본 논문에서는 딥러닝 시계열 예측 모형을 평가한다. 최근 연구에 따르면 이 모형은 ARIMA와 같은 기존 예측 모형보다 성능이 우수하다고 결론짓는다. 그 중 히든 레이어에 이전 정보를 저장하는 순환 신경망이 이를 위한 예측 모형 중 하나이다. 네트워크의 그래디언트 소실 문제를 해결하기 위해 LSTM은 데이터 흐름의 반대 방향으로 숨겨진 레이어가 추가되는 BI-LSTM과 함께 순환 신경망 내부의 작은 메모리로 사용된다. 본 논문은 서울의 2018년 1월 1일부터 2022년도 1월 1일까지의 NO2 자료에 대해 Informer의 성능을 LSTM, BI-LSTM, Transformer와 비교하였다. 이에 실제 값과 예측값 사이의 평균 제곱근 오차와 평균 절대 오차를 구하였다. 그 결과 Test 데이터(2021.09.01.~2022.01.01.)에 대해 Informer는 다른 방법에 비해 가장 높은 예측 정확도 (가장 낮은 예측 오차: 평균 제곱근 오차: 0.0167, 평균 절대 오차: 0.0138)를 보여 타 방법에 비해 그 우수성을 입증하였다. Informer는 당초 취지와 부합되게 다른 방법들이 갖고 있는 장기 시계열 예측에 있어서의 문제점을 개선하는 결과를 나타내고 있다.
Soo-Yeon Kim;Nariya Cho;Yunhee Choi;Sung Ui Shin;Eun Sil Kim;Su Hyun Lee;Jung Min Chang;Woo Kyung Moon
Korean Journal of Radiology
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제21권5호
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pp.561-571
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2020
Objective: To evaluate the clinical utility of ultrafast dynamic contrast-enhanced (DCE)-MRI compared to conventional DCE-MRI by studying lesion conspicuity and size according to the level of background parenchymal enhancement (BPE). Materials and Methods: This study included 360 women (median age, 54 years; range, 26-82 years) with 361 who had undergone breast MRI, including both ultrafast and conventional DCE-MRI before surgery, between January and December 2017. Conspicuity was evaluated using a five-point score. Size was measured as the single maximal diameter. The Wilcoxon signed-rank test was used to compare median conspicuity score. To identify factors associated with conspicuity, multivariable logistic regression was performed. Absolute agreement between size at MRI and histopathologic examination was assessed using the intraclass correlation coefficient (ICC). Results: The median conspicuity scores were 5 at both scans, but the interquartile ranges were significantly different (5-5 at ultrafast vs. 4-5 at conventional, p < 0.001). Premenopausal status (odds ratio [OR] = 2.2, p = 0.048), non-mass enhancement (OR = 4.1, p = 0.001), moderate to marked BPE (OR = 7.5, p < 0.001), and shorter time to enhancement (OR = 0.9, p = 0.043) were independently associated with better conspicuity at ultrafast scans. Tumor size agreement between MRI and histopathologic examination was similar for both scans (ICC = 0.66 for ultrafast vs. 0.63 for conventional). Conclusion: Ultrafast DCE-MRI could improve lesion conspicuity compared to conventional DCE-MRI, especially in women with premenopausal status, non-mass enhancement, moderate to marked BPE or short time to enhancement.
생활수준의 향상으로 실내용 가전제품 개발의 초점은 제품의 성능 뿐 아니라 소음, 디자인과 같은 요소에 맞추어지고 있다. 청소기는 가전제품 중, 큰 소음을 발생시킴으로써 소음 감소를 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 따라서 청소기의 체감 소음 측정 방법에 대한 연구는 청소기 소음 제어에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 청소기 체감 소음 측정을 위하여 청각 시스템을 기반으로 객관적 음질 특징을 제시한다. 인간의 청각 시스템은 특정 주파수 대역에 민감하게 반응하므로, 청각에 민감한 주파수 대역의 소음에너지를 줄이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 녹음된 소음의 특정 주파수 영역의 평균 에너지를 계산하여 이를 청소기 음질 측정을 위한 새로운 객관적 특징 값으로 제시한다. 제시하는 객관적 특징 값의 성능을 평가하기 위하여, 14개 청소기의 소음을 녹음한 후, 100명을 대상으로 PCM 및 ACR 주관적 평가 법을 실시하여 주관적 점수를 획득하였다. 제시하는 객관적 특징 값은 주관적 점수와 높은 상관관계를 보여준다.
