Robust pitch estimation is an important study in many areas of speech processing. In voice pathology, diverse statistics extracted form pitch were commonly used to test voice quality. In this study, we compared several established pitch detection algorithms (PDAs) for verification of adequacy of the PDAs. In the database of total pathological voices of 99 and normal voices of 30, an analysis of errors related with pitch detection was evaluated between pathological and normal voices, or among the types of pathological voices such as benign vocal fold lesions; polyp, nodule, and cysts. Consequently, it is required to survey the severity of tested voice in order to obtain accurate pitch estimates.
본 논문은 흉부 전산화단층촬영 영상에서 폐 영역을 자동으로 분할하는 알고리즘과 폐결절을 자동으로 검출하는 알고리즘에 관한 연구 내용을 담고 있다. 폐 분할 알고리즘은 gray-level thresholding과 morphologic 영상 처리기법을 이용하였고, 폐결절 자동 검출 알고리즘은 추출된 결절 후보의 size, compactness, mean of gray level 값을 분석하여 혈관과 결절을 구분하였다. 개발한 폐결절 자동 검출 시스템은 실험한 영상에 포함된 폐결절 117개 중 55%인 64개를 검출하였고, 3.4 False Positive/section이었다.
Jung, Young Ju;Oh, In-Jae;Kim, Youndong;Jung, Jong Ha;Seok, Minkyoung;Lee, Woochang;Park, Cheol Kyu;Lim, Jung-Hwan;Kim, Young-Chul;Kim, Woo-Sung;Choi, Chang-Min
Journal of Korean Medical Science
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제33권53호
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pp.342.1-342.6
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2018
We validated the diagnostic performance of a previously developed blood-based 7-protein biomarker panel, $AptoDetect^{TM}$-Lung (Aptamer Sciences Inc., Pohang, Korea) using modified aptamer-based proteomic technology for lung cancer detection. Non-small cell lung cancer (NSCLC), 200 patients and benign nodule controls, 200 participants were enrolled. In a high-risk population corresponding to ${\geq}55years$ of age and ${\geq}30pack-years$, the diagnostic performance was improved, showing 73.3% sensitivity and 90.5% specificity with an area under the curve of 0.88. $AptoDetect^{TM}$-Lung (Aptamer Sciences Inc.) offers the best validated performance to discriminate NSCLC from benign nodule controls in a high-risk population and could play a complementary role in lung cancer screening.
An FMEA for the waterjet-lifter of a DSNM is performed to prevent the occurrence of device failure. A waterjet-lifter raises and transports manganese nodules from the deep-sea floor up to a somewhat elevated place, from which a pin-scraper transports the lifted nodules to the inner space of the DSNM. A concept design for a device using the axiomatic design methodology is shown as the mapping between the functional domain and physical domain. The FMEA for a DSNM is introduced briefly and the rating criteria of severity, occurrence, and detection for the DSNM are defined. The FMEA of the functional requirements of a DSNM device is accomplished. Three kinds of failure modes, as well as their effects and causes, are predicted. Current design control methods for detecting potential failures, such as physical or computational experiments, design confirmation, and mathematical calculation, are described and the recommended actions for several significant causes are suggested.
Thyroid scans using $Na^{131}I\;and\;^{99m}TcO_4^-$ in two (anterior and anterior oblique) projections were done simultaneously in 50 patients with single palpable nodule and in euthyroid state(nodular nontoxic goiter) and 20 normal subjects to evaluate the imaging ability of each radionuclide and the necessity of oblique view. In detection of a nodule as a cold or cool area, $^{99m}TcO_4^-$ was slightly superior to $^{131}I$(82 % to 78% with anterior view alone, 92% to 84% when oblique view is added in detectability), with addition of an oblique view, 5 more cold or cool area in $^{99m}Tc$ scan and 3 more $^{131}I$ scan were detected. In normal subjects $^{99m}TcO_4^-$ scan was significantly superior to $^{131}I$ scan(90% to 70%) in getting normal pattern of tracer uptake in the glands. For routine imaging study of the thyroid, $^{99m}Tc$ pertechnetate scan with multiple projection is considered to be a preferable method.
Screening with low-dose spiral computed tomography (LDCT) has been shown to reduce lung cancer mortality by about 20% when compared to standard chest radiography. One of the problems arising from screening programs is that large amounts of CT image data must be interpreted by radiologists. To solve this problem, automated detection of pulmonary nodules is necessary; however, this is a challenging task because of the high number of false positive results. Here we demonstrate detection of pulmonary nodules using six off-the-shelf convolutional neural network (CNN) models after modification of the input/output layers and end-to-end training based on publicly databases for comparative evaluation. We used the well-known CNN models, LeNet-5, VGG-16, GoogLeNet Inception V3, ResNet-152, DensNet-201, and NASNet. Most of the CNN models provided superior results to those of obtained using customized CNN models. It is more desirable to modify the proven off-the-shelf network model than to customize the network model to detect the pulmonary nodules.
