Liver cancer is one of the highest incidents in the world, and the mortality rate is the second most common disease after lung cancer. The purpose of this study is to evaluate the diagnostic ability of deep learning in the classification of malignant and benign tumors in CT images of patients with liver tumors. We also tried to identify the best data processing methods and deep learning models for classifying malignant and benign tumors in the liver. In this study, CT data were collected from 92 patients (benign liver tumors: 44, malignant liver tumors: 48) at the Gil Medical Center. The CT data of each patient were used for cross-sectional images of 3,024 liver tumors. In AlexNet and VggNet, the average of the overall accuracy at each image size was calculated: the average of the overall accuracy of the $200{\times}200$ image size is 69.58% (AlexNet), 69.4% (VggNet), $150{\times}150$ image size is 71.54%, 67%, $100{\times}100$ image size is 68.79%, 66.2%. In conclusion, the overall accuracy of each does not exceed 80%, so it does not have a high level of accuracy. In addition, the average accuracy in benign was 90.3% and the accuracy in malignant was 46.2%, which is a significant difference between benign and malignant. Also, the time it takes for AlexNet to learn is about 1.6 times faster than VggNet but statistically no different (p > 0.05). Since both models are less than 90% of the overall accuracy, more research and development are needed, such as learning the liver tumor data using a new model, or the process of pre-processing the data images in other methods. In the future, it will be useful to use specialists for image reading using deep learning.
최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링 데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.
고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)은 영유아 성장기에 흔히 발생하는 병리학적 상태로, 영유아의 성장을 방해하고 잠재적인 합병증을 유발하는 원인 중 하나이며 이를 조기에 발견하고 치료하는 것은 매우 중요하다. 기존의 DDH 진단 방법으로는 촉진법과 X-ray 또는 초음파 영상 기반 고관절에서의 특징점 검출을 이용한 진단 방법이 있지만 특징점 검출 시 객관성과 생산성에 제한점이 존재한다. 본 연구에서는 X-ray 및 초음파 영상을 이용한 딥러닝 모델 기반 특징점 검출 방법을 제시하고, 다양한 딥러닝 모델을 이용하여 특징점 검출의 성능을 비교 분석하였다. 또한, 부족한 의료 데이터를 보완하는 방법인 다양한 데이터 증강 기법을 제시하고 비교 평가하였다. 본 연구에서는 Residual Network 152(ResNet152) 및 Simple & Complex augmentation 기법을 적용하였을 때 가장 높은 특징점 검출 성능을 보여주었으며, X-ray 영상에서 평균 Object Keypoint Similarity(OKS)가 약 95.33 %, 초음파 영상에서는 약 81.21 %로 각각 측정되었다. 이러한 결과는 고관절 초음파 및 X-ray 영상에서 딥러닝 모델을 적용함으로써 DDH 진단 시 특징점 검출에 관한 객관성과 생산성을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
Min Hwan Kim;Kyongkyu Lee;Hee Seup Kil;Soon Jeong Kwon;Yong Jin Lee;Kyo Chul Lee;Dae Yoon Chi
대한방사성의약품학회지
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제9권1호
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pp.17-21
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2023
In this study, we evaluated the targeting of prostate cancer (PCa) using [18F]Florastamin in non-clinical study, for the purpose of therapeutic monitoring of [177Lu]Ludotadipep, a therapeutic radiopharmaceutical for PCa, [18F]Florastamin/[177Lu]Ludotadipep was co-administered to a single-individual prostate tumor bearing mouse model, mimicking clinical condition. Considering the difference in half-life of the two isotopes (18F or 177Lu), image scan of whole-body autoradiography was performed at 24 or 48 h after preparation of frozen section, respectively. Then, it was confirmed whether they showed the same targeting efficiency for the area of tumor. A tumor xenograft model was prepared using PSMA-overexpressing PC3-PIP prostate cancer cells. [18F]Florastamin [111 MBq (3 mCi) in 100 µL]/177Lu]Ludotadipep [3.7 MBq (100 µCi) in 100 µL] was co-administered through the tail vein, and 2 hours after administration, the mice were frozen, and after freezing for 24 hours, whole-body cryosection was performed at 24 h after freezing. Image scanning using cryosection was performed after 24 or 48 hours after freezing, respectively. In the scan image after 24 hours, tumor uptake of [18F] Florastamin/[177Lu]Ludotadipep were simultaneously observed specific uptake in the tumor. In the scan image after 48 hours in the same section, signal of 18F was lost by decay of radioisotope, and specific uptake image for [177Lu]Ludotadipep was observed in the tumor. Uptake of [177Lu]Ludotadipep was specific to the same tumor region where [18F]Florastamin/[177Lu]Ludotadipep was uptake. These results suggested that [18F]Florastamin showed the same tumor uptake efficiency to PCa as [177Lu]Ludotadipep, and effective therapeutic monitoring is expected to be enable using [18F]Florastamin during [177Lu]Ludotadipep therapy for PCa.
