Support an S-duct optimization design study using state-of-the-art Machine Learning techniques

Manage the state-of-the-art method and tools in computational engineering design area, including stochastic optimisation, machine learning, computational fluid dynamics, and flexible geometry management algorithmsope

Integration of Attributes from Non-Linear Characterization of Cardiovascular Time-Series for Prediction of Defibrillation Outcomes

Objective The timing of defibrillation is mostly at arbitrary intervals during cardio-pulmonary resuscitation (CPR), rather than during intervals when the out-of-hospital cardiac arrest (OOH-CA) patient is physiologically primed for successful countershock. Interruptions to CPR may negatively impact defibrillation success. Multiple defibrillations can be associated with decreased post-resuscitation myocardial function. We hypothesize that a more complete picture of the cardiovascular system can be gained through non-linear dynamics and integration of multiple physiologic measures from biomedical signals. Materials and Methods Retrospective analysis of 153 anonymized OOH-CA patients who received at least one defibrillation for ventricular fibrillation (VF) was undertaken. A machine learning model, termed Multiple Domain Integrative (MDI) model, was developed to predict defibrillation success. We explore the rationale for non-linear dynamics and statistically validate heuristics involved in feature extraction for model development. Performance of MDI is then compared to the amplitude spectrum area (AMSA) technique. Results 358 defibrillations were evaluated (218 unsuccessful and 140 successful). Non-linear properties (Lyapunov exponent \u3e 0) of the ECG signals indicate a chaotic nature and validate the use of novel non-linear dynamic methods for feature extraction. Classification using MDI yielded ROC-AUC of 83.2% and accuracy of 78.8%, for the model built with ECG data only. Utilizing 10-fold cross-validation, at 80% specificity level, MDI (74% sensitivity) outperformed AMSA (53.6% sensitivity). At 90% specificity level, MDI had 68.4% sensitivity while AMSA had 43.3% sensitivity. Integrating available end-tidal carbon dioxide features into MDI, for the available 48 defibrillations, boosted ROC-AUC to 93.8% and accuracy to 83.3% at 80% sensitivity. Conclusion At clinically relevant sensitivity thresholds, the MDI provides improved performance as compared to AMSA, yielding fewer unsuccessful defibrillations. Addition of partial end-tidal carbon dioxide (PetCO2) signal improves accuracy and sensitivity of the MDI prediction model

Heart Sound Classification using the Nonlinear Dynamic Feature Approach along with Conventional Classifiers

Heart sounds show chaotic and complex behavior when murmurs are present, containing nonlinear and non-Gaussian information. This paper studies ways to extract features from nonlinear dynamic models. The features frequently used to describe the underlying dynamics of the heart are derived from nonlinear dynamical modeling of heart sound signals. This study incorporates nonlinear dynamic features alongside conventional classifiers in the analysis of phonocardiograms (PCGs), achieving a significant improvement in the classification performance with 0.90 sensitivity and 0.92 specificity

Prediction of Sudden Cardiac Death Using Ensemble Classifiers

Sudden Cardiac Death (SCD) is a medical problem that is responsible for over 300,000 deaths per year in the United States and millions worldwide. SCD is defined as death occurring from within one hour of the onset of acute symptoms, an unwitnessed death in the absence of pre-existing progressive circulatory failures or other causes of deaths, or death during attempted resuscitation. Sudden death due to cardiac reasons is a leading cause of death among Congestive Heart Failure (CHF) patients. The use of Electronic Medical Records (EMR) systems has made a wealth of medical data available for research and analysis. Supervised machine learning methods have been successfully used for medical diagnosis. Ensemble classifiers are known to achieve better prediction accuracy than its constituent base classifiers. In an effort to understand the factors contributing to SCD, data on 2,521 patients were collected for the Sudden Cardiac Death in Heart Failure Trial (SCD-HeFT). The data included 96 features that were gathered over a period of 5 years. The goal of this dissertation was to develop a model that could accurately predict SCD based on available features. The prediction model used the Cox proportional hazards model as a score and then used the ExtraTreesClassifier algorithm as a boosting mechanism to create the ensemble. We tested the system at prediction points of 180 days and 365 days. Our best results were at 180-days with accuracy of 0.9624, specificity of 0.9915, and F1 score of 0.9607

