종설 : 돌연사의 일차적 예방을 위한 삽입형 제세동기 치료

박형섭 ( Hyoung Seob Park ),한성욱 ( Seongwook Han ) 대한내과학회 2016 대한내과학회지 Vol.90 No.2

Implantable cardioverter-defibrillators (ICDs) are an effective treatment strategy for patients with aborted sudden cardiac death (SCD) and ventricular tachyarrhythmias. rimary prevention of SCD is a strategy involving the use of ICDs in patients who are at high risk for, but have not had, any previous events of ventricular arrhythmias or cardiac arrest. Several randomized clinical trials have demonstrated the efficacy of ICDs in the primary prevention of SCD. Therefore, ICD implantation is recommended as a standard of care by the guidelines in patients who have ischemic or nonischemic cardiomyopathy and a low left ventricular ejection fraction. However, the rates of ICD implantation as a primary prevention in Korea is quite low compared to western countries. In this review, we will summarize the results and efficacy of ICDs in the clinical trials about primary prevention of SCD, the current treatment guidelines, and the reimbursement policy of Korean health insurance. We hope that this review will help broaden the recognition of importance of ICD implantation for the primary prevention of SCD. (Korean J Med 2016;90:115-120)

빈맥질환의 최신 지견 ; 삽입형 제세동기 및 심장재동기화 치료

박형섭 ( Hyoung-seob Park ) 대한내과학회 2016 대한내과학회지 Vol.90 No.3

The use of an implantable cardioverter-defibrillator (ICD) is an effective treatment strategy for patients with aborted sudden cardiac death (SCD) and ventricular tachyarrhythmias. Primary prevention of SCD is a strategy involving the use of ICDs in patients who are at high risk for but who have not had any previous events of ventricular arrhythmias or cardiac arrest. Cardiac resynchronization therapy (CRT) improves symptoms of heart failure and left ventricular systolic function when used in patients with severe heart failure symptoms, reduced left ventricular ejection, and a wide QRS complex. CRT has also been proven to reduce the rate of hospitalization due to heart failure as well as the rate of death from any cause. In this review, we discuss the clinical trials and current clinical indications for the ICD and CRT. (Korean J Med 2016;90:210-216)

호흡곤란 환자의 입퇴원 결정을 위한 간편 통계모형

박철용,김태윤,권오진,박형섭,Park, Cheol-Yong,Kim, Tae-Yoon,Kwon, O-Jin,Park, Hyoung-Seob 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.2

이 논문에서는 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자를 대상으로 입퇴원 결정을 위한 간편한 통계모형을 제안한다. 이것을 위해 55개 변수 중 임상전문가에 의해 중요하다고 선택된 11개 변수를 설명변수로 이용하였다. 먼저 변환과정으로 11개 연속형 변수 각각에 대해 실제 입원과 퇴원 환자의 커널밀도함수에 의해 퇴원구간을 설정하였다. 다음으로 11개 설명변수 중 퇴원구간에 속한 변수의 개수를 가지고 환자의 퇴원여부를 결정하는 최적 모형을 선택하였다. 입원과 퇴원 환자수의 불균형 때문에 최적 모형의 선택기준으로는 민감도와 특이도의 산술평균과 민감도와 정확률의 조화평균을 이용하였다. 그 결과 11개의 검사결과 중 7개 이상에서 퇴원구간이 나오면 퇴원을 결정하는 것이 최적 모형이 되었다. In this study, we propose a simple statistical model for determining the admission or discharge of 668 patients with a chief complaint of dyspnea. For this, we use 11 explanatory variables which are chosen to be important by clinical experts among 55 variables. As a modification process, we determine the discharge interval of each variable by the kernel density functions of the admitted and discharged patients. We then choose the optimal model for determining the discharge of patients based on the number of explanatory variables belonging to the corresponding discharge intervals. Since the numbers of the admitted and discharged patients are not balanced, we use, as the criteria for selecting the optimal model, the arithmetic mean of sensitivity and specificity and the harmonic mean of sensitivity and precision. The selected optimal model predicts the discharge if 7 or more explanatory variables belong to the corresponding discharge intervals.

