• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.137-147
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• 2015

본 논문에서는 유전자 네트워크를 기반으로 유방암 환자의 예후를 예측하는 알고리듬을 제안한다. 유방암 환자의 마이크로어레이 데이터와 PPI(Protein-protein interaction)데이터를 이용하여 알고리듬의 분류자로 사용될 예후 특이 네트워크(Prognosis specific gene network)를 추출한다. PPI에 속한 모든 유전자 네트워크에 대하여 각각의 네트워크가 예후 좋음과 나쁨을 잘 구분하는지에 대한 점수를 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient)와 마이크로어레이 데이터를 이용하여 계산한다. 이들 중 가장 예후에 유의한 네트워크를 식별하고, 이 네트워크를 분류자로 사용하여 에스트로겐 수용체 음성 유방암 환자의 예후를 분류 분석 한다. 본 연구와 기존 연구의 알고리듬 정확도를 비교 분석 하기 위하여 독립 실험을 진행하고, 본 연구에서 제안된 알고리듬의 성능이 더 우수함을 보인다. 또한, Gene Ontology 데이터베이스를 활용하여 식별된 예후 특이 네트워크를 기능적으로 검증 한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제7권2호
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• pp.161-166
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• 1996

본 연구의 목적은 청소년 품행장애의 예후에 영향을 미치는 요인들을 찾는 것이었다. 이를 위해 저자들은 품행장애의 진단하에 6개월 이상 입원치료를 받은 후 퇴원한 환자들을 대상으로 퇴원 후 6개월 동안에 품행장애의 진단기준에 다시 부합되는지 여부에 따라 예후가 양호한 군 37명과 예후가 불량한 군 36명을 선발하였으며 입원기간동안 완료된 우울 및 불안 척도 및 주의력결핍 과잉활동의 척도를 통해 두 군의 비교를 시행하였다. 본 연구에서 얻어진 결과들은 다음과 같다. 1) 퇴원 후 6개월간 추적한 품행장애 환자중에서 예후가 좋지 않은 군이 좋은 군보다 우울정도가 유의하게 높았다. 2) 특성불안의 정도, 주의력결핍 과잉운동장애의 정도는 예후가 좋지 않는 군에서 높았으나 유의하지는 않았다. 3) 6개월 단기예후만을 추적하였으므로 향후 장기적인 추적 조사가 필요하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.61-68
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• 2018

암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여 주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.

• 대한소아신경학회지
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• 제26권4호
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• pp.240-245
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• 2018

목적: 병원 외 심정지 후 회복된 혼수 상태의 소아 환자에서 신경학적 예후를 예측하는 것은 어렵다. 본 연구는 병원 외 심정지 후 자발순환회복 된 소아 환자에서 뇌파와 혈액 검사를 통해 신경학적 예후를 예측할 수 있는지 알아보았다. 방법: 2006년부터 2015년까지 병원 외 심정지로 가천대학교 의과대학 길병원에 방문한 1개월 이상 18세 미만의 소아 환자를 대상으로 하였다. 뇌파 분석은 배경파 점수화(background scoring), 자극에 대한 반응성(reactivity)의 유무 및 뇌파 상 경련(electrographic seizures)의 유무를 포함하였다. 배경파는 0점(nomal/organized), 1점(slow and disorganized), 2점(discontinuous or burst suppression), 3점(suppressed and featureless)으로 분류하였다. 신경학적 예후는 심정지 발생 후 최소 6개월 후에 PCPC에 따라 분류하였다. 결과: 좋은 신경학적 예후군(PCPC 1-3점) 9명과 불량한 신경학적 예후군(PCPC 4-6점) 17명으로 총 26명의 환자를 분석하였다. 불량한 예후군 환자의 88.2%, 좋은 예후군 환자의 44.4%에서 suppressed and featureless 소견을 보여 두 군간의 차이가 있었다(P=0.028). non-convulsive status epilepticus를 제외한 electrographic ictal discharges는 좋은 예후군의 44.4%, 불량한 예후군의 5.9%에서 보여 두 군간의 차이가 있었다(P=0.034). 불량한 예후군에서 산혈증, 젖산혈증, 고암모니아혈증이 좋은 예후군에 비해 의미있게 증가되어 있었다. 결론: 병원 외 심정지 후 회복된 소아 환자에서 뇌파 배경파가 suppressed and featureless 패턴을 보이는 경우 불량한 예후와 관련이 있고 electrographic ictal discharges 가 있는 경우 좋은 신경학적 예후와 관련이 있다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제7권2호
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• pp.153-160
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• 1996

