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출혈성 쇼크를 일으킨 흰쥐에서 인공신경망과 지원벡터기계를 이용한 생존율 예측 모델의 비교
유태근(Tae Keun Yoo),권민경(Min Kyung Kwon),장경환(Kyung Hwan Jang),김덕원(Deok Won Kim) 대한전기학회 2010 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2010 No.10
출혈성 쇼크는 상해로 인한 사망 원인의 많은 부분을 차지하고 있다. 본 논문의 목적은 출혈량에 따라 변화하는 흰쥐의 생리적 변수 데이터를 이용해 생존을 예측하는 깃이다. 출혈중인 흰쥐 45마리의 심박동수, 평균 동맥압, 호흡수, 체온을 측정하여 여러 생리적 상대의 데이터를 얻었으며, 기계학습 방법인 인공신경망(artificial neural network)과 지원벡터기계(support vector machine)를 이용하여 생존을 예측하고 비교하였다. 그 결과 지원펙터기계에서 생존 예측율은 97.3%로 인공신경망의 94.7%보다 더 정확하게 생존을 예측한 것으로 나타났다. 따라서 생존 예측 같은 분류 문제에서 지원백터기계가 좀 더 우수한 분석 방법임을 확인하였으며, 다른 의학 분야에도 적용되어 다양한 진단 문제에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상한다.
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유태근(Tae Keun Yoo),최재림(Jae Lim Choi),김덕원(Deok Won Kim) 대한전자공학회 2012 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.49 No.1
보행을 관찰하고 객관적인 정보를 추출하여 그 기능을 평가하는 것을 보행 분석이라고 한다. 최근 사용되는 보행 측정 장비들은 다수의 카메라, 지면 반력 측정 장치로 구성되어 고가이며, 이를 설치할 넓은 장소를 필요로 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 단일 카메라를 통해 얻은 영상에서 마커 없이 인체의 3차원 보행 동작을 측정하는 기법을 제안한다. 파티클 필터를 사용하여 훈련 데이터와 보행에 관한 사전 정보 없이 사람의 동작을 추적한다. 인체와 지면에 관한 동역학을 통해 물리적으로 합당한 인체의 동작들을 생성하였다. 보행 영상에서 계산한 모든 관절의 평균 에러는 제안한 방법에서 12.4°로, 기존 파티클 필터의 에러 34.6°보다 작았다. 이러한 결과를 바탕으로 단일 카메라만으로 보행을 정량적으로 측정하여 기존 복잡한 장비를 대체할 수 있는 가능성을 제시하였다. Gait analysis is an examination which extracts objective information from observing human gait and assesses the function. The equipments used recently for gait analysis are expensive due to multiple cameras and force plates, and require the large space to set up the system. In this paper, we proposed a method to measure human gait motions in 3D from a monocular video. Our approach was based on particle filtering to track human motion without training data and previous information about a gait. We used dynamics to make physics-based motions with the consideration of contacts between feet and base. In a walking sequence, our approach showed the mean angular error of 12.4° over all joints, which was much smaller than the error of 34.6° with the conventional particle filter. These results showed that a monocular camera is able to replace the existing complicated system for measuring human gait quantitatively.
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IOL Master 700과 500, 초음파의 안구 생체계측 및백내장 술 후 굴절력 비교
유태근(Tae Keun Yoo),최문정(Moon Jung Choi),이형근(Hyung Keun Lee),서경률(Kyung Yul Seo),김응권(Eung Kweon Kim),김태임(Tae-im Kim) 대한안과학회 2017 대한안과학회지 Vol.58 No.5
목적: 백내장수술 시 빛간섭단층촬영 기법에 기반한 IOL Master 700 (Carl Zeiss Meditec AG, Jena, Germany)과 기존 모델인 IOL Master 500 (Carl Zeiss Meditec AG, Jena, Germany) 및 A-scan (Eyecubed, Haag-Streit UK, Essex, UK)을 이용한 안구생체계측과 이를 토대로 시행한 백내장수술의 굴절률 예측의 정확도를 비교하고자 하였다. 대상과 방법: 백내장수술을 시행 받은 55명 67안을 대상으로 수술 전 IOL Master 700, IOL Master 500 및 A-scan을 이용하여 측정된 안축장, 전방깊이, 각막 굴절력을 비교하였다. 인공수정체의 도수 결정은 Sanders-Retzlaff-Kraff/Theoretical (SRK/T) 공식을 이용하 였으며, 백내장수술 후 4주 후 자동굴절 검사계로 측정한 굴절값에서 예상 굴절력을 뺀 차이의 절대값을 이용하여 오차를 계산하였다. 결과: 측정한 67안 중 IOL Master 700에서 5안 및 IOL Master 500에서 각각 12안의 안구생체계측이 실패하였다. IOL Master 700, IOL Master 500 및 A-scan 세 모델에서 측정된 굴절값에 대한 절대값 예측 오차는 각각 0.63 ± 0.50 diopter, 0.66 ± 0.51 diopter 및 0.62 ± 0.51 diopter로 역시 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다(p=0.972). IOL Master 700, IOL Master 500 및 A-scan 세 모델에서 안축장의 평균은 각각 24.25 ± 2.41 mm, 24.24 ± 2.40 mm, 24.22 ± 2.39 mm 전방 깊이는 각각 3.09 ± 0.39 mm, 3.17 ± 0.39 mm 및 3.15 ± 0.46 mm, 각막 굴절률도 각각 44.12 ± 1.82 diopter, 44.57 ± 2.10 diopter 및 43.98 ± 1.84 diopter로 IOL Master 700과 나머지 장비의 개별적인 비교에서는 안축장, 전방 깊이, 각막 굴절률에서 유의한 차이가 관측되었다. 결론: 백내장수술 전 안구생체계측 시, IOL Master 700의 예측도를 기존 IOL Master 500 및 A-scan과 비교한 결과, IOL Master 700과 나머지 두 기기의 개별적인 안구생체계측에서는 측정값의 유의한 차이가 있었으나, 백내장수술 후 굴절력 예측에는 세 기기 간의 유의한 차이가 없었다. 그러나 IOL Master 700이 기존의 모델에 비해 측정 성공률이 높았다. 