Prirojena aplazija kože (PAK) je redka prirojena nepravilnost, za katero je značilna odsotnost kože, kožnih priveskov ali podkožnih struktur na določenem delu telesa ob rojstvu in se lahko kaže kot ...ulceracija, membranozna sprememba ali atrofična brazgotina. Spremembe pri PAK so lahko izolirane ali v povezavi z drugimi prirojenimi nepravilnostmi. V približno 20 % so prizadete globoke anatomske strukture (podkožno maščevje, mišice, kosti in možganske ovojnice). Najpogostejša lokacija je skalp. Čeprav so spremembe pogosto solitarne in omejene na zgornje plasti kože, so najhujše oblike PAK skalpa zaradi možnih okužb in krvavitev povezane z visoko smrtnostjo. Etiologija in patogeneza nista v celoti razjasnjeni. PAK razdelimo v devet kliničnih skupin (klasifikacija po Friednu). Glede na značilnosti in pridružene nepravilnosti postavimo diagnozo in pristopimo k zdravljenju. Zdravljenje je v večini primerov konzervativno, glede na kompleksnost bolezni pa ga lahko dopolnimo s kirurškim zdravljenjem. V prispevku predstavljamo primer novorojenčka s PAK.
Strojno učenje je predmet istraživanja brojnih znanstvenih i stručnih projekata, i važan sastavni dio sustava koji se koriste u medicini, bankarstvu, računalnoj sigurnosti, komunikaciji i brojnim ...drugim domenama. Jedno je od najaktivnijih područja istraživanja, s konstantnim napretkom i razvojem novih algoritama i pristupa, te poboljšanjem postojećih metoda. Značajan utjecaj na performanse modela strojnog učenja ima skup podataka nad kojim je napravljeno treniranje, odnosno kvaliteta podataka, ravnomjerna razdioba vrijednosti i veličina skupa. To predstavlja potencijalan problem kod metoda strojnog učenja koje zahtijevaju prethodno označene podatke, jer prikupljanje podataka može biti iznimno složeno, skupo i vremenski zahtjevno. U tom slučaju klasičan model strojnog učenja vrlo vjerojatno neće imati dobre performanse. Jedan od pristupa rješavanja ovog problema je primjena učenja prijenosom, u kojem model koristi skup podataka ne samo iz promatrane domene, već i iz druge, idealno srodne domene. U radu su simulirani uvjeti manje raspoloživosti skupa podataka, na kojem su analizirane performanse tri modela temeljena na neuronskim mrežama, od kojih se jedan temelji na prethodno istreniranom modelu. Opisan je postupak kreiranja skupova za treniranje i prezentirani su rezultati analize navedena tri modela s različitim veličinama skupova.
Machine learning is the subject of numerous scientific and professional research projects and is an important component of systems used in medicine, banking, computer security, communications and numerous other fields. It is one of the most active areas of research with constant progress and development of new algorithms and approaches as well as improvement of existing methods. The performance of the machine learning model is significantly affected by the dataset used for training, i.e. the quality of the data, the uniform distribution of values and the size of the set. This is a potential problem with machine learning methods that require pre-labelled data, as data acquisition can be extremely complex, expensive and time-consuming. In this case, the classical machine learning model will most likely not perform well. One approach to solve this problem is to apply transfer learning, where the model uses a dataset not only from the target domain but also from other, and ideally related domains. In the work, conditions with lower availability of datasets were simulated, under which the performance of three models was analyzed, one of which was based on a previously trained model. The process of creating training sets is described, and the results of analyzing the three models with different sized sets are presented.
U radu se istražuju toponimi sadržani u hrvatskome stupcu Hrvatsko-francuskoga rječnika Jeana Dayrea, Mirka Deanovića i Rudolfa Maixnera i to u
pretisku objavljenome 1996. (prema 2. izdanju iz ...1960.). O tome se rječniku
dosad pisalo s obzirom na njegova jezična obilježja, a isticala se i njegova prilično
ekstenzivno obrađena onimijska sastavnica. Uz klasifikaciju i sistematizaciju
toponima, u ovome se radu istražuju leksikografski postupci i kriteriji za
uvrštavanje toponima u rječnički korpus. Opisom toponimijske sastavnice u ovome dvojezičniku želi se dati doprinos promišljanju mjesta toponima u dvojezičnoj leksikografiji.
