World wide web을 이용한 단순흉부촬영에서의 폐 결절 진단 교육 콘텐츠의 개발 및 폐 결절의 유형 분류ㆍ적용에 대한 연구

국문 초록 (Abstract)

폐암은 미국을 비롯한 선진국에서 암 사망 1위를 차지하고 있으며, 우리나라에서도 암 사망 1위, 발생률 2위를 차지하고 있는 암이다. 하지만 과거 20년 동안 폐암의 5년 생존율은 14%에서 크게 나아지기 않고 있으나 IA 병기에서 수술한 경우에는 75%정도까지 좋아진다는 점을 고려 할 때 조기 폐암의 진단이 얼마나 중요 한지를 알 수 있다.
최근 저 선량 단충 촬영 등을 이용한 폐암검진이 제시되고 있으나, 아직도 일차 진료 선상에서 보편적, 일차적으로 사용되고 있는 검사 방법은 흉부 단순촬영이고, 보고에 따르면 후향적으로 검사 했을 때 폐 결절을 놓치는 경우가 75-90%에 이르는 현실을 감안할 때 이에 대한 교육의 필요성을 인식하게 되었다.
지금까지의 폐 결절에 대한 교육은 다른 영상의학과 영역과 다르지 않아 서적, 집담회, 영상물 등 교육자 중심이 대부분이지만, 피교육자의 수준과, 교육 항목의 선택 등을 고려한 교육 자료는 없었다. 세계적인 추세와 인터넷의 인프라가 충분한 우리나라의 환경을 고려 할 때 인터넷을 이용한 새로운 형태의 교육이 가능 할 것으로 생각되어 의과대학생, 영상의학과를 전공하지 않은 전문의, 영상의학과 전공의 등을 연구 대상으로 하여 이 연구를 시작하였다.
피교육자가 스스로 항목을 택할 수 있고, 바로 자신이 학습에 참여하여 결과를 알아볼 수 있도록 프로그램 콘텐츠를 구성하였다. 이를 위해 학습모드에서는 난이도별로 구성된 Study I section과 결절의 형태와 음영 및 위치에 따른 Study II section으로 구분하였고, 테스트 모드는 한 테스트 당 20개의 문제가 주어져 다 푼 후에 결과를 알아보고 자신의 취약부분을 다시 학습 할 수 있도록 하였다.
또한 학습에 도움을 줄 수 있을 것으로 생각되는 결절의 새로운 분류를 시도하여 적용하였다.
전체적으로는 정상, 결절, 결절유사음영으로 분류하고, 결절은 크기가 1.5cm을 기준으로 결절발견율에 차이가 커지는 점을 참고하여 주로 난이도에 따른 Study I section에 적용하여 easy, intermediate, difficult로 구분하고, 정상, 위 음성, 위 양성 경우를 첨가 하였다. Study II section에서는 결절의 형태, 음영 및 놓칠 수 있는 경우를 여러 문헌과 경험을 토대로 정상을 포함한 7가지( 1) Normal, 2) well-defined Nodule, 3) Nodule with ill-defined or irregular margin, 4) Faint opacity, 5) Opacity mimic nodule, 6) Nodules associated with other pathology, 7) Nodule overlapped over normal structure) 로 구분하여 학습효과를 높이고자 시도하였다.
이 밖에 테스트 결과의 기록, 회원등록, 프로그램 콘텐츠에 대한 설문 등의 장치를 해 놓아 향후 프로그램에 대한 사용자의 평가와 유용성들을 알아 볼 수 있도록 하였다.
