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"김동규" 에 대한 검색 결과로서 총 78건 이 검색되었습니다.

건강정보 (1)
[의료기기정보]뇌수술에 신 개념의 감마나이프 PERFEXION 도입

뇌수술에 신 개념의 감마나이프 PERFEXION 도입 - 국내 최초로 도입된 첨단 뇌방사선수술 장비 - 기존 감마나이프와는 달리 완전 자동으로 뇌질환치료 가능 서울대병원 신경외과(과장 김동규)는 뇌질환치료에 있어서 새로운 개념을 적용한 감마나이프의 최신모델인 감마나이프 PERFEXION을 최근 도입하고 본격 가동에 들어갔다. 이번에 도입된 감마나이프 PERFEXION은 뇌방사선수술에 있어서 기존의 감마나이프를 훨씬 뛰어넘는 첨단 기술을 선보인 장비로 국내에서 최초로 도입된 장비다. 감마나이프 PERFEXION은 기존 감마나이프에 비해 헬멧의 크기를 확장함으로써 뇌의 어느 부위에 생긴 질환이든지 방사선을 조사할 수 있을 뿐만 아니라, 헬멧을 사다리꼴 형태로 제작하여 깊이를 깊게 함으로써 목부위의 질환 치료도 가능하게 하였다. 또 기존 감마나이프에서는 구멍의 크기가 다른 네 종류의 헬멧을 필요할 때마다 교체하여야하기 때문에 중간에 치료가 중단되었으나, PERFEXION은 4, 8, 16 mm 세 종류의 시준기를 사용해 방사선원이 움직이면서 필요한 시준기를 자동으로 선택하기 때문에 시준기 교체를 위해 수술 중에 중단하지 않아도 된다. 더욱이, 필요한 부위의 시준기 크기를 자유롭게 선택할 수 있어 시신경이나 뇌간과 같이 중요하면서도 방사선에 약한 위험부위를 피해 시술할 수 있기 때문에 훨씬 안전한 수술을 할 수 있다. 이외에도 영상 융합, 치료계획 보정 등 여러 가지 첨단 기능들을 갖춤으로써 단순한 업그레이드의 의미를 넘어선 새로운 개념의 의료기기로 평가된다. 감마나이프센터 김동규센터장은 “이번 PERFEXION의 도입으로 정교한 수술을 요하는 뇌질환치료에 더욱 정확하고 세밀한 치료가 가능해졌다”며 “환자 치료 뿐만 아니라 임상연구 등에 있어서도 새롭게 도약할 수 있는 계기가 될 것이다” 고 말했다. 서울대학교병원 감마나이프센터는 2006년 세계감마나이프학회를 주최하였고, 2009년에는 세계방사선수술학회를 준비하고 있다. 한편, 국내에서는 최단기간인 개소 후 10년만인 2008년 3월 감마나이프수술 3천례를 달성한 바 있다.

서울대학교병원 > 건강정보 > 의료기기정보
정확도 : 56% 2017.10.16
고객참여 (1)
병원소개 (75)
[병원뉴스]서울대병원, 대규모 수면 데이터셋 활용  이미지 기반 수면 단계 자동 판독 알고리즘 개발