LVAD Occlusion Condition Monitoring Using Boost Classification Trees

Cardiac related diseases are a serious health risk for adults. Consequently, therapies exist to treat these aliments such as heart transplant and medication. Heart transplant remains the gold standard for treating severe heart failure, however left ventricular assistive devices, a cardiac blood pump, are become a viable long term treatment. Unfortunately, with the benefits of these devices come risks of clot formation. These occlusions can cause strokes, further cardiac damage, or even death. Therefore, it is critical that these occlusions be detected as early as possible. This work presents an expanded method to non-invasively monitor the condition of a Thoratec HeartMate II ventricular assist device through the application of a boosted classification tree. In addition, both inflow and outflow blockages measured at aorta and pump locations were experimentally tested on a cardiac phantom. The proposed method presents a potential outpatient diagnostic method that may assist experienced cardiologists in their treatment of LVAD patients

Empowering engineering with data, machine learning and artificial intelligence: a short introductive review

Simulation-based engineering has been a major protagonist of the technology of the last century. However, models based on well established physics fail sometimes to describe the observed reality. They often exhibit noticeable differences between physics-based model predictions and measurements. This difference is due to several reasons: practical (uncertainty and variability of the parameters involved in the models) and epistemic (the models themselves are in many cases a crude approximation of a rich reality). On the other side, approaching the reality from experimental data represents a valuable approach because of its generality. However, this approach embraces many difficulties: model and experimental variability; the need of a large number of measurements to accurately represent rich solutions (extremely nonlinear or fluctuating), the associate cost and technical difficulties to perform them; and finally, the difficulty to explain and certify, both constituting key aspects in most engineering applications. This work overviews some of the most remarkable progress in the field in recent years

Environmental Influences on Patterns of Atmospheric Particulate Matter: a QuantitativeStudy Using Ground- and Satellite-Based Observations

