80 편의 논문
이 논문은 유방 밀도가 높은 여성에서 진단적 어려움을 해결하기 위해 개발된 디지털 유방 단층촬영 (DBT) 의 성능을 향상시키기 위해, 558 명의 환자로부터 수집된 BI-RADS 0~2 점의 실제 임상 DBT 검사 데이터와 전문가 주석, 그리고 비영리 연구 목적으로 공개된 DBT-2026 데이터셋을 소개합니다.
이 논문은 TMS 운동 역치 추정을 위해 개발된 새로운 베이지안 알고리즘인 BUDAPEST 를 소개하고, 시뮬레이션 및 인간 실험을 통해 그 정확성과 신뢰성을 검증하며 오픈소스 GUI 를 통해 연구 및 임상 현장의 즉시 활용을 가능하게 했음을 보고합니다.
이 연구는 GE Healthcare 의 Prodigy 와 iDXA 골밀도계 간 3D-DXA 측정값의 높은 일치도와 정밀도를 확인하여, 두 기기 간 보정 없이 3D-Shaper 소프트웨어를 사용할 수 있음을 입증했습니다.
이 논문은 유방암 관련 림프부종 진단을 위해 수동 프로브의 압력 문제를 해결한 홀더 최적화 탄성영상법 (HOE) 을 도입하여, 기존 방법으로는 탐지하기 어려웠던 림프관 폐색을 '고속 영역 (HVA)'으로 시각화하고 비침습적 모니터링 가능성을 제시했으나, 초기 및 중증 병변의 과소평가 등 정량적 분석 방법의 추가 개선이 필요함을 결론지었습니다.
이 논문은 Chest X-ray AI 모델이 NLP 기반 라벨에 과적합되어 전문가 판독과 괴리되는 'NLP-전문가 간극' 문제를 규명하고, 검증 데이터의 직접적 최적화 대신 정규화 기법과 조기 종료를 통해 이 간극을 해소하고 성능을 획기적으로 개선했음을 보고합니다.
이 논문은 딥러닝 기반 자동화 3D MRI 분석을 통해 UK Biobank 대규모 코호트에서 20 개의 개별 고관절 및 허벅지 근육의 부피와 지방 함량을 정량화하여, 성별 및 대사 질환 (제 2 형 당뇨병) 에 따른 근육 이질성, 노화에 따른 변화, 그리고 성별 특이적 대사 위험 패턴을 규명했습니다.
이 논문은 전신 Dixon MRI 를 기반으로 19 가지 대사 관련 지방 조직 구획과 ectopic 지방 침착물을 자동으로 분할하는 딥러닝 모델을 개발하고, 관련 후처리 도구를 공개하여 비침습적 지방 정량화를 가능하게 했음을 제시합니다.
이 연구는 젊은 성인 스포츠 관련 만성 경미한 외상성 뇌손상 환자에서 성별에 따라 뇌 구조 변화와 주의력 및 과잉행동/충동성 증상의 연관성이 다르게 나타난다는 것을 밝혔습니다.
이 연구는 조영증강 MRI 에서 추출된 지식을 비조영 MRI 로 전이하는 딥러닝 기법을 통해 조영제 없이도 신장 부피를 정확하게 측정할 수 있음을 입증했으나, 신장 피질과 수질의 부피 추정에는 체계적인 편향이 존재하고 표면적 추정은 여전히 어렵다는 한계를 보였습니다.
본 연구는 살아있는 기증자 평가에서 전자동 CT 기반 신장 세분화 분할이 재현 가능한 체적 생체표지자를 제공하며, 특히 피질 부피가 전신 및 분할 신장 기능과 유의미한 상관관계를 보여 기증자 평가에 유용할 수 있음을 입증했습니다.
본 연구는 170 명의 폐암 환자 데이터를 통해 LLM 이 조정하는 자율 에이전트가 원시 DICOM 데이터에서 정량적 구조화 보고서 생성까지의 전체 PET/CT 해석 워크플로우를 성공적으로 자동화할 수 있음을 입증했으나, 원발성 종양 탐지는 높은 정확도를 보인 반면 림프절 전이 및 원격 전이 평가에서는 체계적인 한계가 있어 전문가의 감독이 여전히 필요함을 밝혔습니다.
이 논문은 소규모 유방 촬영 데이터셋에서 밀집 유방 조직 분할을 위해 CNN 기반 아키텍처와 다중 뷰 대비 자기지도 학습, 하이브리드 손실 함수, 풀 파인튜닝을 결합한 접근법이 정확도와 효율성 측면에서 가장 우수한 성능을 보임을 규명하여, 라벨이 제한된 의료 영상 연구에 대한 실용적인 가이드라인을 제시합니다.
본 연구는 6 만 3 천 명 이상의 대규모 코호트 데이터를 기반으로 백질 고강도 병변 (WMH) 의 공간적 하위 유형을 식별하고, 이러한 유형이 다양한 위험 인자와 연관되어 있으며 WMH 의 진행을 예측하는 데 총 병변 부피보다 지역적 분포 정보가 더 유용함을 규명했습니다.
이 연구는 경동맥 혈전 내핵의 정상화된 신호 강도가 혈관벽보다 유의하게 높고 6 개월 동안 우수한 재현성을 보였으며 콜키신 치료에 의해 변화되지 않았음을 확인하여, 단순화된 DCE-MRI 정량화 방법이 혈관 취약성 연구에 유용할 수 있음을 시사합니다.
이 연구는 전 간부 AI 분할 모델의 성능에 대해 고품질 소규모 데이터셋이 대량의 혼합 품질 데이터셋과 3D 평가 지표에서 동등한 성능을 보이지만, 일반화 능력과 국소적 개선 측면에서는 더 큰 규모의 데이터셋이 유리할 수 있음을 보여주며 데이터 품질과 양 간의 트레이드오프가 목표에 따라 달라짐을 결론지었습니다.
본 논문은 7T MRI 의 고해상도 T2 가중 영상을 활용하여 건강한 개인의 회백질 - 백질 경계면에서 피질 주위 혈관 공간 (PVS) 을 검출하고 정량화할 수 있음을 입증함으로써 신경계 질환의 진단 및 예후에 대한 새로운 가능성을 제시했습니다.
이 연구는 O-17 라벨링된 식염수 안약이 안구 전방과 시신경 주위 뇌척수액 (CSF) 에 분포하지만 유리체에는 도달하지 않음을 확인하여, 슈렘 관을 경유하지 않는 방수 유출 경로와 안구 글림프 시스템의 존재 가능성을 시사했습니다.
본 논문은 TCIA 데이터셋을 기반으로 비소세포폐암의 EGFR 돌연변이 상태를 예측하기 위해 방사성유전체학, 대비 학습, 합성곱 신경망 등 다양한 모델링 아키텍처를 비교 평가한 결과, 임상 특징과 방사성 특징을 통합한 모델이 가장 우수한 성능을 보였음을 입증하고 임상 적용의 가능성과 과제를 논의합니다.
이 연구는 소규모 인간 뇌 MRI 데이터셋에서 딥러닝 기반 초해상도 모델의 성능을 평가할 때, 정확성, 안정성 및 계산 효율성 측면에서 교차검증 (k-fold cross-validation) 이 가장 균형 잡힌 방법임을 보여줍니다.
이 논문은 대조성 주성분 분석 (cPCA) 을 활용한 머신러닝 기법을 통해 다발성 경화증 환자의 뇌 자기공명분광영상 (MRSI) 데이터에서 병변 관련 신경대사 특징을 효과적으로 추출하고 해석 가능한 상태로 군집화하는 새로운 분석 프레임워크를 제시합니다.