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저자정보
김유경 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) 이동수 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) 이상건 (서울대학교 의과대학 신경과학교실) 정천기 (서울대학교 의과대학 신경외과학교실) 여정석 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) 정준기 (서울대학교 의과대학 핵의학교실) 이명철 (서울대학교 의과대학 핵의학교실)
저널정보
대한핵의학회 대한핵의학회지 대한핵의학회지 제35권 제3호
발행연도
2001.1
수록면
131 - 141 (11page)

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목적: 수술을 필요로 하는 난치성 간질 중 전두엽 간질은 두 번째로 흔하나 간질 병소의 국소화는 쉽지 않다. 이 연구에서는 수술로 확인한 전두엽 간질환자를 대상으로 F-18-FDG PET의 간질 병소 국소화 성능을 알아보았다. 대상 및 방법:본 병원에서 간질 표준 검사 후 전두엽 간질로 진단되어 병소절제술을 시행한 후 간질이 잘 조절된 환자 24명을 대상으로 하였다. 이들은 모두 수술 후 Engel 분류상 I 또는 II 로 예후가 좋은 환자로서 수술 병리소견에 피질이형성증 18, 종양 4, 피질 반흔 2예이었다. F-18-FDG PET스캔에서의 대사 감소 부위를 육안 판독과 SPM 방법으로 분석하고 간질 병소를 국소화하였다. SPM 분석 때에 유의수준을 바꾸어가며 간질원인병소 국소화성능을 비교하였다. 결과: MR에 구조이상 병변이 보이는 경우가 12예, 정상례가 11예이었다. 육안 판독에 의한 F-18 FDG PET의 간질 병소를 편측화 또는 국소화 정확도는 54% (13/24)이었다. MR에서 구조적 이상이 있었던 경우는 67%에서, MR에 이상 소견이 없었던 경우 50%에서 F-18 FDG PET으로 대사 감소부위를 찾아 간질 병소를 발견하였다. SPM 분석에서는 유의수준 p값을 낮출수록 예민도가 감소하였다. SPM 방법으로 분석한 F-18 FDG PET의 간질원인 병소발견 예민도는 63%로 육안 판독에 비하여 높았으나 통계적 차이는 없었다. 결론: F-18 FDG PET은 전두엽 간질 환자에서 간질 병소를 예민하게 국소화하였으며 뇌 MR에서 구조적 병변이 없는 경우에서도 비슷한 빈도로 대사 감소부위를 찾아주었다. SPM 분석 방법은 F-18 FDG PET 전문가의 육안분석과 대등한 예민도를 보여 주었고 따라서 전두엽 간질 환자에서 간질 병소를 찾는데 도움될 것이라 생각한다.발생하기 용이함을 의미한다. 시스템과 사용자 설명서는 국내 시행이 가능한 상태로 판단된다. 그러나, 시행 시에 치료표적에서의 오차는 크지 않을 것으로 예상이 되지만, 위험장기에서의 오차는 클 것으로 예상되며, 이에 대한 방안이 마련돼야 할 것이며, 또한 임상의 중요성과 연관해 의미 있는 2차원 선량분포의 기준 마련이 요구된다.본 GE $Advance^{TM}$ PET 시스템이 임상에의 적용에 적합함을 보여주었다.mens사의 상용 분석 프로그램에는 해당 기능이 없어 계산값의 비교를 통한 검증은 수행하지 못하였고, 수화(hydration)와 탈수(dehydration) 각각의 조건에 따른 신장기능 분석에 적용하였을 때, 판별 기준이 되는 유의미한 값을 산출하여 타당성 검증을 대신하였다. 결론: 이 연구에서 개발한 핵의학 영상의 정량적 분석을 통한 신장기능 분석 프로그램을 사용하여 신장 기능을 분석한 결과, 타당성 있는 결과를 도출하여 그 유용성을 입증하였다. 이 개발 프로그램은 좀 더 다양한 임상응용 목적의 분석기능을 사용자가 직접 개발, 추가하기가 용이하여 기존 상용 프로그램보다 연구적 활용범위가 크다고 사료된다.2.2{\pm}0.4\;(1.6{\sim}3.2){\mu}g/ml$</TEX>와 $1.4{\pm}0.2\;(0.8{\sim}1.6){\mu}g/ml$로서(p=0.16), 표준균주 3종 모두에서 Infecton의 MBC 또한 ciprofloxacin에 비해 $2{\sim}4$배가 높았다. 결론: Tc-99m Infecton은 ciprofloxacin 보다는 약하였지만 표준균주에 대해 생체외 항균력을 보였다.를 보였고 또한 다변량분석에서 휴식기의 관류지수는 좌심실 확장을 예측할 수 있는 유일한 지표였다. 또한 작은 수의 증례이지만
#Frontal lobe epilepsy #F-18 FDG PET #Statistical parametric mapping #SPM)

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