Objective: To explore the value of magnetic resonance imaging (MRI)-based whole tumor texture analysis in differentiating borderline epithelial ovarian tumors (BEOTs) from FIGO stage I/II malignant epithelial ovarian tumors (MEOTs). Materials and Methods: A total of 88 patients with histopathologically confirmed ovarian epithelial tumors after surgical resection, including 30 BEOT and 58 MEOT patients, were divided into a training group (n = 62) and a test group (n = 26). The clinical and conventional MRI features were retrospectively reviewed. The texture features of tumors, based on T2-weighted imaging, diffusion-weighted imaging, and contrast-enhanced T1-weighted imaging, were extracted using MaZda software and the three top weighted texture features were selected by using the Random Forest algorithm. A non-texture logistic regression model in the training group was built to include those clinical and conventional MRI variables with p value < 0.10. Subsequently, a combined model integrating non-texture information and texture features was built for the training group. The model, evaluated using patients in the training group, was then applied to patients in the test group. Finally, receiver operating characteristic (ROC) curves were used to assess the diagnostic performance of the models. Results: The combined model showed superior performance in categorizing BEOTs and MEOTs (sensitivity, 92.5%; specificity, 86.4%; accuracy, 90.3%; area under the ROC curve [AUC], 0.962) than the non-texture model (sensitivity, 78.3%; specificity, 84.6%; accuracy, 82.3%; AUC, 0.818). The AUCs were statistically different (p value = 0.038). In the test group, the AUCs, sensitivity, specificity, and accuracy were 0.840, 73.3%, 90.1%, and 80.8% when the non-texture model was used and 0.896, 75.0%, 94.0%, and 88.5% when the combined model was used. Conclusion: MRI-based texture features combined with clinical and conventional MRI features may assist in differentitating between BEOT and FIGO stage I/II MEOT patients.
표본조사에서 가중치는 설계 단계와 분석 단계에서 만들어지고 부여될 수 있다. 설계 단계의 가중치는 추출확률이나 응답률 등과 같은 표본 데이터 획득 지표에 관련되어 있고 분석 단계의 가중치는 모집단 수치나 다른 보조 변수정보 등과 같은 외적인 정보와 관련되어 있다. 그리고 최종가중치는 설계 단계의 가중치와 분석 단계의 가중치의 곱으로 만들어진다. 이 논문에서는 분석 단계에서 부여되는 가중치에 초점을 맞추어 가중평균으로 모평균을 추정할 때 가중평균에 포함된 가중치가 모평균 추론에 미치는 영향을 고찰하였다. 유한모집단에서 각 조사단위에 조사변수와 가중치가 쌍으로 있고 표본추출확률이 균등한 경우를 가정하였다. 이러한 조건에서 가중평균의 편향과 평균제곱오차를 구하여 가중평균은 모평균의 편향 추정량임을 보였고, 편향의 방향과 크기는 조사변수와 가중치의 상관관계로 설명할 수 있음을 보였다. 즉, 만일 가중치와 조사변수가 양의 상관관계가 있으면 가중평균은 모평균을 과대 추정하게 되고, 만일 음의 상관관계가 있으면 모평균을 과소 추정하게 된다. 그리고 두 변수의 상관계수가 크면 편향은 증가한다. 가중평균에 대한 이론적인 수식 유도와 함께 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 검토하기 위하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험에서는 상관계수가 -0.2과 0.6사이에 있는 9개의 가중치를 생성하였고, 표본수는 100부터 400까지 고려하여 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 구하였다. 하나의 결과로써 상관계수가 0.55이고 표본수가 400인 경우에 가중평균의 편향의 제곱이 평균제곱오차에서 차지하는 비율은 무려 82%에 이르는 것으로 나타났는데, 이는 가중평균의 편향이 어떤 경우에는 매우 심각할 수도 있음을 보여주는 것이다.
In this paper, an automated segmentation algorithm is proposed for MR brain images using T1-weighted, T2-weighted, and PD images complementarily. The proposed segmentation algorithm is composed of 3 steps. In the first step, cerebrum images are extracted by putting a cerebrum mask upon the three input images. In the second step, outstanding clusters that represent inner tissues of the cerebrum are chosen among 3-dimensional (3D) clusters. 3D clusters are determined by intersecting densely distributed parts of 2D histogram in the 3D space formed with three optimal scale images. Optimal scale image best describes the shape of densely distributed parts of pixels in 2D histogram. In the final step, cerebrum images are segmented using FCM algorithm with it’s initial centroid value as the outstanding cluster’s centroid value. The proposed segmentation algorithm complements the defect of FCM algorithm, being influenced upon initial centroid, by calculating cluster’s centroid accurately And also can get better segmentation results from the proposed segmentation algorithm with multi spectral analysis than the results of single spectral analysis.
