파올루치-포템킨 방법

파올루치-포템키나법(Paolucci-Potemkina method)은 1958년 이탈리아 방사선 전문의 R. Paolucci와 소련 방사선 전문의 E. V. Potemkina가 개발한 방사선 촬영법이다.

이 방법은 장기와 조직의 시각화를 개선하기 위해 조영제를 사용하는 것을 기반으로 하며, 이를 통해 상태를 보다 정확하게 파악하고 가능한 질병을 식별할 수 있습니다. 또한, 이 방법을 사용하면 흉부 장기 질환을 보다 정확하게 진단하고 치료할 수 있습니다.

Paolucci-Potemkin 방법은 의학에서 가장 일반적인 방사선 촬영 방법 중 하나입니다. 폐, 심장, 식도, 위, 내장, 신장 및 기타 장기의 질병을 진단하는 데 널리 사용됩니다.

이 방법의 핵심은 엑스레이 촬영 전 환자의 위나 장에 특수 조영제를 주입해 장기나 조직을 더욱 선명하게 시각화하는 것이다. 이를 통해 질병에 대한 보다 정확한 진단과 효과적인 치료가 가능해집니다.

Paolucci-Potemkina 방법을 사용하면 다양한 질병의 진단 및 치료의 질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 방법은 방사선 전문의의 작업에서 중요한 도구이며 환자의 장기 및 조직 상태를 보다 정확하게 판단할 수 있게 해줍니다.



Paolucci-Potemkin 방법은 이비인후과 환자를 검사하기 위한 X선 방법으로, 동일한 소리 이미지에 대한 이미지를 작업자가 별도로 인식하는 방식입니다.

전통적인 X선 검사에서 치과의사나 이비인후과 전문의는 구강 연조직의 일련의 해부학적 단면을 받아 두개골 뼈 중 하나로 결합되고 골종으로 분류되어 수술 전략을 결정합니다. 치아, 턱, 구강인두 구조의 다양한 투영에서 뼈와 골막의 투영 이미지나 단면을 얻은 결과, 공간에서 치아와 구강 기관의 위치에 대한 3차원 그림이 형성됩니다.

Paolucci-Potemkin 연구 중에는 어떤 일이 발생합니까? 방사선 전문의는 파노라마와 부비동이라는 두 가지 장치를 사용하여 작업합니다. 환자는 좌석에 앉아 수평면에서 오른쪽과 왼쪽으로 진동하도록 요청받습니다. 그런 다음 환자에게 똑바로 앉도록 요청하는 것이 아니라 자신에게 가장 편안한 자세를 찾고 가능한 최대 시간 동안 이 자세를 유지하도록 요청합니다. 작업자는 다음 투영에서 환자의 동일한 위치에서 연속으로 1/2 회전으로 사진을 찍습니다: 부비동(8개 이미지) 및 이 수준 아래(4면 설명이 있는 목 영역): 사골의 후후방 세포, 접형골 뼈, 사골, 전두엽 및 상악 세포 뼈. 한 번의 회전으로 장치의 태블릿(상부 및 하부 턱)을 사용하여 먼저 이미지를 완전히 설명한 다음 수평 섹션에서 점별로 설명합니다. 따라서 본 연구를 통해 치아, 부비동, 부비동, 몸체, 위턱과 아래턱의 뼈 형성에 대한 3차원 디지털 모델을 생성할 수 있습니다. 복잡한 디지털 처리를 통해 얼굴의 아치 부분에서 위턱의 위치에 대한 상세한 사진을 얻을 수 있으며, 반대로 이미지를 통해 치아 상태를 분석하는 것이 가능합니다. 이 기술의 정확성은 방사선 센서와 반사된 신호를 전자 장치에 연결하여 컴퓨터 프로그램을 기반으로 터치 스캐닝 및 정보 전송을 기반으로 합니다. 구강의 해부학적 요소 중 하나를 얻으려면 컴퓨터 스캔을 사용하여 엄격하게 정의된 뼈 구조(예: 아래턱 몸체 또는 위턱의 치조돌기)를 기록합니다. 이 모델의 작동 중에 얻은 3차원 사진은 모든 측면에서 치아의 위치와 일치합니다. 또한 의사는 위턱에 대한 아래턱 치아의 위치, 아래 치열 각도의 변화, 위턱과 아래턱의 골절 각도 (부비동 확대경)에 대한 광학 진단을 시작할 기회가 있습니다. 치열의 뿌리가 성장할 때 치아 안면 관절 등 이상이 없는 사람의 것과 비교합니다. 또한 입체 이미지를 배경으로 평면 투영에서 평면 투영으로 변형된 물체를 얻습니다. 3차원적이며 마법의 랜턴처럼 모든 영광을 볼 수 있습니다. 이 방법을 수행할 때 환자가 얻은 축 두개골(X선 또는 CT 제어)의 모든 진단 이미지는 컴퓨터 진단을 위해 워크스테이션으로 전송할 수 있습니다. 전통적인 X선 제어 방법은 전통적으로 여러 가지 조작으로 구성되었습니다. 방사선 전문의의 프로세스 평가에 따르면 Paoluchka-Potemka 방법은 설명의 틀 내에서 매우 잘 맞는 것으로 나타났습니다.