• 대한두경부종양학회지
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• 제28권2호
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• pp.107-113
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• 2012

배 경 편평상피암은 두경부의 악성종양 중 가장 흔하며, 임상적인 경과가 불량하다. 따라서 나쁜 예후를 가지는 환자군을 조기에 선별하여 더 적극적인 치료의 시행을 결정짓는 표지자의 필요성이 대두된다. 우리는 일련의 두경부 편평세포암 검체에서 몇몇 분자 표지자의 예후적 유용성을 평가하고자 하였다. 방 법 23예의 두경부 편평세포암 검체를 대상으로 VEGF, p53, Apaf-1, caspase-9의 발현과 몇몇 임상병리학적 지표들간의 연관성을 면역조직화학염색을 통해 조사하였다. 결 과 환자군은 남성이 더 많았으며 평균연령은 63.7세였다. 1기가 5예, 2기가 2예, 3기가 8예, 4기가 8예였다. 평균생존기간은 37.3개월이었다. VEGF단백 발현은 종양의 크기와 통계적으로 유의한 연관성을 보였다. 이와 더불어 VEGF단백 발현은 병기, 그리고 림프관 침습과 연관적인 경향성을 보였다. 그러나 VEGF단백 발현과 생존기간과는 관련성이 없었다. 또한, Apaf-1과 caspase-9의 단백발현은 다른 임상지표, 환자의 생존기간과는 관련이 없었다. 결 론 VEGF단백 발현은 두경부 편평세포암 환자에서 나쁜 임상경과를 예측할 수 있게 하는 표지자로서의 역할을 할 수 있다. 또한 본 연구는 두경부 편평세포암에서 별로 연구되지 않은 Apaf-1과 caspase-9의 발현상태를 밝힌 점에서 의의가 있다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제19권2호
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• pp.116-125
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• 2002

자궁내막암 환자의 예후와 치료의 측면에서 수술 전 병기 설정은 매우 중요하다. 본 연구는 자궁내막암의 수술 전 병기 설정에 있어서 자기공명영상의 유용성을 평가하기 위하여 수술 1-2주 전에 자기공명영상을 시행한 28 예를 대상으로 하였다. 자궁 내의 침범은 자궁내막에 국한된 경우, 표재성 자궁근층 침범, 심부성 자궁근층 침범의 세 경우로 나누었으며, 그 외 자궁경부 침범, 양측 부속기 침범, 골반강내 침범 및 림프절 병증를 평가하였다. 저 병기의 자궁내막암에서 근층의 침범 여부와 정도를 평가하는데 있어서 4 예에서 과소, 1 예에서 과대 병기 설정이 되었다. 28 예중 22 예에서 조직학적 소견과 일치된 병기 설정을 해서 정확도는 78.6%였다. 수술 전 자기공명영상을 통한 병기 설정은 수술 후의 예후를 예측할 수 있으며, 근층 침범, 자궁경부, 양측 부속기, 골반강 및 림프절 침범 등을 동시에 평가를 할 수 있는 유용한 방법으로 판단되었다.

• 대한조현병학회지
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• 제20권1호
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• pp.15-22
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• 2017

Objectives : It has been shown that early intervention is crucial for favorable outcome in patients with schizophrenia. However, development of biomarkers for predicting prognosis of psychotic disorder still requires more research. In this study, we aimed to investigate whether baseline mismatch negativity (MMN) predict prognosis in patients with first episode psychosis (FEP). Methods : Twenty-four patients with FEP and matched healthy controls (HCs) were examined with MMN at baseline, and their clinical status were re-assessed after 1 year. Repeated-measures analysis of variance was performed to compare baseline MMN between the two groups. Multiple regression analysis was used to identify factors predicting prognosis in FEP patients during the follow-up period. Results : MMN amplitudes at baseline were significantly reduced in patients with FEP compared to healthy controls. In the multiple regression analysis, baseline MMN amplitude significantly predicted later improvement of performances on digit span and delayed recall of California Verbal Learning Test. However, baseline MMN did not predicted improvement of clinical symptoms. Conclusion : These results indicate that MMN may be a possible predictor of improvement in cognitive functioning in patients with FEP. Future study with larger sample and longer follow-up period would be needed to confirm the findings of the current study.

• 대한영상의학회지
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• 제82권6호
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• pp.1388-1401
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• 2021

회전근개(rotator cuff) 수술 후 영상은 통증이나 장애가 수술 후 새로 발생하거나 혹은 증상이 없어도 일상적으로 시행된다. 수술 후 영상은 MRI나 초음파 등을 통해 얻으며 일반적으로 복구된 힘줄(건)의 완전성을 확인하고자 하는 것이 목적이다. MRI는 술 후 해부학적 구조 변경을 전반적으로 확인할 수 있고 수술 후 합병증 등을 객관적으로 확인할 수 있지만 여러가지 수술에 사용된 물질들이 화질을 나쁘게 하여 술 전 영상에 비하여 진단 정확도가 떨어진다. 초음파는 복구된 회전근개의 상태를 역동적으로 확인할 수 있고 회복에 사용되는 수술기구들로부터 생기는 인공물도 피할 수 있다. 영상 소견이 항상 임상 증상이나 예후와 일치하지는 않으나 재건된 건의 두께보다는 삼각근하 액체 저류가 통증과 기능 회복에 있어 중요하다. 긴장 탄성도 검사도 예후를 예측하는데 유용한 방법이 될 수 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제29권5호
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• pp.105-113
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• 2014

