본 논문에서는 고성능 컴퓨팅을 활용한 뉴럴 네트워크 기반의 휴대용 질병 진단 플랫폼 구현 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 임상 데이터 수집, 진단 알고리즘 및 반응 물질 선정, 진단 플랫폼 구현으로 구성된다. 진단 알고리즘 검증을 위해서 총 401명(정상인 314명, 간암환자 87명)의 혈액과 1,146개의 압타머(aptamer)로 구성된 마이크로 어레이로부터 얻어진 임상 데이터를 사용 하였다. 검증 결과, 최종적으로 32개의 선별된 압타머를 사용하여 97.5%로 간암 여부를 판별 할 수 있었다. 이것을 바탕으로 32개의 생체 신호를 입력으로 가지는 휴대용 질병 진단 플랫폼을 설계 및 구현하였다.
소아청소년에서 코로나바이러스감염증-19 (coronavirus disease 2019 [COVID-19])은 대부분 경증이며 특별한 치료없이 호전될 수 있다. 하지만 일부 소아청소년 COVID-19 환자에서는 중증 또는 위중증으로 진행할 수 있다. 소아청소년 COVID-19 치료 약제에 대한 임상 데이터는 제한적이지만, 중증 및 위중증 COVID-19 소아청소년 환자에서 사용 가능한 약제들은 있다. 본 종설에서는 COVID-19 치료 약제 중 항바이러스제와 면역조절제에 중점을 두고 임상 데이터와 소아청소년에 대한 권고 사항들을 논의하였다.
연세대학교 영동세브란스 병원에서 94년 요통환자 2천4백10명을 직업별로 분류한 결과, 주부가 56%, 학생이 13.4%를 차지했다고 발표했다. 특히 주부환자비율은 85-90년에 38.9%로 조사된 것에 비하면 주목할만한 증가세를 보였다. 이러한 주부요통증가의 원인 중 임상적으로 이미 확인된 것이 하이힐에 의한 것이다. 하이힐을 신을 경우 허리에 부담을 주고 요통을 유발할 수 있다는 것이다. 그러나, 이러한 임상적 가설에 대한 구체적인 연구나 검증이 이루어진 바 없어 하이힐이 허리에 어떤 영향을 주는지에 대해 확인할 수 없었다. 따라서, 본 연구에서는 하이힐이 허리에 미치는 영향에 대한 임상적 가설을 검증하고 영향 정도에 대한 구체적 수치를 제시하고자 한다. 이를 위해 5명의 신체 건강한 20대 초반의 여성들이 모집되었고, 하이힐의 굽높이를 독립변수로, 허리 근육 피로도를 종속 변수로 설정하여 하이힐의 굽높이가 허리 근육에 미치는 영향에 대해 조사하였다. 허리 근육 피로도는 Spectral EMG를 통해 분석하였고 정량화되었다. 측정된 자료를 통계 분석한 결과, 하이힐의 굽높이가 여성의 허리 근육에 유의하게 영향을 미침이 발견되었고, 우리 나라 여성에게 적합한 하이힐의 굽높이는 3-5cm 정도임이 밝혀졌다. 본 연구 결과는 하이힐의 디자인에 있어서 굽높이에 대한 추천치로 제안될 수 있으며 여성들의 하이힐로 인한 요통을 어느 정도 예방할 수 있어 여성 근로 손실을 줄이는 데 기여할 수 있다. 본 연구를 하이힐 굽형태나 충격흡수 등의 독립변수 요인을 추가하여 확대하면 하이힐 디자인에 응용하는데 더욱 유용하리라 생각된다. 없었다. 전신쾌적감은 약간 쾌적하게 나타났고 전신온냉감은 약간 따뜻하다라고 나타났으며 손가락끝의 동통감은 약간 아프다고쪽으로 나타났다.때문에 이를 디자인에 곧바로 적용시키기 어려운 점이 있다. 