Simultaneous use of Individual and Joint Regularization Terms in Compressive Sensing: Joint Reconstruction of Multi-Channel Multi-Contrast MRI Acquisitions

Purpose: A time-efficient strategy to acquire high-quality multi-contrast images is to reconstruct undersampled data with joint regularization terms that leverage common information across contrasts. However, these terms can cause leakage of uncommon features among contrasts, compromising diagnostic utility. The goal of this study is to develop a compressive sensing method for multi-channel multi-contrast magnetic resonance imaging (MRI) that optimally utilizes shared information while preventing feature leakage. Theory: Joint regularization terms group sparsity and colour total variation are used to exploit common features across images while individual sparsity and total variation are also used to prevent leakage of distinct features across contrasts. The multi-channel multi-contrast reconstruction problem is solved via a fast algorithm based on Alternating Direction Method of Multipliers. Methods: The proposed method is compared against using only individual and only joint regularization terms in reconstruction. Comparisons were performed on single-channel simulated and multi-channel in-vivo datasets in terms of reconstruction quality and neuroradiologist reader scores. Results: The proposed method demonstrates rapid convergence and improved image quality for both simulated and in-vivo datasets. Furthermore, while reconstructions that solely use joint regularization terms are prone to leakage-of-features, the proposed method reliably avoids leakage via simultaneous use of joint and individual terms. Conclusion: The proposed compressive sensing method performs fast reconstruction of multi-channel multi-contrast MRI data with improved image quality. It offers reliability against feature leakage in joint reconstructions, thereby holding great promise for clinical use.Comment: 13 pages, 13 figures. Submitted for possible publicatio

An augmented Lagrangian method for image reconstruction with multiple features

We present an Augmented Lagrangian Method (ALM) for solving image reconstruction problems with a cost function consisting of multiple regularization functions with a data fidelity constraint. The presented technique is used to solve inverse problems related to image reconstruction, including compressed sensing formulations. Our contributions include an improvement for reducing the number of computations required by an existing ALM method, an approach for obtaining the proximal mapping associated with p-norm based regularizers, and lastly a particular ALM for the constrained image reconstruction problem with a hybrid cost function including a weighted sum of the p-norm and the total variation of the image. We present examples from Synthetic Aperture Radar imaging and Computed Tomography

Autofocused compressive SAR imaging based on the alternating direction method of multipliers

We present an alternating direction method of multipliers (ADMM) based autofocused Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging method in the presence of unknown 1-D phase errors in the phase history domain, with undersampled measurements. We formulate the problem as one of joint image formation and phase error estimation. We assume sparsity of strong scatterers in the image domain, and as such use sparsity priors for reconstruction. The algorithm uses l(p)-norm minimization (p <= 1) [8] with an improvement by integrating the phase error updates within the alternating direction method of multipliers (ADMM) steps to correct the unknown 1-D phase error. We present experimental results comparing our proposed algorithm with a coordinate descent based algorithm in terms of convergence speed and reconstruction quality

An augmented Lagrangian method for autofocused compressed SAR imaging

We present an autofocus algorithm for Compressed SAR Imaging. The technique estimates and corrects for 1-D phase errors in the phase history domain, based on prior knowledge that the reflectivity field is sparse, as in the case of strong scatterers against a weakly-scattering background. The algorithm relies on the Sparsity Driven Autofocus (SDA) method and Augmented Lagrangian Methods (ALM), particularly Alternating Directions Method of Multipliers (ADMM). In particular, we propose an ADMM-based algorithm that we call Autofocusing Iteratively Re-Weighted Augmented Lagrangian Method (AIRWALM) to solve a constrained formulation of the sparsity driven autofocus problem with an ℓp-norm, p ≤ 1 cost function. We then compare the performance of the proposed algorithm's performance to Phase Gradient Autofocus (PGA) and SDA [2] in terms of autofocusing capability, phase error correction, and computation time

Dijagnostička točnost sastojaka mlijeka kod dijagnostike gravidnosti u krava srednje i kasne laktacije

