Objective: The purpose of our study was to investigate the predictive abilities of clinical and computed tomography (CT) features for outcome prediction in patients with coronavirus disease (COVID-19). Materials and Methods: The clinical and CT data of 238 patients with laboratory-confirmed COVID-19 in our two hospitals were retrospectively analyzed. One hundred sixty-six patients (103 males; age 43.8 ± 12.3 years) were allocated in the training cohort and 72 patients (38 males; age 45.1 ± 15.8 years) from another independent hospital were assigned in the validation cohort. The primary composite endpoint was admission to an intensive care unit, use of mechanical ventilation, or death. Univariate and multivariate Cox proportional hazard analyses were performed to identify independent predictors. A nomogram was constructed based on the combination of clinical and CT features, and its prognostic performance was externally tested in the validation group. The predictive value of the combined model was compared with models built on the clinical and radiological attributes alone. Results: Overall, 35 infected patients (21.1%) in the training cohort and 10 patients (13.9%) in the validation cohort experienced adverse outcomes. Underlying comorbidity (hazard ratio [HR], 3.35; 95% confidence interval [CI], 1.67-6.71; p < 0.001), lymphocyte count (HR, 0.12; 95% CI, 0.04-0.38; p < 0.001) and crazy-paving sign (HR, 2.15; 95% CI, 1.03-4.48; p = 0.042) were the independent factors. The nomogram displayed a concordance index (C-index) of 0.82 (95% CI, 0.76-0.88), and its prognostic value was confirmed in the validation cohort with a C-index of 0.89 (95% CI, 0.82-0.96). The combined model provided the best performance over the clinical or radiological model (p < 0.050). Conclusion: Underlying comorbidity, lymphocyte count and crazy-paving sign were independent predictors of adverse outcomes. The prognostic nomogram based on the combination of clinical and CT features could be a useful tool for predicting adverse outcomes of patients with COVID-19.
Lee, Jong Seok;Lee, Dae Cheol;Pai, Dong Man;Cha, Young Kee
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.14
no.5
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pp.1177-1189
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1994
This paper aims to develop the numerical model for prediction of the channel migration by analyzing of sediment and flow characteristics with patterns of channel in alluvial rivers. Flow in rivers constitutes to be the meandering or the braided form and rarely straight channel through morphologically stable patterns with mutual actions between the flowing water and bed materials. In order to develop the model for simulation of the channel migration, the channels are divided into two types with positive or negative sign by the direction of curvature radius of the centerline channel ($r_c$). That is, the single bend-channel consists of only one curvature of positive or negative sign and the multi-bend channel consists of two more curvatures of positive or negative sign, respectively. The model analyzes the sediment and flow characteristics under the influence of superelevation, spiral motion, irregularity in bed topography and depth-averaged velocity of channels. For reliability of this model, the single bend-channel and the multi bend channel are compared with experiment data in other models and the measured field data in the Keum-River, respectively. As a result, the both com parisians turn out to be excellent.
In this study, in the Nativity birth chart of Classic Astrology, the study was conducted under the premise that 'If the natives are born with different structures to govern their diseases, diseases may appear differently in the lives of natives.' did. In the birth chart, an individual's innate health was analyzed through the strengths and weaknesses of sign, planets, and aspects. In the case of managing congenital diseases, we studied the aspect relationship between the native's ASC constellation and the fixed star and planet in the Nativity Birth Chart. In the case of controlling acquired diseases, it was judged by examining the constellations, rulers, and planets of the 6th house that control diseases in the Nativity birth chart. In the case of acquired diseases, natives may be exposed to various accidents and diseases throughout their lives. So, we looked at the relationship between diseases through the energy and weakness of the planet coming through Pirdaria, the aspect relationship with the planet, and fixed star. As a result of the study, a native's health status is given differently depending on the strength and weakness of the innate sign and planet in the Nativity Birth Chart. And it has been proven that the health of the native is determined by the state of the 6th House, who rules over disease, and the disease and accidents that come from Direction are determined by the relationship between the planet and the aspect coming from Pirdaria.
