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미세먼지 예측 성능 개선을 위한 시공간 트랜스포머 모델의 적용 (Application of spatiotemporal transformer model to improve prediction performance of particulate matter concentration)

  • 김영광;김복주;안성만
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.329-352
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    • 2022
  • 미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

선천성 만곡족의 장기 수술적 치료 결과 (Long-Term Results of Surgical Treatment for the Idiopathic Clubfoot)

  • 김휘택;김인희;조윤재;안태영
    • 대한정형외과학회지
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    • 제54권6호
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    • pp.547-556
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    • 2019
  • 목적: 도수조작 및 석고 교정을 통해 보존적 치료를 시행하였으나 잔여 혹은 재발변형으로 수술적 치료를 받았던 특발성 만곡족 환아의 장기 치료 결과를 분석하였다. 대상 및 방법: 방사선상 골 성숙이 완료된 32명의 환자 총 51예를 대상으로 후향적인 연구를 시행하였다. 최종 추시 시 평균 연령은 18.7세였다. 수술은 선택적 혹은 광범위 연부조직 유리술과 힘줄 연장, 힘줄 이전, 다양한 절골술 등을 시행하였다. 방사선적 분석은 최종 촬영한 체중부하 전후면 사진에서 거종골 각(talocalcaneal angle), 거골-제1 중족골 각(talo-first metatarsal angle), 측면 사진에서 측정한 거종골 각, 종골 경사각(calcaneal pitch)을 측정하여 성인정상 측정값과 비교하였다. 임상적 평가는 American Orthopaedic Foot and Ankle Society (AOFAS)의 ankle-hindfoot score와 midfoot score를 이용하여 우수(>85), 양호(71-85), 보통(56-70), 불량(<56)으로 평가하였다. 결과: 최종 방사선 계측치는 전후면 거종골 각에서 각각 41.2%, 전후면 거골과 제1 중족골 간의 각에서 90.2%, 측면 거종골 각에서 84.3%, 측면 종골 경사각에서 각각 61%가 정상범위에 포함되었다. AOFAS 평균은 ankle-hindfoot score에서 88.1±10.7점 midfoot score에서 86.7±11.5점이었다. 결론: 수술적 치료를 받았던 특발성 만곡족 환아의 장기 치료 결과에서 정상범위에 속하는 방사선 지표 비율은 43%-90%로 확인되었으며 임상적으로 AOFAS 평균값은 우수에 속하였다. 따라서 비수술적 교정 방법에 실패한 경우라도 변형의 요소를 보다 더 정확히 분석한 후 선택적 수술 방법을 통할 경우 임상적으로 만족스러운 결과를 가져올 수 있다.

뇌종양진단에 있어 18F-FET Brain PET/CT의 유용성에 대한 고찰 (Consideration of the Usefulness of 18F-FET Brain PET/CT in Brain Tumor Diagnosis)

