• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권3호
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• pp.227-235
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• 2012

유방영상은 유방 전체의 재현 가능한 영상을 만들며, 만져지지 않는 조기 유방암의 가장 중요한 소견인 미세석회화와 종괴를 발견할 수 있어 유방 질환의 일차적인 선별검사로 이용되고 있다. 유방 병변의 미세석회화는 조기 유방암의 진단에 있어서 중요한 병변으로 보고되고 있지만 유방초음파 검사에서 검출이 어렵다. 본 연구에서는 유방초음파 영상에서 미세석회화 검출을 위해 6가지의 질감분석 파라미터를 이용하였으며, 정상 초음파영상과 미세석회화가 보이는 초음파 영상 간의 병변인식률을 알아보았다. 실험결과로는 유방촬영영상과 유방 초음파영상에서 병변을 구별하는 컴퓨터자동진단 인식률은 70~98%로 상당히 높은 결과를 나타내었다. ROC 분석에서도 평균대조도와 엔트로피 파라미터의 특이도는 다소 낮게 나타났으나, 나머지 4개 파라미터의 민감도와 특이도는 90% 이상을 나타내어 초음파영상에서 미세석회화 검출의 가능성을 보였다. 향후 6가지 질감분석 알고리즘들 외에 추가적인 파라미터 알고리즘의 연구가 계속 진행되어 컴퓨터자동진단의 실용화기반을 마련한다면 전문의 진단의 예비단계로서 더욱 중요한 의미를 가질 것이며, 유방암의 조기진단에 매우 유용할 것으로 사료된다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.383-387
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• 2003

기존의 병리영상의 저장 및 관리, 공유를 위한 시스템이 수작업으로 이루어져 발생하는 문제점들을 보완하기 위한 방안으로 병리 영상의 전산화 및 대용량 자료를 표준화하여 보관하기 위한 시스템을 유방종양 영상을 사용하여 구축하였다. 다양한 유방종양 영상들을 질환별로 분류하고, 획득되어진 배율별로 구분하여 데이터 베이스를 구축하여 검색이 가능하도록 하였다. 비쥬얼 베이직을 이용하여 소프트제어를 개발하였으며, 검색되어진 영상에 대해 영상이 가지고 있는 컬러 및 질감특징값을 뽑아 영상의 객관적인 특성을 파악할 수 있도록 하였으며, 향후 다양하고 체계적인 병리 영상 세포은행을 구축하기 위 한 기반을 마련하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권3호
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• pp.763-769
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• 2023

유방 실질의 원발성 악성 흑색종은 극히 드물며, 대부분 유방 내 만져지는 종괴로 나타난다. 유방 농양으로 나타난 원발성 악성 흑색종은 아직까지 영문 문헌에 보고된 바 없다. 저자들은 반복적으로 재발하는 유방 농양이 있었던 71세 여자 환자에서 진단된 유방 실질의 원발성 악성 흑색종을 보고하고자 한다. 유방 자기공명영상 검사에서 조영증강되는 고형 부분과 낭성 또는 괴사 부분을 동반한 종괴가 있었고, 조영 전 T1 강조 영상에서 높은 신호 강도인 부분과 T2 강조 영상에서 어두운 신호 강도인 테두리가 있었다. 재발성 유방 농양의 임상 소견을 보인 본 증례에서 기저의 악성 질환 가능성을 의심하고 정확한 진단을 얻는 데 MRI 소견이 결정적인 역할을 하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.165-172
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• 2009

최근 ACS에 따르면 여성에게 유방암은 가장 많이 발병하는 암으로서 그 사망자 수도 두 번째로 많은 암이다. 유방 X선 영상의 종괴나 석회 환부는 진단을 위한 가장 중요한 단서로서 알려져 있으므로 유방암의 조기진단을 위하여 디지털 유방 X선 영상을 컴퓨터에서 처리하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 클러스터 지식베이스에 기반을 둔 진단시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 듀얼 OFUN-NET에 두 가지 종류의 특징 데이터를 처리하여 진단결과와 그 가능성을 알려준다. 실세계 의료기관으로부터 수집되고 공개적으로 제공되는 유방 X선 데이터베이스 DDSM으로부터 획득한 종괴와 석회 환부의 데이터를 사용하여 실험한다. 실험결과는 제안된 시스템이 기존의 방법보다 높은 분류 정확도와 유방 X선 영상 진단시스템으로서 전문가의 의사 결정을 도울 수 있는 타당한 결과를 보여준다.

