Objective : We aimed to examine trends in critically ill neurology-neurosurgery (NNS) patients who were admitted to the intensive care unit (ICU) in South Korea and identify risk factors for in-hospital mortality after ICU admission in NNS patients. Methods : This nationwide population-based retrospective cohort study enrolled adult NNS adult patients admitted to the ICU from 2010 to 2019 extracted from the National Health Insurance Service in South Korea. The critically ill NNS patients were defined as those whose main admission departments were neurology or neurosurgery at ICU admission. The number of ICU admission, age, and total cost for hospitalization from 2010 to 2019 in critically ill NNS patients were examined as trend information. Moreover, multivariable logistic regression modeling was used to identify risk factors for in-hospital mortality among critically ill NNS patients. Results : We included 845474 ICU admission cases for 679376 critically ill NNS patients in South Korea between January 1, 2010 to December 31, 2019. The total number of ICU admissions among NNS patients was 79522 in 2010, which increased to 91502 in 2019. The mean age rose from 62.8 years (standard deviation [SD], 15.6) in 2010 to 66.6 years (SD, 15.2) in 2019, and the average total cost for hospitalization per each patient consistently increased from 6206.1 USD (SD, 5218.5) in 2010 to 10745.4 USD (SD, 10917.4) in 2019. In-hospital mortality occurred in 75455 patients (8.9%). Risk factors strongly associated with increased in-hospital mortality were the usage of mechanical ventilator (adjusted odds ratio [aOR], 19.83; 95% confidence interval [CI], 19.42-20.26; p<0.001), extracorporeal membrane oxygenation (aOR, 3.49; 95% CI, 2.42-5.02; p<0.001), and continuous renal replacement therapy (aOR, 6.47; 95% CI, 6.02-6.96; p<0.001). In addition, direct admission to ICU from the emergency room (aOR, 1.38; 95% CI, 1.36-1.41; p<0.001) and brain cancer as the main diagnosis (aOR, 1.30; 95% CI, 1.22-1.39; p<0.001) are also potential risk factors for increased in-hospital mortality. Conclusion : In South Korea, the number of ICU admissions increased among critically ill NNS patients from 2010 to 2019. The average age and total costs for hospitalization also increased. Some potential risk factors are found to increase in-hospital mortality among critically ill NNS patients.
Sangjoon Park;Jong Chul Ye;Eun Sun Lee;Gyeongme Cho;Jin Woo Yoon;Joo Hyeok Choi;Ijin Joo;Yoon Jin Lee
Korean Journal of Radiology
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제24권6호
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pp.541-552
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2023
Objective: Detection of pneumoperitoneum using abdominal radiography, particularly in the supine position, is often challenging. This study aimed to develop and externally validate a deep learning model for the detection of pneumoperitoneum using supine and erect abdominal radiography. Materials and Methods: A model that can utilize "pneumoperitoneum" and "non-pneumoperitoneum" classes was developed through knowledge distillation. To train the proposed model with limited training data and weak labels, it was trained using a recently proposed semi-supervised learning method called distillation for self-supervised and self-train learning (DISTL), which leverages the Vision Transformer. The proposed model was first pre-trained with chest radiographs to utilize common knowledge between modalities, fine-tuned, and self-trained on labeled and unlabeled abdominal radiographs. The proposed model was trained using data from supine and erect abdominal radiographs. In total, 191212 chest radiographs (CheXpert data) were used for pre-training, and 5518 labeled and 16671 unlabeled abdominal radiographs were used for fine-tuning and self-supervised learning, respectively. The proposed model was internally validated on 389 abdominal radiographs and externally validated on 475 and 798 abdominal radiographs from the two institutions. We evaluated the performance in diagnosing pneumoperitoneum using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and compared it with that of radiologists. Results: In the internal validation, the proposed model had an AUC, sensitivity, and specificity of 0.881, 85.4%, and 73.3% and 0.968, 91.1, and 95.0 for supine and erect positions, respectively. In the external validation at the two institutions, the AUCs were 0.835 and 0.852 for the supine position and 0.909 and 0.944 for the erect position. In the reader study, the readers' performances improved with the assistance of the proposed model. Conclusion: The proposed model trained with the DISTL method can accurately detect pneumoperitoneum on abdominal radiography in both the supine and erect positions.
