• 공업화학
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• 제28권4호
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• pp.397-403
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• 2017

해마다 증가하는 알츠하이머 질병에 걸린 환자 수는 전체 노인 인구의 15%에 다다르고 있다. 인지장애를 유발하는 심각한 알츠하이머 질병을 조기에 진단하는 것은 중요한 일이지만 MRI, PET, 척수액 진단법과 같은 기존 진단법은 고비용뿐만 아니라 장시간의 진단으로 환자에게 부담을 줄 수 있다. 이러한 기존 알츠하이머 질병 진단법의 단점을 극복하기 위하여 소량의 환자 시료(예 : 혈액)만으로 신속하게 알츠하이머 질병을 조기에 진단할 수 있는 다양한 바이오센싱 기술을 개발하는 연구가 지속되고 있다. 본 미니총설에서는 알츠하이머 질병 진단에 유용하게 활용될 수 있는 혈액 바이오마커를 정성 및 정량적으로 검출할 수 있는 바이오칩 기반의 센서 기술과 이를 통한 조기진단 기술에 대해 간략하게 서술하고, 이와 관련한 최신 연구현황과 발전방향에 대해 논의하고자 한다.

• 보험의학회지
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• 제19권
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• pp.109-117
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• 2000

연구배경 : 3대 특정질병 진단보험금지급의 양상과 경향을 평가하고자 하였다. 방법 : 1997년 7월${\sim}$1999년 3월까지 당사의 한 건강보험가입자 중 1998년 1월${\sim}$1999년 9월 기간동안 당사 약관상의 정의에 의한 악성종양, 급성심근경색증, 뇌졸중으로 진단보험금이 지불된 총 411건에 대해 조사하였다. 결과 : 3대 특정질병 진단보험금 지급건 총 411건의 구성을 보면 악성종양이 290건(70.6%), 급성심근경색이 25건(6.1%) 그리고 뇌졸중이 96건(23.3%)이었다. 남녀비율은 남자 280건(68.1%), 여자 131건(31.9%)이었다. 3대 특정질병 진단급여금 지급건의 평균연령은 $3.88{\pm}5.9$이었다. 3대 특정질병 진단보험금 지불건은 $30{\sim}39$세 연령대에서 187건(45.4%)으로 가장 많았고, 그 다음으로 $40{\sim}49$세 연령대 178건(43.2%)의 순이었다. 계약시점에서 3대 특정질병 진단보험금 지급 시까지 평균진단확정 기간은 325.2일${\pm}$184.9일 이었다. 계약 후 12개월 내에 진단지급보험금 발생건은 총 193건(55.3%)이었고, 12개월 이후에 지급된 건은 156건(44.7%)이었다. 계약 후 12개월 내에 진단지금보험금 발생건 193건을 분석하여 보면 3개월 이상${\sim}$4개월 미만이 40건(20.7%)로 가장 많았다. 악성종양의 신체계통별로 보면 소화기관>유방>여자생식기>호흡기계 순이었다. 악성종양을 장기별로 보면 위암>유방암>간암 및 담도계암>결장암과 직장암, 자궁경부암의 순이었다. 남자의 경우 위암>간암 및 담도계암>결장암과 직장암의 순이었고 여자의 경우 유방암>자궁경부암(상피내암 제외)>결장암, 직장암의 순이었다. 뇌졸중의 종류별 빈도를 보면 뇌경색증(47.9%)>뇌내출혈(34.4%)>거미막하출혈(9.4%)의 순이었다. 결론 : 3대 특정질병 중 악성종양이 다수를 차지하고 있었고, 남자가 여자보다 훨씬 많았고 주로 $30{\sim}39$세 연령대, $40{\sim}49$세 연령대였다. 계약 후 12개월 내에 진단지급보험금 발생건을 분석하여 보면 3개월 이상${\sim}$4개월 미만이 40건(20.7%)으로 가장 많았다는 것은 역선택의 가능성 그리고 제척기간 중 발생한 3대 특정질환이 3개월 이후 특히 3개월 이상${\sim}$4개월 미만 사이에 지급청구되었을 가능성을 시사하는 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.185-193
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• 2011