호흡곤란환자의 입-퇴원 분석을 위한 규칙가중치 기반 퍼지 분류모델

손창식,신아미,이영동,박형섭,박희준,김윤년,Son, Chang-Sik,Shin, A-Mi,Lee, Young-Dong,Park, Hyoung-Seob,Park, Hee-Joon,Kim, Yoon-Nyun 대한의용생체공학회 2010 의공학회지 Vol.31 No.1

A rule weight -based fuzzy classification model is proposed to analyze the patterns of admission-discharge of patients as a previous research for differential diagnosis of dyspnea. The proposed model is automatically generated from a labeled data set, supervised learning strategy, using three procedure methodology: i) select fuzzy partition regions from spatial distribution of data; ii) generate fuzzy membership functions from the selected partition regions; and iii) extract a set of candidate rules and resolve a conflict problem among the candidate rules. The effectiveness of the proposed fuzzy classification model was demonstrated by comparing the experimental results for the dyspnea patients' data set with 11 features selected from 55 features by clinicians with those obtained using the conventional classification methods, such as standard fuzzy classifier without rule weights, C4.5, QDA, kNN, and SVMs.

심박수변이도 분석을 위한 확률적 지식기반 모형

손창식(Chang-Sik Son),강원석(Won-Seok Kang),최락현(Rock-Hyun Choi),박형섭(Hyoung-Seob Park),한성욱(Seongwook Han),김윤년(Yoon-Nyun Kim) 한국산업정보학회 2015 한국산업정보학회논문지 Vol.20 No.3

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환을 통해 추출된 시간 영역과 주파수 영역의 특징들을 활용하여 심박수변이도를 확률적인 지식으로 분석할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서 지식획득 알고리즘은 규칙생성과 규칙평가 단계로 구성되어 있으며, 규칙생성에서는 ROC 분석을 통해 수치적인 속성값을 이산화된 구간으로 변환하고, 서로 다른 의사결정값을 포함하는 구간들 사이에 일관성 정도를 비교함으로써 감축된 규칙-집합을 생성한다. 이때 규칙-집합 내에 각 규칙에 대해서 확률적 해석을 위한 3가지 척도를 추정하였다. 제안된 모형의 효과성은 심혈관질환 병력을 가진 58명의 심전도 데이터로부터 심방세동을 식별할 수 있는 5가지 규칙을 생성하였고, 이들 규칙의 분별력을 평가하였다. 실험결과, 제안된 모형으로부터 생성된 지식은 4가지 성능평가 척도에 대해서 각각 93%의 정확도를 보여주었다. This study presents a probabilistic knowledge discovery method to interpret heart rate variability (HRV) based on time and frequency domain indexes, extracted using discrete wavelet transform. The knowledge induction algorithm was composed of two phases: rule generation and rule estimation. Firstly, a rule generation converts numerical attributes to intervals using ROC curve analysis and constructs a reduced ruleset by comparing consistency degree between attribute-value pairs with different decision values. Then, we estimated three measures such as rule support, confidence, and coverage to a probabilistic interpretation for each rule. To show the effectiveness of proposed model, we evaluated the statistical discriminant power of five rules (3 for atrial fibrillation, 1 for normal sinus rhythm, and 1 for both atrial fibrillation and normal sinus rhythm) generated using a data (n=58) collected from 1 channel wireless holter electrocardiogram (ECG), i.e., HeartCall<SUP>®</SUP>, U-Heart Inc. The experimental result showed the performance of approximately 0.93 (93%) in terms of accuracy, sensitivity, specificity, and AUC measures, respectively.

데이터의 공간적 분포를 고려한 퍼지 이산화와 특징선택에의 응용

손창식(Chang-Sik Son),신아미(A-Mi Shin),이인희(In-Hee Lee),박희준(Hee-Joon Park),박형섭(Hyoung-Seob Park),김윤년(Yoon-Nyun Kim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.2

임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다. In clinical data minig, choosing the optimal subset of features is such important, not only to reduce the computational complexity but also to improve the usefulness of the model constructed from the given data. Moreover the threshold values (i.e., cut-off points) of selected features are used in a clinical decision criteria of experts for differential diagnosis of diseases. In this paper, we propose a fuzzy discretization approach, which is evaluated by measuring the degree of separation of redundant attribute values in overlapping region, based on spatial distribution of data with continuous attributes. The weighted average of the redundant attribute values is then used to determine the threshold value for each feature and rough set theory is utilized to select a subset of relevant features from the overall features. To verify the validity of the proposed method, we compared experimental results, which applied to classification problem using 668 patients with a chief complaint of dyspnea, based on three discretization methods (i.e., equal-width, equal-frequency, and entropy-based) and proposed discretization method. From the experimental results, we confirm that the discretization methods with fuzzy partition give better results in two evaluation measures, average classification accuracy and G-mean, than those with hard partition.

혈관내 초음파로 증명된 관상동맥 가성협착 1예

박형섭,허승호,한성욱 대한순환기학회 2004 Korean Circulation Journal Vol.34 No.2