• 한국방사선학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.63-71
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• 2012

본 연구는 유방영상검사의 최고의 관심영역인 DR 방식의 유방영상에서 유방암 진단의 정확도를 평가하고, 유방암 환자들의 특성을 알아보고자 DR 방식으로 유방영상검사를 실시한 유방암 환자 57명을 대상으로 2010년 5월부터 2011년 6월까지 조사되었다. 유방암 환자들의 평균 나이는 50.8세이었고, 유방암의 발생 부위는 상외측(UOQ)이 전체의 33.3%로 가장 많은 것으로 조사되었다. 연령에 따른 유방암 발생은 40-49세에서 42.1%로 모든 연령대에서 가장 높게 나타났다. 유방암 환자들의 유방조직 밀도는 지방형 유방이 31.6%(18/57), 치밀유방이 68.4%(39/57)로 나타나, 70%에 가까운 유방암 환자들이 치밀유방의 형태를 띠고 있었다. 유방영상에서 방사선학적 병변 중 종괴와 미세석회화가 함께 동반된 경우 (45.3%)가 유방암 발견율이 가장 높은 것으로 조사되었고, 치밀유방에서 미세석회화를 동반하지 않는 종괴의 경우 지방형 유방에서보다 유방암의 발견율이 더 낮은 것으로 조사되었으며, 이러한 종괴는 치밀유방에서 위음성율을 높이는 원인이 되고 있다. Digital mammography의 위음성률은 7.0%이었고, 민감도는 93.0%인 것으로 조사되었다. 치밀유방의 위음성율은 12.8%, 민감도는 87.2%로 조사되었는데 이는 이전에 보고된 screen film mammography의 치밀유방에서 보다 유방암에 대한 민감도가 더 높은 것으로 조사되었다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제53권3호
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• pp.408-413
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• 2010

목 적 : 소아에서 급성 신우신염 진단시 computed tomography(CT)와 비교하여 $^{99mTc}DMSA$ scintigraphy (DMSA)의 상대적 제한점이 있음을 확인하고자 하였다. 방 법 : 64채널 CT가 도입된 2006년 9월 이후 3년 동안 급성복증이나 발열성 급성병증으로 복부 CT검사를 받은 환아 중 급성 신우신염의 소견을 보였으나 후속으로 시행된 DMSA에서는 이상소견을 발견되지 않은 'DMSA 위음성 환자' 10명을 연구대상으로 선정하여 이들의 임상상과 CT 소견을 분석하였다. CT촬영에는 필립스사의 브릴리언스-64 모델을, DMSA 스캔에는 Siemens사의 Orbiter 75 기종을 사용하였다. 결 과 : 총 10명 중 남자가 8명, 영유아가 8명이었으며 내원당시 평균 1.1일간 발열이 있었고 말초혈액 백혈구 수, 적혈구침강 속도, C-반응단백 등의 급성반응표지가 증가된 상태였다. DMSA 정상 소견을 보였던 10명에서 CT 신장환부 소견은 국소적인 경우가 6례, 미만성인 경우가 4례였다. 대개 일측성이었으며 양측 신장 모두 침범된 경우는 2례였다. DMSA에서 확인되지 않은 CT상 병변 개수는 총 22개 확인되었다. DMSA 비교신기능 측정법은 신손상 정도를 가늠하는데 도움이 되지 않았다. 결 론 : 본 연구를 통하여 DMSA검사는 CT검사상 양성인 급성 신우신염의 신장환부를 밝혀내지 못하는 제한점이 있음이 확인되었다. DMSA 위음성 결과는 주로 질병초기에 영아 환자에서 흔히 발생하는 것으로 보이나, 그 정확한 이유와 발생 비율 등을 밝히기 위해서는 전향적인 추가조사가 필요하다.

• Korean Journal of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery
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• 제60권3호
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• pp.107-111
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• 2017

Background and Objectives The bedside head impulse test (bHIT) in bare eyes often overlooks possible vestibular losses by missing the corrective saccade. This is why it is necessary to compare bHIT against video head impulse test (vHIT), which is more accurate in identifying vestibular losses than the bedside test. Subjects and Method A total of 51 vHIT positive ears underwent the study, and out of those, 47 were diagnosed with dizziness. bHIT and vHIT were performed for patients, and the occurrence rate of overt saccade (OS) was calculated. Results Among the 51 vHIT positive ears, 33 (64.7%) were bHIT positive ears and 18 ears (35.3%) were bHIT negative. Patterns of positive vHIT were classified as A: no corrective saccade, B: covert saccade (CS) only, C: OS only, and D: CS with OS (CS+OS), which were 45 out of 51 ears (88%). The occurrence rate of OS was higher in the bHIT positive group than in the bHIT negative group (p=0.05), and higher in the CS negative group (CS-) than in the CS positive group (CS+) (p<0.001). Conclusion Possible causes of false negative results of bHIT are seen as following: the absence of corrective (covert and overt) saccade, the occurrence of CS only, and missing the OS during the bHIT (probably due to low occurrence rate of OS). The occurrence of CS should be considered as an important factor in false negative bHIT when lowering the occurrence rate of OS.

