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한국 재래 닭 부화 후 고환 발달에 관한 연구 (Studies on the Post-hatching Development of the Testis in Korean Native Chickens)

  • 장병귀;태현진;최철환;박영재;박병용;박상열;강형섭;김남수;이영훈;양홍현;안동춘;김인식
    • 한국가금학회지
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    • 제33권3호
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    • pp.171-179
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    • 2006
  • 이 연구는 한국 재래 닭에서 부화 후 고환 발달 과정을 명확하게 이해가기 위하여 부화 후 1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 21, 28, 32, 44, 52 및 64주령(n=13마리/일령)의 한국 재래닭을 이용하여 수행하였다. 한국 재래 닭의 고환은 2.5 % glutaraldehyde를 이용하여 전신 관류 고정하고 조직 처리 과정을 거쳐 Epon-araldite에 포매하였다. 초박절편기를 사용하여 $1{\mu}m$로 절편한 다음 methylene blue로 염색하여 일반적인 조직의 변화상과 형태 계측을 일반적인 방법에 따라서 정자 생성을 측정하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 부화 후 1주령의 고환의 평균 무게는 0.015 g이었고 점진적으로 증가하여 21주령에는 3.93 g이고 21주령부터 64주령까지는 변화가 없었다. 곱슬정세관의 용적 치밀도는 1주령에 32.6%이었으나 점차적으로 증가하여 64주령에서는 92.89이었다. 1주령의 한국 재래 닭 고환 간질 조직은 고환 실질의 67.4%를 나타내었고 이러한 비율은 성장하는 동안에 점차적으로 감소하여 64주령에 7.11%를 나타내었다. 고환내 총 정자 생성은 18주령부터 28주령까지는 유의성있게 증가하였고 고환 1g당 정자 생성은 $18\sim28$주령까지는 유의성있게 증가하였고 $28\sim52$주령까지는 변화가 없었으나 64주령에 유의성 있게 감소하였다. 곱슬정세관의 평균 직경은 $1\sim21$주령까지 주령에 따라 점진적으로 증가하였고 곱슬정세관의 길이는 1주령에 0.34 m이었고 성장하면서 유의성 있게 증가하여 64주령에서는 72.2 m이었다. 곱슬정세관내 생식세포의 발달 단계는 다음과 같이 분류할 수 있다. 1) 정조세포($1\sim8$주령), 2) 정조세포, 정모세포($10\sim12$주령), 3) 정조세포, 정모세포, 원형의 정자세포($14\sim16$주령), 4) 정조세포, 정모세포, 정자세포 및 정자($18\sim64$주령). 이러한 결과를 종합하여 보면 한국 재래 닭에서 부화 후부터 성숙시기까지 고환 발달의 양상은 신생시기-성 성숙 이전기($1\sim12$주령), 성 성숙시기($14\sim18$주령) 및 성숙시기$(21\sim64)$로 나뉜다.

딥러닝 시계열 알고리즘 적용한 기업부도예측모형 유용성 검증 (Corporate Default Prediction Model Using Deep Learning Time Series Algorithm, RNN and LSTM)

  • 차성재;강정석
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.1-32
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    • 2018
  • 본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

중소기업의 혁신활동이 핵심역량과 기업성과에 미치는 영향 (Effects in Response to on the Innovation Activities of SMEs to Dynamic Core Competencies and Business Performance)

  • 안중기;김범석
    • 벤처창업연구
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    • 제13권2호
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    • pp.63-77
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    • 2018
  • 최근 급변하는 글로벌 시장에서 융복합 산업의 시대와 기술의 진보가 모든 기업을 단일 기업으로 해결할 수 없는 시대로 접어들면서 기업 단위의 경쟁보다는 네트워크 경쟁으로 변화하고 있다. 경쟁적 기업 환경에서는 기업의 개별적 노력뿐만 아니라 파트너들과의 발전적인 상호 혁신활동을 통해 서로의 성과를 높이는 노력이 절실하다. 최근 핵심 역량이나 혁신활동을 통해 기업의 연구와 운용에 활용 했음에도 불구하고 기업성과에 도출하지 못하는 기업들이 존재함에 주목하여 연구를 시작하였다. 본 연구는 대 중소기업농어업협력재단에서 수행하는 "생산성혁신파트너십사업"에 참여하는 경영자 또는 책임자를 대상으로 혁신활동이 핵심역량과 기업성과에 미치는 영향을 조사하였다. 변수의 세부 요인별로 기존 연구에서 검증된 항목을 발췌하여 검정하였으며, 중소기업의 혁신활동이 핵심역량과 기업성과에 미치는 영향을 규명하였다. 혁신활동을 매개변수로 핵심역량과 기업성과 간의 관계를 검정하였다. 혁신활동의 매개 효과에 대한 검정에서 이러한 중소기업의 혁신활동(대기업과의 기술, 제조, 경영혁신 활동)이 생산성혁신 파트너십을 통해서 핵심역량이 기업성과에 유의한 영향을 있는 것으로 나타났다. 즉, 중소기업 스스로의 역량으로는 기업성과를 이루기가 어려우며, 대기업과 협력관계를 활용한 혁신활동의 매개적인 역할이 기업성과가 나타남을 알 수 있었다. 대기업과 중소기업 간 상생협력 혁신활동은 무엇보다 중요한 이슈이며, 실증분석을 통해 이를 검정했다는 것이 본 논문의 의의라고 말할 수 있다.

