최근 신경과학 분야에서 대뇌피질 영역 간 연관성 분석은 신경학적 질병 (자폐증, 간질, 정신 분열증)의 분석 및 진단에 적용되고 있다. 기존 대뇌피질 영역 간 연관성 분석은 뇌전도 (EEG), 기능적 자기공명영상 (fMRI), 뇌자도 (MEG)등이 이용되었지만, 뇌전도의 낮은 공간분해능, 기능적 자기공명영상의 낮은 시분해능 등은 영역 간 연관성 분석에 단점으로 작용되고 있다. 반면, 근적외선 분광법(NIRS)은 대뇌피질에서의 혈류변화(oxy-, deoxy-hemoglobin)를 비침습적이며 빠른 시분해능으로 측정할 수 있는 방법으로 최근 신경과학 분야에 응용되고 있다 [1-2]. 본 논문에서는 근적외선 분광법을 이용한 대뇌피질영역 간 연관성 분석의 효용성을 입증하기 위해, 쥐의 수염자극 시 대응되는 지역 (일차-, 이차 체감각피질, 일차 운동피질 영역)에서의 혈류변화 신호의 영역 간 연관성 분석을 하였다. 본 연구결과에 의하면 수염자극 시 일차-, 이차 체감각피질 영역에서의 방향성은 확인할 수 없었고, 일차-, 이차 체감각피질 영역에서 일차 운동피질영역으로의 방향성은 확인할 수 있었다. 본 결과는 기존 수염자극 시 활성화되는 전기신호의 패턴과 일치하며, 향후 신경과학적 질병의 분석 및 진단에 근적외선을 이용한 대뇌피질 영역 간 연관성 분석이 유용할 수 있음을 보여준다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권2호
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pp.217-225
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2011
정신장애 질병과 관련된 위험인자를 찾는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 질병과 관련된 위험인자들의 연관성을 나타내는 위험비는 의학에서 주된 관심이 된다. 따라서 우리는 정신장애 질병과 위험인자 간의 연관성을 살펴보기 위해 오즈비를 활용한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 정신장애질병인 섬망자료에 적용하여 선별된 주요 위험인자들의 오즈비를 찾았다. 특히 선별된 주요 위험인자들이 단일로 존재할 때의 오즈비와 위험인자가 복합적으로 존재할 때의 오즈비를 통하여 섬망에 가장 위험한 영향을 미치는 위험인자를 규명하였다.
기존의 질병 관련 연구들은 대부분 유의미하게 변화되는 유전자들을 찾아내고(Differentially Expressed Genes, DEGs), 이들이 연관된 생물학적 패스웨이(biological pathway)를 찾아내는 방향으로 이루어졌다. 더불어 miRNA(microRNA)가 많은 mRNA 의 발현을 조절하며, 실제 면역, 대사 및 세포 사멸을 포함한 여러 필수 생리학적 및 질병에 매우 중요한 역할을 한다고 밝혀지며, 바이오 마커로써의 miRNA 를 찾아내고자 하는 연구가 활발히 진행되기 시작하였다. 하지만 mRNA 나 miRNA 의 독립적인 연구만으로는 명확한 질병과의 연관성이나 기능을 이해하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 질병 상태에서 유의미하게 변화되는 miRNA 와 이러한 miRNA 에 의해 조절되는 mRNA 를 함께 고려하여 분석함으로써, 실제 질병의 발병 원인이 되는 생물학적 패스웨이나 메커니즘을 밝히고자 하였다. 또한, miRNA 와 mRNA 의 연관성을 찾기 위해, PPI(protein-protein interaction) 네트워크에 기반을 둔 RWR(Random Walk with Restart Algorithm)를 적용하여, 직접적 연관성뿐 아니라, 유전자 간의 숨겨진 간접적인 패스웨이를 고려하여 분석하기 위한 웹 기반 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 mRNA-miRNA 를 함께 고려한 통합 분석을 통해 숨겨진 질병의 메커니즘을 이해하고 치료 방법을 찾아내는 데 크게 공헌할 것이다.
