The Reid colposcopic index (RCI) helps physicians for interpret the results of colposcopic examination. To compare the accuracy of RCI in colposcopic evaluation between general and oncologic gynecologists, this prospective trial was conducted by invited women over 20 years of age who were scheduled for a colposcopy at Chiang Mai University Hospital between August, 2008 and May, 2014 to participate. Pregnant patients or those having a history of hysterectomy or conization were excluded. During the colposcopy, all patients were simultaneously evaluated by general and oncologic gynecologists utilizing the RCI. Further management with either a biopsy or LEEP in each patient was dependent on the decision of the attending oncologic gynecologist. The accuracy of the RCI in diagnosing HSIL or more was calculated by the comparison with the final histology. Finally, 135 patients were recruited into this study. The sensitivity, specificity, PPV, NPV, and accuracy of RCI in diagnosing HSIL or more in general gynecologists were 45.2%, 80.7%, 41.1%, 83.2% and 72.6% while in the oncologic gynecologists were 51.6%, 85.6%, 51.6%, 85.6% and 77.8%, respectively. The difference in accuracy between evaluator groups was not significant (p-value=0.28). Of 3 patients with invasive cervical cancer, all were undetected by the general gynecologists using RCI while only 1 invasive cervical cancer was missed via RCI by the oncologic gynecologists. We conclude that RCI could be used by general gynecologists in provincial hospitals with major concerns about missing invasive cervical cancer. A short training period regarding colposcopy might help to resolve this problem.
The objective of this study is to develop and evaluate the system to produce the real-time ensemble drought prediction data. Ensemble drought prediction consists of 3 processes (meteorological outlook using the multi-initial conditions, hydrological analysis and drought index calculation) therefore, more processing time and data is required than that of single member. For ensemble drought prediction, data process time is optimized and hardware of existing system is upgraded. Ensemble drought data is estimated for year 2012 and to evaluate the accuracy of drought prediction data by using ROC (Relative Operating Characteristics) analysis. We obtained 5 ensembles as optimal number and predicted drought condition for every tenth day i.e. 5th, 15th and 25th of each month. The drought indices used are SPI (Standard Precipitation Index), SRI (Standard Runoff Index), SSI (Standard Soil moisture Index). Drought conditions were determined based on results obtained for each ensemble member. Overall the results showed higher accuracy using ensemble members as compared to single. The ROC score of SRI and SSI showed significant improvement in drought period however SPI was higher in the demise period. The proposed ensemble drought prediction system can be contributed to drought forecasting techniques in Korea.
Monitoring water surface has become one of the most prominent areas of research in addressing environmental challenges.Accurate and automated detection of watersurface in remote sensing imagesis crucial for disaster prevention, urban planning, and water resource management, particularly for a country where water plays a vital role in human life. However, achieving precise detection poses challenges. Previous studies have explored different approaches,such as analyzing water indexes, like normalized difference water index (NDWI) derived from satellite imagery's visible or infrared bands and using k-means clustering analysis to identify land cover patterns and segment regions based on similar attributes. Nonetheless, challenges persist, notably distinguishing between waterspectralsignatures and cloud shadow or terrain shadow. In thisstudy, our objective is to enhance the precision of water surface detection by constructing a comprehensive water database (DB) using existing digital and land cover maps. This database serves as an initial assumption for automated water index analysis. We utilized 1:5,000 and 1:25,000 digital maps of Korea to extract water surface, specifically rivers, lakes, and reservoirs. Additionally, the 1:50,000 and 1:5,000 land cover maps of Korea aided in the extraction process. Our research demonstrates the effectiveness of utilizing a water DB product as our first approach for efficient water surface extraction from satellite images, complemented by our second and third approachesinvolving NDWI analysis and k-means analysis. The image segmentation and binary mask methods were employed for image analysis during the water extraction process. To evaluate the accuracy of our approach, we conducted two assessments using reference and ground truth data that we made during this research. Visual interpretation involved comparing our results with the global surface water (GSW) mask 60 m resolution, revealing significant improvements in quality and resolution. Additionally, accuracy assessment measures, including an overall accuracy of 90% and kappa values exceeding 0.8, further support the efficacy of our methodology. In conclusion, thisstudy'sresults demonstrate enhanced extraction quality and resolution. Through comprehensive assessment, our approach proves effective in achieving high accuracy in delineating watersurfaces from satellite images.