Luftverschmutzung, insbesondere hohe Konzentrationen von mikroskopischen Partikeln in der Atmosphäre, sogenannte Feinstaubpartikel (PM), haben schwerwiegende Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit. Partikel mit einem aerodynamischen Durchmesser von weniger als 10$\mu$m (PM10) können in die Atemwege gelangen und bereits eine kurzzeitige Exposition gegenüber hohen PM-Konzentrationen kann zu unmittelbaren negativen Auswirkungen wie Asthmaanfällen führen. Sind Menschen über einen längeren Zeitraum erhöhten PM-Konzentrationen ausgesetzt, kann die Lunge geschädigt werden und das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Diabetes steigt. Diese gesundheitlichen Auswirkungen können die Lebenserwartung senken. Obwohl in den letzten Jahrzehnten ein rückläufiger Trend der PM-Konzentrationen in Europa zu verzeichnen ist, liegen die aktuellen PM-Konzentrationen in vielen Mitgliedsstaaten immer noch über den WHO-Empfehlungen, was zur Folge hat, dass die derzeitigen PM-Konzentrationen in vielen Gebieten Europas mit hoher Wahrscheinlichkeit für Menschen schädlich sind. Infolgedessen wurden bereits einige Maßnahmen gegen die Luftverschmutzung umgesetzt, darunter städtische Umweltzonen und andere Einschränkungen für den privaten Autoverkehr. Es sind jedoch weitere Anstrengungen erforderlich, um gesundheitlich unbedenkliche PM-Konzentrationen zu ermöglichen. Um effizientere Strategien für eine bessere Luftqualität zu entwickeln, müssen den Entscheidungsträgern zusammenhängende Informationen über räumlich-zeitliche Muster der PM-Konzentrationen zur Verfügung stehen. Die sogenannte Aerosol Optische Dicke (AOD), die aus satellitengestützten Messungen gewonnen wird, hat das Potenzial, diese Informationen zu liefern. Die AOD stellt das Integral der Partikelbelastung in einer Atmosphärensäule dar, die mit den bodennahen PM-Konzentrationen in Beziehung gesetzt werden kann. Dies ist notwendig, da bodennahe PM-Konzentrationen von besonderer Relevanz sind für die Bestimmung schädlicher Auswirkungen auf den Menschen. Die Verwendung der AOD zur Annäherung der PM-Konzentrationen in Bodennähe bringt jedoch einige Herausforderungen mit sich, da die Beziehung zwischen AOD und PM durch eine Reihe von meteorologischen Parametern beeinflusst wird. Daher wird in dieser Arbeit das Potenzial satellitengestützter AOD zur Bestimmung bodennaher PM-Konzentrationen analysiert und eine Grundlage für die genaue Ableitung zusammenhängender Informationen zur bodennahen Luftverschmutzung durch satellitengestützte AOD geschaffen. Darüber hinaus ist bekannt, dass verschiedene Umweltfaktoren PM-Konzentrationen beeinflussen und die Luftverschmutzung verstärken können. Um die Wirksamkeit von Strategien zur Verbesserung der Luftqualität wissenschaftlich beurteilen zu können, müssen die Auswirkungen von Umwelteinflüssen auf die PM-Konzentrationen von anthropogenen Emissionen getrennt werden. In dieser Arbeit wird das wissenschaftliche Verständnis der Umwelteinflüsse auf die PM-Konzentrationen und die Entwicklung von Phasen starker Verschmutzung in Bezug auf die atmosphärischen Umgebungsbedingungen erweitert. In dieser Arbeit werden drei zusammenhängende Studien vorgestellt, die sich jeweils mit einer Hauptforschungsfrage befassen. Diese Hauptforschungsfragen zusammen mit den Hauptergebnissen sind: Wie beeinflussen die meteorologischen Bedingungen die statistische Beziehung zwischen AOD und PM? Eine für den Nordosten Deutschlands durchgeführte Studie zeigt einen nichtlinearen Zusammenhang zwischen AOD und PM10 in Bodennähe auf, was auf den Einfluss der meteorologischen Parameter relative Luftfeuchtigkeit (RH), Grenzschichthöhe (BLH), Windrichtung und Windgeschwindigkeit zurückzuführen ist. Wenn eine relativ trockene Atmosphäre (30%80%) erhöht sich die AOD durch die Feuchtigkeitsaufnahme der Partikel und dem dadurch verursachten hygroskopischen Partikelwachstum. Dies führt zu einer relativen Überschätzung der trockenen Partikelkonzentration in Bodennähe, wenn diese auf Basis der AD approximiert wird. Dieser Effekt kann jedoch durch höhere PM10-Messwerte bei niedrigen Grenzschichten (<600m) kompensiert werden, was schließlich zu AOD- und PM10-Satellitenmessungen in ähnlicher Größenordnung führt. Die Windrichtung beeinflusst die Beziehung zwischen AOD und PM10 durch den Transport von Luftmassen mit unterschiedlichen Eigenschaften in das Untersuchungsgebiet. Unter Bedingungen, die von westlichen Luftmassen dominiert werden, ist die Wahrscheinlichkeit vergleichsweise hoch, dass die AOD bei Anwendung einer semiquantitativen Skala relativ höher ist als die PM10-Beobachtung. Dies deutet auf eine Überschätzung der PM10-Konzentrationen auf Basis der AOD hin. Westliche Luftmassen sind häufig marinen Ursprungs und haben damit tendenziell eine höhere RH und enthalten einen hohen Gehalt an Meersalzen. Meersalze sind hydrophil und fördern das hygroskopische Wachstum von Partikeln, wodurch wiederum die AOD erhöht wird. Die Analyse des Zusammenhangs zwischen AOD und PM10 zeigt, dass die Berücksichtigung der Parameter RH, BLH und Wind notwendig ist, wenn Schätzungen von PM10 auf Basis von satellitengestützter AOD angestrebt werden. Das in dieser Studie vorgestellte Konzept der Normalisierung der AOD / PM10-Datenpaare eignet sich für die Anwendung in anderen Untersuchungsgebieten. Die Erkenntnisse dieser Studie haben das Potenzial, zukünftige Abschätzungen bodennaher PM-Konzentrationen auf Basis von Satelliten-AOD zu verbessern. Was sind die bestimmenden Einflussfaktoren auf