• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권6호
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• pp.681-689
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• 2023

Objective : Subarachnoid hemorrhage (SAH) is a condition characterized by bleeding in the subarachnoid space, often resulting from the rupture of a cerebral aneurysm. Delayed cerebral ischemia caused by vasospasm is a significant cause of mortality and morbidity in SAH patients, and inflammatory markers such as systemic inflammatory response index (SIRI), systemic inflammatory index (SII), neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), and derived NLR (dNLR) have shown potential in predicting clinical vasospasm and outcomes in SAH patients. This article aims to investigate the relationship between inflammatory markers and cerebral vasospasm after aneurysmatic SAH (aSAH) and evaluate the predictive value of various indices, including SIRI, SII, NLR, and dNLR, in predicting clinical vasospasm. Methods : A retrospective analysis was performed on a cohort of 96 patients who met the inclusion criteria out of a total of 139 patients admitted Trakya University Hospital with a confirmed diagnosis of aSAH between January 2013 and December 2021. Diagnostic procedures, neurological examinations, and laboratory tests were performed to assess the patients' condition. The Student's t-test compared age variables, while the chi-square test compared categorical variables between the non-vasospasm (NVS) and vasospasm (VS) groups. Receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were used to evaluate the diagnostic accuracy of laboratory parameters, calculating the area under the ROC curve, cut-off values, sensitivity, and specificity. A significance level of p<0.05 was considered statistically significant. Results : The study included 96 patients divided into two groups : NVS and VS. Various laboratory parameters, such as NLR, SII, and dNLR, were measured daily for 15 days, and statistically significant differences were found in NLR on 7 days, with specific cut-off values identified for each day. SII showed a significant difference on day 9, while dNLR had significant differences on days 2, 4, and 9. Graphs depicting the values of these markers for each day are provided. Conclusion : Neuroinflammatory biomarkers, when used alongside radiology and scoring scales, can aid in predicting prognosis, determining severity and treatment decisions for aSAH, and further studies with larger patient groups are needed to gain more insights.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권6호
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• pp.498-511
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• 2023

Objective: To evaluate the diagnostic performance of chest computed tomography (CT)-based qualitative and radiomics models for predicting residual axillary nodal metastasis after neoadjuvant chemotherapy (NAC) for patients with clinically node-positive breast cancer. Materials and Methods: This retrospective study included 226 women (mean age, 51.4 years) with clinically node-positive breast cancer treated with NAC followed by surgery between January 2015 and July 2021. Patients were randomly divided into the training and test sets (4:1 ratio). The following predictive models were built: a qualitative CT feature model using logistic regression based on qualitative imaging features of axillary nodes from the pooled data obtained using the visual interpretations of three radiologists; three radiomics models using radiomics features from three (intranodal, perinodal, and combined) different regions of interest (ROIs) delineated on pre-NAC CT and post-NAC CT using a gradient-boosting classifier; and fusion models integrating clinicopathologic factors with the qualitative CT feature model (referred to as clinical-qualitative CT feature models) or with the combined ROI radiomics model (referred to as clinical-radiomics models). The area under the curve (AUC) was used to assess and compare the model performance. Results: Clinical N stage, biological subtype, and primary tumor response indicated by imaging were associated with residual nodal metastasis during the multivariable analysis (all P < 0.05). The AUCs of the qualitative CT feature model and radiomics models (intranodal, perinodal, and combined ROI models) according to post-NAC CT were 0.642, 0.812, 0.762, and 0.832, respectively. The AUCs of the clinical-qualitative CT feature model and clinical-radiomics model according to post-NAC CT were 0.740 and 0.866, respectively. Conclusion: CT-based predictive models showed good diagnostic performance for predicting residual nodal metastasis after NAC. Quantitative radiomics analysis may provide a higher level of performance than qualitative CT features models. Larger multicenter studies should be conducted to confirm their performance.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.99-113
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• 2018

최근 지구온난화로 인해 모기의 서식지가 넓어짐에 따라, 모기가 매개하는 감염병의 감염기회가 높아지고 있다. 플라비바이러스는 대표적인 모기매개 바이러스로, 아시아 국가 내에서 상대적으로 감염빈도가 높은 플라비바이러스로는 지카 바이러스, 뎅기 바이러스 및 일본뇌염 바이러스가 있다. 이들은 감염증상 및 치료방법이 다르기 때문에 정확한 구별진단이 요구되고 있지만, 아직까지 정확하게 구별 가능한 진단기술이 없다. 본 연구에서는 생물정보학 데이터베이스에 구축된 정보 및 분석도구를 바탕으로 플라비바이러스 구별 진단법에 대해 제안하였다. 3종 플라비바이러스의 면역진단을 위한 표적 단백질로는 외피단백질 및 비구조단백질 1을 선정하였으며, 이들의 아미노산 다중 서열 분석을 통해 상동성을 분석하였다. 이로부터 연속적 10-15개의 펩타이드로 구성된 항원결정기 후보를 선별하였으며, 면역원성 분석과 3차원 구조 예측을 통해 가장 유용한 항원결정기 2종을 제시하였다. 이는 아시아 국가 내에서 감염빈도가 높은 3종의 플라비바이러스의 구별진단을 위한 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제19권6호
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• pp.612-620
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• 2013

