In this paper we calculate the subgroup size necessary for detecting the change of percent defective with several detection probabilities for orginal population fraction nonconforming p, changed population fraction nonconforming $p^*$, and the ratio k=$p^*$/p in the usage of p control charts. From our calculation we can know the error level of normal a, pp.oximation in detection probability calculation and recommend the subgroup size with lower error levels of normal a, pp.oximation, and then we show the reasonable subgroup size necessary for p, $p^*$, k, and the detection probability of the change of fraction nonconforming in a process. The information that we here show in tables will be useful when p control chart users decide the subgroup size in the p control chart users decide the subgroup size in the p control chart.
Areca palm yellow leaf (AYL) disease caused by the 16SrI group phytoplasma is a serious threat to the development of the Areca palm industry in China. The 16S rRNA gene sequence was utilized to establish a rapid and efficient detection system efficient for the 16SrI-B subgroup AYL phytoplasma in China by loop-mediated isothermal amplification (LAMP). The results showed that two sets of LAMP detection primers, 16SrDNA-2 and 16SrDNA-3, were efficient for 16SrI-B subgroup AYL phytoplasma in China, with positive results appearing under reaction conditions of 64℃ for 40 min. The lowest detection limit for the two LAMP detection assays was the same at 200 ag/μl, namely approximately 53 copies/μl of the target fragments. Phytoplasma was detected in all AYL disease samples from Baoting, Tunchang, and Wanning counties in Hainan province using the two sets of LAMP primers 16SrDNA-2 and 16SrDNA-3, whereas no phytoplasma was detected in the negative control. The LAMP method established in this study with comparatively high sensitivity and stability, provides reliable results that could be visually detected, making it suitable for application and research in rapid diagnosis of AYL disease, detection of seedlings with the pathogen and breeding of disease-resistant Areca palm varieties.
Respiratory Syncytial virus (RSV) is an important cause of acute lower respiratory tract infections in human, with infants and young children being particularly susceptible. In the temperate zones, sharp annual outbreaks of RSV occur during the colder months, in both the northern and the southern hemisphere. RSV is unusual in that it can repeatedly reinfect individuals throughout life and infect babies in the presence of maternal antibody. RSV isolates can be divided into two subgroups, A and B, on the basis of their reactions with monoclonal antibodies, and the two subgroups are also distinct at the nucleotide sequence level. The specific diagnosis of RSV infection was best made by isolation of virus in tissue culture, identification of viral antigen, or by specific serologic procedures. Recently, rapid detection of RSV and analysis of RSV strain variation became possible by development of methods of reverse transcription and polymerase chain reaction amplification. In this study, to determine the genetic diversity of RSV found in Korea, 173 bp and 164 bp spanning selected regions of the RSV F and SH genes were enzymatically amplified and sequenced, respectively. Eight for F gene and three for SH gene were detected in 66 nasopharyngeal swap samples tested. Two major antigenic subgroups, A and B were confirmed from Korean samples (seven for subgroup A and one for subgroup B). At the nucleotide level of the F gene region, Korean subgroup A strains showed 95-99% homologies compared to the prototype A2 strain of subgroup A and 93-100% homologies among Korean subgroup A themselves. For the SH gene region, Korean subgroup A strain showed 97.5% homology compared to the prototype A2 strain of subgroup A, and Korean subgroup B strain showed 97% homology compared to the prototype 18537 strain of subgroup B. Most of base changes were transition and occured in codon position 3, which resulted in amino acid conservation. Using the maximum parsimony method, phylogenetic analysis indicated that Korean RSV strains formed a group with other RSV strains isolated from the United States, Canada, the Great Britain and Australia.
Purpose: To detect major acute gastroenteritis virus (rotavirus, norovirus, astrovirus, and enteric adenovirus) and non-enteric type of adenovirus (AdV) in the stools of intussusception patients and to investigate the clinical role of detected viruses. Methods: From March 2012 to February 2013, major acute gastroenteritis virus and non-enteric type of AdV were isolated from stool samples that collected from 44 patients treated for intussusception in Chungnam National University Hospital. Patients were divided according to age and isolated virus. Results: Virus was detected in 28 (63%) stool specimens. The virus detection rate was significantly lower in patients aged under 12 months (p = 0.04). Twenty-two patients (78.6%) had non-enteric adenovirus, 4 (14.3%) had norovirus, 1 (3.6%) had sapovirus, and 1 (3.6%) had astrovirus. AdV subgroup C (AdV 1, 2, 5, and 6) comprised the majority with 20 cases (90.9%). A monthly increment-and-decrement pattern of intussusception was similar to that of viral detection in the stool samples. Enema reductions were successful in 39 patients and surgical manual reductions were performed in 5 patients. Virus was detected in 24 patients (61.5%) of enema reduction group and 4 patients (80.0%) of surgical manual reduction group. All of the detected viruses were non-enteric adenovirus subgroup C (AdV 1, 5, and 6) in surgical reduction patients. Conclusions: The virus detection rate was high in the stools of intussusception patients. The pattern of seasonal intussusception occurrence rate was parallel with seasonal these viral detection rate in the stool samples. These findings suggest that viral infection plays an important role in the development of intussusception and further research is warranted.
