The rapid proliferation of wireless networks and mobile computing applications has changed the landscape of network security. Anomaly detection is a pattern recognition task whose goal is to report the occurrence of abnormal or unknown behavior in a given system being monitored. This paper presents an efficient rough set based anomaly detection method that can effectively identify a group of especially harmful internal attackers - masqueraders in cellular mobile networks. Our scheme uses the trace data of wireless application layer by a user as feature value. Based on this, the used pattern of a mobile's user can be captured by rough sets, and the abnormal behavior of the mobile can be also detected effectively by applying a roughness membership function with the age of the user profile. The performance of the proposed scheme is evaluated by using a simulation. Simulation results demonstrate that the anomalies are well detected by the proposed scheme that considers the age of user profiles.
Shridhar, Krithiga;Dey, Subhojit;Bhan, Chandra Mohan;Bumb, Dipika;Govil, Jyostna;Dhillon, Preet K
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.16
no.5
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pp.1953-1958
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2015
Background: In India, cancer accounts for 7.3% of DALY's, 14.3% of mortality with an age-standardized incident rate of 92.4/100,000 in men and 97.4/100,000 in women and yet there are no nationwide screening programs. Materials and Methods: We calculated age-standardized and age-truncated (30-69 years) detection rates for men and women who attended the Indian Cancer Society detection centre, New Delhi from 2011-12. All participants were registered with socio-demographic, medical, family and risk factors history questionnaires, administered clinical examinations to screen for breast, oral, gynecological and other cancers through a comprehensive physical examination and complete blood count. Patients with an abnormal clinical exam or blood result were referred to collaborating institutes for further investigations and follow-up. Results: A total of n=3503 were screened during 2011-12 (47.8% men, 51.6% women and 0.6% children <15 years) with a mean age of 47.8 yrs (${\pm}15.1yrs$); 80.5% were aged 30-69 years and 77.1% had at least a secondary education. Tobacco use was reported by 15.8%, alcohol consumption by 11.9% and family history of cancer by 9.9% of participants. Follow-up of suspicious cases yielded 45 incident cancers (51.1% in men, 48.9% in women), consisting of 55.5% head and neck (72.0% oral), 28.9% breast, 6.7% gynecological and 8.9% other cancer sites. The age-standardized detection rate for all cancer sites was 340.8/100,000 men and 329.8/100,000 women. Conclusions: Cancer screening centres are an effective means of attracting high-risk persons in low-resource settings. Opportunistic screening is one feasible pathway to address the rising cancer burden in urban India through early detection.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.2
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pp.315-326
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2007
The rapid proliferation of wireless networks and mobile computing applications has changed the landscape of network security. Anomaly detection is a pattern recognition task whose goal is to report the occurrence of abnormal or unknown behavior in a given system being monitored. This paper presents a dynamic anomaly detection scheme that can effectively identify a group of especially harmful internal masqueraders in cellular mobile networks. Our scheme uses the trace data of wireless application layer by a user as feature value. Based on the feature values, the use pattern of a mobile's user can be captured by rough sets, and the abnormal behavior of the mobile can be also detected effectively by applying a roughness membership function with both the age of the user profile and weighted feature values. The performance of our scheme is evaluated by a simulation. Simulation results demonstrate that the anomalies are well detected by the proposed dynamic scheme that considers the age of user profiles.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.9
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pp.1224-1231
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2018
Automatic age estimation has been used in many social network applications, practical commercial applications, and human-computer interaction visual-surveillance biometrics. However, it has rarely been explored. In this paper, we propose an automatic age estimation system, which includes face detection and convolutional deep learning based on an inception module. The latter is a 22-layer-deep network that serves as the particular category of the inception design. To evaluate the proposed approach, we use 4,000 images of eight different age groups from the Adience age dataset. k-fold cross-validation (k = 5) is applied. A comparison of the performance of the proposed work and recent related methods is presented. The results show that the proposed method significantly outperforms existing methods in terms of the exact accuracy and off-by-one accuracy. The off-by-one accuracy is when the result is off by one adjacent age label to the above or below. For the exact accuracy, the age label of "60+" is classified with the highest accuracy of 76%.
