• Korean Journal of Radiology
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• 제24권8호
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• pp.772-783
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• 2023

Objective: Imaging-based survival stratification of patients with gliomas is important for their management, and the 2021 WHO classification system must be clinically tested. The aim of this study was to compare integrative imaging- and pathology-based methods for survival stratification of patients with diffuse glioma. Materials and Methods: This study included diffuse glioma cases from The Cancer Genome Atlas (training set: 141 patients) and Asan Medical Center (validation set: 131 patients). Two neuroradiologists analyzed presurgical CT and MRI to assign gliomas to five imaging-based risk subgroups (1 to 5) according to well-known imaging phenotypes (e.g., T2/FLAIR mismatch) and recategorized them into three imaging-based risk groups, according to the 2021 WHO classification: group 1 (corresponding to risk subgroup 1, indicating oligodendroglioma, isocitrate dehydrogenase [IDH]-mutant, and 1p19q-codeleted), group 2 (risk subgroups 2 and 3, indicating astrocytoma, IDH-mutant), and group 3 (risk subgroups 4 and 5, indicating glioblastoma, IDHwt). The progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were estimated for each imaging risk group, subgroup, and pathological diagnosis. Time-dependent area-under-the receiver operating characteristic analysis (AUC) was used to compare the performance between imaging-based and pathology-based survival model. Results: Both OS and PFS were stratified according to the five imaging-based risk subgroups (P < 0.001) and three imaging-based risk groups (P < 0.001). The three imaging-based groups showed high performance in predicting PFS at one-year (AUC, 0.787) and five-years (AUC, 0.823), which was similar to that of the pathology-based prediction of PFS (AUC of 0.785 and 0.837). Combined with clinical predictors, the performance of the imaging-based survival model for 1- and 3-year PFS (AUC 0.813 and 0.921) was similar to that of the pathology-based survival model (AUC 0.839 and 0.889). Conclusion: Imaging-based survival stratification according to the 2021 WHO classification demonstrated a performance similar to that of pathology-based survival stratification, especially in predicting PFS.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권12호
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• pp.1260-1268
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• 2022

Objective: To propose standardized MRI-proton density fat fraction (PDFF) cutoff values for diagnosing hepatic steatosis, evaluated using contemporary PDFF measuring methods in a large population of healthy adults, using histologic fat fraction (HFF) as the reference standard. Materials and Methods: A retrospective search of electronic medical records between 2015 and 2018 identified 1063 adult donor candidates for liver transplantation who had undergone liver MRI and liver biopsy within a 7-day interval. Patients with a history of liver disease or significant alcohol consumption were excluded. Chemical shift imaging-based MRI (CS-MRI) PDFF and high-speed T2-corrected multi-echo MR spectroscopy (HISTO-MRS) PDFF data were obtained. By temporal splitting, the total population was divided into development and validation sets. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was performed to evaluate the diagnostic performance of the MRI-PDFF method. Two cutoff values with sensitivity > 90% and specificity > 90% were selected to rule-out and rule-in, respectively, hepatic steatosis with reference to HFF ≥ 5% in the development set. The diagnostic performance was assessed using the validation set. Results: Of 921 final participants (624 male; mean age ± standard deviation, 31.5 ± 9.0 years), the development and validation sets comprised 497 and 424 patients, respectively. In the development set, the areas under the ROC curve for diagnosing hepatic steatosis were 0.920 for CS-MRI-PDFF and 0.915 for HISTO-MRS-PDFF. For ruling-out hepatic steatosis, the CS-MRI-PDFF cutoff was 2.3% (sensitivity, 92.4%; specificity, 63.0%) and the HISTO-MRI-PDFF cutoff was 2.6% (sensitivity, 88.8%; specificity, 70.1%). For ruling-in hepatic steatosis, the CS-MRI-PDFF cutoff was 3.5% (sensitivity, 73.5%; specificity, 88.6%) and the HISTO-MRI-PDFF cutoff was 4.0% (sensitivity, 74.7%; specificity, 90.6%). Conclusion: In a large population of healthy adults, our study suggests diagnostic thresholds for ruling-out and ruling-in hepatic steatosis defined as HFF ≥ 5% by contemporary PDFF measurement methods.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권11호
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• pp.1078-1088
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• 2022

