In general, anesthetic depth is evaluated by experience of anesthesiologist based on the changes of blood pressure and pulse rate. So it is difficult to guarantee the accuracy in evaluation of anesthetic depth. The efforts to develop the objective index for evaluation of anesthetic depth were continued but there was few progression in this area. Heart rate variability provides much information of autonomic activity of cardiovascular system and almost all anesthetics depress the autonomic activity. Novel monitoring system which can simply and exactly analyze the autonomic activity of cardiovascular system will provide important information for evaluation of anesthetic depth. We investigated the anesthetic depth as following 7 stages. These are pre-anesthesia, induction, skin incision, before extubation, after extubation, Post-anesthesia. In this study, temporal, frequency and chaos analysis method were used to analyze the HRV time series from electrocardiogram signal. There were NN10-NN50, mean, SDNN and RMS parameter in the temporal method. In the frequency method, there are LF and HF and LF/HF ratio, 1/f noise, alphal and alpha2 of DFA analysis parameter. In the chaos analysis, there are CD, entropy and LPE. Chaos analysis method was valuable to estimate the anesthetic depth compared with temporal and frequency method. Because human body was involved the choastic character.
저수지는 국내 영농환경에서 주요한 용수 공급처이며, 저수지의 저수량 파악은 농업용수의 활용 및 관리차원에서 중요하다. 위성영상을 활용한 원격탐사는 저수지와 같이 광역적으로 분포하는 객체에 대하여 정기적인 모니터링을 할 수 있는 효과적인 수단으로, 본 연구에서는 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 통해 영상분류 및 영상분할 알고리즘을 적용하여 국내 저수지 53개소의 수표면적 탐지를 수행하였다. 사용한 알고리즘은 Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), Chan-Vese (CV)로 총 6가지이며, 드론으로 촬영한 실측 정사영상으로 수표면적 탐지 결과를 평가하였다. 각 알고리즘으로부터 산출된 수표면적과 실측 수표면적간의 상관성은 NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, CV 0.9736로 나타났으며, 저수지 유효저수량의 규모가 클수록 더 높은 선형 상관관계를 보였다. 혼동 행렬로부터 산출한 정확도, 정밀도, 재현율을 통해 알고리즘간 수표면적 탐지 정확도와 탐지 경향을 분석하였다. 정확도의 경우 각 10만 m3 미만 저수지에서 WS가 0.8752, 10만~30만 m3에서 Otsu가 0.8845, 30만~50만 m3에서 RF가 0.9100, 50만 m3 이상에서 Otsu와 CV가 0.9400으로 가장 높은 수치를 보였다. WS의 경우 수표면적을 미탐지하는 경향으로 인해 낮은 재현율을 보였고, NN, SVM, RF의 경우 과대 탐지로 인한 낮은 정밀도를 보였다. SAR 영상을 통한 수표면적 탐지 시 저수지 수표면의 수생식물 및 인공건축물이 미탐지를 발생시키는 오차 요소로 작용함을 분석결과 및 실측영상을 통해 확인하였다.
This study aims to investigate the effect of sampling frequency to the time domain and frequency domain analysis of pulse rate variability (PRV). Typical time domain variables - AVNN, SDNN, SDSD, RMSSD, NN50 count and pNN50 - and frequency domain variables - VLF, LF, HF, LF/HF, Total Power, nLF and nHF - were derived from 7 down-sampled (250 Hz, 100 Hz, 50 Hz, 25 Hz, 20 Hz, 15 Hz, 10 Hz) PRVs and compared with the result of heart rate variability of 10 kHz-sampled electrocardiogram. Result showed that every variable of time domain analysis of PRV was significant at 25 Hz or higher sampling frequency. Also, in frequency domain analysis, every variable of PRV was significant at 15 Hz or higher sampling frequency.