$^{99m}Tc$ 표지화합물을 사용한 심근 관류 SPECT 검사에서 심장과 타 장기와의 중첩 방지를 위한 자세 변화의 유용성 (Usefulness of Posture Change to Prevent Overlapping of Heart and Other Organs in Myocardial Perfusion SPECT using $^{99m}Tc$ Labeled Compound)

  • 이동혁;오신현;정석;조석원;남궁혁;김재삼;이창호
    • 핵의학기술
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    • 제16권1호
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    • pp.62-69
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    • 2012
  • 게이트 심근 관류 SPECT는 심근관류를 평가하고 관상동맥질환을 진단하는 비침습적인 방법으로 매우 가치가 있는 검사이다. $^{99m}Tc$를 이용한 표지화합물들은 특성상 간과 담낭에 많이 농축이 되며 장으로 배설이 된다. 본 연구에서는 소화기관을 통해 배출되는 방사성의약품의 일부가 장기 내에 남아 심장의 음영을 침범하는 경우 자세의 변화를 통해 영상의 획득 방법을 변형하여 효과적으로 분리 관찰할 수 있도록 하는데 그 목적을 두었다. 2011년 1월부터 8월 사이에 심장과 심혈관계 질환이 의심되거나 이에 따른 시술 및 수술을 받은 20명의 환자들을 대상으로 시행하였다. 대상 군에 대하여 $^{99m}Tc$-sestamibi 또는 $^{99m}Tc$-tetrofosmin 370 MBq (10 mCi)을 정맥 주사하였다. 주사 30분 후에 지방식을 하도록 하였으며, 약 1시간 후에 검사를 시행하였다. 기본적인 검사는 앙와위 자세에서 양팔을 머리 위로 거상한 자세로 하였다. 휴식기 검사가 종료되면 약 3~4시간 후에 아데노신에 의한 약물부하를 시행하였다. 부하는 6분간 실시 하였으며, 아데노신이 주입되기 시작한지 4분째에 다시 한번 방사성의약품을 주사하였다. 부하기 때의 방사성 의약품은 1,110 MBq (30 mCi)을 주사 하였으며, 지방식 및 검사 시간은 휴식기 때와 동일하게 하였다. 휴식기와 부하기 검사에서 심장과 장기의 중첩이 발생한 경우에는 곧바로 앙와위 자세에서 고정 용구를 사용하여 상체를 거상시켜 환자 자세를 변화시키고 그 이외의 다른 조건들은 동일하게 하여 영상을 다시 한번 획득하였다. 기존의 앙와위 자세에서는 횡격막 이하 장기의 일부가 심장과 중첩이 일어났으나 고정 용구를 사용한 환자 자세의 변화로 심장과 중첩되었던 타 장기들의 대부분이 신체의 아래쪽으로 내려가 심장과 충분히 분리되는 모습을 육안적으로 관찰할 수 있었다. 장기의 일부가 심장에 중첩된 경우에 비해 분리된 경우의 재구성 영상에서 각각 전체 평균의 차이는 확장기말 용적이 2.75 mL 증가, 수축기말 용적은 3.16 mL 감소, 심박출 계수는 3.58% 증가하였고, 결손 부위의 면적은 부하기에서 $3.58cm^2$ 감소, 휴식기에서 $3.92cm^2$ 감소하였다. 또한 각각의 수치들을 토대로 시행한 대응표본 $t$-검정에서는 $p$>0.05로 유의한 차이는 없었다. 본 연구에서는 심근 관류 SPECT에서 심장과 타 장기와의 중첩된 부분을 고정 용구를 사용함으로써 효과적으로 분리시켜 영상화할 수 있었다. 이와 같이 지연 검사가 필요한 경우 적절한 고정 용구를 사용하게 된다면 보다 더 효율적인 검사가 이루어질 수 있을 것이라 사료된다.

