Standard methods estimating the power spectral density(PSD) from an irregularly sampled cardiac event series require deriving a new evenly-spaced signal applicable to those methods. To avoid that requirement, in this study, the power spectrum of heart rate variability was estimated by Lomb-Scargle's algorithm, which is a means of obtaining PSD estimates directly from irregularly sampled timeseries observed in astronomy. To assess the performance of Lomb-Scargle algorithm in the power spectral analysis of heart rate variability, it was applied to various cardiac event series derived through integral pulse frequency modulation model(IPFM) simulation and from real ECG signals, and the resultant power spectra was compared with those obtained by a conventional method based on the FFT. In result, it is concluded that Lomb-Scargle's periodogram is very effective in the power spectral analysis of heart rate variability, especially in the presence of arrhythmia and/or dropouts of cardiac events.
Spatial variability is an inherent characteristic of soil, and auto-correlation length (ACL) is a very important parameter in the reliability or probabilistic analyses of geotechnical engineering that consider the spatial variability of soils. Current methods for estimating the ACL need a large amount of laboratory or in-situ experiments, which is a great obstacle to the application of random field theory to geotechnical reliability analysis and design. To estimate the ACL reasonably and efficiently, we propose a micro-structure based numerical simulation method. The quartet structure generation set algorithm is used to generate stochastic numerical micro-structure of soils, and scanning electron microscope test of soil samples combined with digital image processing technique is adopted to obtain parameters needed in the QSGS algorithm. Then, 2-point correlation function is adopted to calculate the ACL based on the generated numerical micro-structure of soils. Results of a case study shows that the ACL can be estimated efficiently using the proposed method. Sensitivity analysis demonstrates that the ACL will become stable with the increase of mesh density and model size. A model size of $300{\times}300$ with a grid size of $1{\times}1$ is suitable for the calculation of the ACL of clayey soils.
본 연구는, 방사성탄소연대측정방법에 내재되어 있는 변동성을 유발하는 요인과 그 크기를 파악하고, 측정치들을 기반으로 한 고고학적 연대의 합의값을 도출하는 것에 그 목적이 있다. 이를 위해 동일한 샘플을 서로 다른 기관에 보내어 얻는 실험을 시행하였고, 실험을 통해 얻은 자료는 베이지안 방법을 이용해서 분석하였다. 분석결과로부터 측정기관, 메가샘플의 종류가 방사성탄소연대측정방법의 변동성을 야기하는 요인이 될 수 있음을 판단할 수 있었으며, 각 요인으로 인한 변동성의 크기는 약 10년 내외임을 확인했다. 기관 내에 존재하는 탄소연대측정의 변동성은 각 기관에서 보고하는 측정오차로 간주해도 무방하다는 사실 또한 밝혀냈다. 자료의 실제 연대를 알고 있다는 가정 하에서, 여러 개의 탄소연대측정치로부터 도출된 합의값은 실제 샘플의 연대와 일치했으며, 합의값의 변동성은 개별적인 탄소연대측정치의 변동성보다 훨씬 줄어드는 현상을 관찰할 수 있었다.
Purpose: This study aimed to examine premenstrual symptoms (PMS) of shift nurses and identify the association between PMS, sleep, and occupational stress. Methods: This study was conducted with a secondary data analysis that used data from the Shift Work Nurse's Health and Turnover study. The participants were 258 nurses who were working in shifts including night shifts. PMS, sleep patterns (sleep time and sleep time variability), sleep quality, and the occupational stress of each participant were measured using the Moos Menstrual Distress Questionnaire, a sleep diary, an actigraph, the Insomnia Severity Index, and the Korean Occupational Stress Scale, respectively. Data were analyzed using SPSS 23 and STATA 15.1 to obtain descriptive statistics, Pearson's correlation coefficients, multiple linear regression with generalized estimating equations (GEE) and Baron and Kenny's mediating analysis. Results: The average PMS score, average sleep time, average sleep time variability, average sleep quality score, and average occupational stress score of the participants was 53.95 ± 40.45, 7.52 ± 0.89 hours, 32.84 ± 8.43%, 12.34 ± 5.95, and 49.89 ± 8.98, respectively. A multiple linear regression analysis with GEE indicated that sleep time variability (B = 0.86, p = .001), and sleep quality (B = 2.36, p < .001) had negative effects on nurses' PMS. We also found that sleep quality had a complete mediating effect in the relationship between occupational stress and PMS. Conclusion: These findings indicate that both sleep time variability and sleep quality are important factors associated with PMS among shift work nurses. To improve shift nurses' PMS status, strategies are urgently needed to decrease sleep time variability and increase sleep quality.
