최근 연구에 따르면, COVID-19 환자는 다른 폐 질환 환자와 비교하여 흉부 X선(CXR)에서 서로 다른 특징 양상을 보인다. 본 연구의 목적은 심층 합성곱 신경망(CNN) 기반 COVID-19 선별에서 전이 학습의 층 깊이와 미세조정 정도를 평가하여 효율적인 전이 학습 전략을 식별하는 데 있다. 본 연구에서 사용한 CXR 영상은 공개적으로 이용 가능한 저장소에서 수집하였으며, 수집된 영상은 COVID-19, 폐렴, 정상의 세 가지 범주로 분류하였다. 동일한 CNN 아키텍처의 층 깊이 효과를 평가하기 위해 VGG-16 및 VGG-19라는 CNN을 백본 네트워크로 사용하였다. 이후 각 백본 네트워크를 서로 다른 정도의 미세조정으로 학습한 뒤, 이를 비교 평가하였다. 실험 결과, VGG16 백본 네트워크의 5개 블록 중 2/5 블록만 미세조정한 실험군에서 COVID-19 분류와 관련하여 AUC 값이 0.950으로 가장 높았다. 결론적으로, 제한된 수의 데이터를 이용한 의료 영상 분류에서는 더 깊은 층 깊이가 더 나은 결과를 보장하지 않을 수 있다. 또한 동일한 사전학습 CNN 아키텍처를 사용하더라도, 적절한 미세조정 정도는 효율적인 딥러닝 모델 구축에 도움이 될 수 있다.

최근 연구에 따르면, COVID-19 환자는 다른 폐 질환 환자와 비교하여 흉부 X선(CXR)에서 서로 다른 특징 양상을 보인다. 본 연구의 목적은 심층 합성곱 신경망(CNN) 기반 COVID-19 선별에서 전이 학습의 층 깊이와 미세조정 정도를 평가하여 효율적인 전이 학습 전략을 식별하는 데 있다. 본 연구에서 사용한 CXR 영상은 공개적으로 이용 가능한 저장소에서 수집하였으며, 수집된 영상은 COVID-19, 폐렴, 정상의 세 가지 범주로 분류하였다. 동일한 CNN 아키텍처의 층 깊이 효과를 평가하기 위해 VGG-16 및 VGG-19라는 CNN을 백본 네트워크로 사용하였다. 이후 각 백본 네트워크를 서로 다른 정도의 미세조정으로 학습한 뒤, 이를 비교 평가하였다. 실험 결과, VGG16 백본 네트워크의 5개 블록 중 2/5 블록만 미세조정한 실험군에서 COVID-19 분류와 관련하여 AUC 값이 0.950으로 가장 높았다. 결론적으로, 제한된 수의 데이터를 이용한 의료 영상 분류에서는 더 깊은 층 깊이가 더 나은 결과를 보장하지 않을 수 있다. 또한 동일한 사전학습 CNN 아키텍처를 사용하더라도, 적절한 미세조정 정도는 효율적인 딥러닝 모델 구축에 도움이 될 수 있다.

map). 흉부 종양학 분야에서 이러한 기법을 통해 얻은 정보를 적용하는 일은 중요하며, 따라서 흉부 악성종양의 평가 및 관리에서 DESCT의 활용을 탐색하기 위한 많은 연구가 수행되어 왔다. 여기에서는 흉부 종양학과 관련된 임상 적용에 대한 최근 DESCT 연구를 요약하고 검토한다.

관상동맥질환(CAD)은 죽상경화증이 발생한 부위에서 혈관 내강을 좁혀 심근 허혈 또는 경색의 위험을 증가시킨다. CAD의 조기 및 정확한 진단은 예후와 관리의 전반적인 개선에 결정적으로 중요하다. 컴퓨터단층촬영 혈관조영(CT angiography, CTA)은 비침습적 영상기법으로, 고해상도와 조영을 통해 혈관 구조 및 협착을 평가할 수 있게 한다. 관상동맥 CTA는 CAD 진단에 유용하다. 최근 CAD-reporting and data system(CAD-RADS)은 관상동맥 CTA에 기반한 진단 분류 체계로, CAD가 의심되는 환자에서 중재의 효율을 향상시키기 위해 개발되었다. CAD-RAD는 CTA에 기반을 두고 있으나, CTA 소견만으로 관상동맥 상태를 해석하는 것이 어려울 수 있는 경계(borderline) 범주를 포함한다. 본 종설에서는 CAD-RADS 범주에 속하지만 침습적 관상동맥조영술을 시행할지 결정하기 위해 추가 검사가 필요한 CTA 소견을 소개하고, 이에 대한 적절한 관리 전략을 논의한다.