The paper investigates the possible relationship between earnings prediction by security analysts and special ownership ties that link security companies those analysts belong to and firms under analysis. "Security analysts" are known best for their role as information producers in stock markets where imperfect information is prevalent and transaction costs are high. In such a market, changes in the fundamental value of a company are not spontaneously reflected in the stock price, and the security analysts actively produce and distribute the relevant information crucial for the price mechanism to operate efficiently. Therefore, securing the fairness and accuracy of information they provide is very important for efficiencyof resource allocation as well as protection of investors who are excluded from the special relationship. Evidence of systematic distortion of information by the special tie naturally calls for regulatory intervention, if found. However, one cannot presuppose the existence of distorted information based on the common ownership between the appraiser and the appraisee. Reputation effect is especially cherished by security firms and among analysts as indispensable intangible asset in the industry, and the incentive to maintain good reputation by providing accurate earnings prediction may overweigh the incentive to offer favorable rating or stock recommendation for the firms that are affiliated by common ownership. This study shares the theme of existing literature concerning the effect of conflict of interests on the accuracy of analyst's predictions. This study, however, focuses on the potential conflict of interest situation that may originate from the Korea-specific ownership structure of large conglomerates. Utilizing an extensive database of analysts' reports provided by WiseFn(R) in Korea, we perform empirical analysis of potential relationship between earnings prediction and common ownership. We first analyzed the prediction bias index which tells how optimistic or friendly the analyst's prediction is compared to the realized earnings. It is shown that there exists no statistically significant relationship between the prediction bias and common ownership. This is a rather surprising result since it is observed that the frequency of positive prediction bias is higher with such ownership tie. Next, we analyzed the prediction accuracy index which shows how accurate the analyst's prediction is compared to the realized earnings regardless of its sign. It is also concluded that there is no significant association between the accuracy ofearnings prediction and special relationship. We interpret the results implying that market discipline based on reputation effect is working in Korean stock market in the sense that security companies do not seem to be influenced by an incentive to offer distorted information on affiliated firms. While many of the existing studies confirm the relationship between the ability of the analystand the accuracy of the analyst's prediction, these factors cannot be controlled in the above analysis due to the lack of relevant data. As an indirect way to examine the possibility that such relationship might have distorted the result, we perform an additional but identical analysis based on a sub-sample consisting only of reports by best analysts. The result also confirms the earlier conclusion that the common ownership structure does not affect the accuracy and bias of earnings prediction by the analyst.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.1
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pp.107-114
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2017
Iris diagnosis is an alternative medicine to diagnose the disease of the patient by using different of the iris pattern, color and other characteristics. This paper proposed a disease prediction algorithm that using the iris regions that analyze iris change to using differential image of iris image. this method utilize as patient's health examination according to iris change. Because most of previous studies only find a sign pattern in a iris image, it's not enough to be used for a iris diagnosis system. We're developed an iris diagnosis system based on a iris images processing approach, It's presents the extraction algorithms of 8 major iris signs and correction manually for improving the accuracy of analysis. As a result, PNSR of applied edge detection image is about 132, and pattern matching area recognition presented practical use possibility by automatic diagnostic that presume situation of human body by iris about 91%.