  • 연규호;류재광
    • 핵의학기술
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    • 제28권1호
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    • pp.41-47
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    • 2024
  • Purpose: 18F-FET, a radiopharmaceutical based on a Tyrosine amino acid derivative using the Sodium-Potassium Pump-independent Transporter (System L) for non-invasive evaluation of primary, recurrent, and metastatic brain tumors, exhibits distinct characteristics. Unlike the widely absorbed 18F-FDG in both tumor and normal brain tissues, 18F-FET demonstrates specific uptake only in tumor tissue while almost negligible uptake in normal brain tissue. This study aims to compare and evaluate the usefulness of 18F-FDG and 18F-FET Brain PET/CT quantitative analysis in brain tumor diagnosis. Materials and Methods: In 46 patients diagnosed with brain gliomas (High Grade: 34, Low Grade: 12), Brain PET/CT scans were performed at 40 minutes after 18F-FDG injection and at 20 minutes (early) and 80 minutes (delay) after 18F-FET injection. SUVmax and SUVpeak of tumor areas corresponding to MRI images were measured in each scan, and the SUVmax-to-SUVpeak ratio, an indicator of tumor prognosis, was calculated. Differences in SUVmax, SUVpeak, and SUVmax-to-SUVpeak ratio between 18F-FDG and 18F-FET early/delay scans were statistically verified using SPSS (ver.28) package program. Results: SUVmax values were 3.72±1.36 for 18F-FDG, 4.59±1.55 for 18F-FET early, and 4.12±1.36 for 18F-FET delay scans. The highest SUVmax was observed in 18F-FET early scans, particularly in HG tumors (4.85±1.44), showing a slightly more significant difference (P<0.0001). SUVpeak values were 3.33±1.13 for 18F-FDG, 3.04±1.11 for 18F-FET early, and 2.80±0.96 for 18F-FET delay scans. The highest SUVpeak was in 18F-FDG scans, while the lowest was in 18F-FET delay scans, with a more significant difference in HG tumors (P<0.001). SUVmax-to-SUVpeak ratio values were 1.11±0.09 for 18F-FDG, 1.54±0.22 for 18F-FET early, and 1.48±0.17 for 18F-FET delay scans. This ratio was higher in 18F-FET scans for both HG and LG tumors (P<0.0001), but there was no statistically significant difference between 18F-FET early and delay scans. Conclusion: This study confirms the usefulness of early and delay scans in 18F-FET Brain PET/CT examinations, particularly demonstrating the changes in objective quantitative metrics such as SUVmax, SUVpeak, and introducing the SUVmax-to-SUVpeak ratio as a new evaluation metric based on the degree of tumor malignancy. This is expected to further contributions to the quantitative analysis of Brain PET/CT images.

과학을 잘 하는 모습에 대한 고등학생의 인식 (Secondary School Students' Images of Doing-Science-Well)

  • 이왕석;김희경;송진웅
    • 한국과학교육학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.1-14
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    • 2008
  • 본 연구에서는 과학의 이미지 중 '과학을 잘 하는 모습'에 대한 인식을 조사하였다. 학생들의 '과학을 잘하는 모습'은 첫째, 학생 개개인의 과학학습 목표와 연관되어 있다는 점, 둘째, 학생들이 생각하는 '과학적 재능'의 요인에 대한 정보를 제공한다는 점, 셋째, 과학을 잘하는 모습에 대한 판단기준은 학생들이 주로 의존하는 권위는 무엇인가에 대한 실마리로써 그 의미를 지닌다. 이에 본 연구에서는 다음과 같은 연구문제를 중심으로 고등학생들의 '과학을 잘 하는 모습'에 관한 인식을 조사하였다; (1) 학생들의 '과학을 잘 하는 모습'에 대한 인식에는 어떤 유형들이 있는가? (2) 학생들이 과학을 잘 한다고 판단하게 될 때 그 구체적인 상황(context)은 어떻게 나타나는가? (3) 학생들이 가지고 있는 '과학을 잘 하는 모습'과 '과학학습 목표'는 일치하는가? 연구결과, 첫째, 학생들은 과학을 잘 한다는 것에 대해 '과학성적을 잘 받는 것', '새로운 것을 발견하는 것', '일상생활에서 과학을 잘 이용하는 것', '과학을 즐기는 것', '실험을 하고나서 결과를 잘 이해하는 것', '형식이나 규칙에 얽매이지 않는 것', '독창적이고 앞서는 생각을 하는 것' 등 다양한 응답 유형을 보였다. 대부분의 학생들은 사회적 기준(사회적으로 인정된 과학을 잘 하는 기준)과 개인적 기준(개인의 신념과 경험을 통해 형성한 과학을 잘 하는 기준)을 모두 사용하고 있었으나, 개인적 기준을 더 중요시 하는 경향이 있었다. 둘째, 학생들의 '과학을 잘 하는 모습'의 재유형화를 통해, 9가지 유형을 추출해 낼 수 있었다(창의적인 생각으로 지식을 창출하는 '아인슈타인 유형', 실험을 체계적으로 수행하여 결과를 잘 도출해 내는 '퀴리 부인유형', 많은 호기심으로 끊임없는 질문을 하는 '소크라테스 유형' 등). 한편, 과학을 잘 한다고 판단할 때의 상황을 분석하여, 물리적 상황과 심리적 상황으로 구분될 수 있었다. 학생들이 과학을 잘 한다고 판단하게 될 때의 물리적 환경을 묘사하는 물리적 상황은 4 가지로 분류되었고(학교교실수업 상황, 실험실 상황, 문제풀이 상황, 일상생활 상황), 과학을 잘 하는 것의 판단에 영향을 미치는 심리적 상황은 6 가지가 있었다(내가 급히 해결해야할 문제를 그 사람이 해결해 줄 때, 내가 오랫동안 해결하지 못한 문제를 그 사람이 해결해 줄때, 아무도 예상하지 못했던 사건에서 그 사람이 침착하게 대응했을 때, 등). 9가지 유형과 4가지 물리적 상황, 6 심리적 상황으로 결합된 '과학을 잘 하는 것의 판단 틀'은 '과학을 잘 하는 모습'을 판단하는 메커니즘을 설명하기위한 기초 자료를 제공한다는 데에서 의미를 지닌다. 또한, 학생들의 '과학을 잘 하는 모습'에 대한 변화를 유도하기 위한 교육적 도구로 활용될 여지가 있다. 셋째, 2/3에 해당하는 학생들이 '과학을 잘 하는 모습'과 자신 과학학습 목표는 일치하다고 언급하였다. 불일치를 보이는 학생들은 과학을 잘 하고 싶지 않거나, 현실적인 이유로 성적 향상위주의 과학학습을 하는 학생들임이 드러났다. 이러한 결과는 '과학을 잘 하는 모습'과 과학학습의 목표는 거의 일치한다고 말할 수 있다. 본 연구에서는 '과학을 잘 하는 모습'에 대한 학생들의 인식의 중요성을 제안함으로써, '과학의 이미지'연구 분야의 영역을 보다 넓히고, 과학교육의 새로운 시사점을 발견하는 데 중점을 두었다. 그러므로 본 연구에서는 주로 '과학을 잘 하는 모습'에 대한 유형과 상황의 추출에 초점을 두었으나, 이것을 바탕으로 후속연구로서 이러한 학생의 인식 특징이 성취도나 진로선택과 어떤 관계를 가지는지 조사할 필요가 있다.