Xu Yang;Xia Lu;Jun Liu;Ying Kan;Wei Wang;Shuxin Zhang;Lei Liu;Jixia Li;Jigang Yang
Korean Journal of Radiology
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제23권4호
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pp.466-478
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2022
Objective: 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) PET/CT is often used for detecting malignancy in patients with newly diagnosed hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH), with acceptable sensitivity but relatively low specificity. The aim of this study was to improve the diagnostic ability of 18F-FDG PET/CT in identifying malignancy in patients with HLH by combining 18F-FDG PET/CT and clinical parameters. Materials and Methods: Ninety-seven patients (age ≥ 14 years) with secondary HLH were retrospectively reviewed and divided into the derivation (n = 71) and validation (n = 26) cohorts according to admission time. In the derivation cohort, 22 patients had malignancy-associated HLH (M-HLH) and 49 patients had non-malignancy-associated HLH (NM-HLH). Data on pretreatment 18F-FDG PET/CT and laboratory results were collected. The variables were analyzed using the Mann-Whitney U test or Pearson's chi-square test, and a nomogram for predicting M-HLH was constructed using multivariable binary logistic regression. The predictors were also ranked using decision-tree analysis. The nomogram and decision tree were validated in the validation cohort (10 patients with M-HLH and 16 patients with NM-HLH). Results: The ratio of the maximal standardized uptake value (SUVmax) of the lymph nodes to that of the mediastinum, the ratio of the SUVmax of bone lesions or bone marrow to that of the mediastinum, and age were selected for constructing the model. The nomogram showed good performance in predicting M-HLH in the validation cohort, with an area under the receiver operating characteristic curve of 0.875 (95% confidence interval, 0.686-0.971). At an appropriate cutoff value, the sensitivity and specificity for identifying M-HLH were 90% (9/10) and 68.8% (11/16), respectively. The decision tree integrating the same variables showed 70% (7/10) sensitivity and 93.8% (15/16) specificity for identifying M-HLH. In comparison, visual analysis of 18F-FDG PET/CT images demonstrated 100% (10/10) sensitivity and 12.5% (2/16) specificity. Conclusion: 18F-FDG PET/CT may be a practical technique for identifying M-HLH. The model constructed using 18F-FDG PET/CT features and age was able to detect malignancy with better accuracy than visual analysis of 18F-FDG PET/CT images.
Objective: To compare various models of diffusion-weighted imaging including monoexponential apparent diffusion coefficient (ADC), biexponential (fast diffusion coefficient [Df], slow diffusion coefficient [Ds], and fraction of fast diffusion), stretched-exponential (distributed diffusion coefficient and anomalous exponent term [α]), and kurtosis (mean diffusivity and mean kurtosis [MK]) models in the differentiation of renal solid masses. Materials and Methods: A total of 81 patients (56 men and 25 women; mean age, 57 years; age range, 30-69 years) with 18 benign and 63 malignant lesions were imaged using 3T diffusion-weighted MRI. Diffusion model selection was investigated in each lesion using the Akaike information criteria. Mann-Whitney U test and receiver operating characteristic (ROC) analysis were used for statistical evaluations. Results: Goodness-of-fit analysis showed that the stretched-exponential model had the highest voxel percentages in benign and malignant lesions (90.7% and 51.4%, respectively). ADC, Ds, and MK showed significant differences between benign and malignant lesions (p < 0.05) and between low- and high-grade clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) (p < 0.05). α was significantly lower in the benign group than in the malignant group (p < 0.05). All diffusion measures showed significant differences between ccRCC and non-ccRCC (p < 0.05) except Df and α (p = 0.143 and 0.112, respectively). α showed the highest diagnostic accuracy in differentiating benign and malignant lesions with an area under the ROC curve of 0.923, but none of the parameters from these advanced models revealed significantly better performance over ADC in discriminating subtypes or grades of renal cell carcinoma (RCC) (p > 0.05). Conclusion: Compared with conventional diffusion parameters, α may provide additional information for differentiating benign and malignant renal masses, while ADC remains the most valuable parameter for differentiation of RCC subtypes and for ccRCC grading.
