특발성 폐섬유증에서 영상 및 인공지능 기반 일산화탄소확산능 예측

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 의과대학 의료기기산업학과, 2023. 8. 이창현.Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a progressive lung disease characterized by the formation of scar tissue, resulting in impaired gas exchange. Diffusing capacity of the lung for carbon monoxide (DLCO) measures the degree of gas exchange in lung alveoli. We aimed to explore and develop artificial intelligence (AI) models to predict DLCO using flow-volume curve images and quantitative CT features (QCT). Flow-volume curves from 272 IPF patients enrolled at Seoul National University Hospital (SNUH) in South Korea from 2015 to 2019 (age=69±8, height=162±8cm, weight=63±10kg, M:F=201:71) were retrospectively collected and analyzed. QCT features from 60 IPF patients (age=70±5, height=164±6cm, weight=68±9kg male:female=53:7) were retrospectively collected from 2018 environmental lung disease study cohort (ENV18) at SNUH and analyzed. DLCO%pred was successfully predicted from flow-volume curve (mean absolute error=4.33, R2=0.91). DLCO%pred prediction with QCT features were limited due to small sample size, but the data provided insights on regional lung structure-function relationship in DLCO%pred prediction. Successful prediction of DLCO from spirometry-measured flow-volume curve images suggest that the dynamic pattern of the flow-volume curve may contain comprehensive information of the lung structure-function. Future development of the model may include predicting follow-up DLCO after 1 year. Further application may elucidate how specific shape or image features from flow-volume curve and QCT data link gas ventilation and gas exchange.특발성 폐 섬유화 (Idiopathic pulmonary fibrosis, IPF)는 흉부에 흉터 조직이 형성되어 기체 교환에 장애를 초래하는 진행성 폐질환이다. 일산화탄소확산능 검사 (Diffusing capacity of the lung for carbon monoxide, DLCO)는 폐포의 기체 교환 정도를 측정하는 방법이다. 기류-용적 곡선 (flow-volume) 이미지와 정량적 CT (Quantitative CT, QCT) 변수들을 이용하여 DLCO를 예측하기 위한 인공지능(AI) 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 2015년부터 2019년까지 한국의 서울대병원(SNUH)에 등록된 272명의 IPF 환자의 기류-용적 곡선(연령=69±8, 신장=191±8cm, 체중=63±10kg, 남:여=201:71)을 후향적으로 수집하여 분석하였다. 60명의 IPF 환자(연령=70±5, 신장=196±6cm, 체중=68±9kg 남:여=53:7)의 QCT 변수들은 서울대병원의 2018 환경 폐 질환 연구 코호트(ENV18)에서 후향적으로 수집하여 분석하였다. 기류-용적 곡선을 통해 DLCO%pred를 성공적으로 예측할 수 있었다. (MAE=4.33, R2=0.91). 이는 기류-용적 곡선이 폐기능에 대한 포괄적인 병리 생리학적 정보를 포함하고 있을 수 있다는 것을 시사한다. QCT 변수를 사용한 DLCO%pred 예측은 샘플 크기가 작기 때문에 제한되었지만 이들은 지역적 폐 구조-기능 관계에 대한 통찰력을 제공한다. 폐활량계 (spirometry)의 기류-용적 곡선 이미지로부터 DLCO의 성공적인 예측은 기류-용적 곡선의 동적 패턴이 폐 구조-기능의 포괄적인 정보를 포함할 수 있음을 시사한다. 향후 모델의 개발은 1년 후의 DLCO를 예측하는 분석을 진행할 수 있다. 더 나아가 산소 환기와 기체 교환과 관련된 특정한 형태나 이미지 특징들이 기류-용적 곡선과 QCT 데이터로부터 어떻게 연관되는지에 대한 추가적인 분석이 진행될 수 있다.Chapter 1. Introduction 1 1.1. Background 1 1.2. Purpose 4 1.3. Thesis Overview 5 Chapter 2. Materials and Methods 6 2.1. Research Design and Patient Data Collection 6 2.2. Image Data Denoising 7 2.3. Development of the Deep Learning Model 7 2.4. Development of the Machine Learning Model 9 2.5. CT Image Processing and QCT 10 2.6. Model Evaluation and Statistical Analysis 11 Chapter 3. Results 19 3.1. Predicting DLCO%pred with Flow-Volume Curve 19 3.2. Predicting DLCO%pred with Spirometry Data 20 3.3. Predicting DLCO%pred with QCT 21 3.4. Performance Comparison with Limited Dataset 22 Chapter 4. Discussion 29 4.1. Model Performance Comparison 29 4.2. Regional Structure and Function Relationship 30 4.2. Limitations and Future Work 33 Chapter 5. Conclusion 36 5.1. Overview 36 5.2. DLCO%pred Prediction with Flow-Volume Curve 36 5.3. DLCO%pred Prediction with Spirometry Data 37 5.4. DLCO%pred Prediction with QCT 37 5.5. Concluding Remarks 38 References 40 Abstract in Korean 47석

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학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 재료공학부, 2017. 2. 정관수.The Drucker - Prager yield criterion is used in conjunction with its associated flow rule to find the elastic/plastic stress and strain distributions within the rotating annular disks under plane stress conditions. The main distinguished feature of the model, as compared to typical models used for analysis of rotating disks, is that the material is plastically compressible. Also, in contrast to many models used for analysis of rotating disks, the constitutive equations involve strain rates rather than strains. However, using an approach proposed elsewhere the solution for strain rates is reduced to one non-linear ordinary differential equation and two linear ordinary differential equations. These equations can be solved one by one, which significantly simplifies the numerical treatment and increases the accuracy of numerical solution. The strain solution requires a numerical technique to evaluate ordinary integrals. An example is presented to illustrate the general solution. The primary objective of this paper is to examine the effect of the parameter that controls the deviation of the Drucker-Prager yield criterion from the von Mises yield criterion and the geometric parameter that controls the profile of hyperbolic discs on the stress distribution at loading and the residual stress distribution.1 Introduction 1 2 Disk of Constant Thickness 4 2.1 Statement of the problem 4 2.2 Solution 8 2.3 Illustrative example 19 3 Disk of Variable Thickness 28 3.1 Statement of the problem 28 3.2 Solution 31 3.3 Residual stresses 37 4 Validation of model 48 5 Conclusions 52 Bibliography 54 Korean abstract 57Docto

NiFeCuNiFeCoCuCo 스핀밸브 다층박막의 다중기억 자기저항 메모리 응용에 관한 연구

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본 발명은 지식 구조를 기반으로 한 검색 서비스 제공 방법 및 장치에 관한 것으로, 상기 검색 서비스 제공 방법은 사용자가 입력한 쿼리에 대응되는 문서를 검색 및 제공하는 단계; 상기 문서에 대응되는 지식 구조를 생성하여 추가 제공하는 단계; 상기 지식 구조에 포함된 다수의 키워드 중 하나가 선택되면, 상기 키워드를 포함하는 관련 문서들을 추가 검색하는 단계; 상기 관련 문서들의 지식 구조와 상기 문서의 지식 구조를 비교 분석하여 문서간 유사도를 계산하는 단계; 및 상기 유사도 계산 결과를 기반으로 문서 추천 동작 또는 문서 제공 동작을 수행하는 단계를 포함할 수 있다