• 한국양식학회:학술대회논문집
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• 한국양식학회 2003년도 추계학술발표대회 논문요약집
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• pp.138-138
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• 2003

우리나라 전남 동부 연안에서 확인된 해마 서식지를 대상으로 해마 이외의 혼재 유영 어류에 대한 생태 조사를 실시하였다. 조사는 전남 동부 연안의 해마의 서식이 확인된 수역에서 임의의 3 정점 (A, B, C)을 지정하여 채집하였다. 해마 채집 및 혼재 어류상 조사에는 소형 선박을 이용하였으며, 길이 45m, 폭 5m, 망목 크기 6~8mm의 어구를 사용하여 서식 생물을 채포하였다. 그리고 1회에 어획된 전 어종을 한 조사군으로 설정하였고 채집된 해마와 혼재 어종에 대해서는 각 어종별 분류키를 이용하여 분류하였다. 그리고 해마와 혼재 어류에 대해서는 0.1mm 범위에서 전장과 체장을 측정하였으며, 1mg 범위에서 체중을 측정하였다. 임의로 선정한 각 조사 정점별 채집된 해마와 혼재 어류상은 다음과 같다. 확인된 서식지는 전남 동부의 여수와 고흥 연안으로 각 지역별로 서식하고 있는 해마의 종류는 다소 차이가 있었는데 조사 정점 A와 B에서는 산호 해마 hippocampus sp. of. japonicus만이 관찰된 반면, 정점 c에서는 산호해마, 가시해마 Hippocampus sp. of. histrix, (참)해마 Hippocampus sp. cf. coronatus의 3종이 모두 관찰되었고 채집된 개체수도 정점 A와 B에서 1개체씩만이 관찰된 반면 정점 C에서는 5개체가 채집되어 다른 조사 정점에 비교하여 종의 수 및 개체수에서 매우 높은 결과를 나타내었다. 각 조사 정점별 관찰된 유영 어류상은 정점 A에서는 7종, 정점 B에서는 6종 그리고 정점 C에서는 12종의 어류가 관찰되었고, 이들 중 해마를 제외한 혼재 어종 수는 정점 A, B 및 C에서 각각 6종, 5종, 9종이 관찰되었다. 혼재 어종 중 감성돔, 복섬, 두줄 망둑, 실비늘치, 주둥치는 조사정점 A, B, C 모두에서 관찰되었다. 이 결과는 해마의 서식장 또는 산란장이 되는 조사 정점 C (36개체)가 다른 조사 정점 A (53개체)와 B (67개체)에 비교하여 해마의 어린 치어 또는 해마 성체를 포식할 수 있는 포식자의 개체수가 현격하게 낮기 때문인 것으로 판단된다. 그러나, 임의의 3 조사 정점에서 혼재 어종의 출현 종 수를 비교한 결과에서는 오히려 정점 A에서 6종, 정점 5에서 5종 그리고 정점 C에서 8종으로 나타나 정점 C에서 다소 높은 혼재 어종 수가 관찰되었다. 결국 해마의 서식지 주변 혼재 어종 특히, 혼재 어종의 개체수가 많을수록 해마의 서식 밀도를 감소시킬 가능성이 있는 것을 알 수 있었다. 한편, 다른 조사 정점에 비교하여 정점 C에서 출현 종 수가 높음에도 불구하고 출현 개체수가 매우 낮은 이유로 혼재 어종도 자어 또는 치어 시기에 해마 성체의 먹이로서 이용되었을 가능성도 배제할 수 없을 것으로 판단된다. 2003년 9월 (2일간)에 우리나라 전라남도 동부 연안에서 채집된 해마는 하루 오전과 오후 조석에 맞추어 4회에 걸쳐서 총 30여회 투망 작업한 결과 3종 62개체가 채집되었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.27-36
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• 2004

