• 제목/요약/키워드: ROC곡선

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디지털 흉부 촬영에서 구리필터사용에 따른 환자 표면선량 감소효과에 관한 연구 (The Study on the Reduction of Patient Surface Dose Through the use of Copper Filter in a Digital Chest Radiography)

  • 신수인;김종일;김성철
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제31권3호
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    • pp.223-228
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    • 2008
  • 의학적으로 방사선을 사용 시 가장 중요한 점은 환자의 병을 진단 가능하되 피폭선량을 최소화시켜야 한다는 점이다. 진단용 X-선 중 장파장부분은 대부분 흡수에 관여하게 되어 환자의 피폭선량을 증가시키므로 불필요하다. 이러한 장파장영역을 제거하기 위한 방법으로 가장 효과적인 방법은 여과 판의 사용이다. 이에 부가여과가 없는 경우와 0.3mmCu filter 사용 시의 화질과 피부입사선량에 대해 실험을 해 보았다. ROC 신호용 지름 4mm, 두께 3mm의 아크릴 디스크를 chest phantom에 랜덤하게 위치시키면서 non filter 및 Cu filter시 각 각 20매씩 총 40매의 신호+잡음영상을 촬영하고, 또한 신호가 없는 영상(잡음만의 영상)을 각 각 20매씩 40매 촬영하여 총 80매의 영상을 준비한 후 5명의 방사선종사자가 판독 후 P(S/s), P(S/n) 구하여, ROC곡선을 그리고, 감도와 특이도 및 곡선하면적을 구해 평가하였다. 또한 AAPM(American Association of Physicists in Medicine by the American Institute of Physics)권고에 따른 ANSI chest phantom과 Contrast-detail phantom을 이용하여 non filter 또는 Cu filter사용 시 시각적으로 관찰 가능한 병소의 갯수를 파악하였으며, 또한 두 경우에서 피부입사선량을 측정하였다. 그 결과 Cu filter사용 시에 ROC곡선이 좌상방향에 위치하고, 감도, 곡선하면적 및 CD phantom 병소의 갯수에서 모두 좋은 결과를 나타내었다. 또한 피부입사선량은 감소가 되어 여러 측면에서 부가필터의 사용을 검토해 볼 필요가 있으리라 사료된다.

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산란계의 전염성 기관지염을 예측하기 위한 인공신경망 모형의 개발 (Development an Artificial Neural Network to Predict Infectious Bronchitis Virus Infection in Laying Hen Flocks)

  • 박선일;권혁무
    • 한국임상수의학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.105-110
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    • 2006
  • 2003년 5월부터 2005년 11월까지 산란계의 전염성기관지염(IB) 예찰 프로그램에 등록한 농장에 대한 역학조사에서 얻은 자료에 근거하여 IB 감염을 확인할 수 있는 모형을 구축하기 위하여 16개의 입력 뉴런, 3 개의 은닉 뉴런, 1개의 출력 뉴런으로 구성된 3층 인공신경망 모형을 개발하였다. 총 86개의 계군 중 77개는 훈련자료에 할당하고 나머지 9개는 검정자료로 무작위로 할당하여 back-propagation algorithm으로 신경망 훈련을 수행하였다. 입력 뉴런은 산란계군의 특성, 사양관리, 계군의 크기 등 16개의 역학조사 항목을 사용하였으며 출력 뉴런은 IB 감염의 유무로 투입하였다. 훈련된 신경망을 검정자료에 적용하여 민감도와 특이도를 산출하였으며 진단의 정확도는 receiver operating characteristic (ROC) 곡선을 사용하여 곡선 밑의 면적(AUC)을 계산하여 평가하였다. 입력 뉴런의 특성과 훈련모수를 변경하면서 다양한 신경망을 구성하였으며 최적의 신경망으로 확인된 IBV_D1 신경망의 경우 훈련자료에 대하여 77건 중 73건을 올바르게 판단하여 94.8%의 정확도를 보였다. 민감도와 특이도는 각각 95.5% (42/44, 95% CI, 84.5-99.4)와 93.9% (31/33, 95% CI, 79.8-99.3)로 나타났다. 훈련된 신경망을 검정자료에 적용하여 ROC 곡선을 작성한 결과 AUC는 전체의 94.8% (SE=0.086, 95% CI 0.592-0.961)를 차지하는 우수한 모형으로 나타났다. ROC 곡선에서 기준을 0.7149 이상으로 판단할 때 진단의 정확도가 88.9%로 가장 높았으며 100%의 민감도를 달성하였다. 이러한 민감도와 특이도에서 44%의 IB 유병률을 가정할 때 IBV_D1 모형은 80%의 양성예측도와 100%의 음성예측도를 보였다. 이러한 소견에 근거할 때 본 연구에서 구축한 신경망 모형은 산란계군에서 IB의 존재를 확인하기 위한 목적에 성공적으로 응용될 수 있을 것으로 판단되었다.

