• 제목/요약/키워드: Bone health

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멀티 모달리티 데이터 활용을 통한 골다공증 단계 다중 분류 시스템 개발: 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 적용 (Multi-classification of Osteoporosis Grading Stages Using Abdominal Computed Tomography with Clinical Variables : Application of Deep Learning with a Convolutional Neural Network)

  • 하태준;김희상;강성욱;이두희;김우진;문기원;최현수;김정현;김윤;박소현;박상원
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.187-201
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    • 2024
  • 골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.

기관세지폐포암의 장기결과분석 (Long-term Survival Analysis of Bronchioloalveolar Cell Carcinoma)

  • 이승현;김용희;문혜원;김동관;김종욱;박승일
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제39권2호
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    • pp.106-110
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    • 2006
  • 배경: 기관세지페포암종은 흔치않은 폐암으로 $2{\~}14\%$의 유병률을 보인다. WHO의 분류에 따르면 일종의 선암으로 분류되며 최근의 정의에 의하면 흉강내 일차 원발성 선암병변이 없어야 하며, 중심기관지내의 원발병변이 없고, 말초기관에 국한되어야 하며 폐간질의 침범이 없고 암종의 실장이 폐포격막을 따라서 성장해야 한다. 또한 동일병기의 다른 비소세포폐암보다 술 후 생존율이 좋은 것으로 보고된다. 이에 기관세지폐포암의 장기결과에 대한 분석을 하였다. 대상 및 방법: 서울아산병원 흉부외과학교실에서 1990년 1월부터 2002년 12월까지 술 후 기관세지폐포암으로 병리 진단을 받은 31명의 환자를 대상으로 환자의 나이, 성별, 발생부위, 조직학적 병기, 술 후 부작용, 술 후 재발여부, 술 후 항암화학요법, 방사선요법 여부와 술 후 생존여부를 의무기록을 토대로 조사하였다. 결과: 환자의 평균연령은 61.09$\pm$10.63세($31{\~}79$세)이고 남녀의 성비는 12 : 19였다. 발병부위는 우상엽 7예, 우중엽 1예, 우하엽 4예, 좌상엽 8예, 좌하엽 11예였다. 수술은 엽절제술 28예, 전폐절제술 2예였고, 술 후 병리학적병기는 TIN0M0 (stage Ia) 12예($38.70\%$), T2N0M0 (stage Ib) 15예($48.38\%$), T1N1M0 (stageIIa) 1예($3.22\%$), T1N1M0 (stageIIb) 1예($3.22\%$), T2N2M0 (stage IIIa) 1예 ($3.22\%$), T1N0M1 (stage IV) 1예($3.22\%$)였다. 술 후 경과 추적 중에 사망은 4예($12.90\%$)였다. 한 명(T1N0M0, stage Ib)은 술 후 퇴원하였다가 2개월 후에 재발 없이 전신상태 악화에 의한 사망이었고, 한 명(T2N2M0, stage IIIa)은 술 후 29개월째에 우측 늑골 전이로 항암화학요법 중에 사망하였다. 한 명(T1N1M0, stage IIa)은 술후 항암화학요법 중 34개월에 뇌전이가 있었으나 치료거부 후 퇴원하였다가 사망하였다. 한 명(T1N0M0, stage Ib)은 술 후 방사선요법 중에 21개월 째에 양측폐에 다발성 결절을 보이는 전이로 치료 중 사망하였다. 술 후 평균 추적기간은 50.87$\pm$24.77개월이었다. 전체 생존율을 분석해보면 3년에 $97.1\%$, 5년에 $83.7\%$였다. 병기1기 환자의 경우 2년에 $96.3\%$, 5년에 $96.3\%$로 나왔다. 전체 환자의 재발 없는 생존율을 분석해보면 1년에 $100\%$, 2년에 $90\%$, 5년에 $76\%$이고 병기 1기의 경우 2년에 $96.4\%$, 5년에 $90.6\%$였다. 술 후 항암화학요법을 시행한 환자는 7명으로 $22.58\%$이고, 술 후 항암방사선요법을 시행한 환자는 1명으로 $3.22\%$, 2가지 모두 시행한 환자는 2명으로 $6.45\%$였다. 재발부위는 폐전이 3예, 골전이가 1예, 뇌전이가 1예였다. 결론: 기관세지폐포암은 동일병기의 다른 비소세포암보다 수술 절제 후에 비교적 재발률이 적고 병기가 초기인 경우 생존율이 우수함을 알 수 있었다.

