22q11.2미세중복 증후군은 학습장애, 선천적 기형에서부터 정상에 이르기까지 다양한 표현형을 나타내는 증후군으로써, 22q11.2 미세결실 증후군인 DiGeorge 증후군과 동일한 위치에서 발생하는 질환이며, 이러한 원인은 유전적 불안정성이 높은 low-copy repeats (LCR) 부위에서 일어나는 유전체의 결손이나 중복에 의해 형성되는 것으로 보고되고 있다. 최근 array CGH가 임상분야에 적용됨에 따라 22q11.2 미세중복 증후군의 진단이 증가되고 있다. 이론적으로 22q11.2 부위의 미세중복이나 미세결실의 빈도는 동일하게 발생해야 하지만, 현재까지 미세결실에 비해 미세중복의 증례보고는 상대적으로 드물며 이는 증상이 없는 경우가 많기 때문인 것으로 알려져 있다. 특히 이전 보고에서 산전에 발견된 미세중복의 증례는 단1례 만이 보고된 바 있다. 저자들은 산전에 진단된 22q11.2 미세중복 증후군 1례의 보고를 통해 유전상담의 중요성과 array CGH의 임상 적용에 관하여 논하고자 한다.
목적: 관상동맥질환은 치료법이 개발되어 있는 매우 치명적인 질환이므로 빠른 진단과 치료방법의 결정 및 재발이나 앞으로의 위험성에 대한 평가가 중요하다. 최근에는 병태생리를 반영하는 심근관류 SPECT와 해부학적 영상인 CT의 퓨전 영상에 대한 기대가 증가되고 있다. 저자들은 심근관류 SPECT에서 가역적인 관류 변화가 있었던 환자에서 퓨전영상의 유용성에 대하여 후향적 분석을 하였다. 대상 및 방법: 다기관 공동 연구로 전국 5개 대학 병원에서 48명의 환자(남:녀=26:22, 나이: $63.3{\pm}10.4$ 세)를 대상으로 하였다. 환자들은 아데노신 약물부하로 Tc-99m 세스타미비 혹은 테트로포스민을 이용하여 휴식기 및 부하기 심근관류 SPECT와 64채널 다중검출 CT를 이용하여 CTA를 시행하였으며, 소프트웨어(CardIQ, GE healthcare)로 두 영상을 퓨전하여 두 검사의 진단 정확도를 비교하였다. 결과: 48명의 환자를 대상으로 144개의 관상동맥에 대하여 분석하였다. 이들 중에서 단일 혈관 질환 환자가 17명, 두혈관 질환 환자가 15명, 세혈관 질환 환자가 11명, 유의한 협착이 없는 환자가 3명이었고, 2명의 환자에서 좌측 주관상동맥의 협착이 발견되었다. 좌측 주관상동맥에 협착이 있었던 2명을 제외하고, 관상동맥의 협착을 진단하는데에 있어 심근관류 SPECT는 민감도 68.8%, 특이도 70.7%이었으며, 퓨전영상은 각각 82.5%, 79.3%, 이었고, 두 검사의 진단 정확도에는 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 퓨전영상에서는 좌측 주관상동맥의 협착을 포함하여 전체 82개의 협착 혈관 중 68개의 협착을 진단하였고, 심근관류 SPECT만으로 분석할 때보다 11개의 협착 병변을 추가로 확인할 수 있었다. 또한 애매한 관류저하를 보였던 3개의 관류저하 부위를 허혈 병변에서 제외할 수 있었으며, 4개의 병변은 관류저하를 유발하는 관상동맥을 수정하였다. 3개의 허혈 병변에 대하여서는 허혈 관련 병변 분절을 정확하게 국소화할 수 있었다. 결론: 심근 관류 SPECT와 CTA의 3차원 퓨전 영상은 관상동맥 질환의 병태생리를 포괄적으로 이해할 수 있도록 도움을 주고, 진단의 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.
TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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