Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.
The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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pp.210-213
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2017
The construction industry has witnessed an exponential growth of drones used in the field over the past few years. Likewise, the field of maintenance has paid increasing attention to using drones with a view to improving the efficiency of condition checks in high-rise buildings and major space. Although operators manipulate drones to inspect buildings at present, drones are expected to autonomously move around without operators in a few years. Also, for indoor maintenance, it is important for drones to find accurate locations, which is implemented by real-time locating systems(RTLS). Yet, the accuracy of RTLS varies across the types of systems and indoor settings, which warrants a locating system suitable for indoor space and a location correction system designed to improve the accuracy. Hence, the current study investigated the accuracy of real-time locating systems(RTLS) for the maintenance of indoor space of buildings with drones and delved into the methods of correcting the location information to improve the accuracy of RTLS.
Objective : The purpose of this study is to explore the most suitable machine learning model algorithm for Shanghanlun diagnostic system classification using natural language processing (NLP). Methods : A total of 201 data items were collected from 『Shanghanlun』 and 『Clinical Shanghanlun』, 'Taeyangbyeong-gyeolhyung' and 'Eumyangyeokchahunobokbyeong' were excluded to prevent oversampling or undersampling. Data were pretreated using a twitter Korean tokenizer and trained by logistic regression, ridge regression, lasso regression, naive bayes classifier, decision tree, and random forest algorithms. The accuracy of the models were compared. Results : As a result of machine learning, ridge regression and naive Bayes classifier showed an accuracy of 0.843, logistic regression and random forest showed an accuracy of 0.804, and decision tree showed an accuracy of 0.745, while lasso regression showed an accuracy of 0.608. Conclusions : Ridge regression and naive Bayes classifier are suitable NLP machine learning models for the Shanghanlun diagnostic system classification.
Campello, Andrea Fagundes;Goncalves, Lucio Souza;Guedes, Fabio Ribeiro;Marques, Fabio Vidal
Imaging Science in Dentistry
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제47권1호
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pp.25-31
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2017
Purpose: The aim of this study was to compare the diagnostic accuracy of previously trained endodontists in the detection of artificially created periapical lesions using cone-beam computed tomography (CBCT) and digital periapical radiography (DPR). Materials and Methods: An ex vivo model using dry skulls was used, in which simulated apical lesions were created and then progressively enlarged using #1/2, #2, #4, and #6 round burs. A total of 11 teeth were included in the study, and 110 images were obtained with CBCT and with an intraoral digital periapical radiographic sensor (Instrumentarium dental, Tuusula, Finland) initially and after each bur was used. Specificity and sensitivity were calculated. All images were evaluated by 10 previously trained, certified endodontists. Agreement was calculated using the kappa coefficient. The accuracy of each method in detecting apical lesions was calculated using the chisquare test. Results: The kappa coefficient between examiners showed low agreement (range, 0.17-0.64). No statistical difference was found between CBCT and DPR in teeth without apical lesions (P=.15). The accuracy for CBCT was significantly higher than for DPR in all corresponding simulated lesions(P<.001). The correct diagnostic rate for CBCT ranged between 56.9% and 73.6%. The greatest difference between CBCT and DPR was seen in the maxillary teeth (CBCT, 71.4%; DPR, 28.6%; P<.01) and multi-rooted teeth (CBCT, 83.3%; DPR, 33.3%; P<.01). Conclusion: CBCT allowed higher accuracy than DPR in detecting simulated lesions for all simulated lesions tested. Endodontists need to be properly trained in interpreting CBCT scans to achieve higher diagnostic accuracy.
