본 연구 목적은 방사선관계종사자와 방사선작업종사자들의 직종별 방사선 피폭선량을 분석하여 폐 부작용 유발확률을 연구하는 데에 있다. 즉, 피폭관리 실태를 점검함으로써 방사선종사자들의 직업상 피폭에 대한 안전 점검 의식을 향상시키고 방사선안전관리에 도움을 주고자 한다. 방사선관계종사자와 방사선작업종사자 각각 3개의 직종별 (방사선사, 의사, 간호사)로 분류하였다. 피폭선량으로 인한 폐의 부작용 유발확률을 산출하기 위하여 ICRP103에 근거한 명목위험계수(Nominal risk factor)를 활용하였다. 방사선관계종사자의 1년간 심부선량은 방사선사 1.63 ± 2.84 mSv, 의사는 0.12 ± 0.22 mSv, 간호사는 0.59 ± 1.08 mSv로 나타났다. 이로 인하여, 폐의 부작용 유발 확률은 방사선사는 100,000당 1.1명, 의사는 10.082명, 간호사는 0.4명으로 나타났다. 방사선작업종사자의 1년간 심부선량은 방사선사 2.44 ± 3.30 mSv, 의사의 경우 0.19 ± 0.26 mSv, 간호사의 경우 0.12 ± 0.00 mSv이었다. 이 선량으로 인하여, 폐의 부작용 유발 확률은 방사선사는 100,000당 1.2명, 의사는 0.096명, 간호사는 0.06명으로 나타났다. 본 연구에서는 방사선 피폭선량의 직종별 폐에 부작용이 발생할 확률을 연구하여 향후 확률적 영향과 관련하여 방사선 안전관리를 위하여 유용한 자료로 활용될 것으로 사료된다.
Medical image segmentation is the most important task in radiation therapy. Especially, when segmenting medical images, the liver is one of the most difficult organs to segment because it has various shapes and is close to other organs. Therefore, automatic segmentation of the liver in computed tomography (CT) images is a difficult task. Since tumors also have low contrast in surrounding tissues, and the shape, location, size, and number of tumors vary from patient to patient, accurate tumor segmentation takes a long time. In this study, we propose a method algorithm for automatically segmenting the liver and tumor for this purpose. As an advantage of setting the boundaries of the tumor, the liver and tumor were automatically segmented from the CT image using the 2D CoordConv DeepLab V3+ model using the CoordConv layer. For tumors, only cropped liver images were used to improve accuracy. Additionally, to increase the segmentation accuracy, augmentation, preprocess, loss function, and hyperparameter were used to find optimal values. We compared the CoordConv DeepLab v3+ model using the CoordConv layer and the DeepLab V3+ model without the CoordConv layer to determine whether they affected the segmentation accuracy. The data sets used included 131 hepatic tumor segmentation (LiTS) challenge data sets (100 train sets, 16 validation sets, and 15 test sets). Additional learned data were tested using 15 clinical data from Seoul St. Mary's Hospital. The evaluation was compared with the study results learned with a two-dimensional deep learning-based model. Dice values without the CoordConv layer achieved 0.965 ± 0.01 for liver segmentation and 0.925 ± 0.04 for tumor segmentation using the LiTS data set. Results from the clinical data set achieved 0.927 ± 0.02 for liver division and 0.903 ± 0.05 for tumor division. The dice values using the CoordConv layer achieved 0.989 ± 0.02 for liver segmentation and 0.937 ± 0.07 for tumor segmentation using the LiTS data set. Results from the clinical data set achieved 0.944 ± 0.02 for liver division and 0.916 ± 0.18 for tumor division. The use of CoordConv layers improves the segmentation accuracy. The highest of the most recently published values were 0.960 and 0.749 for liver and tumor division, respectively. However, better performance was achieved with 0.989 and 0.937 results for liver and tumor, which would have been used with the algorithm proposed in this study. The algorithm proposed in this study can play a useful role in treatment planning by improving contouring accuracy and reducing time when segmentation evaluation of liver and tumor is performed. And accurate identification of liver anatomy in medical imaging applications, such as surgical planning, as well as radiotherapy, which can leverage the findings of this study, can help clinical evaluation of the risks and benefits of liver intervention.
