• 대한영상의학회지
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• 제83권3호
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• pp.699-704
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• 2022

급성 산후 자궁내번증은 드문 산후합병증의 하나이나 생명을 위협할 수 있어 신속한 진단 및 적절한 치료가 중요하다. 다량의 출혈은 부분 자궁내번증을 진단하는데 어려움을 야기하며 치료를 지연시킬 수 있다. 본 증례는 다량의 산후 출혈을 주소로 온 32세 산모를 자궁동맥색전술을 통해 내번된 자궁의 기저부를 따라서 아래쪽으로 기울어져 주행하는 자궁동맥의 특이적인 주행을 발견하여 자궁내번증으로 빠르게 진단할 수 있었던 증례이다. 이를 통해 자궁동맥색전술은 효율적인 치료를 위한 중재시술뿐만 아니라 자궁내번증의 진단적 도구로 가치가 있음을 보여준다.

• 대한영상의학회지
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• 제82권4호
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• pp.791-807
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• 2021

혈관염은 혈관벽의 염증을 특징으로 하는 드문 전신 질환으로 간혹 미만성 폐출혈이나 급성사구체신염으로 생명을 위협하기도 한다. 원인을 알 수 없는 일차성 혈관염도 있지만 자가면역 질환이나 약물, 감염, 종양 등 수많은 원인들에 의해 발생하는 이차성 혈관염도 있으며 분류가 복잡하고 명확한 진단검사가 없어 진단에 어려움이 있다. 또한 다양하고 비특이적인 증상과 징후 및 검사 소견을 보여 혈관염의 진단에는 임상양상, 영상 검사, 자가항체 검사, 병리소견 등 여러 가지 결과를 종합하는 것이 필수적이다. 이 종설에서는 혈관염의 분류와 진단에 중요한 증상 및 징후, 특징적으로 폐를 침범하는 대표적인 폐혈관염의 영상 소견과 감별진단, 그리고 새로운 혈관염 분류를 위한 국제적 연구인 Diagnostic and Classification Criteria in Vasculitis에 대해 소개하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1995-1996
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• 2008

한의학에서 안면은 인체 내부의 생리적, 병리적 변화를 반영하는 중요한 기관으로 망진을 통해 얻은 안면으로부터의 정보는 진단의 주요 요소로 이용되고 있다. 하지만 안면 진단의 편리함과 비침습적인 특성 및 결과의 효용성에도 불구하고 진단의 객관화, 표준화 문제로 인해 널리 사용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 안면 진단의 정량화, 과학화 연구의 일환으로서, 표준화 된 안면 영상을 획득하고 주변환경 및 광원의 영향을 최소화 할 수 있는 색상 보정 알고리즘을 제안한다. 또한, 보정된 영상을 이용하여 진단에 필요한 안면 영역을 추출하고 영역을 분할하여 각 분할된 안면 영역별 컬러 특징 및 변화 정도를 수치적으로 확인할 수 있는 알고리즘을 함께 제안하고 있다. 이는 자동화된 안면 진단 시스템을 만들기 위한 선행연구로서의 의미를 가지며, 객관적이고 표준화된 안면 진단을 가능하게 할 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.197-206
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• 2009

의료정보 시스템은 의료영상과 진단정보를 공유할 수 있는 환경을 제공해주는 효과적인 진단 보조 도구이지만 단순히 정보의 저장과 전송만을 제공한다. 이러한 단점을 해결하고 진단활동의 효율성을 높이기 위해서는 의료영상 분류 및 검색 시스템이 필요하다. 의료영상 분류 및 검색 시스템은 질환 영상과 유사한 영상을 제공함으로써 진단활동의 효율성을 높이고, 다양한 사례 확인을 통하여 보다 전문적인 의료활동을 제공할 수 있다. 그러나 기존의 영상 분류 및 검색 시스템은 영상의 표면적인 정보만을 이용하므로 영상이 내포하는 의미를 파악하기 어렵다. 그러므로 영상의 표면적인 정보뿐만 아니라 영상을 구성하는 요소들의 관계를 파악하여 영상을 분류할 수 있는 의료영상 분류 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안한 기법은 뇌 자기공명영상에서 영상의 표면적인 정보와 공간정보를 추출하여 뇌 자기공명영상을 학습하고 분류한다. 영상의 표면적인 정보는 영상 자체가 갖는 색상, 모양 등의 정보로 하위 영상정보라 하고, 영상의 논리정보를 상위 영상정보라 한다. 본 논문에서는 하위 영상정보와 상위 영상정보를 추출할 때 뇌의 해부학적 명칭과 구조를 활용하였다. 하위 영상정보는 뇌 영상의 부분 영역들에 대한 해부학적 명칭을 부여하기 위해 활용되고, 상위 영상정보는 명칭이 부여된 부분 영역들의 관계를 활용하여 정보를 추출한다. 각 정보는 학습과 분류에 사용된다. 실험에서는 질환을 갖는 뇌 자기공명영상을 활용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.469-471
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• 2001

