Chung, Hee Jung;Yang, Donghwa;Kim, Gun-Ha;Kim, Sung Koo;Kim, Seoung Woo;Kim, Young Key;Kim, Young Ah;Kim, Joon Sik;Kim, Jin Kyung;Kim, Cheongtag;Sung, In-Kyung;Shin, Son Moon;Oh, Kyung Ja;Yoo, Hee-Jeong;Yu, Hee Joon;Lim, Seoung-Joon;Lee, Jeehun;Jeong, Hae-Ik;Choi, Jieun;Kwon, Jeong-Yi;Eun, Baik-Lin
Clinical and Experimental Pediatrics
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제63권11호
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pp.438-446
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2020
Background: Most developmental screening tools in Korea are adopted from foreign tests. To ensure efficient screening of infants and children in Korea, a nationwide screening tool with high reliability and validity is needed. Purpose: This study aimed to independently develop, standardize, and validate the Korean Developmental Screening Test for Infants and Children (K-DST) for screening infants and children for neurodevelopmental disorders in Korea. Methods: The standardization and validation conducted in 2012-2014 of 3,284 subjects (4-71 months of age) resulted in the first edition of the K-DST. The restandardization and revalidation performed in 2015-2016 of 3.06 million attendees of the National Health Screening Program for Infants and Children resulted in the revised K-DST. We analyzed inter-item consistency and test-retest reliability for the reliability analysis. Regarding the validation of K-DST, we examined the construct validity, sensitivity and specificity, receiver operating characteristic curve analysis, and a criterion-related validity analysis. Results: We ultimately selected 8 questions in 6 developmental domains. For most age groups and each domain, internal consistency was 0.73-0.93 and test-retest reliability was 0.77-0.88. The revised K-DST had high discriminatory ability with a sensitivity of 0.833 and specificity of 0.979. The test supported construct validity by distinguishing between normal and neurodevelopmentally delayed groups. The language and cognition domain of the revised K-DST was highly correlated with the K-Bayley Scales of Infant Development-II's Mental Age Quotient (r=0.766, 0.739), while the gross and fine motor domains were highly correlated with Motor Age Quotient (r=0.695, 0.668), respectively. The Verbal Intelligence Quotient of Korean Wechsler Preschool and Primary Scales of Intelligence was highly correlated with the K-DST cognition and language domains (r=0.701, 0.770), as was the performance intelligence quotient with the fine motor domain (r=0.700). Conclusion: The K-DST is reliable and valid, suggesting its good potential as an effective screening tool for infants and children with neurodevelopmental disorders in Korea.
Karaman, M. Muge;Zhou, Christopher Y.;Zhang, Jiaxuan;Zhong, Zheng;Wang, Kezhou;Zhu, Wenzhen
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제26권2호
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pp.104-116
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2022
The purpose of this study is to systematically determine an optimal percentile cut-off in histogram analysis for calculating the mean parameters obtained from a non-Gaussian continuous-time random-walk (CTRW) diffusion model for differentiating individual glioma grades. This retrospective study included 90 patients with histopathologically proven gliomas (42 grade II, 19 grade III, and 29 grade IV). We performed diffusion-weighted imaging using 17 b-values (0-4000 s/mm2) at 3T, and analyzed the images with the CTRW model to produce an anomalous diffusion coefficient (Dm) along with temporal (𝛼) and spatial (𝛽) diffusion heterogeneity parameters. Given the tumor ROIs, we created a histogram of each parameter; computed the P-values (using a Student's t-test) for the statistical differences in the mean Dm, 𝛼, or 𝛽 for differentiating grade II vs. grade III gliomas and grade III vs. grade IV gliomas at different percentiles (1% to 100%); and selected the highest percentile with P < 0.05 as the optimal percentile. We used the mean parameter values calculated from the optimal percentile cut-offs to do a receiver operating characteristic (ROC) analysis based on individual parameters or their combinations. We compared the results with those obtained by averaging data over the entire region of interest (i.e., 100th percentile). We found the optimal percentiles for Dm, 𝛼, and 𝛽 to be 68%, 75%, and 100% for differentiating grade II vs. III and 58%, 19%, and 100% for differentiating grade III vs. IV gliomas, respectively. The optimal percentile cut-offs outperformed the entire-ROI-based analysis in sensitivity (0.761 vs. 0.690), specificity (0.578 vs. 0.526), accuracy (0.704 vs. 0.639), and AUC (0.671 vs. 0.599) for grade II vs. III differentiations and in sensitivity (0.789 vs. 0.578) and AUC (0.637 vs. 0.620) for grade III vs. IV differentiations, respectively. Percentile-based histogram analysis, coupled with the multi-parametric approach enabled by the CTRW diffusion model using high b-values, can improve glioma grading.