최근 IT 기술의 발전과 함께 의료 기술 또한 급격하게 발전하게 되어 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 정보(의료정보, 질병정보 등)가 의료 서비스에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, 환자의 질병정보가 헬스케어 서비스에서 다양하게 사용되면서 환자 치료 방법에 대한 복잡성과 불확실성 또한 증가하여 병원은 환자 치료에 대한 의사결정이 더욱 어려워지고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 치료를 효율적으로 처리하기 위해서 환자질병정보를 빅 데이터로 관리 할 수 있도록 효율성을 고려한 다기준의사결정벙법 중 하나인 퍼지 AHP를 사용한 헬스케어 환자의 효율적인 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 질병정보들 간의 상관관계를 통해 치료기준들 간의 쌍대비교 척도를 삼각퍼지화하여 환자의 현실적 치료 방법을 찾도록 하는 것을 목적으로 한다. 제안 기법은 쌍대비교를 통해 질병 치료들간 퍼지이론의 삼각퍼지수를 적용하여 상대적인 중요도를 산출 한 후 치료 방밥에 대한 효율성을 구한다. 또한 제안 기법은 환자의 질병치료를 결정하기 위한 방법들을 계층화하여 삼각퍼지수를 이용한 쌍대비교 행렬을 구현한 후 질병치료기준별 대안에 대한 중요도를 계산하여 각 치료별 효율성을 분석하여 최종 질병치료 방법을 선택하기 때문에 기존 질병치료 방법보다 판단 및 치료의 애매함과 부정확성 상태를 5.8% 개선하고 있다.
기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다.
역학 모델은 질병 확산에 대한 시뮬레이션 및 관련 방역대책을 수립하는데 유용하며, 개체들의 접촉을 통해 전파되는 질병의 공간 확산에 대한 자세한 이해를 가능하게 한다. 이 연구에서는 공간에서 개체 간의 상호작용에 의한 결과로 구제역 전염병의 확산을 시뮬레이션하기 위해 GIS와 통합된 행위자 기반 공간 모델을 제안하고자 한다. 설계된 모델은 모집단, 시간, 공간이라는 세 요소를 고려하여 축산장 간의 간접접촉을 묘사하였다. 모집단의 역학관계는 2010년 경상북도 안동시에서 발생한 구제역 사례를 기준으로 하였으며, 도로를 주행하는 차량에 의한 간접접촉으로 전염병이 전파하는 것으로 설계하였다. 확산 모델은 구제역 전파 확률, 질병에 대한 여러 상태, 질병의 확산 시간, 감염률, 잠복기 및 기타 매개변수 간의 관계를 수식으로 표현하였다. 모델을 이용하여 구제역 발생 상황을 예측하면서 다양한 시나리오를 적용해서 모의실험하였다. 구제역 발생 상황에서 방역 전략을 선정하기 위해 제시된 방법을 이용하여 방역조치를 다양하게 실험하는 것은 구제역 확산을 통제하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
본 연구는 전국 8개 도시지역 초등학교 5학년생을 대상으로 건강신념모델에 기초하여 초등학생의 식습관과 관련한 질병 가능성과 질병의 심각성에 대한 인식, 건강 행동으로서 우리 전통 식생활의 실천에 따른 장점 (행동 수행시의 이득) 및 어려움 (장애 요인에 대한 인식), 그리고 식이 자아효능감을 조사하였으며 그 결과는 다음과 같다. 본 조사대상 초등학생들은 남녀 모두 매일 세끼 식사를 하는 편이었고 감사하는 마음으로 식사를 하는 경향이었다. 그러나 식사나 간식을 규칙적으로 먹는 정도와 야참 섭취는 보통보다 다소 높은 수준으로 그리 양호한 편은 아니었다. 