본 논문에서는 뇌의 하부구조인 해마를 정확하게 분석하기 위한 형상 정규화 방법과 정상인과 간질 환자의 해마를 분류하기 위한 방법을 제시한다. 해마에 대한 형상 분석 과정은 크게 형상 표현을 구축하는 과정, 형상의 유사도를 측정하는 과정, 정상인 집단과 환자 집단을 분류하는 과정으로 이루어진다. 본 연구에서는 해마의 형상 표현으로 메쉬, 골격, 복셀로 이루어진 하이브리드 옥트리 자료구조를 구축하였다. 또한 Iterative Closest Point (ICP) 알고리즘을 사용하여 해마 골격을 기반으로 한 정규화를 수행하였다. 그리고 정규화된 해마 형상을 전역적, 국부적으로 분석하여 최종적으로 입력된 해마가 정상인 또는 간질 환자에 속하는지를 학습된 데이터를 이용하여 분류하였다. 본 논문에서 제시한 ICP 기반의 정규화 방법은 3차원 해마 형상을 정확하게 분석하게 해주고, 골격의 정점 수를 조절함으로써 정규화 시간을 감소시킬 수 있다. 뿐만 아니라 3차원 해마 모델의 형상을 신경망을 통하여 학습시킴으로써 해마의 형상이 변형된 환자 집단과 정상인 집단을 분류하는데 이용할 수 있다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권1호
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• pp.47-54
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• 2002

목적 해마의 위축(hippocampal atrophy)은 해마경화증(hippocampal sclerosis)의 가장 특징적인 병리학적 소견의 하나로서, 이의 진단하기 위하여 해마의 자기공명(MR) 영상이 필수적이다. 본 연구에서는 정상성인과 해마경화증 환자에서 해마에 대한 MR부피를 측정하여 해마 경화증의 진단기준을 제시하고자 하였다. 대상 및 방법 신경학적으로 정상이며 MR 영상에서 뇌실질부위에 이상소견이 없는 정상 성인 30명 (20-46세 , 남자 16명, 여자 14명)을 대상으로 하여 양측해마의 부피를 측정하고 그 분포를 구하였다. 또한 측두엽 간질환자로서 최종진단이 해마경화증으로 판정된 28명의 환자(9-55세, 남자 14명, 여자 14명)를 대상으로 하여 해마부피를 측정한 후 각각의 좌우 차를 구하고 정상분포와 비교하였다. 결과 : 한국성인의 해마의 정상부피의 평균치와 표준편차는 남자가 우측 $2.20{\pm}0.73\textrm{cm}^3$, 좌측 $2.17{\pm}0.72$ $\textrm{cm}^3$ 좌우 차 $0.14{\pm}0.11\textrm{cm}^3이었고$, 여자가 우측이 $2.27{\pm}0.47\textrm{cm}^3$, 좌측이 $2.23{\pm}0.48$ 서울대학교 의과대학 방사선과학교실 좌우 차 $0.19{\pm}0.13\textrm{cm}^3이었다.$ 좌우와 남녀간에 통계학적으로 유의한 차이는 얼었다. 해마경화증 환자에서의 해마의 부피는 전체 해마경화증 환자 군에서 평균과 표준 편차가 $1.46{\pm}0.60\textrm{cm}^3$, 좌우 차 $0.51{\pm}0.41\textrm{cm}^3$ 였으며, 우측 해마경화증 환자 군에서 평균이 $139{\pm}0.58$, $\textrm{cm}^3$, 좌우 차 $0.38{\pm}0.27\textrm{cm}^3$, 좌측 해마경화증 환자 군에서 평균이 $1.56{\pm}0.65\textrm{cm}^3$, 좌우 차 $0.71{\pm}0.52\textrm{cm}^3$ 였다. 해마경화증 환자군과 정상성인군의 부피의 절대치와 좌우 부피 차의 분포를 비교해 본 결과 해마부피분포는 정상 성인군과 해마경화증 환자군 사이에 많은 경우에서 절대치가 중첩되어 해마부피분포의 절대치는 진단기준으로서 유용하지 않았다. 좌우 부피 차 0.4 $\textrm{cm}^3$ 이상을 해마위축의 기준으로 할 때 MR-based volumetry 만의 민감도와 특이도는 각각 0.61, 0.90로 좌우 부피 차 $0.4{\;}\textrm{cm}^3$ 이상이 적절한 진단기준으로 생각되었다. $0.4{\;}\textrm{cm}^3$ 이상의 좌우 부피차를 보이는 모든 증례에서 육안적으로도 해마위축이 뚜렷이 나타났다. 결론 : MR영상을 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권5호
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• pp.1046-1058
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• 2022

해마는 뇌에서 가장 대사가 활발한 부위 중 하나이다. 그러므로 해마는 다양한 급성기 질환으로부터 영향을 받을 수 있다. 이 연구의 목적은 해마와 관련된 다양한 질환들을 소개 및 분류하며 특히 확산강조영상을 중심으로 자기공명영상 소견에 대해 설명하는 것이다. 급성기 해마 질환은 감염, 염증, 대사성, 허혈성, 외상성 그리고 기타 총 6가지로 분류하였다. 환자들은 임상적 소견 그리고 확산강조영상 중심의 자기공명영상을 토대로 후향적으로 검토되었다. 모든 질환들은 임상적 또는 병리학적으로 진단되었다. 급성기 해마 질환들은 임상 양상이 겹치는 경우가 많다. 그러므로 감별 진단을 위해서 급성기 해마 질환들을 분류하고 각각의 특징적인 영상 소견을 이해하는 것이 중요하다.