Poznavanje točnih i ažurnih geoprostornih podataka o šumama i šumskim površinama dobivenih interpretiranjem podataka metodama daljinskih istraživanja, ima veliko značenje na pravovremenu intervenciju ...i upravljanje šumskim površinama, dok odluke temeljene na zastarjelim i nedovoljno preciznim podacima mogu imati vrlo negativne posljedice.
U ovome radu prezentirana je metoda analize radarskih Sentinel 1 SAR satelitskih snimaka, zajedno s kombinacijom multispektralnih Sentinel 2 snimaka, s ciljem identifikacije nestalih i novo nastalih šumskih površina, kao i ocjenom uporabljivosti besplatnih, svima dostupnih radarskih satelitskih snimaka za promatranje šumskih površina. Klasifikacija radarskih snimaka obavljena je pomoću
Random Forest
klasifikacijskog algoritma na
Cloud platformi
. Provedena studija pokazala je da je u svakom analiziranom periodu od 2016. do 2019. godine veća površina pod nestalom šumom u odnosu na novonastalu površinu pod šumama. Procjena točnosti klasifikacije za svaki promatrani period izvršena je računanjem matrice grešaka i
Kappa
statistike, a prosječna točnost klasifikacije je oko 97%. Vizualnom analizom i usporedbom dobivenih rezultata s povijesnim podacima potvrđena je visoka točnost identifikacije nestalih šumskih površina. Prezentirana metoda je pokazala da se vrlo brzo, na osnovi slobodno dostupnih satelitskih snimaka može doći do pouzdanih i ažurnih podataka zadovoljavajuće kvalitete.
Forest and forest ecosystems have a big importance for the whole living world on the earth. Rapid deforestation poses a great danger and increases the effects of climate change. Large forest areas are cut down every year around the world and these activities need to be closely monitored to reduce their negative impact. Knowledge of valid and current geospatial data on forests and forest areas, obtained by interpreting the data by remote sensing methods has great importance for rapid response and management of forest areas. Decisions that are based on outdated and insufficiently precise data can have negative consequences.
The researched area of Fruška gora is located in Vojvodina and occupies the northern part of Srem. Due to its natural properties, it enjoys the status of a special nature reserve. Pastures and fertile land, vineyards and orchards, decorate the slopes and lower parts of Fruška gora, while the areas above 300 meters above sea level are covered with dense, deciduous forests.
This paper presents a method of analysis of radar Sentinel 1 SAR satellite images, together with a combination of multispectral Sentinel 2 images, with the aim of identifying missing and newly formed forest areas, as well as assessing the usability of free, for everyone available radar satellite images for forest observation.
The described methodology is based on the selection of areas of interest, the selection of radar images for the chosen time epoch, image processing, the selection of training sets by combining radar and multispectral images. The classification of radar images was performed on the Cloud platform using the Random Forest classification algorithm. The study showed that in each analysed period from 2016 to 2019, the area under missing forest is larger in relation to the newly created area under forests, as well as the growing trend of new forest areas.
Estimation of classification accuracy for each observed time epoch was performed by calculating the error matrix and Kappa statistics, and the average classification accuracy was about 97%. Visual analysis and comparison of the obtained results with historical data confirmed the high accuracy of identification of missing forest areas.
The presented method showed that RF classification of free Sentinel 1 and 2 satellite images, can be used as a reliable and up-to-date data for forest monitoring with satisfactory quality and very quickly.
Glavobolju i migrenu svakodnevno susrećemo u ordinaciji obiteljske medicine. Polovica pacijenata s glavoboljom i migrenom provodi samoliječenje, a ako tegobe postanu izraženije, javljaju se liječniku ...obiteljske medicine. Oko 10 % pacijenata završit će na specijalističkom pregledu, a 1 % zahtijevat će multidisciplinarni pristup. Iscrpna anamneza i klinički pregled dopunjen s dnevnikom glavobolja pomoći će određivanju vrste glavobolje i smjera liječenja.