본 연구에서는 국내 학령기 아동을 대상으로 아동·청소년행동평가척도 조절곤란프로파일(Child Behavior Checklist Dysregulation Profile; CBCL-DP)의 요인구조를 조사하고, CBCL-DP특성을 보이는 집단(임상군)과 그렇지 않은 집단(정상군)간 부적응 및 문제행동 수준에 차이가 있는지 확인하고자 하였다. CBCL-DP의 가장 적합한 요인구조를 확인하기 위해 선행연구에서 제시한 3가지 경쟁모형에서 확인적 요인분석을 실시하였으며, 그 결과 단일요인모형(One-factor)과 2차요인모형(Second order)보다 Bifactor모형이 가장 좋은 적합도를 보였다. 가장 적합한 요인구조의 타당성을 확인하기 위해 관련 변인들과의 회귀경로를 계산한 결과 Bifactor모형에서 CBCL-DP는 부모가 보고한 집행기능곤란과 담임교사가 보고한 학교적응 및 강점난점의 모든 하위요인들과 관련되어 있었으며, 불안/우울, 공격행동, 주의집중문제의 3가지 요인들은 차별화된 연관성을 보였다. CBCL-DP의 특성을 나타내는 집단의 부적응 및 문제행동 수준을 CBCL-DP 특성을 보이지 않는 정상군과 비교한 결과, CBCL-DP 특성을 보이는 아동은 정상군 아동보다 집행기능 곤란 정도가 더 높았으며, 학교생활 적응을 잘 하지 못하고 바람직한 행동을 할 가능성이 낮은 것으로 나타났다. 결과적으로 CBCL-DP는 특정 증후군(AAA)보다 여러 가지 다양한 측면에서 부정적 결과와 관련이 있었으며, 선행연구들의 요인구조와 본 연구 표본이 부합하고 있다는 점은 광범위한 조절곤란 증후군으로 CBCL-DP를 개념화하는데 일관되고 통합적인 연구결과를 제시했음을 시사한다. 또한 CBCL-DP는 정서·행동문제가 결합된 고위험군 아동을 조기발견하고 중재함에 있어 학교 및 상담 장면에서 심층적이고 전문적인 진단도구로서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구의 의의, 한계점 및 향후 연구 방향에 대해 논의하였다.
본 연구의 목적은 교정환자에서 측두하악관절 원판 변위 (disk displacement of TMJ)가 치열 및 안면부 비대칭과 관련이 있는가를 밝히는 것이다. 2000년 1월부터 2002년 4월까지 서울대학교병원 치과교정과에 내원한 환자 중 $18\~38$세(평균 23.3세)인 여성 60명의 측두하악관절 자기공명영상(MRI)을 기초로 하여, 양측 TMJ가 모두 정상인 군 (21명), 우측 TMJ에만 원판 변위가 있는 군 (6명), 좌측 TMJ에만 원판 변위가 있는 군 (9명), 양측 TMJ에 모두 원판 변위가 있는 군 (24명)으로 나누고, 교정치료 전의 후전방 두부방사선계측사진과 교정진단모형을 계측하였다. 후전방 두부방사선계측사진의 분석에는 좌우 Latero-Orbitale(Lo)를 연결한 선분을 수평기준선으로 하고, 이 선분을 수직 이등분하는 직선을 수직기준선으로 하였다. 각 계측항목에 대해 일원배치분산분석(one-way ANOVA)과 후처치로서 다중비교분석(Bonferroni's multiple comparison test)을 시행하여, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 교정진단모형에서 전치돌출도, 우측구치관계, 좌측구치관계가 각 군 사이에 유의한 차이를 보였다. 2. 후전방 두부방사선계측사진에서 하악제1대구치와 Ag의 수직적 위치의 좌우 차이가 각 군 사이에 유의한 차이를 보였다. 3. 측두하악관절 원판 변위가 편측에 존재하면, 이환측의 하악지 길이가 비이환측에 비해 짧았으며 좌우 Ag의 수직적 높이에도 차이를 보였다. 이상의 결과를 통하여, 측두하악관절 원판 변위의 편재와 치열 및 안면부 비대칭의 발현 양상은 관계가 있다고 판단된다.
