Electrical tree is studied widely by manufacture state of insulating material fare and blazing fire diagnosis system of use in phenomenon of part discharge that happen for main cause of dielectric breakdown of equipment for electric power. Use process that draw tree pattern here measuring above zero to study special quality of this electricity tree, real-time processing by image processing is proposed because reproduction of tree blazing fire process drops and pattern of tree is difficult correct quantification of tree growth by existent visual observation by involution. This research presents general process that need in image processing of tree blazing fire, and that remove various noises that happen in above zero by measuring electrical tree dividing background and complete view in measured above zero taking advantage of specially proposed complete view object abstraction techniques effectively and quantification of tree becomes easy naturally, can apply to dielectric breakdown estimate because can chase growth process of tree.
In order to reduce damages to major railroad components, which have the potential to cause interruptions to railroad services and safety accidents and to generate unnecessary maintenance costs, the development of rolling stock maintenance technology is switching from preventive maintenance based on the inspection period to predictive maintenance technology, led by advanced countries. Furthermore, to enhance trust in accordance with the speedup of system and reduce maintenances cost simultaneously, the demand for fault diagnosis and prognostic health management technology is increasing. The objective of this paper is to propose a highly reliable learning model using various machine learning algorithms that can be applied to critical rolling stock components. This paper presents a model for railway rolling stock component fault diagnosis and conducts a mechanical failure diagnosis of motor components by applying the machine learning technique in order to ensure efficient maintenance support along with a data preprocessing plan for component fault diagnosis. This paper first defines a failure diagnosis model for rolling stock components. Function-based algorithms ANFIS and SMO were used as machine learning techniques for generating the failure diagnosis model. Two tree-based algorithms, RadomForest and CART, were also employed. In order to evaluate the performance of the algorithms to be used for diagnosing failures in motors as a critical railroad component, an experiment was carried out on 2 data sets with different classes (includes 6 classes and 3 class levels). According to the results of the experiment, the random forest algorithm, a tree-based machine learning technique, showed the best performance.
Pancreaticobiliary tract strictures are frequent Indications for endoscopic retrograde cholangiopancreatography(ERCP). We have investigated the brushing cytology in order to determine its efficacy for diagnosis of pancreaticobiliary malisnancies. Brushing cytology during ERCP was evaluated in 56 patients with biliary tract stricture presenting to the Catholic Hospital of Taegu-Hyosung from April 1997 to August 1999. A comparison was made between the cytologic and histologic diagnoses on 32 cases from 30 patients. A diagnosis of malignancy was establishied in 78.1%, benign in 15.6%, and inadequate in 6.3% of the cases. Statistical data on cytologic diagnoses in strictures of the bile duct were as follows; specificity and sensitivity of blushing procedure was 100% & 83.3%, respectively: sensitivity of interpretation was 89.3%: with no false positive cases and 3 false negative cases: predictive value for malignancy was 100% & 100%, respectively: predictive value for benign was 28.6% & 40%,, respectively: overall diagnostic efficiency was 84.4%. It is concluded that brush cytology is a diagnostically reliable, highly specific technique for malignant lesions encounted at ERCP, although a negative result does not rule out the diagnosis of malignancy.
Background: Induced sputum (IS) has been used to collect airway secretions in subjects who have inadequate sputum production. The aim of this study was to investigate the efficacy of IS for the diagnosis of pulmonary tuberculosis (PTB) in adults unable to expectorate sputum. Methods: Medical records of 39 PTB patients who underwent IS due to absence of spontaneous sputum production between January 2011 and March 2014 at a tertiary hospital in South Korea were reviewed. Results of acid fast bacilli smear, Mycobacterium tuberculosis culture and polymerase chain reaction assay for M. tuberculosis (TB-PCR) of IS specimens from these patients were analyzed. Clinical and high-resolution computed tomography (HRCT) characteristics were also analyzed to find characteristics associated with IS culture positivity. Results: Of the 39 IS specimens from PTB patients, 7 (17.9%) were smear positive and 31 (79.5%) were culture positive. Twenty-four IS specimens were tested for TB-PCR and 13 (54.2%) were positive on TB-PCR. Multivariate analysis showed that younger age (p=0.04) and presence of tree-in-bud appearance on HRCT (p=0.03) were independent predictors of IS culture positivity. Conclusion: IS is useful for the diagnosis of PTB in adults unable to expectorate sputum. Younger age and tree-in-bud appearance on HRCT were associated with IS culture positivity in these patients.
Lee, Ju Ah;Lee, Jungsup;Ko, Mi Mi;Kang, Byoung-Kab;Lee, Myeong Soo
대한한의학회지
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제33권4호
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pp.1-8
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2012
Objectives: The purpose of this study was to specify major tongue diagnostic indicators and evaluate their significance in discriminating pattern identification subtypes in stroke patients. Methods: This study used a community based multi-center observational design. Participants (n=1,502) were stroke patients admitted to 11 oriental medical university hospitals between December 2006 and February 2010. To determine which tongue indicator affected each pattern identification, a decision tree analysis of the chi-square automatic interaction detector (CHAID) algorithm was performed. The chi-squared test was used as the criterion in splitting data with a p-value less than 0.05 for division, which is the main procedure for developing a decision tree. The minimum sample size for each node was specified as n =10, and branching was limited to two levels. Results: From the 9 tongue diagnostic indicators, 6 major tongue indicators (red tongue, pale tongue, yellow fur, white fur, thick fur, and teeth-marked tongue) were identified through the decision tree analysis. Furthermore, each pattern identification was composed of specific combinations of the 6 major tongue indicators. Conclusions: This study suggests that the 6 tongue indicators identified through the decision tree analysis can be used to discriminate pattern identification subtypes in stroke patients. However, it is still necessary to re-evaluate other pattern identification indicators to further the objectivity and reliability of traditional Korean medicine.
