목적: 화학요법만으로 치료한 소아 척추 결핵 환아들에서의 후만의 경시적 변화를 분석하였다. 대상 및 방법: 2세부터 15세 사이의 101명을 대상으로 하여 후향적으로 단순 방사선 영상과 소수에게서 자기공명영상을 이용하여 치료 시작 시와 치료 종결 시의 잔존 성장판에 의한 후만 변형의 변화를 살폈다. 결과: 영상상 초진 시 추간판의 완전 파괴로 판정한 예들은 경추의 경우 40명 중 2명(5.0%), 흉추 내에서는 30명 중 8예(26.7%), 그리고 요천추에서는 31명 중 6명(19.4%)이었다. 나머지 예들에서는 성장판이 완전하게 또는 부분적으로 잔존하는 것으로 판정하였다. 101명 중 후만 변형이 변치 않고 유지된 경우는 20명(19.8%), 후만각 감소 예는 14명(13.9%), 그리고 후만각의 증가 예는 67명(66.3%)에서 관찰되었다. 결론: 반수 이상의 환아에서 치료 시작 시점에서 이미 병이 심히 진행되었던 것을 알 수 있었다. 후만 변형의 진행 여부는 일차적으로 치료 시작 시점에서 예측 가능하나 그 정확도가 떨어지므로 후만 변형의 변화의 보다 정확한 증거를 확인할 수 있는 투약 종료 시점에서 실시할 것을 권한다. 진행형과 자연 교정군에서는 성장 종료 시까지의 추적 관찰이 필요하다.
비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.
본 연구는 국민건강 영양조사 자료를 활용하여 한국 성인의 안정시 심박수와 대장암 유병율의 관계를 살펴보고자 하였다. 데이터는 국민건강 영양조사 2005년부터 2014년 자료를 통합하여 만 19세 이상 성인 총 10,564명을 분석하였다. 분석 결과, 안정시 심박수가 가장 높은 그룹은 안정시 심박수가 가장 낮은 그룹에 비해 대장암 유병율이 2.27배 (95%CI: 1.34-3.85) ~ 3배 (95%CI: 1.30-6.92) 더 높은 것으로 나타났으며, 안정시 심박수가 10 회/분 (beat per minutes)씩 증가할수록 대장암 유병율은 1.27배 (95%CI; 1.03-1.58) 증가하는 것으로 나타났다. 또한 65세를 기준으로 연령과 성별을 층화하여 분석한 결과, 65세 이상에서 안정시 심박수가 가장 높은 그룹은 안정시 심박수가 가장 낮은 그룹에 비해 남자는 3.19배 (95%CI: 1.10-9.24) ~ 3.38배 (95%CI: 1.18-9.73), 여자는 2.90배 (95%CI: 1.13-7.42) ~ 5.59배 (95%CI: 1.20-25.99) 대장암 유병율이 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 대장암 유병율 예측 인자로써 안정시 심박수의 활용 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 65세 이상의 연령이 65세 미만 연령에 비해 안정시 심박수가 대장암 유병율과 밀접한 관련성이 있는 것을 확인하였다.
This paper aims to provide a detailed introduction to the concept of the Ratio of Predictable Component (RPC) and the Signal-to-Noise Paradox. Then, we derive insights from them by exploring the paradoxical features by conducting a seasonal and regional analysis through ensemble expansion in KMA's climate prediction system (GloSea). We also provide an explanation of the ensemble generation method, with a specific focus on stochastic physics. Through this study, we can provide the predictability limits of our forecasting system, and find way to enhance it. On a global scale, RPC reaches a value of 1 when the ensemble is expanded to a maximum of 56 members, underlining the significance of ensemble expansion in the climate prediction system. The feature indicating RPC paradoxically exceeding 1 becomes particularly evident in the winter North Atlantic and the summer North Pacific. In the Siberian Continent, predictability is notably low, persisting even as the ensemble size increases. This region, characterized by a low RPC, is considered challenging for making reliable predictions, highlighting the need for further improvement in the model and initialization processes related to land processes. In contrast, the tropical ocean demonstrates robust predictability while maintaining an RPC of 1. Through this study, we have brought to attention the limitations of potential predictability within the climate prediction system, emphasizing the necessity of leveraging predictable signals with high RPC values. We also underscore the importance of continuous efforts aimed at improving models and initializations to overcome these limitations.
