• 한국기계가공학회지
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• 제20권9호
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• pp.28-34
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• 2021

The Fourth Industrial Revolution has led to the development of drones for commercial and private applications. Therefore, the malfunction of drones has become a prominent problem. Failure mode and effect analysis was used in this study to analyze the primary cause of drone failure, and blade breakage was observed to have the highest frequency of failure. This was tested using a vibration sensor placed on drones along the breakage length of the blades. The data exhibited a significant increase in vibration within the drone body for blade fracture length. Principal component analysis was used to reduce the data dimension and classify the state with machine learning algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbor, Gaussian naive Bayes, and random forest. The performance of machine learning was higher than 0.95 for the four algorithms in terms of accuracy, precision, recall, and f1-score. A follow-up study on failure prediction will be conducted based on the results of fault diagnosis.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.35-47
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• 2022

Receiver operating characteristic (ROC) 곡선은 이항 반응 자료에 대한 마커의 분류 예측력을 측정하기 위해 널리 적용되어왔으며 최근에는 생존 분석에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 여러 가지 유형의 중도 절단과 원인 불명 등 다양한 종류의 결측 자료를 포함한 생존 자료 분석에서 마커의 사건 발생 여부에 대한 예측력을 판단하기 위해 기존의 통계량을 확장하였다. 생존 분석 자료는 각 시점에서의 사건 발생 여부로 이해할 수 있으며, 따라서 시점마다 ROC 곡선과 AUC를 구할 수 있다. 본 논문에서는 우중도 절단과 경쟁 위험 모형하에서 사용되는 다양한 방법론과 관련 R 패키지를 소개하고 각 방법의 특성을 설명하고 비교하였으며 이를 검토하기 위해 간단한 모의실험을 시행하였다. 또한, 프랑스에서 수집된 치매 자료의 마커 분석을 시행하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권6호
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• pp.550-558
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• 2024

Hepatocellular carcinoma (HCC) is a biologically heterogeneous tumor characterized by varying degrees of aggressiveness. The current treatment strategy for HCC is predominantly determined by the overall tumor burden, and does not address the diverse prognoses of patients with HCC owing to its heterogeneity. Therefore, the prognostication of HCC using imaging data is crucial for optimizing patient management. Although some radiologic features have been demonstrated to be indicative of the biologic behavior of HCC, traditional radiologic methods for HCC prognostication are based on visually-assessed prognostic findings, and are limited by subjectivity and inter-observer variability. Consequently, artificial intelligence has emerged as a promising method for image-based prognostication of HCC. Unlike traditional radiologic image analysis, artificial intelligence based on radiomics or deep learning utilizes numerous image-derived quantitative features, potentially offering an objective, detailed, and comprehensive analysis of the tumor phenotypes. Artificial intelligence, particularly radiomics has displayed potential in a variety of applications, including the prediction of microvascular invasion, recurrence risk after locoregional treatment, and response to systemic therapy. This review highlights the potential value of artificial intelligence in the prognostication of HCC as well as its limitations and future prospects.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제40권4호
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• pp.205-210
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• 2006

목적 : PET에서 측정되는 FDG 섭취가 비소세포폐암의 예후예측인자로 인정받고 있으나 최대 표준화섭취계수(maximum standardized uptake value, 이하 maxSUV)의 예후예측 성능에 대해서는 충분한 연구가 이루어지지 않았다. 저자들은 수술로 제거된 비소세포폐암 환자에서 maxSUV의 재발예측 성능을 알아 보았다. 대상 및 방법 : FDG-PET을 실시한 후 4주 이내에 근치적인 수술을 시행받은 42명의 환자(여:남=14:28, 평균나이 $62.3{\pm}12.3$세)를 대상으로 하였으며 수술 후 병리학적인 stage는 29명은 stage I, 13명은 stage II이었다. 21명의 환자들은 수술 후 경구용 항암제 치료를 받았다. 추적관찰 기간(중앙값 16개월, 범위 3-26개월) 동안 재발여부와 maxSUV와의 연관성을 분석하였다. 결과 10명(23.8%, 10/42)의 환자에서 재발이 확인되었다(추적관찰 기간: 중앙값 7.5개월, 범위 3-13개월). 단변량분석에서 maxSUV (<7 vs. $\geq7$, p=0.006), 종양의 크기(<3 cm vs. $\geq3$ cm, p=0.024), 그리고 종양의 분화도(well/moderate vs. poor, p=0.044)가 비재발-생존기간과 유의한 상관이 있었다. Cox 위험도 모델을 이용한 다변량분석에서는 maxSUV만이 유일한 재발 예측인자이었다. (p=0.014) MaxSUV가 7이상인 환자들(n=10)은 1년 비재발 생존률이 50.0%인 반면에 maxSUV가 7미만인 환자들(n=32)은 1년 비재발 생존률이 87.5%이었다. 결론: MaxSUV는 수술로 제거된 비소세포폐암의 재발을 예측하는 독립적인 인자이었다. FDG 섭취 정도는 기존에 알려져 있는 인자들과 함께 비소세포폐암의 예후에 대한 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.429-435
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• 2009

