Accurate localization of the seizure onset zone is important for better seizure outcomes and preventing deficits following epilepsy surgery. Recent advances in neuroimaging techniques have increased our understanding of the underlying etiology and improved our ability to noninvasively identify the seizure onset zone. Using epilepsy-specific magnetic resonance imaging (MRI) protocols, structural MRI allows better detection of the seizure onset zone, particularly when it is interpreted by experienced neuroradiologists. Ultra-high-field imaging and postprocessing analysis with automated machine learning algorithms can detect subtle structural abnormalities in MRI-negative patients. Tractography derived from diffusion tensor imaging can delineate white matter connections associated with epilepsy or eloquent function, thus, preventing deficits after epilepsy surgery. Arterial spin-labeling perfusion MRI, simultaneous electroencephalography (EEG)-functional MRI (fMRI), and magnetoencephalography (MEG) are noinvasive imaging modalities that can be used to localize the epileptogenic foci and assist in planning epilepsy surgery with positron emission tomography, ictal single-photon emission computed tomography, and intracranial EEG monitoring. MEG and fMRI can localize and lateralize the area of the cortex that is essential for language, motor, and memory function and identify its relationship with planned surgical resection sites to reduce the risk of neurological impairments. These advanced structural and functional imaging modalities can be combined with postprocessing methods to better understand the epileptic network and obtain valuable clinical information for predicting long-term outcomes in pediatric epilepsy.
Chen, Bei;Hua, Xu G.;Zhang, Zi L.;Basu, Biswajit;Nielsen, Soren R.K.
Structural Monitoring and Maintenance
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제4권2호
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pp.115-131
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2017
Classical flutter of wind turbine blades indicates a type of aeroelastic instability with fully attached boundary layer where a torsional blade mode couples to a flapwise bending mode, resulting in a mutual rapid growth of the amplitudes. In this paper the monitoring problem of onset of flutter is investigated from a detection point of view. The criterion is stated in terms of the exceeding of a defined envelope process of a specific maximum torsional vibration threshold. At a certain instant of time, a limited part of the previously measured torsional vibration signal at the tip of blade is decomposed through the Empirical Mode Decomposition (EMD) method, and the 1st Intrinsic Mode Function (IMF) is assumed to represent the response in the flutter mode. Next, an envelope time series of the indicated modal response is obtained in terms of a Hilbert transform. Finally, a flutter onset criterion is proposed, based on the indicated envelope process. The proposed online flutter monitoring method provided a practical and direct way to detect onset of flutter during operation. The algorithm has been illustrated by a 907-DOFs aeroelastic model for wind turbines, where the tower and the drive train is modelled by 7 DOFs, and each blade by means of 50 3-D Bernoulli-Euler beam elements.
The prevalence of childhood and adolescent obesity has increased and exacerbated during the coronavirus disease 2019 pandemic, both in Korea and globally. Childhood and adolescent obesity poses significant risks for premature morbidity and mortality. The development of serious comorbidities depends not only on the duration of obesity but also on the age of onset. Obesity in children and adolescents affects almost all organ systems, including the endocrine, cardiovascular, gastrointestinal, reproductive, nervous, and immune systems. Obesity in children and adolescents affects growth, cognitive function, and psychosocial interactions during development, in addition to aggravating known adult comorbidities such as type 2 diabetes mellitus, hypertension, dyslipidemia, nonalcoholic fatty liver disease, obstructive sleep apnea, and cancer. Childhood and adolescent obesity are highly associated with increased cardiometabolic risk factors and prevalence of metabolic syndrome. The risk of cardiovascular and metabolic diseases in later life can be considerably decreased by even a small weight loss before the onset of puberty. Childhood and adolescent obesity is a disease that requires treatment and is associated with many comorbidities and disease burdens. Therefore, early detection and therapeutic intervention are crucial.
The aim of this paper is to compare wavelet, kurtosis and pseudofractal based techniques for structural health monitoring in the presence of measurement noise. A detailed comparison and assessment of these techniques have been carried out in this paper through numerical experiments for the calibration of damage extent of a simply supported beam with an open crack serving as an illustrative example. The numerical experiments are deemed critical due to limited amount of experimental data available in the field of singularity based detection of damage. A continuous detectibility map has been proposed for comparing various techniques qualitatively. Efficiency surfaces have been constructed for wavelet, kurtosis and pseudofractal based calibration of damage extent as a function of damage location and measurement noise level. Levels of noise have been identified for each technique where a sudden drop of calibration efficiency is observed marking the onset of damage masking regime by measurement noise.
For the efficient coding and transmission, the speech signal can be classified into three distinctive classes: voiced, unvoiced, and transition classes. At low bit rate coding below 4 kbit/s, conventional sinusoidal transform coders synthesize speech of high quality for the purely voiced and unvoiced classes, whereas not for the transition class. The transition class including plosive sound and abrupt voiced-onset has the lack of periodicity, thus it is often classified and synthesized as the unvoiced class. In this paper, the efficient algorithm for the transition class detection is proposed, which demonstrates superior detection performance not only for clean speech but for noisy speech. For the detected transition frame, phase information is transmitted instead of magnitude information for speech synthesis. From the listening test, it was shown that the proposed algorithm produces better speech quality than the conventional one.
