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최동규,김영옥,이형신,Choi, Dong Gyu,Kim, Young-Ok,Lee, Hyoung Shin 대한후두음성언어의학회 2021 대한후두음성언어의학회지 Vol.32 No.1
Laryngeal lymphoepithelial carcinoma (LEC) is a rare tumor with only 34 cases in the published literature. Epidemiologically, laryngeal LEC is extremely rare in Asian. Originally, LEC is a common type of carcinoma in nasopharynx. Laryngeal LEC resembles nasopharyngeal LEC, except that most cases of laryngeal LEC are not associated with Epstein-Barr virus. We present a case of laryngeal LEC which developed at the left false cord extending to true vocal cord, para-glottic space and pre-epiglottic space. Total laryngectomy with bilateral neck dissection was performed. LEC was reported as biopsy confirmation result. The patient underwent postoperative radiotherapy and showed no evidence of recurrence during follow-up period of 42 months. In consideration that LEC in larynx have not been reported in South Korea yet, we introduce the clinical features and treatment outcomes of laryngeal LEC with literature review.
재활 의료 보조를 위한 딥러닝 기반 무인 의료 시스템의 설계 및 성능평가
최동규,장종욱,Choi, Donggyu,Jang, Jongwook 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.12
최근 코로나 상황을 겪으면서 국가들은 의료인력과 그 기술에 대한 필요성을 심각하게 느끼고 있다. 고령화되고 있는 사회에 따라 실제로 의료진의 수는 줄고 있으며, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 실제 의사가 하는 의료 행위 중고도의 전문성을 요구하지 않는 부분을 대체 할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 존재하는 다양한 딥러닝 영상처리 기반 기술을 활용하여 의료진이 직접 환자를 대면해야 하는 재활 분야에 적용할 수 있는 회복 상태를 확인하는 업무에 관한 무인 의료 시스템과 관련한 실제 연구 방법들을 서술하고 제안한다. 제안하는 방법은 실제 동작 비교에 사용했던 방법인 각도계나 사진에 선을 긋는 방법과 같은 수동적인 계산을 대체한다. 실시간으로 수행하므로 빠른 진단에 도움을 주며, 동작 수행 일치도에 대한 데이터를 확인할 수 있기에 의료진이 필요한 정보를 쉽게 제공한다. With the recent COVID-19 situation, countries are seriously feeling the need for medical personnel and their technologies. PDepending on the aging society, the number of medical staff is actually decreasing, and in order to solve this problem, research is needed to replace the part that does not require high expertise among actual medical practices performed by doctors. This paper describes and proposes actual research methods related to unmanned medical systems that use various deep learning image processing-based technologies to check the recovery status applicable to rehabilitation areas where medical staff should face patients directly. The proposed method replaces passive calculations such as a protractor or a method of drawing a line in a photograph, which is the method used for actual motion comparison. Since it is performed in real time, it helps to diagnose quickly, and it is easy for medical staff to provide necessary information because data on the degree of match of motion performance can be checked.