PM10-Konzentrationen, wenn diese auf Basis der vorherrschenden Umweltbedingungen und AOD abgeschätzt werden? Ein statistisches Modell wird zur Vorhersage in Deutschland gemessener PM10-Konzentrationen auf Basis satellitengestützter AOD und unter Berücksichtigung der Umweltbedingungen aufgesetzt. Sensitivitätsanalysen an diesem Modell zeigen, dass die wichtigsten Einflussfaktoren auf die modellierten PM10-Konzentrationen die Ost-West-Windströmung, die BLH und die Temperatur sind. Einströmung von Luftmassen aus östlichen Richtungen über mehrere Tage hinweg erhöht die modellierten PM10-Konzentrationen im Durchschnitt um $\sim$10$\mu$g/m$^3$ im Vergleich zu Situationen, die von westlichem Einstrom dominiert werden. Dies ist auf grenzüberschreitenden Partikeltransport aus Ländern östlich von Deutschland zurückzuführen. Modellierte PM10-Konzentrationen für niedrige BLHs (<800m) erhöhen sich um durchschnittlich $\sim$10$\mu$g/m$^3$ aufgrund der Akkumulation von Partikeln in Bodennähe. Dieser Mechanismus erweist sich im Winter und Herbst als besonders wichtig. Im Sommer zeigen die Modellergebnisse eine deutliche Erhöhung der PM10-Vorhersagen (bis zu $\sim$12$\mu$g/m$^3$ bei um 15K erhöhten Temperaturen). Dies ist auf eine verstärkte biogenene Aktivität und erhöhte Staubaufwirbelung aufgrund ausgetrockneter Böden zurückzuführen. Im gleichen Modell-Setup zeigen Sensitivitätsanalysen, dass die AOD positiv mit PM10 korreliert, aber BLH und die Ost-West-Windkomponente die Beziehung zwischen AOD und PM10 wesentlich beeinflussen. AOD und PM10 korrelieren im Sommer schwächer, da dann die Partikel innerhalb einer höheren Grenzschicht stärker verteilt sind und die AOD weitgehend von den höher in der Atmosphäre befindlichen Partikeln bestimmt wird. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die AOD zur Beurteilung der Luftqualität am Boden verwendet werden kann, wenn sie durch eine statistische Modellierung mit meteorologischen Umgebungsbedingungen verknüpft wird. Darüber hinaus wird der starke Einfluss der meteorologischen Bedingungen auf die PM10-Konzentrationen aufgezeigt. Wie bestimmen atmosphärische Prozesse die Konzentration verschiedener chemischer Bestandteile von PM1 auf lokaler Ebene? Atmosphärische Einflussfaktoren auf Konzentrationen von Feinstaubpartikeln, die kleiner als 1$\mu$m (PM1) sind, und deren chemischen Hauptbestandteile, werden analysiert. Der Fokus liegt dabei auf den Prozessen, die zu Phasen mit hoher Schadstoffbelastung führen. Ein statistisches Modell wird aufgestellt, um die täglichen Schwankungen der PM1-Konzentrationen unter Berücksichtigung der meteorologischen Bedingungen zu reproduzieren. Dafür werden Daten eines suburban-geprägten Standorts südwestlich von Paris, Frankreich, verwendet. Sensitivitätsanalysen des Modells deuten darauf hin, dass Spitzenkonzentrationen von PM1 im Winter durch die bodennahe Partikelakkumulation bei niedrigen BLHs in Kombination mit der Bildung neuer Partikel und erhöhten Heizungsemissionen bei niedrigen Temperaturen (<$\sim$5$^{\circ}$C) verursacht werden. Im Sommer sind die Spitzenkonzentrationen von PM1 im Allgemeinen niedriger als im Winter. Erhöhte PM1-Konzentrationen treten jedoch auf, wenn windstille Bedingungen mit hohen Temperaturen zusammentreffen, die zu photochemisch induzierten Partikelbildungsprozessen führen. Der Transport verschmutzter Luft aus der Pariser Region führt in beiden Jahreszeiten zu einem deutlichen Anstieg der PM1-Konzentrationen. Hochaufgelöste Fallstudien zeigen eine große Variabilität der Prozesse, die zu Phasen starker Verschmutzung führen. Die Prozesse variieren nicht nur zwischen, sondern auch innerhalb der Jahreszeiten. Die Modellergebnisse zeigen beispielsweise für eine Phase starker Luftverschmutzung im Januar 2016, dass diese durch einen Temperaturabfall verursacht wurde, was die modellierten PM1 Konzentrationen um bis zu 11$\mu$g/m$^3$ erhöht. Dies wird auf eine verstärkte Bildung von sekundären anorganischen Aerosolen (SIA) und einen Anstieg der lokalen Heizungsemissionen zurückgeführt. Im Gegensatz dazu werden im Dezember 2016 hohe PM1-Konzentrationen hauptsächlich durch eine niedrige BLH und Partikeladvektion aus dem Raum Paris verursacht. Ein beobachteter Rückgang der Schadstoffkonzentrationen während dieser Phase hängt mit einer Änderung der Windrichtung zusammen, die weniger belastete, maritime Luftmassen herantransportiert, was zu einem Rückgang der PM1-Konzentrationen von $\sim$4$\mu$g/m$^3$ führt. Obwohl sich diese Ergebnisse auf lokale Ereignisse beziehen, sind die Ergebnisse verallgemeinerbar und auch für andere Regionen relevant. Dies betrifft beispielsweise die Relevanz der Bildung neuer Partikel während kalter Temperaturen oder die Akkumulation von Partikeln in bodennahen Atmosphärenschichten durch eine niedrige BLH. Der Einfluss transportierter Partikel unterstreicht die Notwendigkeit großräumiger Maßnahmen zur Senkung des atmosphärischen Partikelgehalts. Diese Arbeit liefert ein quantitatives Verständnis der Beziehung zwischen AOD und PM10 und schafft damit eine Grundlage für Abschätzungen von PM auf Basis von AOD. Diese PM-Abschätzungen sind von großem Nutzen für die Identifizierung von stark verschmutzten Gebieten und zur langfristigen Beobachtung der Luftqualität auf großen räumlichen Skalen. Darüber hinaus ist das wissenschaftliche Verständnis der Umweltprozesse, die PM-Konzentrationen beeinflussen, wichtig, um atmosphärische Prozesse bei der Entwicklung von Strategien zur Schadstoffminderung berücksichtigen zu können

