• Korean Journal of Bronchoesophagology
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• v.17 no.1
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• pp.19-22
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• 2011

Endoscopic ultrasound in the diagnosis of esophageal carcinoma is an indispensable procedure, not only to discuss the preoperative staging of the lesion, but also to evaluate the therapeutic effect of chemo-radiation therapy. The recent increase in the incidence of superficial esophageal cancer and promising developments in potentially curative endoscopic therapies have placed EUS to a central position in decision making. Recent data have called into question the staging accuracy of EUS to distinguish mucosal from submucosal lesions, particularly in patients with early disease. In those cases, diagnostic endoscopic resection may be useful for staging and curative in superficial lesions. Nonetheless, EUS has been regarded as the most accurate staging tool and should be performed to identify potential candidates for endoscopic resection.

• Korean Journal of Clinical Pharmacy
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• v.20 no.1
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• pp.66-71
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• 2010

주의력결핍 과잉행동장애는 미국에서 약 200만 명의 어린이에게 나타나는 심각한 만성 신경행동학적 장애이다. 주의력결핍 과잉행동장애 치료의 중심은 약물요법이다. 그러나 현재 환자의 약 30%는 주의력결핍 과잉행동장애를 적응증으로 갖도록 허가된 의약품들을 사용해도 적절한 치료효과를 얻지 못하고 있는 상황이다. Modafinil은 methylphenidate나 amphetamines와 같은 각성제와는 다른 약리학적 기전으로 중추신경계를 항진시킨다. 본 연구는 modafinil의 주의력결핍 과잉행동장애 치료효과에 대한 최신 지견을 얻고자, 1990년부터 2010년 3월까지 MEDLINE에 등재된 논문을 ADHD와 Modafinil이라는 MeSH terms로 검색하여 추출한 자료 중에서 대조군이 사용된 무작위 배정 및 이중맹검 임상연구 사례만을 선별하여 임상적 유용성을 평가하였다. 현재 modafinil은 주의력결핍 과잉행동 장애 치료제로 허가된 의약품은 아니지만 최근 여러 국가에서 시행된 연구들은 modafinil이 안전하고 효과적인 주의력결핍 과잉행동장애 치료제일 수 있다는 결과를 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.19-21
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• 2012

모든 암 세포는 체세포 변이를 동반한다. 따라서 암 유전체 변이 분석에 의하여 암을 발생시키는 유전자 및 진단/치료법을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 데이터를 이용하여 암 특이적 단이 반복 변이(copy number variation, CNV) 유형을 밝히는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식은 암 환자의 정상 세포와 암세포로부터 얻어진 정상 유전체와 암 유전체를 동시 분석하여 각각 CNV 후보 영역을 추출하며, 통계적 유의성 분석을 통하여 암 특이적 CNV 후보 영역을 선별하고, 다음 후처리 과정에서 참조 표준 서열(reference sequence)에 존재하는 오류 영역 보정 작업을 수행하여 정확한 암 특이적 CNV 영역을 추출해 낸다. 또한 다수의 대용량 유전체 데이터 동시 분석을 위하여 맵리듀스(MapReduce) 기법을 기반으로 하는 병렬 수행 알고리즘을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.556-558
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• 2019

기존 초음파 지방간 분석은 Hepatorenal sonographic index(HI)를 사용하여 지방간을 진단하여 왔다. 이러한 HI 기법에서는 Hepato(간)과 Renal(신장), 두 부분의 영상데이터를 비교 활용하였다면, 본 논문에서는 신장의 영상데이터만을 이용하여, 이의 통계적 특징 벡터만을 활용하여 지방간을 진단을 함으로서 기존의 HI기반 분석대비 편리성과 정확도를 개선코자 Kidney Index(KI) 기반의 분석 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 KI는 정상간과 지방간을 가진 실제 환자의 초음파 사진(정상간, 지방간 각 30명)을 학습 데이터를 구성하고, 이들 데이터군으로부터 특징 벡터들을 선별하여 머신러닝 기법 중 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)을 통해 학습시켜, 제안된 알고리즘의 유효성을 입증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.214-217
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• 2010

유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전과 IT-BT-NT를 포함한 기술간 컨버전스 경향은 유비쿼터스 헬스케어(u-Healthcare)의 실현을 가속화하고 있다. u-Healthcare 시스템은 센서 네트워크로부터 수집된 대량의 생체신호를 신속히 처리 분석하여 의료진에게 전달함으로써 시간과 장소에 관계없이 환자에게 적절한 의료 서비스를 제공할 수 있다. 기존의 u-Healthcare 시스템은 모든 이벤트를 전송하였다. 본 논문에서는 미리 정의된 이벤트에 속하는 데이터만 선별하여 베이스 노드로 전송하는 EEF(Embedded Event Filtering) 기법을 적용하여 통신 빈도수와 처리 비용을 줄였다. 시뮬레이션 결과를 통해 기존의 심전도 측정시스템보다 효율적인 시스템임을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.589-591
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• 2022