탄성초음파에서 유방종괴의 감별진단을 위한 탄성도 점수와 변형비의 유용성 평가 (Evaluation of the Usefulness of Differential Diagnosis of Breast Mass using Elasticity Score and Elasticity Ratio in Elastography)

  • 안현;임인철;이효영
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.677-682
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    • 2018
  • 본 연구는 유방 전단파 탄성 초음파에서 탄성도 점수와 변형비를 이용한 방법이 양성과 악성병변의 감별진단에 유용한지를 평가하였다. 탄성 초음파를 시행한 224명을 대상으로 하였으며, 유방조직검사 결과를 바탕으로 후향적인 분석을 하였다. 유방 종괴의 양성과 악성에 따른 5단계의 탄성도 점수와의 동질성 비교는 Fisher's Exact test, 변형비와의 차이검증은 Mann-Whitney U test를 실시하였다. ROC 곡선분석을 통해 악성병변의 예측을 위한 탄성도 점수와 변형비의 최적 cut off 값을 결정하였다. 양성과 악성 결절 군의 분류에 따른 탄성도 점수의 동질성 비교와 변형비의 차이검증 결과에서 각각 통계적으로 유의한 차이를 보였으며(p=.000), ROC 곡선분석에서 양성과 악성 결절의 예측을 위한 탄성도 점수와 변형비의 AUC 0.824, 0.806, cut off 값 3, 4.4로 결정되었다(p=.001). 따라서 탄성도 점수와 변형비는 유방 종괴의 감별진단에 도움을 줄 수 있을 것이다.

Cox 비례위험모형을 이용한 우측 대장암 3기 자료 분석 (Analysis of stage III proximal colon cancer using the Cox proportional hazards model)

  • 이태섭;이민정
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제28권2호
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    • pp.349-359
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    • 2017
  • 본 논문에서는 미국 국립암연구소의 SEER 프로그램에서 제공하는 우측 대장암 3기 자료에 Cox 비례위험모형을 적합하여 생존분석을 하였다. 우측 대장암 3기 환자의 사망률에 유의한 영향을 미치는 공변량들을 파악하고, 관심있는 공변량들을 가진 환자의 생존율을 추정하였다. Schoenfeld 잔차를 기반한 검정과 Schoenfeld 잔차 도표, $log[-log\{{\hat{S}}(t)\}]$ 도표를 이용하여 분석에 사용된 공변량들이 비례위험 가정을 만족함을 확인하였다. 적합된 Cox 비례위험모형의 타당성을 검증하기 위해 10-fold 교차 검증을 이용하여 calibration 도표와 시간에 의존하는 ROC 곡선 아래 면적을 계산하였다. 이를 통해 적합된 Cox 비례위험모형의 타당성을 확인하였다.

ROC를 이용한 보행에 영향을 미치는 한계강우량의 정확도 평가 (Accuracy evaluation of threshold rainfall impacting pedestrian using ROC)

  • 추경수;강동호;김병식
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제53권12호
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    • pp.1173-1181
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    • 2020
  • 최근 단기간의 국지성호우가 빈번하게 발생하면서 단순 1차적 피해를 넘어 경제적, 사회적 영향이 커지고 있다. 기상선진국에서는 단순 기상예보로서의 정보전달이 아닌 사회 경제적 영향을 분석하여 현실적이고 신뢰할 수 있는 영향예보를 실시하고 있다. 본 논문에서는 사람의 보행에 영향을 미칠 수 있는 영향한계강우량을 산정하기 위해서 Spatial Runoff Assessment Tool (S-RAT), FLO-2D 모델을 사용하여 침수정도를 도출하였고 Grid to Grid (G2G)개념의 한계강우량을 산정하였다. 또한, 과거 의학 분야에서 많이 사용하였지만 현재는 가뭄이나 홍수 등의 자연현상 및 머신러닝에 많이 사용하는 ROC 분석 기법을 통해 정량적인 정확도분석을 실시하였다. 분석 결과 실제 침수와 모의 침수가 비슷한 시간대의 결과가 나왔으며 ROC 곡선의 결과 0.7이상으로 Fair 단계의 적정성을 확보하였다.

ROC 분석을 이용한 골격성 III급 부정교합의 수평계측방법간 비교연구 (COMPARATIVE STUDY ON THE HORIZOTAL MEASUREMENTS OF SKELETAL CLASS III MALOCCLUSION USING THE ROC ANALYSIS)

  • 최희영;장영일
    • 대한치과교정학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.153-163
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    • 1995
  • 본 연구는 III급 부정 교합을 판별하는데 있어, 수평 부조화의 진단에 이용되는 여러 진단 항목들의 진단학적 효율과 타당성을 ROC analysis로 비교하는데 그 목적이 있다. ROC(Receiver Operating Characteristic) analysis는 연속적으로 변하는 cut-off value에서의 sensitivity와 1-specificity에 의해 그려지는 곡선으로서 진단 방법의 타당성을 결정하고, 여러 진단 방법들을 비교하는 분석법으로 알려져 있다. 부정교합자 496명을 대상으로 측모 두부 X-선 계측사진과 진단모형을 이용하여, 진단모형 계측을 통해 부정교합군을 분류하였으며, 이중 III급 부정 교합자는 245명이었다. 측모 두부 X-선계측사진에서 16개의 계측항목을 선정하였으며, 이 계측항목들과 III급 부정교합의 관계를 알아보고자 각도 계측항목에서는 $1^{\circ}$ 간격으로, 선계측항목에서는 1mm의 간격으로 sensitivity와 specificity를 구해 ROC curve를 그렸다. 그리고, 이 계측항목들의 직접적인 비교를 위해 ROC curve 아래의 면적을 계산해냈다. 결과는 다음과 같다. 1. III급 부정교합을 판별하는데 있어, "Wits" appraisal이 다른 계측 항목에 비해 더 나은 진단 효율을 보였다. 2. AB plane angle, ANB angle, App-Bpp distance, AF-BF distance, APDI, N perpendicular to A 와 Pog to N perpendicular의 차이, maxillomandibular differential도 높은 진단 가치를 보였다. 3. 하악골의 위치를 평가하는 계측항목은 중정도의 진단 효율을 보였다. 4. 상악골에 대한 계측항목은 III급 부정교합의 판별에 대한 진단 가치가 낮았다.

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