목적: 본 연구의 목적은 대장직장암 간전이 환자에서 수술 전 FDG-PET의 예후인자로서의 중요성을 평가하는 것이다. 대상 및 방법: 진단시부터 간전이를 동반한 대장직장암 환자로서, 수술 전 FDG-PET을 실시하고, 원발병변과 간전이병변에 대한 근치적 수술이 가능했던 24명의 환자 (남자: 여자=14:10; 나이 $63{\pm}10$세)가 연구에 포함되었다. 간전이병변은 13예는 간절제, 7예는 고주파절제술, 그리고 4예는 간절제와 고주파절제술을 함께 시행하였다. 잠재적 예후인자로 원발병변의 최대표준화섭취계수(이하 maxSUV), 간전이병변의 maxSUV, 원발병변/간전이병변의 maxSUV비(M/P ratio), 조직학적인 분화도, 수술 전 CEA, 혈관/림프계/신경 침범여부, T-병기, N-병기, 간전이 병변의 개수, 림프절 전이 개수, 간전이 치료방법을 연구에 포함시켰다. 결과: 24명의 환자 중 14명의 환자가 추적관찰기간 중 재발을 일으켰으며, 이들의 중앙 추적관찰기간은 244일이었다. 추적관찰기간 중 재발을 일으키지 않은 10명 환자의 중앙 추적관찰기간은 504일이었다. 분석에 포함한 잠재적 예후인자 중 M/P ratio만이 재발군($0.72{\pm}0.14$)과 비재발군($0.54{\pm}0.23$)에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p=0.038). Cox 비례위험 모형을 이용한 생존분석에서 M/P ratio만이 유일하게 통계적으로 유의하게 재발을 예측하는 예후인자였다(상대위험도 37.7, 95% 신뢰구간 2.01-706.1, p=0.016). M/P ratio 0.61을 기준으로 이분하였을 때, 낮은군(<0.61) 11명의 무병생존률은 높은 군(${\geq}0.61$) 13명의 무병생존률에 비해 유의하게 높았다(p=0.026). 결론: 간전이병변/원발병변의 maxSUV 비(M/P ratio)는 간전이를 동반한 대장직장암 환자에서 술 후 재발을 예측하는 예후인자로서 유용하다. 간전이병변의 FDG섭취가 원발병변에 비해 상대적으로 높은 상태는 4병기의 대장직장암 중에서도 더욱 진행된 병기를 나타내는 것으로 보인다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제50권2호
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• pp.236-244
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• 2001

연구배경 : 중환자의 예후를 계량화 하려는 채점 체계 중 APACHE III 체계는 중환자실 제1병일 접수는 물론 일 갱선점수도 중환자의 예후를 예측할 수 있는 것으로 알려져 왔다. 평균 재원일이 외국과 비교하여 3-4배의 차이가 나는 점을 감안하면, 일 갱신점수는 예후를 판정하는 지표로서 경제적 효율성이 떨어진다. 이에 제7병일(평균 중간 재원일)의 APACHE III 점수의 임상적 유용성에 관해 알아 보고자 하였다. 방 법 : 1997년 6월부터 1998년 4월까지 한양대학교 구리병원 내파계 중환자실에 입원한 241명의 제1병일과 7병일 APACHE III 점수를 조사하여 생존군과 비생존군 간의 차이를 분석하였다. 결 과 : 전체 환자 수는 241명으로 이 중 사망자가 65명으로 26.6%의 사망률을 나타내었으며 평균 재원일 수는 $10.3{\pm}13.8$일이였다. 제1병일 APACHE III 점수는 $59.7{\pm}30.9$, 제7병일 APACHE III 점수는, $37.9{\pm}27.7$점이였다. 제1병일과 제7병일 APACHE III 점수는 생존군과 비생존군에서 $49.9{\pm}23.8$, $86.3{\pm}32.3$점, $30.1{\pm}18.5$, $81.1{\pm}30.4$점으로 유의한 차이를 보였다(P<0.0001, P<0.0001). APACHE III 점수가 사망률에 미치는 영향을 알아보기 위하여 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과 제1병일과 제7병영일의 비차비(odds ratio)는 각각 1.0507, 1.0779로 유의한 결과를 나타내었다(P<0.0001). 결 론 : 이상의 결과로서 제1병일 APACHE III 점수 뿐 아니라 제7병일 점수 또한 사망률 예측과 입원 후 치료 경과에 의해 변화된 예후를 평가하기에 유용한 척도임을 알 수 있었다. 평균 중간 재원일인 제7병일 APACHE III 점수는 일 갱선점수가 경제적으로 물적, 인적 비용이 많이 드는 상황에서 비용효과면에서 임상의에게 도움을 줄 수 있다고 판단된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제18권4호
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• pp.300-308
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• 2000