Hong, Seunghee;Kim, Damee;Park, Hongkyu;Seo, Young;Hussain, Iqram;Park, Se Jin
Science of Emotion and Sensibility
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v.22
no.3
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pp.55-64
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2019
Stroke is a health problem experienced by many elderly people around the world. Stroke has a devastating effect on quality of life, causing death or disability. Hemiplegia is clearly an early sign of a stroke and can be detected through patterns of body balance and gait. The goal of this study was to determine various feature vectors of foot pressure and gait parameters of patients with stroke through the use of a wearable sensor and to compare the gait parameters with those of healthy elderly people. To monitor the participants at all times, we used a simple measuring device rather than a medical device. We measured gait data of 220 healthy people older than 65 years of age and of 63 elderly patients who had experienced stroke less than 6 months earlier. The center of pressure and the acceleration during standing and gait-related tasks were recorded by a wearable insole sensor worn by the participants. Both the average acceleration and the maximum acceleration were significantly higher in the healthy participants (p < .01) than in the patients with stroke. Thus gait parameters are helpful for determining whether they are patients with stroke or normal elderly people.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.21
no.1
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pp.1-5
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2011
In this paper, firstly we have derived and presented the specific heat jump as a function of the critical temperature. Secondly, we have analyzed the sign and magnitude of the derived specific heat jump and predicted the expected experimental results. And lastly, we have compared the expected experimental results with the real experimental results. Theoretically derived specific heat jump is considerably compatible with the specific heat jump up and down phenomena of the $YNi_2B_2C$ crystal. Especially, the remarkable theoretical prediction-hat the specific heat would jump down during the normal state-to-superconducting state transition at extremely low temperatures-have been confirmed by the experimental results.
Proper motion of sunspots in several active regions was studied to detect their indicator on flare onset, using data from the Solar Flare Telescope at Mitaka (four flaring active regions), TRACE (e.g. NOAA 0424, M1.7 flare on 5 Aug. 2003) and Hinode (e.g. NOAA 10930, X3.4 flare on 13 Dec. 2006). The proper motion of individual sunspots was derived using a local correlation tracking method. As a result, we found that the sunspots that are located under or close to a part of chromospheric flaring patches showed a change in their moving direction prior to the flare onset. The change in their movements took place a half to two hours before the flare onset. On the other hand, sunspots in non-flaring areas or non-flaring active regions did not show this kind of change. It is likely, therefore, that if a sunspot shows the particular movement, a chromospheric flare is to occur in its nearby region. In the most active regions, the part of flare ribbons was located on an emerging bipolar pair of sunspots. The disturbance in the usual motion of the bipolar sunspots and in other sunspots as well can be interpreted as a sign of magnetic shear development leading to final magnetic energy buildup before its sudden release. We suggest that the change in sunspot motion in a short time scale prior to the flare onset can be regarded as a good indicator in predicting the onset timing and location of chromospheric flares.
Finite element analyses are carried out to understand the piezoelectric behaviors of ZnO nanowires. Three different types of ZnO nanowires, with aspect ratios of 1:2. 1:31, and 1:57, are analyzed for uniaxial compression, pure bending, and buckling. Under the uniaxial compression with a strain of $1.0{\times}10^{-4}$ as the reference state, it is predicted that all three types of nanowires develop the same magnitude of the piezoelectric fields, which suggests that longer nanowires exhibit higher piezoelectric potential. However, this prediction is not in agreement with the experimental results previously reported in the literature. Such discrepancy is understood when the piezoelectric behaviors under bending and buckling are considered. When only the strain field due to bending is present in bending or buckling, the antisymmetric nature of the through-thickness stain distribution indicates that two piezoelectric fields, the same in magnitude and opposite in sign, develop along the thickness direction, which cancels each other out, resulting in a zero net piezoelectric field. Once additional strain contribution due to axial deformation is superposed on the bending, such field cancelling is compensated for due to the axial component of the piezoelectric field. Such numerical predictions seem to explain the reported experimental results while providing a guideline for the design of nanowire-based piezoelectric devices.
In this paper, we evaluated prediction accuracy of Euler angle spectrograph classification method using a convolutional neural networks (CNN) for hand gesture recognition in augmented reality (AR) cognitive rehabilitation system based on Leap Motion Controller (LMC). Hand gesture recognition methods using a conventional support vector machine (SVM) show 91.3% accuracy in multiple motions. In this paper, five hand gestures ("Promise", "Bunny", "Close", "Victory", and "Thumb") are selected and measured 100 times for testing the utility of spectral classification techniques. Validation results for the five hand gestures were able to be correctly predicted 100% of the time, indicating superior recognition accuracy than those of conventional SVM methods. The hand motion recognition using CNN meant to be applied more useful to AR cognitive rehabilitation training systems based on LMC than sign language recognition using SVM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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