목적: 수면 중 상기도 폐쇄로 인해 들숨 노력에 의해 반복적으로 불균형과 긴장이 발생하면, 호기성 중심기도의 붕괴(expiratory central airway collapse)가 발달할 소인이 된다. 또한 남성과 여성 사이에 상기도 구조는 차이가 있으며, 이러한 차이가 성별 간 폐쇄성 수면무호흡증(OSA) 유병률의 차이로 이어질 수 있는 이유가 될 수 있다. 본 연구는 흉부 다중검출 CT(chest multidetector CT)로 측정한 호기성 역동적 기관(tracheal collapse) 붕괴의 지표와, 남성과 여성에서 객관적으로 측정한 OSA 중증도 간의 연관성을 평가하고자 하였다. 재료 및 방법: 한국 유전체 및 역학 연구(Korean Genome and Epidemiology Study)에서 흉부 CT와 가정 내 수면다원검사(overnight in-home polysomnography)를 시행받은 총 901명의 참여자를 단면적으로 분석하였다(여성: 46.2%). 참여자는 무호흡-저호흡 지수(apnea-hypopnea index, AHI)에 따라 OSA 중증도 3개 군으로 나누었다. 심혈관 관련 공변량을 보정한 후 중심기도 붕괴의 영향을 확인하기 위해 다변량 선형 회귀분석을 수행하였다. 결과: 다변량 분석에서 면적, 직경 및 둘레를 포함하는 호기성 개구(lumen) 구조 감소의 백분율은 AHI(모든 p 값 < 0.05)와 OSA 중증도(무 OSA 대비 중등도-중증 OSA: 여성에서 β = 3.30%, p = 0.03; β = 2.05%, p = 0.02; β = 1.97%, p = 0.02 각각)와 연관되어 있었으나, 남성에서는 무 OSA 대비 중등도-중증 OSA에서만 호기성 벽 두께(expiratory wall thickness) 감소의 백분율이 더 큰 것으로 나타났다(β = 0.72%, p = 0.003). 또한, 경도 OSA와 중등도-중증 OSA를 모두 가진 여성은 OSA가 없는 남성보다 호기성 기관 붕괴가 더 컸으며, 성별의 상호작용에 따른 중등도 효과가 관찰되었다(p for interaction = 0.007). 결론: 호기성 역동적 기관 붕괴는 남성보다 여성에서 OSA 중증도와 독립적으로 연관되었다. 임상적 관련성 진술: 성별에 따른 인두(pharyngeal) 구조 및 기도 고유 특성의 차이는 남성과 여성 간 수면무호흡의 취약성 차이에 영향을 줄 수 있다. 핵심 포인트: • 호기성 역동적 기관 붕괴는 남성보다 여성에서 OSA 중증도와 독립적으로 연관되었다. • 경도 OSA를 초과하여 OSA를 가진 여성은 OSA가 없는 남성보다 호기성 기관 붕괴가 더 컸으며, 성별의 중등도 효과가 관찰되었다. • 기도 구조적 차이는 성별 간 수면무호흡의 감수성 차이에 영향을 줄 수 있다.

) 기도 염증과 증식에 관여하며, AWT가 이러한 유전적 변이에 의해 영향을 받는다는 점을 확인하였다. 본 연구는 아시아 인구에서 COPD의 유전적 원인을 규명하는 데 도움을 주며, 치료의 잠재적 근거를 제공한다.