이에 본 연구는 기존의 바용성 평가를 위한 분석도구들이 갖는 문제 점들 해결하여 제품의 사용자 인터페이스 디자인 개발과정에서 활용할 수 있는 평가 분석도구를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 첫째, 다양한 유형의 정보를 포함하는 비디오 정보를 선정하였따. 둘째, 데이터를 다양한 측면에서 추출할 수 있는 Data logger를 개발하였다. 셋째, 데이터를 시각적으로 정리하고 분석할 수 있는 도구를 제안한다. 마지막으로 인터페이스 디자인에서 여러 가지 디자인안을 도출해 내는 작업에 이용할 수 있는 종합화과정을 개발한다. 이러한 일련의 과정이 통합된 컴퓨터 시스템 안에서 이루어지도록 프로그램을 개발하여 정보의 유용성을 높일 수 있도록 한다.at the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtai
최근 생태자원에 대한 관심이 증가함에 따라, 자연환경의 복원과 보존이나 경관성 평가 등을 위해 생태자원을 3차원으로 시각화하려는 노력이 늘어나고 있다. 그러나 산림자원의 경우 정보의 추출은 활발하지만 그 정보를 활용하여 효과적으로 시각화 하려는 노력은 일어나지 않고 있다. 즉 산림자원의 시각화에 있어 현실적이지 못하거나 각종 분석에서 요구하는 시뮬레이션이 부적합한 경우가 다수이며 이를 효과적으로 시각화하려는 노력은 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 항공 LiDAR 데이터와 항공사진, 임상도(Forest Type Map)를 통해 산림정보를 추출하여 Vegetation Layer를 생성한 후 Flora3D 수목모델링 툴과 ArcGlobe를 이용하여 Vegetation Layer를 3차원으로 정밀하게 시각화하였다. 지리정보시스템 내에서 사용자가 산림정보를 직관적이고 현실적으로 인식할 수 있도록 함으로써 생태자원의 복원과 보존, 도시경관 등을 위한 분석에 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
정량적 뇌파는 연구와 임상적 분야에서 활발하게 이용되어 다양한 임상적 증상과 인지기능의 자극 및 과제에 따른 대뇌의 생물학적인 바이오 마커를 규명하는 등 대뇌의 변화를 객관적으로 증명하는데 지속적으로 사용되고 있다. 뇌파에서 정량적 분석과 정성적 분석은 분석하는 방법이 다르기 때문에 측정 방법과 환경이 비슷하지만 한편으론 다르다. 정성적 분석은 뇌파를 판독하는 사람이 잡파를 제외시키고 볼 수 있지만 정량적 분석은 수학적 모델링을 기반으로 데이터의 모든 것을 포함하여 분석을 실시하고 있기 때문에 잡파가 결과에 영향을 준다. 병원에서 임상생리학적 검사인 뇌파를 담당하는 임상병리사들이 뇌파를 이용한 연구는 다른 분야에 비해서 아주 드물다. 이러한 현상은 임상검사과학 분야 중에 임상생리학적 검사에서 두드러지게 나타난다. 왜냐하면 현재 대학에서 임상생리학을 연구하는 실험실이 많지 않기 때문이다. 본 저자의 목적은 정량적 분석을 하고자 하는 임상병리사, 대학원생, 연구자들이 쉽게 접근하여 앞으로 뇌파의 많은 연구가 이루어 질 수 있는 기초자료로 활용되기를 기대하고, 앞으로 많은 대학에서 임상생리학 실험실이 생겨 많은 연구들이 이루어져 좋은 논문들이 많이 나오기를 기대해 본다.
