• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제24권2호
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• pp.344-350
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• 2007

한 41세 남자 환자가 충수돌기염 절제술을 받기 위하여 전신마취를 받았다. 삽관을 위해 후두경으로 보자, 난해한 기도삽관이 예상되어 유도자를 사용하였다. 기도삽관 중 돌출된 유도자가 기도를 손상시켰으며, 이에 의해 목에서부터 상부종격동까지의 피하기종과 목의 염증성 종창이 생겼다. 환자는 호흡곤란과 관련된 증상을 보이지 않아 호흡기의 손상을 의심하기 어려웠고, 주 증상이었던 염증성 종창에 초점을 두게 되어 진단에 차질을 빚었으나, 환자는 대증치료로 회복하였다. 유도자를 사용하여 기관내 삽관을 하는 경우 유도자의 위치를 재점검하여 유도자에 의한 기도 손상을 유발하지 않도록 유념해야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권6호
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• pp.251-256
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• 2019

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.