Ocean satellite altimetry-implied free-air gravity anomalies have had the shortest wavelengths removed during the processing to generate the optimal solution between multiple radar altimeter missions. ERS-1 168day mission altimetry was residualized to a reference geoid surface generated by integrating Anderson & Knudsen’s free-air gravity anomalies for the Barents Sea. The altimetry tracks were reduced and filtered to extract the shortest wavelengths (between 4 and 111 km) from both ascending and descending tracks, respectively. These data were recombined using existing quadrant-swapping techniques in the wavenumber domain to generate a correlated, high frequency gravity field related to the local geologic sources. This added-value surface adjusted the reference free-air gravity anomalies to better reflect features in the gravity field at a wavelength related to the distance between altimetry ground tracks.
Yoon, Ja Kyoung;Ahn, Kyung Jin;Kwon, Bo Sang;Kim, Gi Beom;Bae, Eun Jung;Noh, Chung Il;Ko, Jung Min
Clinical and Experimental Pediatrics
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제58권7호
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pp.256-262
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2015
Purpose: Kabuki syndrome is a multiple congenital malformation syndrome, with characteristic facial features, mental retardation, and skeletal and congenital heart anomalies. However, the cardiac anomalies are not well described in the Korean population. We analyzed the cardiac anomalies and clinical features of Kabuki syndrome in a single tertiary center. Methods: A retrospective analysis was conducted for a total of 13 patients with Kabuki syndrome. Results: The median age at diagnosis of was 5.9 years (range, 9 days to 11 years and 8 months). All patients showed the characteristic facial dysmorphisms and congenital anomalies in multiple organs, and the diagnosis was delayed by 5.9 years (range, 9 days to 11 years and 5 months) after the first visit. Noncardiac anomalies were found in 84% of patients, and congenital heart diseases were found in 9 patients (69%). All 9 patients exhibited left-side heart anomalies, including hypoplastic left heart syndrome in 3, coarctation of the aorta in 4, aortic valve stenosis in 1, and mitral valve stenosis in 1. None had right-side heart disease or isolated septal defects. Genetic testing in 10 patients revealed 9 novel MLL2 mutations. All 11 patients who were available for follow-up exhibited developmental delays during the median 4 years (range, 9 days to 11 years 11 months) of follow-up. The leading cause of death was hypoplastic left heart syndrome. Conclusion: Pediatric cardiologist should recognize Kabuki syndrome and the high prevalence of left heart anomalies with Kabuki syndrome. Genetic testing can be helpful for early diagnosis and counseling.
With the wider availability of sensor technology through easily affordable sensor devices, several Structural Health Monitoring (SHM) systems are deployed to monitor vital civil infrastructure. The continuous monitoring provides valuable information about the health of the structure that can help provide a decision support system for retrofits and other structural modifications. However, when the sensors are exposed to harsh environmental conditions, the data measured by the SHM systems tend to be affected by multiple anomalies caused by faulty or broken sensors. Given a deluge of high-dimensional data collected continuously over time, research into using machine learning methods to detect anomalies are a topic of great interest to the SHM community. This paper contributes to this effort by proposing a relatively new time series representation named "Shapelet Transform" in combination with a Random Forest classifier to autonomously identify anomalies in SHM data. The shapelet transform is a unique time series representation based solely on the shape of the time series data. Considering the individual characteristics unique to every anomaly, the application of this transform yields a new shape-based feature representation that can be combined with any standard machine learning algorithm to detect anomalous data with no manual intervention. For the present study, the anomaly detection framework consists of three steps: identifying unique shapes from anomalous data, using these shapes to transform the SHM data into a local-shape space and training machine learning algorithms on this transformed data to identify anomalies. The efficacy of this method is demonstrated by the identification of anomalies in acceleration data from an SHM system installed on a long-span bridge in China. The results show that multiple data anomalies in SHM data can be automatically detected with high accuracy using the proposed method.
Animal experiments have shown that the positive peaked electrically compound action potentials (ECAPs) can be recorded in round window, intracochlear, and nerve trunk by stimulating a monopolar pulse. However, positive peaked ECAPs of cochlear implant recipients have never been reported because ECAPs are recorded from intracochlear electrodes after bipolar stimulation. In our experiment, the positive peaked ECAPs were recorded from 18 intracochlear electrodes in cochlear implant recipients with multiple cochlear anomalies. Thresholds in each channel were measured and the latency of P-, N-wave, and amplitude of P-N were analyzed. These results were identical with the electrically auditory brainstem response (EABR) on the input-output characteristics. In conclusion, the positive peaked ECAPs from the cochlear implant recipients are antidromic ECAPs recorded by perimodiolar electrodes stimulating cochlear implants with multiple anomalies. Therefore, positive peaked ECAPs can be used as useful audiological tools to evaluate the eighth nerve ending.