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이론적 모델을 이용한 4DCT에서의 Motion Artifact 분석 (A Theoretical Model for the Analysis of Residual Motion Artifacts in 4D CT Scans)

  • 김태호;윤제웅;강성희;서태석
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제23권3호
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    • pp.145-153
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    • 2012
  • 본 연구에서는 호흡에 의한 표적의 움직임 모사가 가능한 팬톰을 이용, 나선형 4DCT 영상에서 발생되는 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 경향을 분석했으며, 그 특성 및 원인 분석을 위한 이론적 모델을 제시하였다. 표적의 움직임은 SI 방향의 1차원 사인파형을 적용하였으며, 주기는 4s로 고정, 진폭은 10, 20, 30 mm로 변화를 주었다. 표적의 움직임과 동조를 이루는 호흡신호를 얻은 후 이를 기반으로 최대흡기(Inhale peak, 0%)로부터 10% 위상간격(phase bin)으로 재분류하여 총 10개의 4DCT 영상을 재구성하였다. 각각의 진폭(10, 20, 30 mm)별로 획득된 총 30 사례의 영상은 RTP 시스템(CorePLAN, SC&J)에서 분석을 수행하였으며, 경계설정 시 오류를 줄이기 위해 contour window를 고정 값으로 설정한 후 SI 방향의 표적 지름변화를 측정하여 왜곡 정도를 평가 하였다. 각 위상 별 표적의 지름 변화를 측정한 결과 일정한 변화 경향을 확인할 수 있었다. 3 사례(10, 20, 30 mm) 모두 50% 위상(phase) 영상에서 비교적 작은 지름 변화가 관찰 되었는데 10 mm 진폭에서는 정지 영상 대비 변화가 없었고, 20 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%) 변화를 확인할 수 있었다. 반면 30% 위상(phase) 또는 80% 위상 영상에서는 다른 위상 영상에 비해 표적 지름의 변화가 비교적 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 10 mm 진폭에서는 정지 영상대비 최대 0.2 cm (10%) 지름 변화가 나타났고 20 mm 진폭에서는 최대 0.7 cm (35%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 최대 0.9 cm (45%)의 지름 변화가 나타났다. 이상의 실측결과를 이론모델의 시뮬레이션 결과와 비교해 봤을 때 변화의 양적인 측면에서는 다소 차이가 발생되었지만 변화의 경향성을 확인하는 측면에서는 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 규칙적인 1차원 표적 움직임(sine motion)이 적용된 나선형 4DCT 영상에서도 위상 내 움직임에 의한 표적 지름변화가 발생될 수 있음을 확인했고 각 위상(phase)에서의 영상왜곡 정도가 위상 내 움직임의 속도에 비례함을 증명할 수 있었다. 또한 이상의 실측 결과를 이론모델에 적용하여 분석함으로써 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 발생원인 및 경향성 분석에 직관적 이해를 도울 수 있었고 이론모델에 기초한 분석 프로그램을 개발하여 특정 CT 파라미터(parameter) 상에서 영상왜곡을 줄이기 위한 최적의 위상(phase) 선택에 도움을 줄 수 있었다.

LSTM 모형과 로지스틱 회귀를 통한 도시 침수 범위의 예측 (Prediction of Urban Flood Extent by LSTM Model and Logistic Regression)

  • 김현일;한건연;이재영
    • 대한토목학회논문집
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    • 제40권3호
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    • pp.273-283
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    • 2020
  • 기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.

재무예측을 위한 Support Vector Machine의 최적화 (Optimization of Support Vector Machines for Financial Forecasting)

  • 김경재;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제17권4호
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    • pp.241-254
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    • 2011
  • Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.

