Background: Intraoperative sentinel lymph node biopsy has now become the standard of care for patients with clinically node negative breast cancer for diagnosis and also in order to determine the need for immediate axillary clearance. Several large scale studies confirmed the diagnostic reliability of this method. However, micrometastases are frequently missed on frozen sections. Recent studies showed that both disease free interval and overall survival are significantly affected by the presence of micrometastatic disease. The aim of this study was to determine the sensitivity and specificity of intraoperative frozen section analysis of sentinel lymph nodes (SLNs) for the detection of breast cancer micrometastasis and to evaluate the status of non-sentinel lymph nodes (non-SLNs) in those patients subjected to further axillary sampling. Materials and Methods: We performed a retrospective study on 154 patients who underwent SLN biopsy from January 2008 till October 2011. The SLNs were sectioned at 2 mm intervals and submitted entirely for frozen sections. Three levels of each section submitted are examined and the results were compared with further levels on paraffin sections. Results: Overall 40% of patients (62/154) were found to be SLN positive on final (paraffin section) histology, out of which 44 demonstrated macrometastases (>2mm) and 18 micrometastases (<2mm). The overall sensitivity and specificity of frozen section analysis of SLN for the detection of macrometastasis was found to be 100% while those for micrometastasis were 33.3% and 100%, respectively. Moreover 20% of patients who had micrometastases in SLN had positive non-SLNs on final histology. Conclusions: Frozen section analysis of SLNs lacks sufficient accuracy to rule out micrometastasis by current protocols. Therefore these need to be revised in order to pick up micrometastasis which appears to have clinical significance. We suggest that this can be achieved by examining more step sections of blocks.
Sample preparation is very important for crystal structure analysis of novel nanostructured materials in electron microscopy. Generally, a grid dispersion method has been used as transmission electron microscope (TEM) sampling method of nano-powder samples. However, it is difficult to obtain the cross-sectional information for the tabular-structured materials. In order to solve this problem, we have attempted a new sample preparation method using focused ion beam. Base on this approach, it was possible to successfully obtain the electron diffraction patterns and high-resolution TEM images of the cross-section of tabular structure. Finally, we were able to obtain three-dimensional crystallographic information of novel zeolite nano-crystal of the tabular morphology by applying the new sample preparation technique.
This research paper introduces the application and implementation of medical decision metrics that classifies medical decision-making into four different metrics using statistical diagnostic tools, such as confusion matrix, normal distribution, Bayesian prediction and Receiver Operating Curve(ROC). In this study, the metrics are developed based on cross-section study, cohort study and case-control study done by systematic literature review and reformulated the structure of type I error, type II error, confidence level and power of detection. The study proposed implementation strategies for 10 quality improvement activities via 14 medical decision metrics which consider specificity and sensitivity in terms of ${\alpha}$ and ${\beta}$. Examples of ROC implication are depicted in this paper with a useful guidelines to implement a continuous quality improvement, not only in a variable acceptance sampling in Quality Control(QC) but also in a supplier grading score chart in Supplier Chain Management(SCM) quality. This research paper is the first to apply and implement medical decision-making tools as quality improvement activities. These proposed models will help quality practitioners to enhance the process and product quality level.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권10호
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pp.201-210
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2020
This study aimed to analyze the influence of the industrial growth and the effect on government tax potential of the South Sulawesi Province. The growth of the tax object affects government tax potential of South Sulawesi Province. Environmental resources affect government tax potential of the province. The study used multiple linear regressions on primary data. The population consisted of all officers and staff involved in regional work units. Revenue Service area in South Sulawesi Province counts 630 employees. The sampling method is purposive sampling random carried out based on specific objectives. The respondent qualifications are taken from the Technical Implementation Unit Office and the Department of Revenue. The number of respondents is 96 from the Head of UPTD and three of them are related with tax Section Chief Officer. The results showed that industrial growth has a significant and positive effect on the potential increase in tax of South Sulawesi. Growth in tax object significantly affects the potential increasing tax of South Sulawesi. Environmental resources significantly affect the potential Increase in tax. Practical recommendations for local government is to enhance tax potential, reduce bureaucracy in industrial licensing, and facilitate local farmers to get involved in economic contributions.
