80 편의 논문
이 연구는 건강한 참가자를 대상으로 정맥 주사된 가돌리늄 조영제를 cDSC-MRI 로 추적하여 눈의 글림프 시스템 내 후방 림프 경로를 따라 용질이 이동하는 역동적인 과정을 임상적으로 측정할 수 있음을 입증했습니다.
이 논문은 제한된 임상 코호트에서도 B 모드 초음파 영상을 통해 승모근 근막통증 증후군을 탐지하기 위해 자기지도 학습 기반의 비디오 확산 인코더를 개발하고, 기존 전이학습 모델보다 우수한 성능을 입증함으로써 소규모 전향적 연구에서의 데이터 효율적 딥러닝 접근법의 유효성을 보여줍니다.
이 논문은 73,000 명 이상의 환자 데이터와 850,000 개 이상의 MRI 시퀀스를 기반으로 훈련된 ReMIND 라는 비전 - 언어 프레임워크를 제안하여, 다양한 기관의 데이터에서도 일반화되는 다중 시퀀스 뇌 MRI 의 자동화된 해석 및 방사선 보고서 생성 능력을 입증했습니다.
본 연구는 중년 및 노년기에 가속화된 단백질체학적 노화가 뇌 MRI 를 통해 확인된 뇌혈관 질환 (CSVD) 표지자들과 밀접하게 연관되어 있으며, 특히 노년기에서 그 연관성이 두드러짐을 ARIC 와 MESA 코호트 데이터를 통해 규명했습니다.
이 연구는 두 개의 종단 코호트 데이터를 활용하여 샘플링 반복 국소 근사 (SILA) 알고리즘이 메타-측두엽 영역의 종단적 타우 PET 궤적을 정확하게 모델링하고 개인별 타우 양성 발병 시기를 추정할 수 있음을 입증했으나, 해마내피질 영역의 경우 치매 환자에게서 모델 정확도가 저하됨을 발견했습니다.
이 연구는 비당뇨 범위의 경미한 혈당 수치 상승이 뇌 구조 변화와 연관되어 있으며, 특히 사회경제적 박탈이 심한 지역에서 이러한 부정적 영향이 두드러진다는 것을 11~12 세 청소년을 대상으로 한 대규모 분석을 통해 규명했습니다.
이 연구는 골관절염 유무와 관계없이 2 년 동안 체중의 5% 이상 감량한 사람들이 CTh-Score 를 통해 측정된 연골 퇴행 진행을 약 50% 감소시켰음을 보여주며, 체중 관리가 구조적 질환 수정 전략으로 효과적이고 CTh-Score 가 민감한 평가 지표임을 입증했습니다.
이 연구는 UK 바이오뱅크 데이터를 활용하여 3D 메시 기반 형태 분석을 통해 대둔근의 국소적 형태 변화가 단순한 부피나 지방 함량 측정보다 당뇨병 및 대사 이상과의 성별 특이적 연관성을 더 정교하게 규명하고 위험 stratification 을 향상시킬 수 있음을 보여주었습니다.
이 논문은 그라디언트 기반 클래스 활성화 맵 (Grad-CAM) 을 활용한 딥러닝 모델을 개발하여 흉부 X 선을 통한 결핵 선별의 정확성과 해석 가능성을 입증하고, 이를 오프라인 환경에서도 작동하는 데스크톱 및 모바일 애플리케이션으로 배포할 수 있음을 확인했습니다.
본 연구는 Gemini 2.5 Pro 기반의 다중 모달 LLM 을 활용한 자동 윤곽선 품질 보증 도구 (LAQUA) 가 전문가 평가와 상당한 일치를 보이며, 임상적 1 차 스크리닝 도구로서 자동 윤곽선 검수 업무의 효율성을 높일 수 있음을 입증했습니다.
이 논문은 합성 데이터로 훈련된 심층 신경망 (QTMnet) 을 기반으로 동맥 입력 함수 (AIF) 가 불필요한 정량적 운송 매핑을 개발하여 저등급 및 고등급 교모세포종을 기존 2CXM 방법보다 더 정확하게 분류할 수 있음을 입증했습니다.
본 연구는 흉부 X 선 기반의 생물학적 노화 가속도가 향후 폐암 발병과 독립적으로 연관되어 있음을 확인했으나, 기존 폐암 위험 인자 모델의 예측 정확도를 크게 향상시키지는 못했음을 보고합니다.
이 연구는 푸리에 분석을 통해 양측 유방 비대칭성을 정량화한 결과, 원시 전산 유방촬영 (FFDM) 이미지가 임상용 FFDM 및 디지털 단층촬영 (DBT) 이미지보다 유방암 단기 위험 예측에 더 우수함을 보여주었습니다.
이 논문은 7T 초고자장 MRI 에서 SAR 증가와 RF 불균일성 문제를 해결하고 뇌 조직의 정량적 T2 매핑을 고속화하기 위해 제안된 'TWISTARE'라는 새로운 이중 인터리브드 정상 상태 기법의 유효성을 검증했습니다.
본 논문은 2024~2025 년 FDA 승인 방사선학 AI 기기의 공개 데이터를 분석하여, 질병 유병률의 영향으로 인해 민감도와 특이도가 높은 양성 예측도 (PPV) 를 보장하지 않는 '거짓 긍정 역설'을 규명하고, 임상적·윤리적·재정적 균형을 위해 거짓 발견률 (FDR) 과 거짓 누락률 (FOR) 의 투명한 공개를 주장합니다.
본 연구는 알츠하이머병 환자에서 말초 혈액의 미토콘드리아 에너지 대사가 뇌의 알파 및 세타 파동 변화와 밀접하게 연관되어 있음을 규명함으로써, 말초 미토콘드리아 지표를 통해 노화 관련 신경질환의 신경생리학적 변화를 이해할 수 있는 가능성을 제시했습니다.
이 연구는 프랑스 방사선과 의사들이 인공지능 (AI) 의 잠재력을 인정하고 대체에 대한 두려움이 거의 없으며 대부분 도입을 희망하지만, 높은 비용과 장비 부족으로 인해 실제 도입은 제한적임을 보여줍니다.
본 연구는 다양한 MRI 아티팩트 유형과 심각도가 Pyment, MIDI, MCCQR 세 가지 딥러닝 기반 뇌연령 예측 알고리즘에 미치는 영향을 체계적으로 분석하여, 알고리즘마다 아티팩트 민감도가 크게 달라 임상 연구에서 뇌연령 바이오마커 해석 시 아티팩트 인식 평가 및 완화 전략이 필수적임을 밝혔습니다.
이 연구는 모로코 수스 마사 지역의 4 개 병원에서 시행된 142 명의 요추 방사선 촬영 환자를 대상으로 입사 피폭선량 (ESD) 과 선량면적곱 (DAP) 을 평가한 결과, 모든 수치가 진단 참조선량 (DRL) 이하로 확인되어 방사선 보호 측면에서 적정 수준임을 밝혔습니다.
본 연구는 뇌 MRI 파운데이션 모델 임베딩의 스캐너 간 신뢰성을 평가한 결과, 생물학적 메타데이터를 사전 학습 목표에 통합한 모델이 스캐너에 따른 편차 없이 높은 신뢰도를 보인 반면, 순수 자기지도 학습 모델은 스캐너 식별이 가능할 정도로 신뢰도가 낮았음을 규명했습니다.