Migrena je primarna, funkcionalna, periodična, srednje jaka do jaka glavobolja koja neliječena traje između 4 do 72 sata. Često je praćena mučninom i/ili povraćanjem, fotofobijom i fonofobijom, a za ...nju je karakteristično pogoršanje simptoma tijekom fizičke aktivnosti. Epidemiološki podatci nedvojbeno pokazuju da je migrena česta bolest s prevalencijom oko 14 % u općoj populaciji. Važno je istaknuti da je broj dijagnosticiranih bolesnika često podcijenjen. Razlozi tomu mogu biti relativno rijetko pojavljivanje napadaja zbog kojih se oboljeli ne javlja liječniku obiteljske medicine ili neurologu, loše uzeta anamneza te druge dijagnostičke poteškoće. Također, neophodno je naglasiti znatan socioekonomski aspekt migrene. Migrena je velik trošak društvu u cjelini, uzimajući u obzir njezinu učestalost te činjenicu da znatan udio bolesnika s migrenom obično ne može normalno funkcionirati za vrijeme trajanja napadaja. Budući da se radi o bolesti u kojoj se dijagnoza postavlja na temelju detaljno uzete anamneze i kliničke slike, Međunarodno društvo za glavobolje objavilo je međunarodnu klasifikaciju glavobolja te ju revidiralo zadnji put 2018. Detaljno poznavanje te klasifikacije neophodno je za svakodnevnu kliničku praksu.
Procjena opasnosti od katastrofa vezanih uz vodu važna je za smanjenje rizika i upravljanje rizicima u svrhu održivog razvoja. Taj se problem pojavljuje kod prekograničnih voda, dodajući geopolitičke ...probleme već postojećima. Za pomicanje granica, kao što je granica između Afganistana i Tadžikistana i Uzbekistana, kartiranje i praćenje dinamike rijeke važno je za rješavanje potencijalnih problema koji se mogu pojaviti zbog pomaka obale rijeke. Kako bi se ostvarili ciljevi ove studije, kartiranje i analiziranje prenamjene zemljišta, dinamika riječnih kanala, mjerenje lateralne erozije i nagomilavanja u razdoblju između 1990. i 2020., korištene su četiri snimke Landsat. Rezultati istraživanja pokazali su značajan pomak obale rijeke, posebno od sjevera prema jugu, što je uzrokovalo domaćem stanovništvu u Afganistanu štete u poljoprivrednim područjima. Također, rezultati su pokazali ukupno područje pomaka rijeke na obje strane granice. Najkritičniji dijelovi rijeke također su otkriveni te se zaključilo da se neki dijelovi granice pomaknu do 3 km unutar teritorija Afganistana. Takve informacije mogu pomoći lokalnoj i međunarodnoj administraciji u rješavanju problema nastalih zbog neriješenih politika međusobnog korištenja voda te mogu pomoći u donošenju geopolitičkih odluka korisnih za obje strane.
Mamografija je rendgenska metoda koja daje dobre rezultate pri slikanju dojki koje imaju manju gustoću, dok joj osjetljivost značajno opada pri snimanju dojki veće gustoće i time može doći do lažno ...pozitivnih rezultata. Poznavanje gustoće dojke može biti korisno kod algoritama za automatsku detekciju zbog mogućnosti određivanja praga odluke na osnovi tog znanja. S obzirom na to da ukupni intenzitet pojedinog mamograma nije izravno povezan s gustoćom, odlučili smo se promatrati gustoću kao problem klasifikacije teksture. U ovom radu predlažemo klasifikaciju dojki prema gustoći izborom izdvojenih značajki intenziteta prvog i drugog reda za različite klasifikatore. Za određivanje prikladnih značajki koristili smo različite metode i tako dobivene značajke pokazale su bolju točnost klasifikacije za odabrane klasifikatore. Točnost klasifikacije testirali smo na bazi mamografskih slika mini-MIAS i bazi digitalnih mamografskih slika KBD-FER s različitim brojem kategorija u koje su slike bile podijeljene. Postignuta točnost klasifikacije proteže se između 97,2 % i 76,4 % za različit broj kategorija u koje su mamogrami podijeljeni.