Objective: To develop and validate a model using radiomics features from apparent diffusion coefficient (ADC) map to diagnose local tumor recurrence in head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). Materials and Methods: This retrospective study included 285 patients (mean age ± standard deviation, 62 ± 12 years; 220 male, 77.2%), including 215 for training (n = 161) and internal validation (n = 54) and 70 others for external validation, with newly developed contrast-enhancing lesions at the primary cancer site on the surveillance MRI following definitive treatment of HNSCC between January 2014 and October 2019. Of the 215 and 70 patients, 127 and 34, respectively, had local tumor recurrence. Radiomics models using radiomics scores were created separately for T2-weighted imaging (T2WI), contrast-enhanced T1-weighted imaging (CE-T1WI), and ADC maps using non-zero coefficients from the least absolute shrinkage and selection operator in the training set. Receiver operating characteristic (ROC) analysis was used to evaluate the diagnostic performance of each radiomics score and known clinical parameter (age, sex, and clinical stage) in the internal and external validation sets. Results: Five radiomics features from T2WI, six from CE-T1WI, and nine from ADC maps were selected and used to develop the respective radiomics models. The area under ROC curve (AUROC) of ADC radiomics score was 0.76 (95% confidence interval [CI], 0.62-0.89) and 0.77 (95% CI, 0.65-0.88) in the internal and external validation sets, respectively. These were significantly higher than the AUROC values of T2WI (0.53 [95% CI, 0.40-0.67], p = 0.006), CE-T1WI (0.53 [95% CI, 0.40-0.67], p = 0.012), and clinical parameters (0.53 [95% CI, 0.39-0.67], p = 0.021) in the external validation set. Conclusion: The radiomics model using ADC maps exhibited higher diagnostic performance than those of the radiomics models using T2WI or CE-T1WI and clinical parameters in the diagnosis of local tumor recurrence in HNSCC following definitive treatment.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권11호
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• pp.4603-4608
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• 2015

Background: To determine the potential value of serum tumor markers in predicting pCR (pathological complete response) during neoadjuvant chemotherapy. Materials and Methods: We retrospectively monitored the pro-, mid-, and post-neoadjuvant treatment serum tumor marker concentrations in patients with locally advanced breast cancer (stage II-III) who accepted pre-surgical chemotherapy or chemotherapy in combination with targeted therapy at Fudan University Shanghai Cancer Center between September 2011 and January 2014 and investigated the association of serum tumor marker levels with therapeutic effect. Core needle biopsy samples were assessed using immunohistochemistry (IHC) prior to neoadjuvant treatment to determine hormone receptor, human epidermal growth factor receptor 2(HER2), and proliferation index Ki67 values. In our study, therapeutic response was evaluated by pCR, defined as the disappearance of all invasive cancer cells from excised tissue (including primary lesion and axillary lymph nodes) after completion of chemotherapy. Analysis of variance of repeated measures and receiver operating characteristic (ROC) curves were employed for statistical analysis of the data. Results: A total of 348 patients were recruited in our study after excluding patients with incomplete clinical information. Of these, 106 patients were observed to have acquired pCR status after treatment completion, accounting for approximately 30.5% of study individuals. In addition, 147patients were determined to be Her-2 positive, among whom the pCR rate was 45.6% (69 patients). General linear model analysis (repeated measures analysis of variance) showed that the concentration of cancer antigen (CA) 15-3 increased after neoadjuvant chemotherapy in both pCR and non-pCR groups, and that there were significant differences between the two groups (P=0.008). The areas under the ROC curves (AUCs) of pre-, mid-, and post-treatment CA15-3 concentrations demonstrated low-level predictive value (AUC=0.594, 0.644, 0.621, respectively). No significant differences in carcinoembryonic antigen (CEA) or CA12-5 serum levels were observed between the pCR and non-pCR groups (P=0.196 and 0.693, respectively). No efficient AUC of CEA or CA12-5 concentrations were observed to predict patient response toward neoadjuvant treatment (both less than 0.7), nor were differences between the two groups observed at different time points. We then analyzed the Her-2 positive subset of our cohort. Significant differences in CEA concentrations were identified between the pCR and non-pCR groups (P=0.039), but not in CA15-3 or CA12-5 levels (p=0.092 and 0.89, respectively). None of the ROC curves showed underlying prognostic value, as the AUCs of these three markers were less than 0.7. The ROC-AUCs for the CA12-5 concentrations of inter-and post-neoadjuvant chemotherapy in the estrogen receptor negative HER2 positive subgroup were 0.735 and 0.767, respectively. However, the specificity and sensitivity values were at odds with each other which meant that improving either the sensitivity or specificity would impair the efficiency of the other. Conclusions: Serum tumor markers CA15-3, CA12-5, and CEA might have little clinical significance in predicting neoadjuvant treatment response in locally advanced breast cancer.

