Lee, Gun Hyuk;Song, Ji-Sun;Yoon, So Yeon;Cho, Youn Jin;Hong, Hyun Jun
Korean Journal of Head & Neck Oncology
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v.36
no.2
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pp.27-31
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2020
Neck mass has various etiologies, including inflammatory, congenital, neoplastic causes. The IgG4-related disease can cause symptoms in the head and neck areas with an inflammatory neck mass. It also shows clinical and pathological findings from inflammation caused by immune reactions, such as lymphocyte and plasma cell infiltration, storiform fibrosis, obliteration phlebitis, and invigorated serum IgG4 levels. The treatment guideline has not been established and still under debate, but systemic glucocorticoid seems to be effective in the most cases. In this brief report, a 48-year-old male patient presented with voice change for 3 weeks. Left side paramedian vocal fold palsy was observed in the flexible laryngoscopy. About 2.5×2.0×1.2cm size, heterogeneously enhanced neck mass with irregular margin encasing left carotid artery was noted on preoperative contrast enhanced neck CT scan, and it was suspicious of left carotid body tumor. The pathology shows IgG4-related disease rather than carotid body tumors. We report this case of IgG4-related disease, which can be misdiagnosed to carotid body tumors.
Jang Jung-Yong;Huh Kyung-Hoe;Yi Won-Jin;Heo Min-Suk;Lee Sam-Sun;Choi Soon-Chul
Imaging Science in Dentistry
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v.35
no.2
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pp.111-114
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2005
A 15-year-old patient, who had been diagnosed and treated as Burkitt cell type acute lymphoblastic leukemia (ALL-L3) already, visited our department. He complained of gingival enlargement and loosening teeth 1 month ago. The clinical examination revealed anterior open bite, gingival enlargement, and nontender swelling particularly in molar regions of both jaws. Deep periodontal pockets and severe mobility was shown on most of the teeth. The panoramic radiographs showed severe bone destruction and extrusion of the molars. The contrast enhanced CT showed multiple enhanced mass and bone marrow obliteration in both jaws. Chemotherapy was done and the swelling was subsided at 1 month later. In conclusion, radiologic findings of leukemia with soft tissue mass, known as chloroma or granulocytic sarcoma, mimic those of lymphoma, so blood test may be needed for the final diagnosis.
This study is to evaluate the effect of a Contrast Media (CM) on dose calculations and clinical significance in Radiation (Electromagnetic wave) Therapy (RT) plans for head & neck (H&N) and prostate cancer. Pinnacle 8.0 system was used to measure the change of Electron Density (ED) of the tissue for CM. To determine the effect of dose calculation due to CM, we did the RT planning for 30 patients. To compare the ED and dose calculations of RT plans, 3D CRT and IMRT plans were do with pinnacle and Tomotherapy planning system. Mean difference of ED between enhanced and unenhanced CT was less than 4%: H&N Target Volume (TV) 2.1%, parotid 1.9%, SMG 3.6%, tongue 0.9%, spinal cord 0.3%, esophagus 2.6%, mandible 0.1% and prostate TV 0.7%, lymph node 1.1%, bladder 1.2%, rectum 1.5%, small bowel 1.2%, colon 0.6%, penile bulb 0.8%, femoral head -0.2%. The dose difference between RT plan using CM and without CM showed an increase of dose in TV. The rate of increase was less than 2.5% (3D CRT: H&N 0.69~2.51%, prostate 0.04~1.14%, IMRT: H&N 0.58~1.31%, prostate 0.36~1.04%). RT plans using a CM has the insignificant effect on the organs and TV, so this error is allowable clinically. However, the much more accurate plan is possible as to image fusion (CM and without CM images) to ROI contour and when dose calculation, use the without CM image. Using the fusion of 'ROI import' perform calculations on without CM, it will be able to reduce the error (1~3%) caused by the CM.
Objective: To objectively and subjectively assess and compare the characteristics of monoenergetic images [MEI (+)] and polyenergetic images (PEI) acquired by dual-energy CT (DECT) of patients with breast cancer. Materials and Methods: This retrospective study evaluated the images and data of 42 patients with breast cancer who had undergone dual-phase contrast-enhanced DECT from June to September 2019. One standard PEI, five MEI (+) in 10-kiloelectron volt (keV) intervals (range, 40-80 keV), iodine density (ID) maps, iodine overlay images, and Z effective (Zeff) maps were reconstructed. The contrast-to-noise ratio (CNR) and the signal-to-noise ratio (SNR) were calculated. Multiple quantitative parameters of the malignant breast lesions were compared between the arterial and the venous phase images. Two readers independently assessed lesion conspicuity and performed a morphology analysis. Results: Low keV MEI (+) at 40-50 keV showed increased CNR and SNRbreastlesion compared with PEI, especially in the venous phase ([CNR: 40 keV, 20.10; 50 keV, 14.45; vs. PEI, 7.27; p < 0.001], [SNRbreastlesion: 40 keV, 21.01; 50 keV, 16.28; vs. PEI, 10.77; p < 0.001]). Multiple quantitative DECT parameters of malignant breast lesions were higher in the venous phase images than in the arterial phase images (p < 0.001). MEI (+) at 40 keV, ID, and Zeff reconstructions yielded the highest Likert scores for lesion conspicuity. The conspicuity of the mass margin and the visual enhancement were significantly better in 40-keV MEI (+) than in the PEI (p = 0.022, p = 0.033, respectively). Conclusion: Compared with PEI, MEI (+) reconstructions at low keV in the venous phase acquired by DECT improved the objective and subjective assessment of lesion conspicuity in patients with malignant breast lesions. MEI (+) reconstruction acquired by DECT may be helpful for the preoperative evaluation of breast cancer.
