Clustering technology is used to deal efficiently with many searched documents in information retrieval system. But the accuracy of the clustering is satisfied to the requirement of only some domains. This paper proposes two methods to increase accuracy of the clustering. We define a common-word, that is frequently used but has low weight during clustering. We propose the method that automatically gathers the common-word and calculates its weight from the searched documents. From the experiments, the clustering error rates using the common-word is reduced to 34% compared with clustering using a stop-word. After generating first clusters using average link clustering from the searched documents, we propose the algorithm that reevaluates the similarity between document and clusters and reclassifies the document into more similar clusters. From the experiments using Naver JiSikIn category, the accuracy of reclassified clusters is increased to 1.81% compared with first clusters without reclassification.
Kim, Soo Yeon;Kim, Byuhree;Choi, Sun Ha;Kim, Jong Deok;Sol, In Suk;Kim, Min Jung;Kim, Yoon Hee;Kim, Kyung Won;Sohn, Myung Hyun;Kim, Kyu-Earn
Acute and Critical Care
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v.33
no.4
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pp.222-229
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2018
Background: The diagnosis of pediatric acute respiratory distress syndrome (PARDS) is a pragmatic decision based on the degree of hypoxia at the time of onset. We aimed to determine whether reclassification using oxygenation metrics 24 hours after diagnosis could provide prognostic ability for outcomes in PARDS. Methods: Two hundred and eighty-eight pediatric patients admitted between January 1, 2010 and January 30, 2017, who met the inclusion criteria for PARDS were retrospectively analyzed. Reclassification based on data measured 24 hours after diagnosis was compared with the initial classification, and changes in pressure parameters and oxygenation were investigated for their prognostic value with respect to mortality. Results: PARDS severity varied widely in the first 24 hours; 52.4% of patients showed an improvement, 35.4% showed no change, and 12.2% either showed progression of PARDS or died. Multivariate analysis revealed that mortality risk significantly increased for the severe group, based on classification using metrics collected 24 hours after diagnosis (adjusted odds ratio, 26.84; 95% confidence interval [CI], 3.43 to 209.89; P=0.002). Compared to changes in pressure variables (peak inspiratory pressure and driving pressure), changes in oxygenation (arterial partial pressure of oxygen to fraction of inspired oxygen) over the first 24 hours showed statistically better discriminative power for mortality (area under the receiver operating characteristic curve, 0.701; 95% CI, 0.636 to 0.766; P<0.001). Conclusions: Implementation of reclassification based on oxygenation metrics 24 hours after diagnosis effectively stratified outcomes in PARDS. Progress within the first 24 hours was significantly associated with outcomes in PARDS, and oxygenation response was the most discernable surrogate metric for mortality.
The strain KIST612, initially identified as E. limosum, was a suspected member of E. callanderi due to differences in phenotype, genotype, and average nucleotide identity (ANI). Here, we found that E. limosum ATCC 8486T and KIST612 are genetically different in their central metabolic pathways, such as that of carbon metabolism. Although 16S rDNA sequencing of KIST612 revealed high identity with E. limosum ATCC 8486T (99.2%) and E. callanderi DSM 3662T (99.8%), phylogenetic analysis of housekeeping genes and genome metrics clearly indicated that KIST612 belongs to E. callanderi. The phylogenies showed that KIST612 is closer to E. callanderi DSM 3662T than to E. limosum ATCC 8486T. The ANI between KIST612 and E. callanderi DSM 3662T was 99.8%, which was above the species cut-off of 96%, Meanwhile, the ANI value with E. limosum ATCC 8486T was not significant, showing only 94.6%. The digital DNA-DNA hybridization (dDDH) results also supported the ANI values. The dDDH between KIST612 and E. callanderi DSM 3662T was 98.4%, whereas between KIST612 and E. limosum ATCC 8486T , it was 57.8%, which is lower than the species cut-off of 70%. Based on these findings, we propose the reclassification of E. limosum KIST612 as E. callanderi KIST612.
Kim, Hyun-Soo;Peng, Shao-Hu;Muzzammil, Khairul;Kim, Deok-Hwan
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.6
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pp.35-43
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2009
In the Computer Aided Diagnosis(CAD) System, the efficient way of classifying nodules from chest CT images of a patient is to perform the classification of the remaining part after the pulmonary vessel extraction. During the pulmonary vessel extraction, due to the small difference between the vessel and nodule features in imaging studies such as CT scans after having an injection of contrast, nodule maybe extracted along with the pulmonary vessel. Therefore, the pulmonary vessel extraction method plays an important role in the nodule classification process. In this paper, we propose a nodule reclassification method based on vessel thickness analysis. The proposed method consist of four steps, lung region searching step, vessel extraction and thinning step, vessel topology formation and correction step and the reclassification of nodule in the vessel candidate step. The radiologists helped us to compare the accuracy of the CAD system using the proposed method and the accuracy of general one. Experimental results show that the proposed method can extract pulmonary vessels and reclassify false-positive nodules accurately.
