The regain of independent ambulatory ability is a important goal in the rehabilitation program of hemiplegic patient. Not only the function of lower extremity muscles, but also trunk muscles which stabilize extremities and pelvis, are important factors in normal gait. Therefor, it is necessary to develop an effective program which can improve muscle strength and symmetric activity of trunk muscles. The purpose of this study was to evaluate the influence of trunk muscle strengthening by forceful respiratory exercise on the gait asymmetry ratio in hemiplegic patient. 45 Hemiplegic patients due to stroke was randomized in 3 groups, forceful expiratory training(FET), forceful inspiratory training(FIT) and control group. In the experimental groups, ordinary physical therapy with forceful expiratory training and forceful inspiratory training for 20 minutes duration 3 times per week for 6 weeks were respectively performed. In the control group, only ordinary physical therapy was done. Before and after experiments, temporal-spatial gait parameters was measured in all patients. The data of 28 patients who carried out the whole experimental course were statistically analysed. The results of these experiment are as follows : 1. In comparison of difference of single support time asymmetry ratio among 3 groups, the FET group was significantly decreased than the control group (p<.05). 2. In comparison of difference of step length asymmetry ratio among 3 groups, the FIT group was significantly decreased than the control group (p<.05). Based on these results, it is concluded that the forced respiratory exercise program for 6 weeks can be improve the gait asymmetry ratio in hemiplegic patients. Therefore, the forced respiratory exercise is useful to improve the walking ability in hemiplegic patients. Since this study dealt only with the patients who could walk more than 3 meters in distance on floor independently, the further study for evaluating the influence of the forceful respiratory exercise on patients with acute stage stroke and also the development in various methods of use are expected.
Kim, Mi Young;Kim, Myeongjun;Kim, Jongwon;Maeng, Jiseon;Park, Sumin;Son, Jia;Kim, Ji-A
Perspectives in Nursing Science
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v.14
no.1
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pp.1-9
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2017
Purpose: To study the internal psychological conflicts among nursing students during an infection control protocol carried out in the hospital by measuring their observation skills and performance during clinical training. Methods: Investigation of both pre- and post- infection control was conducted using questionnaires for clinical infection practices. We identified and evaluated the students' observation skills, clinical performance, clinical perception, and internal conflict regarding clinical infection control. We also interviewed the students as part of our study. Results: Among parameters such as clinical performance, observation skills, clinical perception, and internal conflict, the average observation skills (t=5.49, p<.001) were significantly lower, while internal conflict among students (t=-7.23, p<.001) was significantly higher than expected prior to clinical training. Generally, there was a negative correlation between observation skills and internal conflict in every aspect of infection control practice (r=-.281, p=.031). Internal conflict was significantly higher than expected in the context of hand hygiene (t=-2.135, p=.037), personal hygiene (t=-3.48, p=.002), and ventilator management (t=-3.69, p<.001). Clinical performance of students in the context of hand hygiene (t=4.69, p<.001), personal hygiene (t=2.06, p=.044), and ventilator management (t=2.68, p<.001) was significantly lower than expected prior to clinical training. Conclusion: Our findings showed that internal psychological conflict is higher when infection control practices are observed or performed to a lesser degree. Therefore, reinforcing education regarding infection control among students, such as developing a systematic program, or consecutive training and monitoring, is suggested.
In the present study, all of the treadmill exercise-trained SHR expressed clear adaptive changes such as reduced resting heart rate and blood pressures, LPOA, homocysteine Therefore, treadmill exercise was sufficient to induce physiological adaptation in the SHR. Endurance training is known to induce physiological cardiac hypertrophy, while hypertension induces patho logical cardiac hypertrophy that increases cardiomyocyte apoptosis. The pathological adaptation to pressure overload has also been associated with a further increase in the expression of several marker genes including cardiomyocyte ET-1 in the SHR, but not in the exercise-trained SHR. Additionally, there is an increase in the endothelial nitricoxide synthases (eNOS) protein expression of soleus, gastrocnemius, and extensor digitorum longus muscle in the exercise-trained SHR but not in the SHR in the present study. Thus, compared to pathological adaptation to pressure overload, physiological adaptation to exercise training is associated with distinct alterations in cardiac and molecular phenotypes. based on these results, exercise training improves hypertension by cardiovascular regulating genes and hemodynamic parameters.
Dagistan, Yasar;Cukur, Selma;Dagistan, Emine;Gezici, Ali Riza
Journal of Korean Neurosurgical Society
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v.60
no.1
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pp.40-46
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2017
Objective: To assess role of some inflammatory mediators in patients with primary and recurrent lumbar disc herniation. Expression of IL-6, transforming growth factor (TGF)-1, insulin-like growth factor (IGF)-1, and Bcl-2-associated X protein (BAX) have been shown to be more intense in the primary group than the recurrent goup, but this mediators may be important aspects prognostic. Methods: 19 patients underwent primary and revision operations between June 1, 2009 and June 1, 2014, and they were included in this study. The 19 patients' intervertebral disc specimens obtained from the primary procedures and reoperations were evaluated. Expression of IL-6, TGF-1, IGF-1, and BAX were examined immunohistochemically in the 38 biopsy tissues obtained from the primary and recurrent herniated intervertebral discs during the operation. Results: For IL-6 expression in the intervertebral disc specimens, there was no difference between the groups. The immunohistochemical study showed that the intervertebral disc specimens in the primary group were stained intensely by TGF-1 compared with the recurrent group. Expression of IGF-1 in the primary group was found moderate. In contrast, in the recurrent group of patients was mild expression of IGF-1. The primary group intervertebral disc specimens were stained moderately by BAX compared with the recurrent group. Conclusion: The results of our prognostic evaluation of patients in the recurrent group who were operated due to disc herniation suggest that mediators may be important parameters.