• 대한영상의학회지
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• 제84권2호
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• pp.320-331
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• 2023

유방촬영술을 이용한 유방암 검진은 표준 영상 방법이다. 초음파에서 보이지 않고 유방촬영술이나 디지털 유방 토모신테시스에서만 보이는 의심스러운 석회화, 구조 왜곡의 조직학적 진단을 위해 입체정위생검과 유방촬영술 유도하 수술 전 위치결정술을 시행한다. 본 종설에서는 입체정위생검의 적응증 및 비적응증, 방법, 입체정위생검 후 클립 삽입과 디지털 유방 토모신테시스 유도하 입체정위생검에 대해 알아보고자 한다. 또한, 유방촬영술 유도하 수술 전 위치결정술을 침위치결정술과 비침위치결정술로 나누어 소개하고자 한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.683-692
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• 2018

유방촬영장치(mammography equipment, ME)을 이용한 유방검사(mammography, MG)의 경우 유방암의 조기진단을 위해 가장 일반적으로 시행되고 있는 검사방법으로 유방 내 섬유화 조직, 미소석회화 및 종양덩어리의 발견과 진단은 유방촬영장치의 품질관리(quality management, QM)에 의해 크게 영향을 받게 된다. 특히, 유방검사에서 품질관리란 장치와 연관된 문제점들이 임상영상에서 영상의 질(image quality, IQ) 저하로 진단영역 축소를 초래할 수 있는 발생가능한 모든 문제점을 사전에 파악하여 교정함으로써 항상 일정수준의 영상의 질을 유지하고 영상을 획득할 수 있게 하는 행위를 의미한다. 이에 본 연구진은 유방촬영장치를 이용한 유방검사의 품질관리에 대한 일반적인 내용을 요약하여 보고 한다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권2호
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• pp.121-125
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• 2010

목적 : 본 연구는 유방암 진단 후 추가적으로 유방암을 발견하는 데 있어 3 테슬러 유방자기공명 영상의 진단적 정확성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 2009년 3월부터 6월까지, 새롭게 유방암을 진단 받은 101명의 환자가 유방 자기공명 영상을 촬영하고 수술을 받았다. 자기공명영상에서는 종양의 범위와 다초점, 다중심, 반대측 유방암이 의심되는 소견에 대해 분석하였다. 자기공명영상으로 발견된 유방암은 조직검사나 위치결정술 후 수술로 진단되었다. 결과 : 34명 환자에서 37예의 암이 의심되는 소견이 추가적으로 자기공명영상에서 보였다. 16예의 다초점 유방암, 11예의 다중심 유방암 그리고 2예의 반대측 유방암을 포함하여 29예가 진양성이었다(29/37, 78.4%); 13 (44.8%)예는 관내상피암 그리고 16 (55.1%)예는 침윤성 암이었다. 6예의 양성 병변, 2예의 고위험병변을 포함하여 8예가 위양성이었다(8/37, 21.6%). 결론 : 3 테슬러 자기공명영상에서 최근에 유방암이 진단된 환자의 33.7%에서 추가적으로 암이 의심되는 소견이 보였다. 추가적으로 유방암을 발견하는 3 테슬러 자기공명영상의 민감도와 특이도는 각각 100%, 89.3% 였다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.1-5
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• 2006

본 논문에서는 유방암의 조기발견에 있어서 중요한 소견중 하나인 군집화된 미세석회질을 유방촬영 영상으로부터 자동으로 분석 및 검출하는 컴퓨터 보조 검출 시스템을 구현하였다. 전처리단계로서 유방영상에 메디안 필터를 사용하여 잡음을 제거하고, 히스토그램과 레이블링 연산을 수행하여 실제 유방영역만을 추출 하는 작업을 구현하였다. 그런 후에 추출된 실제 유방영역에서 LoG (Laplacian of Gaussian)연산을 수행하고 히스토그램을 분석하여 이진화를 수행한후에 후보점을 검출하였다. 마지막으로 이를 이용하여 영역확장 알고리즘을 수행하여 미세석회질의 후보영역을 검출한 후, 미세석회질간의 거리를 분석하여 최종 관심영역을 추출하였다. 데이터베이스는 총 20개의 MIAS Mini Database의 맘모그램 영상을 사용하였으며 실험결과 89%라는 검출 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한영상의학회지
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• 제85권4호
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• pp.813-819
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• 2024

이소성 유방 조직은 배아발생 과정 중 유선의 불완전한 퇴화로 발생하며 인구의 0.2%-6%를 차지한다. 흉벽이나 복벽에 발생한 이소성 유방암은 특히 드물게 보고되었다. 본 연구에서는 양측 전흉벽의 이소성 유방에 유방암과 섬유선종이 동시에 발생한 38세 여성의 매우 드문 사례를 초음파 및 자기공명영상 소견과 함께 보고하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.70-77
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• 2019

조기 유방암을 진단하기 위해서는 유방초음파 판독이 매우 중요하다. 초음파 검사는 초음파장비에 따라 화질의 차이가 심하게 나타날 뿐만 아니라 검사자의 경험과 숙련 정도에 따라 진단의 차이가 크게 나타난다. 따라서 정확한 진단과 치료를 위하여 객관적인 판단기준이 필요하다. 이에 본 연구에서는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 알고리듬을 적용하여 질감 특성을 분석하고 특징파라미터들을 추출하여 신경망분류기를 이용하여 유방암을 진단하였다. 유방초음파 영상은 정상 조직과 양성, 악성 종양으로 분류하여 질감 특성 파라미터 6가지를 추출하였다. 유방초음파검사로 진단된 정상 영상, 악성 및 양성종양 영상 각각 14증례를 대상으로 추출된 6개의 파라미터들을 적용하여 다층 퍼셉트론 신경망구조 역전파 학습방법으로 학습을 시켰다. 학습된 모델에 정상 유방 영상 51증례, 양성종양 영상 62증례, 악성종양 영상 74증례의 영상을 사용하여 분류한 결과 95.2%의 분류율을 나타내었다.