Management of atypical femoral fracture nonunion using nail exchange with augmentative plate

배경 비정형 대퇴골 골절 수술 후 발생한 불유합은 치료가 어려우며 이에 대한 연구 또한 제한적인 상태이다. 본 연구의 목표는 비정형 대퇴골 골절 불유합 치료에서 골수내정 교체와 보강 금속판을 이용한 수술의 결과를 조사하여 효과적인 치료 방침을 세우는 것이다. 방법 2018년 1월부터 2022년 12월까지 단일 기관에서 비정형 대퇴골 골절 불유합에 대해 골수내정 교체와 보강 금속판을 이용하여 치료받은 10명의 여성 환자를 대상으로 후향적 분석을 수행하였다. 골수내정이 부러졌거나 5도 이상의 내반 변형이 있을 경우 골수내정 교체를 시행하였고, X-ray 상 임플란트 주변의 해리 징후가 관찰되어 기계적 불안정성이 의심되는 경우 금속판 보강을 시행하였다. 골 리모델링 억제 정도를 확인하기 위해 수술 전 골대사 표지자를 측정했으며, 수술 시에는 골절 정복, 튼튼한 고정에 중점을 두었고, 생물학적 손상 해결을 위해 뼈 이식을 하였다. 주요 결과지표로 금속판 고정력 확인을 위한 나사가 관통한 피질골 수, 부정 정렬 교정 여부 확인을 위한 수술 전후 경부-골간 각도(Neck-shaft angle, NSA) 차이, 수술 전후 보행 기능의 개선 정도를 파악하기 위한 Koval 점수를 측정하였다. 결과 평균 21.4±7.4주 이내에 이러한 수술 방법을 통하여 10명의 환자 모두에서 성공적으로 골유합을 달성하였다. 모든 사례에서 기계적 불안정성 문제를 나타내는 해리 징후가 관찰되었다. 보강 금속판을 통해 근위 및 원위 골편에서 각각 평균 4.8±3.2 및 4.6±2.5 피질골을 고정하여 기계적 안정성을 향상시켰다. 내반 부정정렬이 있던 여섯 명의 환자에서 수술 후 경부-골간 각도가 건측에 맞게 성공적으로 교정되었다. 또한, 대부분의 비스포스포네이트 또는 데노수맙을 사용하지 않은 환자에서 수술 전 골대사표지자가 정상화되어, 장기간의 항흡수 치료로 인한 골 리모델링 억제가 수술 전에 회복될 수 있음을 시사했다. Koval 점수는 수술 전 평균 4.2에서 수술 1년 후 1.6으로 감소하여 보행 능력의 상당한 회복을 나타냈다. 결론 부정정렬 교정을 위한 골수내정의 교체와 강력한 고정을 위한 보강 금속판 사용은 비정형 대퇴골 골절 수술 후 불유합 치료에 매우 효과적임을 입증하였고, 이러한 복잡한 사례에 대한 주요 치료 방법으로서 잠재력을 보여주었다.|Background Management of nonunion in atypical femoral fractures (AFF) poses significant challenges. This study investigates the outcomes of nail exchange and augmentative plating in treating AFF nonunion, aiming to define effective management strategies. Methods A retrospective analysis was conducted on 10 female patients treated for AFF nonunion with nail exchange and augmentative plating at a single center from January 2018 to December 2022. Criteria for exchange nailing included broken nails or varus malreduction > 5 degrees, while augmentative plating targeted cases with mechanical instability shown by peri-implant X-ray loosening signs. Preoperative bone turnover markers (BTMs) were evaluated to measure bone remodeling suppression, with surgical techniques focusing on fracture reduction, fixation stability, and addressing biological impairment. The effectiveness of screw fixation in plating measured by the number of cortices purchased by the screw, malalignment correction via neck-shaft angle (NSA) adjustments, and improvements in ambulatory function using the Koval score were key outcome measures. Results The combined surgical approach demonstrated significant success, achieving bone union in all 10 patients within an average timeframe of 21.4± 7.4 weeks. A notable observation across all cases was the prevalence of loosening signs, indicative of the mechanical instability challenges inherent in AFF nonunion. Mechanical stability was enhanced by securing an average of 4.8±3.2 and 4.6±2.5 cortices in proximal and distal fragments, respectively, through augmentative plating. Among the cases, six exhibited varus malalignment which was successfully corrected, bringing postoperative NSA in line with the contralateral side. Additionally, the analysis revealed that in most patients not using bisphosphonate or denosumab, preoperative BTMs were normalized, suggesting