68Ga-PSMA-11 합성 시간 단축을 위한 자동합성장치의 최적화 및 안정성 연구 (Optimization and Stabilization of Automated Synthesis Systems for Reduced 68Ga-PSMA-11 Synthesis Time)

  • 강지훈;신상민;박영시;김혜지;장화연
    • 대한임상검사과학회지
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    • 제56권2호
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    • pp.147-155
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    • 2024
  • 68Ga-PSMA-11은 전립선특이막항원(PSMA)에 결합하는 Glu-urea-Lys 기반 리간드에 68Ga 방사성동위원소를 표지한 PET 제제로, 재발성 전립선암 및 전이의 진단과 치료를 위한 영상화에 널리 사용한다. 그러나 의료기관에서 68Ga-PSMA-11을 제조하고 품질검사 시험 결과가 나올 때까지의 시간은 평균 60분 이상 소요되어, 하루에 사용할 수 있는 68Ge/68Ga 제너레이터 용량이 제한된다. 또한 제너레이터의 1,110 MBq (30 mCi)의 명목상 활성을 제공하지만 시간이 지남에 따라 감소하고, 표지 수율이 불규칙적으로 저하된다. 이로 인해 의료기관에서는 추가 조제를 통해 동일한 용출을 유지해야 하며, 이 과정에서 작업자의 피폭 위험이 증가하고, 환자의 대기 시간이 길어지며, 제조 스케줄 조정이 불가피한 임상적 문제가 발생한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 68Ga-PSMA-11의 조제 시간을 단축하고 자동합성장치를 최적화하는 것을 목표로 하였다. 자동합성장치를 이용한 합성 절차에서 68Ga과 PSMA-11 전구체의 반응 시간을 단축하고 불순물 제거 세척 단계의 횟수를 조절하여 동일한 품질을 유지하면서도 더 신속하고 경제적인 방법을 시험했다. 그 결과, 최종 합성 시간을 30분에서 20분으로 단축하였고, HEPES 함량, 잔류용매 EtOH 함량, 방사화학적 순도 등의 품질 기준을 만족시켰다. 이는 추가 조제로 인한 작업자의 피폭 문제와 환자의 대기 시간을 줄이고, 제조 스케줄 조정에도 문제가 없는 최적의 절차로 임상에서 적용할 수 있음을 시사한다.