• 대한핵의학회지
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• 제34권2호
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• pp.119-128
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• 2000

목적: 유방암이 의심되는 환자에서 $^{99m}Tc$-Tetrofosmin 유방 스캔과 $^{99m}Tc$-MIBI 유방 스캔의 유방암 진단성능을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 유방 종물이나 방사선 유방촬영과 초음파 검사상 이상소견이 의심된 48명의 환자를 대상으로 $^{99m}Tc$-Tetrofosmin 유방 스캔과 $^{99m}Tc$-MIBI 유방스캔을 시행하였다. 조직결과는 33명의 환자에서는 수술로 확진 되었으며 15명의 환자는 세침흡인 세포진검사로 병리 결과를 얻었다. $^{99m}Tc$-MIBI 유방스캔은 925 MBq의 $^{99m}Tc$-MIBI를 정맥주사하고 엎드린 자세에서 양측 측면사진과 전흉부 영상을 획득하였다. $^{99m}Tc$-Tetrofosmin 유방 스캔은 43명의 환자에서는 $^{99m}Tc$-Tetrofosmin을 정맥주사 함과 동시에 80단위영상(1분/단위영상)의 동적 영상을 얻었으며 나머지 5명은 $^{99m}Tc$-MIBI 유방 스캔과 동일한 방법을 이용하였다. $^{99m}Tc$-Tetrofosmin 유방스캔과 $^{99m}Tc$-MIBI 유방 스캔의 결과를 병리조직 결과와 서로 비교 분석하였다. 결과 : 33명의 환자는 악성 유방암으로 진단되었으며, 15명은 양성 질환으로 진단되었다. $^{99m}Tc$-MIBI 유방 스캔의 진양성, 진음성, 위양성, 위음성은 19, 10, 5, 4이었으며 예민도, 특이도, 양성 예측률, 음성 예측률은 각각 87.8%, 66.7%, 85.3%, 71.4%였다. $^{99m}Tc$-Tetrofosmin 유방 스캔의 진양성, 진음성, 위양성, 위음성은 31, 10, 5, 2이었으며 예민도, 특이두 양성 예측률, 음성 예측률은 각각 93.9%, 66.7%, 86.1%, 73.3%였다. 한 명의 환자에서는 $^{99m}Tc$-Tetrofosmin 유방 스캔과 $^{99m}Tc$-MIBI 유방 스캔 모두에서 위음성을 보였는데 종양의 크기가 0.5 cm였다. 결론: $^{99m}Tc$-Tetrofosmin 유방 스캔과 $^{99m}Tc$-MIBl 유방 스캔 모두 유방암 진단에 비침습적이고 유용한 검사이며 $^{99m}Tc$-Tetrofosmin은 유방암 진단에서 $^{99m}Tc$-MIBI에 비교할 만한 성적을 보였으며, 유용하게 사용될 수 있으리라 여겨진다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권1호
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• pp.53-62
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• 2023

Objective : Deep learning is a machine learning approach based on artificial neural network training, and object detection algorithm using deep learning is used as the most powerful tool in image analysis. We analyzed and evaluated the diagnostic performance of a deep learning algorithm to identify skull fractures in plain radiographic images and investigated its clinical applicability. Methods : A total of 2026 plain radiographic images of the skull (fracture, 991; normal, 1035) were obtained from 741 patients. The RetinaNet architecture was used as a deep learning model. Precision, recall, and average precision were measured to evaluate the deep learning algorithm's diagnostic performance. Results : In ResNet-152, the average precision for intersection over union (IOU) 0.1, 0.3, and 0.5, were 0.7240, 0.6698, and 0.3687, respectively. When the intersection over union (IOU) and confidence threshold were 0.1, the precision was 0.7292, and the recall was 0.7650. When the IOU threshold was 0.1, and the confidence threshold was 0.6, the true and false rates were 82.9% and 17.1%, respectively. There were significant differences in the true/false and false-positive/false-negative ratios between the anterior-posterior, towne, and both lateral views (p=0.032 and p=0.003). Objects detected in false positives had vascular grooves and suture lines. In false negatives, the detection performance of the diastatic fractures, fractures crossing the suture line, and fractures around the vascular grooves and orbit was poor. Conclusion : The object detection algorithm applied with deep learning is expected to be a valuable tool in diagnosing skull fractures.