Objective: This study aimed to determine a factor for predicting suboptimal image quality of the hepatobiliary phase (HBP) of gadoxetic acid-enhanced MRI in patients with extrahepatic bile duct (EHD) cancer before MRI examination. Materials and Methods: We retrospectively evaluated 259 patients (mean age ± standard deviation: 68.0 ± 8.3 years; 162 male and 97 female) with EHD cancer who underwent gadoxetic acid-enhanced MRI between 2011 and 2017. Patients were divided into a primary analysis set (n = 184) and a validation set (n = 75) based on the diagnosis date of January 2014. Two reviewers assigned the functional liver imaging score (FLIS) to reflect the HBP image quality. The FLIS consists of the sum of three HBP features, each scored on a 0-2 scale: liver parenchymal enhancement, biliary excretion, and signal intensity of the portal vein. Patients were classified into low-FLIS (0-3) or high-FLIS (4-6) groups. Multivariable analysis was performed to determine a predictor of low FLIS using serum biochemical and imaging parameters of cholestasis severity. The optimal cutoff value for predicting low FLIS was obtained using receiver operating characteristic analysis, and validation was performed. Results: Of the 259 patients, 140 (54.0%) and 119 (46.0%) were classified into the low-FLIS and high-FLIS groups, respectively. In the primary analysis set, total bilirubin was an independent factor associated with low FLIS (adjusted odds ratio per 1-mg/dL increase, 1.62; 95% confidence interval [CI], 1.32-1.98). The optimal cutoff value of total bilirubin for predicting low FLIS was 2.1 mg/dL with a sensitivity of 95.1% (95% CI: 88.9-98.4) and a specificity of 89.0% (95% CI: 80.2-94.9). In the validation set, the total bilirubin cutoff showed a sensitivity of 92.1% (95% CI: 78.6-98.3) and a specificity of 83.8% (95% CI: 68.0-93.8). Conclusion: Serum total bilirubin before acquisition of gadoxetic acid-enhanced MRI may help predict suboptimal HBP image quality in patients with EHD cancer.
본 논문에서는 차세대 항공 감시시스템에 대하여 소개하고, 지상국 수신기 전단부 저잡음 증폭기 설계에 관하여 연구하였다. 국제 표준 문서와 기존 제품의 성능을 고려하여 수신감도, 신뢰성 등이 경쟁력 있게 전체 시스템을 링크 버짓 하였으며, 이에 적합한 저잡음 증폭기를 얻기 위해 이득, 이득 평탄도, 반사손실 등을 최적이 되도록 설계 규격을 결정하였다. 설계시 저전력, 저잡음, 고이득 특성에 적합한 바이어스 회로를 구성하였으며, 최적 설계 후 실시한 모의실험 결과로 이득은 16.24dB, 잡음지수는 0.36dB, 입출력 반사손실은 각각 -18dB와 -28dB, 주파수 안정도는 1.11을 얻었고, 제작 후 측정 결과는 이득 17dB, 잡음지수 0.51dB, 이득 평탄도 0.23dB, 입출력 반사손실은 각각 -18.28dB, -24.50dB로 전체 시스템 구성에 적합한 결과를 얻었다.
2.5차원 전자탐사 적분방정식의 확장된 Born 근사해 또는 국소 비선형 근사에 기초하여 루프-루프 전자탐사 역산 알고리듬이 개발되었다 송수신 배열은 수평 동일면(HCP) 또는 수직 동일면(VCP) 방식이고, 다중 주파수 및 다중 송수신 간격을 포함할 수 있으며 PC에서 작동된다. 안정적이고 고해상도를 유지하는 역산이 가능하도록 변수분해 행렬과 Backus-Gilbert 분산 함수 분석을 통해 감도 분포의 함수로서의 공간적으로 변화하는 최적 Lagrange 곱수 결정 알고리듬을 포함하였다. HCP와 VCP 배열 자료가 지하 전기비저항 구조에 따라 서로 다른 감도를 가짐에 따라 동시 역산에서 안정성과 해상도에 영향을 미치게 되므로, 계산값과 측정값 차의 분산에 따라 가중치를 적용하는 방식을 도입하였다. 모델링 코드의 정확성은 통상적으로 루프-루프 전자탐사에서 사용하는 주파수 및 송수신 간격 범위에서 유한차분법에 의해 계산된 결과와의 비교를 통하여 증명되었다. 개발된 역산 알고리듬은 먼저 반무한 공간내 전도체 및 저항체가 포함된 모델에 대한 계산자료에 적용되어 성능이 입증되었다. 현장자료에 적용하고 그 결과 영상을 전기비저항 탐사자료에 대한 역산 결과와 비교하여, 의미있는 지하구조의 영상을 얻을 수 있음을 확인하였다.
