최근 다약제 내성균주의 출현과 후천성 면역결핍증으로 인한 결핵발병률의 증가는 전세계적으로 중요한 보건문제가 되었다. 따라서 보다 빠르고 신뢰할 만한 진단법은 결핵 박멸을 위한 가장 중요한 필요조건 중의 하나일 것이다. 본 연구는 171명의 환자를 대상으로 폐결핵 진단의 전통적 방법들 (X-선, 항산성 염색, 배양)과 PCR법간의 진단적 가치와 효율성을 비교 검토하기 위해 시행하였다. 흉부 X-선 소견 및 검사 결과 그리고 다른 임상 소견들을 통해 결핵으로 확진된 예는 전체 171건의 검체 중 39예 (22.8%)였다. 이러한 확진을 근거로 할 때 각 검사별 민감도, 특이도, 효율성, 위양성률, 위음성률을 살펴보면 흉부 X-선의 경우 각각 69.2%, 87.1%, 83.0%, 12.9%, 30.8%; 항산성 염색의 경우 79.9%,95.5%,91.8%,4.6%, 20.5%; 배양의 경우 56.4%,99.2%,89.5%,0.8%,43.6%; PCR의 경우 82.1%, 96.2%, 93.0%,3.8%, 17.9%였다. PCR의 경우 가장 높은 민감도 및 효율성과 가장 낮은 위음성률을 보였다. 배양법은 가장 높은 특이도와 가장 낮은 위양성률을 보였다. 결론적으로 PCR은 결핵 진단을 위한 신속하고 효율적인 우수한 검사 방법이므로 일상적 임상 검사로의 활용가치가 매우 높다고 하겠다. 그러나 전통적인 여러 방법들 역시 임상상황에 따라 그 나름대로의 특별한 가치를 지니고 있으므로 철저한 정도관리를 통해 PCR과 병행 한다면 결핵균 검출율을 보다 높일 수 있으리라 판단된다.
반도체(semiconductor) 기술은 1950년대에 집적 회로(integrated circuit, IC)가 발명된 이후 오늘날까지 급속한 발전을 거듭하고 있다. 하나의 완전한 반도체를 제조하기 위해서는 매우 다양하고 긴 공정을 거쳐야 한다. 반도체 제조 생산성을 높이기 위하여 공정들이 종료되기 전에 미리 이상(fault)을 발견하기 위한 이상탐지 및 분류(fault detection and classification, FDC)에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이를 위하여 다양한 반도체 장비에 갖가지 종류의 센서를 부착하여 일정한 시간 간격으로 원하는 값을 측정한다. 이러한 측정 값은 실수 값들의 연속이므로 시계열(time-series) 데이터의 일종이다. 본 논문에서는 반도체 공정에서의 이상탐지 및 클러스터링을 수행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시계열 데이터를 심볼릭 표현법(symbolic representation)으로 변환하여 이상을 탐지하는 기존의 알고리즘을 수정한 것이다. 본 논문의 공헌은 일반적인 시계열 데이터에 대한 기존의 이상탐지 알고리즘을 수정하여 반도체 공정 데이터에 대해서도 활용할 수 있음을 보일 뿐만 아니라, 이상탐지 및 클러스터링의 정확성을 높이는 실험 결과를 제시하는 것이다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 긍정 오류(false positive) 및 부정 오류(false negative)를 모두 발생하지 않았다.
Roslani, April Camilla;Abdullah, Taufiq;Arumugam, Kulenthran
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제13권1호
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pp.237-241
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2012
Objective: Screening for colorectal cancer using guaiac-based fecal occult blood tests (gFOBT) is well established in Western populations, but is hampered by poor patient compliance due to the imposed dietary restrictions. Fecal immunochemical tests (FIT) do not require dietary restriction, but are more expensive than gFOBT and therefore restrict its use in developing countries in Asia. However, Asian diets being low in meat content may not require diet restriction for gFOBT to achieve equivalent results. The objective of this study was to evaluate and compare the validity and suitability of gFOBT and FIT or a combination of the two in screening for colorectal neoplasias without prior dietary restriction in an Asian population. Methods: Patients referred to the Endoscopic Unit for colonoscopy were recruited for the study. Stool samples were collected prior to bowel preparation, and tested for occult blood with both gFOBT and FIT. Dietary restriction was not imposed. To assess the validity of either tests or in combination to detect a neoplasm or cancer in the colon, their false positive rates, their sensitivity (true positive rate) and the specificity (true negative rate) were analyzed and compared. Results: One hundred and three patients were analysed. The sensitivity for picking up any neoplasia was 53% for FIT, 40% for gFOBT and 23.3% for the combination. The sensitivities for picking up only carcinoma were 77.8%, 66.7% and 55.5%, respectively. The specificity for excluding any neoplasia was 91.7% for FIT, 74% for gFOBT and 94.5% for a combination, whereas for excluding only carcinomas they were 84%, 73.4% and 93.6%. Of the 69 with normal colonoscopic findings, FOBT was positive in 4.3%, 23.2 %and 2.9% for FIT, gFOBT, or combination of tests respectively. Conclusion: FIT is the recommended method if we are to dispense with dietary restriction in our patients because of its relatively low-false positivity and better sensitivity and specificity rates.
