치아 우식증은 범발성 질환이고 이에 대한 생체반응은 단순하지 않으며 질병 과정과 숙주의 활성 모두를 반영하는 복합적인 반응이다. 이러한 반응을 이해하기 위해서는 질병의 세포학적, 분자학적인 면을 이해하는 것이 필수적이다. 이에 본 연구는 임상적으로 건강한 치아와 우식이 진행된 치아로부터 얻어진 치수 안의 유전자 발현을 규명하고 우식 병소에서 일어나는 치유 및 재생에 관계되는 분자와 면역 세포들 사이의 분자 생화학적 상호작용을 규명하기 위해서 우식치아와 건전치아의 치수를 이용하여 cDNA 미세배열(microarray) 분석과 역전사효소 중합효소 연쇄반응 (RT-PCR) 분석, 그리고 면역화학염색법 (immunohistochemistry)을 시행하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. cDNA 미세배열 분석 결과, 건전치아군인 대조군에서는 143개의 유전자가, 우식치아군인 실험군에서는 377개의 유전자가 1.6배이상 발현되었다. 2. 역전사효소 중합효소 연쇄반응 분석에서 14개의 유전자를 선택하였고 cDNA 미세배열 분석결과와 동일한 결과를 확인하였다. 3. TGF-${\beta}1$의 면역조직화학적 관찰 결과, 건전치에 비해 우식치의 상아모세포와 치수에서 특히 강하게 발현되었다.
본 연구에서는 LED 면조명을 이용한 감성조명시스템의 인체 생리학적 반응을 검증하였다. 실험은 시각 질환이 없는 건강한 20대 남성 10명을 대상으로 LED 면조명의 색상에 따른 인체의 반응을 평가하였다. LED 조명은 빨간색, 주황색, 노란색, 초록색, 파란색, 보라색, 무채색(하얀색)을 사용하여 5분간 조명 자극을 주었다. 평가 방법으로 심리적 상태를 분석하기 위하여 뇌파와 심박변이도를 평가하였고 피부의 온도 변화를 살펴보기 위해 체열을 평가하였다. 분석 결과 뇌파의 경우 무채색, 빨간색, 주황색 LED 면조명 자극 시 ${\alpha}$파 비율이 감소하였다. 또한 무채색, 빨간색, 주황색, 노란색 LED 면조명 자극을 받을 때 부교감신경에 비하여 교감신경이 활성화되고, 체열이 증가하였다. 이에 비해 초록색, 파란색, 보라색 LED 면조명 자극을 받을 때에는 ${\alpha}$파 비율의 증가와 교감신경에 비하여 부교감신경의 활성화가 발생하였고 체열이 감소하였다. 향후 각 색상을 조합하여 상황별 모드를 구성한 실험과 시각적 자극 외에 아로마와 같은 후각 자극, 음악과 자연의 소리를 이용한 청각 자극 등을 이용한 복합한 시너지 효과에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
다양한 분야에서 시그널(signal) 형태로 자료들이 표현된다. 예를 들면 심전도(electrocardiogram)는 심근에서 발생하는 활동 전류를 나타내는데, 심장의 박동에 따라 수축과 이완을 반복하는 과정을 시간에 따른 활동 전류량의 변동으로 나타낸다. 현실세계에서 측정하거나 관찰되는 시그널에는 다양한 형태의 시그널들이 혼합되어 있는 경우가 흔하다. 예를 들어 오케스트라 연주의 아름다운 선율은 고유한 주파수(frequency)를 지닌 악기들의 다양한 소리로 구성되어 있으며, 각기 다른 음조(note)가 하나로 모여 완벽한 하모니를 형성하게 된다. 시그널이 정상인(stationary) 경우에 혼합된 시그널들을 분해하여 분석하는 방법에 대해 현재까지 다양하게 연구되어 왔다. 자료가 비정상(non-stationary)일 경우에는 기존의 방법론들을 적용시키기에는 한계가 있다. 비정상성 자료를 다루기 위해 Huang 등 (1998)은 경험적 모드분해법(empirical mode decomposition)이라는 방법을 제안하였다. 자료에 내포되어 있는 국소적인 파동(oscillation)을 국소 극값들(local extrema)을 식별하여 자료 적응적으로 추출한다. 경험적 모드분해법은 잡음(error)에 의해 자료가 오염되어 있는 경우에는 국소 극값들을 통하여 국소적인 파동을 추정하기 어려우며, 자료의 크기가 커짐에 따라 계산량도 크게 늘어나는 단점 등이 있다. 본 연구에서는 이차 미분을 이용하여 국소적인 파동을 식별하고 추정하는 새로운 방법론을 제시하고자 한다.
