Objectives : This study was done to evaluate the effect of stopping drinking, using alcoholic liver disease questionnaire, Diagnosis System of Oriental Medicine (DSOM) and Health Related Quality of Life (HRQOL). Methods : 49 men who satisfied the requirement participated in this trial. They stopped drinking for 6 weeks. They were analyzed using DSOM, alcoholic liver disease questionnaire and SF-36. The data were classified by age (<47,$\geq$48) and alcoholic intake per day (<100g,$\geq$100g). For HRQOL, the SF-36v2 Health Survey was used and Quality Metric Health Outcomes Scoring Software 2.0 (QualityMetric, Lincoln, RI, USA) was applied for the analysis. Results : The alcoholic liver disease questionnaire had a partial correlation with DSOM. Generally stopping drinking decreased Heat (熱). Especially in the group drinking over 100g per day, the correlation was high. In the group over 48 years old, spleen (脾) was improved comparatively. In the group with low HRQOL (PCS<31.43, MCS<23.33) deficiency (虛) was improved. Conclusions : We found that stopping drinking can improve pathogenic factors of alcoholic liver disease and the alcoholic liver disease questionnaire be a useful diagnostic method on alcoholic liver disease by comparison with DSOM.
의료영상 검사는 정보기술 및 의료장비의 발달로 인체의 해부학적 구조를 묘사하는 능력이 날로 발전하고 있다. 그러나 상지회전이 필요한 어깨관절 의료영상 검사에서는 인체구조의 복잡성으로 정확한 자세유지가 의료영상의 진단적 가치에 매우 중요하다. 자기공명검사의 경우 긴 검사시간과 고정된 자세가 필요해 검사자의 노력과 환자의 의지만으로 재현성 있는 검사가 불가능하다. 이에 상지회전과 정량적 각도가 가능한 보조기구를 개발하여 진단적 가치가있는 의료영상 검사를 하고자하였다. 본 연구는 선행 연구의 결과를 바탕으로 보조기구를 제작하였으며, 공학용 프로그램인 CATIA 프로그램으로 3차원 모델링을 설계하여, 3D프린터로 최종 완성된 보조기구를 제작하였다. 사용된 3D 프린터는 Stratasys Objet350 Connex 모델이며, 재질은 광경화성 수지를 사용하였다. 완성된 보조기구의 크기는 $120{\times}150{\times}190mm$이며, 손잡이부의 내경은 125.9 mm 로 디자인되었다. 보조기구는 총 4개의 부품으로 바디부(외부), 손잡이부(내부), 고정단자, 연결부로 구성되었으며 바디부와 손잡이부는 원활한 회전이 가능하도록 2.1 mm의 유격이 유지되도록 하였다. 손잡이부에는 360o 눈금선을 표시하여 환자마다 관찰에 필요한 회전각도를 기록할 수 있도록 하여 추적검사나 양쪽검사에 적용할 수 있도록 하였다.
Fluorescence in situ hybridization (FISH) techniques allow the enumeration of chromosome abnormalities and from a great potential for many clinical applications. In order to produce quantitative and reproducible results, expensive tools such as a cooled CCD camera and a computer software are required. We have developed a Chromosome Image Processing System (Chips) using FISH that allows the detection and mapping of the genetic aberrations. The aim of our study, therefore, is to evaluate the capabilities of our original system using a black-and-white video camera. As a model system, three repetitive DNA probes (D18Z1, DXZ1, and DYZ3) were hybridized to variety different clinical samples such as human metaphase spreads and interphase nuclei obtained from uncultured peripheral blood lymphocytes, uncultured amniocytes, and germ cells. The visualization of the FISH signals was performed using our system for image acquisition and pseudocoloring. FISH images were obtained by combining images from each of probes and DAPI counterstain captured separately. Using our original system, the aberrations of single or multiple chromosomes in a single hybridization experiment using chromosomes and interphase nuclei from a variety of cell types, including lymphocytes, amniocytes, sperm, and biopsied blastomeres, were enabled to evaluate. There were no differences in the image quality in accordance with FISH method, fluorochrome types, or different clinical samples. Always bright signals were detected using our system. Our system also yielded constant results. Our Chips would permit a level of performance of FISH analysis on metaphase chromosomes and interphase nuclei with unparalleled capabilities. Thus, it would be useful for clinical purposes.