• 정신신체의학
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• 제27권2호
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• pp.101-110
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• 2019

연구목적 중환자실 환자들의 섬망 발생 유무와 관련이 되어 있는 것으로 알려진 많은 임상 지표들이 있지만, 이 중 실제 섬망군과 비섬망군을 분류하는 데 있어서 어떠한 지표가 보다 중요한 역할을 하는지에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않았다. 본 연구는 중환자실 내에서 섬망이 발생한 군과 발생하지 않은 군 사이의 재실 기간 내 특징을 비교하고, 두 군을 효과적으로 구분할 수 있는 임상 지표들을 확인하고자 하였다. 방 법 2013년 3월 1일부터 2017년 5월 31일까지 강남세브란스병원 중환자실에 있던 6386명의 환자들 중, 섬망과 연관성을 보일 것으로 예상되는 40개의 임상 지표에 대한 데이터가 재실 기간 중 적어도 한 번 이상 측정되거나, 확인이 가능한 환자 1559명을 대상으로 하였다. 무작위 부분집합 특징 선택 방법 및 주성분분석을 사용하여 섬망과 비섬망을 구분하는 데에 기여도가 높은 특징들의 순위를 구하고, 몇 개의 상위 지표가 동시에 사용되었을 때에 섬망과 비섬망을 가장 효율적으로 판별할 수 있는지를 확인하였다. 확인된 상위 지표만을 이용한 것과 전체 임상 지표를 모두 사용하였을 때의 섬망과 비섬망을 구분할 수 있는 정확도에 대해서 비교 분석하였다. 결 과 총 40개 변수 중 32개의 변수에서 섬망과 비섬망군 간 유의미한 차이를 보였다. 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)상, 상위 6개 변수인 리치몬드 흥분 진정 척도(Richmond Agitation Sedation Scale, RASS), 도뇨관 사용 유무, 혈관 카테터 사용 유무, 해밀턴 불안 척도(Hamilton Anxiety Rating Scale, HAM-A), 혈액 요소 질소(Blood Urea Nitrogen, BUN), 급성 생리학 및 만성 건강 평가-II (Acute Physiology and Chronic Health Examination II, APACHE II)를 사용했을 때에 섬망과 비섬망군이 가장 잘 구분되었다. 이들 상위 6개 변수에 대해 단일 변수 로지스틱 회귀분석 시행 시 모두 섬망 여부 결정에 대한 유의성을 보였다. 다중 변수 회귀분석 시행 시, 혈관 카테터 사용 유무 를 제외하고 나머지 5개 변수에서 모두 섬망 여부 결정에 대한 유의성을 보였다. 수신자판단특성곡선 분석 결과 신뢰구간 95%에서 곡선하면적 0.818로 높은 판별력을 보였다. 전체 임상 변수를 모두 사용한 수신자판단특성곡선 분석 결과에서는 곡선하면적 0.881로 매우 높은 판별력을 보였다. 결 론 본 연구 결과, 리치몬드 흥분 진정 척도, 도뇨관 사용 유무, 혈관 카테터 사용 유무, 해밀턴 불안 척도, 혈액 요소 질소, 급성 생리학 및 만성 건강 평가-II가 섬망이 발생한 군과 섬망이 발생하지 않은 군을 구분하는데 가장 유용하였다. 중환자실 환자 중 리치몬드 흥분 진정 척도 및 해밀턴 불안 척도 점수가 과도하게 낮거나, 도뇨관 및 혈관 카테터 등의 침습적인 시술을 사용하였을 경우 좀 더 집중적인 모니터링을 통해 섬망의 가능성을 살펴보아야 할 것이다.

