본 논문은 조합 문제의 하나로써 그룹검사(Group Testing)의 성능 하한치를 유도한다. 그룹검사는 2차 세계대전 동안 군인들의 매독 감염을 검진하기 위해 시작되었고 지금까지 오랫동안 학문적 기초를 마련하였다. 최근 들어 그룹검사의 활용가치가 증대되어 재발견됨으로써 학계에서 큰 관심을 받고 있다. 그룹검사는 다수의 샘플 중에서 극소수의 결함 샘플을 찾는 문제와 동일하며, 이것은 압축센싱(Compressed Sensing)의 선형 역문제(inverse problem)와 유사하다. 본 논문에서는 그룹검사가 무엇인지 살펴보고 그룹검사의 관련 연구내용을 알아본다. 정보이론에서 사용한 조건부 엔트로피와 에러율 간의 관계를 밝히는 정리를 이용하여 결함 샘플을 찾기 위해 필요한 검사 수에 대한 최소 에러율의 경계값을 도출할 뿐만 아니라 기존 연구와 어떠한 차이점이 있는지 살펴본다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권3호
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pp.787-794
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2006
In group testing, the test unit consists of a group of individuals and each group is tested to classify units from a population as infected or non-infected or estimate the infection rate. If the test group is infected, one or more individuals in the group are presumed to be infected. It is assumed in group testing that classification of group as positive or negative is without error. But, the possibility of false negatives as a result of dilution effects happens often in practice, specially in many clinical researches. In this paper, dilution effect models in group testing are discussed and estimation methods of infection rate are proposed when a dilution effect exists.
In genetic association studies with high-dimensional genomic data, multiple group testing procedures are often required in order to identify disease/trait-related genes or genetic regions, where multiple genetic sites or variants are located within the same gene or genetic region. However, statistical testing procedures based on an individual test suffer from multiple testing issues such as the control of family-wise error rate and dependent tests. Moreover, detecting only a few of genes associated with a phenotype outcome among tens of thousands of genes is of main interest in genetic association studies. In this reason regularization procedures, where a phenotype outcome regresses on all genomic markers and then regression coefficients are estimated based on a penalized likelihood, have been considered as a good alternative approach to analysis of high-dimensional genomic data. But, selection performance of regularization procedures has been rarely compared with that of statistical group testing procedures. In this article, we performed extensive simulation studies where commonly used group testing procedures such as principal component analysis, Hotelling's $T^2$ test, and permutation test are compared with group lasso (least absolute selection and shrinkage operator) in terms of true positive selection. Also, we applied all methods considered in simulation studies to identify genes associated with ovarian cancer from over 20,000 genetic sites generated from Illumina Infinium HumanMethylation27K Beadchip. We found a big discrepancy of selected genes between multiple group testing procedures and group lasso.
In a group-testing method, instead of testing a sample, for example, blood individually, a batch of samples are pooled and tested simultaneously. If the pooled test is positive (or defective), each sample is tested individually. However, if negative (or good), the test is terminated at one pooled test because all samples in the batch are negative. This paper considers a queueing system with a two-stage group-testing policy. Samples arrive at the system according to a Poisson process. The system has a single server which starts a two-stage group test in a batch whenever the number of samples in the system reaches exactly a predetermined size. In the first stage, samples are pooled and tested simultaneously. If the pooled test is negative, the test is terminated. However, if positive, the samples are divided into two equally sized subgroups and each subgroup is applied to a group test in the second stage, respectively. The server performs pooled tests and individual tests sequentially. The testing time of a sample and a batch follow general distributions, respectively. In this paper, we derive the steady-state probability generating function of the system size at an arbitrary time, applying a bulk queuing model. In addition, we present queuing performance metrics such as the offered load, output rate, allowable input rate, and mean waiting time. In numerical examples with various prevalence rates, we show that the second-stage group-testing system can be more efficient than a one-stage group-testing system or an individual-testing system in terms of the allowable input rates and the waiting time. The two-stage group-testing system considered in this paper is very simple, so it is expected to be applicable in the field of COVID-19.
본 논문은 그룹검사(Group Testing)에 대한 검출 알고리즘을 제안한다. 그룹검사는 다수의 샘플 중 극히 일부의 결함 샘플을 찾는 문제로써 이것은 압축센싱 문제와 유사하다. 본 논문에서는 잡음이 없는 그룹검사를 정의하고, 결함 샘플을 검출하기 위한 확률 기반의 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 입력과 출력 신호 간 외부확률들이 서로 교환하여 출력 신호의 사후 확률이 최대가 되도록 구성한다. 그리고 검출 알고리즘에 대한 모의실험을 통해 그룹검사 문제에서 결함 샘플을 찾는다. 본 연구에 대한 모의시험 결과는 정보이론의 하한치와 비교하여 입력과 출력 신호 크기에 따라 실패확률이 얼마나 차이가 있는지 확인한다.