that suppression of bone remodeling, a concern with long-term antiresorptive therapy, could be recovered prior to surgery. The Koval score decreased from an average of 4.2 preoperatively to 1.6 one year post-surgery, indicating a considerable recovery in walking ability. Conclusion Correcting malalignment and employing augmentative plating for rigid fixation proved highly effective in treating AFF nonunion, achieving notable success in bone union. This strategy is critical for managing complex cases, showcasing its potential as a key treatment modality.Maste

뉴로모픽 하드웨어 구현을 위한 스파이킹 신경망 학습 알고리즘 연구

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 재료공학부, 2021.8. 황철성.스파이킹 신경망은 생물학적 관찰에 기반한 신경망 모델로 에너지 효율적인 계산이 가능한 것으로 알려져 있다. 스파이킹 신경망에서 뉴런의 내부 상태는 다른 뉴런에서 오는 스파이크와 시간 정보에 따라 변하며 뉴런의 막전위가 특정 임계값을 초과할 경우 스파이크가 발생한다. 뉴런의 스파이크는 시공간 상에서 드물게 발생하며 이벤트에 기반해 정보를 전달한다. 정보 밀도가 높은 스파이크에 기반한 스파이킹 신경망은 순열과 같이 시공간 상에 분포된 스파이크 패턴의 효과적인 학습을 가능하게 한다. 그러나 스파이킹 신경망 계산을 위해서는 매 단위 시간마다 막 전위와 같은 내부 상태 업데이트가 필요하며 이는 많은 계산 시간을 요구한다. 이러한 이유로 효율적인 스파이킹 시뮬레이션을 하기 위해서는 뉴런의 내부 상태 업데이트가 병렬적으로 처리되어야 한다. 분산 프로세서와 로컬 메모리 구조를 가지는 뉴로모픽 하드웨어는 병렬 계산을 가능하게 하며 이벤트 기반 지역 정보를 통해 스파이킹 신경망을 학습시킬 경우 그 효율성이 극대화된다. 그러나 범용적인 이벤트와 지역 정보에 기반한 스파이킹 신경망 학습 방법은 아직 존재하지 않으며 특히, 연관 리콜에 관한 연구는 아직 이뤄지지 않고 있다. 이 논문에서는 단일 단계 예측 및 시퀀스 간 예측, 즉 연관 리콜이 가능한 n-SPSNN (nth order-predicting SNN)을 소개한다. 이러한 기능의 핵심으로, LbAP (learning by backpropagating action potential) 알고리즘이라는 새로운 학습 알고리즘을 제안한다. LbAP 알고리즘은 (i) 시냅스 후 이벤트 기반 학습 (ii) 시간적 로컬 데이터만 사용 iii) 경쟁으로 인한 가중치 정규화 효과 (iv) 빠른 학습의 특징을 가지고 있다. 가장 중요한 것은 LbAP 알고리즘이 로컬 데이터만을 이용해 전체 SPSNN에 대한 통합 학습 프레임워크를 제공한다는 것이다. SPSNN의 학습 능력은 주로 은닉층 뉴런의 수 h에 의해 결정된다. 은닉 뉴런 수 h가 학습 시퀀스 길이 l의 두 배보다 클 때 시퀀스 예측 정확도는 최대 값 (~ 1)에 도달한다. 또한 SPSNN은 최신의 시퀀스 학습 네트워크인 LSTM (long short-term memory) 및 GRU (gated recurrent unit)에 비해 입력 인코딩 오류에 대한 높은 내성을 가진다. 성공적인 학습을 위해 필요한 SPSNN 시냅스 동작 수와 LSTM 및 GRU의 행렬 곱 수를 비교한 결과, SPSNN은 다른 두 네트워크에 비해 약 100배의 효율성을 보였다. SPSNN의 높은 효율성은 LbAP 알고리즘에 기인하는 SPSNN의 빠른 학습에서 비롯된 것으로 볼 수 있다. 뉴로모픽 하드웨어에 저항 스위치와 같은 비휘발성 메모리를 적용할 경우 더욱 효율적인 신경망 학습을 구현할 수 있다. 저항 스위치 어레이의 행렬-벡터 곱셈은 신경망에서의 스파이크 전파 과정과 유사하다. 입력 전압 벡터에 대한 전류 응답을 측정함으로써 뉴로모픽 하드웨어에서의 행렬-벡터 곱셈을 효율적으로 처리할 수 있다. 따라서 이진 저항 스위치 어레이로 인공 시냅스 어레이를 구현할 경우, 기존 네트워크에서의 행렬-벡터 계산을 병렬적으로 처리해 계산 속도를 높일 수 있다. 그러나 기존의 스파이킹 신경망은 시냅스 가중치를 저장하기 위해 다중 비트가 필요하다. 이는 이진 저항 어레이를 이용한 뉴로모픽 하드웨어의 시냅스 어레이 구현을 어렵게 만든다. 또한 다중 비트 정밀도를 사용하면 메모리 사용량이 증가하고 복잡한 패턴 인식 작업 시 스파이킹 신경망의 계산 효율성을 감소시킨다. 따라서 본 연구에서는 이진 시냅스 가중치 (-1, 1)를 가진 스파이킹 신경망에 대한 새로운 이벤트 기반 가중치 이진화 알고리즘을 제안한다. eWB (event-based weight binarization algorithm for spiking neural networks) 알고리즘은 주어진 제약 내에서 매개 변수를 최적화하는 라그랑주 승수법을 기반으로 한다. eWB 알고리즘은 (i) 지역 정보만을 통해 이벤트 기반 점차적 가중치 이진화 (ii) eRBP (event-driven random backpropagation)와 같은 이벤트 기반 학습 알고리즘과 완전한 호환성 (iii) 이진 가중치 제한 조건을 포함한 다양한 가중치 제한 조건을 처리할 수 있다. 이를 증명하기 위해 eWB와 eRBP를 결합한 이진 가중치를 학습하는 단일 알고리즘인 eWB-eRBP 구현했다. 