In this paper, ECG based cardiac disease diagnosis models are developed. Conventionally, ECG monitoring equipments can only measure and store ECG signals and they always require medical doctor's diagnosis actions which are not desirable for continuous ambulatory monitoring and diagnosis healthcare systems. In this paper, two kinds of neural based self cardiac disease diagnosis engines are developed and tested for four kinds of diseases, sinus bradycardia, sinus tachycardia, left bundle branch block and right bundle branch block. For diagnosis engines, error backpropagation neural network (BP) and probabilistic neural network (PNN) were applied. Five signal features including heart rate, QRS interval, PR interval, QT interval, and T wave types were selected for diagnosis characteristics. To show the validity of proposed diagnosis engine, MIT-BIH database were used to test. Test results showed that BP based diagnosis engine has 71% of diagnosis accuracy which is superior to accuracy of PNN based diagnosis engine. However, PNN based diagnosis engine showed superior diagnosis accuracy for complex-disease diagnoses than BP based diagnosis engine.
The purpose of this study was to estimate the diagnostic availability of the common periapical lesions by using computer. The author used a domestic personal computer and rearranged the applied program appropriately with RF (Rapid File), a program to answer the purpose of this study, and then input the consequence made out through collection, analysis and classification of the clinical and radiological features about the common periapical lesions as a basic data. The 256 cases (Cyst 91, Periapical granuloma 74, Periapical abscess 91) were obtained from the chart recordings and radiographs of the patients diagnosed or treated under the common periapical lesions during the past 8 years (1983-1990) at the infirmary of Dental School, Chosun University. Next, the clinical and radiographic features of the 256 cases were applied to RF program for diagnosis, and the diagnosis by using computer was compared with the hidden final diagnosis by clinical and histopathological examination. The obtained results were as follows: 1. In cases of the cyst, diagnosis through the computer program was shown rather lower accuracy (80.22%) as compared with accuracy (90.1 %) by the radiologists. In cases of the granuloma, diagnosis through the computer program was shown rather higher accuracy (75.7%) as compared with the accuracy (70.3%) by the radiologists. 2. In cases of periapical abscess, the diagnostic accuracy was shown 88% in both diagnoses. 4. The average diagnostic accuracy of 256 cases through the computer program was shown rather lower accuracy (81.2%) as compared with the accuracy (82.8%) by the radiologists. 5. The applied basic data for radiographic diagnosis of common periapical lesions by using computer was estimated to be available.
Objectives For the methodological review on the accuracy study of questionnaire for Sasang constitution diagnosis, we searched the various diagnostic accuracy study of the questionnaires for Sasang constitution. Methods We searched MEDLINE, the Cochrane Library, KISS, and DBPIA. Additionally, We hand-searched the main oriental medical journals. All articles were independently reviewed and selected by two evaluators. And selected articles were assessed by "Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies Tool"(QUADAS Tool) for the methodological review. Results The twenty eight studies initially identified studies were included in the methodological review. The part of "Acceptable reference standard", "Uninterpretable results reported" and "Withdrawals explained" was very weak in the risk of bias. The part of "Representative spectrum", "Acceptable delay between tests", "Incorporation avoided", "Reference standard results blinded", "Index test results blinded" was unclear in the description. Conclusions For the further study on the accuracy study of Sasang constitution diagnosis, we have to improve the aforementioned errors. Additionally, the checklist for the description of study might be needed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1521-1530
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2014
The ROC analysis is considered for multiple class diagnosis. There exist many criteria to find optimal thresholds and measure the accuracy of diagnostic tests for k dimensional ROC analysis. In this paper, we proposed a diagnostic accuracy measure called the correct classification simple rate, which is defined as the summation of true rates for each classification distribution and expressed as a function of summation of sequential true rates for two consecutive distributions. This measure does not weight accuracy across categories by the category prevalence and is comparable across populations for multiple class diagnosis. It is found that this accuracy measure does not only have a relationship with Kolmogorov - Smirnov statistics, but also can be represented as a linear function of some optimal threshold criteria. With these facts, the suggested measure could be applied to test for comparing multiple distributions.
This study is validity study of the questionnaire for doctors for Sasang constituion diagnosis. (an objects of this study : 314 patients) We analyzed the results of questionnaires about 314 patients who were diagnosed in Department of Sasang Constitutional Medicine from June to November, 2004. The questionnaire for doctors consists of objective valuation about the patients for Sasang constituion diagnosis. In the analysis about all variables, we obtain the diagnosis accuracy of 92%. In the analysis about body type variable, we obtain the diagnosis accuracy of 44-48%. In the analysis about external appearance, mental characteristics, physiology & pathologic symptoms variables, we obtain the diagnosis accuracy of 46-72%. After all, in order to increase of the diagnosis accuracy, we have to analysis total variables(body type, external appearance, mental characteristics, physiology & pathologic symptoms) for sasang constituion diagnosis. Hereafter, We need many data and standardization for sasang constituion diagnosis.