Osman Kula;Burak Gunay;Merve Yaren Kayabas;Yener Akturk;Ezgi Kula;Banu Tutunculer;Necdet Sut;Serdar Solak
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제66권6호
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pp.681-689
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2023
Objective : Subarachnoid hemorrhage (SAH) is a condition characterized by bleeding in the subarachnoid space, often resulting from the rupture of a cerebral aneurysm. Delayed cerebral ischemia caused by vasospasm is a significant cause of mortality and morbidity in SAH patients, and inflammatory markers such as systemic inflammatory response index (SIRI), systemic inflammatory index (SII), neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), and derived NLR (dNLR) have shown potential in predicting clinical vasospasm and outcomes in SAH patients. This article aims to investigate the relationship between inflammatory markers and cerebral vasospasm after aneurysmatic SAH (aSAH) and evaluate the predictive value of various indices, including SIRI, SII, NLR, and dNLR, in predicting clinical vasospasm. Methods : A retrospective analysis was performed on a cohort of 96 patients who met the inclusion criteria out of a total of 139 patients admitted Trakya University Hospital with a confirmed diagnosis of aSAH between January 2013 and December 2021. Diagnostic procedures, neurological examinations, and laboratory tests were performed to assess the patients' condition. The Student's t-test compared age variables, while the chi-square test compared categorical variables between the non-vasospasm (NVS) and vasospasm (VS) groups. Receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were used to evaluate the diagnostic accuracy of laboratory parameters, calculating the area under the ROC curve, cut-off values, sensitivity, and specificity. A significance level of p<0.05 was considered statistically significant. Results : The study included 96 patients divided into two groups : NVS and VS. Various laboratory parameters, such as NLR, SII, and dNLR, were measured daily for 15 days, and statistically significant differences were found in NLR on 7 days, with specific cut-off values identified for each day. SII showed a significant difference on day 9, while dNLR had significant differences on days 2, 4, and 9. Graphs depicting the values of these markers for each day are provided. Conclusion : Neuroinflammatory biomarkers, when used alongside radiology and scoring scales, can aid in predicting prognosis, determining severity and treatment decisions for aSAH, and further studies with larger patient groups are needed to gain more insights.
일반적으로 발전소 내 제어를 담당하는 대부분의 전기 설비는 자립식 캐비닛으로, 후설치 앵커를 사용하여 슬래브에 고정하는 정착 방식이 주로 사용된다. 정착부 앵커의 경우 외력이 작용될 시 모멘트 하중 등에 의한 전도의 위험성에 노출되지만 현행 앵커에 대한 성능 검토는 1축 재료 시험으로만 평가되고 있다. 따라서 본 연구는 현장 설치 조건이 반영된 후설치 앵커의 정적 성능 실험을 통하여 재료 시험과의 성능을 비교하고 앵커의 거동 특성을 분석하는 것이 주목적이다. 실제 캐비닛을 이용하여 실험을 진행하는 것이 타당하지만 경제적, 공간적 제약으로 수행하기에 어려움이 있어 강재 기둥과 받침으로 구성된 실험체로 대체하여 수행하였다. 결과적으로 현장 설치 조건을 반영한 앵커의 인발 성능이 재료 시험 대비 약 10 % 높게 측정되었으며, 앵커의 하중 감소 경향 및 최대 성능이 발현되는 시점도 상이한 것으로 나타났다. 한편, 실험적 연구의 신뢰성을 검증하기 위하여 3D FEM 해석을 수행하였으며, 이를 통해 향후 진동대를 이용한 전기 캐비닛의 구조 성능 평가 시 후설치 앵커에 전달되는 예측 가능한 하중 정보를 제공하고자 한다.