Purpose: This study was done to evaluate factors affecting active early detection behaviors of breast cancer and performance rate of breast self examination (BSE), physical examination and mammography. Methods: The participants were 264 women from an outpatient breast clinic of a university hospital and materials were collected from March 2007 to February 2008 using a structured questionnaire. The data were analyzed using $x^2$ test, logistic analysis. Results: The rate for BSE was 58.3%, for physical examination, 55.3% and for mammography experience, 63.4%. Women with all of these active early detection behaviors accounted for 31.8% of the participants. Various factors such as age, income, marital status, and menopause showed increased significant performance rate. The explanation power of logistic model was 48.5%, and was significant for age, income and health belief. Factors related to high performance rate were being over 40 years of age, high income and high health belief score. Conclusion: Active early detection behaviors were not high in spite of marked increases in breast cancer incidence. Encouragement for women practicing early detection behavior is important, but there is also a need to develop interest and support for the low performance group. More sustained education and public relations are needed to further improve active early detection behavior.
Objective: This study aimed to develop loop-mediated isothermal amplification (LAMP) combined with lateral flow dipstick (LFD) and compare it with LAMP-AGE, polymerase chain reaction (PCR), and standard Salmonella culture as reference methods for detecting Salmonella contamination in animal products and animal production environmental samples. Methods: The SalInvA01 primer, derived from the InvA gene and designed as a new probe for LFD detection, was used in developing this study. Adjusting for optimal conditions by temperature, time, and reagent concentration includes evaluating the specificity and limit of detection. The sampling of 120 animal product samples and 350 animal production environmental samples was determined by LAMP-LFD, comparing LAMP-AGE, PCR, and the culture method. Results: Salmonella was amplified using optimal conditions for the LAMP reaction and a DNA probe for LFD at 63℃ for 60 minutes. The specificity test revealed no cross-reactivity with other microorganisms. The limit of detection of LAMP-LFD in pure culture was 3×102 CFU/mL (6 CFU/reaction) and 9.01 pg/μL in genomic DNA. The limit of detection of the LAMP-LFD using artificially inoculated in minced chicken samples with 5 hours of pre-enrichment was 3.4×104 CFU/mL (680 CFU/reaction). For 120 animal product samples, Salmonella was detected by the culture method, LAMP-LFD, LAMP-AGE, and PCR in 10/120 (8.3%). In three hundred fifty animal production environmental samples, Salmonella was detected in 91/350 (26%) by the culture method, equivalent to the detection rates of LAMP-LFD and LAMP-AGE, while PCR achieved 86/350 (24.6%). When comparing sensitivity, specificity, positive predictive value, and accuracy, LAMP-LFD showed the best results at 100%, 95.7%, 86.3%, and 96.6%, respectively. For Kappa index of LAMP-LFD, indicated nearly perfect agreement with culture method. Conclusion: The LAMP-LFD Salmonella detection, which used InvA gene, was highly specific, sensitive, and convenient for identifying Salmonella. Furthermore, this method could be used for Salmonella monitoring and primary screening in animal products and animal production environmental samples.
Background: Prostate cancer is predominately a disease of older men, with a median age of diagnosis of 68 years and 71% of cancer deaths occurring in those over 75 years of age. While prostate cancer screening is not recommended for men >70 years, fit elderly men with controlled comorbidities may have a relatively long life expectancy. We compare the use of age related PSA with the detection of primary malignant circulating prostate cells mCPCs to detect clinically significant PC in this population. Materials and Methods: All men undergoing PC screening with a PSA >4.0ng/ml underwent TRUS 12 core prostate biopsy (PB). Age, PSA, PB results defined as cancer/no-cancer, Gleason, number of positive cores and percentage infiltration were registered. Men had an 8ml blood sample taken for mCPC detection; mononuclear cells were obtained using differential gel centrifugation and mCPCs were identified using immunocytochemistry with anti-PSA and anti-P504S. A mCPC was defined as a cell expressing PSA and P504S; a positive test as at least one mCPC detected/sample. Diagnostic yields for subgroups were calculated and the number of avoided PBs registered. Esptein criteria were used to define small grade tumours. Results: A total of 610 men underwent PB, 398 of whom were aged <70yrs. Men over 70 yrs had: a higher median PSA, 6.24ng/ml versus 5.59ng/ml (p=0.04); and a higher frequency of cancer detected 90/212 (43%) versus 134/398 (34%) (p=0.032). Some 34/134 cancers in men <70yrs versus 22/90 (24%) of men >70yrs complied with criteria for active surveillance. CPC detection: 154/398 (39%) men <70yrs were CPC (+), specificity for cancer 86%, sensitivity 88%, 14/16 with a false (-) result had a small low grade PC. In men >70 years, 88/212 (42%) were CPC (+); specificity 92%, sensitivity 87%, 10/12 with a false (-) had small low grade tumours. False (+) results were more common in younger men 36/154 versus 10/88 (p<0.02). With a PSA cutoff of 6.5ng/ml, in men <70yrs, 108 PB would be avoided, missing 56 cancers of which 48 were clinically significant. Using CPC detection, 124 biopsies would be avoided, missing only 2 clinically significant cancers. In men >70 yrs using a PSA >6.5ng/ml would have resulted in 108 PB with 34 PC detected, of which 14(41%) were small low grade tumours. Conclusions: The use of CPC detection in the fit elderly significantly decreases the number of PBs without missing clinically significant cancers, indicating superiority to the use of age-related PSA.