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제42권4호
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• pp.285-291
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• 2008

목적: 심근관류 SPECT에서 자동정량화 소프트웨어를 이용해 관류 및 기능에 대한 객관적이고 재현성 높은 정량 값을 얻을 수 있지만, 이러한 정량값들을 이용할 때는 분절별로 적지 않은 정상변이가 있음을 고려해야 한다. 이 연구에서는 관류에 대한 정량값에서 정상변이를 고려한 새로운 지표들을 유도하고, 이러한 지표들이 임상적 유용성을 가지는지 생존심근 평가를 통해 알아보았다. 대상 및 방법: 심근관류 SPECT에서 관류의 정상변이를 구하기 위해 55명(남:여=28:27)의 관상동맥질환 저확률군을 선정하였다. 이들에게서 $^{201}Tl$ 휴식기/$^{99m}Tc-MIBI$ 부하기 심근관류 SPECT를 실시하고, 20분절 모델을 이용하여 $^{201}Tl$ 휴식기 관류정량값에 대한 각 분절의 평균(m)과 표준편차(SD)를 구하였다. 생존심근 평가를 위해서는 관상 동맥질환을 진단 받고 관상동맥우회로이식술(CABG)을 시행한 환자 48명을 연구대상에 포함하였다. 이들은 수술전 $^{201}Tl$ 휴식기/$^{99m}Tc$-MIBI 부하기 게이트/$^{201}Tl$ 24시간 지연 SPECT을 실시하였고, 수술 3개월 후 추적 게이트 SPECT를 실시하여 생존심근을 판정하였다. 수술 전 $^{201}Tl$ 24시간 지연 SPECT에서 분절별 $Q_{delay}$ (관류정량값), ${\Delta}_{delay}$ ($Q_{delay}$ - m), $Z_{delay}$ (($Q_{delay}$ - m)/SD)가 정의되었고 이들의 생존심근에 대한 진단성적은 수신자특성곡선 상의 곡선하면적(AUC)을 통해 평가하였다. 결과: 관류정량값은 분절 사이에 상당한 변이를 보여, 남자의 경우 최저치 분절에서 $51.8{\pm}6.5$, 최고치 분절에서 $87.0{\pm}5.9$였고, 여성의 경우 최저치 분절 $58.7{\pm}8.1$, 최고치 분절 $87.3{\pm}6.0$으로 나타났다. 생존심근에 대한 진단성능 평가에서 $Q_{delay}$의 AUC는 0.633인데 반해 ${\Delta}_{delay}$와 $Z_{delay}$의 AUC는 각각 0.735와 0.716으로 나타나 $Q_{delay}$에 비해 유의하게 높은 값을 보였다(각각 p=0.001, 0.018). 가장 높은 AUC를 보인 ${\Delta}_{delay}$는, 최적분리점 -24.7에서 85%의 예민도와 53%의 특이도를 가지는 것으로 나타났다. 결론: 심근관류 SPECT의 자동 정량화 분석에서 관류정량값의 정상변이는 분절에 따라 상당한 것으로 나타났다. 이들을 고려하여 유도된 정량적 지표들은 직접적인 관류정량값에 비해 생존심근 진단에서 더 나은 진단성적을 보였다. 이 연구는 심근관류 SPECT의 정량적 분석에서 정상변이의 고려가 중요함을 시사한다.

• 한국심리학회지ㆍ건강
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• 제14권3호
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• pp.579-596
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• 2009