Park, Jong-Tae;Kim, Dae-Won;Kim, Tae-Young;Kim, Jong-Moon
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제41권1호
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pp.57-60
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2007
The incidence of diastematomyelia associated with teratoma is extremely rare. We present a case of sacrococcygeal teratoma in a neonate with split spinal cord malformation[SSCM]. Magnetic resonance imaging[MRI] showed a heterogenous mass lesion with cyst in the sacrococcygeal region and multiple spinal anormalies [diastematomyelia, tethered cord, hydromyelia, and hemivertebrae]. The mature teratoma was confirmed on histopathological examination. In SSCMs, the potential for coexisting congenital anomalies at separate levels of the spinal cord must be considered in radiological investigations.
A 10-day old male calf exhibited multiple congenital anomalies of the urinary and gastrointestinal tracts, including renal fusion (horseshoe kidney), ureteral fusion, rectovesicular fistula, and atresia ani. The single kidney was fused at the caudal poles. The left kidney and cranial half of right kidney were shrunken, while the remaining lobules were hypertrophic. Ureters were fused cranially and bifurcated caudally. The terminal rectum was narrowed and connected with the bladder. The anus was imperforate. The cause of these anomalies could not be determined. This is the first report of this constellation of congenital anomalies in a calf.
The World Health Organization provides guidelines for managing the particulate matter (PM) level because a higher PM level represents a threat to human health. To manage the PM level, a procedure for measuring the PM value is first needed. We use a PM sensor that collects the PM level by laser-based light scattering (LLS) method because it is more cost effective than a beta attenuation monitor-based sensor or tapered element oscillating microbalance-based sensor. However, an LLS-based sensor has a higher probability of malfunctioning than the higher cost sensors. In this paper, we regard the overall malfunctioning, including strange value collection or missing collection data as anomalies, and we aim to detect anomalies for the maintenance of PM measuring sensors. We propose a novel architecture for solving the above aim that we call the hypothesis pruning generative adversarial network (HP-GAN). Through comparative experiments, we achieve AUROC and AUPRC values of 0.948 and 0.967, respectively, in the detection of anomalies in LLS-based PM measuring sensors. We conclude that our HP-GAN is a cutting-edge model for anomaly detection.
Because of its embryonic origin, the thyroid gland is predisposed to multiple anatomical variations and developmental anomalies. These include the pyramidal lobe, the origin of levator glandular thyroidae, the absence of the isthmus, ectopic thyroid, accessory thyroid tissues, etc. These anatomical variations are clinically significant to surgeons, anatomists, and researchers. The present study was designed to report anatomical variations and developmental anomalies of the thyroid gland in Ethiopian population. The study was conducted on 40 cadavers used for routine dissection classes. The thyroid gland was exposed and observed for any variations and developmental anomalies. The length, width, and thickness of the lobes were measured using a vernier caliper. Differences in the incidence of pyramidal lobe and absence of the isthmus between sexes were tested using a Pearson chi-square test. The mean length, width, and thickness of the right lobe were 4.24 cm, 1.8 cm, and 1.6 cm, respectively, whereas it was 4.08 cm, 1.8 cm, and 1.6 cm, respectively for that of the left lobe. The pyramidal lobe was noted in 52.5% of the cadavers. The levator glandulae thyroidae were prevalent in 40% of the cadavers. The isthmus mainly overlies the 2nd to 4th tracheal rings and was absent in 7.5% of the cadavers. Accessory thyroid tissue and double pyramidal lobes were noted in 2.5% of the cadavers. Most of the variations of the thyroid gland were seen frequently in female but it was not statically significant. Different clinically important and rare variations of the thyroid gland were found.
The deployment of advanced structural health monitoring (SHM) systems in large-scale civil structures collects large amounts of data. Note that these data may contain multiple types of anomalies (e.g., missing, minor, outlier, etc.) caused by harsh environment, sensor faults, transfer omission and other factors. These anomalies seriously affect the evaluation of structural performance. Therefore, the effective analysis and mining of SHM data is an extremely important task. Inspired by the deep learning paradigm, this study develops a novel generative adversarial network (GAN) and convolutional neural network (CNN)-based data anomaly detection approach for SHM. The framework of the proposed approach includes three modules : (a) A three-channel input is established based on fast Fourier transform (FFT) and Gramian angular field (GAF) method; (b) A GANomaly is introduced and trained to extract features from normal samples alone for class-imbalanced problems; (c) Based on the output of GANomaly, a CNN is employed to distinguish the types of anomalies. In addition, a dataset-oriented method (i.e., multistage sampling) is adopted to obtain the optimal sampling ratios between all different samples. The proposed approach is tested with acceleration data from an SHM system of a long-span bridge. The results show that the proposed approach has a higher accuracy in detecting the multi-pattern anomalies of SHM data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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