Objectives: The purpose of this study is to suggest an optimal method by comparing the analysis methods of work environment measurement datasets including left-censored data where one or more measurements are below the limit of detection (LOD). Methods: A computer program was used to generate left-censored datasets for various combinations of censoring rate (1% to 90%) and sample size (30 to 300). For the analysis of the censored data, the simple substitution method (LOD/2), β-substitution method, maximum likelihood estimation (MLE) method, Bayesian method, and regression on order statistics (ROS)were all compared. Each method was used to estimate four parameters of the log-normal distribution: (1) geometric mean (GM), (2) geometric standard deviation (GSD), (3) 95th percentile (X95), and (4) arithmetic mean (AM) for the censored dataset. The performance of each method was evaluated using relative bias and relative root mean squared error (rMSE). Results: In the case of the largest sample size (n=300), when the censoring rate was less than 40%, the relative bias and rMSE were small for all five methods. When the censoring rate was large (70%, 90%), the simple substitution method was inappropriate because the relative bias was the largest, regardless of the sample size. When the sample size was small and the censoring rate was large, the Bayesian method, the β-substitution method, and the MLE method showed the smallest relative bias. Conclusions: The accuracy and precision of all methods tended to increase as the sample size was larger and the censoring rate was smaller. The simple substitution method was inappropriate when the censoring rate was high, and the β-substitution method, MLE method, and Bayesian method can be widely applied.
Objectives: The purpose of this study is to evaluate the input status of exposure-related information in the working environment monitoring database (WEMD) and special health examination database (SHED) for the construction of a national exposure surveillance system. Methods: The industrial and process code input status of WEMD and SHED for 21 carcinogens from 2014 to 2016 was compared. Data from workers who performed both work environment monitoring and special health examinations in 2019 and 2020 were extracted and the actual status of input of industrial and process codes was analyzed. We also investigated the cause of input errors through a focus group interview with 12 data input specialists. Results: As a result of analyzing WMED and SHED for 21 carcinogens, the five-digit industrial code matching rate was low at 53.5% and the process code matching rate was 19% or less. Among the data that simultaneously conducted work environment monitoring and special health examination in 2019 and 2020, the process code matching rate was very low at 18.1% and 5.2%, respectively. The main causes of exposure-related data input errors were the difference between the WEMD and SHED process code input systems from 2020, the number of standard process and job codes being too large, and the inefficiency of the standard code search system. Conclusions: In order to use WEMD and SHED as a national surveillance system, it is necessary to simplify the number of standard code input codes and improve the search system efficiency.
코로나19 바이러스의 여파가 계속되고 있다. 다양한 예방과 방역의 조치들 이면에는 '내가 감염될지 모른다'는 공포와 '누군가가 나를 감염시킬지도 모른다'는 공포, 두 가지 공포가 잠재되어 있다. 이러한 잠재의식은 감염 상상력 위에서 이루어진다. 본 논문은 우리의 감염 상상력에 영향을 미친 SF 서사와 좀비 서사들을 분석하고자 하였다. SF 소설과 영화들이 '감염'을 어떻게 이해하고 표현하였는지, 그리고 좀비 서사들은 '감염'과 그 공포를 어떻게 드러내고 있는지를 살펴보고자 한 것이다. 메리 셸리의 소설 『최후의 인간』은 감염병의 공포가 인류에게 성찰의 기회를 제공한 역설을 드러내주었다. 영화 <컨테이젼>과 <감기>는 감염병에 대한 공포와 혐오가 폭동과 충돌로 이어질 수 있음을 보여주었다. 좀비 서사는 감염이 주는 공포를 가장 극적으로 표현한 장르이다. <부산행>을 비롯한 연상호 감독의 좀비 3부작은 가까운 주변 사람이 가장 위협적인 감염원으로 돌변할 수 있음을 드러낸다. 우리는 SF와 좀비 서사를 통해, 감염병 앞에서 인류가 겸허한 연대의식과 윤리의식, 공감능력을 갖추어야 함을 깨달을 수 있다. 이러한 서사를 통해 우리는 감염 상상력의 중요성을 깨달을 수 있다. 감염 상상력은 감염 확산의 원인과 결과, 그리고 그 과정과 향후 전망에 대한 이해의 기반이 되는 인식 체계가 된다.