MDCT는 비침습적인 방법으로 관상동맥 질환을 검사하는데 유용하다고 알려져 있다. 하지만 영상의 질에 있어서 환자의 심장박동이 결정적인 영향을 주게 된다. 특히 심장박동이 불규칙하거나 조기 심실수축 환자일 경우 영상을 재구성하는데 있어 왜곡 현상이 증가하여 진단에 어려움을 초래한다. 최근 본원에서 심장박동이 불규칙한 환자에서 영상 재구성시 불규칙한 R-R 간격을 조정한 후 얻은 영상이 artifact가 감소하는 현상을 경험한 바 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 교정 방법(disable, inesrt, R-R interval 교정)이 영상의 질에 어떤 영향이 있는지를 알아보고자 한다. 심박동이 불규칙한 24명의 환자에서 교정방법에 따라 영상을 재구성한 결과 R-R Interval 조정에서 통계학적으로 유의한 결과를 얻을 수 있었다(p<0.05). 본 연구에서는 R-R Interval 조정에서 가장 우수한 영상을 얻을 수 있었으며, 향후 심장 질환의 진단에 도움을 줄 수 있는 기초연구로서 그 가치가 충분하리라 사료된다.
진단용 X선 영상에서 산란선은 화질을 열화시키는 주요한 원인이다. X선 장치는 필름/스크린을 사용한 아날로그 시스템부터 Imaging plate (IP) 및 평판 검출기(Flat panel detector; FPD)를 사용한 디지털 시스템으로 바뀌어 가고 있다. 그러나 산란 X선 제거를 위한 Grid는 아날로그 시대에 사용됐던 구조부터 큰 변화가 없다. 본 논문에서는 선행연구에서 고안된 산란선 제거율을 향상시키기 위한 간접변환형 평판검출기의 새로운 구조를 다양한 입사 X선을 사용하는 임상현장에서의 활용 가능성을 검토했다. 일반적으로 FPD는 3개의 층으로 구성되어 있다. 신호를 검출하는 화소와 화소 사이에는 전압을 거는 voltage line이나 데이터를 전달하는 data line과 같은 X선 불감영역이 존재한다. 선행연구에서는 이 불감영역에 정확히 맞추어 방사선 불 투과성의 납을 그물 모양으로 substrate layer에 삽입함으로서 검출기 자체가 산란선 제거 효과가 있도록 설계하였다. 새로운 구조의 임상 유용성을 평가하기 위해, 삽입된 그물 모양의 납을 입사 X선에 대해 가로, 세로성분으로 나누어 각각의 성능을 확인하였으며, 동시에 납의 높이를 변화시켜 납 높이가 성능에 미치는 영향을 영상 대조도와 grid 노출 인자를 통해 검토했다. 검출기면에 대해 대각선으로 입사한 X선($0^{\circ}$, $15^{\circ}$, $30^{\circ}$)에 대해서, 입사 X선에 대해 평행한 가로성분이 세로 성분에 비해 높은 영상 대조도와 낮은 그리드 노출 인자를 나타냈으며, 세로성분의 납 높이가 높을수록 본 연구에서 고안한 검출기에 악영향을 미치는 것을 확인했다. 그러므로 본 연구에서 고안한 새로운 FPD 시스템은 FPD의 구조를 방사선검사 조건과 목적에 맞추어 최적화함으로써 임상 의료현장에서의 사용 가능성이 확인되었다.
캡슐내시경 검사는 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 캡슐내시경 검사를 통한 진단 과정은 크게 적응증 판단, 내시경 검사, 진단의 세 단계로 이루어진다. 이 때, 진단을 위해 필요한 핵심 의료 정보로는 적응증, 병변, 질환 정보가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 핵심 정보를 의미적 특징 정보, 이를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의한다. 이와 같은 의미 기반 분석은 내시경 검사 전 과정에 걸쳐 수행된다. 먼저 캡슐내시경 검사에 앞서 환자의 증상을 확인하여 예상 질병 정보를 획득한다. 다음, 획득한 정보를 기반으로 캡슐내시경 검사를 실시한 후 발견된 병변의 위치와 진단을 위한 조직, 혈관, 산도와 같은 보조 정보들을 활용하여 최종 진단을 내린다. 이때, 예상 질병을 확인하기 위한 증상과 질병 간의 연관성이나 병변의 위치로부터 확인해야할 보조 정보 간의 해부학적 연관성이 고려되어야 한다. 그러나 기존의 내시경 관련 의료 정보 표준과 같은 지식 모델은 단순히 내시경 검사와 관련된 용어들이 나열된 형태로 의미적 연관성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 검사의 진단 보조를 위한 의미적 연관성 기반의 지식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 검사의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 질병 모델과 해부학 모델로, 캡슐내시경 검사를 위한 효과적인 의료 정보 제공을 가능케 한다.