Advancements In Crowd-Monitoring System: A Comprehensive Analysis of Systematic Approaches and Automation Algorithms: State-of-The-Art

Growing apprehensions surrounding public safety have captured the attention of numerous governments and security agencies across the globe. These entities are increasingly acknowledging the imperative need for reliable and secure crowd-monitoring systems to address these concerns. Effectively managing human gatherings necessitates proactive measures to prevent unforeseen events or complications, ensuring a safe and well-coordinated environment. The scarcity of research focusing on crowd monitoring systems and their security implications has given rise to a burgeoning area of investigation, exploring potential approaches to safeguard human congregations effectively. Crowd monitoring systems depend on a bifurcated approach, encompassing vision-based and non-vision-based technologies. An in-depth analysis of these two methodologies will be conducted in this research. The efficacy of these approaches is contingent upon the specific environment and temporal context in which they are deployed, as they each offer distinct advantages. This paper endeavors to present an in-depth analysis of the recent incorporation of artificial intelligence (AI) algorithms and models into automated systems, emphasizing their contemporary applications and effectiveness in various contexts

Sustainability and Safety Study of Tank to Propeller Process

Many public concerns have been brought to the increasingly intense greenhouse effects. The International Maritime Organization (IMO) has ambitious strategies to limit the air pollutant emissions from the merchant ships in a long run, especially for carbon, sulfur, methane and nitrogen oxides. To achieve IMO 2050 decarbonization objectives, more than one solution are required for maritime energy transition, from electric batteries for onboard activities to a variety of “green fuels” as well as safe and sustainable process design of onboard carbon capture, utilization, and storage (CCUS). Our work is focusing on screening promising marine fuels and providing safer and more sustainable carbon capture systems for maritime industry from the perspective of process safety and process systems engineering. This work can be divided into four major parts: Tank to propeller (TTP) sustainability study focuses on providing solutions on marine fuel consumption and TTP exhaust gas emission control, and a bottom-up emission inventory model was developed by analyzing and optimizing multiple parameters; Then an onboard carbon capture system called TTP post-combustion carbon capture (TTPPCC) system was proposed by integrating ship engine process modeling with chemical absorption/desorption process modeling techniques, this work covers a thorough sustainability evaluation based on emission reduction efficiency, energy penalty, and carbon cyclic capacity among two single aqueous amines, MEA and diisopropanolamine (DIPA), and one blended amine with a promoter, methyldiethanolamine (MDEA) with piperazine (PZ); The first TTP safety study aims at identifying the contributors influencing liquid aerosol flammability and solving their data deficiencies by developing quantitative structure−property relationship (QSPR) models, 1215 liquid chemicals and 14 predictors have been input to train the developed machine learning models via k-fold cross validation with the consideration of principal component analysis; The second TTP process safety study makes contributions on exploring inherently safer marine fuels by offering a liquid combustion risk criterion for ship compression ignition engines, two unsupervised machine learning clustering models were developed by considering liquid flammability flame propagation and aerosol formulation characteristics