1988년 8월초부터 9월말동안 영남의료원 내과를 내원한 사람중 1304명에서 대변도말검사를 실시하였으며, 이중 443명에서는 간흡충증 피내반응검사를 하였고, 간흡충증이 의심되는 79명에 대해서는 집란법을 동시에 시행하여 간흡충증을 조사한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 간흡충 감염율은 3.8%였다. 2) 간흡충증 피내반응검사의 감수성은 82.1%(32/39명)이었고, 특이성은 64.6%(261/404명)이었다. 3) 도말검사상 음성이었으나 피내반응검사가 양성이면서 간흡충증이 의심되거나, 양 검사 모두 음성이나 말초 호산구성 세포의 증가로 간흡충증이 의심되는 사람 79명을 집란법으로 조사한 결과 79명중 16명에서 간흡충란이 발견되었다. 4) 도말검사상 음성이었으나 집란법으로 충란이 발견된 16명중 13명은 경감염이었고 3명은 중등감염된 것으로 나타났다. 이상의 결과에서 간흡충증이 의심되는 환자에게는 반드시 대변도말검사와 함께 피내반응검사를 실시하고 필요시 집란법으로 EPG와 EPD을 조사한 후 확진하여 치료하는 것이 바람직하리라 생각된다.
Objectives : Trigeminal neuralgia and hemifacial spasm are caused by vascular compression of the REZ(root entry or exit zone) of the 5th and the 7th cranial nerve. Preoperative detection of neurovascular compression is essential for accurate diagnosis, appropriate treatment, and the good operative results. Three dimensional Fourier Transformation-Constructive Interference in Steady State(3DFT-CISS) images are known to give good contrast between CSF, nerve, and vessels. We applied a 3DFT-CISS imaging technique for the preoperative evaluation of patients with these diseases and estimated the diagnostic accuracy and usefulness of this study. Methods : A series of 71 patients with trigeminal neuralgia and hemifacial spasm were treated by microvascular decompression. Among them 34 patients with trigeminal neuralgia and 24 patients with hemifacial spasm had preoperative CISS images. We compared the radiologic finding with the operative finding, and analysed the diagnostic usefulness of 3DFT-CISS imaging. Results : The sensitivity of CISS images of detecting the neurovascular compression was 90.3% in trigeminal neuralgia and 100% in hemifacial spasm. There were one false-positive and three false-negative cases in trigeminal neuralgia, and one false-positive case in hemifacial spasm. The accuracy in diagnosing the causative vessel was 73.5% in trigeminal neuralgia and 83.3% in hemifacial spasm. Conclusion : CISS image is very useful diagnostic tool for preoperative evaluation of neurovascular compression in patients with trigeminal neuralgia and hemifacial spasm. No additional neuroradiologic examination other than CISS image and MRA is needed for preoperative evaluation of patients with trigeminal neuralgia and hemifacial spasm.
Sarwar, Muhammad Nabeel;UlAmin, Riaz;Jabeen, Sidra
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권5호
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pp.294-302
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2022
Detection of fake news is a complex and a challenging task. Generation of fake news is very hard to stop, only steps to control its circulation may help in minimizing its impacts. Humans tend to believe in misleading false information. Researcher started with social media sites to categorize in terms of real or fake news. False information misleads any individual or an organization that may cause of big failure and any financial loss. Automatic system for detection of false information circulating on social media is an emerging area of research. It is gaining attention of both industry and academia since US presidential elections 2016. Fake news has negative and severe effects on individuals and organizations elongating its hostile effects on the society. Prediction of fake news in timely manner is important. This research focuses on detection of fake news spreaders. In this context, overall, 6 models are developed during this research, trained and tested with dataset of PAN 2020. Four approaches N-gram based; user statistics-based models are trained with different values of hyper parameters. Extensive grid search with cross validation is applied in each machine learning model. In N-gram based models, out of numerous machine learning models this research focused on better results yielding algorithms, assessed by deep reading of state-of-the-art related work in the field. For better accuracy, author aimed at developing models using Random Forest, Logistic Regression, SVM, and XGBoost. All four machine learning algorithms were trained with cross validated grid search hyper parameters. Advantages of this research over previous work is user statistics-based model and then ensemble learning model. Which were designed in a way to help classifying Twitter users as fake news spreader or not with highest reliability. User statistical model used 17 features, on the basis of which it categorized a Twitter user as malicious. New dataset based on predictions of machine learning models was constructed. And then Three techniques of simple mean, logistic regression and random forest in combination with ensemble model is applied. Logistic regression combined in ensemble model gave best training and testing results, achieving an accuracy of 72%.