The time instants, at which QRS complexes are detected, are used in the electrocardioyam rhythm analysis. Hence, it is necessary that all QRS complexes are detected and that no other waves or artifacts are wrongly labeled as such. These time instants are also used in other tasks as an indication of the location of significant events in the ECG. For example, the QRS typification algorithm uses these points to define the region of interest for complex comparison and alignment. When waveform recognition is drone for each complex, these points are used to define search intervals in which the onset and the end of the QRS nmplex have to be found This paper proposes the method for the detection of QRS complexes and decision rule for the classification scheme. The efficiency of the detection is demonstrated with the aid of an internationally validated CSE(Common Standard for Quantitative Electrocardioyaph) data set 3 and 4.
This paper presents a new algorithm for P-wave detection in the ECG signal. We detect the peak and valley point using significant point extraction algorithm with 9-point derivative. Because P-wave duration is changed according to heart-rates, we search for the R-peak and calculate the R-R interval time prior to the determination of P-wave duration threshold values in order to actively adapt to the change of P duration. We determine the parameters for P-wave detection and then P-peak, P-onset and P-offset are detected by these parameters. The results obtained from the proposed algorithm have detected successively P-wave almost more than 90%.
The powerful data mapping capability of computational deep learning methods has been recently explored in academic works to develop strategies for structural health monitoring through appropriate characterization of dynamic responses. In many cases, these studies concern laboratory prototypes and finite element models to validate the proposed methodologies. Therefore, the present work aims to investigate the capability of a deep learning algorithm called Sparse Autoencoder (SAE) specifically focused on detecting structural alterations in real-case studies. The idea is to characterize the dynamic responses via SAE models and, subsequently, to detect the onset of abnormal behavior through the Shewhart T control chart, calculated with SAE extracted features. The anomaly detection approach is exemplified using data from the Z24 bridge, a classical benchmark, and data from the continuous monitoring of the San Vittore bell-tower, Italy. In both cases, the influence of temperature is also evaluated. The proposed approach achieved good performance, detecting structural changes even under temperature variations.
The prevalence of BRCA1 gene mutations in breast cancer differs between diverse ethnic groups. Relatively little information is known about patterns of BRCA1 mutations in early-onset breast cancer in women of Uighur or Han descent, the major ethnic populations of the Xinjiang region in China. The aim of this study was to identify BRCA1 mutations in Uighur and Han patients with early-onset (age <35 years), and sporadic breast cancer for genetic predisposition to breast cancer. For detection of BRCA1 mutations, we used a polymerase chain reaction single-stranded conformation polymorphism approach, followed by direct DNA sequencing in 22 Uighur and 13 Han women with early-onset sporadic breast cancer, and 32 women with benign breast diseases. The prevalence of BRCA1 mutations in this population was 22.9% (8/35) among early-onset sporadic breast cancer cases. Of these, 31.8% (7/22) of Uighur patients and 7.69% (1/13) of Han patients were found to have BRCA1 mutations. In 7 Uighur patients with BRCA1 mutations, there were 11 unique sequence alterations in the BRCA1 gene, including 4 clearly disease-associated mutations on exon 11 and 3 variants of uncertain clinical significance on exon 11, meanwhile 4 neutral variants on intron 20 or 2. None of the 11 BRCA1 mutations identified have been previously reported in the Breast Cancer Information Core database. These findings reflect the prevalence of BRCA1 mutations in Uighur women with early-onset and sporadic breast cancer, which will allow for provision of appropriate genetic counseling and treatment for Uighur patients in the Xinjiang region.
본 연구는 노인들이 경험하는 시력 청력기능 제한이 사회참여와 우울 수준에 따라 노년기 장애 발생에 어떠한 영향을 미치고 있는지 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 한국고령화연구패널(Korean Longitudinal Study of Aging: KLoSA) 1차(2006년)와 2차(2008년) 기본조사 데이터를 사용하였다. 연구대상은 1차 조사와 2차 조사를 모두 완료한 65세 이상 노인 3,511명 중 2006년을 기준으로 ADL 및 IADL장애를 경험하지 않은 노인 2,670명이다. 연구 결과를 살펴보면, 첫째, 시력제한, 청력제한, 사회참여, 우울은 각각 2년 후 IADL장애 발생에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시력제한을 경험하고 있는 노인은 그렇지 않은 노인에 비해 2년 후 노년기 장애가 발생할 확률이 1.7배 높았으며, 청력제한을 경험한 노인은 1.9배 높은 것으로 나타났다. 통제변수를 투입한 분석에서는 시력제한을 경험한 노인들에게 2년 후 장애가 발생할 확률이 시력제한이 없는 노인에 비해 유의미하게 높은 것을 알 수 있다. 둘째, 시력 청력제한과 사회참여 유무, 시력 청력제한과 우울증 유무를 4가지로 범주화하여 2년 후 노년기 장애 발생을 분석한 연구 결과에서는, 시력과 청력제한 모두 사회참여 수준에 따라 노년기 장애 발생에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시력 또는 청력 기능이 좋지 않으면서 사회참여 수준도 낮은 노인들은 2년 후 노년기 장애를 경험할 확률이 그렇지 않는 노인에 비해 약 1.7배 정도 증가하는 것을 알 수 있다. 하지만 우울 수준은 시력 청력제한을 경험하는 노인들의 2년 후 장애 발생에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않았다. 본 연구결과를 통해 노년기 장애 발생을 예방 지연시키기 위해서는 시력 청력제한 원인에 대한 조기발견 치료뿐만 아니라, 시력 청력제한으로 인해 사회적으로 고립되는 것을 미연에 방지하는 개입방안의 마련이 필요함을 제시하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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