신장의 동시성 악성종양은 드물게 발견되며, 신장 수술 후 진단된다. 신세포암과 요로상피세포암이 함께 동반되는 경우가 가장 많이 보고 되었다. 대부분의 경우 신세포암의 아형은 투명세포형 신세포암이지만, 동시성 집합관세포암종과 요로상피세포암이 동반되는 경우에 대한 보고는 매우 드물다. 동측 신장에서 발생한 동시성 집합관세포함종과 요로상피세포암의 2건의 증례를 보고한다.
랑게르한스 세포 조직구증은 희귀한 질환으로 일반적으로 근골격계를 침범하며, 대부분 소아에게서 발생하고 성인의 쇄골에서 발병하는 경우는 극히 드물다. 이 증례 보고는 50세 남자에게서 영상학적으로 발견되어 병리학적으로 확진된 쇄골의 랑게르한스 세포 조직구증의 사례이다. 또한 저자들은 문헌고찰과 함께 단순촬영, 컴퓨터단층촬영, 자기공명영상법, 그리고 양전자방출단층촬영-컴퓨터단층촬영 영상 등의 다양한 영상검사 소견을 보고하고자 한다.
난소의 경계성 투명 세포 종양은 매우 드문 종양으로 현재까지 몇 개의 증례만 보고되었다. 일반적인 경계성 종양과 달리 경계성 투명 세포 종양은 고형의 종괴로 보이는데 병리학적으로 거의 대부분 선섬유성이기 때문이다. 저자들은 22세 여성의 난소에서 생긴 경계성 투명세포 종양의 자기공명영상 소견에 대하여 보고하고자 한다.
52세 남자 환자가 우측 유방의 바깥부위에서 무통의 단단한 종괴를 호소하였다. 흉부 CT에서 3.3 cm 크기의 원형의 미세소엽상 경계의 조영증강되는 종괴가 확인되었고, 초음파에서는 미세소엽상 경계를 보이는 저에코성 종괴로, 종괴의 내부에는 석회화와 혈류가 보였다. 중심부바늘생검에서 종괴는 양성 과립세포종양(granular cell tumor; 이하 GCT)으로 확진되었다. 환자는 타병원으로 전원되어 병변의 수술적 제거를 시행하였다. 과립세포종양은 슈반세포(schwann cell)에 유래하는 종양으로, 유방에서는 드물고 대부분은 양성이다. 과립세포종양의 임상적 및 방사선학적 특징은 악성 종양과 유사한 소견을 보여 감별이 어려운 경우가 있으며, CT 영상은 거의 보고된 바가 없다. 본 증례를 통해 임상의와 방사선 전문의가 드물지만 양성종양인 GCT의 영상의학적 특징을 알고, 이를 악성종양과 감별하여 과도한 치료를 피해야 할것이다.
자궁 경부 세포진 영상의 핵 영역 분할은 자궁 경부암 자동화 검색 시스템의 가장 어렵고도 중요한 분야로 알려져 있다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 HSI 모델을 이용하여 세포진 핵 영역을 추출한다. 추출된 세포진 핵 영역은 형태학적 정보(morphometric feature)와 명암 정보(densitometric feature), 색상 정보(colorimetric feature), 질감 정보(textural features)를 분석하여 핵의 특징을 추출한다. 또한 Bethesda System에서의 분류 기준에 따라 핵의 분류 기준을 정하고 추출된 핵의 특징들을 퍼지 c-Means 클러스터링 알고리즘에 적용하여 실험한 결과, 제안된 방법이 자궁 세포진 핵 추출과 인식에 있어서 효율적임을 확인하였다.
본 논문에서는 위상차 현미경 영상 내 U87 세포의 정확한 형태학적 분류를 위한 이진 분류기 구축 방법을 제안한다. 본 방법은 Fourier descriptor 기반 세포형상 표현을 SVM 이진분류기 구축에 사용함으로써 분류 대상인 원추형과 원형세포에 대해 영상 내 세포의 위치와 회전, 크기의 변화에 대해 강인한 분류성능을 제공한다. 본 실험을 통해 polynomial 커널에서 학습된 SVM 분류기가 linear, RBF, sigmoid 에 비교하여 가장 정확한 분류 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구는 논문상 기준인 두 종류의 세포 형태 분류기를 기반 프레임워크로 삼아 좀더 다양한 세포 형태를 분류할 수 있도록 개선된다면 악성뇌종양의 전이억제치료에 효과적인 전이행동분석에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.
유전자 프로그래밍은 프로그램 자동생성 도구이다. 문제를 해결하는 프로그램코드를 프로그래머가 직접 구현하는 것이 아니라, 적절한 초기값만을 입력하여 컴퓨터가 스스로 적합한 해를 찾아내도록 하는 방법이다. 유전자 프로그래밍은 생물의 진화개념에서 얻어진 여러 아이디어를 사용하여 최적화된 해를 찾아낸다. 본 논문에서는 세포영상인식 문제를 해결하기 위하여 유전자 프로그래밍을 사용하였다. 실험에 사용된 영상은 자궁경부세포진 영상이다. 여러 가지 종류와 상태의 세포들이 뒤섞여 있어 분석하기에 힘들다는 것이 이 영상의 특징이다. 주어진 문제는 샘플 영상이 암인가 아닌가를 판별하는 것이다. 유전자 프로그래밍을 적용하기 위하여 사용한 특징값들은 영상에서 찾을 수 있는 가장 단순한 대표값들과, 산술 및 논리연산자들이다. 실험결과 실제 인식기 제작에 바로 적용하기엔 무리가 있지만, 80%정도를 제대로 판별해 낼수 있었다. 인식률이 낮은 이유는 사용한 특징들이 영상의 정보를 잘 흡수하지 못했기 때문이라 여겨지고, 앞으로 지나치게 복잡하지 않으면서 여상의 특징을 잘 표현하는 특징값들을 찾는 것이 향후과제이다.
대부분의 척수 수막종은 경막 내에 위치하거나 부분적으로 경막 외에 위치한다. 척수 수막종의 가장 흔한 병리학적 유형은 수막세포종 기원이다. 온전하게 경막 외에 위치한 척수 수막종은 드물며 림프구 형질세포 과다형 수막종은 매우 드문 유형이다. 우리는 병리학적으로 확진된 흉추에서 발생한 경막 외 척수 림프구 형질세포 과다형 수막종의 자기공명영상과 컴퓨터단층촬영 영상의 소견을 소개하고자 한다.
코뼈에 발생하는 랑게르한스 세포 조직구증 증례는 거의 보고된 적이 없다. 저자들은 왼쪽 코에 만져지는 종괴를 주소로 내원한 13세 환자를 검사하였다. 초음파 검사상 코 좌측에 저음영 에코를 보이는 종괴가 관찰되었다. 자기공명영상 검사에서 경계가 분명하면서 비교적 균질한 조영증강을 보이는 종괴가 관찰되었다. 조직병리학적 검사에서 검체는 랑게르한스 세포 조직구증으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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