The objective of this study was to investigate urinary cut-off concentrations of quetiapine and risperidone for distinction between normal and abnormal/non-takers who were being placed on probation. Liquid chromatography-tandem mass spectrometric (LC-MS/MS) method was employed for determination of antipsychotic drugs in urine from mentally disordered probationers. The optimal cut-off values of antipsychotic drugs were calculated using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. The sensitivity and specificity of the method for the detection of antipsychotic drugs in urine were subsequently evaluated. The area under the ROC curve (AUC) was 0.927 for norquetiapine and 0.791 for 9-hydroxyrisperidone, respectively. These antipsychotic drugs are classified readily in the ROC curve analysis. The cut-off values for distinguishing regular and irregular/non-takers were 39.1 ng/mL for norquetiapine and 67.9 ng/mL for 9-hydroxyrisperidone, respectively. The results of this study suggest the cut-off values of quetiapine and risperidone were highly useful to distinguish regular takers from irregular/non-takers.
Background: This study used the receiver operating characteristic curve (ROC) to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) bronchioaveolar carcinoma data to identify predictive models and potential disparity in outcomes. Materials and Methods: Socio-economic, staging and treatment factors were assessed. For the risk modeling, each factor was fitted by a Generalized Linear Model to predict cause specific survival. The area under the ROC was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. A random sampling algorithm was used to estimate modeling errors. Risk of cause specific death was computed for the predictors for comparison. Results: There were 7,309 patients included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 24.2 (20) months. Female patients outnumbered male ones 3:2. The mean (S.D.) age was 70.1 (10.6) years. Stage was the most predictive factor of outcome (ROC area of 0.76). After optimization, several strata were fused, with a comparable ROC area of 0.75. There was a 4% additional risk of death associated with lower county family income, African American race, rural residency and lower than 25% county college graduate. Radiotherapy had not been used in 2/3 of patients with stage III disease. Conclusions: There are socio-economic disparities in cause specific survival. Under-use of radiotherapy may have contributed to poor outcome. Improving education, access and rates of radiotherapy use may improve outcome.
본 연구에서는 Clark 모형의 시간-면적곡선의 구성 방법과 적용성을 검토하고 모멘트 원리에 의한 도달시간, 저류상수를 합리적으로 산정하기 위한 방법론을 고찰해 보았다. 격자 기반으로 폭 함수를 구성하고 운동과정을 순수 이류현상으로 가정하여 시간-면적곡선으로 사용하였다. 또한 도달시간과 저류상수는 모멘트 법의 원리에 따라 Clark 모형 구조에 적용하여 해석적으로 산정할 수 있는 방법을 제시하였다. 적용성 검토를 위해 (1) HEC-1에서 기본적으로 제공하는 좌우 대칭형상인 무차원 시간-면적곡선을 적용하고 매개변수 산정은 관측유출수문곡선과 계산된 유출수문곡선의 오차를 최소화하는 HEC-1의 최적화 기법 사용, (2) HEC-1에 폭 함수 기반의 시간-면적곡선을 적용하고 매개변수 산정은 HEC-1의 최적화 기법 사용, (3) 폭 함수 기반의 시간-면적곡선을 이용하여 모멘트 원리에 따라 매개변수를 직접 산정하는 방법을 적용하였다. 방법별로 산정된 Clark 모형의 매개변수들을 HEC-1을 이용하여 직접유출량을 산정하고 관측 직접유출량과 비교하여 얻은 결과는 다음과 같다. (1) 정량적으로 비교하기 위해 산정한 첨두유량과 첨두발생 시간의 상대오차 및 효율계수 E(Efficiency Coefficient)를 비교한 결과, 시간-면적곡선을 폭 함수로 대체하여 HEC-1으로부터 추정된 매개변수가 관측값을 잘 반영하였다. (2) Clark 모형의 올바른 적용을 위해서는 HEC-1에서 기본적으로 제공하는 좌우 대칭형상인 무차원 시간-면적곡선보다는 적용 대상유역의 배수구조가 적절하게 반영된 시간-면적곡선의 사용이 합리적일 것으로 판단된다. (3) 본 연구 방법은 첨두유량과 첨두시간의 상대오차 범위와 재현정도를 나타내는 효율계수를 비교하여 볼 때 대체로 양호하게 모의되었고, 대상유역별 유량측정성과인 하천평균유속과 비교했을 때 본 연구 방법이 다소 실제 유속에 접근하고 있음을 확인하였다. (4) 본 연구에서 모멘트 원리를 기반으로 제안한 매개변수 추정을 위한 방법은 유역의 이류현상과 저류현상을 정량적으로 계량할 수 있는 효율적인 관계식으로 사용할 수 있음을 확인하였다. (5) 본 방법에 의해 계산된 수문곡선이 대부분 관측수문곡선의 우측으로 왜곡되고 첨두유량은 과소평가 되는 것을 보이고 있다. 이것은 평균과 분산만을 고려하여 유역을 하나의 평균이송속도로 모의한 본 연구의 한계점으로 판단된다. 만약 모멘트의 왜곡도를 고려하고 유역을 지표면과 하천으로 나누어 평균이송속도를 모의한다면 물리적인 특성을 충분히 반영하여 매개변수를 추정 할 수 있을 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.5159-5178
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2018