Min Hye Kim;Kyeong Ah Kim;Jeong Woo Kim;Seok Young Lee;Jae Woong Choi
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.85
no.2
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pp.437-444
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2024
Concomitant renal cell carcinomas (RCC) of both native and allograft kidneys are extremely rare, and only a few cases have been reported in the available English literature. A particularly rare variant within the adult population is the Xp11.2 translocation/transcription factor E3 (TFE3)-rearranged RCC. Although few case reports of TFE3-rearranged RCC have been reported in children who underwent kidney transplantation (KT), no case of adults with TFE3-rearranged RCC following KT has been reported. Herein, we presented the radiological and pathological findings of a rare metachronous papillary RCC in the allograft kidney and TFE3-rearranged RCC in the native kidney. The TFE3-rearranged RCC in the native kidney exhibited slow expansion in size over five years. Radiologically, it appeared as a slightly enhanced, lobulated mass on contrast-enhanced CT. MRI revealed high signal intensity on T1-weighted images and low signal intensity on T2-weighted images.
Hae Min Shin;Joongyub Lee;Dong Hyeon Lee;Seung Hyup Kim
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.84
no.2
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pp.409-417
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2023
Purpose Patients with bladder cancer may show hematuria after radical cystectomy with ileal neobladder formation, causing anxiety regarding tumor recurrence. Here, we aim to show that the nutcracker syndrome (NCS) can be a cause of hematuria post-operation, and is a common, rather than a rare syndrome. Materials and Methods A retrospective review of contrast-enhanced abdominopelvic CT (CE-APCT) and urine analysis (UA) findings of 255 patients with bladder cancer who underwent radical cystectomy and ileal neobladder formation between 2011 and 2016 was performed. In the CE-APCT review, the left renal vein flow patterns were evaluated to determine the presence of NCS findings. In the UA review, patients were classified according to the percentage of UA tests with positive hematuria among the total number of UA tests. Results CT findings of NCS were present in 31.9% of the 135 patients. In the positive hematuria group, there were 26% more patients with NCS findings than those without. Conclusion NCS findings are prevalent even for bladder cancer patients after surgery, and there is a strong correlation between NCS findings and hematuria. Furthermore, the prevalence of NCS findings is much higher than urinary tract recurrence after the surgery.
Nam gyu Kang;Young Joo Suh;Kyunghwa Han;Young Jin Kim;Byoung Wook Choi
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.3
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pp.334-343
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2021
Objective: We aimed to develop a prediction model for diagnosing severe aortic stenosis (AS) using computed tomography (CT) radiomics features of aortic valve calcium (AVC) and machine learning (ML) algorithms. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 408 patients who underwent cardiac CT between March 2010 and August 2017 and had echocardiographic examinations (240 patients with severe AS on echocardiography [the severe AS group] and 168 patients without severe AS [the non-severe AS group]). Data were divided into a training set (312 patients) and a validation set (96 patients). Using non-contrast-enhanced cardiac CT scans, AVC was segmented, and 128 radiomics features for AVC were extracted. After feature selection was performed with three ML algorithms (least absolute shrinkage and selection operator [LASSO], random forests [RFs], and eXtreme Gradient Boosting [XGBoost]), model classifiers for diagnosing severe AS on echocardiography were developed in combination with three different model classifier methods (logistic regression, RF, and XGBoost). The performance (c-index) of each radiomics prediction model was compared with predictions based on AVC volume and score. Results: The radiomics scores derived from LASSO were significantly different between the severe AS and non-severe AS groups in the validation set (median, 1.563 vs. 0.197, respectively, p < 0.001). A radiomics prediction model based on feature selection by LASSO + model classifier by XGBoost showed the highest c-index of 0.921 (95% confidence interval [CI], 0.869-0.973) in the validation set. Compared to prediction models based on AVC volume and score (c-indexes of 0.894 [95% CI, 0.815-0.948] and 0.899 [95% CI, 0.820-0.951], respectively), eight and three of the nine radiomics prediction models showed higher discrimination abilities for severe AS. However, the differences were not statistically significant (p > 0.05 for all). Conclusion: Models based on the radiomics features of AVC and ML algorithms may perform well for diagnosing severe AS, but the added value compared to AVC volume and score should be investigated further.