뇌 MR 영상의 분석을 통해 질환을 자동적으로 진단하고 판별을 하기 위한 전처리 단계에서 정상인의 MR 영상 모델과 현재 고려되어지는 대상 영상과의 비교 작업이 요구된다. 이를 통해 보다 정확한 질병에 대한 근거를 제시함으로서 진단이 가능하게 된다. 이러한 비교 작업을 위해 우선적으로 해결해야 하는 것이 현재 대상 영상이 정상인의 MR 영상 시리즈 중 어느 위치의 영상과 일치하는 지를 판별해야 한다. 실질적으로 뇌 MR 시리즈는 영상의 특징에 따라 크게 몇 개의 그룹으로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 매핑을 위한 각 구성 요소의 특징을 추출해 자동으로 뇌 영상의 그룹핑을 함으로써 매핑시 고려되어지는 슬라이드의 범위를 좁혀줄 뿐만 아니라 영상의 질에 따라 부분적인 손실이 있다 하더라도 전후 관계 정보를 이용하여 유추가 가능한 방법을 제시한다. 800여개의 T2 MR 강조 영상에 대해서 실험을 행하여 비교적 정확한 그룹핑 결과를 유도할 수 있었음을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권2호
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• pp.190-194
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• 2009

전신성 림프관종증은 림프관의 드문 선천성 기형이다. CT와 MR 영상은 림프관종 진단에 이용되고 있고 액체로 가득찬 다낭성의 큰 종괴로 보이고 이러한 영상 소견으로 림프관종과 다양한 혈관 질환을 감별하는 데 도움이 된다. 저자는 전신성 림프관종증 환자의 CT, MR영상과 방사선 동위원소 영상소견을 보고한다. STIR 영상 연쇄 기법을 이용한 전신 3.0-T MR 영상은 고해상도 다른 영상 장비에서 진단하지 못한 부가적인 병변을 발견할 수 있었다. 저자는 전신 3.0T MR 영상이 전신성 림프관종증 환자의 침범정도 평가나 추적관찰에 유용한 진단 장비라고 생각한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.45-51
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• 2005

본 논문은 뇌의 축상면에 대하여 촬영된 양성자 밀도영상과 T2 강조 영상을 대상으로 이루어진다. 이러한 영상 중 뇌 위축을 보이지 않는 정상인과 뇌 위축을 보이는 비정상인의 대뇌 영상으로부터 백질, 회백질, 뇌척수액을 분리하고, 분리된 조직의 체적을 자동으로 계산할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이렇게 개발된 알고리즘을 바탕으로 계산된 각 조직의 체적 값과 디지털화된 영상의 헤더 분석을 통해 얻어진 각종 정보를 바탕으로 환자의 성별, 연령별로 결과 값을 세분화하여 데이터베이스로 구성하게 되며 수집된 각종 데이터를 분석 및 통계 처리하여 정상인과 비정상인을 판단 할 수 있는 조기진단 알고리즘을 최종적으로 완성하게 된다. 이 결과는 알츠하이머 환자를 쉽게 구별 할 수 가 있으며, 알츠하이머등 뇌질환의 조기 진단에 대한 정확한 보조진단 기반을 마련하는데 목적이 있다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권2호
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• pp.420-424
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• 2022

중이의 영유아 섬유성 과오종은 매우 드물다. 저자들은 26개월 남아의 중이에서 진단된 사례를 영상의학적 소견을 중심으로 보고하고자 한다. CT 영상에서는 귓속뼈의 파괴가 없었으며 MRI에서는 지방과 섬유성 조직과 유사한 신호 강도를 보였다. 수술 후 조직학적 검사에서 영유아 섬유성 과오종으로 진단받았다. 중이의 영유아 섬유성 과오종은 드물지만, 유년기에 중이에서 관찰되는 종괴의 감별진단에 포함되어야 한다.

• 대한방사선협회지
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• 제25권1호
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• pp.109.2-110
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• 1999

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.177-178
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• 2012

응급실을 내원한 중증외상 환자로 등록된 환자 중 중등도 분석의 객관상과 진단을 위한 영상의학검사을 시행 받은 환자를 대상으로 생존군과 사망군을 비교하여 생존의 영향을 미치는 인자에 대하여 알아보고자 하며 진단적 영상의학 검사의 유용성과 적절한 영상의학 검사의 시행시점을 알아보기 위한 것이다.