There is a problem to measure neutral bio-signals during sleep because of inconvenience of attaching lots of sensors. In this study, we measured single electrocardiogram(ECG) signal and analyzed the correlation with sleep. After R-peak detection from ECG signal, we extracted 9 features from time and frequency domain of heart rate variability(HRV). Mean of HRV, RR intervals differing more than 50ms(NN50), and divided by the total number of all RR intervals(pNN50) have significant differences in each sleep stage. Specially, the mean HRV has an average of 87.8% accuracy in classifying sleep and awake status. In the future, the measurement ECG signal minimizes inconvenience of attaching sensors during sleep. Also, it can be substituted for the standard sleep measurement method.
Eighty-one workers including 38 employees directly incinerating industry wastes were recruited from a company located in South Korea. To evaluate the association between urinary 1-hydroxypyrene glucuronide (1-OHPG) levels, as internal dose of polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) exposure, and glycophorin A (GPA) mutation frequency, as an early biologic effect indicator. Urinary 1-OHPG levels were measured by synchronous fluorescence spectroscopy after immunoaffinity purification using monoclonal antibody 8E11. Erythrocyte GPA variant frequency (NN or NO) was assessed in MN heterozygotes with a flow cytometic assay. The GSTM1 and GSTT1 genotypes were assessed by a multiplex PCR method. The GPA NN phenotype frequency was higher in occupationally exposed group (n=14, mean$\pm$S.D. 6.6$\pm$12.0 in 10/SUP 6/ erythrocyte cells) than in non-exposed group (n=22, 2.1$\pm$3.5). Similarly, the GPA(NO or NN) phenotype frequency was higher in exposed group (n=14, 9.7$\pm$17.3) than non-exposed group (n=22, 4.2$\pm$6.3). The above differences failed to reach statistical significance, but a significant increase was seen in GPA variant frequency levels with increase in urinary 1-OHPG levels (Spearman's correlation: p=0.06 (NO), p=0.07 (NO or NN)). When this association was evaluated by GSTM1 genotype status, the association between GPA mutation and urinary 1-OHPG levels was stronger in individuals with GSTM1 present genotype (Spearmans correlation; r=0.50, p=0.02). These results suggest that the association between urinary 1-OHPG and GPA mutation is be modulated by the GSTM1 genotype.
감성은 인간의 삶과 밀접한 관련을 가지고 있으며 이는 집중력, 학습능력 등 많은 부분에 영향을 주어 다양한 행동 패턴을 가지게 한다. 따라서 본 논문의 목적은 부정감성을 구분하기 위하여 생체신호를 기반으로 주요한 특징들을 추출하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 심전도, 뇌파, 피부 온도와 피부전도도를 기반으로 생체신호를 측정한 후, 선형분류기와 유전 알고리즘의 조합으로 정확하고 신속한 알고리즘 개발하고, 주요 특징을 추출하였다. 그 결과, 알고리즘은 최대 96.4%의 정확도를 가짐을 확인할 수 있었고, 추출된 파라미터는 심박변이도의 Mean, RMSSD, NN50과 뇌파의 전두엽 영역에서의 ${\sigma}$파와 ${\alpha}$파의 주파수 파워, 두정엽 영역에서 ${\alpha}$파, ${\beta}$파, ${\gamma}$파와 의 주파수 파워, 그리고 피부온도의 평균과 표준편차 값이었다. 이에 따라 각 각의 생체신호를 기반으로 한 추출 된 특징들은 부정감성의 분류에 있어 중요한 역할을 함을 확인할 수 있었다.
