• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제44권2호
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• pp.280-289
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• 1997

연구목적 : 기관지폐포암은 다양한 임상적, 방사선적인 양상으로 나타나며 대표적인 방사선적인 양상으로 또는 종괴, 국소적 경화, 미만성 결절 또는 경화 등으로 나타난다. 고립성 결절 또는 국소적 경화 병변으로 나타난 기관지폐포암은 다발성 병변과는 달리 예후가 좋으므로 조기에 진단하는 것이 매우 중요하다. 그러나 고립성 결절로 나타나는 기관지폐포암은 비특이적 임상증상과 다양한 방사선 양상으로 폐렴, 폐결핵, 양성병변으로 오인되어 치료의 시기를 놓치는 경우가 있다. 이에 저자들은 고립성 폐결절로 나타난 기관지폐포암의 임상적, 방사선적 특성을 알아보기 위하여 다음과 같은 연구를 시행하였다. 방 법 : 1995년 1월부터 1996 년 8월까지 서울삼성병원에서 병리학적으로 기관지폐포암이 진단되고 방사선 소견에서 고립성 폐결절로 나타난 환자를 대상으로 임상적, 방사선적인 특성을 조사였다. 결 과 : 환자는 총 11명으로 남자는 6명, 여자 5명이었고 환자들의 연령은 37세에서 69세로 중앙 연령값은 60세이었다. 대부분의 환자는 증상이 없이 단순흉부촬영에서 우연히 이상소견이 발견되어 진단되었다. 단순흉부촬영상 대부분 경계가 불명확한 결절 또는 음영증가의 소견을 보였고 단순흉부촬영후 추측진단 양성병변이나 결핵성 폐병변으로 오인되었던 예가 6예였고 5예에서만 악성 결절로 추정되었다. 전산화단층촬영상 경화, 간유리 모양, 기관지 공기 조영, open bronchus sign, internal bubble-like lucencies, spiculated margin 또는 pleural tag등의 소견이 대부분의 환자에서 관찰되었다. FDG-PET 검사를 시행한 8예중 3예에서 악성을 의심하는 소견이 보였고 5예에서 위음성의 소견을 보였다. 병리학적인 진단은 경기관지폐생검과 경피적 폐생검을, 통해 진단된 예가 각각 1예, 2예이었고 8예에서는 비디오흉강경을 이용한 폐생검을 통해 이루어졌다. 환자는 모두 폐엽절제술을 시행받았고 수술후 병기는 $T_1N_0M_0$가 8예, $T_2N_0M_0$가 3예로 근치적 절제술이 가능하였다. 결 론 : 고립성 결절 양상의 기관지폐포암은 증상 없이 우연히 발견되는 경우가 대부분이며 단순흉부촬영상 주로 경계가 불명확한 결절 또는 음영증가의 소견으로 나타나 양성병변으로 오인되는 경우가 많았다. 만약, 이런 병변이 추적검사에서 계속 남아 있거나 커지는 경우는 흉부전산화단층촬영을 시행하여 경화, 간유리 모양, 기관지 공기조영, internal bubble-like lucencies, spiculated margin 또는 pleural tag등 소견을 보인다면 개흉술 등을 포함한 적극적인 진단적 접근이 필요하다고 생각된다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제30권2호
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• pp.116-119
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• 2013

A burnt-out prostate cancer tumor is a very rare clinical entity. The term 'burnt-out' refers to a primary tumor that has spontaneously and nearly completely regressed without treatment. Since metastasis of prostate cancer is usually encountered in the presence of advanced disease, distant metastasis with an undetectable primary tumor is very rare. We report herein a case of a burnt-out prostate cancer tumor that metastasized to the thoracic (T) spine and caused cord compression. A 66-year-old man visited the Emergency Department due to weakness of both legs for the past two days. His blood and urine tests were normal at the time. His spine magnetic resonance imaging (MRI) scans looked like bone metastasis that involved the T-7 vertebral body and a posterior element, and caused spinal cord compression. Other images, including from the brain MRI, neck/chest/abdomino-pelvic computed tomography (CT) scan and 18F-fluorodeoxyglucose (FDG)-positron emission tomography (PET) and endoscopy, revealed no lesions that suggested malignancy. After total corpectomy T-7 and screw fixation/fusion at T5 to T10, the pathology report revealed a metastatic carcinoma that was strongly positive for prostate-specific antigen (PSA). The serum PSA value was 1.5 ng/mL. The transrectal 12-core prostate biopsy and ultrasonography showed no definitive hypoechoic lesion, but one specimen had slight (only 1%) adenocarcinoma with a Gleason score of 6 (3+3). The final diagnosis was burned-out prostate cancer with an initial normal PSA value. Although metastatic disease with an unknown primary origin was confirmed, a more aggressive approach in seeking the primary origin could provide a more specific treatment strategy and greater clinical benefit to patients.