- 세계 최대 규모 수면다원검사 데이터셋 구축 후 이미지 기반 인공지능 알고리즘 개발- 자동 판독으로 약 80% 이상의 수면 단계 분류 정확도 나타내... 수면 의료 효율성 향상 기대 수면 단계 분류를 높은 정확도와 설명 가능한 방식으로 보여주는 이미지 기반 자동 판독 알고리즘이 최근 국내 연구진에 의해 개발됐다. 이를 활용하면 판독 과정 자동화를 통해 수면 데이터 판독 소요시간을 대폭 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 서울대병원 신현우 교수 한림대 춘천성심병원 김동규 교수 공동 연구팀은 세계 최대 규모의 수면다원검사 데이터셋을 활용한 이미지 기반 자동 판독 알고리즘을 개발하고 수면 단계 판독 및 수면 생체 신호를 시각화한 연구 결과를 14일 발표했다. 수면 단계 분류는 수면 관련 질환을 진단하는 데 필수적이며, 수면의 질을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 보통 수면 단계는 Wake-N1-N2-N3-REM의 5단계로 각성(Wake), 얕은 수면(N1~N2), 깊은 수면(N3~REM) 단계로 분류된다. 수면 데이터 분석을 위한 기존 연구에서는 검사 환경에 있어 샘플링 속도나 센서의 타입이 변할 때마다 판독자가 직접 조정을 해야 하는 한계가 있었다. 따라서 보다 효과적인 수면 단계 분석을 위해서는 다양한 검사 및 판독 환경에 일반적으로 적용될 수 있는 자동화된 기술과 수면 결과를 더욱 면밀하게 해석할 수 있는 프레임이 필요한 상황이었다. 이에 연구팀은 세계 최대 규모인 10,253건의 수면다원검사 데이터셋을 구축하고, 이 중 7,745건의 데이터를 활용해 이미지 기반 의료 인공지능 알고리즘을 개발했다. 이후 수면 단계 자동 판독 가능성을 분석했다. 분석 결과, 새로 개발된 이미지 기반 자동 판독 알고리즘은 약 80% 이상의 수면 단계 분류 정확도를 보였다. 이는 기존에 보고된 의료진 판독자 간의 수면 결과 판독 일치율과 유사한 수준이었다. 특히 연구팀은 시각적으로 파악할 수 있는 생체 신호 데이터의 표준화된 이미지를 바탕으로 인공지능 모델의 학습 패턴을 구현해냈다. 생체 신호의 시각화는 알고리즘이 수면 단계별로 어느 부분에 초점을 맞추고 있는지 파악하는 데 도움을 준다. 이는 기존 인공지능 모델이 내놓은 판단이나 결정 과정 혹은 방법에 대해 설명할 수 없는 이른바 인공지능 블랙박스 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제시한다고 연구팀은 설명했다. [이미지1] 다양한 수면 생체 신호를 표준화해 구성한 고해상도 이미지. 추가적으로 연구팀은 미국 수면 데이터셋인 SHHS을 활용해 외부 검증을 실시했다. 검증 결과, 일부 신호의 누락이나 변경 혹은 다른 기종의 검사기기 등의 검사 환경의 차이에도 불구하고, 내부 검증과 동일한 수준(Weighted F1-Score 79.7~81.7%)을 보여 인종이나 국가에 상관없이 알고리즘 분석 적용이 가능하다고 연구팀은 덧붙였다.*Weighted F1-Score: 분류 모델을 평가할 때 사용되는 값으로, 높을수록 모델의 분류 성능이 뛰어남. [이미지2] 수면 단계 자동 분류 알고리즘의 프레임. 생체신호(Signal)를 이미지(Image)로 나타내고 데이터셋으로 저장한 후,수면 단계 자동 판독 알고리즘의 입력값으로 사용했다. 이번 연구 결과는 미가공 데이터를 이용해 AI를 학습시켰던 기존 연구와 달리, 수면 생체 신호의 경향성을 시각적으로 설명이 가능한 이미지로 학습시키고 수면 단계 분류를 판독했다는 점에서 차별성이 있다고 연구팀은 강조했다. 이비인후과 신현우 교수는 의료 인공지능 모델에서 요구되는 설명 가능성을 충족할 수 있는 이미지 기반의 수면 단계 자동 판독 알고리즘을 개발했다는 점에서 큰 의미가 있다라며 이번 연구결과가 향후 AI 기반 수면다원검사 자동 판독을 더욱 활성화하고 수면 의료의 효율성 향상에 기여할 수 있기를 기대한다고 말했다. 한편 이번 연구 결과는 수면의학 관련 국제학술지 수면(Sleep) 최근호에 게재됐다. [사진 왼쪽부터] 서울대병원 신현우 교수, 한림대춘천성심병원 김동규 교수