결핵은 환자를 미리 발견하여 치료함으로서, 질병의 전파를 차단하여 새로운 감염자가 발생을 최소화하고, 결핵을 조기에 예방 및 진단하는 것이 중요하다. 그러므로 현재 의학에서는 디지털 의료영상을 활용하여 질병진단의 보조 수단으로서 컴퓨터자동진단시스템이 응용되고 있다. 본 연구에서 주성분 분석(PCA)과 질감분석(Texture features)의 알고리즘을 이용하여 결핵의 질병을 자동으로 판별 및 인식하였으며, 그 기준에 따라 디지털 흉부 방사선영상에서 컴퓨터자동진단의 실용화를 위한 선행연구를 하였다. 실험결과는 주성분분석을 이용한 병변 인식률은 전문의의 질병에 대한 판독률보다 낮게 나타났지만, 질감분석의 인식률은 전문의 판독결과보다 높은 병변 인식률을 나타내었다. 그러므로 제안하는 알고리즘을 활용한 컴퓨터자동진단시스템은 임상의사에게 부가적인 보조 수단으로서 예비판독 단계의 정보를 제공하여 질병의 조기진단 및 예방이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.425-427
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• 1999

본 논문에서는 시간 간격을 두고 활영한 흉부의 단순 x선 영상의 차영상을 이용하여 컴퓨터 도움 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 흉부 단순 x선 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 특히, 이 방법은 폐암과 같이 조기진단이 매우 어려운 질병에 대하여 정기검진 등에서 정기적으로 촬영한 단순 x선 영상을 이용하여 조기진단을 할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다. 그러나, 촬영시의 여러 가지 조건들, x선의 세기와 조영시간, 환자의 촬영 자세 및 호흡 상태 등에 따라 단순 x선 영상이 크게 달라져 단순한 뺄셈에 의한 차영상은 진단에 도움이 되지 못한다. 진단에 도움을 주기 위해서는 두 영상 사이의 전체적인 밝기와 대조도를 맞추고 늑골, 쇄골 등 해부학적 구조물의 위치와 크기를 서로 맞추어 차영상을 얻는 영상처리 방법이 필요하다. 또한, 폐의 크기와 위치도 서로 맞추어 차영상을 얻어야 한다. 그러나, 이러한 방법도 늑골과 폐의 크기와 위치 변화가 서로 일치하지 않는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 영상처리를 통하여 차영상을 얻는 방법에 대하여 논하고 방법상의 문제점과 해결 방법을 제시한다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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• pp.11-18
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• 2006

바이오칩의 대표 주자인 DNA 칩은 점차 분자생물학의 주요 도구로 인식되고 있다. 쓰임새 또한 다양해져 기초 생물학, 기능 유전체학 연구뿐만 아니라 임상 현장에서의 적용을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임상분야에서 최근 주목 받고 있는 분야가 DNA 칩을. 이용한 질병진단 및 예후 측정이다. 개별 환자 세포의 분자유전학적 상태는 DNA 칩의 유전체 프로파일링(genome-wide profiling)으로 상세히 파악될 수 있으므로, DNA 칩은 질병의 세부아형 진단, 약물에 대한 개인 민감도 측정, 정확한 예후 측정을 통한 환자의 세심한 관리 등 미래 의료의 핵심이라 할 수 있는 개인별 맞춤 치료(personalized medicare)를 가능하게 하는데 지대한 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 특히 수많은 질병 중에서 현대인의 난치병으로 손꼽히는 암은 DNA 칩 분석의 주요 적용 대상이다. 암에 연관된 복잡한 메커니즘을 기존의 단일 표지자로 진단하는 데는 한계가 있기 때문에, DNA 칩을 이용해 질병의 특정 phenotype과 관련 있는 암의 특이 패턴을 전사체 수준에서 분석하여 새로운 형태의 분자유전학적 표지자(transcriptional molecular signature)를 발굴하는 것이다 본 발표에서는 이러한 연구에 쓰이는 DNA 칩 분석 방법들과 실제 위암 데이터에 적용한 사례에 대해 논의하고자 한다. 연세의대 암전이 연구센터의 17K cDNA 칩을 이용하였으며, 진단 및 예후 측정을 위한 여러 분석 방법을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.407-414
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• 2002

최근 자신의 건강에 관한 관심이 고조됨에 따라 웹 상에서 많은 증상 진단 사이트들이 대두되고 있다. 그러나 기존의 건강정보 사이트들은 사용자에게 매우 제한된 기능만을 제공하고 있다. 본 논문에서는 신경망의 학습 효과를(전문가의 지식이 아니라) 진단 과정에 통합되도록 함으로써 유연한 증상-진단 도구를 제안한다. 즉 사용자(흑은 전문가)가 웹 상에서 단계별로 지정한 증상들을 바탕으로 하여 신경망 모델에 적용함으로써 보다 유연하게 사용자의 질병을 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발한다. 제안한 알고리즘은 두 가지 중요한 특징을 가진다 : 1) 일반 사용자들은 조기에 자신의 질병에 대한 진단을 받을 수 있고, 2) 전문가는 예상 질병 목록과 함께 각 질병의 가능성(확률)을 참조함으로써 진단의 정확성을 높일 수 있다는 점이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.386-393
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• 2008