The purpose of this study was to investigate and compare flow discharges of rectangular, V-notch and trapezoidal type of cutthrooat flumes, and the published data for trapezoidal parshall flumes. And the trapezoidal cutthroat flumes were also compared in their accuracy of discharge measurements for various convergence ratios in the inlet section and divergence ratios in the outlet section. Five flumes were studied, and all the flumes were 45cm long with flat-bottom and were made of well-finished transparent acryl plate of 3mm thickness. One rectangular, one V-notch and three trapezoidal types were numbered 1 to 5 as shown in Fig. III-1. The measured depth of water was ranged from 5 to 20cm. The results obtained in this study are summarized as follows: 1. The general discharge equations for tested prototypes are listed for free flow in Table IV-1 and for submergence flow in Table IV-4. 2. In both free and submerged flow, the accuracy of the discharge formula obtained by this test is highly significant at 1% level as shown in Table IV-2 and Table IV-6. The accuracy of disharges measured depends upon the convergence and divergence ratios in the trapezoidal types: the less the ratios of convergence as well as divergence, the lower the accuracy. 3. Submergence ratios tend to increase in the order of flume number except flume No. 4. This implies that trapezoidal cutthroat flumes are more acceptable than rectangular or V-notch ones for free flow. 4. The transition submergence for the trapezoidal Parshall flumes ranges from 80-85 percent, which is slightly higher than the tested flume. However, the trapezoidal cutthroat flume No. 5 has higher transition submergence ratio, ranging from 73-78 percent, than other trapezoidal ones. The difference between the trapezoidal Parshall flumes and the trapezoidal cutthroat flumes in transition submergence seems small enough to be ignored in their field use. 5. Trapezoidal cutthroat flume is simple and economical to construct in existing openchannels whose shapes are generally trapezoidal. In order to obtain the best rating accuracy, flume No. 3 among the tested trapezoidal types is recommended, because it shows the highest accuracy for both free and submerged flow.
Miranda, Benjamin H.;Herman, Katie A.;Malahias, Marco;Juma, Ali
Archives of Plastic Surgery
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제41권5호
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pp.500-504
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2014
Background Skin cancer is the most prevalent cancer by organ type and referral accuracy is vital for diagnosis and management. The British Association of Dermatologists (BAD) and literature highlight the importance of accurate skin lesion examination, diagnosis and educationally-relevant studies. Methods We undertook a review of the relevant literature, a national audit of skin lesion description standards and a study of speciality training influences on these descriptions. Questionnaires (n=200), with pictures of a circular and an oval lesion, were distributed to UK dermatology/plastic surgery consultants and speciality trainees (ST), general practitioners (GP), and medical students (MS). The following variables were analysed against a pre-defined 95% inclusion accuracy standard: site, shape, size, skin/colour, and presence of associated scars. Results There were 250 lesion descriptions provided by 125 consultants, STs, GPs, and MSs. Inclusion accuracy was greatest for consultants over STs (80% vs. 68%; P<0.001), GPs (57%) and MSs (46%) (P<0.0001), for STs over GPs (P<0.010) and MSs (P<0.0001) and for GPs over MSs (P<0.010), all falling below audit standard. Size description accuracy sub-analysis according to circular/oval dimensions was as follows: consultants (94%), GPs (80%), STs (73%), MSs (37%), with the most common error implying a quadrilateral shape (66%). Addressing BAD guidelines and published requirements for more empirical performance data to improve teaching methods, we performed a national audit and studied skin lesion descriptions. To improve diagnostic and referral accuracy for patients, healthcare professionals must strive towards accuracy (a circle is not a square). Conclusions We provide supportive evidence that increased speciality training improves this process and propose that greater focus is placed on such training early on during medical training, and maintained throughout clinical practice.
A quality assurance of computed tomography(CT) have done seven items that were water attenuation coefficient, noise, homogeneity, spatial resolution, contrast resolution, slice thickness, artifact using by standard phantom. But there is no quality assurance items and methods for CT simulator at domestic institutions yet. Therefore the study aimed to access the CT dose index(CTDI), table tilting, image distortion, laser accuracy, table movement accuracy and CT seven items for CT simulator quality assurance. The CTDI at the center of the head phantom was 0.81 for 80 kVp, 1.55 for 100 kVp, 2.50 for 120 mm, 0.22 for 80 kVp at the center of the body phantom, 0.469 for 100 kVp, and 0.81 for 120 kVp. The table tilting was within the tolerance range of ±1.0° or less. Image distortion had 1 mm distortion in the left and right images based on the center, and the laser accuracy was measured within ±2 mm tolerance. The purpose of this study is to improve the quality assurance items suitable for the current situation in Korea in order to protect the normal tissues during the radiation treatment process and manage the CT simulator that is implemented to find the location of the tumor more clearly. In order to improve the accuracy of the CT simulator when looking at the results, the error range of each item should be small. It is hoped that the quality assurance items of the CT simulator will be improved by suggesting the quality assurance direction of the CT simulator in this study, and the results of radiation therapy will also improve.
