주요 논문
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Article
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인용수 1
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2025Preoperative Computed Tomography-Based Prediction and Patterns of Lymph Node Metastasis in Renal Pelvis and Ureteral Urothelial Carcinomas
Soojung Park, Deuk Jae Sung, Kyung‐Sook Yang, Yeo Eun Han, Ki Choon Sim, Na Han, Beom Jin Park, Min Ju Kim
IF 4.8 (2025)
Cancers
수술 전 CT 영상은 RPUC 및 UUC에서 림프절(LN) 전이를 예측하는 데 신뢰할 수 있는 비침습적 도구를 제공한다. 영상 기반의 주요 예측 인자를 규명하면, 특히 LND의 필요성과 범위에 관한 위험도 계층화 및 수술적 의사결정을 촉진할 수 있다.
https://doi.org/10.3390/cancers17071180
Renal pelvis
Medicine
Lymph node metastasis
Radiology
Pelvis
Urothelial carcinoma
Computed tomography
Lymph node
Metastasis
Ureteral neoplasm
2
Article
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인용수 0
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2023Transjugular approach: comparison with conventional endovascular treatment of native arteriovenous fistulas
Dong Kyu Lee, Sung Bum Cho, Jung Won Kwak, Hyeon Jin Min, Hwan Hoon Chung, Seung Hwa Lee, Myung Gyu Song, Deuk Jae Sung
IF 1.8 (2023)
British Journal of Radiology
목적: 본 연구의 목적은 동정맥루(AVF)에 대한 혈관내 치료에서 경정맥 접근법의 성과를 기존(전통적) 접근법의 성과와 비교하는 것이었다. 방법: 2015년 5월부터 2019년 7월까지 기능부전 또는 미성숙 AVF에 대한 혈관내 치료를 받은 112명의 환자를 포함하였고, 경정맥(각각 n = 46) 군과 기존(각각 n = 66) 군으로 나누었다. 전자의무기록과 환자의 혈관조영 소견을 후향적으로 검토하여 두 군에서의 기술적 성공률 및 임상적 성공률, 최초 혈관루 조영까지의 시간, 전체 시술 시간, 1차 및 2차 개통률, 합병증을 평가하였다. 결과: 기술적 성공률(87.0% vs 97.0%; P = .062), 임상적 성공률(80.4% vs 90.9%; P = .109), 또는 전체 시술 시간(60.2 vs 57.9분; P = .670)에서 두 군 간 유의한 차이는 없었다. Cox 비례위험모형 분석 결과 누적 1차 개통성은 경정맥 군에서 기존 군보다 유의하게 더 높았다(P = .041; 6개월 개통률, 93.8% vs 91.5%). 또한 두 군의 누적 2차 개통성에서도 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다(P = .014; 6개월 개통률, 91.4% vs 86.5%). 주요 합병증은 관찰되지 않았다. 결론: AVF에 대한 경정맥 혈관내 치료는 성공적이며 효과적이었다. 경정맥 접근을 통해 치료한 경우 더 긴 개통 기간이 관찰되었다. 지식의 발전: 이 논문은 자가(native) AVF에 대한 혈관내 치료에서 경정맥 접근과 기존 접근의 성과를 비교하였으며, 경정맥 군에서 기존 군보다 더 높은 개통 기간/개통률이 있음을 보여주었다.
http://dx.doi.org/10.1093/bjr/tqad013
Arteriovenous fistula
Medicine
Endovascular treatment
Radiology
Aneurysm
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Article
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인용수 7
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2023Machine Learning–Based Magnetic Resonance Radiomics Analysis for Predicting Low- and High-Grade Clear Cell Renal Cell Carcinoma
Ki Choon Sim, Na Han, Yongwon Cho, Deuk Jae Sung, Beom Jin Park, Min Ju Kim, Yeo Eun Han
IF 1 (2023)
Journal of Computer Assisted Tomography
목적: 자기공명영상에서 추출한 방사믹스(radiomics) 특징을 이용하여 고등급 및 저등급의 명세포 신세포암(clear cell renal cell carcinoma, ccRCC)을 구별할 수 있는지를 탐색하고자 하였다. 방법: 본 후향적 연구에서는 병리학적으로 확진된 명세포 ccRCC 환자 154명을 대상으로, 조영증강 3 T 자기공명영상(temporal-split 설정)을 시행한 후 개발( n = 122 ) 및 검증( n = 32 ) 코호트로 시간 분할하여 배정하였다. 총 3개의 영상 시퀀스에서 전 종양 부피(whole-tumor volume)로부터 834개의 방사믹스 특징을 추출하였다: T2 가중 영상(T2WI), 확산강조영상, 그리고 조영증강 T1 가중 영상. 랜덤 포레스트 회귀기(random forest regressor)를 사용하여 중요한 방사믹스 특징을 추출하였고, 이후 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 모델을 개발하는 데 이를 활용하였다. 2명의 영상의학과 전문의가 정량 분석을 위해 종양 크기, 겉보기 확산계수(apparent diffusion coefficient) 값, 그리고 종양 내 종양 대 신장 실질 신호 강도 감소율을 기록하였다. 수신자 조작 특성 곡선(receiver operating characteristic curve, ROC)의 곡선하 면적(area under the curve, AUC)을 생성하여 ccRCC 등급을 예측하였다. 결과: 개발 코호트에서 T2WI 기반 방사믹스 모델이 가장 높은 성능을 보였으며(AUC = 0.82), T2WI 기반 방사믹스 및 영상의학적 특징 하이브리드(hybrid) 모델은 각각 AUC 0.79와 0.83을 나타냈다. 검증 코호트에서 T2WI 기반 방사믹스 모델은 AUC 0.82를 달성하였다. 하이브리드 모델(T2WI 기반 방사믹스 및 영상의학적 특징)의 AUC 범위는 0.73에서 0.80이었다. 결론: 방사믹스 특징과 기계학습을 이용한 자기공명영상 기반 분류기 모델은 고등급과 저등급 ccRCC를 구별하는 데 있어 만족스러운 진단 성능을 보였으며, 따라서 ccRCC 등급 예측을 위한 유용한 비침습적 도구로 활용될 수 있다.
