윤상갑상막 위치식별을 위한 후두악수법의 효용

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 의과대학 의학과, 2019. 2. 류호걸.배경: 윤상갑상막은 침습적인 기도확보를 위해 가장 보편적으로 접근되는 부위이다. 윤상갑상막의 위치를 식별할 때 후두악수법을 사용하는 것이 권고되지만 윤상갑상막의 위치식별을 위한 후두악수법의 효용에 대한 임상자료 없다. 이에 이 연구에서는 후두악수법과 단순촉지 사이의 윤상갑상막 위치식별의 정확성을 비교하고자 하였다. 방법: 마취유도 후 이비인후과 전공의와 마취통증의학과 전공의가 각각 단순촉지와 후두악수법을 사용하여 윤상갑상막절개를 위한 바늘삽입부위를 식별하고 표시하였다. 윤상갑상막은 초음파검사로 확인하였다. 표시한 점이 횡으로 정중선에서 5 mm 이내, 종으로 윤상갑상막 범위 내에 위치한 경우 성공적으로 위치를 식별한 것으로 판정하였다. 후두악수법과 단순촉지를 이용한 윤상갑상막 위치식별의 정확도를 비교하였다. 결과: 총 123명의 환자가 연구대상이 되었다. 윤상갑상막은 단순촉지를 사용했을 때에는 78 (63.4%, 95% 신뢰구간 54.3-71.9%) 명의 환자에서 정확히 식별된 것과 비교하여 후두악수법을 사용했을 때에는 87 (70.7%, 95% 신뢰구간 61.8-78.6%) 명의 환자에서 정확히 식별되었다 (P = .188). 윤상갑상막을 식별하는 데 소요된 시간은 후두악수법을 사용했을 때 더 길었다 (15 [3-48] 초 대 10.9 [3-55] 초, P = 0.03). 결론: 후두악수법을 사용한 마취통증의학과 의사와 단순촉지를 사용한 이비인후과 의사의 윤상갑상막 위치식별의 성공률에는 차이가 없었다.Background: The cricothyroid membrane is the most commonly accessed location for invasive surgical airway. Although the laryngeal handshake method is recommended for identifying the cricothyroid membrane, there is no clinical data regarding the utility of the laryngeal handshake method in cricothyroid membrane identification. The objective of this study was to compare the accuracy of cricothyroid membrane identification between the laryngeal handshake method and simple palpation. Methods: After anesthesia induction, the otorhinolaryngology resident and anesthesiology resident identified and marked the needle insertion point for cricothyroidotomy using simple palpation and the laryngeal handshake method, respectively. The cricothyroid membrane was confirmed with ultrasonography. Identification was determined successful if the marked point was placed within the longitudinal area of the cricothyroid membrane and within 5 mm from midline transversely. The accuracy of cricothyroid membrane identification using the laryngeal handshake method and simple palpation was compared. Results: A total of 123 patients were enrolled. The cricothyroid membrane was correctly identified in 87 (70.7%, 95% confidence interval 61.8-78.6%) patients using the laryngeal handshake method compared to 78 (63.4%, 95% confidence interval 54.3-71.9%) patients using simple palpation (P = .188). The time required to identify the cricothyroid membrane was longer when using the laryngeal handshake method (15 [3-48] seconds vs 10.9 [3-55] seconds, P = .003). Conclusion: The success rate of identifying the cricothyroid membrane was similar among the anesthesiologists who performed the laryngeal handshake method and also among otorhinolaryngologists who used simple palpation.Abstract i Contents iii List of tables iv List of figures v Introduction 1 Methods 2 Study population 2 The laryngeal handshake method 2 Study protocol 3 Statistical analysis 5 Results 6 Tables 9 Figures 17 Discussion 20 References vi Abstract in Korean viiiMaste

End-to-end multi-channel sound enhancement using attention and Conv-TasNet

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부, 2021.2,[iv, 50 p. :]최근 심층학습(deep learning)이 다양한 분야에서 성공적으로 적용되면서 잡음 제거를 위한 심층신경망이 큰 주목을 받고 있다. 최신 심층신경망 기법은 잡음이 포함된 시간 영역 신호 입력을 이용해 잡음이 제거된 시간 영역 신호를 추정하는 엔드투엔드(end-to-end) 학습을 이용한다. 또한 완전 합성곱 신경망(fully convolutional network)을 사용하여 파라미터 사이즈가 작은 효율적인 모델을 만들기 위한 연구가 이루어지고 있다. 최근, Conv-TasNet (fully convolutional time-domain audio separation network)은 엔드투엔드 학습과 완전 합성곱 신경망을 이용하여 단일 채널 음향 신호 분리에서 성공적인 성과를 거뒀다. 본 연구는 Conv-TasNet을 잡음 제거를 위한 다채널 모델로 확장하고, 어텐션(attention) 기법의 영향을 실험하였다. FSD50k 데이터 셋을 기반으로 시뮬레이션을 통해 데이터 셋을 합성하였고, 합성된 데이터 셋은 다양한 종류의 음원을 포함하고 있다. 10채널 음향 신호에 대해 변형된 다채널 모델을 적용한 결과, 기초 모델(baseline)인 Conv-TasNet과 빔 형성 기법보다 잡음 제거 성능이 크게 향상되었으며, 어텐션 기법 사용으로 인한 잡음 제거 성능 향상을 확인하였다.한국과학기술원 :전기및전자공학부