Mean-reverting analysis refers to a way of estimating the underlining tendency after new data has evoked the variation in the equilibrium state. In this paper, we propose a new method to interpret the specular portraits of Premature Ventricular Contraction(PVC) arrhythmia by applying K-means unsupervised learning algorithm on electrocardiogram(ECG) data. Aiming at this purpose, we applied a mean-reverting model to analyse Heart Rate Variability(HRV) in terms of the modified poincare plot by considering PVC rhythm as the component of disrupting the homeostasis state. Based on our experimental tests on MIT-BIH ECG database, we can find the fact that the specular patterns portraited by K-means clustering on mean-reverting HRV data can be more clearly visible and the Euclidean metric can be used to identify the discrepancy between the normal sinus rhythm and PVC beats by the relative distance among cluster-centroids.
Heart rate variability (HRV) in electrocardiogram (ECG) is an important index for understanding the health status of heart and the autonomic nervous system. Most HRV analysis approaches are based on the proper heart rate (HR) data. Estimation of heart rate is thus a key process in the HRV study. In this paper, we report an innovative method to estimate the heart rate. This method is mainly based on the concept of periodicity transform (PT) and instantaneous period (IP) estimate. The method presented is accordingly called the "PT-IP method." It does not require ECG R-wave detection and thus possesses robust noise-immune capability. While the noise contamination, ECG time-varying morphology, and subjects' physiological variations make the R-wave detection a difficult task, this method can help us effectively estimate HR for medical research and clinical diagnosis. The results of estimating HR from empirical ECG data verify the efficacy and reliability of the proposed method.
Kang, Dong-Woo;Bae, Kyun-Seop;Houk, Brett E.;Savic, Radojka M.;Karlsson, Mats O.
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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제16권2호
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pp.97-106
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2012
The pharmacokinetics/pharmacodynamics analysis software NONMEM$^{(R)}$ output provides model parameter estimates and associated standard errors. However, the standard error of empirical Bayes estimates of inter-subject variability is not available. A simple and direct method for estimating standard error of the empirical Bayes estimates of inter-subject variability using the NONMEM$^{(R)}$ VI internal matrix POSTV is developed and applied to several pharmacokinetic models using intensively or sparsely sampled data for demonstration and to evaluate performance. The computed standard error is in general similar to the results from other post-processing methods and the degree of difference, if any, depends on the employed estimation options.
This study is to present the method for estimating groundwater recharge with temporal-spatial variability using the SWAT model which can represent the heterogeneity of the watershed. The SWAT model can simulate daily surface runoff, evapotranspiration, soil storage, recharge, and groundwater flow within the watershed. The model was applied to Musimcheon watershed located in the upstream of Mihocheon watershed. Hydrological components were determined for the period 2001 - 2004, and the validity of the results was tested by comparing the estimated runoff with the observed runoff data at the outlet of the catchment. The results of temporal and spatial variations of recharge were presented, This study suggests that variations in recharge can be significantly affected by subbasin slope as well as land use changes.
Ground investigation data to be used as a basis for geotechnical analysis and foundation design are usually troubled with large uncertainty, due to natural variability and limited number of data. Statistical methods can be a rational tool for handling such uncertain ground data, in particular with a view to the selection of characteristic values for estimating ground design parameters used in design. The characteristic values of soil properties for use in geotechnical design have oftenly based on not only a subjective judgment but also engineer's past acumulated experience. This paper discussed some statistical methods which can handle such intrinsic ground uncertainty data with a case design in a rational manner.
Purpose: This study was performed to find correlations between Edema Index and Heart Rate Variability(HRV) conducted in early postpartum period. Methods: 17 postpartum women were participated in this study which was conducted with Inbody 720(Biospace Co. Ltd.) and SA-6000(Medicore Co. Ltd.). Edema Index(Extra Cellular Water/Total Body Water) was calculated after body composition analysis and HRV result(TP, VLF, LF, HF, HF norm, LF norm, LF/HF ratio) was analysed within a week after delivery. Results: There was no significant correlations between Edema Index and HRV results in time domain analysis. also Edema Index and TP, LF, HF, LF/HF ratio have no significant correlations in frequency domain analysis. but only VLF data has significance compared with Edema Index. Conclusions: It can be suggested that VLF results analysed by HRV can be useful reference estimating postpartum edema especially occurs in early postpartum period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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