본 연구는 한국형 치료동의 능력평가도구를 개발하여 이 도구의 신뢰도와 타당도를 검증하고 각 하위능력별 능력, 무능력을 구별할 수 있는 최적의 절단점을 알아보기 위해서 이루어졌다. 본 연구 참여자는 정신의료기관에 입원해 있는 정신질환자, 지역사회정신보건센터 및 사회복귀시설 프로그램에 참여하고 있는 정신질환자 중 본 연구의 참여에 동의한 사람으로, 정신분열증 160명, 기분장애 32명, 기타(강박장애, 알코올) 1명으로 총 193명이었다. 이해능력(understanding), 적용능력(appreciation), 표현능력(expression of a choice), 추론능력(reasoning) 등 총 14문항으로 구성되어 있는 본 치료 동의능력 평가도구와 타당도를 알아보기 위해서 K-MMSE, 지능, 통찰력검사, BPRS를 실시하였다. 그 결과 이 도구의 평정자간의 일치도가 .80~.98로 매우 높고 내적 일관성계수 역시 .56~.83으로 신뢰할만한 수준이었다. 본 도구의 구성개념 타당화를 확인적 요인분석으로 알아본 결과 타당한 것으로 나타났고, 준거관련 타당화를 위해 MMSE, BPRS, IQ, 병식을 검사한 결과 IQ, MMSE는 동의능력 중 이해, 적용, 선택의 표현, 추론 능력 모두와 의미 있는 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. ROC 분석 결과 본 척도의 절단점으로 전체점수 18.5점, 하위 영역들의 절단점은 이해능력 4.5, 적용능력 8.5, 의사 표현 0.5, 추론 3.5점이 제안되었다. 이런 결과는 본 연구자들이 개발한 척도가 신뢰롭고 타당하며 진단성 효용성을 지님을 나타낸다. 마지막으로 본 연구의 시사점과 제한점에 대하여 논의하였다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제51권11호
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• pp.1158-1164
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• 2008

목 적: 저자들은 중환자실에 입원하는 환아들에 대한 소아사망률지표 2 (pediatric index of mortality 2, PIM2)와 소아사망위험도 III (pediatric risk of mortality III, PRISM III)의 유효성을 평가하고자 하였다. 방 법: 2003년 1월부터 2007년 12월까지 단일 기관 중환자실에 입실하여 치료받았던 환아의 의무기록을 후향적으로 조사하였다. 중환자실에 입실하여 2시간 이내에 사망하거나 절망적인 상태의 퇴원인 경우는 제외하였다. 환아들의 일반적인 특성에 대해서 Student's t-test와 ANOVA를, PIM2와 PRISM III 항목에 대해서 생존한 환아와 사망한 환아 사이에 상관분석을 시행하였다. 또한, 사망률 예측의 정도에 대한 정확성을 위해서 Hosmer-Lemeshow 적합도에 대한 다중회귀분석과 수용자 작업특성곡선을 사용하였으며 예측사망율의 과대 또는 과소 평가는 표준화된 사망비를 이용하여 검증하였다. 결 과: 193 증례의 의무기록을 검토하였으나 3예가 중환자실에 입실한 2시간이내에 사망하여 190예에 대하여 분석을 시행하였다. PIM2의 항목들은 수술이나 술기 후에 입원한 경우와 저위험군의 항목을 제외하고 생존과 연관성이 있었다. PRISM III에서는 심혈관/신경계 징후, 동맥혈가스분석의 항목이 관련성이 있었으나 생화학과 혈액학적 검사소견은 연관성이 유의하지 않았다. 수용자 작업특성곡선으로 확인한 예측도는 모두 의의가 있었으며 PIM2의 곡선하면적이 0.858 (95% 신뢰도: 0.779-0.938), PRISM III가 0.798 (95%신뢰도: 0.686-0.891)이었다. 또한, 표준화된 사망비는 두 가지 지표 모두 1에 가까웠으며 다중회귀분석을 이용한 Hosmer-Lemeshow 적합도에서 PRISM III가 ${\chi}^2(13)=12.899$, P=0.456이었으며, PIM2는 ${\chi}^2(13)=14.986$, P=0.308이었다. 그러나 PIM2가 가능도비검정에서 PRISM III보다 유의한 특성을 가지고 있었다(${\chi}^2(4)=55.3$, P<0.01). 결 론: 저자들은 중환자실에 입실하는 소아 환자에서 사망률을 예측하는 두 가지 지표(PIM2, PRISM III)가 의미가 있다는 사실을 확인하였다. 저자들은 PIM2가 PRISM III보다 보다 정확하고 적절하다고 생각된다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권4호
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• pp.332-343
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• 1998