본 연구는 일반인에게 접근과 해석에 장벽이 있는 수면다원검사 데이터를 바탕으로, 사례분석과 작품 제작을 통해 새로운 형태의 시청각화 방법을 제시한다. 대부분의 예술작품은 깨어있는 동안 행하는 의식적인 행동을 바탕으로 완성된다. 본 작품에서는 수면 중 발현되는 무의식을 관찰하여 이를 예술로 표현하고자 한다. 수면다원검사를 통해 측정된 수면장애 그래프를 중점적으로 분석하여 정상 군과 기면증, 불면증, 수면무호흡증으로 분류했고 습득한 생체데이터를 정제 후 수치화 시켰다. 정제된 데이터는 MAYA를 통해 3D 애니메이션 이미지로 렌더링 했고, 심장박동 데이터 스크립트는 midi형태로 변형시켜 garage band에서 청각화 시켰다. 이후 After Effects로 이미지와 사운드를 결합했다. 총 4개의 는 각각 3분 20초의 싱글 채널 영상으로 제작했다. 는 수면 의학 데이터를 예술로 표현함으로써 난해한 정보를 직관적으로 이해시키는 데에 목적이 있다. 또한 의식적인 활동이 일어나지 않는 수면 상태에서 무의식 데이터로부터 예술 표현의 가능성을 드러내고자 한다.
초음파 영상(ultrasound imaging)이란 주파수의 음파를 이용하여 서로 다른 조직의 경계에서 반사, 흡수, 굴절, 투과 등의 물리적인 작용을 일으킨다. 초음파 장비로부터 생성되는 데이터 특성상의 잡음이 많고, 실제로 관찰하고자 하는 조직의 경계가 모호해서 형태의 파악이 어렵기 때문에 개선이 필요하다. 영상 화질의 감소로 인하여 경계면이 뭉쳐 보이는 경우를 해결하기 위한 방법으로 윤곽선(edge) 강조 방법을 사용한다. 본 논문에서는 경계면을 강화시키는 방법으로 언샤프닝 마스크와 하이부스트를 이용하여 각 영상에서 고주파 부분인 경계면을 강화시켜 화질 향상을 확인하였으며 원 영상과 화질이 향상된 영상을 정량적으로 평가하기 위해 MSE, RMSE, PSNR, SNR 등으로 측정하여 각 영상에 사용한 마스크 필터링을 평가했다. 필립스의 epiq 5 g , affiniti 70 g와 알피니언의 E-cube 15 초음파 장비로부터 복부, 머리, 심장, 간, 신장, 유방, 태아 영상을 획득하였다. 알고리즘 구현에 사용된 프로그램은 MathWorks의 MATLAB R2022a으로 구현하였다. 언샤프닝과 하이부스트 마스크 배열 크기는 3×3으로 설정하였으며 윤곽선 강조 영상을 만들 때 사용하는 공간필터인 라플라시안(laplacian) 필터를 두 마스크 모두 동일하게 적용하였다. 화질 정량 평가는 ImageJ 프로그램을 사용하였다. 다양한 초음파 영상에서 마스크 필터를 적용한 결과 주관적인 화질은 원 영상에서 언샤프닝과 하이부스트 마스크를 적용하였을 경우 영상의 전반적인 윤각선이 뚜렷하게 보였으며 또한 하이부스트 마스크에서는 언샤프닝 마스크 영상보다 밝은 명암비를 보여주었다. 정량적인 영상의 품질 비교 시 원 영상보다 언샤프닝 마스크와 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 화질이 높게 평가되었다. 간문맥, 머리, 쓸개, 신장의 영상에서는 하이부스트 마스크를 적용한 영상의 SNR, PSNR, RMSE, MAE이 높게 측정되었으며 심장, 유방, 태아 영상은 반대로 언샤프닝 마스크 적용 영상이 SNR, PSNR, RMSE, MAE 값이 높은 값으로 측정되었다. 영상에 따라 최적의 마스크를 사용하는 것이 영상 품질 향상에 도움이 될 것으로 사료되며 각 부위의 초음파 영상의 윤곽 정보를 제공하여 영상의 품질을 향상시켰다.