본 연구의 목적은 청소년 행동장애의 예후에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위한 것이었다. 이를 위해 저자들은 행동장애의 진단 하에 6개월 이상 입원치료를 받은 후 퇴원한 청소년 환자들을 대상으로 퇴원후 6개월 동안에 행동장애의 진단기준에 다시 부합되는지 여부에 따라 예후가 양호한 군 37명과 예후가 불량한 군 36명을 선발하였으며 입원기간동안 완료된 청소년 자가 보고척도 및 다면적 인성검사, 한국판 웩슬러 지능검사를 통해 두 군의 비교를 시행하였다. 본 연구에서 얻어진 결과들은 다음과 같다. 1) 청소년 자가보고척도에서 전체 문제점수와외면화 증후군의 점수, 그리고 비행척도의 점수가 유의하게 높고 그 이외의 척도에서는 유의한 차이가 없었다. 2) 교육정도, 사회경제적 상태, 부모의 교육정도 등의 가족환경 요소들 중에서 두 군간에 유의한 차이를 보이는 요소는 없었으나, 사회경제적 상태의 경우 예후가 불량한 군에서 더 높은 경향을 보였다. 3) 다면적 인성검사에서 두 군간에 유의한 차이를 보이는 척도는 없었다. 4) 한국판 웩슬러 지능검사상 두 군간에 전체 지능지수의 유의한 차이는 없었다. 결론적으로 절대적인 문제행동의 양이 많았던 경우에서 예후가 불량 것이라는 가설을 본 연구결과에서 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.297-299
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• 2022

악성 뇌교종은 예후가 매우 나쁜 질병으로 평균 생존 기간은 6개월에서 14개월 사이로 보고되어 있다. 따라서 악성 뇌교종을 가진 환자들에게는 정확한 예후 예측이 요구된다. 본 논문에서는 악성 뇌교종을 가진 환자의 예후와 연령을 동시에 예측하는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 악성 뇌교종의 영상 특성을 효과적으로 파악할 수 있는 네 가지 자기공명영상인 T1, T1-contrast enhanced, T2, fluid-attenuated inversion recovery 영상을 입력 데이터로 이용하였다. 예후 예측에 가장 중요한 환자의 연령을 고려함으로써 신경망 모델의 예후 예측 성능이 높아질 것으로 기대된다. 학습된 모델을 검증 데이터에 적용한 결과 환자의 예후와 연령의 피어슨 상관계수가 각각 0.1748, 0.3056으로 나타난 것을 확인하였다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제50권2호
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• pp.126-135
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• 2018

본 연구는 일과성허혈발작 및 급성뇌경색환자에서 양쪽 중 간대뇌동맥의 혈류속도 차이가 예후를 예측할 수 있는 지표가 될 수 있고, 이러한 예후예측력이 뇌졸중 아형 간에 차이가 있는 지를 관찰하는 것이다. 모든 대상자는 일과성허혈발작 및 급성뇌경색환자들이며, 기본적인 평가와 경두개도플러검사(TCD)가 실시되었다. 중간대뇌동맥 비대칭 지수(MCA asymmetry index)는 다음의 공식에 의해 구해졌다; MCA asymmetry index=(|RMCA MFV-LMCA MFV|/mean MCA MFV) ${\times}100$. 뇌경색 분류는 TOAST classification에 따라 진행되었다. 나쁜 예후(poor functional outcome)는 mRS score ${\geq}3$ at 3 months after stroke onset로 정의하였다. 총 988명의 급성뇌경색환자가 분석에 포함되었고, 그 중 157명(15.9%)이 나쁜 예후를 가지고 있었다. 뇌경색 하위유형 및 여러 혼란변수를 보정 후 실시한 다변량분석에서 중간대뇌동맥 비대칭 지수만 유일하게 독립적으로 나쁜 예후와 연관성을 보였다. ROC curve 분석에서 중간대뇌동맥 비대칭 지수를 예측모형에 투입하였을 때 투입 전에 비해 나쁜 예후를 예측하는 능력이 상승하는 것을 관찰하였다(from 88.6% [95% CI, 85.2-91.9] to 89.2% [95% CI, 85.9-92.5]). 급성뇌경색환자에서 중대뇌동맥 비대칭 지수는 나쁜 예후를 독립적으로 예측하였다. 따라서 경두개도플러검사는 급성뇌경색환자에서 나쁜 예후를 예측하는데 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.383-386
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• 2019