식품선택 습관에 있어 남녀 모두 밥 위주의 식사와 매끼 김치와 채소반찬을 먹는 정도는 4.0 이상으로 높았으나 그 이외의 과일, 생선, 두부나 된장류, 고기류, 단 음식의 섭취는 보통 정도 수준으로 양호한 수준은 아니었다. 초등학생들은 남녀 간의 차이 없이 자신의 식생활과 관련하여 질병 가능성과 질병의 심각성에 대한 인식이 보통 정도에 불과하여 질병 위협에 대한 인식이 높지 않았으며, 특히 질병 가능성에 대한 인식보다 질병의 심각성에 대한 인식이 더 낮았다. 그들은 우리 전통 식생활을 실천하면 영양과 건강 측면에서 좋다고 인식하고 있었고 기호 측면에서도 영양 측면보다는 낮으나 비교적 좋게 인식하고 있었다. 또한 그들은 우리 전통식생활에 대해 비교적 높은 자부심을 나타내었다. 초등학생들은 우리 전통 식생활을 실천하는데 있어 전반적으로는 크게 어려움을 느끼지 않는다고 생각하고 있었는데 항목별로 볼 때 습관이나 기호보다는 이용성과 조리기술에서 더 어려움을 느끼는 것으로 나타났다. 초등학생들의 우리 전통 식생활 실천에 대한 식이 자아효능감은 비교적 높은 편이었고 식행동의 대부분 항목과 식품 선택 습관의 모든 항목에서 자신이 있다고 하였다. 반면에 자기 조절 항목 중 음식을 권할 때 거절하기와 음식 앞에서 먹지 않고 참기, 그리고 전통음식 조리에는 다소 자신감이 없는 것으로 나타났다. 초등학생들은 질병 가능성이나 질병의 심각성에 대한 인식, 우리 전통 식생활 실천에 대한 행동 수행시의 이득에서는 남녀간에 차이가 없었으나 우리 전통 식생활을 실천하는데 있어 여학생이 남학생보다 덜 어려워하는 것으로 나타났고 식이 자아효능감도 여학생이 남학생보다 높았다. 초등학생의 식습관은 식이 자아효능감 (${\alpha}$ = 0.675), 질병 가능성에 대한 인식 (${\alpha}$ = 0.581), 행동 수행시의 이득 (${\alpha}$ = 0.339), 질병의 심각성에 대한 인식 (${\alpha}$ = 0.143) 순으로 정의 상관관계를 보였다. 식이 자아효능감, 질병 가능성에 대한 인식, 장애 요인에 대한 인식, 질병의 심각성에 대한 인식이 초등학생들의 식습관에 영향을 미치는 유의한 요인들이었고 이들 요인에 의한 설명력은 53.5%이었다. 그중 식이 자아효능감이 초등학생의 식습관에 가장 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다 (${\beta}$ = 0.472). 결론적으로 우리나라 초등학생들은 식습관이 우리 전통 식생활 측면에서 볼 때 보통 정도로 우려할 정도는 아니나 바람직하다고 볼 수는 없었고, 자신의 식생활과 관련하여 질병 가능성이나 질병의 심각성에 대한 인식이 높지 않은 편이었다. 따라서 초등학생들에게 그들의 바람직하지 못한 식생활 또는 식습관과 관련한 질병 가능성과 질병의 심각성에 대한 인식을 높일 수 있는 교육이 우선적으로 이루어져야 한다. 다행스럽게도 그들은 우리 전통 식생활을 실천하면 영양, 건강, 기호 측면에서 좋다고 인식하고 있었고 우리 전통 식생활에 대한 자부심도 높은 편이었다. 또한 그들은 우리 전통 식생활을 실천하는데 있어 전반적으로 크게 어려움을 느끼지 않았고 전통식생활 실천에 대한 식이 자아효능감도 비교적 높은 편이었다. 그러나 그들은 가정과 사회에서 전통음식을 접할 기회가 적고 전통음식 조리에 대해 어려움을 느끼고 있었으며 먹어보지 않은 음식에 대한 식이 자아효능감이 낮았다. 따라서 초등학생들에게 우리 전통 식생활에 관심을 가지고 더 많이 섭취하도록 동기를 부여하기 위해서는 조리 활동이 포함된 우리전통 식생활 교육과 더불어 가정이나 사회에서 우리 전통음식을 접할 기회를 많이 제공해야 할 필요가 있다.