본 연구는 기존의 회귀분석과는 달리 금융, 경제, 무역 등 다양한 분야의 수요 예측에 널리 적용되고 있는 시계열 분석 방법을 시도하였다. 인천항의 1996년 1월부터 2013년 6월까지 입항 척수 자료를 바탕으로 정상성 검증, 모형의 식별, 모수의 추정, 진단 과정을 거쳐 장래 해상교통량을 예측하였다. 2014년 1월부터 2015년 12월까지 예측한 결과 2월달의 교통량이 다른 달 보다 적게 예측된 반면, 1월달의 교통량은 다른 달 보다 많을 것으로 나타났다. 또한 인천항은 지수평활법 보다 ARIMA 모형이 적합하며, 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구는 시계열 분석으로 장래 교통량을 월별로 예측하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 기존의 회귀분석으로 예측한 장래 해상교통량보다 시계열 분석으로 예측한 장래 해상교통량이 더 적합한 모형인 것으로 판단된다.

• 대한치과교정학회지
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• 제28권2호
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• pp.203-217
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• 1998

Sella는 오랜 동안 교정학에 있어 필수적인 landmark로서 중요한 위치를 차지해 왔다. 그러나 sella turcica는 그 안에 성장호르몬을 비롯한 많은 중요 호르몬을 분비하는 뇌하수체를 함유하고 있는 구조물로서 sella turcica의 크기는 뇌하수체의 크기를 비교적 정확히 반영한다고 알려져 있다. 따라서 만일 뇌하수체의 크기와 그 기능이 서로 비례한다면 두부방사선 사진에서 관찰되는 sella turcica의 크기와 성장호르몬을 비롯한 여러 뇌하수체 호르몬 분비 기전간에 밀접한 관련이 있을 것으로 추측되며 만일 그렇다면 악안면 성장에 중요한 역할을 하는 호르몬 분비 차이에 의한 악골부조화와 이로 인한 III급 부정교합과의 상관관계도 의심해 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 50명의 정상교합자 남녀와 50 명의 III급 부정교합자 남녀를 대상으로 하여 측모 두부방사선사진과 전후방 두부방사선 사진에서 관찰되는 sella turcica의 부피를 구하고 두부방사선 분석을 통해 IIII 부정교합간의 상관 관계를 구하였다. 연구 결과 정상교합군보다 III급 부정교합군에서 sella turcica의 부피가 유의하게 큰 것으로 나타났으며 (p<0.001), III급 부정교합군에서 여성이 남성 보다 더 큰 sella turcica부피를 갖는 것으로 나타났다(p<0.05). 또한 III급 부정교합을 반영하는 APDI, ANB, effective mandibular length등의 항목에서 sella turcica부피와 높은 상관관계를 나타냈고 전두개저 길이에 대한 sella turcica 부피의 비를 표시하는 Sella Index 는 sella turcica 부피 자체보다 III급 부정교합을 더 정확히 반영하였다. 따라서 악안면 발육에 대한 성장호르몬의 효과나 sella turcica부피와 뇌하수체 호르몬 분비량과의 관계에 대한 지속적인 연구, sella turcica부피에 따른 악안면 성장에 대한 장기적인 연구를 바탕으로 Sella Index를 III급 부정교합을 예측하는 지표로서 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.242-250
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• 2019

본 논문에서는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델 중, 시계열 데이터의 변환을 위한 모델인 Seq2Seq(Sequence to Sequence) 모델을 이용한 산업용 로봇 고장 예지 기술에 대하여 제안한다. 제안 방법은 고장 예지를 위한 추가적인 센서의 부착 없이 로봇 자체적으로 측정 가능한 관절 별 전류와 각도 값을 데이터로 사용하였고, 측정된 데이터를 모델이 학습할 수 있도록 전처리한 후, Seq2Seq 모델을 통해 전류를 각도로 변환하도록 지도 학습 하였다. 고장 진단을 위한 이상 정도(Abnormal degree)는 예측 각도와 실제 각도 간의 단위시간 동안의 RMSE(Root Mean Squared Error)를 사용하였다. 제안 방법의 성능평가는 로봇의 정상 및 결함 조건을 달리한 상태에서 측정한 테스트 데이터를 이용하여 수행되었고 이상 정도가 임계값 넘어가면 고장으로 분류하게 하여, 실험으로부터 96.67% 고장 진단 정확도를 보였다. 제안 방법은 별도의 추가적인 센서 없이 고장 예지 수행이 가능하다는 장점이 있으며, 로봇에 대한 깊은 전문지식을 요구하지 않으면서 수행할 수 있는 방법으로 높은 진단 성능과 효용성을 실험으로부터 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.285-290
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• 2021