목적: 초저선량 흉부 전산화단층촬영(low-dose chest computed tomography, LDCT)을 이용한 폐기종 정량에서 임상적으로 관련 있는 딥러닝 알고리즘을 초청 기반 경진대회를 통해 확인하고자 하였다. 재료 및 방법: 한국영상의학정보학회(Korean Society of Imaging Informatics in Medicine, KSIIM)는 2020년 11월 24일부터 2021년 1월 26일까지 폐기종 정량 챌린지를 개최하였다. 총 7개 초청 연구팀이 이 챌린지에 참여하였다. 9개 병원으로부터 전향적 또는 후향적으로 총 558쌍의 전산화단층촬영(computed tomography, CT) 영상(훈련 세트 468쌍, 테스트 세트 90쌍)을 수집하였다. CT 촬영은 실제 임상 환경을 반영하기 위해 각 병원의 프로토콜을 따랐다. 훈련 세트를 사용하여 각 팀은 LDCT의 픽셀 값을 표준선량 CT(standard-dose CT, SDCT)의 그것과 같도록 변환하는 방식으로, 변환된 LDCT를 생성하는 알고리즘을 개발하였다. SDCT와 LDCT 간의 일치는 저감쇠 영역의 백분율인 -950 HU 미만(LAA-950 HU)에 대해 급내상관계수(intraclass correlation coefficient, ICC; 2-way random effects, absolute agreement, single rater)로 평가하였고, 폐기종 분류(LAA-950 HU, <5%, 5%~10%, 및 ≥10%)에 대해서는 κ 값으로, 그리고 LAA-950 HU의 코사인 유사도(cosine similarity)로 평가하였다. 결과: 테스트 세트에서 LAA-950 HU의 평균은 SDCT에서 14.2%±10.5%, 변환되지 않은 LDCT에서 25.4%±10.2%였으며, 변환된 LDCT에서는 상위 3개 팀이 각각 12.9%±10.4%, 11.7%±10.8%, 12.4%±10.5%였다. 1위 팀의 SDCT와 변환된 LDCT 간 일치는 ICC에 대해 0.94(95% 신뢰구간: 0.90, 0.97), 범주형 일치(categorical agreement)에 대해 0.71(95% 신뢰구간: 0.58, 0.84), 코사인 유사도에 대해 0.97(사분위범위: 0.94~0.99)였다. 결론: LDCT를 이용한 폐기종 정량은 딥러닝 기반 CT 변환 전략을 통해 가능하였다.

본 연구의 목적은 쥐 모델에서 polyhexamethylene guanidine phosphate(PHMG) 유발 폐 손상의 흉부 CT 소견과 병리학적 소견을 상관시키고, PHMG 노출이 폐 종양을 유발하는지 여부를 확인하며, CT의 안내에 따라 PHMG 노출에 따른 유전적 변화를 탐색하는 데 있다. PHMG 용액을 수컷 쥐 40마리의 기관내로 투여하였다. 모든 쥐에서 흉부 CT를 시행하였고, 병리조직학적 평가를 위해 양측 폐를 채취하였다. 투여 후 4주 및 8주에, 3마리의 우측 폐에서 한 엽을 RNA sequencing에 사용하였다. 모든 주(기간)에서 모든 쥐에서 최소 한 가지 이상의 비정상 CT 소견이 관찰되었다. 병리 분석에서 주요 CT 소견은 염증, 섬유화 및 종양이었으며, 시간 경과에 따라 유의한 변화가 관찰되었다. 폐 병변은 PHMG 노출 후 8주까지 지속되었다. 병리 분석에서 염증의 범위/중증도는 시간 경과에 따라 통계적으로 유의한 변화가 나타나지 않은 반면, 섬유화의 범위/중증도는 PHMG 노출 후 6주까지 연속적으로 증가하였다가 8주에는 유의하게 감소하였다. 악성 잠재력을 지닌 세기관지-폐포선종이 PHMG 노출 후 6주 및 8주에 50%의 쥐에서 발견되었다. 또한 폐암, 급성 폐손상, 폐 섬유화와 관련된 여러 유전자가 검출되었다. 본 연구는 흉부 CT와 병리학적 평가를 통해 PHMG 유발 폐 손상 및 노출 후 경과 주수에 따른 그 변화를 보여주었다. 아울러, PHMG 노출이 흉부 CT의 안내 하에 폐 종양과 유전적 변화를 유발함을 확인하였다.

단일 단면 복부 CT는 PMA와 내장지방 정보를 함께 제공할 수 있다. PMA와 PVR은 근감소증 및 근감소성 비만의 신뢰할 만한 지표로 확인되었다. PVR이 높은 경우 고혈압과 당뇨병의 위험이 낮은 것과 관련이 있었다.