위암 환자에서 수술 전후의 영양지표의 변화와 수술 후 단기간 합병증과의 연관성 (Changes of the Preoperative and Postoperative Nutritional Statuses in Patients with Gastric Cancer and Assessment of the Nutritional Factors That Are Correlated with Short-Term Postoperative Complications)

  • 오정아;김대훈;오승종;최민규;노재형;손태성;김성;배재문
    • Journal of Gastric Cancer
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    • 제10권1호
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    • pp.5-12
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    • 2010
  • 목적: 위 절제술을 받은 위암 환자에서 수술 전후의 영양상태를 손쉽게 시행할 수 있는 간단한 임상적 자료로 변화를 살펴 보고 이들과 수술 후 단기간의 합병증과의 상관관계를 밝히고자 하였다. 대상 및 방법: 2008년 1월부터 2008년 6월까지 위암으로 위 절제술을 시행 받은 환자 669명을 대상으로 이들의 의무기록을 후향적으로 고찰하였다. 환자의 영양 상태를 평가하기 위해 수술 전과 수술 5일 후, 수술 6개월 후의 총 림프구수(TLC, cells/$mm^3$), 혈중 알부민(g/dl), 체중(kg), 체질량 지수(BMI, kg/$m^2$)를 측정하였다. 또한 이들 인자들과 단기간 합병증 발생과의 상관관계를 분석하였다. 결과: TLC와 혈중 알부민은 수술 전에 비해, 수술 5일 후에는 전반적으로 감소되었다가 수술 6개월 후에는 다시 회복하는 추세를 보였다. 6개월 후 환자의 영향 상태에 미치는 요인을 살펴보면, 진행성 위암에서 수술 6개월 후 TLC, 혈중 알부민이 더 낮은 경향을 보였다. 위전절제술 후에 6개월 후의 혈중 알부민과 BMI가 더 낮아지는 경향을 보였다. 보조적 치료를 한 군의 6개월 뒤의 TLC가 더 낮은 경향을 보였고, 체중 감소 비율도 더 컸다. 단기간 합병증 발생과의 상관관계를 갖는 영양 인자는 수술 후 5일째 혈중 알부민과 수술 전과 수술 후 5일째의 혈중 알부민 변화량이었다. 결론: TLC와 혈중 알부민은 수술 5후에는 유의하게 감소 되었다가 수술 6개월 후에는 회복 추세를 보였다. 수술 후 5일째의 혈중 알부민 저하가 합병증과 관련 있는 요소로서, 이환율에 대한 좋은 예측도를 나타내는 지표였다.

총정맥영양에 의한 미숙아 담즙정체증에서 혈청 담즙산의 진단적 의의 (The diagnostic significance of serum bile acid on total parenteral nutrition induced cholestasis in premature infants)

  • 박경수;신명석;장미영
    • Clinical and Experimental Pediatrics
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    • 제49권8호
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    • pp.851-856
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    • 2006
  • 목 적 : 담즙 흐름의 결정적인 인자는 담즙산의 장간순환이며, 담즙 흐름이 저하되면 직접 빌리루빈 분비 장애가 오고 혈청 직접 빌리루빈과 혈청 담즙산이 증가한다. 담즙산은 연장아나 성인에서 급만성 간염, 간경화, 담즙정체증 등의 진단에 도움이 되는 지표이다. 신생아의 간은 담즙산 저장이 저하되어 있고 담즙산의 흡수와 분비가 미성숙하며 장간순환이 감소되어 있다. 저자들은 총정맥영양에 의한 미숙아 담즙정체증에서 혈청 담즙산의 진단적 의의를 알아보고자 하였다. 방 법 : 2004년 1월부터 2005년 7월까지 충남대학교병원 신생아 집중치료실에 입원하였던 신생아들 중 선천성 감염, 패혈증, 간외담도폐쇄증, 해부학적 소화기계 이상이 배제되고 담즙정체가 없었던 신생아들을 선별하여 생후 1일부터 60일까지 혈청 담즙산을 측정하고 그 변화를 분석하였다. 총정맥영양에 의한 담즙정체증으로 진단되었던 미숙아들에서 혈청 직접 빌리루빈, 혈청 담즙산, 감마글루탐산전이효소, 알칼리인산분해효소를 측정하고 상호관계를 비교 분석하였다. 결 과 : 담즙정체증이 없는 신생아는 292명으로 남아 156명(53.4%), 여아 136명(46.6%)이었고 만삭아 199명(68.2%), 미숙아 93명(31.8%)이었다. 담즙정체증이 없는 신생아에서 출생 당시 혈청 담즙산은 $15.03{\pm}7.43{\mu}mol/L$이었으며, 점차 상승하여 생후 2주 이후에는 $20-25{\mu}mol/L$으로 비교적 일정하였다. 총정맥영양에 의한 담즙정체증이 있었던 미숙아는 34명으로 남아 13명(38.2%), 여아 21명(61.8%)이었으며 재태연령과 출생체중은 각각 $30^{+2}{\pm}2^{+3}$주, $1,381.1{\pm}403.6g$이었다. 총정맥영양에 의한 미숙아 담즙정체증이 있었던 미숙아에서 혈청 담즙산이 95% 신뢰구간의 상한값인 $40.78{\mu}mol/L$을 넘는 시기는 $28.1{\pm}18.3$일이었고 혈청 직접 빌리루빈이 2.0 mg/dL 이상으로 상승된 시기는 $34.9{\pm}18.3$일로 혈청 담즙산 농도의 상승이 혈청 직접 빌리루빈의 상승보다 약 7일 먼저 선행하는 경향을 보였으나 통계적 유의성은 없었다. 혈청 담즙산, 감마글루탐산전이효소, 알칼리인산 분해효소를 비교 분석하였을 때, 혈청 직접 빌리루빈과 가장 상관성이 높은 지표는 혈청 담즙산이었다(r=0.487, P=0.000). 결 론 : 총정맥영양에 의한 미숙아 담즙정체증에서 혈청 담즙산은 가장 상관성이 높은 지표이며 혈청 직접 빌리루빈 보다 먼저 상승하는 경향을 보여 조기 진단 및 조기 치료에 유용할 것으로 사료된다.