Objective: Idiopathic intracranial hypertension (IIH) is a condition of unknown etiology associated with venous sinus stenosis. This study aimed to develop a magnetic resonance venography (MRV)-based radiomics model for predicting a high trans-stenotic pressure gradient (TPG) in IIH patients diagnosed with venous sinus stenosis. Materials and Methods: This retrospective study included 105 IIH patients (median age [interquartile range], 35 years [27-42 years]; female:male, 82:23) who underwent MRV and catheter venography complemented by venous manometry. Contrast enhanced-MRV was conducted under 1.5 Tesla system, and the images were reconstructed using a standard algorithm. Shape features were derived from MRV images via the PyRadiomics package and selected by utilizing the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method. A radiomics score for predicting high TPG (≥ 8 mmHg) in IIH patients was formulated using multivariable logistic regression; its discrimination performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). A nomogram was constructed by incorporating the radiomics scores and clinical features. Results: Data from 105 patients were randomly divided into two distinct datasets for model training (n = 73; 50 and 23 with and without high TPG, respectively) and testing (n = 32; 22 and 10 with and without high TPG, respectively). Three informative shape features were identified in the training datasets: least axis length, sphericity, and maximum three-dimensional diameter. The radiomics score for predicting high TPG in IIH patients demonstrated an AUROC of 0.906 (95% confidence interval, 0.836-0.976) in the training dataset and 0.877 (95% confidence interval, 0.755-0.999) in the test dataset. The nomogram showed good calibration. Conclusion: Our study presents the feasibility of a novel model for predicting high TPG in IIH patients using radiomics analysis of noninvasive MRV-based shape features. This information may aid clinicians in identifying patients who may benefit from stenting.
Purpose: The injection molding process, crucial for plastic shaping, encounters difficulties in sustaining product quality when replacing injection machines. Variations in machine types and outputs between different production lines or factories increase the risk of quality deterioration. In response, the study aims to develop a system that optimally adjusts conditions during the replacement of injection machines linked to molds. Methods: Utilizing a dataset of 12 injection process variables and 52 corresponding sensor variables, a predictive model is crafted using Decision Tree, Random Forest, and XGBoost. Model evaluation is conducted using an 80% training data and a 20% test data split. The dependent variable, classified into five characteristics based on temperature and pressure, guides the prediction model. Bayesian optimization, integrated into the selected model, determines optimal values for process variables during the replacement of injection machines. The iterative convergence of sensor prediction values to the optimum range is visually confirmed, aligning them with the target range. Experimental results validate the proposed approach. Results: Post-experiment analysis indicates the superiority of the XGBoost model across all five characteristics, achieving a combined high performance of 0.81 and a Mean Absolute Error (MAE) of 0.77. The study introduces a method for optimizing initial conditions in the injection process during machine replacement, utilizing Bayesian optimization. This streamlined approach reduces both time and costs, thereby enhancing process efficiency. Conclusion: This research contributes practical insights to the optimization literature, offering valuable guidance for industries seeking streamlined and cost-effective methods for machine replacement in injection molding.
Purpose - This paper aims to analyze the relationship and correlation between the stock markets of Korea, the US, China, and Japan before and after the outbreak of COVID-19. Design/methodology/approach - This study conducted an empirical analysis using the stock market data from January 2016 to June 2023 for the representative market indices of Korea, the US, China, and Japan. The analysis employed the VAR model, Granger causality test, impulse response function, and variance decomposition. Findings - Analyzing the relationships of these stock markets before and after the outbreak of COVID-19, we obtained the following results. (i) The influence of the U.S. stock market was found to be absolute regardless of the COVID-19 period, and the rise in the U.S. stock market led to rises in other stock markets. (ii) The Chinese stock market had a significant negative impact on the U.S., Korean, and Japanese stock markets before COVID-19, but this influence disappeared after COVID-19. This suggests that the Chinese market exhibited unique characteristics different from the global market after COVID-19. (iii) Analyzing the period excluding the first quarter of 2020, when global stock market volatility was extremely high due to the spread of COVID-19, we found that the results were very similar to the analysis including the first quarter of 2020. Therefore, it is difficult to argue that the increased uncertainty during this period distorted the relationships among the stock markets of these four countries. Research implications or Originality - We anticipate that these findings will offer valuable insights for both individual and institutional investors, aiding them in portfolio diversification and risk mitigation.