A novel index representing burden distribution form in the blast furnace is developed and index estimation model is built with an empirical modeling method to monitor inner condition of the furnace without expensive sensors. To find the best combination of index and modeling method, two candidates for the index and four modeling methods have been examined. Results have shown that 3-D index have more resolution in describing the distribution form than 1-D index and ANN model produces smallest RMSE due to nonlinearity between the indices and charging mode. Although ANN has shown the best prediction accuracy in this study, PLS can be a good alternative due to its advantages in generalization capability, consistency, simplicity and training time. The second best result of PLS in the prediction results supports this fact.
Purpose: This study aims to predict the dry cargo transportation market economy. The subject of this study is the BDI (Baltic Dry Index) time-series, an index representing the dry cargo transport market. Methods: In order to increase the accuracy of the BDI time-series, we have pre-processed the original time-series via time-series decomposition and data augmentation techniques and have used them for ANN learning. The ANN algorithms used are Multi-Layer Perceptron (MLP), Recurrent Neural Network (RNN), and Long Short-Term Memory (LSTM) to compare and analyze the case of learning and predicting by applying time-series decomposition and data augmentation techniques. The forecast period aims to make short-term predictions at the time of t+1. The period to be studied is from '22. 01. 07 to '22. 08. 26. Results: Only for the case of the MAPE (Mean Absolute Percentage Error) indicator, all ANN models used in the research has resulted in higher accuracy (1.422% on average) in multivariate prediction. Although it is not a remarkable improvement in prediction accuracy compared to uni-variate prediction results, it can be said that the improvement in ANN prediction performance has been achieved by utilizing time-series decomposition and data augmentation techniques that were significant and targeted throughout this study. Conclusion: Nevertheless, due to the nature of ANN, additional performance improvements can be expected according to the adjustment of the hyper-parameter. Therefore, it is necessary to try various applications of multiple learning algorithms and ANN optimization techniques. Such an approach would help solve problems with a small number of available data, such as the rapidly changing business environment or the current shipping market.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.3
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pp.993-1014
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2021
This paper proposes a new image retrieval method called the 3D integrated multi-index to fuse SIFT (Scale Invariant Feature Transform) visual words with other features at the indexing level. The advantage of the 3D integrated multi-index is that it can produce finer subdivisions in the search space. Compared with the inverted indices of medium-sized codebook, the proposed method increases time slightly in preprocessing and querying. Particularly, the SIFT, contour and colour features are fused into the integrated multi-index, and the joint cooperation of complementary features significantly reduces the impact of false positive matches, so that effective image retrieval can be achieved. Extensive experiments on five benchmark datasets show that the 3D integrated multi-index significantly improves the retrieval accuracy. While compared with other methods, it requires an acceptable memory usage and query time. Importantly, we show that the 3D integrated multi-index is well complementary to many prior techniques, which make our method compared favorably with the state-of-the-arts.
Classification is considered as one of the processes of extracting attributes from satellite imagery and is one of the usual functions in the commercial satellite image processing software. Accuracy of classification plays a key role in deciding the usage of its results. Many tremendous efforts far the higher accuracy have been done in such fields; training area selection, classification algorithm. Our research is one of these effort in different manners. In this research, we conduct classification using multiple satellite image data and evidential approach. We statistically consider the posterior probabilities and certainty in maximum likelihood classification and methodologically Dempster's orthogonal sums. Unfortunately, accuracy for the whole data sets has not assessed yet, but accuracy assessments in training fields and check fields shows accuracy improvement over 10% in overall accuracy and over 0.1 in kappa index.