인공위성 원격 탐사 정보가 자료 기반 모형의 미계측 유역 하천유출 예측성능에 미치는 영향 분석 (Analysis of the Impact of Satellite Remote Sensing Information on the Prediction Performance of Ungauged Basin Stream Flow Using Data-driven Models)

  • 서지유;정하은;원정은;최시중;김상단
    • 한국습지학회지
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    • 제26권2호
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    • pp.147-159
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    • 2024
  • 부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

Lesch-Nyhan 증후군 장기 추적관찰: 분홍 기저귀 (A Long Term Follow Up Two Cases of Lesch-Nyhan Syndrome Pink Diaper)

  • 김재영;송웅주;김봉옥;하비리비;김숙자
    • 대한유전성대사질환학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.26-36
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    • 2024
  • Lesch-Nyhan syndrome (LNS)은 X-염색체 열성 장애로 퓨린 재활용 효소인 hypoxanthine-guanine phosphoribosyltransferase (HPRT)의 결핍으로 인해 발생하는 선천성 대사질환이다. 임상 증상은 잔여 효소 활성도 및 유전적 돌연변이에 따라 다양하다. 국내에서는 27례의 LNS 사례가 보고되어 있다. 분홍색 기저귀로 방문했던 2례의 환아중에서 잔여 효소가 전혀 없는 LNS로 사망한 1례와 잔여 효소가 부분적으로 존재하는 1례의 11년간 비교 추적 관찰한 결과를 보고한다. 증례 1: 핑크색 기저귀로 병원에 내원하여 반복적인 구내염으로 치료를 받다가 2개월에 경련발작으로 시작하여 심한 단백질 식품 거부, 발달지연, 퇴행이 있어 뇌성마비로 재활치료를 받던 중 만 6세에 LNS로 진단되어 요산치료로 요산은 정상화 되었으나 심한 불면증과 변비가 관찰되었다. 자해 행동과 척추 측만증, 간질 대발작, 심한 경직을 동반하며 몸통 근육긴장 저하, 무도무정위 운동과 운동실조가 진행성으로 심해졌다. 체중이 줄고 심한 영양실조 상태와 콩팥 모양의 요로 결석, 반복적 재발성 폐렴으로 병원 치료를 받다가 11세에 갑자기 사망하였다. 유전자 검사 결과 반접합성 HPRT1 변종(c.151C>T(p.Arg51Ter))이 밝혀졌다. 요산 수치는 10.5 mg/dl(정상 범위: ~3.5-7.9), HPRT 활성도는 0.02 nmol/hr/spot (10-23.8 nmol/hr/spot)이었다. 증례 2: 핑크색 기저귀로 병원에 방문하여 요산이 높아진 것을 알게 되었고 단백질을 거부하는 식사 습관이 있으며 저체중 상태로 성장하였다. 초등학교에 다니는 정상적인 지능을 가지고 있었고 자해 증상은 전혀 관찰되지 않았으며 정기적인 신장 초음파 검사에서 전혀 요로결석 없이 추적관찰 되었다. 유전자 검사상 반접합성 HPRT1 변이체(c.35A>C(p.Asp12Ala))를 가지고 있었으며 요산 수치와 HPRT 활성도는 11 mg/dL, 0.56 nmol/hr/spot이었다. 신생아 시기 이후까지 핑크색 기저귀가 보이며 심한 단백질 거부, 신경학적인 문제, 및 신장 결석을 동반한 경우 LNS에 대한 감별이 필요하다. 의심이 될 경우 혈청 요산 수치, HPRT 효소 활성도, 그리고 분자 생물학적인 검사가 LNS의 예후를 예측하는데 도움이 될 수 있다.

