• Journal of Chest Surgery
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• 제36권7호
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• pp.463-471
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• 2003

대동맥판막 치환술과 동반시행한 승모판막 성형술의 장기 결과에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 본 연구는 대동맥판막 및 승모판막 질환에서의 대동맥판막 치환술과 동반시행한 승모판막 성형술의 조기 및 장기 수술 결과에 대해 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 1990년 9월부터 2002년 4월까지 세종병원에서 대동맥판막 치환술과 승모판막 성형술을 받은 45명의 환자를 대상으로 후향적으로 조사하였다. 남녀비는 28 : 17명이었고 평균 연령은 47$\pm$17세였다. 심방세동은 12명에서 있었고 3명은 과거에 심장수술을 받았다. 승모판막 질환은 폐쇄부전 34명, 협착 3명, 폐쇄부전 및 협착 혼합형이 8명이었다. 승모판막 질환의 원인으로는 류머치스성 24명, 퇴행성 11명, 기능성 8명, 허혈성과 심내막염이 각각 1명이었으며 수술 소견상 판륜확장 31명, 건삭확장 19명, 판첨비후 19명, 교련응합 13명, 건삭융합 10명, 건삭판열 6명 등이었다. 수술은 모든 환자에서 대동맥판막(기계판막 32명, 조직판막 12명, 폐동맥자가판막 1명)을 치환하였고 승모판막 성형술은 판륜성형술이 32명에서, 판첨성형술은 29명에서 54건이 시행되었다. 총체외순환시간 및 대동맥차단시간은 각각 204$\pm$62분, 153$\pm$57분이었다. 결과: 조기사망은 1명(2.2%)으로 술 후 저심박증후군으로 사망하였다. 57$\pm$37개월을 추적조사한 결과 1명(2.3%)이 암으로 사망하였으며 10년 actuarial survival 96$\pm$4%였다. 승모판 폐쇄부전은 11명에서 II혹은 III를 보였고, 중등도의 승모판 협착은 3명에서 있었으며 판막 관련 재수술은 2명에서 승모판막 질환으로 1명에서 대동맥판막 질환으로 필요하였다. 승모판막 폐쇄부전과 협착으로부터의 자유도는 각각 64$\pm$11%와 86$\pm$8%였으며 재수술로부터의 자유도는 89$\pm$7%였다. 결론: 대동맥판막 치환술과 동반시행한 승모판막 성형술은 양호한 조기 및 장기 생존율을 보이며 향후 승모판막 폐쇄부전 및 협착 재발률을 더 낮추기 위해서는 특히 류머치스성 승모판막 질환 경우에는 성형술에 대한 적절한 술기 및 적응증의 선택이 중요하리라 생각된다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제27권1호
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• pp.45-52
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• 2015

목 적 : 전립선암의 방사선치료는 치료기법에 따라 주요장기와 정상조직의 선량분포에 차이가 나타난다. 본 연구에서는 전립선암 환자의 수술 후 방사선치료 시 직장풍선을 삽입한 환자에게 회전수를 달리한 용적변조회전치료(volumetric modulated arc therapy, VMAT)계획과 세기변조방사선치료(intensity modulated radiation therapy, IMRT)계획을 각각 수립하여 선량분포 특성을 비교하고 치료의 효율성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 전립선암 수술 후 방사선 치료를 시행한 10명의 환자를 대상으로 하였다. 직장풍선을 삽입한 환자의 CT영상을 3 mm 두께로 획득하고 Eclipse (Ver 11.0, Varian, Palo Alto, USA)를 사용하여 HD120MLC가 장착된 Truebeam STx (Varian, Palo Alto, USA)의 10 MV 에너지를 적용하였다. 환자마다 1 Arc, 2 Arc VMAT계획과 7조사면의 IMRT계획을 수립하였으며 각 치료계획의 선량체적제한과 plan normalization 값은 동일하게 적용하였다. 수립된 세 가지 치료계획을 평가하기위해 PTV의 coverage, conformity index (CI), homogeneity index (HI)를 비교하였고, PTV주변 정상조직의 선량퍼짐정도를 알아보기 위해 50% 등선량체적과 PTV체적의 비($R_{50%}$)를 산출하였다. 결정장기 (organ at risk, OAR)에서는 직장의 $D_{25%}$와 방광의 $D_{mean}$을 비교하였고 치료의 효율성을 평가하기 위해서 총 MU와 조사시간을 측정하였으며, 각 평가항목별 결과는 환자 10명의 평균값으로 비교분석하였다. 추가적으로 선량전달 정확도를 검증하기 위해 EPID를 이용한 portal dosimetry를 진행하였다. 결 과 : 각 치료계획에서 나타난 PTV coverage와 HI의 차이는 크지 않았지만 CI는 1A-VMAT, 2A-VMAT, 7F-IMRT에서 각각 1.036, 1.035, 1.230으로 VMAT에 비해 7F-IMRT가 높았고(p=0.00), $R_{50%}$는 3.083, 3.054, 3.991로 2A-VMAT이 제일 낮았고 7F-IMRT에서 가장 높게 나타났다(p=0.00). 치료계획에 따른 직장의 $D_{25%}$는 VMAT에서 비슷했지만 7F-IMRT가 약 7% 높게 나타났고(p=0.02), 방광의 $D_{mean}$은 큰 차이가 없었다(P>0.05). 총 MU는 1A-VMAT, 2A-VMAT, 7F-IMRT에서 각각 494.7, 479.7, 757.9로 7F-IMRT가 가장 많았고(p=0.00), 조사시간은 65.2초, 133.1초, 145.5초로 1A-VMAT이 확연히 짧았다(p=0.00). portal dosimetry 검증에서는 모든 치료계획에서 99.5% 이상의 gamma pass rate(2 mm, 2%)을 보였다(P=0.00). 결 론 : 본 연구결과 직장풍선을 삽입한 전립선암 환자의 수술 후 방사선치료 시, 치료기법에 따른 PTV coverage의 차이는 크지 않았지만 1A, 2A-VMAT이 7F-IMRT에 비해 정상조직과 직장선량을 낮추는데 효과적이었다. VMAT중에서는 $R_{50%}$와 MU가 2A-VMAT에서 다소 낮았지만 조사시간이 짧은 1A-VMAT이 치료에 더 효율적이며 환자의 치료 중 움직임 또한 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제36권12호
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• pp.929-936
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• 2003