Sigurnost bolesnika podrazumijeva niz postupaka koji se poduzimaju radi izbjegavanja incidenata (neželjenih, nenamjernih događaja) u dijagnostičkim i terapijskim postupcima, kako bi se osigurao ...željeni ishod liječenja. Mogući štetni događaji u bolničkom liječenju tri su puta češći među pedijatrijskim bolesnicima nego među odraslima, osobito pri doziranju lijekova. Sigurnost bolesnika može se smatrati jednim od glavnih izazova u zdravstvenoj skrbi, osobito danas kad se svijet suočava s pandemijom bolesti ( COVID-19) uzrokovane novim koronavirusom (SARS-CoV-2). Da bi se neželjene pogrješke mogle prepoznati, potrebno ih je definirati i klasificirati. Pogrješke u kliničkoj praksi koje utječu na sigurnost bolesnika mogu nastati prije njegove obrade, u tijeku obrade ( dijagnostičke i terapijske pogrješke), ali i nakon obrade. Na pogrješke uglavnom utječu zdravstveno osoblje i nesuradljivost bolesnika u svim fazama zdravstvene skrbi. Pogrješke u laboratorijskoj dijagnostici mogu nastati u svim fazama laboratorijskog ciklusa: u predanalitičkoj, analitičkoj i poslijeanalitičkoj fazi. Klasifikacija mogućih kliničkih i laboratorijskih nenamjernih i neželjenih pogrješaka omogućuje njihovu identifikaciju, evidenciju i provođenje popravnih postupaka koji će u konačnici pridonijeti unapređenju sigurnosti bolesnika.
Pas koji laje ne grize Pavlović, Tomislav; Franc, Renata
Anali Hrvatskog politološkog društva,
01/2022, Letnik:
19, Številka:
1
Journal Article, Paper
Recenzirano
Odprti dostop
Unatoč neupitnoj povezanosti stavova i ponašanja, velik broj teoretičara slaže se da stavove o političkom nasilju i sudjelovanje u političkom nasilju ne treba izjednačavati. Ipak, ranija istraživanja ...nisu se eksplicitno bavila empirijskom provjerom valjanosti tog izjednačavanja u kontekstu radikalizacije. Stoga je cilj ovog rada bio provjeriti koliko je precizno moguće temeljem stavova o političkom nasilju razlikovati sudionike političkog nasilja od osoba koje u političkom nasilju ne sudjeluju. Analize su provedene na skupu podataka prikupljenom u sklopu projekta MyPLACE krajem 2012. i početkom 2013. na mladima (N = 16935) iz četrnaest europskih država, uključujući Hrvatsku. Nakon uparivanja sudionika s ciljem eliminacije potencijalnih izvora pristranosti u procjenama, rezultati su potvrdili da obje mjere stava o političkom nasilju – opravdavanje političkog nasilja i percipirana efikasnost političkog nasilja – pružaju značajan i neovisan doprinos objašnjavanju varijance sudjelovanja u političkom nasilju. Međutim, temeljem spomenutih varijabli oko trećine sudionika bilo je pogrešno klasificirano glede stvarnog sudjelovanja u političkom nasilju, čime je i empirijski potvrđena važnost zasebnog istraživanja kognitivne i bihevioralne radikalizacije, kao i opravdanost razlikovanja između stavova i ponašanja u kontekstu političkog nasilja.
Despite the unquestionable relationship between attitudes and behaviors, many theorists agree that attitudes on political violence should not be equated with participation in political violence. Earlier studies have not explicitly focused on the validity of this equation in the context of radicalization. Therefore, the main goal of this study was to evaluate how precise can individuals be classified with respect to participation in political violence based on their attitudes on political violence. Analyses were conducted on a data set collected within the MyPLACE project at the end of 2012 and the beginning of 2013 on youth (N = 16935) from fourteen European countries, including Croatia. After matching the participants in order to eliminate the potential sources of bias, the results have confirmed that both measures of attitudes towards political violence – justification of political violence and perceived efficacy of political violence – provided an independent and significant contribution to explaining the variance of participation in political violence. However, about one-third of participants were misclassified based on the mentioned variables, which provides an empirical confirmation of the notion that attitudes and behaviors in the context of political violence should not be equated.
PDF