In this paper, as a liberal arts course for non-majors, we proposed a supervised learning artificial neural network parameter optimization method and a basic education method for activation function to design a basic artificial neural network subject curriculum. For this, a method of finding a parameter optimization solution in a spreadsheet without programming was applied. Through this training method, you can focus on the basic principles of artificial neural network operation and implementation. And, it is possible to increase the interest and educational effect of non-majors through the visualized data of the spreadsheet. The proposed contents consisted of artificial neurons with sigmoid and ReLU activation functions, supervised learning data generation, supervised learning artificial neural network configuration and parameter optimization, supervised learning artificial neural network implementation and performance analysis using spreadsheets, and education satisfaction analysis. In this paper, considering the optimization of negative parameters for the sigmoid neural network and the ReLU neuron artificial neural network, we propose a training method for the four performance analysis results on the parameter optimization of the artificial neural network, and conduct a training satisfaction analysis.
Zhang, Jianming;Jin, Xiaokang;Liu, Yukai;Sangaiah, Arun Kumar;Wang, Jin
Journal of Information Processing Systems
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v.14
no.6
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pp.1464-1479
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2018
In face recognition, sometimes the number of available training samples for single category is insufficient. Therefore, the performances of models trained by convolutional neural network are not ideal. The small sample face recognition algorithm based on novel Siamese network is proposed in this paper, which doesn't need rich samples for training. The algorithm designs and realizes a new Siamese network model, SiameseFacel, which uses pairs of face images as inputs and maps them to target space so that the $L_2$ norm distance in target space can represent the semantic distance in input space. The mapping is represented by the neural network in supervised learning. Moreover, a more lightweight Siamese network model, SiameseFace2, is designed to reduce the network parameters without losing accuracy. We also present a new method to generate training data and expand the number of training samples for single category in AR and labeled faces in the wild (LFW) datasets, which improves the recognition accuracy of the models. Four loss functions are adopted to carry out experiments on AR and LFW datasets. The results show that the contrastive loss function combined with new Siamese network model in this paper can effectively improve the accuracy of face recognition.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.1
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pp.63-74
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2023
In order to ensure safety to invasion of privacy, Federated Learning(FL) that learns using parameters is emerging. However a paper that leaks training data using gradients was recently published. Our paper implements an experiment to leak training data using gradients in a federated learning environment, and proposes a method to improve reconstruction performance by improving existing attacks that leak training data. Experiments using Yale face database B, MNIST dataset on the proposed method show that federated learning is not safe from invasion of privacy by reconstructing up to 100 data out of 100 training data when performance of federated learning is high at accuracy=99~100%. In addition, by comparing the performance (MSE, PSNR, SSIM) of pixels and the performance of identification by Human Test, we want to emphasize the importance of the performance of identification rather than the performance of pixels.
Purpose: This study examined the effects of ankle control training using neuromuscular electrical stimulation (NMES), leg muscle activation, and balance in stroke patients. Methods: Thirty-one stroke patients diagnosed with cerebral infarction and cerebral hemorrhage were selected for the study. The experimental group underwent ankle control training using NMES, while the control group applied NMES to the paretic tibialis anterior muscle for 30 minutes per session, five times a week for four weeks. The muscle activity changes were measured using surface electromyography, and balance parameters were evaluated using a functional reach test (FRT). Results: The intra-group comparison of the concentric muscle activity revealed improvements in the experimental group, including paretic tibialis anterior (TA) muscle (p<0.05), medial gastrocnemius muscle (MG) (p<0.01), and lateral gastrocnemius muscle (LG) (p<0.05), as well as MG (p<0.05), LG (p<0.05), soleus muscle (p<0.05) of the non-paretic side, and soleus muscle symmetry index (p<0.05). The intra-group comparison of the eccentric muscle activity showed improvements in the experimental group, including MG (p<0.01) and LG (p<0.01) of the paretic side, as well as MG (p<0.01), LG (p<0.01) of the non-paretic side, and LG symmetry index (p<0.01). The intra-group comparison of the functional reach test revealed significant differences in the test results in the experimental and control groups (p<0.05). Conclusion: Ankle control training using NMES had a positive effect on the changes in muscle activation and improved balance in patients with stroke.
Hidden Markov Model (HMM) is the most widely used method in speech recognition. In general, HMM parameters are trained to have maximum likelihood (ML) for training data. This method doesn't take account of discrimination to other words. To complement this problem, this paper proposes a word verification method by re-recognition of the recognized word and its similar word using the discriminative function between two words. The similar word is selected by calculating the probability of other words to each HMM. The recognizer haveing discrimination to each word is realized using the weighting to each state and the weighting is calculated by genetic algorithm.
In [1, 2], described a Chebyshev series method for the numerical solution of integral equations with three automatic algorithms for computing tow regularization parameters, C/sub f/ and r. Here we describe a Fourier series expansion method for a class singular integral equations with Hilbert kernel and constant coefficients with using a new automatic algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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