방법 개발 등에 많은 제약이 있어왔다. 본 실험에서는 수종의 구강 편평상피세포암종의 세포주를 배양하였고, 특별히 고안된 사육시설을 이용하여 BALB/C nude mice를 사육하였다. 여러 농도의 구강암 세포주를 nude mice의 등에 피하로 이식하였다. 어떤 세포주는 계속적인 성장을 보였으나 어떤 세포주는 완전히 흡수되기도 하였다. 5주 이상을 관찰하였으며, 이식된 종양의 크기를 측정하고, 부피를 계산하였다. 또한 또 다른 동물모델의 제작 방법으로서 특별히 고안된 cap을 nude mice의 등에 이식하고, 그 안에 구강암 세포주를 배지와 함께 이식하였으며, 1주 후에 cap을 제거하였고, 4주 이상을 관찰하였으며, 성장하는 종양의 모습과 크기를 관찰하였다. 본 연구는 구강암 연구에 적절한 동물실험모델을 개발하여 다른 악성종양에 비해 동물실험적으로 연구할 기회가 적었던 구강암 영역의 연구를 활발히 하며, 향후 한국인의 구강암연구에 가장 적절한 동물실험모델을 개발하여, 보다 진보된 구강암 치료방법의 개발 및 신약 등의 개발에 이용하기 위함이다.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 1993년도 제2회 신약개발 연구발표회 초록집
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• pp.98-98
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• 1993

어류를 이용한 독성 평가방법 및 기작에 관한 연구의 일환으로 여성 호르몬의 일종인 17$\beta$-estradiol (E$_2$)의 갑상선 종양 유발 촉진성을 검증하기 위하여 부화 후 7＋1일 된 암수동체성 어류인 점박이송사리 (Rivulu marmoratu) 를 N-methyl-N'-nitrosourea (MNU) 가 10 ppm 의 농도로 녹아있는 완충 사육수에 2시간 동안 전신 노출시켜서 갑상선 종양의 유도를 촉발 (initiation) 시킨 후, E$_2$가 포함된 시험 사료 (E$_2$ 20 mg/kg diet와 E$_2$ 80 mg/kg diet) 와 이에 대한 대조 사료를 30일간 먹여 사육하였다. 그 후 80일 동안 정상사료인 염전 새우의 유생으로 키우며 매 15일 간격으로 갑상선 종양의 발생 여부를 확인하였다. 발암원 처리 후 E$_2$ 가 함유되지 않은 사료로 사육한 대조군에서는 2.4% 의 개체에서 갑상선 종양이 유도된 반면, E$_2$ 20 mg이 함유된 사료를 투여한 실험군에서의 갑상선종양 유발율은 34%로, 대조군에서 보다 14배 정도 증가하였다 (p<0.01). MNU 처리 후 E$_2$ 60 mg/kg 사료를 먹인 실험군에서의 갑상선 종양 유발율은 E$_2$ 20 mg/kg 사료를 먹인 실험군에 비하여 발암 잠재기 (latency)가 15일 정도 단축되었다. 본 실험의 결과는 E$_2$가 다단계 (multistage)로 이루어진 갑상선 종양 발생기작에 발암 촉진제로써의 역할을 한다는 것을 입증할 뿐만 아니라, 본 종이 갑상선 종양의 발생 및 촉진기작을 연구하는데 매우 적합한 실험동물 모델임을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1924-1929
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• 2007

오늘날 인간 프로젝트와 같은 종합적 인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이 들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 마이크로어레이를 기반으로 하는 종양 분류 방법은 종양 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 종양 분류에 기여 할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 종양을 분류하기 위해서는 특정 종양 분류와 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 정보력 있는 유전자 목록을 별도로 추출하여 보다 정확한 종양 분류 모델을 구축하고 각각의 실험 결과들을 비교 분석함으로써 성능평가를 하였다. 피어슨 적률 상관 계수를 이용하여 선택된 유전자들을 멀티퍼셉트론 분류기로 분류한 결과 98.6%의 정확도를 보였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제6권2호
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• pp.151-154
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• 1988

악성종양 치유에 있어서 증식가능한 종양세포의 완전한 세포사 필요성 여부를 확인하기 위하여 C3Hf마우스의 섬유육종을 이용하여 실험을 시행하였다. $10^1$ 내지 $10^5$개의 종양세포를 근육에 이식한 후 3일 경과 후에 방사선조사를 시행하고 120일간 관찰하여 종양치유에 필요한 방사선량을 측정하였다. 평균 $50\%$에서 종양이 치유되는데 필요한 방사선량$(TCD_{50})$은 $10^1,\;10^2,\;10^3,\;10^4\;및\;10^5$개의 종양세포에 대하여 각각 14.8, 27.1, 42.4, 49.9 및 65.5Gy였다. 종양치유에 증식가능 종양세포의 완전한 세포사가 필요한 것으로 가정하여 이론적으로 계산한 수치는 각각 15.65, 28.50, 40.97, 53.41 및 65.85Gy로서 이론적 계산수치는 위의 실험결과와 거의 일치하였다. 따라서 최소한 본 실험에 사용한 종양모델에서는 종양치유를 위하여는 모든 증식 가능한 종양세포의 세포사가 필요함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.574-575
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• 2023

뇌종양은 인체에 발생하는 여러 종양 중 세 번째로 많이 나타난다. 뇌종양 환자 수는 지속해서 증가하고 있으며, 별도의 예방법이 존재하지 않아 빠른 진단 및 종양 종류에 따른 치료가 매우 중요하다. 현재 뇌종양 진료는 전문의가 전용 소프트웨어로 뇌 Magnetic Resonance Imaging(MRI) 이미지를 확대, 축소하여 자세히 살펴보면서 종양의 크기, 위치, 양성/악성 여부 등을 판단한다. 이 방식은 의사의 숙련도에 따라 진료 시간과 판독의 차이가 크고 오진 가능성이 있다. 본 논문은 뇌종양 종류별 MRI 이미지가 학습된 CNN 모델을 사용한 의사의 뇌종양 진단 시간 단축, 진단 정확도 향상을 통해 환자 치료의 효율성을 높이는 방안으로 Brain Tumor X를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.713-716
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• 2007

오늘날 인간 프로젝트와 같은 종합적인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 종양을 분류하기 위해서는 특정 종양 분류와 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 유사성 척도 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출한 후, DT, NB, SVM, MLP 알고리즘을 이용하여 클래스 분류 모델을 구축하고, 성능을 비교분석하였다. 피어슨 적률 상관 계수를 이용하여 선택된 50 유전자들을 멀티퍼셉트론 분류기로 분류한 결과 94.8%의 정확도를 보여 가장 최적의 조합을 보였다.