• 핵의학기술
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• 제23권2호
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• pp.29-37
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• 2019

DMIDR (General Electric Healthcare, USA)은 GE 사(社)의 최신 장비로써 PSF (Point Spread Function reconstruction), TOF(Time of Flight)와 Q.Clear의 적용이 가능하다. 특히, Q.Clear는 보정 알고리즘으로써 복셀(voxel)단위 신호 잡음 제거로 기존 OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization)의 한계를 넘어설 수 있다. 따라서 이러한 재구성 및 보정 알고리즘의 성능 평가를 통해 정확한 SUV를 구현하며, 병변 검출 능력에 도움이 되는 알고리즘의 조합을 확인하고자 하였다. H/B(Hot & Background) Ratio 2:1, 4:1, 8:1의 비율로 NEMA/IEC 2008 PET phantom을 제작하였다. DMIDR의 NEMA test protocol을 이용하여 영상 획득을 하였다. 재구성 조합은 (1) VPFX(VUE point FX(TOF)), (2) VPHD-S(VUE point HD+PSF), (3) VPFX-S(TOF+PSF), (4) QCHD-S-400(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (5) QCFX-S-400(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (6) QCHD-S-50(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50)+PSF), (7) QCFX-S-50(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50) + PSF)의 7 가지로 구성하였다. H/B Ratio 및 재구성 알고리즘 별로 측정된 결과를 이용하여 CR (Contrast Recovery)와 BV (Background Variability)을 구하였다. 또한, 각 조합의 count를 측정하여 SNR (Signal to Noise Ratio)과 RC(Recovery Coefficient)를 구하고 SUV (Standardized Uptake Value)를 측정하였다. 구의 크기가 가장 작은 10 mm와 13 mm에서는 VPFX-S, 17 mm 이상에서는 QCFX-S-50에서 가장 높은 CR 결과를 보였다. BV와 SNR의 비교에서는 QCFX-S-400과 QCHD-S-400에서 좋은 값을 보였다. SUV 측정 결과는 H/B ratio와 비례하여 증감하는 양상을 보였다. SUV에 대한 RC의 경우 H/B ratio와 반비례하는 양상을 보였으며, 재구성 알고리즘 중에서는 QCFX-S-50이 가장 높은 값을 보였다. 또한, Q.Clear에 ${\beta}-strength$ 400이 적용된 재구성 알고리즘들이 낮은 값 분포를 보였다. Q.Clear가 적용된 재구성 조합은 ${\beta}-strength$를 높이면 신호잡음이 억제되어 영상 품질면에서 우수한 결과를 보였고 ${\beta}-strength$를 낮추면 선예도가 증가하며, partial volume effect가 감소하여 기존의 재구성 조건에 비하여 높은 RC에 근거한 SUV 측정이 가능하였다. 이러한 진보된 알고리즘의 사용으로 보다 정확한 정량화와 미세병변 검출능력을 향상 시킬 수 있으나 상관 관계를 고려하여 목적에 맞는 최적화 과정이 필요할 것으로 사료된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제67권2호
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• pp.105-112
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• 2009

Background: Solitary pulmonary nodules (SPN) are encountered incidentally in 0.2% of patients who undergo chest X-ray or chest CT. Although SPN has malignant potential, it cannot be treated surgically by biopsy in all patients. The first stage is to determine if patients with SPN require periodic observation and biopsy or resection. An important early step in the management of patients with SPN is to estimate the clinical pretest probability of a malignancy. In every patient with SPN, it is recommended that clinicians estimate the pretest probability of a malignancy either qualitatively using clinical judgment or quantitatively using a validated model. This study examined whether Bayesian analysis or multiple logistic regression analysis is more predictive of the probability of a malignancy in SPN. Methods: From January 2005 to December 2008, this study enrolled 63 participants with SPN at the Kangnam Sacred Hospital. The accuracy of Bayesian analysis and Bayesian analysis with a FDG-PET scan, and Multiple logistic regression analysis was compared retrospectively. The accurate probability of a malignancy in a patient was compared by taking the chest CT and pathology of SPN patients with <30 mm at CXR incidentally. Results: From those participated in study, 27 people (42.9%) were classified as having a malignancy, and 36 people were benign. The result of the malignant estimation by Bayesian analysis was 0.779 (95% confidence interval [CI], 0.657 to 0.874). Using Multiple logistic regression analysis, the result was 0.684 (95% CI, 0.555 to 0.796). This suggests that Bayesian analysis provides a more accurate examination than multiple logistic regression analysis. Conclusion: Bayesian analysis is better than multiple logistic regression analysis in predicting the probability of a malignancy in solitary pulmonary nodules but the difference was not statistically significant.