https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001453
Medicine
Radiomics
Magnetic resonance imaging
Random forest
Clear cell renal cell carcinoma
Receiver operating characteristic
Renal cell carcinoma
Effective diffusion coefficient
Diffusion MRI
Radiology
4
Article
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인용수 8
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2022Diagnostic Feasibility of Magnetic Resonance Elastography Radiomics Analysis for the Assessment of Hepatic Fibrosis in Patients With Nonalcoholic Fatty Liver Disease
Ki Choon Sim, Min Ju Kim, Yongwon Cho, Hyun Jin Kim, Beom Jin Park, Deuk Jae Sung, Yeo Eun Han, Na Han, Tae Hyung Kim, Yoo Jin Lee
IF 1.3 (2022)
Journal of Computer Assisted Tomography
목적: 본 연구의 목적은 비알코올성 지방간질환(NAFLD) 환자에서 간 섬유화 평가를 위해 자기공명 탄성영상(MRE) 기반 방사선종양학(radiomics) 분석의 진단 가능성을 조사하는 것이었다. 방법: NAFLD가 의심되는 100명의 환자를 후향적으로 포함하였다. 모든 환자는 간 실질 조직생검을 시행받았다. 자기공명 탄성영상은 3.0-T 스캐너를 사용하여 수행하였다. MRE 영상에 대해 다중 슬라이스 분할(multislice segmentation)을 실시한 후, 상용 프로그램을 이용하여 834개의 방사선종양학적 특징을 분석하였다. 관심영역의 중앙값 및 평균값과 같은 영상학적 특징과 다양한 임상 특징을 분석하였다. 랜덤 포레스트 회귀기(random forest regressor)를 사용하여 중요한 방사선종양학적, 영상학적, 임상적 특징을 추출하였다. 섬유화 단계를 분류하기 위해 이러한 특징들을 사용하도록 랜덤 포레스트 분류기(random forest classifier) 모델을 학습하였다. 섬유화 단계 진단을 위한 분류기를 사용하여 수신자조작특성곡선(ROC) 아래 면적(area under the receiver operating characteristic curve, AUC)을 평가하였다. 결과: 병리학적 간 섬유화 단계는 저등급 섬유화(0–1기, n=82) 또는 임상적으로 유의한 섬유화(2–4기, n=18)로 분류되었다. 방사선종양학 분석에서 8개의 중요 특징이 추출되었으며, 그중 2개로는 wavelet-high high low gray level dependence matrix dependence nonuniformity-normalized와 wavelet-high high low gray level dependence matrix dependence entropy가 가장 중요하였다. 다수의 작은 관심영역들 중 중앙값이 가장 중요한 영상학적 특징으로 확인되었다. 혈소판 수가 중요한 임상적 특징으로 확인되었다. 방사선종양학을 사용한 분류기의 AUC는 영상학적 지표의 AUC와 유사하였으며(각각 0.97 ± 0.07 및 0.96 ± 0.06), 결론: 자기공명 탄성영상 방사선종양학 분석은 NAFLD 환자에서 임상적으로 유의한 간 섬유화를 평가할 때 기존의 MRE 분석과 비교 가능한 진단 성능을 제공한다.
https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001308
Medicine
Nonalcoholic fatty liver disease
Receiver operating characteristic
Magnetic resonance imaging
Magnetic resonance elastography
Fibrosis
Radiology
Elastography
Cirrhosis
Chronic liver disease
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Review
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인용수 31
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2020Role of magnetic resonance imaging in tumor staging and follow-up for bladder cancer
Ki Choon Sim, Deuk Jae Sung
IF 3.15 (2020)
Translational Andrology and Urology
방광의 요로상피암(urothelial carcinoma)은 흔한 비뇨기계 악성 종양이다. 국소 병기, 종양의 등급, 생물학적 잠재력, 그리고 다양한 동반 상태와 같은 복합 요인들은 방광암의 치료 전략에 영향을 미칠 수 있다. 그러나 국소 병기—특히 근육 침윤의 유무—는 치료 전략에 관한 결정에 유의미한 영향을 미친다. 선별, 진단, 경尿道 방광종양 절제술(transurethral resection)에 있어 방광경(cystoscopy)의 역할은 간과될 수 없다. 자기공명영상(magnetic resonance imaging, MRI)을 통한 국소 병기결정의 중요성은 점차 커지고 있으며, 방광의 MRI는 유용한 병기결정 양식으로 간주된다. 또한 최근에는 방광암의 근육 침윤을 평가하고 점수화하기 위한 영상의학적 보고 시스템이 발표되었다. 이 시스템은 다중매개변수 자기공명영상(multiparametric magnetic resonance imaging)에 기반하며, 방광암의 치료 후 추적관찰에도 적용 가능할 것으로 기대된다. 본 종설에서는 요로상피암의 방광 내 국소 병기결정과 치료 후 영상에서 자기공명영상의 역할을 논의한다. 아울러 방광의 적절한 화질의 자기공명 영상을 획득하기 위한 몇 가지 기술적 측면도 함께 다룰 것이다.
https://doi.org/10.21037/tau-19-671
Magnetic resonance imaging
Cystoscopy
Medicine
Bladder cancer
Stage (stratigraphy)
Malignancy
Radiology
Urinary bladder
Cancer
Urology