본 연구에서는 감마나이프를 이용한 방사선 수술 시 주변 정상 장기들의 피폭선량을 측정하여 2차 발암확률을 분석하고자 한다. 인체 조직 등가 물질로 구성된 소아 팬텀(Model 706-G, CIRS, USA)에 종양 볼륨은 0.25 cm3, 0.51 cm3, 1.01 cm3, 2.03 cm3 총 4개로 설정하였으며, 평균 선량은 18.4 ± 3.4 Gy로 하였다. 감마나이프 수술 장비의 테이블위에 Rando phantom을 설치한 후에 OSLD nanoDot 선량계를 Right eye, Left eye, Thyroid, Thymus gland, Right lung, Left lung 에 위치시켜 각각의 피폭선량을 측정하였다. 청신경초종질환의 감마나이프 방사선 수술 시 주변 정상 장기들의 방사선 피폭으로 인한 암 발생확률은 종양 볼륨 2. 03 cm3에서 100,000명 당 4.08명의 암이 발생함을 알 수 있다. 본 연구는 정위적 방사선 수술 시 발생할 수 있는 2차 방사선 피폭선량의 위험성을 연구하여 향후 확률적 영향과 관련하여 유용한 자료로 활용될 것으로 사료된다.
전립샘암의 방사선치료법인 3D CRT와 IMRT 5 portals, IMRT 9 portals에서 정상장기인 대장과 갑상샘의 광중성자 선량 피폭으로 인하여 암이 발생할 확률을 연구하고자 한다. 전립샘암 총 처방선량 6600 cGy로 1회당 220 cGy, 총 횟수는 30회의 분할조사를 적용하였다. 실험에 사용한 의료용 선형가속기의 치료테이블(couch)위에 Rando phantom을 setup 한 후에 phantom의 대장, 갑상샘의 해당부위에 중성자 광자극발광선량계 (Optically stimulated luminescence albedo neutron dosimeter)를 위치시켜 측정하였다. 전립샘암 3D CRT시 정상장기인 대장과 갑상샘의 광중성자 선량으로 인한 2차 암의 발생확률은 10,000명 당 1.8명 이었다. 그리고 IMRT 5 portals은 10,000명 당 8.7명으로, 3D CRT에 비해서 약 5배 컸다. IMRT 9 portals는 1,000명 당 1.2명이 암이 발생할 확률이 있음의 결과를 도출하였다. 본 연구를 바탕으로 방사선 치료 시 발생하는 광중성자 선량으로 인하여 2차 방사선 피폭선량의 위험성을 연구하여, 향후 방사선의 확률적 영향과 방사선 방호에 관련하여 유용한 자료로 활용될 것으로 사료된다.
