이 연구의 목적은 펜-타입 quantitative light-induced fluorescence(QLF) 장비의 임상적 유구치 인접면 우식 탐지 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 형광 소실, 적색 자기형광 그리고 인접면 우식을 위해 간편화된 QLF 평가 기준(QS-proximal)이 사용되었으며 교익 방사선 영상과 비교, 평가되었다. 총 344개의 유구치 인접면이 분석되었으며 인접면 우식 병소는 시진과 방사선학적 검사 그리고 QLF 검진을 통하여 평가되었다. QLF 영상들을 이용하여 분석된 QLF 매개변수들과 QS-proximal을 방사선학적 평가와 비교하여 장비의 법랑질과 상아질 우식 탐지 능력에 대한 민감도, 특이도 그리고 area under receiver operating curve(AUROC)가 계산되었다. 두 QLF 매개변수 모두 준수한 상아질 우식 탐지 능력을 보였으며 AUROC은 △F = 0.794, △R = 0.750였다. QS-proximal(0.757 - 0.769)은 시진(0.653)보다 더 높은 AUROC을 나타내었다. 결론적으로 펜-타입 QLF 장비는 방사선학적 평가와 비교하여 임상적으로 적용 가능한 성능을 보였다.
Purpose: Injuries are the third leading cause of death in Korea. Isolated chest injury is not uncommon and shows high mortality and morbidity. Several scoring systems are used for triage and stratification for trauma patients, but no standard system is accepted. We aimed to analyze the accuracy of identification of isolated chest injury by using several scoring systems. Methods: We reviewed a total of 75 patients admitted with isolated chest injury between January 2005 and October 2005. Medical records were reviewed by using the Injury Severity Score (ISS), the Revised Trauma Score (RTS), and the Trauma and Injury Severity Score (TRISS). The scoring systems were compared by using statistics methods. Results: The overall predictive accuracy of the TRISS was 12.5%, 12.0% greater than those of the RTS and the ISS. By using the area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve, the TRISS showed an excellent discriminative power (AUROC 0.931) compared to the ISS (AUROC 0.926) and the RTS (AUROC 0.872). Conclusion: Compared with the RTS and the ISS, the TRISS is an easily applied tool with excellent prognostic abilities for isolated chest trauma patients. However, the TRISS, the ISS, and the RTS showed high specificity and low sensitivity, so another scoring system is required for triage and stratification of isolated chest injury patients.
본 연구는 기술신용정보의 기술금융공여자가 신뢰할 수 있는 기술신용정보의 구성요소와 등급산출체계를 분석하고 이를 토대로 기술금융 공급확대를 유인할 수 있는 최적의 기술신용평가시스템을 도출하는 것이다. 기술평가등급과 신용평가등급의 결합비율 변화를 통해 최대 AUROC 값이 되는 최적화된 기술신용평가등급을 산출하고 기존의 신용평가등급 및 체계 간의 격차 시뮬레이션을 통해 기술신용평가등급과 신용평가등급 간 대체가능성을 검증해 본 후 금융기관이 활용할 수 있는 등급체계를 제시하였다. 연구결과, 기업 규모별, 업종별로 동일하게 신용평점 : 기술평점의 가중치 결합비율 70% : 30% 일 때 AUROC가 가장 높게 나타났다. 본 연구를 통해 기술신용등급의 부도 유의성이 신용등급 또는 기술등급보다 향상된 결과를 확인함에 따라 기술신용평가정보가 신용등급을 대체 적용 가능성을 발견하였고 나아가서 금융기관에서 여신의사결정 시 기술평가정보와 신용평가정보가 최적화 결합된 기술신용등급을 이용하여 정교한 리스크 관리도 가능함을 시사하고 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.239-347
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2009
신용평가모형의 판별력에 대한 검정방법으로 콜모고로프-스미르노프, 평균차이, AUROC, AR등과 같은 통계량이 널리 사용되고 있다. 이러한 통계량들의 판단기준은 정규분포 가정 하에서 평균차이를 기준으로 설정되었다. 본 연구에서는 모의 실험을 통해서 표본크기, 불량률 그리고 제II종 오류율을 고려하는 대안적인 판단기준을 제 안하고 현재 적용되고 있는 판단기준과 비교해본다. 또한 판별력 정도에 따른 각 통계량들의 의미를 10단계로 정의하고 모의 실험 결과와 현재 적용되고 있는 판단기준을 비교해 본다.