따라서, IOL Master 700 측정이 향후 술 전 안구생체계측에 더 유용한 수단이 될 수 있다. <대한안과학회지 2017;58(5):523-529> Purpose: To compare the new swept-source optical coherence tomography based IOL Master 700 to both the partial coherence interferometry based IOL Master 500 and ultrasound A-scan in terms of the ocular biometry and the prediction of postoperative refractive outcomes. Methods: A total 67 eyes of 55 patients who received cataract surgery were included in our study. The axial length, anterior chamber depth, and keratometry were measured using IOL Master 700, IOL Master 500, and A-scan. The predictive errors, which are the differences between predictive refraction and post-operative refraction 1 month after surgery, were also compared. Results: Axial length measurements were not successful in 5 eyes measured using IOL Master 700 and in 12 eyes measured using IOL Master 500. The mean absolute postoperative refraction predictive errors were 0.63 ± 0.50 diopters, 0.66 ± 0.51 diopters, and 0.62 ± 0.51 diopters for IOL Master 700, IOL Master 500, and A-scan, respectively, and these values exhibited no statistically significant differences. The mean axial lengths were 24.25 ± 2.41 mm, 24.24 ± 2.40 mm, and 24.22 ± 2.39 mm; the mean anterior chamber depths were 3.09 ± 0.39 mm, 3.17 ± 0.39 mm, and 3.15 ± 0.46 mm; and the mean keratometry values were 44.12 ± 1.82 diopters, 44.57 ± 2.10 diopters, and 43.98 ± 1.84 diopters for the IOL Master 700, IOL Master 500, and A-scan groups, respectively. None of these parameters showed statistically significant differences between the three groups. Regarding pair-wise comparison, there were significant differences between the IOL Master 700 and the other devices. Conclusions: The ocular biometric measurements measured using IOL Master 700, IOL Master 500, and A-scan showed no significant differences. However, IOL Master 700 demonstrated a superior ability to successfully take biometric measurements compared to IOL Master 500. Therefore, IOL Master 700 is capable of measuring ocular biometry for cataract surgery in clinical practice. J Korean Ophthalmol Soc 2017;58(5):523-529
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출혈성 쇼크를 일으킨 흰쥐에서 인공신경망과 지원벡터기계를 이용한 생존율 비교
장경환(Kyung Hwan Jang),유태근(Tae Keun Yoo),남기창(Ki Chang Nam),최재림(Jae Rim Choi),권민경(Min Kyung Kwon),김덕원(Deok Won Kim) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.48 No.2
전 세계적으로 상해로 인한 사망자 중 1/3의 직접적인 사망 원인은 출혈성 쇼크이다. 그러나 초기 쇼크에서 이를 정확히 예측할 수 있다면 신속한 치료가 가능하여 그 피해를 줄일 수 있다. 본 논문의 목적은 흰쥐의 대퇴부정맥을 통해 일정량의 출혈을 시키면서 변화하는 생리적 변수인 심박수, 수축기 혈압, 평균 동맥압, 호흡수, 체온 데이터로 최적의 생존 예측 모델을 제시하여 출혈성 쇼크를 조기 진단하는 것이다. 예측 모델로는 최근 많이 연구되는 인공신경망과 지원벡터기계 방법을 사용하였다. 과대적합을 피하고 최적의 모델을 선정하기 위해 10-fold cross validation을 수행하였을 때, 인공신경망의 경우 은닉노드 수가 3개인 모델이 가장 우수한 성능을 보였고, 지원벡터기계에서는 가우시안 커널함수를 이용한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 평가 데이터 세트를 이용하여 각각의 생존 예측 모델을 평가한 결과 인공신경망의 경우 민감도 88.9 %, 특이도 96.7 %와 정확도 92.0 %를 보였고, 지원벡터기계의 경우 민감도 97.8 %, 특이도 95.0 %와 정확도 96.7 %를 보였다. 따라서 출혈에 따른 흰쥐의 생존 예측에서 지원벡터기계가 인공신경망보다 더 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. Hemorrhagic shock is a cause of one third of death resulting from injury in the world. Early diagnosis of hemorrhagic shock makes it possible for physician to treat successfully. The objective of this paper was to select an optimal classifier model using physiological signals from rats measured during hemorrhagic experiment. This data set was used to train and predict survival rate using artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM). To avoid over-fitting, we chose the best classifier according to performance measured by a 10-fold cross validation method. As a result, we selected ANN having three hidden nodes with one hidden layer and SVM with Gaussian kernel function as trained prediction model, and the ANN showed 88.9 % of sensitivity, 96.7 % of specificity, 92.0 % of accuracy and the SVM provided 97.8 % of sensitivity, 95.0 % of specificity, 96.7 % of accuracy. Therefore, SVM was better than ANN for survival prediction.
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