Purpose: We planned to determine the diagnostic capability of focused assessment with sonography for trauma (FAST) in cases of blunt abdominal injury (BAI). Methods: A retrospective analysis of FAST sheets was performed from April 2002 to December 2004. During the study period, 135 BAI patients were evaluated with FAST at the Emergency Department of Bundang CHA Hospital. Of this group, twenty-eight patients were excluded, leaving 107 patients for analysis. Abdomen CT (computerized tomography) or exploratory laparotomy confirmed the presence of hemoperitoneum. At the secondary survey, patients underwent a three-view FAST examination (LogicQ; General Electric, Waukesha, USA) by an emergency physician, followed within 2 hours by an abdomen CT or exploratory laparotomy. The FAST examination was considered positive if it demonstrated evidence of free intra-abdominal fluid. Results: There were 45 true-positive FAST examination, 57 true-negatives, 1 false-positive, and 4 false negatives (sensitivity 91.8%, specificity 98.3%, positive predictive value 97.8%, negative predictive value 93.4%). The area under the ROC curve was 0.951 for the FAST examination. Conclusion: FAST is a highly reliable method for screening patients suspected of having BAI for the presence or absence of hemoperitoneum.
영상 인증 알고리즘은 군사, 의료 분야 및 스캔된 증빙 문서, 계약서 등 민감한 분야에서 필요하며 원본에 대한 위조 여부를 증명하여야 한다. 인증 분야에서는 지각적 비가시성과 연성이 필요하다. 워터마크의 용량은 클수록 좋으며, 워터마크된 영상만으로 워터마크 추출이 가능한 블라인드 워터마킹은 구현이 어렵지만 가장 바람직하다. 또한 워터마크 추출 과정에서 거짓 긍정과 거짓 부정의 오류가 발생하지 않는 신뢰성은 필수적이다. 이 연구에서는 DCT의 고주파 영역에 계수를 조정하여 워터마크를 삽입하며, 신뢰성을 높이기 위하여 필요하다면 원본 영상의 명도 히스토그램을 보정하는 방법을 사용한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘이 높은 PSNR 값에 의한 지각적 비가시성, 연성, 블라인드 특성을 만족시키며, 스테가노그라피 응용에 적용 가능할 정도로 큰 워터마크의 용량과 히스토그램의 보정에 의한 신뢰성을 가진 것으로 나타났다.
The pathogenesis of the primary spontaneous pneumothorax is the rupture of subpleural bleb or bullae and subsequent sudden collapse of the affected lung. Mostly, the bullae or blebs are present bilaterally, but detecting the number, size, and location of the causating foci by plain chest film is quite difficult . We have performed chest CT scans for detecting the bullous lesions in 33 cases of primary spontaneous pneumothorax, and compared the results with surgical findings.1. Seventy-four blebs were identified in the chest CT scan, and 100 blebs or bullae were detected surgically [ Sensitivity was 0.74 ].2. Diagnosis rate was 80% [40/50] at right upper lobe, 75.7% [28/37] at left upper lobe, 55.6% at right lower lobe, and 25.0% at left lower lobe, respectively.3. Blebs or bullae smaller than 1 cm of its diameter were detected by 57.1% [24/42] of sensitivity, and in the cases of size larger than 1 cm, it revealed 86.2% [50/58] of sensitivity respectively.4. Of the 45 cases, 7 cases were false negative [15.6%], most of these were ruptured or small size [< 0.5 cm]. 5. One case was false positive, which was irregular adhesion at the apex of the lung.6. We could detect blebs or bullae with preoperative CT scans in 84.4% [38/45] of total patients. In conclusion, chest CT scan is a very advantageous diagnostic tool for proper management and preventing recurrence of primary spontaneous pneumothorax patient.
Nowadays, networked computer systems play an increasingly important role in our society and its economy. They have become the targets of a wide array of malicious attacks that invariably turn into actual intrusions. This is the reason computer security has become an essential concern for network administrators. Recently, a number of Detection/Prevention System schemes have been proposed based on various technologies. However, the techniques, which have been applied in many systems, are useful only for the existing patterns of intrusion. Therefore, probe detection has become a major security protection technology to detection potential attacks. Probe detection needs to take into account a variety of factors ant the relationship between the various factors to reduce false negative & positive error. It is necessary to develop new technology of probe detection that can find new pattern of probe. In this paper, we propose an hybrid probe detection using Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Self Adaptive Module(SAM) in dynamic environment such as Cloud and IoT. Also, in order to verify the proposed method, experiments about measuring detection rate in dynamic environments and possibility of countermeasure against intrusion were performed. From experimental results, decrease of false detection and the possibilities of countermeasures against intrusions were confirmed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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