• 한국양식학회:학술대회논문집
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• 한국양식학회 2003년도 추계학술발표대회 논문요약집
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• pp.56-57
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• 2003

실고기과(Syngnathidae)에 속하는 해마류는 5300만년전부터 지구상에 존재해온 어류로 전 세계적으로 72%에 해당하는 32종이 인도-태평양연안에서 서식하는 것으로 알려져 있다. 그리고 약제와 관상무역에서 넓은 시장을 형성하며 그 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 그러나, 국내에서는 아직 해마의 서식지와 초기생활사에 대한 연구가 전무한 실정으로 이번 연구에서는 최근 발견된 한국산 해마의 서식지와 채집된 2종 해마의 치어 초기생활사를 보고한다. 2003년 8~9월에 전라남도 여수시와 고흥군 주변해역에서 해마, Hippocampus coronatus 18마리(전장 40.8~79.5mm), 산호해마 H, japonicus 80마리(전장 28.1~56.3mm)가 채집되었고, 순환여과식 사육수조에서 사육하면서 자연산란한 치어를 대상으로 초기생활사를 관찰하였다. 사육은 유리로 된 사각수조(50$\times$30$\times$28cm)에 여과조(26$\times$26$\times$28cm)를 연결한 순환여과시스템에서 실시하였으며, 사육수온은 26.0$\pm$0.5$^{\circ}C$, 염분 32$\textperthousand$ 전후, pH 7.74 전후 그리고 DO 6.8mg/$\ell$ 전후였다. 먹이는 부화 2일령까지는 로티퍼, Brachionus rotundiformis를 단독 급이하였고, 부화 후 3일령부터는 로티퍼와 알테미아, Artemia sp.를 혼합 급이하였다. 치어의 성장 측정은 만능투영기를 이용하여 각 20마리를 무작위 추출하여 측정하였고 각 측정 부위별로 0.001mm까지 측정하였다. 이번 조사에서 전라남도 여수시와 고흥군 주변해역에서 채집된 해마류는 해마(H. coronatus) 18개체, 산호해마(H. japonicus) 80개체의 2종이 채집되었고 순환여과시스템에 사육하던 중 5회 산란하였다. 해마(H. coronatus)는 부화 후 9~10일째에 Total length 11.67~15.98mm(평균 5.19mm, n=20), Trunk length 2.48~3.31mm(평균 2.63mm, n=20), Head length 1.31~2.27mm(평균 1.76mm, n=20) 그리고 Snout length 0.74~l.67mm(평균 1.09mm, n=20) 이었다. 한편, 부화 직후 산호해마(H. japonicus)의 치어는 난황을 거의 흡수한 상태였으며 부화 후 2~3일째 Total length 4.29~5.70mm(평균 5.09mm, n=30), Trunk length 2.06~2.73mm(평균 2.55mm, n=30), Head length 1.50~l.79mm(평균 1.06mm, n=30) 그리고 Snout length 0.81~l.14mm(평균 0.97mm, n=30)였다. 그리고 부화 후 5~6일째에는 Total length 4.33~6.33mm(평균 5.19mm, n=20), Trunk length로 2.48~3.31mm(평균 2.63mm, n=20), Head length 1.31~2.27mm(평균 1.76mm, n=20) 그리고 Snout length 0.74~l.67mm(평균 1.09mm, n=20) 이었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1075-1085
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• 2012