Annually, millions of children die from respiratory virus infections. Human rhinovirus (HRV) is a causative agent of severe respiratory infections in young, elderly, and asthmatic patients with weak immunity. In this study, 9,010 respiratory virus specimens were collected from January 2012 to December 2018 at Dankook University Hospital, Cheonan and examined by real-time reverse transcription polymerase chain reaction. Twelve respiratory viruses were detected. The mean detection rate was 21.3% (N=1,920/9,010), and the mean age of HRV-positive patients was 6.5 years (median age: 1.6 years, range: 0.0~96.0). The detection rate was the highest in July (32.4%) and the lowest in February (8.3%). When the detection rate was analyzed by age group, the detection rate was the second highest in patients aged 10~19 years. The co-infection rate of HRV was 35.3%, and the most common combination was with Adenovirus. Respiratory virus infections are known to occur in children and elderly people with weak immunity. However, in this study, the detection rate was second highest in patients aged 10~19 years. Indeed, the detection rate in this age group was more than 15%, except in January and February. These results suggested that steady-state studies on the infection patterns of HRV are required.
The prevalence of E. coli(K99), Clostridium perfringens and Cryptosporidium parvum on acute diarrhea in suckling Korean native calves was evaluated in the field by a veterinary practice. In diagnosis, fecal samples were directly collected from calves that had diarrhea between 2 and 98 days of age. 40 samples were analyzed in October, 2006 and December, 2006. Clostridium perfringens and Cryptosporidium parvum were detected in 15(37.5%) and 4(10.0%) of the samples from diarrhetic calves, respectively. However, E. coli(K99) was not detected in the samples from diarrhetic calves. There was no significant difference(p>0.05) between October(5, 25.0%) and December(10, 50.0%) in incidence of detected Clostridium perfringens from diarrhetic calves. On the other hand, significant differences (p<0.05) in the detection rate of Clostridium perfringens were found between the within 1 month age and all other age groups. In the detection of Cryptosporidium parvum, there was no significant difference(p<0.05) between October (2, 10.0%) and December(2, 10.0%) in the incidence of detected Cryptosporidium parvum from diarrhetic calves. These results suggest that causative agents of calf diarrhea occurred frequently with Clostridium perfringens infection than E. coli(K99) and Cryptosporidium parvum.
Gastroenteritis with diarrhea is one of the most infectious diseases in the world following respiratory infections. Notably, diarrhea-causing viruses (DVs) cause more than 70% of such cases. In this study, 3,065 stool specimens from patients with diarrhea (median age, 1.1 years; range, 0.0-91.1 years), who were admitted to the DanKook University Hospital, were examined using multiplex reverse transcription PCR (mRT-PCR). The target viruses were astrovirus (AstV), enteric adenovirus (EAdV), group A rotavirus (RotV), norovirus GI (NoV-GI), and norovirus GII (NoV-GII). The mRT-PCR results were analyzed based on various factors such as seasonality, age, presence of co-infection, and analyzed trends. The detection rate of the DVs during the study period was found to be 30.8% (n = 943/3,065). When the detection rate was analyzed monthly, the DV detection rate was found to be highest between December to January. Of the detected DVs, NoV-GII was the most common, accounting for 45.5% of the detected viruses (n = 446/980). Notably, 86.5% (n = 848/980) of the pathogens were detected in individuals who were less than 5 years of age. During the study period, NoV-GII and RotV showed alternating trends. In addition, both the number and rate of co-infections increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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