Hyperspectral reflectance imaging technology was used to predict internal quality of cherry tomatoes with the spectral range of 400-1000 nm. Partial least square (PLS) regression method was used to predict firmness, sugar content, and acid content. The PLS models were developed with several preprocessing methods, such as normalization, standard normal variate (SNV), multiplicative scatter correction (MSC), and derivative of Savitzky Golay. The performance of the prediction models were investigated to find the best combination of the preprocessing and PLS models. The coefficients of determination ($R^{2}_{p}$) and standard errors of prediction (SEP) for the prediction of firmness, sugar content, and acid content of cherry tomatoes from green to red ripening stages were 0.876 and 1.875kgf with mean of normalization, 0.823 and $0.388^{\circ}Bx$ with maximum of normalization, and 0.620 and 0.208% with maximum of normalization, respectively.
Lim, Young Jin;Choi, Yeong Ho;Leem, Won;Lee, Ki Taek;Koh, Jun Seok;Kim, Tae Sung;Kim, Gook Ki;Rhee, Bong Arm
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.30
no.5
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pp.567-574
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2001
Objective : As for growth hormone(GH) secreting pituitary adenoma, it's remission should be declared on the basis of satisfactory controlling of the tumor, normalization of hormonal level, and symptomatic improvement of the patient. Several modalities of treatment have been applied and administered, and yet, this disease still remains as inveterate one to be fully treated. The purpose of this study is to evaluate the outcome of gamma knife radiosurgery(GKRS) for GH secreting pituitary adenoma, and to identify various factors affecting the outcome of the treatment. Method : A group of 24 out of 35 patients, treated by Leksell gamma knife unit during the period of March of 1992 through October of 1997, had been observed for more than two years. The mean target volume of microadenoma was $449.3mm^3(range 216-880mm^3)$, and that of macroadenoma was $3183.1mm^3(range 1456-13125mm^3)$. The tumor margin was covered with 50% isodose profile, and mean marginal dose was 25.2Gy(range 15-32.4Gy). The mean number of isocenter was 4.3(range 1-6). The exposed dose to the optic apparatus was less than 8Gy. The mean follow-up period was 37.8months(range 24-102months). Result : No patients showed any increase in the tumor volume during the follow-up period. And definite shrinkage of tumor volume(tumor volume reduction rate, TVRR : more than 50%) was obtained in 10 patients(41.7%). Twenty one patients(87.5%) had reduced hormonal level compared than pre-treatment level. Among them, normalization of the hormonal level was achieved in 12 patients(50%). Clinicoendocrinological remission was seen in 3 patients (12.5%). According to the results of statistical analysis, tumor volume(p=0.016),duration of symptoms(p=0.046), initial GH level(p=0.017), and the invasion of cavernous sinus(p=0.036) were significantly favorable to post-radiosurgical outcome. The TVRR was significantly related to post-radiosurgical reduction of serum GH level. Permanent complication was not seen. Conclusion : The authors concluded that GKRS is a safe and effective treatment modality for acromegaly. To otain the better outcome of GKRS in GH secreting pituitary adenoma, more careful and sophisticated treatment-planning is recommended.
Park, Dong Ju;Kim, Byeong Woo;Jeong, Young-Seon;Ahn, Chang Wook
Smart Media Journal
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v.7
no.1
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pp.16-23
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2018
In this paper, we used the Deep Neural Network (DNN) to predict the number of daily spectators of Gwangju - KIA Champions Field in order to provide marketing data for the team and related businesses and for managing the inventories of the facilities in the stadium. In this study, the DNN model, which is based on an artificial neural network (ANN), was used, and four kinds of DNN model were designed along with dropout and batch normalization model to prevent overfitting. Each of four models consists of 10 DNNs, and we added extra models with ensemble model. Each model was evaluated by Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The learning data from the model randomly selected 80% of the collected data from 2008 to 2017, and the other 20% were used as test data. With the result of 100 data selection, model configuration, and learning and prediction, we concluded that the predictive power of the DNN model with ensemble model is the best, and RMSE and MAPE are 15.17% and 14.34% higher, correspondingly, than the prediction value of the multiple linear regression model.
Purpose: To provide the primary data for reaching a consensus on the adequate duration of treatment of lamivudine in children with HBeAg negative chronic hepatitis B. Methods: Seven of 83 children/adolescents with chronic hepatitis B were diagnosed with HBeAg-negative and HBV DNA-positive chronic hepatitis B and treated with lamivudine. Six children/adolescents were enrolled among 7 patients, who had been treated with lamivudine over 2 years. The primary goal of treatment was HBV DNA clearance and normalization of the serum ALT level; the final goal of treatment was the durability of the complete response after discontinuation of lamivudine. It was planned to continue lamivudine for more than two additional years after HBV DNA negativity and normalization of ALT. Results: The mean duration of lamivudine treatment was 32.2 months (range, 26~40 months) and the mean duration of follow-up was 59.5 months (range, 26~110 months). HBV DNA levels became undetectable (<0.5 pg/mL) in 6 patients within 3 months of treatment. ALT levels were normalized in 3.5 months (range, 2~7 months) in all 6 patients. Biochemical breakthrough developed in 1 patient 18 months after the initiation of lamivudine treatment. No evidence of relapse could be found in 4 patients with a mean follow-up of 23.8 months (range, 4~75 months) after cessation of lamivudine treatment. Conclusion: Suppression of HBV replication and normalization of serum ALT levels were effectively achieved with long-term lamivudine treatment in children/adolescents with HBeAg-negative chronic hepatitis B. Two additional years of lamivudine may be needed after HBV DNA clearance and ALT normalization in HBeAg-negative chronic hepatitis B in order to decrease the relapse rate.