기후변화가 가져올 벡터매개 질병(vector-borne diseases or VBDs)의 증가는 인구 집단의 건강에 대한 중요한 위협 요인이며, 앞으로 국제사회가 심각하게 대처해야 할 공중보건 문제로 부각되고 있다. 지구온난화로 대표되는 광범위한 기후변화로 한반도 기후 특성이 아열대화 되어가는 가운데, 토지이용, 인구분포, 생태환경 변화에 따른 영향으로 각종 질병의 발생과 확산 가능성이 유례없이 높아지고 있다. 특히, 모기, 진드기와 같은 매개체에 의해 전염되는 벡터매개 질병은 최근 20년 동안 이들 매개 곤충의 서식범위가 확대되어 질병 발생 빈도가 현격하게 증가했다. 보건지리학은 국지적인 환경과 보건 자료뿐 아니라 보다 광역적인 자료들을 통합하여 처리, 분석하고, 공간 및 비공간 자료간의 연관성 또는 상호관계를 파악하여 궁극적으로 질병의 시공간적 변화를 탐구하는 것에 초점을 두고 발전되어 왔다. 인문 및 자연환경 요인들을 GIS를 통해 다면적으로 분석하여, 개인의 건강관련 지표들과의 상관성을 기술하고 분석하는 공간역학(spatial epidemiology)은 보건지리학의 새로운 영역으로, 공간과학, 환경과학, 그리고 역학을 세 가지 주요 축으로 하여 급속히 성장하고 있다. 향후 보건지리학이 기여할 수 있는 주요 연구영역 중 하나로는, 보건 연구에서 주요 수단으로 사용되고 있는 보건 감시체계에 지리정보시스템을 기반으로 한 모니터링 시스템을 도입하는 것을 들 수 있다. 특히, 실시간 모니터링 방법론, 조기발생 감식 시스템의 구축, 그리고 관련 요인들의 공간변이를 예측하는 연구 등은 벡터매개 질병의 역학을 이해하는 데 필수적인 주요 연구 과제들이 될 것이다.
본 논문에서는 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증이 유도된 마우스로부터 획득한 라만 스펙트럼에서 배경 잡음을 제거하기 위한 기준선 추정 방법을 조사하였다. 기준선을 추정하기 위해 일차 미분, 선형계획법, rolling ball을 이용한 방법을 적용하였다. 각 방법의 적절한 압력 파라미터를 MAP(maximum a posteriori probability)의 훈련율에 의해 결정하였다. 실험 절과에 따르면 rolling ball 알고리즘을 이용한 기준선 추정 방법이 급성 알코올성 간 손상과 만성 에탄올성 간섬유증의 MAP 분류에서 평균 89.4%로 가장 좋은 결과를 나타냈다. 이 결과로부터 라만 스펙트럼의 기준선 추정에 적절한 방법과 파라미터를 결정하는 것이 분류 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
간경화(liver cirrhosis)는 섬유조직의 증식과 재생성 결절 형성의 형태학적인 변화로 2차적으로 간내혈관의 변형 및 간기능의 저하가 나타나는 질병이며, 정맥류, 복수와 부종, 간성뇌증, 간암 등의 합병증 동반을 미연에 방지하는 것이 간경변증 진단 및 치료에 핵심이다. 일반적으로 간 컴퓨터단층영상이 간경변의 진단 및 병기를 결정하는 방법으로 사용한다. 그러므로 본 연구에서는 간경화의 자동 인식을 위하여 PCA와 TIA 알고리즘을 이용한 특징추출을 통하여 간경변의 자동 검출능력을 알아보고, 각 알고리즘간의 성능을 비교하였다. 실험은 학습영상과 테스트영상으로 구분한다. 고유영상을 생성시키기 위한 학습영상으로 정상영상이 사용되고, 테스트영상으로는 간경화영상이 사용된다. 간 CT 영상에서 간의 질병 부위를 균등하게 ROI 설정하고, $50{\times}50$ 픽셀 크기로 영상을 저장하여 실험하였다. 실험결과로 PCA는 간경화 검출율이 35%로 질병 인식으로 부적합하며, TIA 알고리즘의 AGL, TM, MU, EN는 100% 질병 인식력을 나타내어 간경화 자동 진단 인식으로 가능했다. 또한 결과를 임상에 적용하여 간경변의 컴퓨터보조진단으로 활용한다면 영상의학과 의사에게 업무 부담을 줄이고, 일차적 간경변의 스크리닝 도구로서 활용이 가능할 것이다. 그리고 TIA 알고리즘을 활용한 자동진단은 질병 진단의 전단계로서 예비판독의 정보를 제공하며 간경변의 조기 진단 및 예방이 가능다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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