Network Intrusion detection is a rapidly growing field of information security due to its importance for modern IT infrastructure. Many supervised and unsupervised learning techniques have been devised by researchers from discipline of machine learning and data mining to achieve reliable detection of anomalies. In this paper, a deep convolutional neural network (DCNN) based intrusion detection system (IDS) is proposed, implemented and analyzed. Deep CNN core of proposed IDS is fine-tuned using Randomized search over configuration space. Proposed system is trained and tested on NSLKDD training and testing datasets using GPU. Performance comparisons of proposed DCNN model are provided with other classifiers using well-known metrics including Receiver operating characteristics (RoC) curve, Area under RoC curve (AuC), accuracy, precision-recall curve and mean average precision (mAP). The experimental results of proposed DCNN based IDS shows promising results for real world application in anomaly detection systems.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제29권3호
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pp.129-136
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2018
Objectives: This study aimed to evaluate the efficacy of the attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD)-After School Checklist (ASK) by comparing the results of the Comprehensive Attention Test (CAT) and Clinical Global Impression-Severity (CGI-S) Scale and then by calculating the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve. Methods: We performed correlation analyses on the ASK and CAT results and then the ASK and CGI-S results. We created a ROC curve and evaluated performance on the ASK as a diagnostic tool. We then analyzed the test results of 1348 subjects (male 56.8%), including 1201 subjects in the general population and 147 ADHD subjects, aged 6-15 years, from kindergarten to middle school in Seoul and Gyeonggi province, South Korea. Results: According to the correlation analyses, ASK scores and the Attention Quotient (AQ) of CAT scores showed a significant correlation of -0.20--0.29 (p<0.05). The t-test between ADHD scores and CGI-S also showed a significant correlation (t=-2.55, p<0.05). The area under the ROC curve was calculated as 0.81, indicating good efficacy of the ASK, and the cut-off score was calculated as 15.5. Conclusion: The ASK can be used as a valid tool not only to evaluate functional impairment of ADHD children and adolescents but also to screen ADHD.
Arcos-Machancoses, Jose Vicente;Busoms, Cristina Molera;Tatis, Ecaterina Julio;Bovo, Maria Victoria;Bernabeu, Jesus Quintero;Goni, Javier Juamperez;Martinez, Vanessa Crujeiras;Martin de Carpi, Javier
Purpose: Classical criteria for diagnosis of autoimmune hepatitis (AIH) are intended as research tool and are difficult to apply at patient's bedside. We aimed to study the accuracy of simplified criteria and the concordance with the expert diagnosis based on the original criteria. Methods: A cohort of children under study for liver disorder was selected through consecutive sampling to obtain the prevalence of AIH within the group of differential diagnoses. AIH was defined, based on classical criteria, through committee review of medical reports. Validity indicators of the simplified criteria were obtained in an intention to diagnose approach. Optimal cut-off and the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve were calculated. Results: Out of 212 cases reviewed, 47.2% were AIH. For the optimal cut-off (6 points), the simplified criteria showed a sensitivity of 72.0% and a specificity of 96.4%, with a 94.7% positive and a 79.4% negative predictive value. The area under the ROC curve was 94.3%. There was a good agreement in the pre-treatment concordance between the classical and the simplified criteria (kappa index, 0.775). Conclusion: Simplified criteria provide a moderate sensitivity for the diagnosis of AIH, but may help in indicating treatment in cases under suspicion with 6 or more points.
4차 산업 혁명이 진행되며 많은 회사들의 스마트 팩토리에 대한 관심이 커지고 있으며 센서의 중요성 또한 대두되고 있다. 정보를 수집하기 위한 센서에서 고장이 발생하면 공장을 최적화하여 운영할 수 없기 때문에 이에 따른 손해가 발생할 수 있다. 이를 위해 센서의 상태를 진단하여 센서의 고장을 진단하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 센서의 고장유형 중 Rising time과 Falling time 고장을 딥러닝 알고리즘 RNN의 LSTM을 통해 신호를 분석하여 고장을 진단하는 모델을 제안한다. 제안한 방식의 실험 결과를 정확도와 ROC 곡선 그래프의 AUC(Area under the curve)를 이용하여 Rule 기반 고장진단 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 Rule 기반 고장진단 알고리즘 보다 향상되고 안정된 성능을 보였다.