골밀도검사의 올바른 질 관리에 따른 임상적용과 해석 -이중 에너지 방사선 흡수법을 중심으로- (A Study of Equipment Accuracy and Test Precision in Dual Energy X-ray Absorptiometry)

  • 동경래;김호성;정운관
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제31권1호
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    • pp.17-23
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    • 2008
  • 목적 : 골밀도검사의 중요한 부분을 차지하고 있는 검사장비 및 검사자의 정밀도와 정확도는 환경에 따라 차이가 있기 때문에 질 관리가 체계적으로 이루어져야 한다. 골밀도 검사장비의 노화 및 잦은 고장에 의하여 장비의 교체 및 추가 구입으로 인하여, 추적검사를 하는 환자들의 호환성에 문제가 있다. 따라서 장비 교체 및 증설 후 동일한 장비처럼 호환하여 시용해도 환자의 임상적인 골밀도 변화를 정확하고 정밀하게 반영할수 있는지 알아보고자 한다. 재료 및 방법 : 장비 정밀도는 GE Lunar Prodigy Advance 2 대의 장비 (P1, P2)와 HOLOGIC Spine Phantom(HSP)을 이용하여 각 장비에서 20 번씩 스캔하여 팬텀을 이용한 정밀도 데이터를 획득하였고 (Group 1), 여성 120명 (평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)을 대상으로 각 장비에서 15명씩, 같은 환자가 두 번 촬영을 하여 각 검사자의 정밀도를 측정했다(Group 2), 또한 검사자의 정밀도는 팬텀(ASP)을 이용하여 매일 아침마다 질 관리 시행후 얻은은 데이터를 기준으로, 각각의 장비에서 HSP를 이용하여 각 장비에서 20번씩 스캔 후 데�歷� 획득하여 검사자정밀도 및교차 보정 데이터를 산출하였고(Group 3), 여성 120명(평균나이 48.78, $20{\sim}60$세)의 동일 환자를 대상으로 한 장비에서 한 번씩 교차로 측정하여 검사자 정밀도 및 교차보정 데이터를 산추라였다(Group 4). 결과 : Daily Q.C Data는 $0.996\;g/cm^2$, 변동계수(%CV) 0.08로 안정된 장비로서 Group 1에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 ALP(P1: $1.064{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.190\;g/cm^2$, P2: $1.061{\pm}0.003\;g/cm^2$, %CV=0.192). Group 2에서 Mean${\pm}$SD 및 %CV값은 P1: $1.187{\pm}0.002\;g/cm^2$, $%CV=0.164\;g/cm^2$, P2: $1.198{\pm}0.002\;g/cm^2$, %CV=0.163, Group 3에서의 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는 P1 - (spine: $0.001{\pm}0.03\;g/cm^2$, %CV=0.94, Femur: $0.001{\pm}0.019\;g/cm^2$, %CV=0.96), P2 - (spine: $0.002{\pm}0.018\;g/cm^2$, %CV=0.55, Femur: $0.001{\pm}0.013\;g/cm^2$, %CV=0.48), Group 4에서 Mean${\pm}$2SD 및 %CV는, r값은 spine: $0.006{\pm}0.024\;g/cm^2$, %CV=0.86, r=0.995, Femur: $0{\pm}0.014\;g/cm^2$, %CV=0.54, r=0.998이였다. 결론 : HOLOGIC Spine Phantom과 LUNAR ASP %CV는 ISCD에서 규정한 정상오차 범위인 ${\pm}2%$안에 모두 포함되었고 BMD가 비교적 일정한 값을 유지하면 측정되어 뛰어난 재현성을 보였다. 하지만 Phantom은 환자의 체중이나 체지방 조성의 변화 등 임상적인 부분을 반영하는 데는 한계성을 갖고 있어 mis-calibration을 check하는데 유용할 것으로 판단된다. Group 3과 Group 4의 결과에서 환자를 하나의 장비로 두 번 측정한 값을 보았을 때와 두 대의 장비를 교차하여 측정한 값 모두 2SD값 이내에 포함되었고 선형회귀분석(Regression Analysis) r값이 0.99 이상으로 높은 정밀도와 상관도를 나타냄으로써 두 장비를 호환하여 추적검사를 시행하여도 영향이 없었다. 신뢰있는 BMD 산출을 위해서는 정기적으로 장비 및 검사자의 기능테스트와 이에 대한 적절한 교정행위가 이루어져야 할 것이다.

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