The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.4
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pp.413-420
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2019
The purpose of the present study is to develop a model for predicting hypercholesterolemia using an integrated set of body fat mass variables based on machine learning techniques, beyond the study of the association between body fat mass and hypercholesterolemia. For this study, a total of six models were created using two variable subset selection methods and machine learning algorithms based on the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) data. Among the various body fat mass variables, we found that trunk fat mass was the best variable for predicting hypercholesterolemia. Furthermore, we obtained the area under the receiver operating characteristic curve value of 0.739 and the Matthews correlation coefficient value of 0.36 in the model using the correlation-based feature subset selection and naive Bayes algorithm. Our findings are expected to be used as important information in the field of disease prediction in large-scale screening and public health research.
Objectives: Various cytokines induced by inhalation of coal dust may mediate inflammation and lead to tissue damage or fibrosis, such as coal workers' pneumoconiosis (CWP). Methods: To investigate the relevance of serum cytokines in CWP, the levels of serum interleukin-8 (IL-8) and tumor necrosis factor-alpha (TNF-${\alpha}$) as CWP biomarkers in 110 retired coal miners (22 controls and 88 CWP subjects) were related to cross sectional findings and 1-year progressive changes of the pneumoconiosis. Progressive changes of CWP were evaluated by paired comparison of chest radiographs. Analysis by a receiver operating characteristic curve assessed the biomarker potential of each cytokine. Results: The mean serum IL-8 level was significantly higher in CWP compared to controls and IL-8 levels correlated with the degree of CWP. The median serum TNF-${\alpha}$ level was significantly higher in subjects with progressive CWP compared to subjects without CWP progression. The area under the ROC curve for IL-8 (0.70) and TNF-${\alpha}$ (0.72) for CWP identification and progression, respectively, indicated the biomarker potential of the two cytokines. Serum cutoff values of IL-8 and TNF-${\alpha}$ were 11.63 pg/mL(sensitivity, 69%; specificity, 64%) and 4.52 pg/mL (sensitivity, 67%; specificity, 79%), respectively. Conclusion: The results suggest that high levels of serum IL-8 are associated with the presence of CWP and those of serum TNF-${\alpha}$ are associated with the progression of CWP.
Objective: To evaluate the usefulness of the ventricular volume percentage quantified using three-dimensional (3D) brain computed tomography (CT) data for interpreting serial changes in hydrocephalus. Materials and Methods: Intracranial and ventricular volumes were quantified using the semiautomatic 3D threshold-based segmentation approach for 113 brain CT examinations (age at brain CT examination ≤ 18 years) in 38 patients with hydrocephalus. Changes in ventricular volume percentage were calculated using 75 serial brain CT pairs (time interval 173.6 ± 234.9 days) and compared with the conventional assessment of changes in hydrocephalus (increased, unchanged, or decreased). A cut-off value for the diagnosis of no change in hydrocephalus was calculated using receiver operating characteristic curve analysis. The reproducibility of the volumetric measurements was assessed using the intraclass correlation coefficient on a subset of 20 brain CT examinations. Results: Mean intracranial volume, ventricular volume, and ventricular volume percentage were 1284.6 ± 297.1 cm3, 249.0 ± 150.8 cm3, and 19.9 ± 12.8%, respectively. The volumetric measurements were highly reproducible (intraclass correlation coefficient = 1.0). Serial changes (0.8 ± 0.6%) in ventricular volume percentage in the unchanged group (n = 28) were significantly smaller than those in the increased and decreased groups (6.8 ± 4.3% and 5.6 ± 4.2%, respectively; p = 0.001 and p < 0.001, respectively; n = 11 and n = 36, respectively). The ventricular volume percentage was an excellent parameter for evaluating the degree of hydrocephalus (area under the receiver operating characteristic curve = 0.975; 95% confidence interval, 0.948-1.000; p < 0.001). With a cut-off value of 2.4%, the diagnosis of unchanged hydrocephalus could be made with 83.0% sensitivity and 100.0% specificity. Conclusion: The ventricular volume percentage quantified using 3D brain CT data is useful for interpreting serial changes in hydrocephalus.
