Background: MicroRNAs have been demonstrated to play important roles in the development and progression of colorectal cancer. Several studies utilizing microRNAs as diagnostic biomarkers for colorectal cancer (CRC) have been reported. The aim of this meta-analysis was to comprehensively and quantitatively summarize the diagnostic value of microRNAs for detecting colorectal cancer. Methods: We searched PubMed, Embase and Cochrane Library for published studies that used microRNAs as biomarkers for the diagnosis of colorectal cancer. Summary estimates for sensitivity, specificity and other measures of accuracy of microRNAs in the diagnosis of colorectal cancer were calculated using the bivariate random effects model. A summary receiver operating characteristic (SROC) curve was also generated to summarize the overall effectiveness of the test. Result: Thirteen studies from twelve published articles met the inclusion criteria and were included. The overall sensitivity, specificity, positive likelihood ratio, negative likelihood ratio and diagnostic odd ratio of microRNAs for the diagnosis of colorectal cancer were 0.81 (95%CI: 0.79-0.84), 0.78 (95%CI: 0.75-0.82), 4.14 (95%CI: 2.90-5.92), 0.24 (95%CI: 0.19-0.30), and 19.2 (95%CI: 11.7-31.5), respectively. The area under the SROC curve was 0.89. Conclusions: The current evidence suggests that the microRNAs test might not be used alone as a screening tool for CRC. Combining microRNAs testing with other conventional tests such as FOBT may improve the diagnostic accuracy for detecting CRC.
The fault detection and diagnosis technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of an air-conditioning system. In this study, partial faults for fans, coils, dampers, and sensors of a constant volume air handling unit were considered. A fuzzy algorithm was developed to detect and diagnose these faults. Diagnostic results by the fuzzy algorithm were compared with those by the model reference algorithm. The fuzzy algorithm showed better results in diagnostic accuracies.
We calculated the residual current forced by buoyancy, wind stress, and tidal stress in the Chinhae Bay using a three-dimensional diagnostic model. The calculated current was also compared with the observation. The flow directs outward from the central area of the Bay in the upper layer, and also forms eddy-shape stucture in the upper and middle layers. The flow of bottom layer shows an opposite pattern compared to those of top and middle layers. The maximum speed was 6.05 em/see (September) and 3.49 cm/sec (November) in the upper layer, and 4.39 cm/sec on both month in the middle layer. The Kinetic energy of November (8.39xlO' W) was larger than that of September (1.24xlO 'W), mainly resulting from larger buoyancy effect in September. In spite of the roughness of the grid size(1 km) and wind date, the calculated flow shows eorrelation(r=0.71) with the observation. We expect that the correlation be increased by increased by adopting the fine grid and the variable coefficients of diffusion and viscosity.
In the interest of nuclear power plant safety, a self-diagnostic monitoring system (SDMS) is needed to monitor defects in safety-related components. An air-operated valve (AOV) is one of the components to be monitored since the failure of its operation could potentially have catastrophic consequences. In this paper, a model of the AOV is developed with the parameters that affect the operational characteristics. The model is useful for both understanding the operation and correlating parameters and defects. Various defects are introduced in the experiments to construct a fault library, which will be used in a pattern recognition approach. Finally, the validity of the fault library is examined.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권3호
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pp.217-223
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2013
Two influence diagnostic methods for the common mean model are proposed. First, an investigation of the influence of observations according to minor perturbations of the common mean model is made by adapting the local influence method which is based on the likelihood displacement. It is well known that the maximum likelihood estimates are in general sensitive to influential observations. Case-deletions can be a candidate for detecting influential observations. However, the maximum likelihood estimators are iteratively computed and therefore case-deletions involve an enormous amount of computations. An approximation by Newton's method to the maximum likelihood estimator obtained after a single observation was deleted can reduce much of computational burden, which will be treated in this work. A numerical example is given for illustration and it shows that the proposed diagnostic methods can be useful tools.
Purpose: For quantitative analysis of the cardiac diseases, it is necessary to segment the left-ventricle(LV) in MR cardiac images. Snake or active contour model has been used to segment LV boundary. In using these models, however, the contour of the LV may not converge to the desirable one because the contour may fall into local minimum value due to image artifact in inner region of the LV Therefore, in this paper, we propose the new preprocessing method using K-means clustering and merging algorithms that can improve the performance of the active contour model.
A PIV(Particle Imaging Velocimetry) diagnostic technique for the evaluation of the flow characteristics in refrigerator is introduced. Smoke particles of which density is small enough to follow up the air flow are used for visualization of the air flows in the refrigerators. A rectangular room model is tested for the verifications of the dignostic technique. By evaluating the turbulent intensity and the deviation value of the turbulent intensity distribution that were obtained from PIV results, an optimal ventilating condition is suggested. The constructed technique is used for the diagnostics on the flow of an actual refrigerator. It has experimentally proved that the present technique is able to evaluate the ventilation conditions of refrigerators.
Securing excellent pilots is not only directly linked to the military's improved combat capabilities, but also a way to minimize human and property losses from aircraft accidents. Therefore, a scientific method is needed to diagnose pilot aptitude from the pilot selection process and select those with high accident potential, those who are dropped out of the flight training process, and those who are not suitable for pilot life in advance. Developed countries have implemented pilot aptitude tests to solve these problems early on, but so far, the Korean Army has not introduced a pilot aptitude test system that uses diagnostic tools in the helicopter pilot selection process. Therefore, in this study, scientific diagnostic tools are developed for selecting helicopter pilots, and through this, it is predicted that the number of people who are likely to be dropped out of the training course and who have the potential for accidents will be selected in advance and eliminated in the selection process. In this context, prior research examined the key factors involved in the pilot aptitude test. Through this, the aptitude test items were developed and aptitude tests were conducted on student pilots currently in flight training, and the results of flight training were analyzed.
Body constitution research in Korean traditional medicine adopt the diagnosis and treatment theory of "image-differentiation[body constitution differentiation, disease differentiation] in combination with syndrome differentiation diagnostic model and symptoms and signs of herbal property belong to image" as its core, which is key national medical science research project of State Administration of Traditional Chinese Medicine, the project brought up 4 key scientific problem ? body constitution differentiation theory, correlation theory of body constitution and disease, body constitution adjustable theory and symptoms and signs of herbal property belong to image theory. In body constitution pathology, it brought up "correlation between body constitution and symptoms", "differentiation between body constitution and symptoms" which increase the diagnostic level and diagnostic accuracy rate. In the condition of pathology, it obviously has low reliability according to body constitution differentiation, sometimes happen the description not comply with body constitution and disease symptoms, which lead to decrease the clinic diagnostic and treatment level, treatment effect not satisfying too. Now taking 4 key scientific achievement as criterion to illustrate the body constitution and disease symptoms.
The purpose of this study is to make a new diagnostic test model for the physical disturbance signs for the overuser or addiction persons in internet. Variations of Somato-diagnostic testR for Internet Addiction Syndrome(Park V1.0) are follows ; 1. Are you hurt in your elbow or shoulder? 2. Do you feel stiffness in your neck? 3. Do you feel numbness of wrist on drive? 4. Are you hurt in your fingers on touch a keyboard or mouse? 5. Are you hurt in your back? 6. I feel taut on my legs sometimes. 7. I feel dim or bloodshot in my eyes. 8. I feel dry in my eyeball. 9. I feel heavy and ache on my head. 10. I can't sleep very well. 11. I have a digestive upset often. 12. My hand's full with sweat on computing. 13. I feel tremble or heavy in my heart. 14. I'm tired easily. 15. I'm not concerned about a sex impulse at all.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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