목적 : 폐 FDG PET 동적영상을 분석하는 다양한 분석 방법을 개발하고 표준섭취계수, 패트랙 도표 분석법, 3구획 추적자 역학 모형(5매개변수 모형, 6매개변수 2관심영역 모형)으로 얻은 매개변수 값을 서로 비교, 분석하여 각 분석 방법들의 종양 진단 정확성과 유용성에 대해 고찰하였다. 대상 및 방법 : 22명의 폐종양 환자(9명: 양성 종양 환자(과오종: 1, 활동성 염증: 8), 13명: 악성 종양 환자(기관지 세포암: 5 포함))에게 약 370 MBq (10 mCi)의 FDG를 정맥 주사한 후, GE Advance 양전자방출단층촬영장치를 이용하여 56분 동안 PET 동적영상을 얻은 후, 감쇠보정하여 횡단면 영상을 얻었다. 환자의 몸무게와 혈장 포도당 농도로 규격화된 SUVglu를 계산하였으며, 패트랙 도표 분석법과 3구획 5매개변수 모형과 3구획 6매개변수 2관심영역 모형을 이용하여 FDG 섭취상수($K_{pat},\;K_{5p},\;K_{6p}$)와 당대사율($MR_{pat},\;MR_{5p},\;MR_{6p}$)을 구하였다. 다양한 분석 방법들로 얻은 매개변수들을 수신자판단특성곡선으로 분석하였으며 곡선 아래 면적을 구하였다. 결과: 다양한 분석방법으로 측정한 악성과 양성 병변의 섭취상수와 당대사율은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 각 방법으로 구한 수신자판단특성곡선 아래 면적은 다음과 같다: $SUVglu:\;0.73,\;K_{pat}:\;0.66,\;MR_{pat}:\;0.77,\;K_{5p}:\;0.71,\;MR_{5p},\;0.73,\;K_{6p}:\;0.70,\;MR_{6p}:\;0.78.\;K_{pat} $와 $MR_{pat}$의 곡선 아래 면적은 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 결론: FDG PET 동적영상을 이용한 다양한 추적자 역학 분석 방법을 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 개발하였다. 표준섭취계수, 패트랙 도표 분석법, 3 구획 모형 분석법 둥에 의한 정략적 매개변수의 정확성은 유사헌 것으로 관찰되었다. 추적자 역학 분석 방법으로 얻어진 정량적 매개변수는 객관적 수치정보를 제공하므로써 FDG PET의 유용성을 증가시킬것으로 기대되며, 정량적 매개변수의 임상적 유용성을 밝히기 위해서는 활동성 염증, 과오종이나 기관지 세포암 확률이 낮은 환자군을 대상으로 한 추가 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.89-101
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• 2017

범죄는 장소나 건축물 용도에 따라 발생빈도와 유형이 다르고, 그 장소를 이용하는 사람들의 특성 및 공간 구조 차이에 의해 다양하게 발생한다. 따라서 공간 및 지역특성을 포함한 공간 빅데이터를 활용하여 지역을 분석해 보면 범죄예방 전략을 마련할 수 있다. 아울러 빅데이터와 지능 정보화시대의 도래에 따라 예측적 경찰활동이 새로운 경찰활동의 패러다임으로 등장하고 있다. 이에 보편적인 지방도시 J시를 대상으로 3개년 동안의 7,420건의 실제 범죄사례를 바탕으로 도시공간의 물리 환경적인 특성을 분석하여 범죄발생공간을 규명하고, 위험지역을 예측해 보고자 하였다. 분석에는 다양한 빅데이터 중 범죄를 유발하는 도시 공간 내 물리 환경적 요소에 한하여 공간 빅데이터를 구축하여 공간회귀분석을 실시하였다. 다음으로 분석결과 도출된 가로폭, 평균 층수, 용적율, 1층 사용용도(제2종 근린생활시설, 상업시설, 유흥시설, 주거시설)을 변수로 베이지안확률 기반 범죄발생 위험성 예측 모형(CIPM: Crime Incident Prediction Model)을 개발하였다. 개발된 모델은 실제 범죄발생 지역과의 중첩분석 및 모델의 정확도를 판단하는 Roc curve 분석을 통해 AUC 값이 0.8로 모델이 적합한 것으로 나타났다. 개발된 모델을 토대로 사례지역의 범죄 위험도를 분석한 결과 범죄발생은 상업 및 유흥시설이 밀집된 지역과 건물층수가 높은 지역, 그리고 상업 및 유흥시설과 주거가 혼재해 있는 블록이 범죄발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 단순히 범죄의 공간적 분포와 범죄발생 영향요인을 탐색하는 기존의 연구와 달리 범죄발생 예측모델을 확률론적 관점에서 개발하는 영역으로 한 단계 진전되었다는 점에 의의가 있다.