Objectives This study sought to investigate the relationship between age, sex and alterations in levels of % carbohydrate-deficient transferrin (%CDT) and gamma-glutamyl transferase (GGT) in patients admitted with alcohol dependence. Methods The study retrospectively enrolled 187 patients who were diagnosed with alcohol dependence according to the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders-Fourth edition (DSM-IV) and were admitted into a closed ward in Hallym University Hangang Sacred Heart Hospital from 2009 to 2012 and Hallym University Kangnam Sacred Heart Hospital from 2012 to 2017. Demographic factors (age, sex) and biochemical markers [%CDT, GGT, mean corpuscular volume (MCV), aspartate transferase (AST), alanine transferase (ALT)] were collected by reviewing medical records. Alterations in the levels of %CDT and GGT in different groups for each demographic factor were compared after correcting for confounding variables (age, initial %CDT, GGT, MCV, AST, ALT). Results Decreased %CDT and GGT were observed during the period of abstinence after admission. The normalization period for %CDT increased with age, while the normalization period for GGT was longer in female patients. Conclusions These results suggest that alcohol-dependent patients that vary in age have different alterations in %CDT, while different sexes have different alterations in GGT. Age and sex can be potential indicators of treatment response after abstinence in patients with alcohol dependence. Further studies are needed to evaluate the relationship between these factors with regards to physiological and hematological changes in alcohol dependence.
Information theoretic learning (ITL) methods based on random symbols (RS) use a set of random symbols generated according to a target distribution and are designed nonparametrically to minimize the cost function of the Euclidian distance between the target distribution and the input distribution. One drawback of the learning method is that it can not utilize the input power statistics by employing a constant stepsize for updating the algorithm. In this paper, it is revealed that firstly, information potential input (IPI) plays a role of input in the cost function-derivative related with information potential output (IPO) and secondly, input itself does in the derivative related with information potential error (IPE). Based on these observations, it is proposed to normalize the step-size with the statistically varying power of the two different inputs, IPI and input itself. The proposed algorithm in an communication environment of impulsive noise and multipath fading shows that the performance of mean squared error (MSE) is lower by 4dB, and convergence speed is 2 times faster than the conventional methods without step-size normalization.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.681-686
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2012
This paper studied the speech parameters less affected by the human emotion for the development of the robust emotional speech recognition system. For this purpose, the effect of emotion on the speech recognition system and robust speech parameters of speech recognition system were studied using speech database containing various emotions. In this study, mel-cepstral coefficient, delta-cepstral coefficient, RASTA mel-cepstral coefficient, root-cepstral coefficient, PLP coefficient and frequency warped mel-cepstral coefficient in the vocal tract length normalization method were used as feature parameters. And CMS (Cepstral Mean Subtraction) and SBR(Signal Bias Removal) method were used as a signal bias removal technique. Experimental results showed that the HMM based speaker independent word recognizer using frequency warped RASTA mel-cepstral coefficient in the vocal tract length normalized method, its derivatives and CMS as a signal bias removal showed the best performance.
This study was purpose to method that applies for improving the image quality in CT and X-ray scan, especially in the lung region. Also, we researched the parameters of the image before and after applying for Histogram Equalization (HE) such as mean, median values in the histogram. These techniques are mainly used for all type of medical images such as for Chest X-ray, Low-Dose Computed Tomography (CT). These are also used to intensify tiny anatomies like vessels, lung nodules, airways and pulmonary fissures. The proposed techniques consist of two main steps using the MATLAB software (R2021a). First, the technique should apply for the process of normalization for improving the basic image more correctly. In the next, the technique actively rearranges the intensity of the image contrast. Second, the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) method was used for enhancing small details, textures and local contrast of the image. As a result, this paper shows the modern and improved techniques of HE and some advantages of the technique on the traditional HE. Therefore, this paper concludes that various techniques related to the HE can be helpful for many processes, especially image pre-processing for Machine Learning (ML), Deep Learning (DL).
This review paper outlines modern pretreatment methods used in NIR spectroscopy. The pretreatment methods can be divided into four categories. One method in is noise reduction. Smoothing is a representative method for the noise reduction. Another is baseline correction. The second derivative and multiplicative scatter correction (MSC) are most frequently employed for baseline correction. The third is centering and normalization and the last is resolution enhancement. Difference spectra, mean centering and second derivative are used in NIR spectroscopy as resolution enhancement methods. In this paper advantages and drawbacks of pretreatment methods currently used in NIR spectroscopy are discussed with many examples of NIR spectra.
Kim Young Kuk;Kim Su Mi;Kim Hyung Soon;Wang Soo-Geun;Jo Cheol-Woo;Yang Byung-Gon
MALSORI
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no.50
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pp.111-122
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2004
Automatic detection of laryngeal diseases by voice is attractive because of its non-intrusive nature. Cepstrum based approach to detect laryngeal cancer shows reliable performance even when the periodicity of voice signals is severely lost, but it has a drawback that it is not robust to channel mismatch due to different microphone characteristics. In this paper, to deal with mismatched training and test microphone conditions, we investigate channel compensation techniques such as Cepstral Mean Subtraction (CMS) and Pole Filtered CMS (PFCMS). According to our experiments, PFCMS yields better performance than CMS. By using PFCMS, we obtained 12% and 40% error reduction over baseline and CMS, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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