승모판성형술 직후에 시행한 재수술에 대한 연구보고는 많지 않다. 저자들은 승모판성형술 직후 성형술 실패로 판단되는 환자에서 즉시 시행한 재수술 결과에 대해 알아보았다. 대상 및 방법: 1995년 4월부터 2001년 7월까지 세종병원에서 승모판성형술을 받은 환자 중 체외순환 이탈 직후 시행한 경식도초음파 검사에서 승모판막폐쇄부전 혹은 협착이 의미있게 잔존하거나 다른 이유로 재수술이 즉시 필요하였던 18명을 대상으로 후향적으로 조사하였다. 남녀비는 5 : 13이었고 평균 연령은 44세였다. 승모판막 질환은 폐쇄부전 12명, 협착 3명, 그리고 혼합형이 3명이었다. 원인은 류머치스성 9명, 퇴행성 8명, 그리고 심내막염이 1명이었다. 재수술의 원인은 잔존 승모판폐쇄부전 13명, 협착 4명, 그리고 좌심실천공이 1명이었다. 14명(77.8%)에서 재성형술을, 4명에서는 인공기계판막치환술이 시행되었다. 결과: 조기사망은 없었다. 조기결과는 승모판막치환을 한 4명을 제외한 14명 중 13명(92.9%)에서 0-I도의 폐쇄부전을 보였고 협착은 14명 모두 경도 이하 상태였다. 평균 33개월을 추적조사 한 결과 1명이 술 후 4개월 후 심기능부전으로 사망하였다. 승모판폐쇄부전은 9명(64.3%)에서 0-I도를, 승모판협착은 11명(78.6%)에서 경도 이하였고 재수술은 1명에서 시행되었다. 6년 생존율과 재수술로부터의 자유도는 각각 94%와 90%였다. 4년 후 승모판폐쇄부전 및 협착 재발로부터의 자유도는 각각 56%와44%였다. 결론: 승모판막성형술 직후 재수술은 양호한 조기 및 중기 생존율을 보이며 일차성형술 실패 후에도 높은 빈도에서 재성형술이 가능하다. 하지만 재성형술 시 특히 류머치스성 판막질환에서는 판막 기능부전 발생률이 높기 때문에 성형술 후 판막부전의 재발을 줄이기 위해서는 성형술의 적절한 적용 및 적응증 선별이 중요할 것으로 생각된다. 7명의 환자에서는 완전 방실전도차단이 발생하였고, 이 중 6명의 환자에서 영구 인공심박조율기의 삽입이 필요하였다. 걸론: 부분방실중격결손증은 낮은 사망률로 수술을 시행할 수 있었다. 재수술의 원인은 좌측 방실판막페쇄부전이 가장 많았다. 방실판막구조물의 기형이 동반된 경우 재수술의 가능성이 높아지는 경향을 보였으나 통계적 의미는 없었다. 또한, 술후 좌심실유출로협착여부가 재수술의 위험인자였으므로 좌측 방실판막 및 좌심실 유출로의 해부학적인 구조에 대한 정확한 이해가 요구된다. 좌심실유출로협착은 발생시 대동맥하부의 조직에 대한 절제술을 시행할 수 있으나 재발 가능성이 크고, 필요시 수정 Konno수술로 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 방실전도차단은 초기시행단계에서 많이 발생하였으며, 심장 전도계에 대한 정확한 해부학적 이해와 경험축적으로 극복할 수 있었다.로 사용될 수 있음을 입증하였다.첨가군들의 카드뮴 함량은 6주째까지 모든 시험군에서 증가하는 경향을 보였으며, 6주 이후에는 감소되는 경향을 보였다. 7. 분변 중 카드뮴 함량은 C4군이 가장 높았고, 결명자 첨가군들의 카드뮴 함량은 C3군과 C4군을 제외한 나머지 군들에서 완만하게 증가하는 경향을 보였으며, 6주째에 카드뮴 함량이 감소되는 경향을 보였다가 6주 이후에 다시 카드뮴 함량이 증가하는 경향이었다.erefore the guidelines for iron supplementation and nutritional education to improve their iron status should be provided.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은 제거율(40.9%)을 보였다. 이상의 결과들을 볼 때, Bncillus 균주는 호기적 탈질을 일으킬 수 있는 가능성이 있고, Bncillus 균주를 이용한 B3 공정은 탈질에 이용되는 탄소량이