• 한국환경보건학회지
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• 제45권5호
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• pp.511-519
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• 2019

Objectives: The standard method for the enumeration of environmental Legionella is culturing, which has several disadvantages, including long incubation and poor sensitivity. The purpose of this study is to demonstrate the usefulness of real-time PCR and to improve the standard method. Methods: In 200 environmental water samples, a real-time PCR and culture were conducted to detect and quantify Legionella. Using with the results of the survey, we compared the real-time PCR with the culture. Results: Each real-time PCR assay had 100% specificity and excellent sensitivity (5 GU/reaction). In the culture, 36 samples were positive and 164 samples were negative. Based on the results of the culture, real-time PCR showed a high negative predictive value of 99%, 35 samples were true positive, 105 samples were true negative, 59 samples were false positive and one sample was a false negative. Quantitative analysis of the two methods indicated a weak linear correlation ($r^2=0.29$, $r^2=0.61$, respectively). Conclusions: Although it is difficult to directly apply quantitative analysis results of real-time PCR in the enumeration of environmental Legionella, it can be used as a complementary means of culturing to rapidly screen negative samples and to improve the accuracy of diagnosis.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.451-456
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• 2004

징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권3호
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• pp.1149-1155
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• 2016

Background: Examination of sentinel lymph node (SLN) biopsies provides accurate nodal staging for breast cancer and plays a key role in patient management. Procurement of SLNs and the methods used to process specimens are equally important. Increasing the level of detail in histopathological examination of SLNs increases detection of metastatic tumours but will also increase the burden of busy laboratories and thus may not be carried out routinely. Recommendation of a reasonable standard in SLN examination is required to ensure high sensitivity of results while maintaining a manageable practice workload. Materials and Methods: Twenty-four patients with clinically node-negative breast cancer were recruited. Combined radiotracer and blue dye methods were used for identification of SLNs. The nodes were thinly sliced and embedded. Serial sectioning and immunohistochemical (IHC) staining against AE1/AE3 were performed if initial H&E sections of the blocks were negative. Results: SLNs were successfully identified in all patients. Ten cases had nodal metastases with 7 detected in SLNs and 3 detected only in axillary nodes (false negative rate, FNR=30%). Some 5 out of 7 metastatic lesions in the SLNs (71.4%) were detected in initial sections of the thinly sliced tissue. Serial sectioning detected the remaining two cases with either micrometastases or isolated tumour cells (ITC). Conclusions: Thin slicing of tissue to 3-5mm thickness and serial sectioning improved the detection of micro and macro-metastases but the additional burden of serial sectioning gave low yield of micrometastases or ITC and may not be cost effective. IHC validation did not further increase sensitivity of detection. Therefore its use should only be limited to confirmation of suspicious lesions. False negative cases where SLNs were not involved could be due to skipped metastases to non-sentinel nodes or poor technique during procurement, resulting in missed detection of actual SLNs.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.75-81
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• 2004

징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.

• BMB Reports
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• 제55권9호
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• pp.429-438
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• 2022

Cervical cancer is the fourth most common malignancy in women worldwide. Although infection from human papillomavirus (HPV) has been the leading cause of cervical cancer, HPV-negative cervical cancer accounts for approximately 3-8% of all cases. Previous research studies on cervical cancer have focused on HPV-positive cervical cancer due to its prevalence, resulting in HPV-negative cervical cancer receiving considerably less attention. As a result, HPV-negative cervical cancer is poorly understood. Its etiology remains elusive mainly due to limitations in research methodology such as lack of defined markers and model systems. Moreover, false HPV negativity can arise from inaccurate diagnostic methods, which also hinders the progress of research on HPV-negative cervical cancer. Since HPV-negative cervical cancer is associated with worse clinical features, greater attention is required to understand HPV-negative carcinoma. In this review, we provide a summary of knowledge gaps and current limitations of HPV-negative cervical cancer research based on current clinical statistics. We also discuss future directions for understanding the pathogenesis of HPV-independent cervical cancer.