Outcomes of Treatment for Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumors: Different Clinical Features Associated with Neurofibromatosis Type 1

PURPOSE: Malignant peripheral nerve sheath tumors (MPNSTs) are a rare subtype of sarcoma that occur spontaneously or in association with neurofibromatosis type 1 (NF-1). This study aimed to clinically differentiate these types of MPNSTs. MATERIALS AND METHODS: The study reviewed 95 patients diagnosed with and treated for MPNST at Yonsei University Health System, Seoul, Korea over a 27-year period. The clinical characteristics, prognostic factors, and treatment outcomes of sporadic MPNST (sMPNST) and NF-1 associated MPNST (NF-MPNST) cases were compared. RESULTS: Patients with NF-MPNST had a significantly lower median age (32 years vs. 45 years for sMPNST, p=0.012), significantly larger median tumor size (8.2 cm vs. 5.0 cm for sMPNST, p < 0.001), and significantly larger numbers of imaging studies and surgeries (p=0.004 and p < 0.001, respectively). The 10-year overall survival (OS) rate of the patients with MPNST was 52±6%. Among the patients with localized MPNST, patients with NF-MPNST had a significantly lower 10-year OS rate (45±11% vs. 60±8% for sMPNST, p=0.046). Univariate analysis revealed the resection margin, pathology grade, and metastasis to be significant factors affecting the OS (p=0.001, p=0.020, and p < 0.001, respectively). Multivariate analysis of the patients with localized MPNST identified R2 resection and G1 as significant prognostic factors for OS. CONCLUSION: NF-MPNST has different clinical features from sMPNST and requires more careful management. Further study will be needed to develop specific management plans for NF-MPNST.ope

人的會社의 課稅方案 : 파트너십 방식과 S corporation 방식의 비교검토를 통한 입법안

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :법학과,2005.Maste

Study on Hangul font characteristics using CNN

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 통계학과, 2017. 2. 원중호.로마자에 대한 수치적 분류체계는 잘 발달되어 있지만. 한글 서체 분류를 위한 기준은 수치적으로 정의되어 있지 않다. 본 연구의 목표는 한글 서체 분류를 위한 수치적 기준을 세우기 위해, 서체 스타일을 구분하는 중요한 특징들을 찾는 것이다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)를 사용하여 명조와 고딕 스타일을 구분하는 모형을 세우고, 뉴럴 네트워크의 컨볼루션 필터(convolution filter)를 분석해 두 스타일의 특징을 결정하는 피처(feature)를 찾고자 한다. 문자 자체를 분류하는 문제가 아닌, 서체 스타일의 특정 부분을 학습하는 것이므로 문자에 대한 정보를 주었을 때 부분적 특징을 더 잘 찾아내는지 연구하고자 한다.1. 서론 1 1.1. 연구배경 1 1.2. 연구목표 2 2. Convolutional Neural Network 3 2.1. Back-propagation 4 2.2. Convolution Layer 5 2.3. Pooling Layer 9 2.4. Fully Connected Layer 10 2.5. Activation Function 10 3. Visualization Method 13 3.1 Deconvolution Visualization 13 3.2 Saliency Maps 15 4. 한글 서체 특징 연구 17 4.1. 데이터 18 4.2. 모형구조 19 4.3. 시각화 22 4.4. 테스트 36 5. 결론 40 6. 참고문헌 42 Appendix A 표 44 Appendix B 그림 45 B.1 첫 번째 컨볼루션층 45 B.2 두 번째 컨볼루션층 46 B.3 완전 연결층 48 B.4 출력층 56 Abstract 57Maste