• 대한방사선치료학회지
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• 제22권2호
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• pp.97-103
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• 2010

목 적: 상이한 치료장비를 이용하여 동일 부위에 중복하여 방사선치료 시 전산화치료계획장치간에 호환이 되지 않아 정상조직(Normal Tissue)의 총 흡수선량에 대한 평가의 한계점이 있다. 본 연구에서는 토모테라피(Tomotherapy)와 선형가속기(Linear accelerator)를 이용하여 동일 부위를 중복 치료할 때 환자가 받는 선량을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 인체모형팬텀(Anthropomorphic Phantom)을 대상으로 종양 및 정상조직을 묘사하여 선형가속기 치료계획장치 (Pinnacle 8.0: RTP)로 종양에 45 Gy 선량을 처방하고, 토모테라피 치료계획장치에서 종양에 15 Gy 선량을 처방하여 치료계획을 수립하였다. 토모테라피에서 수립된 치료계획을 통합가능 치료계획장치(Oncentra: RTP)에 전송한 후 동일한 조건으로 토모테라피 치료계획을 재현한 후 선형가속기에서 치료한 45 Gy를 합하여 총 선량 60 Gy의 치료계획을 구현하였다. 흡수선량 평가를 위해 두 개의 방사선 치료계획장치에서 얻어진 흡수선량(최소, 최대, 평균 선량) 및 관심 선량체적에 대해 서로 합(Total)한 값과 하나로 통합(Integration)하여 얻어진 값을 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 본원에서 치료받은 환자 중 선형가속기와 토모테라피로 동일 부위에 치료 받은 5명(두경부 2명, 복부 1명, 골반부 2명)에 대하여 동일한 방법으로 종양 및 정상 조직의 흡수선량을 비교 분석하였다. 결 과: 인체모형팬텀에서 하나로 통합하여 얻어진 값과 서로 합한 값의 비교에서 최소선량은 비장(Spleen, 12.4%), 최대선량은 소장(Small bowl, 10.2%)과 척수(Spinal cord, 5.8%)에서 큰 차이를 나타냈다. 두경부 환자의 경우 최소선량은 구강(Oral cavity, 20.3%), 오른쪽 수정체(Rt lens, 7.7%)에서 큰 차이를 나타냈으며, 최대선량은 척수(22.5%), 뇌간(Brain stem; 12.0%), 시 신경교차(Optic chiasm; 8.9%), 오른쪽 수정체(11.5%), 하악골(Mandible bone, 8.1%), 뇌하수체(Pituitary gland, 6.2%)에서 뚜렷한 차이가 나타났다. 복부 환자의 경우 최대선량은 왼쪽 신장(Lt kidney, 20.3%), 위(Stomach, 8.1%)에서 큰 차이가 나타났고, 골반 부위 환자의 경우 최소 선량은 방광(Bladder, 15.2%), 최대선량은 소장(5.6%), 방광(5.5%)에서 큰 차이를 나타냈다. 또한 동일 부위 방사선치료계획 시 정량화되지 못했던 신장의 20 Gy를 받은 체적($V_{20}$)에서 37%, 간(Liver)의 25 Gy를 받은 체적($V_{25}$)에서 23%가 선량체적히스토그램(DVH)에서 나타났다. 결 론: 하나로 통합하여 얻어진 값과 서로 합한 값의 비교에서 최소선량은 높게, 최대선량은 낮게, 평균선량은 동일한 값으로 나타났다. 또한 관심장기의 선량 체적($V_{20}$)보다 낮은 선량을 처방했을 때 구현하지 못했던 종양 및 정상조직의 흡수선량에 대하여 평가를 할 수 있었다. 향후 상이한 치료 장치들을 이용한 동일 부위 치료 시 흡수선량의 통합 평가뿐만 아닌 정확한 선량분포를 구현할 수 있는 치료계획장치의 개발이 요구되어지며, 이에 관련된 연구가 진행되어져야 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.139-156
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• 2021

이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.