Uncertainties are calculated for pressurized water reactor (PWR) spent nuclear fuel (SNF) characteristics. The deterministic code STREAM is currently being used as an SNF analysis tool to obtain isotopic inventory, radioactivity, decay heat, neutron and gamma source strengths. The SNF analysis capability of STREAM was recently validated. However, the uncertainty analysis is yet to be conducted. To estimate the uncertainty due to nuclear data, STREAM is used to perturb nuclear cross section (XS) and resonance integral (RI) libraries produced by NJOY99. The perturbation of XS and RI involves the stochastic sampling of ENDF/B-VII.1 covariance data. To estimate the uncertainty due to modeling parameters (fuel design and irradiation history), surrogate models are built based on polynomial chaos expansion (PCE) and variance-based sensitivity indices (i.e., Sobol' indices) are employed to perform global sensitivity analysis (GSA). The calculation results indicate that uncertainty of SNF due to modeling parameters are also very important and as a result can contribute significantly to the difference of uncertainties due to nuclear data and modeling parameters. In addition, the surrogate model offers a computationally efficient approach with significantly reduced computation time, to accurately evaluate uncertainties of SNF integral characteristics.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권4호
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pp.727-734
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2021
The study aims to examine and analyze the factors that affect the return on assets (ROA) by placing net interest margin (NIM) as a moderating variable in influencing ROA. This research was conducted on 27 banks listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) for the period 2015 to 2018 with a total sample data of 91. The data used is a combination of time series data and cross-section data. The sampling technique used was the purposive sampling method. The data analysis technique used was path analysis with multiple regression analysis technique. The results of the analysis showed that the capital adequacy ratio (CAR) and loan to deposit ratio (LDR) have a positive but insignificant effect on ROA. NIM as a moderating variable does not influence the impact of CAR on ROA. However, NIM as a moderating variable is able to influence the impact of LDR on ROA. From the results of this study, it is evident that the LDR will increase the ROA at banks that generate high NIM.
Purpose: This study was conducted to evaluate desorption efficiency and storage stability on activated carbon acquired form domestic market. Materials: Mixture of acetone, benzene, normal hexane and toluene was injected on four types of charcoal 100 mg. After overnight, charcoal was desorbed by carbon disulfide $1m{\ell}$ and analyzed by gas chromatography with flame ionization detector. Results: Desorption efficiency of benzene, normal hexane and toluene in charcoal tubes were 95% ~ 105%. But desorption efficiency of acetone in charcoal tubes was below 75% and different from types of charcoal. The more injected amount of acetone on charcoal showed higher desorption efficiency. Acetone injected on charcoal tubes migrated from front section into back section after 10 days storage at room temperature. Conclusions: Desorption efficiency and storage stability of activated carbon acquired from domestic market was good for benzene, normal hexane and toluene. The activated carbon acquired from domestic market has ability to be used as sampling media.
Digital radio frequency memory (이하 DRFM)은 입력되는 RF신호를 저장 후 필요한 시점에 입력된 RF신호로 복원하여 출력하는 기능을 가진 장치로써 Jammer, EW시뮬레이터, Target Echo Generator 등 사용되는 분야가 광범위하다. 본 논문에서는 고주파 입/출력모듈, 국부 발진모듈로 구성된 고주파부와 디지털 처리부로 이루어진 DRFM의 하드웨어적 구현 방안을 제안한다. 그리고 펄스형태의 RF신호를 양자화하는 ADC(A/D conversion), 이 데이터를 저장하고 재생신호를 생산하는 FPGA와 RF 신호를 생산하는 DAC(D/A conversion)로 구성되는 디지털 처리부에서 복제된 신호 생성방안을 제안한다. 이렇게 제안된 방안을 적용하여 제작한 후 모의 신호를 입력하여 얻은 시험결과를 통하여 이 제안방안의 타당성을 확인한다.
In everyday life, recognizing people's emotions from their frames is essential and is a popular research domain in the area of computer vision. Visual emotion has a severe class imbalance in which most of the data are distributed in specific categories. The existing methods do not consider class imbalance and used accuracy as the performance metric, which is not suitable for evaluating the performance of the imbalanced dataset. Therefore, we proposed a method for recognizing visual emotion using balanced data augmentation to address the class imbalance. The proposed method generates a balanced dataset by adopting the random over-sampling and image transformation methods. Also, the proposed method uses the Focal loss as a loss function, which can mitigate the class imbalance by down weighting the well-classified samples. EfficientNet, which is the state-of-the-art method for image classification is used to recognize visual emotion. We compare the performance of the proposed method with that of conventional methods by using a public dataset. The experimental results show that the proposed method increases the F1 score by 40% compared with the method without data augmentation, mitigating class imbalance without loss of classification accuracy.
The corrosion of reinforcement leads to a gradual decay of structural strength and durability. Several models for crack occurrence prediction and crack width propagation are investigated in this paper. Analytical and experimental models were used to predict the bond strength in the period of corrosion propagation. The manner of flexural strength loss is calculated by application of these models for different scenarios. As a new approach, the variation of the concrete beam neutral axis height has been evaluated, which shows a reduction in the neutral axis height for the scenarios without loss of bond. Alternatively, an increase of the neutral axis height was observed for the scenarios including bond and concrete section loss. The statistical properties of the parameters influencing the strength have been deliberated associated with obtaining the time-dependent bending strength during corrosion propagation, using Monte Carlo (MC) random sampling method. Results showed that the ultimate strain in concrete decreases significantly as a consequence of the bond strength reduction during the corrosion process, when the section reaches to its final limit. Therefore, such sections are likely to show brittle behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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