초음파영상은 갑상선 질병에서 결절성 갑상선 질병을 진단하는 검사로서 결절의 위치, 크기, 개수, 내부 에코 특성에 대한 정보를 제공하여 암의 가능성이 높은 고위험 결절을 선별하며, 세침흡인 검사 시 정확한 유도를 가능하게 한다. 갑상선 결절 중 악성으로 진단되는 경우는 5% 미만이지만 초음파에서 감별진단이 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 병리학적으로 갑상선 유두암으로 진단된 증례를 실험 대상으로 하며, 영역을 묘사하는 알고리즘으로 그 질감을 정량화하는 방법으로 질감특징 분석(TFA)를 적용하여 컴퓨터자동진단의 검출 효율을 실험하였다. 초음파영상에서 관심영역을 설정하여 $50{\times}50$ 픽셀 크기, 히스토그램 평활화로 전처리하여 실험영상을 획득하였다. 전체영상 70증례에서 갑상선 유두암의 영상 35증례를 테스트 영상으로 하고, 고유영상 생성의 정상영상 35증례를 학습영상으로 실험하였다. 질감특징 분석 알고리즘을 적용한 실험결과 GLavg, SKEW, UN, ENT 4개 파라미터의 질병 검출 효율이 91~100%로 높게 나타났다. 이는 갑상선 결절 질병을 감별하는 컴퓨터자동진단의 응용을 나타내며, 갑상선 질병의 감별진단에 전처리 자동진단 가능성을 나타낸다. 향후 추가적인 관련 알고리즘의 연구가 계속 진행된다면 갑상선 질병의 컴퓨터자동진단의 실용화기반을 마련할 수 있을 것이고, 다양한 초음파영상의 질병에 대한 적용이 가능할 것으로 사료된다.
Alam, Tariq;Khattak, Yasir Jamil;Beg, Madiha;Raouf, Abdul;Azeemuddin, Muhammad;Khan, Asif Alam
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권22호
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pp.10039-10043
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2014
Background: In Pakistan thyroid cancer is responsible for 1.2% cases of all malignant tumors. Ultrasonography (US) is helpful in detecting cancerous thyroid nodules on basis of different features like echogenicity, margins, microcalcifications, size, shape and abnormal neck lymph nodes. We therefore aimed to calculate diagnostic accuracy of ultrasound in detection of carcinoma in thyroid nodules taking fine needle aspiration cytology as the reference standard. Materials and Methods: A cross-sectional analytical study was designed to prospectively collect data from December 2010 till December 2012 from the Department of Radiology in Aga Khan University Hospital, Karachi, Pakistan. A total of 100 patients of both genders were enrolled after informed consent via applying non-probability consecutive sampling technique. Patients referred to Radiology department of Aga Khan University to perform thyroid ultrasound followed by fine-needle aspiration cytology of thyroid nodules were included. They were excluded if proven for thyroid malignancy or if their US or FNAC was conducted outside our institution. Results: The subjects comprised 76 (76%) females and 24 males. Mean age was $41.8{\pm}SD$ 12.3 years. Sensitivity and specificity with 95%CI of ultrasound in differentiating malignant thyroid nodule from benign thyroid nodule calculated to be 91.7% (95%CI, 0.72-0.98) and 78.94% (0.68-0.87) respectively. Reported positive predictive value and negative PV were 57.9% (0.41-0.73) and 96.8% (0.88-0.99) and overall accuracy was 82%. Likelihood ratio (LR) positive was computed to be 4.3 and LR negative was 0.1. Conclusions: Ultrasonography has a high diagnostic accuracy in detecting malignancy in thyroid nodules on the basis of features like echogenicity, margins, micro calcifications and shape.
Purpose: Periodontal ligament (PDL) cell differentiation into osteoblasts is important in bone formation. Bone formation is a complex biological process and involves several tightly regulated gene expression patterns of bone-related proteins. The expression patterns of bone related proteins are regulated in a temporal manner both in vivo and in vitro. The aim of this study was to observe the gene expression profile in PDL cell proliferation, differentiation, and mineralization in vitro. Methods: PDL cells were grown until confluence, which were then designated as day 0, and nodule formation was induced by the addition of 50 ${\mu}g$/mL ascorbic acid, 10 mM ${\beta}$-glycerophosphate, and 100 nM dexamethasone to the medium. The dishes were stained with Alizarin Red S on days 1, 7, 14, and 21. Real-time polymerase chain reaction was performed for the detection of various genes on days 0, 1, 7, 14, and 21. Results: On day 0 with a confluent monolayer, in the active proliferative stage, c-myc gene expression was observed at its maximal level. On day 7 with a multilayer, alkaline phosphatase, bone morphogenetic protein (BMP)-2, and BMP-4 gene expression had increased and this was followed by maximal expression of osteocalcin on day 14 with the initiation of nodule mineralization. In relationship to apoptosis, c-fos gene expression peaked on day 21 and was characterized by the post-mineralization stage. Here, various genes were regulated in a temporal manner during PDL fibroblast proliferation, extracellular matrix maturation, and mineralization. The gene expression pattern was similar. Conclusions: We can speculate that the gene expression pattern occurs during PDL cell proliferation, differentiation, and mineralization. On the basis of these results, it might be possible to understand the various factors that influence PDL cell proliferation, extracellular matrix maturation, and mineralization with regard to gene expression patterns.
The introduction of high-resolution CT (HRCT) in recent years has improved the ability of radiologists to detect and characterize the diffuse infiltrative lung disease (DILD). The detection and diagnosis of diffuse lung disease using HRCT are based on the recognition of specific abnormal findings. In this article, pattern recognition of HRCT findings is reviewed in the differential diagnosis of diffuse infiltrative lung disease. In general, HRCT findings of lung disease can be classified into four categories based on their appearances. These categories consist of (1) nodules and nodular opacities, (2) linear and reticular opacities, (3) increased lung opacity, and (4) decreased lung opacity, including cystic lesions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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