For the flexible and rational distribution of limited existing health resources based on measurements of individual risk, the socalled Risk Approach is being proposed by the World Health Organization as a managerial tool in maternal and child health care program. This approach, in principle, puts us under the necessity of developing a technique by which we will be able to measure the degree of risk or to discriminate the future outcomes of pregnancy on the basis of prior information obtainable at prenatal care delivery settings. Numerous recent studies have focussed on the identification of relevant risk factors as the Prior infer mation and on defining the adverse outcomes of pregnancy to be dicriminated, and also have tried on how to develope scoring system of risk factors for the quantitative assessment of the factors as the determinant of pregnancy outcomes. Once the scoring system is established the technique of classifying the patients into with normal and with adverse outcomes will be easily de veloped. The scoring system should be developed to meet the following four basic requirements. 1) Easy to construct 2) Easy to use 3) To be theoretically sound 4) To be valid In searching for a feasible methodology which will meet these requirements, the author has attempted to apply the“Likelihood Method”, one of the well known principles in statistical analysis, to develop such scoring system according to the process as follows. Step 1. Classify the patients into four groups: Group $A_1$: With adverse outcomes on fetal (neonatal) side only. Group $A_2$: With adverse outcomes on maternal side only. Group $A_3$: With adverse outcome on both maternal and fetal (neonatal) sides. Group B: With normal outcomes. Step 2. Construct the marginal tabulation on the distribution of risk factors for each group. Step 3. For the calculation of risk score, take logarithmic transformation of relative proport-ions of the distribution and round them off to integers. Step 4. Test the validity of the score chart. h total of 2, 282 maternity records registered during the period of January 1, 1982-December 31, 1982 at Ewha Womans University Hospital were used for this study and the“Questionnaire for Maternity Record for Prenatal and Intrapartum High Risk Screening”developed by the Korean Institute for Population and Health was used to rearrange the information on the records into an easy analytic form. The findings of the study are summarized as follows. 1) The risk score chart constructed on the basis of“Likelihood Method”ispresented in Table 4 in the main text. 2) From the analysis of the risk score chart it was observed that a total of 24 risk factors could be identified as having significant predicting power for the discrimination of pregnancy outcomes into four groups as defined above. They are: (1) age (2) marital status (3) age at first pregnancy (4) medical insurance (5) number of pregnancies (6) history of Cesarean sections (7). number of living child (8) history of premature infants (9) history of over weighted new born (10) history of congenital anomalies (11) history of multiple pregnancies (12) history of abnormal presentation (13) history of obstetric abnormalities (14) past illness (15) hemoglobin level (16) blood pressure (17) heart status (18) general appearance (19) edema status (20) result of abdominal examination (21) cervix status (22) pelvis status (23) chief complaints (24) Reasons for examination 3) The validity of the score chart turned out to be as follows: a) Sensitivity: Group $A_1$: 0.75 Group $A_2$: 0.78 Group $A_3$: 0.92 All combined : 0.85 b) Specificity : 0.68 4) The diagnosabilities of the“score chart”for a set of hypothetical prevalence of adverse outcomes were calculated as follows (the sensitivity“for all combined”was used). Hypothetidal Prevalence : 5% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Diagnosability : 12% 23% 40% 53% 64% 75% 80%.
뇌 자기공명영상(Magnetic Resornance Imaging; MRI)에서 검사 중 발생되는 소음을 줄이기 위한 기법으로 경사 파형을 변경한 Quiet $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 Q-$T_2$)와 일반적으로 사용되는 $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 $T_2$) 영상의 소음수준 및 영상의 질을 비교하여 그 유용성을 알아보고자 하였다. 3.0T MR 기기로 뇌 MR 검사를 받은 60명(남자 29명, 여자 31명, 평균 연령 60.1세)의 환자를 대상으로 하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 각각의 영상에서 소음 및 심박동수를 측정하였다. 정량적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 SNR, CNR, SIR 값을 측정한 뒤 독립표본 T검정을 이용하여 통계적 분석을 하였다. 정성적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 전체적인 영상의 질에 대하여 육안으로 평가하였다. 평가는 5점 척도로서 우수(excellent) 5점, 양호(good) 4점, 보통(fair) 3점, 불량(poor) 2점, 평가불가(unacceptable) 1점으로 평가하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 검사 중 평균소음과 peak소음은 Q-$T_2$가 기존 $T_2$에 비해 각각 $15dB_A$, $10dB_A$ 감소하였다. 또한 각각의 검사 중 120초 동안 심박동수의 평균값은 Q-$T_2$에서 더 낮은 값으로 나타났지만 통계적인 유의성은 없었다. 정량적 분석의 결과 CNR과 SIR은 유의한 차이가 없었으며, SNR은 Q-$T_2$가 더 낮은 평균값을 보임으로서 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 정성적 분석은 59개의 Q-$T_2$와 $T_2$ 영상의 질이 동일하게 우수(excellent) 5점으로 평가되었으며, 1개의 영상에서 모션 아티팩트로 인해 양호(good) 4점으로 평가되었다. Q-$T_2$는 기존의 $T_2$와 같이 검사시간 및 진단의 정확도는 동일하지만 소음을 효과적으로 감소시킬 수 있으며, 이로인하여 환자 편의를 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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