최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이 논문에서는 3 차원 CT/CTA 영상 데이터에 대하여 고속 자동 정합 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다해상도 (multi-resolution) 구조의 정규 상호 정보량(normalized mutual information) 을 최대화하는 정합 방식에서, 정합 유사도를 계산하는 볼륨 영역을 효율적으로 줄여 정합 속도를 증가시키는 방법이다. 제안된 정합방식을 CT/CTA (CT angiography) 팬텀 데이터와 7 세트의 실제 CT/CTA 임상 데이터에 적용하여 테스트하였다. 이로부터 제안하는 방식이, 정합 정확도를 유지하는 동시에 정합 속도를 10 ∼ 60% 로 감소시킴을 확인 할 수 있었다. 또한 제안된 정합 방식을 DS-CTA (digital subtraction CT angiography) 에 적용하여, CT/CTA 영상으로부터 혈관 영상을 성공적으로 추출하였다.
본 논문에서는 통계에 대한 지식이 부족한 임상 의학자들이 보다 쉽고 정확하게 데이터를 분석할 수 있도록 표본 데이터의 분포에 따라 적절한 분석 방법을 제시해주고, 분석 과정을 아이콘들의 트리로 구성한 가이드맵을 제공하는 의료 통계분석 시스템을 개발하였다. 개 발 시스템은 일반적으로 활용되는 통계 방법, 반복측정자료에 활용되는 통계 방법, 생존분석 등 의료 분야에서 자주 사용되는 분석법들을 포함하고 있다. 또한 3차원 글리프를 이용하여 결과를 인터랙티브하게 보여주고, 불확실성을 시각화함으로써 분석된 결과를 더욱 쉽게 이해할 수 있도록 하였다.
간질은 신경세포의 일부가 짧은 시간동안 과도한 전기를 발생시킴으로써 일어나는 신경계의 발작적 증상으로 배경 활동파와는 구별되는 극파, 예파, 예파와 서파를 동반한 극서파 복합(sharp and slow complexes)의 뇌파 특징파를 갖는다. 장시간의 뇌파기록에서 시간의 절약과, 정량화를 위해 컴퓨터를 이용한 간질 파형의 자동 검출은 객관성을 높이고 정량적인 해석을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 간질 뇌파를 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 신경망을 사용하였다. 웨이브렛 변환은 잡음을 제거하고 간질 뇌파의 특징을 강조하며 신경망의 입력노드수를 줄였다. 전문가에 의해서 분류된 간질특성과 정상뇌파를 신경망에 입력시켜 최적의 신경망구조를 선택하였고, 검출 문턱치를 설정하였다. 신경망은 200ms(26개의 데이터포인트)신호의 웨이브렛 결과와 웨이브렛 변환후 데이터 상의 최대, 최소 기울기가 입력되어 전체 28개의 입력 노드로 구성하였다. 은닉층은 18노드, 문턱치값은 민감도와 선택도가 일치하는 0.65가 사용되었다. 결과로 임상 환자 데이터에 입력되어 78.54% 의 검출률을 보였다.
본고에서는 유방건강에 대한 목장 현장에서의 접근방식이 제시되었다. 유방건강에 대한 모니터링은 정기적인 데이터 수집과 분석 및 관리방법의 정기적인 평가로 이루어진다. 최종 목표는 위생, 신체충실도, 유두끝 상태, 치료 등과 같은 유방건강 관리에 있어서의 중점관리점을 항상 최적의 결과가 나올 수 있도록 관리하는 것이다. 유방염은 많은 요인에 의해 발생하는 질병이어서 현실에서는 모든 유방염 문제를 완전히 예방하기가 불가능하다. 그러므로, 유방건강에 대한 데이터는 문제가 임상형으로 되기 이전에 이상을 감지할 목적으로도 모니터링 된다. 유방건강에 대한 데이터와 관리방식을 정량측정함으로써 하나의 목장이 효율성에 대해 높은 관심을 갖고 각 과정에 대해 생각하고 명백한 목표를 가지고 있으며 각 과정과 결과에 대해 평가를 하는 하나의 사업으로서 접근된다. 전체적인 접근은 구체적이고, 측정가능하며, 용인할만하고, 현실적이며, 기한이 정해진 SMART한 목표를 갖는 것으로부터 시작되며, 이러한 목표들을 실현하기 위한 행동계획이 뒤따른다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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