최근 디지털 영상장비 개발 기술의 발전으로 인하여 중재 시술이 일반화되고 있다. 중재 영상시술은 미세한 카테터와 가이드와이어를 체내에 삽입하고 시술하는 기술적 특성으로 인하여, 시술의 효과와 안전성을 높이기위해서는 엑스선영상의 고화질이어야 한다. 이로인하여 방사선 피폭량이 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서 엑스선 디텍터의 성능을 개선하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한, 혈관 조영술을 기반으로 한 중재시술은 참조 영상 처리와 3D 의료 영상처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 중재시술을 지원하기 위한 가이드 시스템을 제안하고자 한다. 뇌혈관질환의 중재시술에 기존 혈관조형검사기반의 2D 의료영상이 갖고 있는 문제점을 해결하고, 중재시술 도구인 카테터와 가이드와이어의 목표 병변까지 실시간 위치 추적과 최적의 경로를 안내 해주고자 한다. 이를 위한 전체 시스템은 의료영상 획득부와 영상처리부 그리고 디스플레이 디바이스부로 구성하였다. 그리고 제안한 시스템에서 제공하는 가이드서비스의 실험환경은 브레인 팬텀(Complete intracranial model with aneurysms, ref H+N-S-A-010)을 엑스선으로 촬영하면서 실험하였다. 그리고 참조 영상을 생성하기 위해서 라프라시안 알고리즘 기반의 뇌혈관 모델링과 DICOM에서 추출한 이미지 처리를 위해 Volume ray casting 기법을 적용하였다. 그리고 카테터와 가이드와이어의 위치추적과 경로 제공을 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하였다. 끝으로 제안한 시스템에서 제공하는 카테터와 가이드와이어의 위치추적 수행결과를 보인다. 제안한 시스템은 향후 중재시술에 유용한 안내 서비스를 제공할 것으로 기대하고 있다.
목 적: 두피 악성종양의 치료에 광자선을 사용할 때 필요한 Bolus 재질들의 단점으로 인하여 3D Printer용 헬멧형 bolus가 제작되고 있다. 하지만 사용되는 재질인 PLA은 조직등가물질에 비해 높은 밀도를 가지고 있으며 환자가 착용할 경우 불편한 점들이 발생한다. 이에 본 연구에서는 3D Printer를 이용한 M3 wax 헬멧을 제작하여 악성 두피종양을 치료하는 방법을 시도해 보고자 한다. 대상 및 방법: 헬멧형 M3 wax의 모델링을 위해 두부인체모형팬텀을 CT로 촬영해 DICOM file로 획득하고, 두피 위에 헬멧이 위치할 부위를 Helmet contour로 제작하였다. M3 Wax 헬멧의 제작은 paraffin wax를 녹이고, 산화마그네슘, 탄산칼슘을 섞어 용해시킨 후 PLA 3D 헬멧의 내부에 넣고 표면의 PLA 3D 헬멧을 제거하였다. 치료계획은 총 10 Portal의 Intensity-Modulated Radiation Therapy(IMRT)로 세웠으며, 치료선량은 200 cGy로 eclipse의 Analytical Anisotropic Algorithm(AAA)를 사용하였다. 그 후 EBT3 film과 Mosfet(Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor: USA)를 이용해 선량검증을 실시하였으며, CT 모의치료실과 동일한 조건으로 두부인체모형팬텀을 재현해 IMRT Plan을 측정하였다. 결 과: CT상에서 측정된 Bolus의 Hounsfield unit(HU)는 $52{\pm}37.1$으로 나타났다. M3 wax bolus 측정점 A, B, C에서 TPS의 선량은 186.6 cGy, 193.2 cGy, 190.6 cGy으로 확인되었고, Mostet으로 3회 측정한 선량은 $179.66{\pm}2.62cGy$, $184.33{\pm}1.24cGy$, $195.33{\pm}1.69cGy$, 오차율은 -3.71 %, -4.59 %, +2.48 %였다. EBT3 Film으로 측정된 선량은 $182.00{\pm}1.63cGy$, $193.66{\pm}2.05cGy$, $196{\pm}2.16cGy$이었으며, 오차율은 -2.46%, +0.23 %, +2.83 %로 확인되었다. 결 론: M3 wax bolus는 2 cm의 두께로 제작되어 뇌 부분의 선량을 보다 쉽게 낮추어 치료계획을 수립할 수 있었다. 치료선량 검증에서의 EBT3 Film과 Mosfet의 선량계의 A, B, C 측정값에서도 두피의 표면선량 최대 오차율은 5 % 이내로 측정되었으며, 일반적으로 3 % 이내로 정확하게 측정되었다. M3 wax bolus는 제작과정 기간이 3D Printer보다 빠르고 비용이 저렴하며, 재사용 가능하고, 인체조직 등가물질로서 두피 악성종양 치료에 매우 유용한 Bolus이다. 따라서 3D Printer의 대용량 Bolus, Compensator의 제작시간 및 비용이 비싼 단점을 극복하는 주조형 M3 wax bolus의 사용이 추후 확대될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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