Purpose: This study was to compare the predictive validity of Norton Scale(1962), Cubbin & Jackson Scale(1991), and Song & Choi Scale(1991). Method: Data were collected three times per week from 48~72hours after admission based on the four pressure sore risk assessment scales and a skin assessment tool for pressure sore on 112 intensive care unit(ICU) patients in a educational hospital Ulsan during Dec, 11, 2000 to Feb, 10, 2001. Four indices of validity and area under the curve(AUC) of receiver operating characteristic(ROC) were calculated. Result: Based on the cut off point presented by the developer, sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value were as follows : Norton Scale : 97%, 18%, 35%, 93% respectively; Cubbin & Jackson Scale : 89%, 61%, 51%, 92%, respectively; and Song & Choi Scale : 100%, 18%, 36%, 100% respectively. Area under the curves(AUC) of receiver operating characteristic(ROC) were Norton Scale .737, Cubbin & Jackson Scale .826, Song & Choi Scale .683. Conclusion: The Cubbin & Jackson Scale was found to be the most valid pressure sore risk assessment tool. Further studies on patients with chronic conditions may be helpful to validate this finding.
Kim, Byung-Soo;Kim, In-Young;Lee, Sun-Ho;Rha, Sun-Young
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.14
no.1
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pp.169-182
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2007
Receive operating characteristic (ROC) approach can be employed to rank candidate genes from a microarray experiment, in particular, for the biomarker development with the purpose of population screening of a cancer. In the cancer microarray experiment based on n patients the researcher often wants to compare the tumor tissue with the normal tissue within the same individual using a common reference RNA. Ideally, this experiment produces n pairs of microarray data. However, it is often the case that there are missing values either in the normal or tumor tissue data. Practically, we have $n_1$ pairs of complete observations, $n_2$ "normal only" and $n_3$ "tumor only" data for the microarray. We refer to this data set as a mixed data set. We develop a ROC approach on the mixed data set to rank candidate genes for the biomarker development for the colorectal cancer screening. It turns out that the correlation between two ranks in terms of ROC and t statistics based on the top 50 genes of ROC rank is less than 0.6. This result indicates that employing a right approach of ranking candidate genes for the biomarker development is important for the allocation of resources.
Background: This study used receiver operating characteristic curve to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) for glassy cell carcinoma data to identify predictive models and potential disparities in outcome. Materials and Methods: This study analyzed socio-economic, staging and treatment factors. For risk modeling, each factor was fitted by a generalized linear model to predict the cause specific survival. Area under the receiver operating characteristic curves (ROCs) were computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. A random sampling algorithm was used to estimate modeling errors. Risk of glassy cell carcinoma death was computed for the predictors for comparison. Results: There were 79 patients included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 37 (32.8) months. Female patients outnumbered males 4:1. The mean (S.D.) age was 54.4 (19.8) years. SEER stage was the most predictive factor of outcome (ROC area of 0.69). The risks of cause specific death were, respectively, 9.4% for localized, 16.7% for regional, 35% for the un-staged/others category, and 60% for distant disease. After optimization, separation between the regional and unstaged/others category was removed with a higher ROC area of 0.72. Several socio-economic factors had small but measurable effects on outcome. Radiotherapy had not been used in 90% of patients with regional disease. Conclusions: Optimized SEER stage was predictive and useful in treatment selection. Underuse of radiotherapy may have contributed to poor outcome.
Purpose : To compare the diagnostic accuracy of proximal caries detection between Kodak Insight film and the Biomedisys CDX2000HQ digital (CCD) sensor. Materials and Methods: 156 proximal surfaces of extracted teeth, 78 of which had chemical artificial caries, were used in this study. Four observers interpreted the radiographs using a five-point confidence rating scale to record their diagnoses. The results were analyzed by receiver operating characteristic curves, ANOVA and Kappa values. Result: Analysis using receiver operating characteristic curves revealed the areas under each curve which indicated a diagnostic accuracy of 0.951 in Insight and 0.952 in CDX2000HQ digital sensor. ANOVA revealed no significant differences between the two images with respect to caries detection. Kappa values indicated that the mean intra-observer agreement was 0.85 and inter-observer agreement 0.71 in conventional radiography. In digital radiography, the mean intra-observer agreement was 0.84 and inter-observer agreement 0.72. Conclusion: The results suggest that no significant difference exists between the two modalities for artificial caries detection and that CDX2000HQ was as good as Insight film for this purpose.