Our objective was to investigate radiomics signatures and prediction models defined by four segmentation methods in using 2-[18F]fluoro-2-deoxy-d-glucose positron emission tomography (18F-FDG PET) imaging of lung metastases of soft-tissue sarcomas (STSs). For this purpose, three fixed threshold methods using the standardized uptake value (SUV) and gradient-based edge detection (ED) were used for tumor delineation on the PET images of STSs. The Dice coefficients (DCs) of the segmentation methods were compared. The least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression and Spearman's rank, and Friedman's ANOVA test were used for selection and validation of radiomics features. The developed radiomics models were assessed using ROC (receiver operating characteristics) curve and confusion matrices. According to the results, the DC values showed the biggest difference between SUV40% and other segmentation methods (DC: 0.55 and 0.59). Grey-level run-length matrix_run-length nonuniformity (GLRLM_RLNU) was a common radiomics signature extracted by all segmentation methods. The multivariable logistic regression of ED showed the highest area under the ROC (receiver operating characteristic) curve (AUC), sensitivity, specificity, and accuracy (AUC: 0.88, sensitivity: 0.85, specificity: 0.74, accuracy: 0.81). In our research, the ED method was able to derive a significant model of radiomics. GLRLM_RLNU which was selected from all segmented methods as a meaningful feature was considered the obvious radiomics feature associated with the heterogeneity and the aggressiveness. Our results have apparently showed that radiomics signatures have the potential to uncover tumor characteristics.
본 연구의 목적은 방사선치료용 선형가속기의 품질관리를 수행하기 위한 2차원이온전리함배열의 유용성을 검증하기 위함이다. 물팬톰과 필름으로 수행하던 기존의 품질관리 방법을 2차원이온전리함배열(MatriXX, Wellhofer Dosimetrie, Germany)을 이용하여 유용성을 검증하였다. MatriXX는 1,020개의 평판형 전리함(용적: $0.08\;cm^3$, 직경: 4.5mm, 높이: 5mm, 배열간격: 7.62mm)이 일정한 간격으로 $24{\times}24\;cm^2$의 면적에 배열 되어있다. MatriXX의 유용성을 검증하기 위해 연속된 5개월에 걸쳐 선량균등도, 에너지($TPR_{20,10}$), 그리고 절대 선량을 측정하여 물팬톰과 $0.65\;cm^3$ (FC65G, Wellhofer Dosimetrie, Germany) Farmer형 이온전리함을 통해 얻은 값과 비교, 분석하였다. MatriXX 측정 시 폴리스틸렌 고체 팬톰(${\rho}:\;1.18\;g/cm^3$)을 이용하였으며, MatriXX 고유의 커버 물질의 밀도와 두께(${\rho}:\;1.06\;g/cm^3$, t: 0.36 cm)를 물과 등가의 값으로 환산하여 적용하였다. 또한, 기하학적 점검을 위한 예비실험에서 콜리메이터의 회전축과 하프빔의 접합부를 필름측정의 결과와 비교하였다. 선량계측학적 실험 결과, MatriXX로 얻은 데이터와 물팬톰의 결과가 모든 항목에서 ${\pm}1%$ 이내의 일치를 보였다. 기하학 품질관리의 예비 실험 결과 기존의 필름방식과 유사한 결과를 얻었으며, 기하학적 품질관리의 정량적 분석 가능성을 제시하였다. 본 연구를 통해 주기적인 선형가속기의 품질관리에서 물팬톰과 필름을 대체할 수 있는 MatriXX의 유용성을 확인하였으며, 향후 비용절감과 시간과 인력을 절감할 수 있는 품질관리의 새로운 방법을 제시하였다.
신호증강효과기법을 이용한 자기공명혈관술에서 뇌동맥을 half scan factor에 따른 절반스캔과 완전스캔의 영상을 평가하는데 목적으로 한다. 뇌혈관성 질환이 없는 환자(n = 30)를 대상으로 절반스캔과 완전스캔 하였고, 뇌동맥의 관심영역을 세 영역(C1, C2, C3)에서 7~8 mm의 범위로 설정하였다. MIP로 재구성한 영상으로 신호강도를 SNR(signal to noise ration), PSNR(peak signal noise to ratio), RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error)을 산출하고 paired t-test를 이용하여 통계분석 하였다. 스캔시간은 절반스캔(4분 53초), 완전스캔(6분 04초)이었다. 뇌혈관의 모든 ROI의 평균 측정 범위(7.21 mm)이었고, 첫번째 C1의 SNR은 완전스캔(58.66 dB), 절반스캔(62.10 dB)이었고, 양의 상관관계($r^2=0.503$)이고, 두 번째 C2의 SNR은 완전스캔(70.30 dB), 절반스캔(74.67 dB)이고 양의 상관관계($r^2=0.575$)이었다. 세 번째 C3의 완전스캔 SNR(70.33 dB), 절반스캔 SNR (74.64 dB)로 양의 상관관계를 ($r^2=0.523$)로 분석되었다. 절반스캔과 완전스캔의 비교에서 SNR($4.75{\pm}0.26dB$), PSNR($21.87{\pm}0.28dB$), RMSE($48.88{\pm}1.61$)이었고 MAE($25.56{\pm}2.2$)로 산출되었다. SNR은 두 검사 스캔에서 통계학적으로 유의하지 않았고 (p-value > .05) 영상의 질에서는 많은 차이가 없어 완전스캔을 사용하였을 때보다 적은 시간이 소요되는 절반스캔을 적용하여 검사하여도 된다.