Giorgio Breda;Gianluca De Marco;Pierfranco Cesaraccio;Paolo Pillastrini
Clinics in Shoulder and Elbow
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v.26
no.2
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pp.182-190
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2023
Elbow traumas represent a relatively common condition in clinical practice. However, there is a lack of evidence regarding the most accurate tests for screening these potentially serious conditions and excluding elbow fractures. The purpose of this investigation was to analyze the literature concerning the diagnostic accuracy of clinical tests for the detection or exclusion of suspected elbow fractures. A systematic review was performed using the Preferred Reporting Items for a Systematic Review and Meta-analysis of Diagnostic Test Accuracy Studies (PRISMA-DTA) guidelines. Literature databases including PubMed, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Diagnostic Test Accuracy, Cochrane Library, the Web of Science, and ScienceDirect were searched for diagnostic accuracy studies of subjects with suspected traumatic elbow fracture investigating clinical tests compared to imaging reference tests. The risk of bias in each study was assessed independently by two reviewers using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 checklist. Twelve studies (4,485 patients) were included. Three different types of index tests were extracted. In adults, these tests were very sensitive, with values up to 98.6% (95% confidence interval [CI], 95.0%-99.8%). The specificity was very variable, ranging from 24.0% (95% CI, 19.0%-30.0%) to 69.4% (95% CI, 57.3%-79.5%). The applicability of these tests was very high, while overall studies showed a medium risk of bias. Elbow full range of motion test, elbow extension test, and elbow extension and point tenderness test appear to be useful in the presence of a negative test to exclude fracture in a majority of cases. The specificity of all tests, however, does not allow us to draw useful conclusions because there was a great variability of results obtained.
Kim, Yon-Lae;Yoon, Young-Woo;Jung, Jae-Yong;Lee, Jeong-Woo;Chung, Jin-Beom
Journal of radiological science and technology
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v.44
no.4
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pp.367-373
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2021
A quality assurance of computed tomography(CT) have done seven items that were water attenuation coefficient, noise, homogeneity, spatial resolution, contrast resolution, slice thickness, artifact using by standard phantom. But there is no quality assurance items and methods for CT simulator at domestic institutions yet. Therefore the study aimed to access the CT dose index(CTDI), table tilting, image distortion, laser accuracy, table movement accuracy and CT seven items for CT simulator quality assurance. The CTDI at the center of the head phantom was 0.81 for 80 kVp, 1.55 for 100 kVp, 2.50 for 120 mm, 0.22 for 80 kVp at the center of the body phantom, 0.469 for 100 kVp, and 0.81 for 120 kVp. The table tilting was within the tolerance range of ±1.0° or less. Image distortion had 1 mm distortion in the left and right images based on the center, and the laser accuracy was measured within ±2 mm tolerance. The purpose of this study is to improve the quality assurance items suitable for the current situation in Korea in order to protect the normal tissues during the radiation treatment process and manage the CT simulator that is implemented to find the location of the tumor more clearly. In order to improve the accuracy of the CT simulator when looking at the results, the error range of each item should be small. It is hoped that the quality assurance items of the CT simulator will be improved by suggesting the quality assurance direction of the CT simulator in this study, and the results of radiation therapy will also improve.
Purpose: The main objective of this research is to construct an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model to achieve accurate predictions of the Composite Index of Business Indicators. By incorporating various economic indicators as independent variables, the ACSI model enables the prediction and analysis of both the leading index (CLI) and coincident index (CCI). Methods: This study proposes an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model that leverages diverse economic indicators as independent variables to forecast leading and coincident economic indicators. To evaluate the model's performance, advanced machine learning techniques including MLP, RNN, LSTM, and GRU were employed. Furthermore, the study explores the potential of employing deep learning models to train the weights associated with the independent variables that constitute the composite supplementary index. Results: The experimental results demonstrate the superior accuracy of the proposed composite supple- mentary index model in predicting leading and coincident economic indicators. Consequently, this model proves to be highly effective in forecasting economic cycles. Conclusion: In conclusion, the developed AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model successfully predicts the Composite Index of Business Indicators. Apart from its utility in management, economics, and investment domains, this model serves as a valuable indicator supporting policy-making and decision-making processes related to the economy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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