이 연구의 목적은 폐쇄성수면무호흡환자들의 수면단계, AHI, 연령대 간 심박변이도의 통계적 유의성을 결정하는 것이다. 이 연구는 수면무호흡 성인 환자 40명을 대상으로 시간영역 및 주파수 영역에서 심박변이도의 주요 파라메타를 평가하였다. 비 램수면 단계는 3개 그룹 수면무호흡증 환자의 AHI 등급을 비교하여 통계적으로 검증되었다. NN50(p=0.043), pNN50(p=0.044), VLF peak(p=0.022) 및 LF/HF(p=0.028) 매개변수들은 대조군에서 수면무호흡증환자의 R-R 간격에서 통계적으로 유의하였다. 수면무호흡 환자들의 비 램수면(수면2단계)과 램수면 사이의 LF/HF(p=0.045)과 HF power(p=0.0395)파라메타들은 대조군 그룹에서 통계적 유의하였다. 우리는 이 연구에서 폐쇄성 수면무홉증환자들의 AHI, 수면단계 및 연령이 심박변이도 상관관계를 이해하는데 근거를 제시 할 수 있을 것이다.
Although several methods have been used to assess the pain levels, few practical methods for classifying presence or absence of the pain using pattern classifiers have been suggested. The aim of this study is to design an pattern classifier that classifies the presence or absence of the pain using electrocardiogram (ECG). We measured the ECG signal from 10 subjects with the painless state and the pain state(Induced by mechanical stimulation). The 10 features of heart rate variability (HRV) were extracted from ECG - MeanRRI, SDNN, rMSSD, NN50, pNN50 in the time domain; VLF, LF, HF, Total Power, LF/HF in the frequency domain; and we used the features as input vector of the pattern classifier's artificial neural network (ANN) / support vector machine (SVM) for classifying the presence or absence of the pain. The study results showed that the classifiers using ANN / SVM could classify the presence or absence of the pain with accuracies of 81.58% / 81.84%. The proposed classifiers can be applied to the objective assessment of pain level.
This paper proposed a method that can automatically classify sleep apnea by using features extracted from pulse rate variability(PRV) signals induced from piezo snoring sensor for patients with obstructive sleep apnea(OSA). We have extracted eight features(NN, SDNN, RMSSD, NN10, NN50, LF, HF and LF/HF ratio) based on time and frequency analyses of PRV. Sleep apnea was classified by a linear discriminant analysis(LDA). A performance was evaluated using snore recordings from 13 patients with OSA (ages: $54.5{\pm}10.5$ years, body mass index: $26.3{\pm}2.5kg/m^2$, apnea-hypopnea index: $19.2{\pm}6.0/h$). The sensitivity and specificity were $78.9{\pm}0.9%$ and $78.9{\pm}0.9%$ for training set and $77.7{\pm}10.9%$ and $79.0{\pm}2.8%$ for test set, respectively. Our study demonstrated the feasibility of implementing a piezo snoring sensor based on a portable device as a simple and cost-effective solution for contributing to the OSA screening.
Dobo, Cristine;Stavale, Joao Norberto;Lima, Flavio De Oliveira;Ribeiro, Daniel Araki;Arias, Vitor;Gomes, Thiago Simao;Oshima, Celina Tizuko Fujiyama
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제14권9호
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pp.5007-5010
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2013
Heat shock proteins are molecular chaperones that may be constitutively present in cells protecting them from various stresses, such as extreme temperature, anoxia or chemical agents. Cervical cancer is the second most prevalent malignancy of women. In this study, we analyzed the expression of Hsp27 by immunohistochemistry in cervical intraepithelial lesions of Brazilian women, along with samples from non neoplasic lesions (NN). Cervical intraepithelial neoplasia I (CIN I), II (CIN II) and III (CIN III)/in situ carcinoma and squamous cell carcinoma (SCC) were included. Immunostaining was observed in 30 (100%) samples of NN, 46 (92%) in CIN I, 50 (100%) in CIN II, 52 (98.11%) in CIN III/CIS, and 46 (98.11%) in SCC. In group NN Hsp27 immunostaining was heterogeneous, more intense in basal and parabasal layers of the epithelium and less or absent in the intermediate and superficial layer. The majority of the samples of CIS and SCC presented strong staining in all epithelial layers. Metaplasic cells, when present, were strongly stained. In this study, Hsp27 protein was found to be commonly expressed in cervical epithelial cells.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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