A loop-mediated isothermal amplification (LAMP) assay allows rapid diagnosis of Toxoplasma gondii infection. In the present study, the LAMP assay was evaluated using blood from both naturally and experimentally infected pigs. The sensitivity of the LAMP assay was compared with that of Q-PCR. Both assays detected T. gondii in the blood of experimentally infected pigs, with 100% agreement. In infected blood samples, the parasite was detected as early as 2 days post-infection and reached a peak in 3-5 days. In 216 field serum samples, the detection rates of LAMP and Q-PCR assays were 6.9% and 7.8%, respectively. This result indicates that the sensitivity of the LAMP assay was slightly lower than that of the Q-PCR assay. However, the LAMP may be an attractive diagnostic method in conditions where sophisticated and expensive equipment is unavailable. This assay could be a powerful supplement to current diagnostic methods.
Structural health monitoring is crucial to maintain the structural performance safely. Moreover, the Kullback-Leibler divergence (KLD) is applied usually to asset the similarity between different probability density functions in the pattern recognition. In this study, the KLD is employed to detect the damage. However the asymmetry of the KLD is a shortcoming for the damage detection, to overcoming this shortcoming, two other divergences and one statistic distribution are proposed. Then the damage identification by the KLD and its three descriptions from the symmetric point of view is investigated. In order to improve the reliability and accuracy of the four divergences, the gapped smoothing method (GSM) is adopted. On the basis of the damage index approach, the new damage index (DI) for detect damage more accurately based on the four divergences is developed. In the last, the grey relational coefficient and hypothesis test (GRCHT) is utilized to obtain the more precise damage identification results. Finally, a clear remarkable improvement can be observed. To demonstrate the feasibility and accuracy of the proposed method, examples of an isotropic beam with different damage scenarios are employed so as to check the present approaches numerically. The final results show that the developed approach successfully located the damaged region in all cases effect and accurately.
Crack detection in structures plays a vital role in ensuring their safety, durability, and reliability. Traditional crack detection methods sometimes need significant manual inspections, which are laborious, expensive, and prone to error by humans. Deep learning algorithms, which can learn intricate features from large-scale datasets, have emerged as a viable option for automated crack detection recently. This study presents an in-depth review of crack detection methods used till now, like image processing, traditional machine learning, and deep learning methods. Specifically, it will provide a comparative analysis of crack detection methods using deep learning, aiming to provide insights into the advancements, challenges, and future directions in this field. To facilitate comparative analysis, this study surveys publicly available crack detection datasets and benchmarks commonly used in deep learning research. Evaluation metrics employed to check the performance of different models are discussed, with emphasis on accuracy, precision, recall, and F1-score. Moreover, this study provides an in-depth analysis of recent studies and highlights key findings, including state-of-the-art techniques, novel architectures, and innovative approaches to address the shortcomings of the existing methods. Finally, this study provides a summary of the key insights gained from the comparative analysis, highlighting the potential of deep learning in revolutionizing methodologies for crack detection. The findings of this research will serve as a valuable resource for researchers in the field, aiding them in selecting appropriate methods for crack detection and inspiring further advancements in this domain.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.297-300
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2000
본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot을 구하고 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간변화량을 구한다. 구해진 변화량의 local maxima와 local minima는 MPEG 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 frame을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다.
Objective: To use health economics methodology to assess the screening program on gastric cancer in Zhuanghe, China, so as to provide the basis for health decision on expanding the program of early detection and treatment. Materials and Methods: The expense of an early detection and treatment program for gastric cancer in patients found by screening, and also costs of traditional treatment in a hospital of Zhuanghe were assessed. Three major techniques of medical economics, namely cost-effective analysis (CEA), cost-benefit analysis (CBA) and cost-utility analysis (CUA), were used to assess the screening program. Results: Results from CEA showed that investing every 25, 235 Yuan on screening program in Zhuanghe area, one gastric cancer patient could be saved. Data from CUA showed that it was cost 1, 370 Yuan per QALY saved. Results from CBA showed that: the total cost was 1,945,206 Yuan with a benefit as 8,669,709 Yuan and an CBR of 4.46. Conclusions: The early detection and treatment program of gastric cancer appears economic and society-beneficial. We suggest that it should be carry out in more high risk areas for gastric cancer.