영상분할은 의료 임상연구에서 가장 중요한 과정 중의 하나이다. 특히 뇌 MRI영상에서 해마의 위축은 알츠하이머병 진행과정의 초기 특정 표지자로서 해마의 볼륨은 초기 알츠하이머병의 임상적 진단에 도움이 된다. 정확한 볼륨 측정에 있어서 해마 영역의 분할은 중요한 역할을 한다. 하지만 MRI 영상에서 해마영역은 낮은 대조도, 낮은 신호 대 잡음 비율, 불연속성 경계의 특징을 보이며, 이러한 특징들은 MRI 영상에서 해마의 정확한 분할을 어렵게 만든다. 이 문제를 해결하기 위해 전처리 과정으로 실험영상에서 관심영역을 선택한 후 반전영상과 원본영상과의 차영상 대조도를 향상시킨 후 비등방성 확산(Anisotropic diffusion) 필터링, 가우시안(Gaussian) 필터링을 수행하였다. 마지막으로 두 개의 레벨 셋(Level Set)기반의 동적 윤곽선(Active Contour) 모델을 결합하여 해마를 분할하는 방법을 제안하였다. 제안된 해마분할방법의 유효성을 다양한 방법으로 평가한 결과 제안된 해마분할방법은 분할 속도와 정확도 면에서 뚜렷하게 개선이 되었음을 확인하였다. 결론적으로 제안된 방법이 해마와 같은 특징을 가진 영역을 분할하는데 적합하다고 할 수 있다. 향후 다른 연구 기법들과 결합할 경우 더욱 잠재성이 증대될 수 있을 것이다.

• The Korean Journal of Physiology
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• 제9권1호
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• pp.57-61
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• 1975

뇌 해마가 전기충격에 의한 내력(tolerance)에 미치는 영향을 구명하기 위하여, 두정 후두 경계 부위의 대뇌피질을 양측성으로 둥글게 떼어내고, 이를 거쳐 해마를 평균 97%가량 떼어버린 흰쥐(해마군) 14마리와 해마를 덮는 대뇌피질 부분만을 떼어버린 흰쥐(대뇌피질 대조군) 17마리 및 두개골을 노출하는데 그치고 뇌에 손상을 주지 않은 흰쥐(정상 대조군) 17마리를 사용하여 다음과 같은 실험을 실시하였다. 24시간 동안 먹이 없이 물만으로 지나게 한 다음 구금판에 세 무리를 구금하고 24시간 동안 매회 1.5초 동안씩 계속되는 4mA의 교류전류에 의한 충격을 1분 간격으로 반복하여 폐사하는 동물의 수효를 세어 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 전기충격을 가하는 동안 폐사한 동물의 수효에서 해마군의 값은 두 대조군의 값에 비하여 유의하게 적었으나, 두 대조군 사이에는 이렇다 할 차가 없었다. 2. 전기충격으로 인하여 폐사한 예에서 전기충격의 시작부터 폐사할 때까지의 시간은 해마군의 값이 두 대조군의 값에 비하여 연장된 경향을 보여 주었다. 이상의 결과로 미루어 뇌 해마는 전기충격에 대한 내력(耐力)에 억제적 영향을 끼친다고 추리된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.165-181
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• 2009

본 논문은 해마의 형상 분석을 위한 효과적인 모델 표현 방법과 분석 과정에서의 실제감을 향상시키는 스테레오-햅틱 장치 기반의 대화형 가상 환경을 제공한다. 매개변수형 표면 모델과 골격 표현은 해마의 형상을 효과적으로 표현하고 이러한 정보를 옥트리 자료 구조에 저장하여 대화형의 형상 분석 작업을 가능하게 한다. 그리고 골격 기반 정규화 방법은 다양한 모달리티를 갖는 의료 영상으로부터 생성된 3차원 해마 모델들의 위치와 방위를 정확하게 맞추어주는 기능을 수행한다. 또한 본 논문에서는 정상인 해마 형상 집단과 간질 환자 해마 형상 집단의 정확한 분류 작업을 수행하기 위하여 SVM 알고리즘 기반의 분류기 모델을 구축하였다. 실험 결과를 통하여 본 논문에서 제안한 표현 구조는 다양한 단계의 형상 표현을 제공하며 SVM 기반 분류기는 두 집단간 형상 차이를 분석하기 위한 효과적이었음을 확인하였다. 또한 스테레오 디스플레이 장치와 햅틱 장치를 결합한 가상환경은 사용자에게 향상된 공간 인지와 조작력을 제공하기 때문에 의료 분야에서의 해마 모델과 같은 다양한 해부학적 구조에 대한 분석 작업에 효과적으로 활용될 수 있다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제18권4호
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• pp.352-356
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• 2014

본 증례의 51세 남자 환자는 글루포시네이트 암모니움을 과다 섭취한 후에 전향적 기억상실증이 발생하였다. 뇌 자기공명영상에서 양측 해마와 해마옆이랑, 오른쪽 후두엽에서 고신호강도 병변을 관찰할 수 있었다. 급성 글루포시네이트 암모니움 중독이 해마에 병변을 만드는 기전과, 양측성 해마에서 생길 수 있는 질환들의 감별진단에 대하여 논하고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1387-1392
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• 2006

본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.