목 적: 방사선치료의 가장 기본적인 조건은 정상조직의 불필요한 피폭을 방지하는 것이다. 유방암의 경우는 폐와 심장에 조사되는 선량이 중요하게 평가되는 인자이다. 따라서 유방암 방사선치료 자세에 따른 정상조직에 조사되는 선량을 비교하고 그 연관성을 상관관계 분석을 통하여 결과를 확인하여 보다 효과적인 유방암 방사선 치료방법을 모색하고자 한다. 대상 및 방법: 본원을 내원한 좌측 유방암 환자 30명을 대상으로 Supine, Prone Position에서 CT image를 획득하였다. Eclipse Treatment Planning System(Version 11, USA)을 이용하여 전산화치료계획을 수립하였다. DVH(Dose Volume Histogram)을 통해 Position 별로 정상조직에 조사된 선량을 비교하였다. 그 결과를 바탕으로 SPSS(Version 18)을 이용하여 각 정상조직의 선량인자를 통계분석하고 항목 간 상관관계 분석 및 독립표본 t-test를 통하여 그 연관성을 알아보았다. 그리고 MIRADA RTx(Version Advanced 1.6, UK)를 이용하여 HI(Homogeneity Index)와 CI(Conformity Index)를 Supine, Prone Position에서 값을 구하고 비교하였다. 결 과: 유방암의 전산화치료계획의 결과 폐의 경우는 Supine Position에서 V20은 $16.5{\pm}2.6%$, V30은 $13.8{\pm}2.2%$, Mean dose는 $779.1{\pm}135.9cGy$(Absolute value)를 보였다. Prone Position은 위 순서대로 $3.1{\pm}2.2%$, $1.8{\pm}1.7%$, $241.4{\pm}138.3cGy$를 보였다. Prone Position이 전반적으로 낮은 선량을 나타내었고 평균선량 537.7 cGy가 더 적게 폐에 조사되었다. 심장의 경우에는 Supine, Prone 순서대로 V30은 $8.1{\pm}2.6%$, $5.1{\pm}2.5%$, Mean dose는 $594.9{\pm}225.3cGy$, $408{\pm}183.6cGy$를 보였다. Prone Position에서 평균선량 182.6 cGy가 더 적게 조사된다는 것을 확인하였다. 통계분석 결과 신뢰도 분석지표인 Cronbach's Alpha value는 0.563이였고 변수간의 상관관계분석 결과 치료자세와 폐의 선량평가인자는 대략 0.89 이상으로 그 상관관계가 높았다. 반면 심장의 경우는 V30은 0.488, Mean dose는 0.418로 상관관계가 다소 적었다. 마지막으로 독립표본 t-test 결과 치료자세와 폐, 심장의 선량평가인자가 신뢰수준 99 %에서 모두 유의하게 나타났다($p-value{\leq}0.05$). 결 론: 현재 방사선치료는 최첨단 선형가속기와 다양화된 전산화치료계획 기술이 개발되고 있다. 이 발전의 기본전제 조건은 PTV(Planning Target Volume) 주위의 정상조직 보호라고 생각한다. 물론 유방암 환자를 Prone Position에서 치료하면 Set-up의 재현성 문제와 다소 많은 시간이 소요되지만 이 실험결과에서 보듯이 Prone Position에서 폐와 심장에 들어가는 선량을 줄일 수 있으며 그 연관관계도 의미가 있다는 것을 확인하였다. 결론적으로 Prone Position에서 충분한 치료시간을 확보하고 정확한 치료부위 확인이 이루어진다면 환자에게 보다 좋은 방사선치료를 제공할 수 있다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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