서울대학교병원 > 병원소개 > 병원소식 > 병원뉴스
정확도 : 97% 2024.02.15

- 서울의대 김동규 명예교수가 퇴임 후 펴낸 에세이 - 일상이 스며든 웃음과 공감을 자아내는 이야기 지난해 서울의대를 정년퇴임한 신경외과 전문의 김동규 명예교수가 수필집 『마음놓고 뀌는 방귀』를 발간했다. 앞서 발간한 『브레인』과 『삶의 기쁨』에 이어 통산 세 번째이자 퇴임 후 첫 번째 수필집. 이 책 89편의 이야기를 통해 김 교수는 동시대를 살아가는 여러 세대들과 소통하려는 긍정적인 의지를 담았다. 김 교수에게는 평생이라고 표현할 만큼 지나온 격동의 세월뿐 아니라 새로운 세대와 시대는 여전히 흥미진진하게 생동하는 대상이었다. 평생 기록광으로 살아오면서 엄선한 수필들이 흥미진진한 이유다. 제목만 보아도 궁금해지는 이야기들은 일상에 잘 스며 있어 다소 시시콜콜할 수 있다. 그럼에도 묘하게 읽는 이들을 사색하게 하고 웃음과 공감, 박수를 자아낸다. 이 책은 ▲좁쌀 영감과 여장부의 궁합 ▲연기처럼 사라진 사람 ▲꼰대 생각 ▲추억의 보석 상자 총 4개 장으로 나눠 각 장마다 20여 개의 이야기를 담았다. 『마음놓고 뀌는 방귀』는 표지를 코팅하지 않는 친환경 책이다. 불필요한 지면을 과감히 빼고 판형도 작게 했다. 출판사는 이제는 안 하는 것이 친환경인 세상이라 이것저것 빼다 보니 하얗고 소박한 책이 됐다고 설명했다. 김동규 교수는 이 책을 펴내며 오염으로 가득 찬 주변 환경 때문에 행여 때가 탄 책이 독자에게 갈 수 있다. 그 때는 지우개로 살살 문지르면 지워진다. 친환경은 다소 불편한 일을 유발하는데 기꺼이 동참하면 뿌듯해진다고 덧붙였다.

서울대학교병원 > 병원소개 > 병원소식 > 병원뉴스
정확도 : 98% 2020.12.11
홈페이지 (1)

첨단과학과 생명존중, 감마나이프센터 의료진은 환자를 위해 최선을 다합니다. 김동규 교수 신경외과 전문의, 의학박사 서울대학교 의과대학 신경외과 교수 경력 - 서울대학교병원 신경외과 전공의 수료(신경외과 전문의) - 국립 경상대학교 의과대학, 서울대병원 신경외과 과장 - 독일 쾰른대학교 의과대학 뇌정위신경외과 초청교수 - 스웨덴 카롤린스카병원, 영국 크롬웰 병원 감마나이프수술 연수 세부전공 : 뇌정위 수술, 뇌종양, 기능신경외과 백선하 교수 신경외과 전문의, 의학박사 서울대학교 의과대학 신경외과 교수 경력 - 서울대학교병원 신경외과 전공의 수료(신경외과 전문의) - 제주의료원, 서울 적십자병원, 서울대병원 신경외과 과장 - 국립 경상대학교 의과대학 신경외과 전임강사 - 미국 뉴욕 코넬 대학 신경과, 미국 토마스 제퍼슨의대 교환교수 세부전공 : 뇌종양, 뇌정위수술, 파킨슨병 정현태 교수 이학박사(의학물리) 서울대학교 의학대학 신경외과 교수 경력 - 서울대학교 대학원 박사 - 미국 Rensselaer Polytechnique institute 핵물리학실험 연수 - 캐나다 사스카치완 대학교 핵물리학실험 연수 - 일본 동경대학교 및 이화학연구소 핵물리학실험 연수 - 한국원자력 연구소 근무 - 스웨덴 카롤린스카병원, 영국 크롬웰 병원 감마나이프수술 연수 세부전공 : 실험핵물리학 김진욱교수 신경외과 전문의, 의학박사 서울대학교 의과대학 신경외과 조교수 경력 - 서울대학교병원 신경외과 전공의 수료(신경외과 전문의) - 서울대학교병원 신경외과 임상강사 - 미국 UCSF 연수 세부전공 : 뇌종양, 전이성뇌종양, 뇌정위수술 정상순간호사 책임간호사 경력 - 서울대학교병원 외과 중환자실 근무 - 사우디아라비아 알가심 센트럴병원 근무 - 서울대학교병원 중환자 간호과정 이수(중환자 간호 전문) 주연경간호사 전담간호사 경력 - 서울대학교 병원 외과 중환자실 근무 - 서울대학교 병원 중환자 간호과정 이수 (중환자 간호 전문) - 서울대학교 병원 감염관리 과정 이수 김정훈 전담 방사선사 최경영 감마나이프센터 전담 코디네이터 경력 - 서울대학교 병원 원무과 박미선 이기하 간호운영기능직 김지선 간호운영기능직

서울대학교병원 감마나이프센터 > 감마나이프센터 소개 > 팀원소개
정확도 : 99% 2021.06.28

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