Jiejin Yang;Zeyang Chen;Weipeng Liu;Xiangpeng Wang;Shuai Ma;Feifei Jin;Xiaoying Wang
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.3
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pp.344-353
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2021
Objective: The mitotic count of gastrointestinal stromal tumors (GIST) is closely associated with the risk of planting and metastasis. The purpose of this study was to develop a predictive model for the mitotic index of local primary GIST, based on deep learning algorithm. Materials and Methods: Abdominal contrast-enhanced CT images of 148 pathologically confirmed GIST cases were retrospectively collected for the development of a deep learning classification algorithm. The areas of GIST masses on the CT images were retrospectively labelled by an experienced radiologist. The postoperative pathological mitotic count was considered as the gold standard (high mitotic count, > 5/50 high-power fields [HPFs]; low mitotic count, ≤ 5/50 HPFs). A binary classification model was trained on the basis of the VGG16 convolutional neural network, using the CT images with the training set (n = 108), validation set (n = 20), and the test set (n = 20). The sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) were calculated at both, the image level and the patient level. The receiver operating characteristic curves were generated on the basis of the model prediction results and the area under curves (AUCs) were calculated. The risk categories of the tumors were predicted according to the Armed Forces Institute of Pathology criteria. Results: At the image level, the classification prediction results of the mitotic counts in the test cohort were as follows: sensitivity 85.7% (95% confidence interval [CI]: 0.834-0.877), specificity 67.5% (95% CI: 0.636-0.712), PPV 82.1% (95% CI: 0.797-0.843), NPV 73.0% (95% CI: 0.691-0.766), and AUC 0.771 (95% CI: 0.750-0.791). At the patient level, the classification prediction results in the test cohort were as follows: sensitivity 90.0% (95% CI: 0.541-0.995), specificity 70.0% (95% CI: 0.354-0.919), PPV 75.0% (95% CI: 0.428-0.933), NPV 87.5% (95% CI: 0.467-0.993), and AUC 0.800 (95% CI: 0.563-0.943). Conclusion: We developed and preliminarily verified the GIST mitotic count binary prediction model, based on the VGG convolutional neural network. The model displayed a good predictive performance.
Four dogs with similar respiratory signs were referred to Veterinary Medical Teaching Hospital, Seoul National University. The clinical signs observed in these cases were anorexia, nasal discharge, sneezing, epistaxis, ocular discharge, and exophthalmoses. The routine laboratory tests revealed leukocytosis in two cases. On the skull radiographs, soft tissue density filled nasal cavity with loss of turbinate detail and increased density in frontal sinuses were found in all cases. Lysis of nasal bone was seen in two cases. Lysis of zygomatic arch was seen in one case. On computed tomography scan images, asymmetrical destruction of turbinate and nasal septum, and the superimposition of a soft tissue mass over the turbinate with peripheral contrast enhanced effect were identified in all cases. Destruction of ipsilateral orbital bone and invasion to retrobulbar region were visualized in all cases. In addition, all cases had lysis of cribriform plate. Lysis of nasal bone and destruction of hard palate were seen in two cases. Swelling of submandibular lymph node and salivary gland was seen in a case. Invasion to brain was identified in a case. All cases were diagnosed as nasal adenocarcinoma by cytology with fine needle aspiration and curettage.
Jang, Hyo Jin;Koh, Sung Ae;Jeong, Da Eun;Jung, Ji Yoon;Goo, Eun Ju;Lee, Kyoung Hee;Choi, Joon Hyuk;Hyun, Myung Soo
Journal of Yeungnam Medical Science
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v.30
no.2
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pp.105-108
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2013
Type 1 neurofibromatosis (von Recklinghausen's disease, NF-1) is an autosomal-dominant neurocutaneous-disorder characterized by systemic cafe'-au-lait spots, multiple cutaneous neurofibromas, axillary or inguinal freckling, and Lisch nodules (pigmented iris hamartomas). Approximately 10-25% of NF1 patients have gastrointestinal neoplasms. Gastrointestinal stromal tumor (GIST) in patients with neurofibromatosis is most commonly found in the small bowel and the stomach, and approximately 60% of such patients have multiple tumors or multiple tumor sites. Although, the increased incidence of GIST in patients with neurofibromatosis is well documented in pathology literature in English, but has rarely been documented in Korea. Here, we report a case of multiple GISTs in a 48-year-old woman accompanied by NF1. She was admitted to Yeung-nam University Hospital with complaints of melena and dyspnea. A contrast-enhanced computed tomography (CT) scan revealed that multiple soft tissue masses were occupying the entire peritoneal cavity. An ultrasonogram- guided biopsy was performed and the tumors were found to have been composed of tumor cells that were positive for c-kit protein. The patient was put on Imatinib mesylate treatment, and further follow-up will be carried out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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