An eigenspace projection clustering method is proposed for structural damage detection by combining projection algorithm and fuzzy clustering technique. The integrated procedure includes data selection, data normalization, projection, damage feature extraction, and clustering algorithm to structural damage assessment. The frequency response functions (FRFs) of the healthy and the damaged structure are used as initial data, median values of the projections are considered as damage features, and the fuzzy c-means (FCM) algorithm are used to categorize these features. The performance of the proposed method has been validated using a three-story frame structure built and tested by Los Alamos National Laboratory, USA. Two projection algorithms, namely principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA), are compared for better extraction of damage features, further six kinds of distances adopted in FCM process are studied and discussed. The illustrated results reveal that the distance selection depends on the distribution of features. For the optimal choice of projections, it is recommended that the Cosine distance is used for the PCA while the Seuclidean distance and the Cityblock distance suitably used for the KPCA. The PCA method is recommended when a large amount of data need to be processed due to its higher correct decisions and less computational costs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.3
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pp.1313-1336
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2020
Cognitive radio (CR) is regarded as an effective approach to avoid the inefficient use of spectrum. However, CRNs have more special security problems compared with the traditional wireless communication systems due to its open and dynamic characteristics. Primary user emulation attack (PUEA) is a common method which can hinder secondary users (SUs) from accessing the spectrum by transmitting signals who has the similar characteristics of the primary users' (PUs) signals, and then the SUs' quality of service (QoS) cannot be guaranteed. To handle this issue, we first design a multiple-phase energy detection scheme based on the cooperation of multiple SUs to detect the PUEA more precisely. Second, a joint SUs scheduling and power allocation scheme is proposed to maximize the weighted effective capacity of multiple SUs with a constraint of the average interference to the PU. The simulation results show that the proposed method can effectively improve the effective capacity of the secondary users compared with the traditional overlay scheme which cannot be aware of the existence of PUEA. Also the good delay QoS guarantee for the secondary users is provided.
In this paper, we propose a software algorithm that can configure n-key roll-over that detects all keys without limitation on the number of pressed keys in the dynamic scanning detection of a keyboard composed of a matrix. The proposed algorithm uses the timer interrupt of the microcontroller for computer keyboard control, so that a constant and accurate detection interval can be obtained, and an accurate debounce time can be provided. In order to confirm the effectiveness of the proposed algorithm, a microcontroller was connected to a toy keyboard constructed in the form of a clavier and experiments were conducted. As a result of the experiment, it was confirmed that detection of all keys was performed accurately regardless of the number of keys pressed.
${\beta}_2$-adrenergic receptor (${\beta}_2-AR$) was expressed efficiently using Bac-to-Bac Baculovirus Expression System in Sf9 cells as a bio-recognition element for multianalyte screening of ${\beta}$-agonist residues in pork. Sf9 cells were selected as the expression system, and codon optimization of wild-type nucleic acid sequence and time-dependent screening of expression conditions were then carried out for enhancing expression level and biological activity. Under optimum conditions of multiplicity of infection (MOI) = 5 and 48 h post transfection, the protein yield was up to 1.23 mg/ml. After purification by chromatographic techniques, the purified recombinant protein was applied to develop a direct competitive enzyme-linked receptor assay (ELRA) and the efficiency and reliability of the assay was determined. The IC50 values of clenbuterol, salbutamol, and ractopamine were 28.36, 50.70, and $59.57{\mu}g/l$, and clenbuterol showed 47.61% and 55.94% cross-reactivities with ractopamine and salbutamol, respectively. The limit of detection (LOD) was $3.2{\mu}g/l$ and the relevant recoveries in pork samples were in the range of 73.0-91.2%, 69.4-84.6%, and 63.7-80.2%, respectively. The results showed that it had better performance compared with other present nonradioactive receptorbased assays, indicating that the genetically modified ${\beta}_2-AR$ would have great application potential in detection of ${\beta}$-agonist residues.
This paper presents a statistical technique for audio watermarking. We describe the application of the promising public key watermarking method to the patchwork algorithm. Its detection process does not need the original content nor the secret key used in the embedding process. Special attention is given to statistical method working in the frequency domain. We will present a solution of robust watermarking of audio data. In this scheme, an extension of patchwork audio watermarking is presented which enables public detection of the watermark. Experimental results show good robustness of the approach against MP3 compression and other common signal processing manipulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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