본 연구는 대사증후군을 예측하는 대리 표지자로서 감마 글루타밀 전이효소(gamma glutamyl transferase, GGT)의 유용성을 평가하고자 하였다. 20세 이상의 비만하지 않은 남성 7,155명을 연구대상자로 하였다. 대사증후군 진단기준은 NCEP-ATP III (National Cholesterol Education Program - Third Adult Treatment Panel) 기준을 적용하였다. GGT에 따른 대사증후군 발병 위험도는 로지스틱 회귀분석을 적용하였으며, GGT의 대사증후군 위험 예측능력을 확인하기 위해 ROC (receiver operating characteristic) 곡선을 구하였다. 연령과 체질량지수와 무관하게 GGT 1사분위수보다 4사분위수에서 대사증후군 발병위험이 7.09배 높게 나타났다(p<0.001). 대사증후군 진단을 위한 GGT의 곡선아래면적(area under the curve)은 0.715였으며, GGT의 절단값(cut-off value)은 40.0 U/L, 민감도는 65.0%, 특이도 70.2%로 나타났다. 따라서 GGT는 대사증후군을 진단하기 위한 유용한 진단 지표로 판단된다.
Objective: To compare the effects of bone suppression imaging using deep learning (BSp-DL) based on a generative adversarial network (GAN) and bone subtraction imaging using a dual energy technique (BSt-DE) on radiologists' performance for pulmonary nodule detection on chest radiographs (CXRs). Materials and Methods: A total of 111 adults, including 49 patients with 83 pulmonary nodules, who underwent both CXR using the dual energy technique and chest CT, were enrolled. Using CT as a reference, two independent radiologists evaluated CXR images for the presence or absence of pulmonary nodules in three reading sessions (standard CXR, BSt-DE CXR, and BSp-DL CXR). Person-wise and nodule-wise performances were assessed using receiver-operating characteristic (ROC) and alternative free-response ROC (AFROC) curve analyses, respectively. Subgroup analyses based on nodule size, location, and the presence of overlapping bones were performed. Results: BSt-DE with an area under the AFROC curve (AUAFROC) of 0.996 and 0.976 for readers 1 and 2, respectively, and BSp-DL with AUAFROC of 0.981 and 0.958, respectively, showed better nodule-wise performance than standard CXR (AUAFROC of 0.907 and 0.808, respectively; p ≤ 0.005). In the person-wise analysis, BSp-DL with an area under the ROC curve (AUROC) of 0.984 and 0.931 for readers 1 and 2, respectively, showed better performance than standard CXR (AUROC of 0.915 and 0.798, respectively; p ≤ 0.011) and comparable performance to BSt-DE (AUROC of 0.988 and 0.974; p ≥ 0.064). BSt-DE and BSp-DL were superior to standard CXR for detecting nodules overlapping with bones (p < 0.017) or in the upper/middle lung zone (p < 0.017). BSt-DE was superior (p < 0.017) to BSp-DL in detecting peripheral and sub-centimeter nodules. Conclusion: BSp-DL (GAN-based bone suppression) showed comparable performance to BSt-DE and can improve radiologists' performance in detecting pulmonary nodules on CXRs. Nevertheless, for better delineation of small and peripheral nodules, further technical improvements are required.
Background: This study used receiver operating characteristic curve to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) Ewing sarcoma (ES) outcome data. The aim of this study was to identify and optimize ES-specific survival prediction models and sources of survival disparities. Materials and Methods: This study analyzed socio-economic, staging and treatment factors available in the SEER database for ES. 1844 patients diagnosed between 1973-2009 were used for this study. For the risk modeling, each factor was fitted by a Generalized Linear Model to predict the outcome (bone and joint specific death, yes/no). The area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. Results: The mean follow up time (S.D.) was 74.48 (89.66) months. 36% of the patients were female. The mean (S.D.) age was 18.7 (12) years. The SEER staging has the highest ROC (S.D.) area of 0.616 (0.032) among the factors tested. We simplified the 4-layered risk levels (local, regional, distant, un-staged) to a simpler non-metastatic (I and II) versus metastatic (III) versus un-staged model. The ROC area (S.D.) of the 3-tiered model was 0.612 (0.008). Several other biologic factors were also predictive of ES-specific survival, but not the socio-economic factors tested here. Conclusions: ROC analysis measured and optimized the performance of ES survival prediction models. Optimized models will provide a more efficient way to stratify patients for clinical trials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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