Kim, Geunhee;Kim, Jae Min;Shin, Ji Hyeon;Lee, Seung Jun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권10호
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pp.3620-3630
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2022
The diagnosis of abnormalities in a nuclear power plant is essential to maintain power plant safety. When an abnormal event occurs, the operator diagnoses the event and selects the appropriate abnormal operating procedures and sub-procedures to implement the necessary measures. To support this, abnormality diagnosis systems using data-driven methods such as artificial neural networks and convolutional neural networks have been developed. However, data-driven models cannot always guarantee an accurate diagnosis because they cannot simulate all possible abnormal events. Therefore, abnormality diagnosis systems should be able to detect their own potential misdiagnosis. This paper proposes a rulebased diagnostic validation algorithm using a previously developed two-stage diagnosis model in abnormal situations. We analyzed the diagnostic results of the sub-procedure stage when the first diagnostic results were inaccurate and derived a rule to filter the inconsistent sub-procedure diagnostic results, which may be inaccurate diagnoses. In a case study, two abnormality diagnosis models were built using gated recurrent units and long short-term memory cells, and consistency checks on the diagnostic results from both models were performed to detect any inconsistencies. Based on this, a re-diagnosis was performed to select the label of the second-best value in the first diagnosis, after which the diagnosis accuracy increased. That is, the model proposed in this study made it possible to detect diagnostic failures by the developed consistency check of the sub-procedure diagnostic results. The consistency check process has the advantage that the operator can review the results and increase the diagnosis success rate by performing additional re-diagnoses. The developed model is expected to have increased applicability as an operator support system in terms of selecting the appropriate AOPs and sub-procedures with re-diagnosis, thereby further increasing abnormal event diagnostic accuracy.
Background: Korea set up new diagnosis related group (DRG) as demonstration project in 2009. The new DRG was reformed in 2016. The main purpose of study is to identify the effect of reform on accuracy of payment. Methods: This study collected inpatient data from a hospital which contains medical information and cost from 2015 to 2016. The dependent variables were accuracy of total, bundled, unbundled payment, and payment for procedures. To analyze the effect of reform, this study conducted a multi-variate regression analysis adjusting for confounding variables. Results: The accuracy of payment increased after policy reform. The accuracy of total, bundled, unbundled payment, and payment for procedures significantly increased 3.90%, 2.92%, 9.03%, and 14.57% after policy reform, respectively. The accuracy of unbundled payment showed the largest increase among dependent variables. Conclusion: The results of study imply that policy reform enhanced the accuracy of payment. The government needs to monitor side effects such as increase of non-covered services. Also, leads to a considerable improvement in the value of cost unit accounting as a strategic play a role in development of DRG.
In order to solve the problem of low tracking accuracy caused by complex noise in the fault diagnosis of complex nonlinear system, a fault diagnosis method of high precision cost reference particle filter (CRPF) is proposed. By optimizing the low confidence particles to replace the resampling process, this paper improved the problem of sample impoverishment caused by the sample updating based on risk and cost of CRPF algorithm. This paper attempts to improve the accuracy of state estimation from the essential level of obtaining samples. Then, we study the correlation between the current observation value and the prior state. By adjusting the density variance of state transitions adaptively, the adaptive ability of the algorithm to the complex noises can be enhanced, which is expected to improve the accuracy of fault state tracking. Through the simulation analysis of a fuel unit fault diagnosis, the results show that the accuracy of the algorithm has been improved obviously under the background of complex noise.
The aim of this study is to evaluate appraiser's consistency and accuracy about pulse diagnosis (PD) in discrimination of eight-constitutions using Gage R&R study. Cumulative numbers of PD for discrimination of eight constitutions of three appraisers' experience were 75,000 cases, 50,000 cases, 1,100 cases, respectively. Three Appraisers diagnosed subject's eight-constitutions by PD with blinded method. Gage R&R study was used to verify the results. In the measurements of consistency, appraiser B (agreement = 80%, Value of k = 0.8276) was very good, appraiser A (agreement = 70%, Value of k = 0.7465) was good, and appraiser C (agreement = 50%, Value of k = 0.5365) was moderate. In the measurements of accuracy, appraiser B (agreement = 70%, Value of k = 0.6812) was good, appraiser A (agreement = 60%, Value of k = 0.6414) was good, and appraiser C (agreement = 0%, Value of k = -0.1000) was poor. The results suggest that accuracy of discrimination of constitutions relatively depend on experience and number of cases of PD. Further large controlled study is needed to evaluate the accuracy of PD.
Background: There was seldom study about method that estimate expertness of pulse diagnosis in 8 Constitution Medicine in spite of the diagnostician importance in 8 Constitution Medicine Objectives: This study is to evaluate diagnostician's consistency and accuracy about pulse diagnosis in 8 Constitution Medicine using Cage R&R study. Methods: The subjects were comprised of 28 volunteers. Among theme, 3 diagnosticians and 10 participants were chosen through questionnaire. Diagnosticians diagnosed participant's Constitution by pulse diagnosis in 8 Constitution Medicine with hiding their eyes by eyepatch. MINITAB statistical software(ver. 13.20) was used for statistical analysis: Attribute Cage R&R study was used to verify the results. Results: 1. In the measurements of consistency, diagnostician b(agreement=80%, Value of k=0.8276)was very good, diagnostician a(agreement=70%, Value of k=0.7465) was good, and diagnostician c(agreement=50%, Value of k=0.5365) was moderate. 2. In the measurements of accuracy, diagnostician b(agreement =70%, Value of t=0.6812) was good, diagnostician a(agreement=60%. Value of t=0.6414) was good, and diagno-stician c(agreement=0%, Value of k=-0.1000) was poor. 3. In cofidence of diagnosis, diagnostician c was 75%, diagnostician a was 70%, and diagnostician b was 64%. Conclusion: The results suggest that diagnostician's consistency and accuracy about pulse diagnosis in 8 Constitution Medicine can be evaluated by Cage R&R study. further study is needed for estimation method of pulse diagnosis in 8 Constitution Medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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