전국 대학생의 중도 탈락 비율의 증가는 학생 개인 뿐만 아니라 대학과 사회에 심각한 부정적 영향을 끼친다. 본 연구에서는 중도 탈락이 예상되는 학생을 사전에 식별하기 위하여, 각 대학의 학사관리 시스템에서 손쉽게 얻을 수 있는 학적 데이터를 기반으로 머신러닝 분야의 결정트리, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 및 딥러닝 기반의 중도 탈락 예측 모델을 구축하고, 그 성능을 비교·분석하였다. 분석 결과 로지스틱 회귀 기반 예측 모델의 재현율이 가장 높았으나 f-1 및 auc 값이 낮은 한계를 보였고, 랜덤 포레스트 기반의 예측 모델의 경우 재현율을 제외한 다른 모든 지표에서 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 예측 기간에 따른 예측 모델의 성능을 확인하기 위하여 예측 기간을 단기(1개 학기 이내), 중기(2개 학기 이내) 및 장기(3개 학기 이내)로 나누어 분석해 본 결과, 장기 예측 시 가장 높은 예측력을 보였다. 본 연구를 통해 각 대학은 중도 탈락이 예상되는 학생들을 조기에 식별하고, 이들에 대한 집중 관리를 통해 중도 탈락 비율을 줄이며 나아가 대학 재정 안정화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Objective: This study aimed to evaluate the role of preoperative two-dimensional (2D) shear wave elastography (SWE) in assessing the stages of liver fibrosis in patients with suspected biliary atresia (BA) and compared its diagnostic performance with those of serum fibrosis biomarkers. Materials and Methods: This study was approved by the ethical committee, and written informed parental consent was obtained. Two hundred and sixteen patients were prospectively enrolled between January 2012 and October 2018. The 2D SWE measurements of 69 patients have been previously reported. 2D SWE measurements, serum fibrosis biomarkers, including fibrotic markers and biochemical test results, and liver histology parameters were obtained. 2D SWE values, serum biomarkers including, aspartate aminotransferase to platelet ratio index (APRi), and other serum fibrotic markers were correlated with the stages of liver fibrosis by METAVIR. Receiver operating characteristic (ROC) curves and area under the ROC (AUROC) curve analyses were used. Results: The correlation coefficient of 2D SWE value in correlation with the stages of liver fibrosis was 0.789 (p < 0.001). The cut-off values of 2D SWE were calculated as 9.1 kPa for F1, 11.6 kPa for F2, 13.0 kPa for F3, and 15.7 kPa for F4. The AUROCs of 2D SWE in the determination of the stages of liver fibrosis ranged from 0.869 to 0.941. The sensitivity and negative predictive value of 2D SWE in the diagnosis of ≥ F3 was 93.4% and 96.0%, respectively. The diagnostic performance of 2D SWE was superior to that of APRi and other serum fibrotic markers in predicting severe fibrosis and cirrhosis (all p < 0.005) and other serum biomarkers. Multivariate analysis showed that the 2D SWE value was the only statistically significant parameter for predicting liver fibrosis. Conclusion: 2D SWE is a more effective non-invasive tool for predicting the stage of liver fibrosis in patients with suspected BA, compared with serum fibrosis biomarkers.
섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.
Young Ju Kim;Kyung Na Rho;Saei Jeong;Gil-Woo Lee;Hee-Ok Kim;Hyun-Ju Cho;Woo Kyun Bae;In-Jae Oh;Sung-Woo Lee;Jae-Ho Cho
IMMUNE NETWORK
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제23권4호
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pp.35.1-35.16
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2023
Defining the molecular dynamics associated with T cell differentiation enhances our understanding of T cell biology and opens up new possibilities for clinical implications. In this study, we investigated the dynamics of CD5 expression in CD8+ T cell differentiation and explored its potential clinical uses. Using PBMCs from 29 healthy donors, we observed a stepwise decrease in CD5 expression as CD8+ T cells progressed through the differentiation stages. Interestingly, we found that CD5 expression was initially upregulated in response to T cell receptor stimulation, but diminished as the cells underwent proliferation, potentially explaining the differentiation-associated CD5 downregulation. Based on the proliferation-dependent downregulation of CD5, we hypothesized that relative CD5 expression could serve as a marker to distinguish the heterogeneous CD8+ T cell population based on their proliferation history. In support of this, we demonstrated that effector memory CD8+ T cells with higher CD5 expression exhibited phenotypic and functional characteristics resembling less differentiated cells compared to those with lower CD5 expression. Furthermore, in the retrospective analysis of PBMCs from 30 non-small cell lung cancer patients, we found that patients with higher CD5 expression in effector memory T cells displayed CD8+ T cells with a phenotype closer to the less differentiated cells, leading to favorable clinical outcomes in response to immune checkpoint inhibitor (ICI) therapy. These findings highlight the dynamics of CD5 expression as an indicator of CD8+ T cell differentiation status, and have implications for the development of predictive biomarker for ICI therapy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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