Analysis of Image Distortion on Magnetic Resonance Diffusion Weighted Imaging

  • Cho, Ah Rang;Lee, Hae Kag;Yoo, Heung Joon;Park, Cheol-Soo
    • Journal of Magnetics
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    • 제20권4호
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    • pp.381-386
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    • 2015
  • The purpose of this study is to improve diagnostic efficiency of clinical study by setting up guidelines for more precise examination with a comparative analysis of signal intensity and image distortion depending on the location of X axial of object when performing magnetic resonance diffusion weighted imaging (MR DWI) examination. We arranged the self-produced phantom with a 45 mm of interval from the core of 44 regent bottles that have a 16 mm of external diameter and 55 mm of height, and were placed in 4 rows and 11 columns in an acrylic box. We also filled up water and margarine to portrait the fat. We used 3T Skyra and 18 Channel Body array coil. We also obtained the coronal image with the direction of RL (right to left) by using scan slice thinkness 3 mm, slice gap: 0mm, field of view (FOV): $450{\times}450mm^2$, repetition time (TR): 5000 ms, echo time (TE): 73/118 ms, Matrix: $126{\times}126$, slice number: 15, scan time: 9 min 45sec, number of excitations (NEX): 3, phase encoding as a diffusion-weighted imaging parameter. In order to scan, we set b-value to $0s/mm^2$, $400s/mm^2$, and $1,400s/mm^2$, and obtained T2 fat saturation image. Then we did a comparative analysis on the differences between image distortion and signal intensity depending on the location of X axial based on iso-center of patient's table. We used "Image J" as a comparative analysis programme, and used SPSS v18.0 as a statistic programme. There was not much difference between image distortion and signal intensity on fat and water from T2 fat saturation image. But, the average value depends on the location of X axial was statistically significant (p < 0.05). From DWI image, when b-value was 0 and 400, there was no significant difference up to $2^{nd}$ columns right to left from the core of patient's table, however, there was a decline in signal intensity and image distortion from the $3^{rd}$ columns and they started to decrease rapidly at the $4^{th}$ columns. When b-value was 1,400, there was not much difference between the $1^{st}$ row right to left from the core of patient's table, however, image distortion started to appear from the $2^{nd}$ columns with no change in signal intensity, the signal was getting decreased from the $3^{rd}$ columns, and both signal intensity and image distortion started to get decreased rapidly. At this moment, the reagent bottles from outside out of 11 reagent bottles were not verified from the image, and only 9 reagent bottles were verified. However, it was not possible to verify anything from the $5^{th}$ columns. But, the average value depends on the location of X axial was statistically significant. On T2 FS image, there was a significant decline in image distortion and signal intensity over 180mm from the core of patient's table. On diffusion-weighted image, there was a significant decline in image distortion and signal intensity over 90 mm, and they became unverifiable over 180 mm. Therefore, we should make an image that has a diagnostic value from examinations that are hard to locate patient's position.