목적 :자궁경부암은 우리나라 여성에서 가장 많은 발생을 보이는 악성종양으로 비교적 완치율이 높은 것으로 알려져 있다. 자궁경부암의 치료는 병원 마다 매우 다양해졌으나 방사선에 의한 치료가 주이며 높은 완치율을 얻고있다. 치료의 실패는 대부분 3년이내에 일어나며, 국소재발시에는 자궁방 결합조직에서 더 많이 재발하는 것으로 보고되고 있다. 이에 저자들은 방사선치료를 받은 자궁경부암 환자를 대상으로 이들의 치료성적과 재발여부를 후향적으로 분석하여 생존률과 재발에 영향을 미치는 인자들을 분석하여 보았다. 대상 및 방법 : 1981년 1월 1일부터 1998년 12월 31일까지 고려대학교 방사선 종양학과에서 자궁경부암으로 방사선 치료를 받은 970명중 추적관찰이 가능했던 827명을 대상으로 하였다. 대상환자는 방사선 단독치료군과 수술후 방사선치료군으로 나누었으며 각 환자에 대하여 나이, 임상적 병기, 세포병리학적 소견, 재발유무 등이 치료결과에 미치는 영향을 알아보았고 특히 치료 후 자궁경부질세포진검사(Papanicolaou smear; Pap smear), 배아성항원(carcinoembryogenic antigen; CEA)와 편평상피 암종항원(squamous cell carcinoma antigen; SCC antigen) 수치가 생존률과 국소재발에 유의한 인자인가를 알아보았다. 결과: 전체환자의 평균나이는 51.3세(방사선 단독치료존 53.1세, 수술 후 치료곰 48.3세)였고, 평균 추적관찰기간은 38.6개월(방사선 단독치료군: 38.8개월, 수술후 치료군: 38.4개월)이었다. 방사선 단독치료군의 경우 대상환자는 521명이었고, 임상병기는 CIS; 5명, IA; 3명, IB; 36명, IIA; 77명, IIB; 284명, IIIA; 31명, IIIB; 47명, IVA; 21명, IVB; 3명, 재발암 14명이었다. 세포병리학적 소견상 편평상피암 495명, 선세포암 23명이었고 완치상태로 추적관찰된 환자는 314명(60.3$\%$), 국소재발: 47명(9$\%$), 대동맥 림프절전이; 28명(5$\%$), 폐전이: 19명(4$\%$), 골전이: 12명(2$\%$)이었다. 수술 후 치료군은 326명이었고 임상병기는 CIS; 6명, IA: 50명, IB: 181명, IIA; 46명, IIB; 43명이었다. 세포병리학적 소견상 편평상피암: 291명, 선세포앓 32명이었고, 완치상태로 추적관찰된 환자는 276명(85$\%$), 국소재발 8명(2$\%$), 대동맥 림프절전이: 7명(2$\%$), 폐전이: 10명(3$\%$), 골전이; 10(3$\%$)이었다. 전체환자를 대상으로 분석한 결과 5년 생존율은 71.2$\%$(방사선 단독치료군: 55.8$\%$, 수술 후 치료군: 88.1$\%$)였고 생존율에 있어서는 단변량분석상 임상병기(p=0.0001), 재발유무(p=0.0001), 방사선치료 후 자궁경부질세포진검(p=0.0329), CEA수치($\geq$5 ng/ml, p=0.00001), SCC수치$\geq$2 ng/ml, p=0.0001)가 의미있는 인자로 나타났고, 재발율에 있어서는 CEA가 $\geq$5 ng/ml인 경우, SCC는 $\geq$2 ng/ml인 경우가 2$\~$3배 높은 것으로 나타났다. 결론: 방사선치료 후 Pap smear, CEA, SCC는 생존율과 재발율에 모두 비교적 의미있게 작용하는 예후인자로 나타나 앞으로 방사선치료 후 환자의 추적관찰시 자궁경부암의 국소재발과 전이 그리고 생존률을 미리 예견할 수 있는 지표로 삼을 수 있을 것이다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제22권2호
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• pp.120-134
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• 2022