The aim of this experiment was to study the calcium sulfate on early bone consolidation in distraction osteogenesis in the canine mandible. Twelve dogs were used and divided into control group (group A, 4 heads), sodium hyaluronate injection group (group B, 4 heads), mixture of calcium sulfate and sodium hyaluronate injection group (group C, 4 heads). Each group were subdivided into 3 weeks testing group (totally 6 heads) and 5 weeks testing group (totally 6 heads). Mandibular distraction was started at the 5th day after the mandibular osteotomy and continued for 10 days by 1 mm a day. After the distraction on the 10th day of mandibular distraction, 0.5 m1 saline in group A, 0.5 m1 sodium hyaluronate in group B, and 0.5 ml mixture of calcium sulfate and sodium hyaluronate in group C were each injected in mandibular distraction lesion. And X-ray examination, bone mineral density, and histopathological findings were examined. The radiological findings were the most radiopaque in group C, and the most radiolucent in group A in both 3 and 5 week testing group. The level of bone mineral density was also the highest in group C, and the lowest in group C in both 3 and 5 week testing group. The histopathological findings of new bone formation were the most remarkable in group C in both 3 and 5 week testing group. New bone formation of group A was not present in both 3 and 5 week testing group. In conclusion, calcium sulfate is a kind of material that can stimulate early bone formation and can shorten the duration of bone consolidation. And it can be effective in clinical usage.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권3호
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pp.619-629
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2004
Binomial group testing or composite sampling is often used to estimate the proportion, p, of positive(infects, defectives) in a population when that proportion is known to be small; the potential benefits of group testing over one-at-a-time testing are well documented. The literature has focused on maximum likelihood estimation. We provide two Bayes estimators and compare them with the MLE. The first of our Bayes estimators uses an uninformative Uniform (0, 1) prior on p; the properties of this estimator are poor. Our second Bayes estimator uses a much more informative prior that recognizes and takes into account key aspects of the group testing context. This estimator compares very favorably with the MSE, having substantially lower mean squared errors in all of the wide range of cases we considered. The priors uses a Beta distribution, Beta ($\alpha$, $\beta$), and some advice is provided for choosing the parameter a and $\beta$ for that distribution.
현재 코로나19 확진자는 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있다. 감염 확산을 억제할 수 있는 방법으로 신속한 코로나19 검사를 통한 확진자를 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 코로나19 진단을 위한 잡음 그룹검사(Noisy Group Testing) 문제를 살펴본다. 기존에 제안한 그룹검사 문제는 측정잡음을 무시하였지만, 최근 들어 코로나19 검사시에 위 양성(false positive)과 위음성(false negative) 사례가 발생하고 있다. 이에 대해 본 논문에서는 잡음 그룹검사 문제를 정의하고 측정잡음이 성능에 얼마나 영향을 미치는지 분석한다. 본 연구를 통해 우리는 코로나19 검사 양성률이 낮은 그룹검사를 수행할수록 측정잡음(measurement noise)에 덜 민감하도록 그룹검사 시스템이 설계되어야 함을 제시한다. 또한 최근 발표한 다른 복원 알고리즘들과 비교하여 본 연구에서 제안하는 신호 복원 알고리즘이 잡음 그룹검사에서 좋은 성능을 보여준다.
최근 코로나19 확산과 피해가 늘어나는 가운데 감염을 차단하기 위해 가장 중요한 것은 감염자를 조기에 찾아내는 것이다. 지난 반세기 전에 등장한 그룹검사(group testing)가 최근 코로나19 진단 방법으로써 활용 가능하며 매우 효율적인 방법으로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 기존의 그룹검사 알고리즘들의 동작원리를 살펴본다. 그리고 압축센싱(compressed sensing)에서 제안한 희소 신호 복원 방법을 개선하여 그룹검사의 해법으로 제시한다. 압축센싱과 그룹검사는 연산 방법에서 차이가 있지만 희소 신호를 찾는다는 점에서 유사하다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 희소 신호 복원 방법의 성능 우수성을 보여준다. 주목할 점은 모든 결함 샘플을 정확히 찾고자 하는 그룹검사 시스템에서는 제안하는 방법이 다른 알고리즘보다 월등한 성능 향상을 보여준 것이다. 또한 결함 샘플 수가 적을 때보다는 많을 때 그 성능이 크게 개선된다.
Purpose: Dysmenorrhea is one of the most common gynecologic complaints of young women. This study investigated the changes in the menstrual cycle during test evaluations according to perfectionism and testing anxiety among high school girls in order to provide information for care of dysmenorrhea. Method: Data collection was done from July 14 to 18, 2008 by self administered questionnaires with 300 high school girls. Result: The subjects experienced amenorrhea(35.3%), changes in the menstrual cycle(66.3%), changes in menstrual duration(50.0%), changes in amount of menstruation(47.7%), and increases in menstrual pain during testing evaluations. There were significant differences in changes of menstrual patterns, physical symptoms, and menstrual pain during test evaluations between a high perfectionist group and low perfectionist group. Also, there were significant differences in changes of menstrual patterns, physical symptoms, and menstrual pain during test evaluations between a high testing anxiety group and low testing anxiety group. Perfectionism and testing anxiety showed a positive relationship with changes in menstrual patterns, physical symptoms, and menstrual pain. Conclusion: As perfectionism and testing anxiety seem to contribute to changes in the menstrual cycle during test evaluations, school health-care providers should screen routinely for dysmenorrhea and give more attention to health education on this topic to girls.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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