본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델 중, 시계열 데이터의 변환을 위한 모델인 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델을 이용한 산업용 로봇 고장 예지 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 고장 예지를 위한 추가적인 센서의 부착 없이 로봇 자체적으로 측정 가능한 관절 별 전류와 각도 값을 데이터로 사용하였고, 측정된 데이터를 모델이 학습할 수 있도록 전처리한 후, Seq2Seq 모델을 통해 전류를 각도로 변환하도록 지도 학습 하였다. 고장 진단을 위한 이상 정도(Abnormal degree)는 예측 각도와 실제 각도 간의 단위시간 동안의 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하였다. 제안 방법의 성능평가는 로봇의 정상 및 결함 조건을 달리한 상태에서 측정한 테스트 데이터를 이용하여 수행되었고 이상 정도가 임계값 넘어가면 고장으로 분류하게 하여, 실험으로부터 96.67% 고장 진단 정확도를 보였다. 제안 방법은 별도의 추가적인 센서 없이 고장 예지 수행이 가능하다는 장점이 있으며, 로봇에 대한 깊은 전문지식을 요구하지 않으면서 수행할 수 있는 방법으로 높은 진단 성능과 효용성을 실험으로부터 확인하였다.
캡슐 내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한 번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한 번의 검사에서 평균 8~12시간의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 전문가에 의해 수작업으로 진행되고 있어서, 질병 영상 진단을 돕기 위한 영상 분석 자동화에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에서도 본 연구에서는 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변인 폴립 영상 자동 검출에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 멀티 스케일 분석을 통해 폴립 의심 영역을 추출하고, 이것을 원본 영상과 합성하여 폴립 학습을 강화시킬 수 있는 가중치 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 수집한 452장의 데이터에 대해 머신 러닝 기법중 하나인 SVM과 RF로 실험한 결과, 원본 영상을 이용한 폴립 검출의 F1점수는 89.3%였지만, 생성된 가중치 영상을 통해 학습한 결과 F1점수가 93.1%로 향상된 것을 확인하였다.
디지털 기술은 점차 그 영역을 넓혀 치의학의 여러 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 최근 디지털 치의학에서는 다양한 삼차원적(3D) 이미지 데이터를 하나로 중첩시켜 진단 및 보철물 제작에 활용하는 것의 중요성이 대두되고 있다. 안면 스캔, 구내 스캔, 하악 운동 기록(mandibular movement recording) 등의 데이터를 통합하면 가상 환자 모델을 구성할 수 있다. 가상 환자(Virtual patient)란 구내 및 구외 연조직, 잔존 치열, 동적 교합 등 디지털 3D 진단 데이터를 통합하여 형성되며 이를 통해 보철 치료의 결과 등을 가상으로 시뮬레이션을 시행할 수 있다. 본 증례에서의 환자는 37세 여성 및 55세 여성 환자로 각각 기존 보철물의 외형이 틀어진 것 같다는 주소와 근관치료 후 전치부 보철물의 재제작을 주소로 내원하였다. 각 환자에서 3D 안면 스캔을 채득하였으며, ARCUS Digma 2 (KaVo Dental GmbH, Biberach an der Riss, Germany)를 통해 환자의 하악 운동을 기록하였다. 수집한 데이터를 computer-aided design (CAD) 소프트웨어(Exocad dental CAD; exocad GmbH, Darmstadt, Germany) 상에서 하나로 통합하여 가상 교합기에 옮겨 디지털 가상 환자를 형성하였다. 이를 통해 임시 고정성 보철물을 디자인하고 수복하여 평가하였으며, 최종수복물로 옮겨 심미적, 기능적으로 만족할 만한 결과를 보였기에 이를 보고하고자 한다.
Asmhan Tariq;Fatmah Bin Nakhi;Fatema Salah;Gabass Eltayeb;Ghada Jassem Abdulla;Noor Najim;Salma Ahmed Khedr;Sara Elkerdasy;Natheer Al-Rawi;Sausan Alkawas;Marwan Mohammed;Shishir Ram Shetty
Imaging Science in Dentistry
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제53권3호
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pp.193-198
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2023
Purpose: Artificial intelligence (AI) is poised to play a major role in medical diagnostics. Periodontal disease is one of the most common oral diseases. The early diagnosis of periodontal disease is essential for effective treatment and a favorable prognosis. This study aimed to assess the effectiveness of AI in diagnosing periodontal bone loss through radiographic analysis. Materials and Methods: A literature search involving 5 databases (PubMed, ScienceDirect, Scopus, Health and Medical Collection, Dentistry and Oral Sciences) was carried out. A specific combination of keywords was used to obtain the articles. The PRISMA guidelines were used to filter eligible articles. The study design, sample size, type of AI software, and the results of each eligible study were analyzed. The CASP diagnostic study checklist was used to evaluate the evidence strength score. Results: Seven articles were eligible for review according to the PRISMA guidelines. Out of the 7 eligible studies, 4 had strong CASP evidence strength scores (7-8/9). The remaining studies had intermediate CASP evidence strength scores (3.5-6.5/9). The highest area under the curve among the reported studies was 94%, the highest F1 score was 91%, and the highest specificity and sensitivity were 98.1% and 94%, respectively. Conclusion: AI-based detection of periodontal bone loss using radiographs is an efficient method. However, more clinical studies need to be conducted before this method is introduced into routine dental practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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