주치의에게는 암환자의 암 전이 여부가 초미의 관심사다. 암환자의 10명 중 9명이 전이암으로 사망하기 때문이다. 암의 전이 초기에 그 전이 여부를 방사선 진단법으로 가능하지 않다. 혈액을 채취하여 암의 전이 유무를 진단 하는 기술이 개발되고 있다. 이 혈중 암세포는 혈구세포 10억개당 1~100개 정도의 극히 미량이 존재하여 암세포 분리기술이 특별히 잘 개발되어야 한다. 최근 마이크로바이오칩 형태의 분리기술이 큰 기술적 진화를 보이고 있어 본고에 소개하고자 한다. 이 기술은 한 가지 큰 의미를 갖는다. 그것은 암환자의 암 전이 모니터링에 필요한 도구가 될 수 있기 때문이다. 전이암세포 검출 키트로 전이암세포를 계수 하여 환자에게 투약한 항암제가 적합한지에 대한 답을 의사는 얻을 수 있다. 전이암세포 진단용 마이크로바이오칩 기술이 기존의 영상진단법만큼 중요한 임상 수단이 될 것으로 전망된다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1997년도 제8회 학술대회 심포지움
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• pp.263-263
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• 1997

성대결절, 폴립, 부종 등은 성대의 남용이나 과용등의 성대손상이 그 공통된 주된 원인으로 거론되고 있다. 하지만 음성치료를 비롯한 보존적 치료에 대한 반응이 서로 상이하며, H＆E 염색을 이용한 병리조직학적인 감별이 곤란하여 진단에 혼돈이 있으며, 치료의 방침을 결정하거나 예후를 예측함에 있어서도 어려움이 있다. 양성성대질환은 기저막부 위와 세포외 간질에 주된 변화가 발생함이 알려져 있고, collagen type IV의 발현양상이 성대결절과 폴립에서 서로 다름에 대하여는 보고된 바 있으나 기타 점막하층의 골격유지를 주기능으로 하는 대표적 세포외간질인 collagen subtype에 대하여는 아직 보고된 바가 없는 실정이다. Collagen 발현의 차이를 연구하는 것은 상기질환의 병인을 이해하고 질환분류의 guideline을 제시하며 나아가 적절한 치료방범을 제시하는 데에 큰 의미가 있을 것으로 기대된다. Paraffin에 고정되어 있는 5례 이상씩의 성대결절과 성대폴립, 육아 종 및 라인케씨 부종 조직을 collagen type I부터 VII에 대하여 peroxidase kit를 사용하여 염색한 후 각 군간에 collagen 분포양상과 발현정도에 차이가 있는가 비교하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.271-282
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• 2000

본 연구의 목적은 데이터마이닝 기법을 임상적으로 중요한 위치를 차지하고 있는 고혈압 환자의 특성과 치료에 따른 예후를 예측할 수 있는 지식을 발굴하고 이의 임상적용의 타당성을 검증하여 의사결정지원시스템을 개발하고 이의 유용성을 평가하는데 있다. 이에 연세대학교 의과대학 부속 세브란스 병원의 환자를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 이용하여 혈압조절상의 위험요인의 규명하고, 의사결정나무분석을 통해 치료약제별 혈압조절군과 비조절군의 특성을 도출하고 각 대상군을 결정짓는 규칙을 생성하였으며, 이를 활용한 의사결정지원시스템의 개발 및c 평가를 시행하였다. 그 결과 기존 임상이론만을 활용한 시스템의 처방에 의한 혈압조절군보다 데이터마이닝 기법을 활용한 시스템의 처방에 의한 혈압조절군의 비율이 전체적으로 더 높게 나타남을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 우리나라 현실에 부합되는 고혈압 진료지침을 개발하고 적용, 평가하는데 기여할 수 있을 것으로 판단되며, 이와 같은 의사결정지원 시스템을 운영을 통해 실제 임상 진료에 적용해 봄으로써 그 효과와 실증적 가치를 창출할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.799-801
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• 2005

현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.195-202
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• 2015

회전기계에서는 예후 신호 없이 고장되는 경우는 거의 없으며, 따라서 설비고장은 신호를 감시함으로서 고장을 예측, 회피할 수 있다. 본 연구에서는 회전기계에서 발생할 수 있는 고장에 대한 안전진단에 대한 사례연구이다. 각각의 회전기계에 대하여 진동분석을 통한 고장발생유무를 각종의 측정 데이터를 이용하여 분석하여 향후에 발생할 수 있는 고장에 대한 안전진단에 대한 방법을 연구하였다. 결과에서 보는 바와 같이 제안된 측정방법으로 안정한 상태 감시 및 진단 결과를 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.724-726
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• 2004

DNA 마이크로어레이 기술의 발전은 암의 조기 발견 및 예후 예측을 가능하게 해주었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행 중이다. 마이크로어레이 데이터의 분류에서 관련 유전자들의 선택은 필수적이며, 유전자 선택방법은 분류기와 짝을 이루어 특징-분류기를 형성한다. 이제까지 여러 가지 특징-분류기를 사용하여 마이크로어레이 데이터를 분류해 왔지만, 알고리즘의 한계와 데이터의 결함 등으로 인하여 최적의 특징-분류기를 찾기 어려웠다. 따라서 앙상블 분류기를 이용하여 높은 분류성능을 얻는 방법이 시도되어왔으며. 최적의 것을 찾기 위하여 유전자 알고리즘이 사용되기도 했다. 본 논문에서는 이를 발전시켜 다양한 최적의 앙상블을 생성하기 위해 종분화 방법을 사용한다. 림프종 암 데이터에 대하여 leave-one-out cross-validation을 적용한 결과, 제안한 방법으로 다양한 최적해를 탐색하는 것을 확인할 수 있었다.