In recent decades, the independence and identical distribution (iid) assumption for extreme events has been shown to be invalid in many cases because long-term climate variability resulting from phenomena such as the Pacific decadal variability and El Nino-Southern Oscillation may induce varying meteorological systems such as persistent wet years and dry years. Therefore, in the current study we propose a new parameter estimation method for probability distribution models to more accurately predict the magnitude of future extreme events when the iid assumption of probability distributions for large-scale climate variability is not adequate. The proposed parameter estimation is based on a metaheuristic approach and is derived from the objective function of the rth power probability-weighted sum of observations in increasing order. The combination of two distributions, gamma and generalized extreme value (GEV), was fitted to the GEV distribution in a simulation study. In addition, a case study examining the annual hourly maximum precipitation of all stations in South Korea was performed to evaluate the performance of the proposed approach. The results of the simulation study and case study indicate that the proposed metaheuristic parameter estimation method is an effective alternative for accurately selecting the rth power when the iid assumption of extreme hydrometeorological events is not valid for large-scale climate variability. The maximum likelihood estimate is more accurate with a low mixing probability, and the probability-weighted moment method is a moderately effective option.
The purpose of this study is to develop a farm management diagnostic checklist form, which can be applied to any crops. First, upper indexes and subordinate indexes were identified through survey with expert, and weighted values for each subordinate index were calculated through AHP analysis. Second, as a reuslt of Analytic Hierarchy Process (AHP) analysis, marketing management (0.276) was found to be the most important index of all upper indexes. In the case of subordinate indexes, reflecting management evaluation (0.252) of management consciousness, quality enhancement efforts (0.332) of production management, locating new sales outlets (0.323) of marketing management, agriculture accounting (0.300) of finance management, and adjusting shipping dates (0.274) of risk management were found to be the highest. Third, the interval division using weight of farm receiving prices was higher discrimination in comparison to equal interval division of weighted values for each index. The newly developed farm management diagnostic checklist can be applied to any crops, as it utilizes indexes such as management consciousness, production management, marketing management, financial management, risk management, etc. based on professional opinions. In addition, it allows an objective evaluation of farm management situations by utilizing the weighted value of farm receiving prices.
본 연구의 목적은 직장암 국소병변의 수술 전 검출을 위한 고 확산경사계수(High-b-values) 자기공명영상의 유용성을 평가하고자 한다. 직장암의 진단을 위하여 확산강조 자기공명영상을 시행한 60명의 환자 중 연령분포는 38 - 78세(평균 60세)였고 남자 40명, 여자가 20명 이었다. 사용된 장비는 1.5 Tesla 자기공명 영상기기(GE, General Electric Medical System, Excite HD)로 사용하였고, 검사 프로토콜은 고속기법 T2, T1강조영상을 얻은 후 정확한 병변 검출을 위하여 같은 위치를 정하여 확산강조영상을 얻었다. 확산강조영상의 b-value$(s/mm^2)$값은 250, 500, 750, 1000, 1500, 2000까지 변화시키면서 얻었다. 영상평가는 정량적 분석방법으로 직장, 방광과 종양간 대조도대 잡음비(rectum, bladder to tumor contrast noise ratio, 이하 CNR)를 GE software Functool tool을 사용하여 비교분석 하였고. 정성적 분석방법은 영상내의 인공물의 유무, 병변의 명확성, 직장벽 구분을 기준으로 네 명의 경험 있는 영상의학과 의사와 세 명의 방사선사가 영상을 분석하였다. 영상의 유의성 평가는 각 b-values 값에 대하여 ANOVA 검증과 Freedman 검증을 이용하여 분석하였다(p<0.05). 정량적 분석결과는 b-values 값 중 1000에서 직장, 종양의 평균 대조도대잡음비는 27.21, 24.44로 가장 높았고(p<0.05), 이때 확산계수는 $0.73\times10^{-3}$이었다. 정성적 분석결과로서, 병변의 명확성과 직장벽 구분은 $4.0\pm0.14$, $4.4\pm0.16$로 1000 값에서 가장 높았으며, 인공물유무는 $4.8\pm0.25$로 2000 값에서 높은 결과 이었다(p<0.05). 결론적으로, 확산강조영상은 수술 전 직장암 환자의 병변 검출에 유용성 있는 정보를 제공해 주었으며, 정확한 종괴의 발견을 위해는 고 확산경사계수 값 1000 영상이 가장 우수한 확산경사계수 값 이었다.