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이진 분류문제에서의 딥러닝 알고리즘의 활용 가능성 평가 (Feasibility of Deep Learning Algorithms for Binary Classification Problems)

  • 김기태;이보미;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.95-108
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    • 2017
  • 최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

수막종에 대한 선형가속기형 정위방사선수술 (LINAC-based Stereotactic Radiosurgery for Meningiomas)

  • 신성수;김대용;안용찬;이정일;남도현;임도훈;허승재;여인환;신형진;박관;김보경;김종현
    • Radiation Oncology Journal
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    • 제19권2호
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    • pp.87-94
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    • 2001
  • 목적 : 수막종 환자에 대한 선형가속기를 이용한 정위방사선수술의 임상 경과, 영상의학적 반응, 그리고 신경학적 후유증을 분석하여 수막종에서 정위방사선수술의 역할을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 1995년 2월부터 1999년 12월까지 26명의 수막종 환자에 대해 선형가속기를 이용한 정위방사선수술을 시행하였다. 9명은 외과적 절제술이 선행되었으며 나머지 17명은 정위방사선수술만 시행되었다. 대상환자들의 남녀 비는 7:19이었고, 연령 분포는 $14\~67$세(중앙값 51세)이었다. 정위방사선수술 당시 17명에서 병변으로 인한 신경학적 증상을 보였다. 종양 용적의 범위는 $0.7\~16.5\;cm^3$ (중앙값 $4.7\;cm^3$)이었고, 정위방사선수술 시 처방선량은 최대선량 기준으로 $46\~90\%$ (중앙값 $80\%$) 등선량곡면에 $10\~20\;Gy$ (중앙값 15 Gy)이었다. 임상 추적관찰 기간은 $1\~71$개월(중앙값 27개월)이었고 영상 추적관찰 기간은 $1\~52$개월(중앙값 25개월)이었다. 결과 : 정위방사선수술 당시 임상 증상이 있었고 임상 추적관찰 기간이 1년 이상인 14명 중 13명$(93\%)$에서 증상의 소멸 및 완화를 보였으며, 나머지 1명은 치료 후 4개월부터 종괴효과로 증상이 악화되어 7개월 후에 외과적 절제술을 시행 받았다. 영상 추적관찰 기간이 1년 이상인 14명의 환자들 중 7명$(50\%)$은 정위방사선수술 후 $6\~25$개월 (중앙값 11개월)에 종양 크기의 감소를 보였고, 6명$(43\%)$은 종양 크기의 변화가 없었다. 종양 크기의 증가를 보인 1명$(7\%)$은 외과적 절제술을 시행 받았다. 6명$(23\%)$의 환자에서 정위방사선수술 후 새로운 신경학적 후유증이 발생하였으며, 이 중 5명은 일시적 후유증으로 스테로이드 투여 등의 보존적 치료 후에 증상이 소멸되었고, 1명은 정위방사선수술로 인한 조직 괴사로 외과적 절제술을 시행 받았다. 결론 : 정위방사선수술을 이용한 수막종의 치료는 외과적 절제술이 불가능한 경우, 불완전한 절제술을 시행한 경우, 그리고 수술 후 재발한 경우에 안전하고 매우 효과적인 치료 방법으로 판단된다. 하지만 더 오랜 기간의 추적관찰이 필요하며 종양용적이 크고 주위에 결정장기가 있는 경우에는 신경학적 후유증을 줄이기 위해 좀 더 신중한 치료 계획 및 선량 결정이 필요하다.

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승모판막성형술 실패 직후에 시행한 재수술 (Immediate Reoperation for Failed Mitral Valve Repair)