We estimate the fractal dimension of the ${\rho}$ Ophiuchus Molecular Cloud Complex, associated with star forming regions. We selected a cube (${\upsilon}$, l, b) database, obtained with J = 1-0 transition lines of $^{12}CO$ and $^{13}CO$ at a resolution of 22" using a multibeam receiver system on the 14-m telescope of the Five College Radio Astronomy Observatory. Using a code developed within IRAF, we identified slice-clouds with two threshold temperatures to estimate the fractal dimension. With threshold temperatures of 2.25 K ($3{\sigma}$) and 3.75 K ($5{\sigma}$), the fractal dimension of the target cloud is estimated to be D = 1.52-1.54, where $P{\propto}A^{D/2}$, which is larger than previous results. We suggest that the sampling rate (spatial resolution) of observed data must be an important parameter when estimating the fractal dimension, and that narrower or wider dispersion around an arbitrary fit line and the intercepts at NP = 100 should be checked whether they relate to firms noise level or characteristic structure of the target cloud. This issue could be investigated by analysing several high resolution databases with different quality (low or moderate sensitivity).
Dual-channel Radiometers for Earth and Atmosphere Monitoring (DREAM) is the Korean first spaceborne microwave radiometer which is the main payload of Science and Technology SATellite-2 (STSAT-2). STSAT-2 will be launched by Korea Space Launch Vehicle-l (KSL V-I) at NARO Space Center in Korea in 2007. DREAM is a two-channel, total power microwave radiometer with the center frequencies of 23.8 GHz and 37 GHz. The spaceborne radiometer is composed of an antenna unit, a receiver unit, and a data acquisition/processing unit. The bandwidths of radiometer are 600 MHz at 23.8 GHz and 1000 MHz at 37 GHz. The integration time of two channels is 200 rns. The sensitivity of DREAM is less than 0.5 K. This paper presents the required performance and system design of DREAM in detail.
We developed fog detection algorithm (KNU_FDA) based on the optical and textural properties of fog using satellite (COMS) and ground observation data. The optical properties are dual channel difference (DCD: BT3.7 - BT11) and albedo, and the textural properties are normalized local standard deviation of IR1 and visible channels. Temperature difference between air temperature and BT11 is applied to discriminate the fog from other clouds. Fog detection is performed according to the solar zenith angle of pixel because of the different availability of satellite data: day, night and dawn/dusk. Post-processing is also performed to increase the probability of detection (POD), in particular, at the edge of main fog area. The fog probability is calculated by the weighted sum of threshold tests. The initial threshold and weighting values are optimized using sensitivity tests for the varying threshold values using receiver operating characteristic analysis. The validation results with ground visibility data for the validation cases showed that the performance of KNU_FDA show relatively consistent detection skills but it clearly depends on the fog types and time of day. The average POD and FAR (False Alarm Ratio) for the training and validation cases are ranged from 0.76 to 0.90 and from 0.41 to 0.63, respectively. In general, the performance is relatively good for the fog without high cloud and strong fog but that is significantly decreased for the weak fog. In order to improve the detection skills and stability, optimization of threshold and weighting values are needed through the various training cases.
Diabetes mellitus can cause devastating complications, which often result in disability and death, and diabetic nephropathy is a leading cause of death in people with diabetes. In this study, we tried to predict the onset of diabetic nephropathy from an irregular and unbalanced diabetic dataset. We collected clinical data from 292 patients with type 2 diabetes and performed preprocessing to extract 184 features to resolve the irregularity of the dataset. We compared several feature selection methods, such as ReliefF and sensitivity analysis, to remove redundant features and improve the classification performance. We also compared learning methods with support vector machine, such as equal cost learning and cost-sensitive learning to tackle the unbalanced problem in the dataset. The best classifier with the 39 selected features gave 0.969 of the area under the curve by receiver operation characteristics analysis, which represents that our method can predict diabetic nephropathy with high generalization performance from an irregular and unbalanced dataset, and physicians can benefit from it for predicting diabetic nephropathy.
Aim: To assess the diagnostic utility of serum and salivary interleukin 6 (IL-6) levels in the differential diagnosis of potentially malignant lesions and conditions (PMLs/PMCs) and oral squamous cell carcinoma (OSCC) in a high oral cancer prevalence region. Methods: After appropriate ethical clearance and informed consent, salivary and blood samples were collected from 100 participants in each group (OSCC, PMLs, and healthy controls). Serum and salivary IL-6 levels were measured by enzyme-linked immunosorbent assay and data were subjected to appropriate statistical analysis. Results: Significant differences in IL-6 concentration were noted between OSCC and PML/C patients in both serum and saliva, with salivary levels being 2 to 3 fold higher than serum values in all the groups. Receiver operating characteristic curve analysis demonstrated 96% specificity and 99% sensitivity for salivary IL-6 in differentiating PML from OSCC. Conclusions: The results of the present study suggest that the pro-inflammatory cytokine, IL-6, is elevated in the saliva of patients with OSSC compared to PMD and controls, and thus may prove to have diagnostic and/or prognostic significance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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