기존 대부분의 연구에서 사용하고 있는 시뮬레이션 검증 기법은 통계적 분석기법으로, 총 처리량이나 자원 이용률의 평균 및 분산을 통해 분석하여 왔다. 그러나 이러한 방식은 모델의 개별적인 요소들에 대한 신뢰성을 보장하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 제시된 방법이 가중 F-measure를 사용한 검증이다. 하지만 가중 F-measure는 Tact time 값 하나에 대해 하나의 클래스를 할당하기 때문에 수많은 Tact time 값들을 갖는 복잡한 시스템에 적용하기 어려운 문제를 가지고 있다. 한편, 가중치의 범위가 정해져 있지 않기 때문에 평가기준(Threshold)의 선정에 있어서 어느 정도의 수준이 만족할만한 수준인지 정하기가 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 군집분석을 적용한 가중 F-measure를 제시한다. 군집의 클래스화를 통해 클래스의 수를 현저히 줄일 수 있고 다양한 시스템으로의 적용 또한 가능해진다. 또한 객관성을 저하시키지 않는 범위 내에서 최소한의 가중치를 부여하는 방식으로 가중치의 범위를 지정하여 검증 방법을 향상시켰다. 이를 입증하기 위해 국내 'L사'의 LCD공정설비를 대상으로 시뮬레이션 모델링 및 환경을 구축하였고, 그 결과를 통해 타당성을 증명하였다.
A lot of data which are used in environment analysis of air pollution have characteristics that are distributed continuously in space. In this point, the collected data value such as precipitation, temperature, altitude, pollution density, PM10 have spatial aspect. When geostatistical data analysis are needed, acquisition of the value in every point is the best way, however, it is impossible because of the costs and time. Therefore, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study, spatial interpolation method such as local trend surface model, IDW(inverse distance weighted), RBF(radial basis function), Kriging were applied to PM10 annual average concentration of Seoul in 2005 and the accuracy was evaluated. For evaluation of interpolation accuracy, range of estimated value, RMSE, average error were analyzed with observation data. The Kriging and RBF methods had the higher accuracy than others.
Nam, In Chul;Kim, Seung Ho;Kim, Seon-Jeong;Lim, Yun-jung
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제20권4호
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pp.241-249
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2016
Purpose: To evaluate the added value of diffusion weighted imaging (DWI) to computed tomography (CT) for detecting pancreatic abnormality in patients with clinically suspected acute pancreatitis (AP). Materials and Methods: 203 patients who underwent abdomen CT and subsequent DWI to do a workup for epigastric pain were analyzed. Two blinded radiologists independently performed an interval reading based on CT image sets first, then based on combined CT and DWI image sets. The diagnostic criterion on DWI was the increased signal intensity in the pancreas to that of the spleen. For quantitative analysis, the third radiologist measured ADC value of the pancreas in each patient. Results: For AP (n = 43), the sensitivity for detecting pancreatic abnormality increased, from 42% to 70% for reader 1 (P < 0.05) and from 44% to 72% for reader 2 (P < 0.05). For borderline pancreatitis (n = 42), the sensitivity also increased, from 10% to 26% for reader 1 (P < 0.05) and from 7% to 29% for reader 2 (P < 0.05). The mean ADC values (unit, ${\times}10^{-3}mm^2/s$) were significantly different among the three groups (for AP, $1.09{\pm}0.16$; for borderline pancreatitis, $1.28{\pm}0.2$; for control, $1.46{\pm}0.15$, P < 0.05). Conclusion: Sensitivity for detecting pancreatic abnormality increased significantly after adding DWI to CT in patients with clinically suspected AP.
The goal of this study is to define the types of the lifestyles of senior consumers and identify the differences in the properties of apparel products and the apparel attitudes. To collect the data for this study, questionnaires for the research were distributed from November 20, 2006 to December 15, 2006 to those over 50 living in Seoul, Pusanand Kyunggi and 302 questionnaires were used for the data analysis. The results of the study are as follows. First, six factors were extracted which were "Pursuit of Self-development", "Pursuit of Active Life", "Pursuit of Material", "Pursuit of Diversity", "Pursuit of Family-oriented" and "Pursuit of Recreational Life" after factor analysis of lifestyles recognized by the senior consumers that participated in this study. Second, the lifestyles of the senior consumers were categorized into "Consumption-oriented Type", "Personal Satisfaction-oriented Type", "Family Weighted Type" and "Recreation-oriented Type." Third, three factors were extracted which were "Symbolical Property", "Functional Property" and "Customer Support Property" after conducting the factor analysis on the properties of apparel products. Fourth, significant differences were shown in apparel properties by the lifestyle types of senior consumers in the symbolical property and the customer support property. The "symbolical property" was shown highest in "recreation-oriented type" and lowest in the "family weighted type." The customer support property was shown highest in the "family weighted type" and lowest in the "recreation-oriented type", showing the opposite result. Fifth, significant differences were shown in apparel attitudes by the lifestyle types of senior consumers in "Fashion Innovativeness", "Apparel Involvement" and "Apparel Necessity." The "fashion innovativeness" was shown highest in the "recreation-oriented type" and lowest in the "family weighted type." The apparel involvement and the necessity for apparel for senior citizens was shown high in the "recreation-oriented type" and this showed that the senior consumers valuing recreation also value fashion, have high apparel involvement and feel the necessity for apparel for senior citizens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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