• 핵의학기술
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• 제23권2호
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• pp.51-58
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• 2019

핵의학 체외 검사실 에서는 시약 Lot가 변경될 때, Lot 간의 결과가 신뢰성이 있는지를 판단하기 위해 Lot 간 동등성 검사(comparability test between reagent lots) 또는 시약 병행 검사(reagent parallel test)를 시행하는데, 다수의 국내 검사실에서는 두 lot 간 결과 차이로부터 %difference를 구하여 저농도에서는 20% 이내, 중 고농도에서는 10% 이내로 설정하고 있으며 범위를 벗어 날 경우 재검사 시행으로 범위를 맞추는 실정이다. 따라서 본원의 핵의학 체외 검사실에서 시행되는 몇 가지 검사를 선정하여 parallel test의 결과를 분석해보았고, 검사별 맞춤 %difference 값 선정에 도움 될 만한 참고 자료를 마련해 보고자 하였다. Thyroid-stimulating hormone(TSH), Free thyroxine(FT4), Carcinoembryonic antigen(CEA), CA-125, Prostate-specific antigen(PSA) 그리고 HBs-Ab, insulin, 7종목에 대해 2018 1월부터 2018년 11월까지의 기간 동안의 시약 lot 변화에 따른 정도 관리 물질의 결과를 분석하였다. TSH, F-T4, CEA, CA-125, PSA의 측정에는 IRMA의 원리를 이용한 RIA-MAT 280 system이 사용되었고, Insulin의 측정에는 TECAN 자동화 분주 장비와 GAMMA-10 측정 장비가 사용되었다. HBs-Ab의 측정에는 HAMILTON 자동화 분주 장비와 GAMMA-10 측정 장비가 사용되었다. 각각 전용 시약과 전용 칼리브레이터, 전용 정도 관리 물질이 사용되었다. 1. TSH [%diffrence Max / Mean / Median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(저농도) [14.8 / 4.4 / 3.7 / 0.0 ] C-2(중농도) [10.1 / 4.2 / 3.7 / 0.0] 2. FT4 [%diffrence Max / Mean / Median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(저농도) [10.0 / 4.2 / 3.9 / 0.0] C-2(고농도) [9.6 / 3.3 / 3.1 / 0.0 ] 3. CA-125 [%diffrence Max / Mean / median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(중농도) [9.6 / 4.3 / 4.3 / 0.3] C-2(고농도) [6.5 / 3.5 / 4.3 / 0.4] 4. CEA [%diffrence Max / Mean / median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(저농도) [9.8 / 4.2 / 3.0 / 0.0] C-2(중농도) [8.7 / 3.7 / 2.3 / 0.3] 5. PSA [%diffrence Max / Mean / Median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(저농도) [15.4 / 7.6 / 8.2 / 0.0] C-2(중농도) [8.8 / 4.5 / 4.8 / 0.9] 6. HBs-Ab [%diffrence Max / Mean / Median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(중농도) [9.6 / 3.7 / 2.7 / 0.2] C-2(고농도) [8.9 / 4.1 / 3.6 / 0.3] 7. insulin [%diffrence Max / Mean / Median] (P-value by t-test > 0.05) C-1(중농도) [8.7 / 3.1 / 2.4 / 0.9] C-2(고농도) [8.3 / 3.2 / 1.5 / 0.1] 모두 정도 관리 물질의 lot 변경 시에도 유의미한 차이가 없었으며 표본 수가 늘어남에 따라 검사실과 검사 종목 별 맞춤 허용 기준을 설정할 수 있을 것이라 기대할 수 있었다. 면역 방사 계수 측정법에서 비교적 검출률이 높은 종목들을 선정해서 일 것이라 판단되며 여러 번 재 측정된 결과 값이기 때문일 수도 있겠다. 대부분의 검사 결과에서 허용 기준인 10%에 크게 못 미치는 차이를 보였으며 저농도 target 값을 가진 경우에도 허용 기준인 20%에 가까운 수치를 보이진 않았다. 더 오랜 기간 동안의 관찰과 연구를 통해 평균의 균질화가 이루어진다면 종목 별 검사실 맞춤 허용 기준을 얻을 수 있을 것으로 판단되며 더 다양한 변수를 고려한 관찰과 연구도 필요할 것이다.