완전 연결을 가지는 스파이킹 신경망에서 eWB-eRBP를 MNIST를 학습시켰을 시 95.35%의 정확도를 달성했다.Spiking neural networks (SNNs) are believed to offer solutions to biologically inspired and energy-efficient computation. SNNs are dynamics models that process and convey data by means of asynchronous spike events. The spikes are sparse in time and space and have high information content. The rich dynamics of SNNs enable the effective learning of complex spatiotemporal firing patterns in a dynamic domain. However, internal state updates, e.g., membrane potential, are required every timestep, which requires a lot of computation time. Thus, the internal state updates of neurons must be processed in parallel for efficient spiking simulation. Distributed processors and local memories enable this parallel computation in dedicated neuromorphic hardware. Event-based weight update using local data can maximize the computational efficiency of neuromorphic hardware. However, the universal SNN learning algorithm based on the event and local data is still missing, especially associative recall. In this paper, we introduce an nth order sequence-predicting SNN (n-SPSNN), which is capable of single-step prediction and sequence-to-sequence prediction, i.e., associative recall. As a key to these capabilities, we propose a new learning algorithm, named the learning by backpropagating action potential (LbAP) algorithm, which features (i) postsynaptic event-driven learning, (ii) access to topological and temporal local data only, (iii) competition-induced weight normalization effect, and (iv) fast learning. Most importantly, the LbAP algorithm offers a unified learning framework over the entire SPSNN based on local data only. The learning capacity of the SPSNN is mainly dictated by the number of hidden neurons h; its prediction accuracy reaches its maximum value (~1) when the hidden neuron number h is larger than twice training sequence length l, i.e., h ≥ 2l. Another advantage is its high tolerance to errors in input encoding compared to the state-of-the-art sequence learning networks, namely long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). Additionally, its efficiency in learning is approximately 100 times that of LSTM and GRU when measured in terms of the number of synaptic operations until successful training, which corresponds to multiply-accumulate operations for LSTM and GRU. This high efficiency arises from the higher learning rate of the SPSNN, which is attributed to the LbAP algorithm. Applying a nonvolatile memory to neuromorphic hardware leverage the computational efficiency in matrix-vector multiplication. Resistance switch is a promising candidate for nonvolatile memory. The binary resistance switch array implements efficient matrix-vector multiplication by measuring the output current vector to the applied input voltage. The spike propagation in SNNs can be applied to the matrix-vector multiplication in the resistive switch array. Thus, the parallel computation can be accelerated when implementing an artificial synapse array with a binary resistance switch array. However, SNNs require synaptic weights with multi-bit precision, which is not suitable for neuromorphic hardware using binary resistance switches. Also, using multi-bit precision on neuromorphic hardware increases the memory footprint and reduces computational efficiency. In this regard, we