The objective of this paper is to provide an improved technology appraisal model, which considers a variety of macroeconomic variables such as consumer price index and producer price index. The improved model was built using cross correlation analysis and logistic regression analysis. The AUROC analysis showed that goodness-of-fit of the proposed model turned out to be improved than that of the existing model. The model proposed in the paper would be helpful for making a reasonable investments and financing decision, lessening the default rates by systematic risk management, and enhancing the technology commercialization capabilities.
디지털 포렌식 영상은 여러 가지 영상타입으로 위 변조되어 유통되는 심각한 문제가 대두되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 포렌식 영상의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 여러 가지 영상타입의 그레이 레벨 co-occurrence 행렬의 특성 중에서 콘트라스트와 에너지 그리고 영상의 엔트로피로 21-dim.의 특징벡터를 추출하고, 결정나무 플랜에서 분류학습을 위하여 PPCA를 이용하여 2-dim.으로 차원을 축소한다. 포렌식 영상의 분류 테스트는 영상 타입들의 전수조합에서 수행되었다. 실험을 통하여, TP (True Positive)와 FN (False Negative)을 검출하고, 제안된 알고리즘의 성능평가에서 민감도 (Sensitivity)와 1-특이도 (1-Specificity)의 AUROC (Area Under Receiver Operating Characteristic) 커브 면적은 0.9980으로 'Excellent(A)' 등급임을 확인하였다. 산출된 최소평균 판정에러 0.0179에서 분류할 포렌식 영상타입이 모두 포함되어 분류 효율성이 높다.
COVID-19로 대표되는 팬데믹 상황에서 의료 인력 부족으로 인한 문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 진단 업무를 지원하기 위한 컴퓨터 비전 솔루션으로 PA 흉부 X-선 영상에 대한 병변 유무 진단 방법에 대해 제시한다. 디지털 영상에 대한 특징 비교 방식의 이상 탐지 기법을 X-선 영상에 적용하여 비정상적인 영역을 예측할 수 있다. 정렬된 PA 흉부 X-선 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 패치 단위로 분할하여 지역적으로 등장하는 비정상을 포착한다. 사전 실험으로 다중 객체를 포함하는 시뮬레이션 데이터 세트를 생성하고 이에 대한 비교 실험 결과를 제시한다. 정렬된 영상에 대해 적용 가능한 패치 특징 하드마스킹을 통해 프로세스의 효율성 및 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 지역 특수성 및 전역 이상 탐지 결과를 합산하여 기존 연구 대비 6.9%p AUROC 향상된 성능을 보인다.