흉부 X-ray 영상은 폐 질환을 진단하는 기본적인 도구로써 널리 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 흉부 X-ray 영상의 품질을 평가하는 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정은 주관적인 기준에 따라 수 작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 기반으로 인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과 상태의 5가지 품질 평가를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 품질 판단에 소요되는 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 병변 진단을 위한 학습 모델 개발의 양질의 학습 데이터를 선별하는 전처리 과정에 활용될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.687-689
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• 2024

위암은 전 세계적인 주요 건강문제이며, 근치적 위절제술은 위암의 표준치료이다. 근치적 위절제술 후 치료목표는 합병증 발생을 낮춰 병전 상태로 빠르게 회복하는 데 있다. 따라서, 근치적 위절제술 후 합병증 발생 여부를 선별하여 예측할 수 있는 성능이 좋은 모델을 개발하는 것은 위암환자의 회복에 매우 중요하다. 랜덤포레스트 모델은 여러 개의 결정트리를 활용한 배깅 방식의 대표적인 알고리즘으로 의료 데이터를 기반으로 한 예측에 있어 뛰어난 성능을 보여 주었다. 그러나 실제 데이터는 불균형이 빈번하게 발생하여 모델의 예측 성능에 영향을 미치므로, 최적의 분류 임계값을 설정하여 다수 클래스에 대한 편향을 줄이는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구는 최근 10년 간 일개 대학병원의 전자의무기록 데이터를 활용하여 근치적 위절제술 후 합병증 발생을 예측하는 랜덤포레스트 모델을 개발하고, 임계값 설정을 통해 불균형 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하고자 한다.

• Journal of Korean Orthopaedic Sports Medicine
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• v.11 no.2
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• pp.92-95
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• 2012

Iliacus muscle tears are a rare injury seen after the high-energy trauma or as a result of low-energy injuries in patients with a bleeding diathesis as coagulopathy, receiving anticoagulation therapy and hemophiliac. Femoral nerve palsy due to compression from a hematoma by iliacus muscle rupture are rarely reported. Routine evaluation includes MRI to confirm and define the pathologic abnormality supplemented by EMG and nerve conduction studies to evaluate patterns and extent of femoral nerve injury. Hematologic evaluation for bleeding diathesis may preceded, if suspicion of coagulopathy is present. We report the case of a healthy 32-year-old male with iliacus rupture and concomitant femoral nerve palsy sustained by kicking motion during soccer game. After 6 months of observation with non-operative treatment regimen, satisfactory results were obtained, so we report it with a review of the literatures.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.15 no.2
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• pp.91-101
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• 2011

Perfusion magnetic resonance imaging (pMRI) is a special technique for evaluation of blood flow. Exogenous pMRI methods which are dynamic susceptibility contrast (DSC) and dynamic contrast-enhanced (DCE) use an intravenous bolus injection of paramagnetic contrast agent. In contrast, an endogenous pMRM method which is arterial spin labeling (ASL) use diffusible blood in body. In order to scan pMRI in human, technical optimizations are very important according to disease conditions. For examples, DSC is popularly used in patients with acute stroke due to its short scan time, while DSC or DCE provides the various perfusion indices for patients with tumor. ASL is useful for children, women who are expected to be pregnant, and in patients with kidney diseases which are problematic in nephrogenic systemic fibrosis (NSF). Perfusion MRI does not require any injection of radioisotopes. We expect that demand for perfusion MRI will be higher in evaluating drug efficacy and other treatment effects.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.9
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• pp.2021-2030
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• 2012

Premature ventricular contraction(PVC) is the most common disease among arrhythmia and it may cause serious situations such as ventricular fibrillation and ventricular tachycardia. Particularly, in the healthcare system that must continuously monitor patient's situation, it is necessary to process ECG (Electrocardiography) signal in realtime. In other words, the design of algorithm that exactly detects R wave using minimal computation and classifies PVC by analyzing the persons's physical condition and/or environment is needed. Thus, the patient adaptive pattern matching algorithm for the classification of PVC is presented in this paper. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method, adaptive threshold and window. Also, we applied pattern matching method to classify each patient's normal cardiac behavior through the Hash function. The performance of R wave detection and abnormal beat classification is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.33% in R wave detection and the rate of 0.32% in abnormal beat classification error.