As time goes by these cables make a insulation problems, and ask for a preventive diagnosis method. Cable has very high electrostatic capacity and insulation defects mainly caused by water-tree(WT). Dissipation factor test is very useful for detecting WT but it needs huge power supply. In this paper we presented a cable insulation diagnosis by dissipation factor using low frequency power supply.
On-line fault detection and diagnosis has an increasing interest in a chemical process industry, especially for a process control and automation. The chemical process needs an intelligent operation-aided workstation which can do such tasks as process monitoring, fault detection, fault diagnosis and action guidance in semiautomatic mode. These tasks can increase the performance of a process operation and give merits in economics, safety and reliability. Aiming these tasks, series of researches have been done in our lab. Main results from these researches are building appropriate knowledge representation models and a diagnosis mechanism for fault detection and diagnosis in a chemical process. The knowledge representation schemes developed in our previous research, the symptom tree model and the fault-consequence digraph, showed the effectiveness and the usefulness in a real-time application, of the process diagnosis, especially in large and complex plants. However in our previous approach, the diagnosis speed is its demerit in spite of its merits of high resolution, mainly due to using two knowledge models complementarily. In our current study, new knowledge representation scheme is developed which integrates the previous two knowledge models, the symptom tree and the fault-consequence digraph, into one. This new model is constructed using a material balance, energy balance, momentum balance and equipment constraints. Controller related constraints are included in this new model, which possesses merits of the two previous models. This new integrated model will be tested and verified by the real-time application in a BTX process or a crude unit process. The reliability and flexibility will be greatly enhanced compared to the previous model in spite of the low diagnosis speed. Nexpert Object for the expert system shell and SUN4 workstation for the hardware platform are used. TCP/IP for a communication protocol and interfacing to a dynamic simulator, SPEEDUP, for a dynamic data generation are being studied.
To measure treeing, visual measurement with an optical microscope has been used to explain breakdown mechanism by treeing in materials. The conventional direct visual method of tree deterioration observation is difficult to measure in short time processing, and impossible to analyze the deteriorated area by treeing, direction of tree growth, tree patterns etc. In this paper, we have developed a tree-measuring system using image processing for the tree growth, the area of deterioration, and other progresses of treeing. As experimental result, image processing is an effective alternative to direct visual observation method.
노거수 내부의 대규모 공동이나 부후는 나무가 쓰러지거나 부러지는 주요 원인 중 하나로, 구조적으로 약해진 나무는 강풍이나 폭설에 더욱 취약하다. 특히 노거수는 강풍, 폭설 등과 같은 외부 충격 발생 시 피해 가능성이 상대적으로 더 높고 한번 훼손되면 회복이 어렵기 때문에 예방적 관리가 중요하다. 이에, 천연기념물 이팝나무 7개소를 대상으로 육안교목평가(VTA)와 나무단층영상촬영을 실시하여 노거수의 물리적 생육상태를 평가하였다. 육안교목평가 결과, 상대적으로 '양산 신전리 이팝나무'와 '순천 평중리 이팝나무', '광양읍수와 이팝나무'는 가지의 연결각도가 좁고, 부착력이 약한 것으로 분석되었으나 수관이 왜소하고 하중 부담이 낮아 추가적인 보호시설 설치보다는 위험징후에 대한 정기 모니터링이 필요한 것으로 나타났다. 나무단층영상촬영 결과 이팝나무 전체적으로 내부에 공동이 탐지되었고 '순천 평중리 이팝나무(70.8%)', '고창 중산리 이팝나무(66.8%)', '광양읍수와 이팝나무(56.9%)' 순으로 공동이나 부후로 추정되는 면적이 넓은 것으로 조사되었다.
Park, Moo Soung;Eo, Mi Young;Myoung, Hoon;Kim, Soung Min;Lee, Jong Ho
Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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제41권
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pp.6.1-6.10
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2019
Background: Osteomyelitis is an intraosseous inflammatory disease characterized by progressive inflammatory osteoclasia and ossification. The use of quantitative analysis to assist interpretation of osteomyelitis is increasingly being considered. The objective of this study was to perform early diagnosis of osteomyelitis on digital panoramic radiographs using basic functions provided by picture archiving and communication system (PACS), a program used to show radiographic images. Methods: This study targeted a total of 95 patients whose symptoms were confirmed as osteomyelitis under clinical, radiologic, pathological diagnosis over 11 years from 2008 to 2017. Five categorized patients were osteoradionecrosis, bisphosphonate-related osteonecrosis of jaw (BRONJ, suppurative and sclerosing type), and bacterial osteomyelitis (suppurative and sclerosing type), and the control group was 117 randomly sampled. The photographic density in a certain area of the digital panoramic radiograph was determined and compared using the "measure area rectangle," one of the basic PACS functions in INFINITT PACS® (INFINITT Healthcare, Seoul, South Korea). A conditional inference tree, one type of decision making tree, was generated with the program R for statistical analysis with SPSS®. Results: In the conditional inference tree generated from the obtained data, cases where the difference in average value exceeded 54.49 and the difference in minimum value was less than 54.49 and greater than 12.81 and the difference in minimum value exceeded 39 were considered suspicious of osteomyelitis. From these results, the disease could be correctly classified with a probability of 88.1%. There was no difference in photographic density value of BRONJ and bacterial osteomyelitis; therefore, it was not possible to classify BRONJ and bacterial osteomyelitis by quantitative analysis of panoramic radiographs based on existing research. Conclusions: This study demonstrates that it is feasible to measure photographic density using a basic function in PACS and apply the data to assist in the diagnosis of osteomyelitis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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