결론적으로 이 연구를 통해 만들어진 인터넷을 이용한 폐 결절 진단을 위한 교육 프로그램 과 콘텐츠들, 그리고 학습에 도움을 주기위해 만들어진 결절의 새로운 분류 등은 다양한 방사선학적 소견을 보이는 증례를 경험하게 하는 교육도구가 될 것이며, 효과적인 인터넷을 이용한 교육 도구를 개발하는데 필요한 기술과 경험을 축적하여 방사선과학의 다른 분야 및 다양한 분야의 의학 교육 프로그램의 개발에 이용 될 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Lung cancer accounts for the first place death rate in developed country including United States. In Korea, the incidence of lung cancer has been increasing, taking the second place. Lung cancer holds the first place in death rate. The detection of early lung cancer is essential for decreasing the death rate. In order to diagnose lung cancer in its early stages, diagnosis using LDCT (low-dose computed tomography) is increasing, because chest radiograph is not accurate enough to detect early lung cancer. Nonetheless a chest radiograph is the most widely used diagnostic method in pulmonary diseases. Lung cancer appears in the form of pulmonary nodules visible on chest radiographs in 60% of the disease. However, the nodules are not visible in 75-90% of the cases, and in these cases detection of lung cancer may be delayed. Therefore, it is extremely important to provide proper pulmonary nodule detection education in order to have early lung cancer be detected using chest radiographs.
As of now, radiologie education has been performed by using lectures, case presentations, conferences, books, journals, compact disc programs and video tapes. However, access to these methods of education is somewhat hampered due to limitations in time and space, and this type of media cannot be targeted to specific groups and can only be a one-sided transfer of information. In order to solve such problems, this study aims to develop more effective web education contents using the internet to increase the ability to detect pulmonary nodules on chest radiograph. In addition, this study aims to construct a database of pulmonary nodule cases in various levels of difficulty to provide the trainee with various levels of experience in detection.
Database was collected from two medical centers equipped with PACS (Picture Archiving and Communication System). Chest PA, lateral and CT images of patients with pulmonary nodules and masses were the source of this study. Selected cases were converted from PACS to JPEG format and the width was fixed to 800 pixels using ACDsee 5.0. In addition, another copy of the image was made for use in the answer image. The answer image was made using Photoshop 7.0, and thus participants could to mark the nodules and masses on the copied images. The case and answer images were then saved using Access 2002 as the database.
The cases were classified into being normal, nodule or nodule-like shadow; the difficulty was divided into being easy, intermediate or difficult. Moreover, in order for the trainee to study certain categories more carefully, the problem cases were divided into 7 categories; being normal, well-defined nodule, nodule with ill-defined or irregular margin, faint opacity, nodule overlapped over normal structure, nodules associated with other pathology and opacity mimic nodule.
ASP 3.0, JAVA Script 1.2 and HTML tag 4.0 were used in programming and the program is divided into 3 sections; Study section, Test section and Record section. The test section is composed of three levels (I to III) according to there difficulty degree and each test contains 20 questions. At the end of a test, the answers the participants made and the true answers can be simultaneously viewed. The study is divided according to level of difficulty and category, and record section allows the user to check the results of the test section.
In addition, participants should register to use the program, and electronic surveys about the program were put in to appear at appropriate times in order to receive inputs about the program including user satisfaction and program usefulness.
In conclusion, the world wide web-based internet training program for the detection of pulmonary nodules, especially lung cancer, developed in this study can be used as an education tool allowing radiologie experience. In addition, the method and experience in developing an effective internet-based educational tool can be used inthe development of future educational programs in the field of radiology as well as other medical fields.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• Ⅰ. 서론 = 1
• Ⅱ. 대상 및 방법 = 3
• 1. 데이터베이스 = 3
• 1-1. 자료 수집과 저장 = 3
• 1-2. 자료의 분류 = 4
• 2. 프로그램 구축 = 4
• 2-1. 서버 및 프로그램 = 5
• 2-2. 프로그램 콘텐츠(contents) = 5
• 2-2-1. Test Section = 5
• 2-2-2. Study Section = 6
• 2-2-3. Record Section = 6
• 2-3. 사용자 등록 및 설문작성 = 6
• Ⅲ. 결과 = 7
• Ⅳ. 고찰 = 23
• Ⅴ. 결론 = 28
• 참고 문헌 = 29
• ABSTRACTS = 34