International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.2
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pp.111-120
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2015
Protein named entity identification is one of the most essential and fundamental predecessor for extracting information about protein-protein interactions from biomedical literature. In this paper, we explore the use of abstracts of biomedical literature in MEDLINE for protein name identification and present the results of the conducted experiments. We present a robust and effective approach to classify biomedical named entities into protein and non-protein classes, based on a rich set of features: orthographic, keyword, morphological and newly introduced Protein-Score features. Our procedure shows significant performance in the experiments on GENIA corpus using Random Forest, achieving the highest values of precision 92.7%, recall 91.7%, and F-measure 92.2% for protein identification, while reducing the training and testing time significantly.
We present $5-14{\mu}m$ Infrared Spectrograph spectra of 14 T Tauri stars which show Polycyclic Aromatic Hydrocarbon (PAH) features and reside in 0.7 pc from ${\Theta}_1$ Ori C. The spectral types of nine out of 11 stars have spectral type information, with types ranging from K7-M5. These stars do not supply strong enough UV photons to excite PAH emission in their disks. Therefore, we consider the detection of PAH emission in disks around low mass stars illuminated by an external source of UV photons, namely, from Trapezium OB association, including ${\Theta}_1$ Ori C. The morphological features of PAH emission from most disks around K-M type host stars are unique, not belonging to any known classes of PAH features. We found that the PAH emission strengths decrease as the projected distance of the objects from ${\Theta}_1$ Ori C increase. We suggest future far-IR and submm/mm observations for better understanding of the characteristics and distribution of PAHs in these disks.
The bark morphology and anatomy of six species in Korean gymnosperms were examined with light and scanning electron microscopes. The species were Thuja orientalis (Cupressaceae), Ginkgo biloba (Ginkgoaceae), Cyeas revoluta (Cycadaceae), Pinus koraiensis (pinaceae), Taxus cuspidata (Taxaceae), Cryptomeria japoniea (Taxodiaceae). We described the bark features such as surface colour, thickness, depth of inner and outer bark. presense or absence and features of expansion tissue of ray, composition of periderm, and component cells of secondary phloem. The comparison with these features showed significant differences among all six species. Furthermore. it was suggested that sclereids types and sieve area shapes in sieve cells might be useful to the comparative morphological studies of gymnosperms.sperms.
We present the structural parameters of ~ 910 dwarf elliptical-like galaxies in the local universe ($z{\lesssim}0.01$) derived from the r-band images of the Sloan Digital SKy Survey (SDSS). We examine the dependence of structural parameters on the morphological types (dS0, dE, dEbc, dSph, and dEblue) and the environment. There is not much difference in the structural parameters among the five subtypes but the mean surface brightness within the effective radius (<${\mu}e$>) of dSph galaxies is clearly different from that of other subtypes. The frequency of disk features such as spiral arm, bar, lens, and rings strongly depends on the morphology of dwarf elliptical-like galaxies with no disk features in dSph galaxies. The absence of disk features and the low surface brightness of dSph galaxies are thought to be closely related to their low mass which leads to different evolution from other subtypes of dwarf elliptical-like galaxies. Density Environments Using IMSNG.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.3
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pp.654-661
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2011
This paper is about a personal identification algorithm using an ECG that has been studied by a few researchers recently. Previously published algorithm can be classified as two methods. One is the method that analyzes of ECG features and the other is the morphological analysis of ECG. The main characteristic of proposed algorithm can be classified the method of analysis ECG features. Proposed algorithm adopts DSTW(Down Slope Trace Wave) for extracting ECG features, and applies SVM(Support Vector Machine) to training and testing as a classifier algorithm. We choose 18 ECG files from MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database for estimating of algorithm performance. The algorithm extracts 100 heartbeats from each ECG file, and use 40 heartbeats for training and 60 heartbeats for testing. The proposed algorithm shows clearly superior performance in all ECG data, amounting to 93.89% heartbeat recognition rate and 100% ECG recognition rate.
Jo, Hyang-Jeong;Oh, Jung-Taek;Kim, Gang-Deuk;Kim, Hun-Soo
The Korean Journal of Cytopathology
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v.18
no.2
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pp.175-177
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2007
A case of Burkitt lymphoma diagnosed through fine needle aspiration cytology is described, A 66-year-old man presented with lymphadenopathy on the right cervical neck and axillary area. An ultrasonogram and CT scan for the cervical neck showed a multiple variable sized lymphadenopathy with pericapsular invasion and necrotic foci, Fine needle aspiration cytology (FNAC) of the cervical lymph nodes revealed very cellular and necrotic smears consisting of diffusely scattered intermediate monotonous round cells, tingible body macrophages and many mitotic figures. Histological features of the excised lymph nodes showed the classic morphological features of Burkitt lymphoma. Recognition of the characteristic cytological features can suggest the possibility of Burkitt lymphoma.