의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한수의학회지
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• 제30권1호
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• pp.35-40
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• 1990

This study was carried out to evaluate khe accuracy of the early diagnosis of pregnancy in dairy cows using EIK-kit of progesterone in milk and to compare the progesterone concentrations in milk with those assayed by radioimmunoassay. 1. The progesterone concentrations of the pregnant cows($2.07{\pm}0.54ng/ml$) were significantly higher than those of non-pregnant cows($1.04{\pm}0.19ng/ml$), and thereafter began to inerease and maintained high levels. 2. During 20 to 22 days after artificial insemination, the accuracy of pregnancy diagnosis from EIA-kit of progesterone were 93.7% for non-pregnant cows, and 91.6% for pregnant cows. 3. During 20 to 22 days after artificial insemination, the accuracy of pregnancy diagnosis from milk progesterone concentrations were 100% for non-pregnant cows (<2.7ng/ml), and 92.9% for pregnant cows($${\geq_-}3.2ng/ml$$). The average overall accuracy of prediction for pregnant and non-pregnant cows were 96.5%. 4. Accordingly, the pregnancy diagnosis from EIA-kit of progesterone is thought to be recommendable because this early diagnostic means are simple with accurate result.

• 보건행정학회지
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• 제27권2호
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• pp.149-156
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• 2017

Background: This study was conducted to evaluate the performance of the Hierarchical Condition Category (HCC) model, identify potentially high-cost patients, and examine the effects of adding prior utilization to the risk model using Korean claims data. Methods: We incorporated 2 years of data from the National Health Insurance Services-National Sample Cohort. Five risk models were used to predict health expenditures: model 1 (age/sex groups), model 2 (the Center for Medicare and Medicaid Services-HCC with age/sex groups), model 3 (selected 54 HCCs with age/sex groups), model 4 (bed-days of care plus model 3), and model 5 (medication-days plus model 3). We evaluated model performance using $R^2$ at individual level, predictive positive value (PPV) of the top 5% of high-cost patients, and predictive ratio (PR) within subgroups. Results: The suitability of the model, including prior use, bed-days, and medication-days, was better than other models. $R^2$ values were 8%, 39%, 37%, 43%, and 57% with model 1, 2, 3, 4, and 5, respectively. After being removed the extreme values, the corresponding $R^2$ values were slightly improved in all models. PPVs were 16.4%, 25.2%, 25.1%, 33.8%, and 53.8%. Total expenditure was underpredicted for the highest expenditure group and overpredicted for the four other groups. PR had a tendency to decrease from younger group to older group in both female and male. Conclusion: The risk adjustment models are important in plan payment, reimbursement, profiling, and research. Combined prior use and diagnostic data are more powerful to predict health costs and to identify high-cost patients.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제80권2호
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• pp.201-209
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• 2017

Background: Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) infection is a severe and life-threatening disease in patients with community-onset (CO) pneumonia. However, the current guidelines lack specificity for a screening test for MRSA infection. Methods: This study was retrospectively conducted in elderly patients aged ${\geq}65years$, who had contracted CO-pneumonia during hospitalization at the Jeju National University Hospital, between January 2012 and December 2014. We analyzed the risk factors of MRSA in these patients and developed a scoring system to predict MRSA infection. Results: A total of 762 patients were enrolled in this study, including 19 (2.4%) with MRSA infection. Healthcare-associated pneumonia (HCAP) showed more frequent MRSA infection compared to community-acquired pneumonia (4.4% vs. 1.5%, respectively; p=0.016). In a multivariate logistic regression analysis, admissions during the influenza season (odds ratio [OR], 2.896; 95% confidence interval [CI], 1.022-8.202; p=0.045), chronic kidney disease (OR, 3.555; 95% CI, 1.157-10.926; p=0.027), and intensive care unit admission (OR, 3.385; 95% CI, 1.035-11.075; p=0.044) were identified as predictive factors for MRSA infection. However, the presence of HCAP was not significantly associated with MRSA infection (OR, 1.991; 95% CI, 0.720-5.505; p=0.185). The scoring system consisted of three variables based on the multivariate analysis, and showed moderately accurate diagnostic prediction (area under curve, 0.790; 95% CI, 0.680-0.899; p<0.001). Conclusion: MRSA infection would be considered in elderly CO-pneumonia patients, with three risk factors identified herein. When managing elderly patients with pneumonia, clinicians might keep in mind that these risk factors are associated with MRSA infection, which may help in selecting appropriate antibiotics.