Objective: To compare the effects of bone suppression imaging using deep learning (BSp-DL) based on a generative adversarial network (GAN) and bone subtraction imaging using a dual energy technique (BSt-DE) on radiologists' performance for pulmonary nodule detection on chest radiographs (CXRs). Materials and Methods: A total of 111 adults, including 49 patients with 83 pulmonary nodules, who underwent both CXR using the dual energy technique and chest CT, were enrolled. Using CT as a reference, two independent radiologists evaluated CXR images for the presence or absence of pulmonary nodules in three reading sessions (standard CXR, BSt-DE CXR, and BSp-DL CXR). Person-wise and nodule-wise performances were assessed using receiver-operating characteristic (ROC) and alternative free-response ROC (AFROC) curve analyses, respectively. Subgroup analyses based on nodule size, location, and the presence of overlapping bones were performed. Results: BSt-DE with an area under the AFROC curve (AUAFROC) of 0.996 and 0.976 for readers 1 and 2, respectively, and BSp-DL with AUAFROC of 0.981 and 0.958, respectively, showed better nodule-wise performance than standard CXR (AUAFROC of 0.907 and 0.808, respectively; p ≤ 0.005). In the person-wise analysis, BSp-DL with an area under the ROC curve (AUROC) of 0.984 and 0.931 for readers 1 and 2, respectively, showed better performance than standard CXR (AUROC of 0.915 and 0.798, respectively; p ≤ 0.011) and comparable performance to BSt-DE (AUROC of 0.988 and 0.974; p ≥ 0.064). BSt-DE and BSp-DL were superior to standard CXR for detecting nodules overlapping with bones (p < 0.017) or in the upper/middle lung zone (p < 0.017). BSt-DE was superior (p < 0.017) to BSp-DL in detecting peripheral and sub-centimeter nodules. Conclusion: BSp-DL (GAN-based bone suppression) showed comparable performance to BSt-DE and can improve radiologists' performance in detecting pulmonary nodules on CXRs. Nevertheless, for better delineation of small and peripheral nodules, further technical improvements are required.
Background/Aims: Endoscopic ultrasound-guided fine-needle aspiration (EUS-FNA) is a standard procedure for obtaining tissue from lesions near the gastrointestinal lumen. However, there is a scarcity of information on the diagnostic performance of EUS-FNA for abdominal lymphadenopathy of unknown causes. To assess the accuracy of EUS-FNA in diagnosing abdominal lymphadenopathy of unknown etiology. Methods: The EUS records of patients with undiagnosed abdominal lymphadenopathy between 2010 and 2015 were reviewed. Results: A total of 42 patients were included in this study. Adequate specimens were obtained from 40 patients (95%). The final diagnoses were metastatic cancer (n=16), lymphoma (n=9), tuberculosis (n=8), inflammatory changes (n=6), and amyloidosis (n=1). For diagnosing malignancy, EUS-FNA had a sensitivity of 84.6%, specificity of 95.7%, positive predictive value of 91.7%, negative predictive value of 91.7%, and area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.901. For the diagnosis of lymphoma, EUS-FNA was 100% accurate when combined with cytologic evaluation and immunohistochemical staining. The diagnostic sensitivity decreased to 75%, whereas the specificity remained 100%, for tuberculosis. The overall AUROC was 0.850. No procedure-related complications occurred. Conclusions: EUS-FNA showed high diagnostic performance for abdominal lymphadenopathy of unknown causes, especially malignancy, lymphoma, and tuberculosis. Therefore, it is a crucial diagnostic tool for this patient population.
Yao Meng;Jaehwan Lee;Alvaro Fuentes;Mun Haeng Lee;Taehyun Kim;Sook Yoon;Dong Sun Park
스마트미디어저널
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제13권8호
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pp.16-25
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2024
Recently, there has been a growing emphasis on identifying both known and unknown diseases in plant disease recognition. In this task, a model trained only on images of known classes is required to classify an input image into either one of the known classes or into an unknown class. Consequently, the capability to recognize unknown diseases is critical for model deployment. To enhance this capability, we are considering three factors. Firstly, we propose a new logits-based scoring function for unknown scores. Secondly, initial experiments indicate that a compact feature space is crucial for the effectiveness of logits-based methods, leading us to employ the AM-Softmax loss instead of Cross-entropy loss during training. Thirdly, drawing inspiration from the efficacy of transfer learning, we utilize a large plant-relevant dataset, PlantCLEF2022, for pre-training a model. The experimental results suggest that our method outperforms current algorithms. Specifically, our method achieved a performance of 97.90 CSA, 91.77 AUROC, and 90.63 OSCR with the ResNet50 model and a performance of 98.28 CSA, 92.05 AUROC, and 91.12 OSCR with the ConvNext base model. We believe that our study will contribute to the community.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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