안과검안인력의 근무 환경 및 업무 범위에 대한 연구는 보고된 바 없다. 우리는 온라인 설문 조사를 이용하여 이러한 점들을 조사하였다. 또한, 연구 결과를 토대로 임상병리사 관점에서 대학-협회-학회에 정책 방안을 제안하고자 하였다. 대상자의 연령은 20대가 40.7%로 가장 많았고, 30대(28.4%), 40대(23.5%), 50대(7.4%) 순이었다. 대상자의 56.0%가 여성이었으며, 임상 경력은 1년 미만에서 15년 이상까지 고르게 분포되어 있었다. 안과검안인력의 업무 스트레스는 높았고, 직업병은 빈번하였으며, 업무 범위는 넓은 것으로 나타났다. 업무 스트레스를 줄이고 만족도를 높이기 위한 최적의 방안은 인력 확충이었다. 검사실 내 임상병리사가 선임 직종인 경우는 48%로 다른 직종에 비해 높았고, 검사실 내 직종 분포는 선임의 직종과 밀접한 관련이 있었다(P<0.001). 임상병리사는 약 30가지의 안과검사를 담당하고 있었다. 하루에 가장 많이 시행되는 검사는 굴절검사였으며, 색각경검사가 27분으로 가장 긴 소요시간을 보였다. 종합하면, 임상병리사는 매우 다양한 안과 검사를 수행한다. 검안에서 임상병리사의 중요성을 감안할 때 대학-협회-학회 차원의 다각적인 노력이 요구된다.
목적 : 본 연구는 작업치료 활동에서 대상자의 몰입상태정도를 측정하는 한글판 작업과제 몰입상태척도(Korean version of Flow State Scale for Occupational Task: K-FSSOT)를 개발하는 것이다. 연구방법 : 한글판 작업과제 몰입상태척도 개발을 위해 체계적인 번안과정을 거쳐 타당도 및 신뢰도 검증을 하였다. 타당도 검증은 작업치료사 10명의 내용타당도와 환자 20명의 문항이해도 조사를 통해 CVI 값을 산출하였다. 신뢰도 검증은 환자 33명의 내적일치도 및 검사-재검사 신뢰도를 조사하였다. 결과 : 내용타당도의 문항별 I-CVI 값은 .90~1.00으로 나타났고, 전체 항목의 평균인 S-CVI 값은 .97로 적절한 것으로 확인되었다. 신뢰도 검증 결과 전체 문항의 내적일치도 값은 .855로 높은 수준으로 나타났으며, 검사-재검사 신뢰도 값은 .894(p<.01)로 높은 상관관계를 보임으로 높은 신뢰도가 확인되었다. 결론 : K-FSSOT가 대상자의 참여와 몰입을 고민하는 작업치료사에게 작업치료 활동을 수행하는 대상자의 몰입상태정도를 측정하는데 유용한 도구로 활용되기를 기대한다.
Choi, Sungim;Choi, Heun;Park, Seong Yeon;Kwak, Yee Gyung;Song, Je Eun;Shin, So Youn;Baek, Ji Hyeon;Shin, Hyun-IL;Oh, Hong Sang;Kim, Yong Chan;Yeom, Joon-Sup;Han, Jin-Hee;Kim, Min Jae
Parasites, Hosts and Diseases
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제60권1호
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pp.39-43
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2022
Plasmodium vivax exhibits dormant liver-stage parasites, called hypnozoites, which can cause relapse of malaria. The only drug currently used for eliminating hypnozoites is primaquine. The antimalarial properties of primaquine are dependent on the production of oxidized metabolites by the cytochrome P450 isoenzyme 2D6 (CYP2D6). Reduced primaquine metabolism may be related to P. vivax relapses. We describe a case of 4 episodes of recurrence of vivax malaria in a patient with decreased CYP2D6 function. The patient was 52-year-old male with body weight of 52 kg. He received total gastrectomy and splenectomy 7 months before the first episode and was under chemotherapy for the gastric cancer. The first episode occurred in March 2019 and each episode had intervals of 34, 41, and 97 days, respectively. At the first and second episodes, primaquine was administered as 15 mg for 14 days. The primaquine dose was increased with 30 mg for 14 days at the third and fourth episodes. Seven gene sequences of P. vivax were analyzed and revealed totally identical for all the 4 samples. The CYP2D6 genotype was analyzed and intermediate metabolizer phenotype with decreased function was identified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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