The aim of the current study is to compare the performance of large 2 MW and 3 MW wind turbines operating on existing onshore wind farms using Blade Element Momentum (BEM) theory and Angular Momentum (AM) theory and illustrate the performance characteristic curves of the turbines as a function of wind speed (U∞). To achieve this, the measurement data obtained from two different Wind Energy Power Plants (WEPPs) located in the Hatay region of Turkey was used. Two different horizontal-axis wind turbines with capacities of 2 MW and 3 MW were selected for evaluation and comparison. The hub-height wind speed (UD), turbine power output (P), atmospheric air temperature (Tatm) and turbine rotational speed (Ω) data were used in the evaluation of the turbine performance characteristics. Curves of turbine power output (P), axial flow induction factor (a), turbine rotational speed (Ω), turbine power coefficient (CP), blade tip speed ratio (λ), thrust force coefficient (CT) and thrust force (T) as a function of U∞ were obtained for the 2 MW and 3 MW wind turbines and these characteristic curves were compared. Results revealed that, for the same wind speed conditions, the higher-capacity wind turbine (3 MW) was operating at higher turbine power coefficient rates, while rotating at lower rotational speed ratios than the lower-capacity wind turbine (2 MW).
Park, Sang Hoo;Im, Min Ji;Eom, Sang-Yong;Hahn, Youn-Soo
Clinical and Experimental Pediatrics
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v.60
no.9
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pp.290-295
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2017
Purpose: Airway pathology in children with atopic asthma can be reflected by the concave shape of the maximal expiratory flow-volume (MEFV) curve and high fractional exhaled nitric oxide (FeNO) values. We evaluated the capacity of the curvilinearity of the MEFV curve, FeNO, and their combination to distinguish subjects with atopic asthma from healthy individuals. Methods: FeNO and angle ${\beta}$, which characterizes the general configuration of the MEFV curve, were determined in 119 steroid-naïve individuals with atopic asthma aged 8 to 16 years, and in 92 age-matched healthy controls. Receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed to determine the cutoff points of FeNO and angle ${\beta}$ that provided the best combination of sensitivity and specificity for asthma detection. Results: Asthmatic patients had a significantly smaller angle ${\beta}$ and higher FeNO compared with healthy controls (both, P<0.001). For asthma detection, the best cutoff values of angle ${\beta}$ and FeNO were observed at $189.3^{\circ}$ and 22 parts per billion, respectively. The area under the ROC curve for the combination of angle ${\beta}$ and FeNO improved to 0.91 (95% confidence interval [CI], 0.87-0.95) from 0.80 (95% CI, 0.75-0.86; P<0.001) for angle ${\beta}$ alone and 0.86 (95% CI, 0.82-0.91; P=0.002) for FeNO alone. In addition, the combination enhanced sensitivity with no significant decrease in specificity. Conclusion: These data suggest that the combined use of the curvilinearity of the MEFV curve and FeNO is a useful tool to differentiate between children with and without atopic asthma.
The operating point of a small-sized axial fan for refrigerator is strongly dependent upon the system resistance. Therefore, the turbulent flow characteristics around a small-sized axial fan may change significantly according to the operating point. This study represents three-dimensional turbulent flow characteristics around a small-sized axial fan measured at the four operating points such as $\varphi=0.1$, 0.18, 0.25 and 0.32 by using fiber-optic type LDA system. This LDA system is composed of a 5 W Argon-ion laser, two optics in back-scatter mode, three BSA's, a PC, and a three-dimensional automatic traversing system. A kind of paraffin fluid is utilized for supplying particles by means of fog generator. Mean velocity profiles downstream of a small-sized axial fan along the radial distance show that both the streamwise and the tangential components exist predominantly in downstream except $\varphi=0.1$ and have a maximum value at the radial distance ratio of about 0.8, but the radial component, which its velocity is relatively small, is acting role that only turns flow direction to the outside or the central part of axial fan. Moreover, all of the velocity components downstream at $\varphi=0.1$ show much smaller than those upstream due to the static pressure rise at the low-flowrate region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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