Purpose: This study aimed to identify prognostic factors for patients with distant lymph node-involved gastric cancer (GC) using a machine learning algorithm, a method that offers considerable advantages and new prospects for high-dimensional biomedical data exploration. Materials and Methods: This study employed 79 features of clinical pathology, laboratory tests, and therapeutic details from 289 GC patients whose distant lymphadenopathy was presented as the first episode of recurrence or metastasis. Outcomes were measured as any-cause death events and survival months after distant lymph node metastasis. A prediction model was built based on possible outcome predictors using a random survival forest algorithm and confirmed by 5×5 nested cross-validation. The effects of single variables were interpreted using partial dependence plots. A contour plot was used to visually represent survival prediction based on 2 predictive features. Results: The median survival time of patients with GC with distant nodal metastasis was 9.2 months. The optimal model incorporated the prealbumin level and the prothrombin time (PT), and yielded a prediction error of 0.353. The inclusion of other variables resulted in poorer model performance. Patients with higher serum prealbumin levels or shorter PTs had a significantly better prognosis. The predicted one-year survival rate was stratified and illustrated as a contour plot based on the combined effect the prealbumin level and the PT. Conclusions: Machine learning is useful for identifying the important determinants of cancer survival using high-dimensional datasets. The prealbumin level and the PT on distant lymph node metastasis are the 2 most crucial factors in predicting the subsequent survival time of advanced GC.

• Journal of Trauma and Injury
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• 제24권2호
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• pp.105-110
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• 2011

Purpose: Chest injuries in multiple trauma patients are major predisposing factor for increased length of stay in intensive care unit, prolonged mechanical ventilator, and respiratory complications such as pneumonia. The aim of this study is the evaluation of lung injury score as a risk factor for prolonged management in intensive care unit (ICU). Methods: Between June to August in 2011, 46 patients admitted to shock and trauma center in our hospital and 24 patients had associated chest damage without traumatic brain injury. Retrospectively, we calculated injury severity score (ISS), lung injury score, and the number of fractured ribs and performed nonparametric correlation analysis with length of stay in ICU and mechanical ventilator support. Results: Calculated lung injury score(<48 hours) was median 1(0-3) and ISS was median 30(8-38) in study population. They had median 2(0-14) fractured ribs. There were 2 bilateral fractures and 2 flail chest. Ventilator support was needed in 11(45.8%) of them for median 39 hours(6-166). The ISS of ventilator support group was median 34(24-34) and lung injury score was median 1.7(1.3-2.5). Tracheostomy was performed in one patient and it was only complicated case and ICU stay days was median 9(4-16). In correlation analysis, Lung injury score and ISS were significant with the length of stay in ICU but the number of fractured ribs and lung injury score were predicting factors for prolonged mechanical ventilator support. Conclusion: Lung injury score could be a possible prognostic factor for the prediction of increased length of stay in ICU and need for mechanical ventilator support.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권3호
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• pp.1369-1373
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• 2014

Objectives: To study application of the maximum standardized uptake value (SUVmax), metabolic tumor volume (MTV) and total lesion glycolysis (TLG) with $^{18}F$-FDG PET/CT for predicting prognosis of esophageal squamous cell cancer (ESC) patients. Methods: Eighty-six patients with ESC staged from I to IV were prospectively enrolled. Cisplatin-based chemoradiotherapy (CCRT) or palliative chemoradiotherapy were the main treatment methods and none received surgery. $^{18}F$-FDG PET/CT scans were performed before the treatment. SUVmax, MTV, and TLG were measured for the primary esophageal lesion and regional lymph nodes. Receiver operating characteristic curves (ROCs) were generated to calculate the P value of the predictive ability and the optimal threshold. Results: MTV and TLG proved to be good indexes in the prediction of outcome for the ESC patients. An MTV value of 15.6 ml and a TLG value of 183.5 were optimal threshold to predict the overall survival (OS). The areas under the curve (AUC) for MTV and TLG were 0.74 and 0.70, respectively. Kaplan-Meier analysis showed an MTV less than 15.6 ml and a TLG less than 183.5 to indicate good media survival time (p value <0.05). In the stage III-IV patient group, MTV could better predict the OS (P < 0.001), with a sensitivity and specificity of 0.80 and 0.67, respectively. Conclusions: Pre-treatment MTV and TLG are useful prognostic factors in nonsurgical ESC.