Kim, M.J.;J.-S. Han;Park, K.H.;W.C. Bang;Z. Zenn Bien
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.28.5-28
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2001
This paper investigates a classification method of the electrocardiogram (ECG) into different disease categories. The features for the classification of the ECG are the coefficients of the discrete wavelet transform (DWT) of ECG signals. The coefficients are calculated with Haar wavelet, and after DWT we can get 64 coefficients. Each coefficient has morphological information and they may be good features when conventional time-domain features are not available. Since all of them are not meaningful, it is needed to reduce the size of meaningful coefficients set. The distributions of each coefficient can be the rules to classify ECG signal. The optimally reduced feature set is obtained by fuzzy c-means algorithm and rough set theory. First, the each coefficient is clustered by fuzzy c-means algorithm and the clustered ...
We present [Fe II] $1.644{\mu}m$ features around ultracompact H II regions (UCHIIs) found on a quest for the "footprint" outflow features of UCHIIs -the features produced by outflowing materials ejected during an earlier, active accretion phase of massive young stellar objects (MYSOs). We surveyed 237 UCHIIs in the first Galactic quadrant, employing the CORNISH UCHII catalog and UWIFE data, which is an imaging survey in [Fe II] $1.644{\mu}m$ performed with UKIRT-WFCAM under ~0.''8 seeing conditions. The [Fe II] features were found around five UCHIIs. We interpret the [Fe II] features to be shock-excited by outflows from YSOs and estimate the outflow mass-loss rates from the [Fe II] flux which are ${\sim}1{\times}10^{-6}-4{\times}10^{-5}M{\odot}yr^{-1}$. We propose that the [Fe II] features might be the "footprint" outflow features, but more studies are required to clarify whether or not this is the case. This is based on the morphological relation between the [Fe II] and 5 GHz radio features, the outflow mass-loss rate, the travel time of the [Fe II] features, and the existence of several YSO candidates near the UCHIIs.
Objectives : In order to distinguish morphological characteristics of trunk bark and root bark of Ulmus davidiana var. japonica (Rehder) Nakai and the trunk bark and root bark of Hemiptelea davidii Planchon were sampled and compared in terms of their external and internal features with flour states according to their medical use, through microscopic examination. Methods : The slice of the tested material made by paraffin section technique was colored with Safranine Malachite Green contrast methods, and the flour of it was mounted by the liquid made by the same ratio of each of glycerin, acetic acid, and water, and then observed and photographed by olympus-BHT. Results : 1. Internal Features 1) A large parenchymatous cell was observed in the phloem of the slice of both trunk bark and root bark of Ulmi Cortex. However, both of the trunk bark and root bark of Hemipteleae Cortex did not have parenchymatous cell in the phloem; instead, stone cells including much square crystal of calcium oxalate were distributed around fiber bundle, and the parenchymatous cell included much druse crystal of calcium oxalate. 2) In both the Ulmi Cortex and Hemipteleae Cortex, rhytidome was observed in trunk bark, but not in root bark, but in the parenchymatous cell of the root bark of the Ulmi Cortex contained starch grain. 2. Flour States 1) In the flour of root bark of the Ulmi Cortex, a large parenchymatous cell was observed. However, in the flour of trunk bark and root bark of Hemipteleae Cortex, no parenchymatous eel was found; instead, stone cell including square crystal of calcium oxalate and druse crystal of calcium oxalate were observed. 2) There was no remarkable difference between the trunk bark and root bark of Hemipteleae Cortex. However, starch grain was contained in the parenchymatous cell of the root bark of Ulmi Cortex but not in the trunk bark of it. Conclusions : There were some morphological differences in external, internal, and flour parts of Ulmi Cortex and Hemipteleae Cortex. In particular, there was a morphological difference in flour states between the trunk bark and root bark of Ulmi Cortex, it is possible to use microscope to distinguish their flour states.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.25
no.1
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pp.9-17
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2017
Hyperspectral imagery is used in the land cover classification with the principle component analysis and minimum noise fraction to reduce the data dimensionality and noise. Recently, studies on the supervised classification using various features having spectral information and spatial characteristic have been carried out. In this study, principle component bands and normalized difference vegetation index(NDVI) was utilized in the supervised classification for the land cover classification. To utilize additional information not included in the principle component bands by the hyperspectral imagery, we tried to increase the classification accuracy by using the NDVI. In addition, the extended attribute profiles(EAP) generated using the morphological filter was used as the input data. The random forest algorithm, which is one of the representative supervised classification, was used. The classification accuracy according to the application of various features based on EAP was compared. Two areas was selected in the experiments, and the quantitative evaluation was performed by using reference data. The classification accuracy of the proposed algorithm showed the highest classification accuracy of 85.72% and 91.14% compared with existing algorithms. Further research will need to develop a supervised classification algorithm and additional input datasets to improve the accuracy of land cover classification using hyperspectral imagery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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