Purpose: The aim of this study was to conduct a scoping review and meta-analysis to provide overall estimates of the recall and precision of artificial intelligence for detection and segmentation using oral and maxillofacial cone-beam computed tomography (CBCT) scans. Materials and Methods: A literature search was done in Embase, PubMed, and Scopus through October 31, 2022 to identify studies that reported the recall and precision values of artificial intelligence systems using oral and maxillofacial CBCT images for the automatic detection or segmentation of anatomical landmarks or pathological lesions. Recall (sensitivity) indicates the percentage of certain structures that are correctly detected. Precision (positive predictive value) indicates the percentage of accurately identified structures out of all detected structures. The performance values were extracted and pooled, and the estimates were presented with 95% confidence intervals(CIs). Results: In total, 12 eligible studies were finally included. The overall pooled recall for artificial intelligence was 0.91 (95% CI: 0.87-0.94). In a subgroup analysis, the pooled recall was 0.88 (95% CI: 0.77-0.94) for detection and 0.92 (95% CI: 0.87-0.96) for segmentation. The overall pooled precision for artificial intelligence was 0.93 (95% CI: 0.88-0.95). A subgroup analysis showed that the pooled precision value was 0.90 (95% CI: 0.77-0.96) for detection and 0.94 (95% CI: 0.89-0.97) for segmentation. Conclusion: Excellent performance was found for artificial intelligence using oral and maxillofacial CBCT images.
In this paper, we analyze the performance of double-dwell hybrid initial acquisition in DS-UWB system via detection, miss, false alarm probabilities and mean acquisition time. In the analysis, we consider the effect of the acquisition sequence, and deployment scenario of the abundant multipath components over the small coverage of the piconet in DS-UWB system. Based on the simulation, we obtain various performance on the mean acquisition time by varying the parameters, such as the total number of hypotheses to be searched, subgroup size, and dwell time. Then, we suggest the optimum parameter set for the initial acquisition in DS-UWB system.
Purpose: This study aimed to evaluate the value of serum carcinoembryonic antigen (CEA) and carbohydrate antigen 19-9 (CA19-9) levels to detect gastric cancer recurrence. Materials and Methods: We retrospectively reviewed 154 patients who developed recurrence within 2 years after curative gastric cancer surgery and analyzed the relationship between postoperative CEA and CA19-9 levels and recurrence. We readjusted the cut-off values to improve the detection of recurrence. Subgroup analysis according to clinicopathologic variables was performed to further investigate the relationship between recurrence and CEA and CA19-9 levels. Results: The sensitivity and specificity for elevated CEA levels to detect recurrence were 40.6% and 89.5%, respectively, and those for CA19-9 were 34.2% and 93.6%, respectively. The sensitivity and specificity for elevation of either tumor marker were 54.3% and 84.0%, respectively; those for elevation of both tumor markers were 19.2% and 98.4%, respectively. By readjusting the cut-off values from 5.0 ng/ml to 5.2 ng/ml for CEA and from 37.00 U/ml to 30.0 U/ml for CA19-9, the sensitivity was increased from 34.2% to 40.2% for CA19-9, while there was no increase in sensitivity for CEA. In subgroup analysis, the sensitivity of CEA was higher in patients with elevated preoperative CEA levels than in patients with normal preoperative CEA levels (86.7% versus 33.7%; P<0.001). Furthermore, the sensitivity of CA19-9 was higher in patients with elevated preoperative CA19-9 levels than in patients with normal preoperative CA19-9 levels (82.61% versus 26.83%; P<0.001). Conclusions: CEA and/or CA19-9 measurement with the readjusted cut-off values allows for more effective detection of gastric cancer recurrence.
교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.
Background/Aims: Leptin is associated with metabolic disorders, which predispose one to non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). The role of leptin in NAFLD pathogenesis is not fully understood. We aim to investigate the association between serum leptin level and severity of NAFLD using U.S. nationally representative data. Methods: Data were obtained from the United States Third National Health and Nutrition Examination Survey. NAFLD was defined by ultrasound detection and severity of hepatic steatosis in the absence of other liver diseases. The severity of hepatic fibrosis was determined by NAFLD fibrosis score (NFS). We used multivariate survey-weighted generalized logistic regression to evaluate the association between leptin level and the degree of NAFLD. We also performed subgroup analyses by body mass index (lean vs. classic NAFLD). Results: Among 4,571 people, 1,610 (35%) had NAFLD. By ultrasound findings, there were 621 people with mild, 664 with moderate, and 325 with severe steatosis. There were 885 people with low NFS (<-1.455, no significant fibrosis), 596 with intermediate NFS, and 129 with high NFS (>0.676, advanced fibrosis). Leptin levels for normal, mild, moderate and severe steatosis were $10.7{\pm}0.3ng/mL$, $12.1{\pm}0.7ng/mL$, $15.6{\pm}0.8ng/mL$, $16{\pm}1.0ng/mL$, respectively (trend P-value<0.001). Leptin levels for low, intermediate, and high NFS were $11.8{\pm}0.5ng/mL$, $15.6{\pm}0.8ng/mL$, $28.5{\pm}3.5ng/mL$, respectively (trend P-value<0.001). This association remained significant even after adjusting for known demographic and metabolic risk factors. In the subgroup analysis, this association was only prominent in classic NAFLD, but not in lean NAFLD. Conclusions: Serum leptin level is associated with the severity of NAFLD, especially in classic NAFLD patients.
Conventional SPC assumes that observations are independent. Often in industrial practice, however, observations are not independent. A common approach to building control charts for autocorrelated data is to apply conventional SPC to the residuals from a time series model of the process or is to apply conventional SPC to the weighted or unweighted subgroup means. In this paper, we propose a robust CUSUM control scheme for the detection of level change, without model identification or subgrouping of autocorrelated data. The proposed CUSUM chart and other conventional control charts are compared by a Monte Carlo simulation. It is shown that the proposed CUSUM chart is more effective than conventional CUSUM chart when the process is autocorrelated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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