propose a novel event-based weight binarization (eWB) algorithm for SNNs with binary synaptic weights (-1, 1). The eWB algorithm is based on the Lagrange multiplier method, which optimizes parameters within given constraints. The algorithm features (i) event-based asymptotic weight binarization using local data only, (ii) full compatibility with event-based learning algorithms (e.g., spike timing-dependent plasticity and event-driven random backpropagation (eRBP) algorithm), and (iii) the capability to address various constraints (including the binary weight constraint). As a proof of concept, we combine eWB with eRBP (eWB-eRBP) to obtain a single algorithm for learning binary weights to generate correct classifications. Fully connected SNNs were trained using eWB-eRBP and achieved an accuracy of 95.35% on MNIST.1. Introduction 1 1.1. Spiking neural networks (SNNs) 1 1.2. Dedicated hardware for spiking neural network 4 1.3. Bibliography 8 2. Literature 10 2.1. Sequence-predicting SNN 10 2.2. Binarized SNN 13 2.3. Bibliography 15 3. SPSNN: nth order sequence-predicting spiking neural network 18 3.1. Introduction 18 3.2. Sequence-predicting spiking neural network and learning algorithm 20 3.2.1. Sequecne prediction principle and network architecture 20 3.2.2. Learing by backpropagating action potentail (LbAP) algorithm 24 3.2.3. Training method and capabiltiy evaluation in detail 28 3.3. Results 31 3.3.1. Sequene-prediction capacity 31 3.3.2. Associative recall (sequence-to-sequence prediction) 38 3.3.3. Robustness of learning and inference to variability in sequence 40 3.3.4. Learning efficiency 44 3.4. Conclusion 47 3.5. Appendix 49 3.6. Bibliography 51 4. eWB: Event-based weight binarization algorithm for spiking neural networks 54 4.1. Introduction 54 4.2. eWB algorithm 55 4.2.1. Lagrange multiplier method 55 4.2.2. eWB algorithm 57 4.2.3. eWB-eRBP algorithm 58 4.2.4. Non-optimal weight binarization algorithm 62 4.3. Results 62 4.3.1. Classification accuracy 63 4.3.2. Weight binarization 67 4.3.3. Computational complexity 69 4.4. Discussion 73 4.5. Conclusion 76 4.6. Appendix 76 4.7. Bibliography 80 5. Conclusion 82 Abstract (in Korean) 84박

한국 중소기업의 환경경영과 혁신성에 관한 실증연구: 정부지원효과를 중심으로

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 기술경영학과(기술경영전문대학원), 2015.2 ,[iv, 28p :]오늘날, 대내외적으로 환경에 대한 관심도가 증가하고 환경의식 또한 높아짐으로 인하여 국내 기업들로 하여금 환경경영체제 구축의 필요성을 느끼게 하고 있다. 이에 한국 정부 역시 기업들에게 환경경영을 독려하기 위해 다양한 지원과 정책을 내놓고 있지만, 비교적 열악하고 제한된 자원을 가진 국내 중소기업의 환경적 혁신을 촉진시킬 수 있는 구체적인 방안을 내놓지 못하고 있다. 또한, 선행연구들도 환경경영의 개념과 범위에 대한 연구와 기업의 환경이미지 구축, 경제적 성과 향상 등에 대한 실증적 연구는 이루어졌지만, 아직 국내의 환경경영체제를 구축하는 요소와 환경적 혁신의 상응관계에 대한 연구는 미흡하다고 할 수 있다. 그래서 본 연구는 먼저 상관관계 분석과 로지스틱 회귀분석을 통하여 환경적 혁신과 관련된 요소들 사이에서 유의미한 결론을 도출하였다. 그리고 관련된 요소들 중 정부의 지원을 조절변수로 두고 조절회귀분석을 통하여 다른 요소들과 환경적 혁신 사이에서 어떤 영향을 미치는지 분석하여 국내 기업이 환경경영을 하는데 도움을 줄 수 있는 요소에 대해 연구해보고자 하였다. 또한 연구를 진행하면서 겪은 한계점과 연구를 통하여 얻은 시사점에 대해서도 언급하였다. 결국 이 페이퍼의 목적은 제조업 중심 중소기업들을 대상으로 대기업과 비교하여 환경경영체제를 구축하는 요소와 환경적 혁신에 대한 상응관계를 파악하고, 더불어 그 요소들과 환경적 혁신 사이에서 정부지원의 조절효과를 알아봄으로써 고려해야 할 요소에 초점을 맞추어 경제적 수익성과 환경적 지속가능성을 동시에 고려할 수 있는 환경경영의 체제를 연구하고자 함에 있다.한국과학기술원 :기술경영학과(기술경영전문대학원)