Anti double-stranded DNA (Anti-ds DNA)항체의 검출은 SLE의 진단에 중요하며 American College of Rheumatologists의 SLE 진단기준에 포함되어 있다. 또한 SLE 질병의 활성도와 Anti-ds DNA 항체 수준의 상관성이 보고되어 있으며 Anti-ds DNA 항체 정량검사는 SLE의 치료 전, 후 추적에 매우 유용하다. Anti-ds DNA 항체의 검출을 위한 검사 방법으로 방사면역측정법(radioimmunoassay, RIA)을 이용한 Farr assay, Crithidia luciliae를 이용한 면역형광 측정법(immunofluorescence Test, CLIFT), 효소면역측정법(enzyme-linked immunosorbent assay, ELISA), 화학발광면역 측정법(chemiluminescence immunoassay, CLIA)이 있다. 본원에서 방사면역측정법(radioimmunoassay, RIA)으로 Anti-ds DNA 항체 검사 과정에서 lipemic한 검체의 경우 침전물의 형성이 원활하지 않거나 침전물도 같이 흡입되는 상황이 발생 하였고, 이러한 문제점을 해결하기 위해 lipemic 검체가 분석 결과에 미치는 영향 정도를 평가하였다. 2012년 9월부터 2013년 2월까지 Anti-ds DNA 항체 검사가 의뢰된 검체 중 lipemic한 검체(n=81)를 선택하여 마이크로 원심분리기로 전처리(고속 원심분리: 14,000 rpm 5 mins)한 후 동시에 Anti-ds DNA 항체 검사(Anti-ds DNA kit, Trinity Biotech, Ireland)를 시행하였다. 실험군 1 (lipemic 검체의 Anti-ds DNA 항체 농도 ${\leq}7IU/mL$)에서 y=0.3636x+4.7322, $R^2=0.0238$, Pearson 상관계수는 0.154, paired t-test (P=0.003), Difference (%) mean 65.7의 결과를 얻었으며 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 그러나 실험군 2 (lipemic 검체의 Anti-ds DNA 항체 농도 ${\geq}8IU/mL$)에서 y=0.9837x+0.2982, $R^2=0.994$, Pearson 상관계수는 0.997, paired t-test (P=0.181), Difference (%) mean -5.53을 보였고 통계적으로 유의한 차이가 없음을 확인할 수 있었다. 임상에서 SLE (systemic lupus erythematosus)의 진단에 중요한 역할을 하는 Anti-ds DNA 항체 검사는 lipemic 검체의 영향을 배제하기 위해서 반드시 전처리(고속 원심분리: 14,000 rpm 5 mins) 과정을 통해 혈청 내 지질 성분을 제거한 후 검사를 시행하여야 한다.
배경: HbA1c의 측정은 최근 6-8주간의 혈당조절을 평가하고 당뇨를 진단하기 위해 사용되고 있다. 최근 라텍스 면역비탁법을 사용하는 HbA1c 측정법이 개발되어 분석 능력과 임상검사실에서의 유용성을 평가하였다. 방법: 2009년 4월부터 7월까지 TBA-200FR에 Autolab HbA1c을 장착하여 CLSI guideline (EP5-A2, EP6-P, EP9-A2)에 따라 직선성, 정밀도, 상관성을 평가하였다. 결과: Autolab HbA1c는 고농도(15.1%)와 저농도(3.1%)의 검체의 혼합에서 r2=0.9997의 높은 직선성을 보였다. 12.1%의 경우 검사 일내 정밀도와 검사 일간 정밀도의 표준편차는 각각 0.06, 0.12였고 변이계수는 0.5%, 1.0%였다. 5.1%의 경우 각각 표준편차는 0.04, 0.09이었고 변이계수는 0.8%, 1.6%이었다. 비교식은 Autolab HbA1c=1.0859×HPLC-0.6957이었다. 결론: 본 연구에서 Autolab HbA1c는 Tosoh G7과 비교하여 좋은 수행능력을 보였다. 문헌고찰에서 변이형 혈색소에 따른 간섭은 없는 것으로 알려졌다. Tosoh G7에 비해 결과획득시간은 지연되는 단점이 있지만 Autolab HbA1c의 장점은 일반 화학분석기에 적용이 가능하고 검체의 전처리가 필요없으며 증류수를 사용하여 자동적으로 용혈과정이 이루어진다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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