PURPOSE. The purpose of this study is to present a methodology to evaluate the accuracy of intraoral scanners (IOS) used in vivo. MATERIALS AND METHODS. A specific feature-based gauge was designed, manufactured, and measured in a coordinate measuring machine (CMM), obtaining reference distances and angles. Then, 10 scans were taken by an IOS with the gauge in the patient's mouth and from the obtained stereolithography (STL) files, a total of 40 distances and 150 angles were measured and compared with the gauge's reference values. In order to provide a comparison, there were defined distance and angle groups in accordance with the increasing scanning area: from a short span area to a complete-arch scanning extension. Data was analyzed using software for statistical analysis. RESULTS. Deviations in measured distances showed that accuracy worsened as the scanning area increased: trueness varied from 0.018 ± 0.021 mm in a distance equivalent to the space spanning a four-unit bridge to 0.106 ± 0.08 mm in a space equivalent to a complete arch. Precision ranged from 0.015 ± 0.03 mm to 0.077 ± 0.073 mm in the same two areas. When analyzing angles, deviations did not show such a worsening pattern. In addition, deviations in angle measurement values were low and there were no calculated significant differences among angle groups. CONCLUSION. Currently, there is no standardized procedure to assess the accuracy of IOS in vivo, and the results show that the proposed methodology can contribute to this purpose. The deviations measured in the study show a worsening accuracy when increasing the length of the scanning area.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.334-342
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2022
Nowadays, as we can notice on social media, most users choose to use more than one language in their online postings. Thus, social media analytics needs reviewing as code-switching analytics instead of traditional analytics. This paper aims to present evidence comparable to the accuracy of code-switching analytics techniques in analysing the mood state of social media users. We conducted a systematic literature review (SLR) to study the social media analytics that examined the effectiveness of code-switching analytics techniques. One primary question and three sub-questions have been raised for this purpose. The study investigates the computational models used to detect and measures emotional well-being. The study primarily focuses on online postings text, including the extended text analysis, analysing and predicting using past experiences, and classifying the mood upon analysis. We used thirty-two (32) papers for our evidence synthesis and identified four main task classifications that can be used potentially in code-switching analytics. The tasks include determining analytics algorithms, classification techniques, mood classes, and analytics flow. Results showed that CNN-BiLSTM was the machine learning algorithm that affected code-switching analytics accuracy the most with 83.21%. In addition, the analytics accuracy when using the code-mixing emotion corpus could enhance by about 20% compared to when performing with one language. Our meta-analyses showed that code-mixing emotion corpus was effective in improving the mood analytics accuracy level. This SLR result has pointed to two apparent gaps in the research field: i) lack of studies that focus on Malay-English code-mixing analytics and ii) lack of studies investigating various mood classes via the code-mixing approach.
Background/Aims: Shear wave elastography (SWE) is used for liver fibrosis staging based on stiffness measurements. It can be performed using endoscopic ultrasound (EUS) or a transabdominal approach. Transabdominal accuracy can be limited in patients with obesity because of the thick abdomen. Theoretically, EUS-SWE overcomes this limitation by internally assessing the liver. We aimed to define the optimal technique for EUS-SWE for future research and clinical use and compare its accuracy with that of transabdominal SWE. Methods: Benchtop study: A standardized phantom model was used. The compared variables included the region of interest (ROI) size, depth, and orientation and transducer pressure. Porcine study: Phantom models with varying stiffness values were surgically implanted between the hepatic lobes. Results: For EUS-SWE, a larger ROI size of 1.5 cm and a smaller ROI depth of 1 cm demonstrated a significantly higher accuracy. For transabdominal SWE, the ROI size was nonadjustable, and the optimal ROI depth ranged from 2 to 4 cm. The transducer pressure and ROI orientation did not significantly affect the accuracy. There were no significant differences in the accuracy between transabdominal SWE and EUS-SWE in the animal model. The variability among the operators was more pronounced for the higher stiffness values. Small lesion measurements were accurate only when the ROI was entirely situated within the lesion. Conclusions: We defined the optimal viewing windows for EUS-SWE and transabdominal SWE. The accuracy was comparable in the non-obese porcine model. EUS-SWE may have a higher utility for evaluating small lesions than transabdominal SWE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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