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전북대병원 영상의학과 정성표․백민구 우수논문상

전북대학교병원(병원장 정성후) 영상의학과 정성표(MRI검사실)․ 백민구(일반영상검사실) 씨가 최근 열린 춘계학술대회에서 우수논문상을 수상했다.

MRI검사실의 정성표 씨는 지난 12일 열린 2014년 춘계 대한자기공명기술학회에서 ‘Multi echo Dixon을 이용한 간 내 지방 정량화에서 PDFF (Proton Density Fat Fraction)기법의 임상적 유용성’이란 제목의 논문으로 우수논문상을 수상했다.

이 논문은 침습적이고 결과의 조직학적 해석이 반 정량적이였던 기존의 조직검사를 대신해  Multi echo Dixon을 기반으로 한 PDFF(Proton Density Fat Fraction)기법을 연구한 것이다.

이는  넓은 간 영역의 지방 함량을 계산하고 불 균질 적으로 침착된 간 내 지방을 정량화 하는데 있어 임상적 유용성을 입증한 것으로, 지방간 진단을 용이하게 할 수 있다는 점에서 학계의 주목을 이끌었다.

또다른 수상자인 일반영상검사실의 백민구 씨는 지난 19일 열린 2040년 춘계 대한영상의학기술학회에서 ‘골반단순 전후방(Pelvis AP) 검사에서 내회전 20°를 위한 보조기구의 유용성’이란 논문을 통해 우수논문상을 수상했다.

이 논문은 고관절의 통증으로 내원하는 환자에게 일차적으로 시행되어지는 방사선학적 검사 중 기본적으로 검사하는 골반 단순 전후방 검사(Pelvis AP)를 연구한 것이다.

이번 연구에서는 고관절을 20° 내회전시켜 고정시킬 수 있는 보조기구를 사용한 영상과 사용하기 전 영상을 비교하여 유용성을 입증하고 있다.

연구결과 골반 단순 전후방 검사(Pelvis AP)에서 보조기구의 사용은 고관절 통증으로 자세가 불안정한 환자들의 재검사와 검사 보조자에게 불필요한 피폭을 감소시키는데 도움을 주고 있으며, 환자들에게 심리적인 안정과 신뢰감을 주고 있는 것으로 나타났다.

또한  진료과에는 정확한 자세의 검사영상을 전달함으로써 상호보완적인 시스템이 구축돼 보다 더 양질의 의료서비스 제공에 많은 도움이 될 것으로 기대를 모으고 있다.


 

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치은염이나 치주염 예방 하려면... 염화나트륨, 초산토코페롤, 염산피리독신, 알란토인류 등 함유 치약 도움 식품의약품안전처(처장 오유경)는 6월 9일 ‘구강보건의 날’을 맞아 구강에 자주 사용하는 의약외품인 치아미백제, 구중청량제, 치약의 올바른 선택과 사용법, 주의사항 및 온라인 부당광고 사례 등 안전사용 정보를 안내한다. 치약미백제, 구중청량제 및 치약은 제품의 형태에 따라 사용법이 다르므로 제품의 용기·포장이나 첨부문서에 기재된 용법·용량과 주의사항을 반드시 확인한 후 올바르게 사용해야 한다. 또한, 온라인으로 제품을 구매할 때 효능·효과에 관한 거짓·과장 광고에 현혹되지 말고 ‘의약외품’ 표시와 식약처에 허가(신고)된 제품인지 확인*하는 것이 중요하다. <치아미백제> 치아미백제는 착색 또는 변색된 치아를 미백기능이 있는 물질(과산화수소, 카바마이드퍼옥사이드)을 이용해 원래의 색 또는 그보다 희고 밝게 만들어주는 제품으로, 겔제, 첩부제, 페이스트제 등이 있다. 겔제는 치아에 흐르지 않을 정도로 바른 후, 제품마다 정해진 시간동안 겔이 마르도록 입을 다물지 말고 기다렸다가 30분 후에 물로 헹궈낸다. 첩부제는 박리제(치아부착면에 붙은 필름)를 떼어내어 치아에 부착했다가 제품 설명서의 사용시간에 맞춰 제거하며, 페이스트제는 적당량을 칫솔에 묻혀 칫솔

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심방세동, ‘피 한 방울’로 예측?...프로테오믹스 기반 "심혈관질환 정밀의료 시대 앞당겨" 연세의대가 혈액을 분석해 심방세동을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 연세대학교 의과대학 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 기반으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5)에 최근 게재됐다. 심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 이에 따라 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요하다. 연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석했다. 이를 통해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다. 이후 미국의 ARIC 코호트 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동함을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테오믹스 모델의 단백질 정보를 이용했을 때 기존 임상예측모델보다 뛰