Joseba Salguero;Enrique Gomez-Gomez;Jose Valero-Rosa;Julia Carrasco-Valiente;Juan Mesa;Cristina Martin;Juan Pablo Campos-Hernandez;Juan Manuel Rubio;Daniel Lopez;Maria Jose Requena
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.4
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pp.559-567
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2021
Objective: To evaluate the impact of multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) before confirmatory prostate biopsy in patients under active surveillance (AS). Materials and Methods: This retrospective study included 170 patients with Gleason grade 6 prostate cancer initially enrolled in an AS program between 2011 and 2019. Prostate mpMRI was performed using a 1.5 tesla (T) magnetic resonance imaging system with a 16-channel phased-array body coil. The protocol included T1-weighted, T2-weighted, diffusion-weighted, and dynamic contrast-enhanced imaging sequences. Uroradiology reports generated by a specialist were based on prostate imaging-reporting and data system (PI-RADS) version 2. Univariate and multivariate analyses were performed based on regression models. Results: The reclassification rate at confirmatory biopsy was higher in patients with suspicious lesions on mpMRI (PI-RADS score ≥ 3) (n = 47) than in patients with non-suspicious mpMRIs (n = 61) and who did not undergo mpMRIs (n = 62) (66%, 26.2%, and 24.2%, respectively; p < 0.001). On multivariate analysis, presence of a suspicious mpMRI finding (PI-RADS score ≥ 3) was associated (adjusted odds ratio: 4.72) with the risk of reclassification at confirmatory biopsy after adjusting for the main variables (age, prostate-specific antigen density, number of positive cores, number of previous biopsies, and clinical stage). Presence of a suspicious mpMRI finding (adjusted hazard ratio: 2.62) was also associated with the risk of progression to active treatment during the follow-up. Conclusion: Inclusion of mpMRI before the confirmatory biopsy is useful to stratify the risk of reclassification during the biopsy as well as to evaluate the risk of progression to active treatment during follow-up.
With an economic development and epidemiologic transition, the burden of disease due to chronic diseases and accidents is increasing. However, in most of developing countries, long-term care facilities are not available, therefore acute care facilities should provide both acute and long-term care services. It is also true in Korea. The demand for long-term care services needs to be estimated to establish the adequate supply system of health resources. This article introduces the reclassification methodology of inpatients' healthcare utilization to acute and long-term care services. All discharged patients from hospitals for one month were analyzed. The distribution of inpatients' hospital days were fitted to Chi-squared distribution by ICD disease categories, and they were grouped in five clusters. For each cluster, the lower and upper limit of classification criteria to acute and long-term care services were chosen. Summarizing all hospital days corresponding to acute and long-term care respectively, 24 to 28 percent of inpatient services fumed out to be long-term care services. The study results are consistent with those of the existing studies. They can be used practically in the allocation of long-term care resources.
Bacteria from the genus Lactobacillus are important for the production of fermented food and dairy products, and as symbionts in human and animals. Lactobacillus acidophilus has widely been used in the production of yogurt, health foods, and even medicines. The efficacy of L. acidophilus has been proven with regards to the reduction of cholesterol, prevention and treatment of diarrhea, modulation of the immune system, suppression of cancer, etc. Using molecular biology tools, Lactobacillus acidophilus has now been reclassified into six species: L. acidophilus, L. amylovorus, L. crispatus, L gallinarium, L. gasseri, and L. johnsonii. Thus, since L. acidophilus has now been marked as a newly defined species, caution is advised when reading future publications regarding this bacterium. In this article, the results of the reclassification of L. acidophilus are mentioned after an analysis of its field inheritance was performed by my research team. Especially, L. amylovorus KU4 (formerly named as L. acidophilus KU4; KCCM 10975P) is a novel probiotic strain that is isolated from humans; it has the ability to reduce cholesterol. It has also been reported as a microorganism that effectively inhibits the growth of pathogenic E. coli. However, this Korean patent (No 10-1541280) refers to a strain obtained from calves; the origin of this strain was incorrectly labeled. Furthermore, after the discovery of L. acidophilus in 1900, its role in intestinal microbiological research was described and its utilization as a probiotic was presented.
The objective of this study is to analysis the properties for reclassifying green roofs into three types by cluster analysis after investigating the present condition in thirty green roofs which were created from 2002 to 2004 by Seoul Metropolitan Government. The previous classification was resulted in structure safety diagnosis in the type of green roofs and visible judgment by experts in sites. However, it should have been corrected. Therefore, it needed a reestablished concept and a reclassification in green roofs. The results of this study are as follows : the concept of a rooftop garden and a green roof is different from previous studies. The rooftop gardens named by intensive green roofs are closed to integrated management, whereas the green roofs are closed to low management. The reclassification of green type was also conducted to use the statistic analysis of categorical regression by previous studies, and the factors extracted by the categorical regression were influenced by greening type. The figure of R-square representing explanation in regression analysis is 95.2%. As this result was analyzed, it was proved into rooftop gardens demanded for high activity by people.
We improved the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) land cover map over the Asia-Oceania region through the reclassification of the misclassified pixels. The misclassified pixels are defined where the number of land cover types are greater than 3 from the 12 years of MODIS land cover map. The ratio of misclassified pixels in this region amounts to 17.53%. The MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series over the correctly classified pixels showed that continuous variation with time without noises. However, there are so many unreasonable fluctuations in the NDVI time series for the misclassified pixels. To improve the quality of input data for the reclassification, we corrected the MODIS NDVI using Correction based on Spatial and Temporal Continuity (CSaTC) developed by Cho and Suh (2013). Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) was used for the clustering of NDVI data over the misclassified pixels and land cover types was determined based on the seasonal variation pattern of NDVI. The final land cover map was generated through the merging of correctly classified MODIS land cover map and reclassified land cover map. The validation results using the 138 ground truth data showed that the overall accuracy of classification is improved from 68% of original MODIS land cover map to 74% of reclassified land cover map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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