4 차산업혁명의 발달은 전 세계가 건강한 삶에 관련된 스마트시티 및 맞춤형 치료에 큰 관심을 갖게 하였고, 특히 기계학습 기술은 암을 극복하기 위한 유전체 기반의 정밀 의학 연구에 널리 활용되고 있어 암환자의 예후 예측 및 예후에 따른 맞춤형 치료 전략 수립 등을 가능케하였다. 하지만 암 예후 예측 연구에 주로 사용되는 유전자 발현량 데이터는 약 17,000 개의 유전자를 갖는 반면에 샘플의 수가 200 여개 밖에 없는 문제를 안고 있어, 예후 예측을 위한 신경망 모델의 일반화를 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 고차원의 유전자 발현량 데이터를 신경망 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 2D 이미지로 표현하는 기법을 제안한다. 길이 17,000 인 1 차원 유전자 벡터를 64×64 크기의 2 차원 이미지로 사상하여 입력크기를 압축하였다. 2 차원 평면 상의 유전자 좌표를 구하기 위해 유전자 네트워크 데이터와 Node2Vec 이 활용되었고, 이미지 기반의 암 예후 예측을 수행하기 위해 합성곱 신경망 모델을 사용하였다. 제안하는 기법을 정확하게 평가하기 위해 이중 교차 검증 및 무작위 탐색 기법으로 모델 선택 및 평가 작업을 수행하였고, 그 결과로 베이스라인 모델인 고차원의 유전자 벡터를 입력 받는 다층 퍼셉트론 모델보다 더 높은 예측 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제36권10호
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• pp.754-758
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• 2003

배경: 중증 근무력증의 치료법 중에서 흉선 절제술은 대부분의 환자에서 임상적 호전을 얻기 위한 효과적인 방법으로 알려져 있다. 흉선 절제술은 시행 후 어느 정도의 치료효과가 있었고 예후에 관계하는 요인이 무엇인지를 분석하여 보았다. 대상 및 방법: 1997년 1월부터 2001년 12월까지 5년간 중증 근무력증으로 흉선 절제술을 시행 받은 50명을 대상으로 자료를 분석하였다. 결과: 조사 대상 50명의 환자 중 39명의 환자에서 호전되어 78%의 치료 효과를 보았다. 예후에 관계하는 요인으로 성별, 연령, 흉선 조직의 결과, 임상양상, 흉선의 무게, 술 전 유병기간, 술 전 약물 복용량을 분석해 보았는데 그 중 흉선 조직의 결과가 흉선비후인 경우가 흉선종보다 예후가 좋았고 임상양상상 I군과 IIA군에서 좋은 예후를 보였다. 그 외의 요인들은 예후에 영향이 없는 것으로 분석되었다. 결론: 흉선종보다 흉선비후인 경우 예후가 좋았으며 좋은 수술결과를 얻으려면 I군이나 IIA군 상태에서 조기에 흉선절제술을 시행하는 것이 바람직하다고 하겠다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제7권3호
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• pp.124-131
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• 2007

목적: 진행성 위암환자의 예후인자에서 림프절 전이와 침윤깊이 등이 중요한 예후인자로 여겨지고 있지만, 림프절 전이가 없는 진행성 위암환자의 침윤깊이에 따른 예후인자에 관해서는 정립이 되지 않고 있다. 본 연구에서는 림프절 전이가 없는 진행성 위암 환자의 생존율에 관계된 예후 인자를 확인하고 침윤깊이에 따른 예후 인자의 변화를 확인하고자 한다. 대상 및 방법: 본 교실에서 진행성 위암으로 1990년 1월부터 1999년 12월까지 수술 받은 1,761명 중 의무기록을 후향적으로 검토하여 림프절 전이 및 원격전이가 없는 진행성 위암 환자 268명을 대상으로 하였다. 나이, 성별, 종양의 위치, 종양의 크기, 종양의 위벽침윤도, 조직학적 분화도, 림프관 침윤, 신경침윤, 혈관 침윤 등을 토대로 생존율에 대한 단변량 및 다변량 분석을 시행하였고 침윤 깊이(T2, T3, T4)에 따라 대상 환자를 아그룹으로 분류하여 침윤 깊이에 따르는 예후인자를 조사 하였다. T4 군은 제한된 개체 수 때문에 분석에서 제외 시켰다. 결과: 생존율과 관계된 통계적으로 의미있는 예후 인자는 단변량 분석에서는 나이, 종양의 위벽침윤도, 조직학적 분화도, Borrmann 형, Lauren 분류이고 다변량 분석에서는 나이, 침윤도, Lauren 분류였다. 침윤 깊이에 따른 아그룹의 다변량 분석에서 의미있는 예후 인자는 T2 군에서는 나이와 Borrmann 형, Lauren 분류이며 T3 군에서는 나이와 Lauren 분류, 혈관 침윤이었다. 결론: 림프절 전이 없는 진행성 위암에서 나이와 Lauren 분류, 침윤 깊이가 생존율의 영향을 미치는 독립적인 예후 인자라고 볼 수 있다. 단 T2 군에서는 Borrmann 형 또한 생존율에 영향을 미치는 예후 인자로써 검토해 볼 필요가 있다.