시간이 부족한 현대인과 보살핌이 부족한 고령화 인구의 증가로 인해 비교적 가벼운 질병을 방치해 더 큰 고통을 겪는 경우가 발생하여 직접 병원에 가지 않고 자신의 건강 상태를 파악할 수 있는 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 하지만 질병의 특성상, 증상의 차이와 구분에 의해 같은 질병이라도 다른 치료와 예방이 필요하고 다른 질병으로 세부 도출될 가능성이 있다. 따라서 증상의 차이를 고려하지 않고 단순한 증상의 선택만으로 도출된 결과는 상황을 더욱 악화시킬 가능성이 있다. 본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 소속 함수로 표현하고 퍼지 추론 방법을 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출 할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.81-90
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 지능형 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안된 자가 진단 시스템은 보건 복지부에 제출된 '한국인이 부담을 가지는 질병' 관련보고서를 참조하여 선정한 30가지의 질병과 각 질병에 대한 대표 증상을 이용하여 질병을 도출한다. 본 논문에서는 개선된 FCM 알고리즘을 적용하여 질병 종류를 군집화하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 기존의 방법에서는 입력 벡터와 군집 중심과의 거리를 측정한 후 거리가 가까운 5가지를 선택하기 때문에 선택된 질의와 관련 없는 질병을 도출하는 단점이 있었다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 선택된 질의와 도출된 질병에 대한 퍼지 소속도를 이용하여 정렬한다. 정렬된 질병에서 상위 5가지를 도출한 결과, 선택된 질의와 관련된 질병만을 도출하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.303-310
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• 2013

초음파영상은 갑상선 질병에서 결절성 갑상선 질병을 진단하는 검사로서 결절의 위치, 크기, 개수, 내부 에코 특성에 대한 정보를 제공하여 암의 가능성이 높은 고위험 결절을 선별하며, 세침흡인 검사 시 정확한 유도를 가능하게 한다. 갑상선 결절 중 악성으로 진단되는 경우는 5% 미만이지만 초음파에서 감별진단이 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 병리학적으로 갑상선 유두암으로 진단된 증례를 실험 대상으로 하며, 영역을 묘사하는 알고리즘으로 그 질감을 정량화하는 방법으로 질감특징 분석(TFA)를 적용하여 컴퓨터자동진단의 검출 효율을 실험하였다. 초음파영상에서 관심영역을 설정하여 $50{\times}50$ 픽셀 크기, 히스토그램 평활화로 전처리하여 실험영상을 획득하였다. 전체영상 70증례에서 갑상선 유두암의 영상 35증례를 테스트 영상으로 하고, 고유영상 생성의 정상영상 35증례를 학습영상으로 실험하였다. 질감특징 분석 알고리즘을 적용한 실험결과 GLavg, SKEW, UN, ENT 4개 파라미터의 질병 검출 효율이 91~100%로 높게 나타났다. 이는 갑상선 결절 질병을 감별하는 컴퓨터자동진단의 응용을 나타내며, 갑상선 질병의 감별진단에 전처리 자동진단 가능성을 나타낸다. 향후 추가적인 관련 알고리즘의 연구가 계속 진행된다면 갑상선 질병의 컴퓨터자동진단의 실용화기반을 마련할 수 있을 것이고, 다양한 초음파영상의 질병에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.55-58
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• 2021

PFCM-R 알고리즘을 적용한 기존의 반려견 진단 방법에서는 클러스터링에서 사용되는 파라미터 값을 경험적으로 설정하고 견주가 입력하는 증상들 사이에서 관련성이 낮은 증상이 필터링 되지 않아서 질병의 도출 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 노드 활성 함수를 적용하여 증상간의 관련성이 적은 증상 데이터를 제거하여 학습 데이터를 구성한 후, 연상 메모리 알고리즘에 적용하여 반려견의 질병에 대한 진단 성능을 개선시키는 하이브리드 기반 다층 학습 구조를 제안하여 반려견 진단에 적용한다. 기존의 PFCM-R 알고리즘 진단 방법과 제안된 하이브리드 다층 구조 진단 방법을 비교분석한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 입력된 증상들에 대해서 기존의 방법보다 관련성이 있는 질병 도출 성능이 23.7%가 개선되었다.