  • 백만종;나찬영;오삼세;김웅한;황성욱;이철;장윤희;조원민;김재현;서홍주;김욱성;이영탁;박영관;김종환
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제36권12호
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    • pp.929-936
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    • 2003
  • 승모판성형술 직후에 시행한 재수술에 대한 연구보고는 많지 않다. 저자들은 승모판성형술 직후 성형술 실패로 판단되는 환자에서 즉시 시행한 재수술 결과에 대해 알아보았다. 대상 및 방법: 1995년 4월부터 2001년 7월까지 세종병원에서 승모판성형술을 받은 환자 중 체외순환 이탈 직후 시행한 경식도초음파 검사에서 승모판막폐쇄부전 혹은 협착이 의미있게 잔존하거나 다른 이유로 재수술이 즉시 필요하였던 18명을 대상으로 후향적으로 조사하였다. 남녀비는 5 : 13이었고 평균 연령은 44세였다. 승모판막 질환은 폐쇄부전 12명, 협착 3명, 그리고 혼합형이 3명이었다. 원인은 류머치스성 9명, 퇴행성 8명, 그리고 심내막염이 1명이었다. 재수술의 원인은 잔존 승모판폐쇄부전 13명, 협착 4명, 그리고 좌심실천공이 1명이었다. 14명(77.8%)에서 재성형술을, 4명에서는 인공기계판막치환술이 시행되었다. 결과: 조기사망은 없었다. 조기결과는 승모판막치환을 한 4명을 제외한 14명 중 13명(92.9%)에서 0-I도의 폐쇄부전을 보였고 협착은 14명 모두 경도 이하 상태였다. 평균 33개월을 추적조사 한 결과 1명이 술 후 4개월 후 심기능부전으로 사망하였다. 승모판폐쇄부전은 9명(64.3%)에서 0-I도를, 승모판협착은 11명(78.6%)에서 경도 이하였고 재수술은 1명에서 시행되었다. 6년 생존율과 재수술로부터의 자유도는 각각 94%와 90%였다. 4년 후 승모판폐쇄부전 및 협착 재발로부터의 자유도는 각각 56%와44%였다. 결론: 승모판막성형술 직후 재수술은 양호한 조기 및 중기 생존율을 보이며 일차성형술 실패 후에도 높은 빈도에서 재성형술이 가능하다. 하지만 재성형술 시 특히 류머치스성 판막질환에서는 판막 기능부전 발생률이 높기 때문에 성형술 후 판막부전의 재발을 줄이기 위해서는 성형술의 적절한 적용 및 적응증 선별이 중요할 것으로 생각된다. 7명의 환자에서는 완전 방실전도차단이 발생하였고, 이 중 6명의 환자에서 영구 인공심박조율기의 삽입이 필요하였다. 걸론: 부분방실중격결손증은 낮은 사망률로 수술을 시행할 수 있었다. 재수술의 원인은 좌측 방실판막페쇄부전이 가장 많았다. 방실판막구조물의 기형이 동반된 경우 재수술의 가능성이 높아지는 경향을 보였으나 통계적 의미는 없었다. 또한, 술후 좌심실유출로협착여부가 재수술의 위험인자였으므로 좌측 방실판막 및 좌심실 유출로의 해부학적인 구조에 대한 정확한 이해가 요구된다. 좌심실유출로협착은 발생시 대동맥하부의 조직에 대한 절제술을 시행할 수 있으나 재발 가능성이 크고, 필요시 수정 Konno수술로 만족할만한 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 방실전도차단은 초기시행단계에서 많이 발생하였으며, 심장 전도계에 대한 정확한 해부학적 이해와 경험축적으로 극복할 수 있었다.로 사용될 수 있음을 입증하였다.첨가군들의 카드뮴 함량은 6주째까지 모든 시험군에서 증가하는 경향을 보였으며, 6주 이후에는 감소되는 경향을 보였다. 7. 분변 중 카드뮴 함량은 C4군이 가장 높았고, 결명자 첨가군들의 카드뮴 함량은 C3군과 C4군을 제외한 나머지 군들에서 완만하게 증가하는 경향을 보였으며, 6주째에 카드뮴 함량이 감소되는 경향을 보였다가 6주 이후에 다시 카드뮴 함량이 증가하는 경향이었다.erefore the guidelines for iron supplementation and nutritional education to improve their iron status should be provided.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은 제거율(40.9%)을 보였다. 이상의 결과들을 볼 때, Bncillus 균주는 호기적 탈질을 일으킬 수 있는 가능성이 있고, Bncillus 균주를 이용한 B3 공정은 탈질에 이용되는 탄소량이