The aims of this study were to establish a cut-off point by evaluating the usability of the somatic cell count (SCC) and milk components (fat, fat-free dry matter (FFDM), protein, lactose, freezing point, electrical conductivity and pH) to observe the pregnancy status, and to determine the practical usage of these parameters as diagnostic biomarker of pregnancy status. In the present study, primiparous Holstein cows (n=133) were included in the mid and late lactation. Milk samples were collected in sterile tubes for SCC and milk components analysis. In each lactation period, SCC, milk yield and milk component parameters were analysed by Student\u27s t test according to pregnancy status. Receiver operating characteristic curves were used to determine the predictive threshold using SCC and milk component parameters to discriminate between pregnant and non-pregnant cows. SCC levels were similar for all cows in the mid and late-lactation. In the mid lactation, FFDM, protein, lactose and electrical conductivity were higher and milk yield, fat, freezing point and pH were lower in pregnant cows (p<0.05). In the late lactation, FFDM, protein, lactose and electrical conductivity were significantly higher and milk yield, fat and pH were significantly lower in pregnant cows (p<0.05). Furthermore, fat, FFDM, protein, lactose, freezing point, electrical conductivity, and pH were the best predictors for pregnancy diagnosis in mid-lactating cows with the AUC values of 0.840, 0.768, 0.780, 0.772, 0.693, 0.792, and 0.901 respectively. Furthermore, fat, FFDM, protein, lactose, electrical conductivity, and pH could be useful diagnostic tools for pregnancy determination in late lactating cows with the AUC values of 0.869, 0.684, 0.661, 0.689, 0.756, and 0.841 respectively. In conclusion, the milk components could be used as rapid, easily accessible, and inexpensive markers for the evaluation of the diagnosis of pregnancy status in primiparous Holstein cows.Ciljevi ove studije bili su utvrditi granične vrijednosti procjenom mogućnosti upotrebe broja somatskih stanica (SCC) i pojedinih fizikalno-kemijskih parametara mlijeka (udio masti, bezmasne suhe tvari (FFDM), proteina, laktoze, točke zamrzavanja, električne vodljivosti i pH) za promatranje statusa gravidnosti kao i u svrhu korištenja navedenih parametara kao bioloških markera u dijagnozi statusa gravidnosti. U ovu su studiju bile uključene prvotelke holstein pasmine (n=133) u srednjoj i kasnoj laktaciji. Uzorci mlijeka sakupljani su u sterilne epruvete za analizu SCC i fizikalno-kemijskih parametara. U svakom razdoblju laktacije, SCC, prinos mlijeka i fizikalno-kemijski parametri analizirani su Student t-testom u odnosu na status gravidnosti. Za određivanje prediktivnog praga korištene su krivulje odnosa specifičnosti i osjetljivosti klasifikatora (ROC), korištenjem SCC i fizikalno-kemijskih parametara mlijeka za razlikovanje gravidnih i negravidnih krava. Za sve krave u srednjoj i kasnoj laktaciji razine SCC bile su slične. Sredinom laktacije, FFDM, udjeli proteina i laktoze te električna vodljivost bili su viši, a prinos mlijeka, udio masti, točka ledišta i pH bili su niži u gravidnih krava (p<0,05). U kasnoj laktaciji, FFDM, udjeli proteina i laktoze te električna vodljivost bili su značajno viši, a prinos mlijeka, udio masti i pH bili su značajno niži u gravidnih krava (p<0,05). Udjeli masti, proteina i laktoze, FFDM, točka ledišta, električna vodljivost i pH bili su najbolji prediktori za dijagnozu gravidnosti kod krava u srednjoj laktaciji s vrijednostima površina ispod ROC krivulje (AUC) 0,840, 0,768, 0,780, 0,772, 0,693, 0,792 i 0,901. Udjeli masti, proteina i laktoze, FFDM, električna vodljivost i pH mogu biti korisni dijagnostički alati za određivanje gravidnosti kod krava u kasnoj laktaciji s AUC vrijednostima 0,869, 0,684, 0,661, 0,689, 0,756 i 0,841. Zaključno, komponente mlijeka mogu se koristiti kao brzi, lako dostupni i jeftini markeri za procjenu dijagnoze statusa gravidnosti kod prvotelki holstein krava

Multicenter study of pars plana vitrectomy for optic disc pit maculopathy: MACPIT study

Purpose To evaluate surgical intervention with pars plana vitrectomy (PPV) for correction of optic disc pit maculopathy (ODP-M). Patients and methods Retrospective chart review from 13 centres of 51 eyes of 50 patients with ODP-M who underwent PPV between 2002-2014. Anatomic and final best-corrected visual acuity (BCVA) outcomes were evaluated for all cases with different adjuvant techniques. Results There were 23 males and 27 females with median age 25.5 (6-68) years. Preoperative median foveal thickness was 694.5 (331-1384) mu m and improved to 252.5 (153-1405) mu m. Median BCVA improved from 20/200 (20/20000 to 20/40) to 20/40 (20/2000 to 20/20) with 20/40 or better in 31 eyes. Complete retinal reattachment was achieved in 44 eyes (86.3%) at 7.1 (5.9) months. The good surgical outcomes were achieved in different adjuvant groups. Median follow-up was 24 (6 to 120) months. Conclusions These results confirm the long-term effectiveness of PPV for ODP-M. Prospective studies are needed to determine the effectiveness of any adjuvant technique in improving the success of PPV for ODP-M

Türkiye’de özel sağlık sigortalarında satış, pazarlama ve ürün analizi

Sağlıklı yaşam hakkı insanın en önemli haklarından biridir. Almanya’da 19. yüzyılda başlayan sağlık hizmetinden yararlanma isteği, günümüzde Ulusal Sağlık Örgütü Sistemi, Sosyal Sigortalar Sistemi ve Karma ve Yerel Örgütler sistemi şeklide daha karmaşık bir yapıya dönüşmüştür. Tüm bu sistemlerin içerisinde devletler mutlaka belirli bir oranda yer almaktadır. Türkiye’de halen hem primli hem de sosyal yardım ve sosyal hizmetleri içeren primsiz sosyal güvenlik sistemi bir arada uygulanmaktadır. Türkiye bu yapısı ile Sosyal Sigortalar Sistemi içerisinde yer almaktadır. Türkiye’de uygulanan özel sağlık sigortaları gerçek anlamda 1991 yılından itibaren başlamıştır. 2006 yılı sonu itibariyle toplam özel sağlık poliçesi üretimi 983.255.221 YTL, toplam poliçe adedi ise 1.186.333 şeklindedir. Türkiye’deki özel sağlık sigortalı sayısının nüfusa oranı yalnızca % 1,6’dır. Özel sağlık sigortacılığı Türkiye’de yolun başında olup pazarlama anlamında yapılacak çok şey vardır. Türkiye’de özel sağlık sigortası yapan sigorta şirketleri ürünlerini piyasa da tutundurmak için daha çok kişisel satış yöntemini kullanmaktadırlar. Bu şekli ile özel sağlık sigortasının daha geniş kitlelere ulaşılmasında zorlanılmaktadır. Özel sağlık sigortalarında müşteri beklentisine bağlı ürün çeşitliliği mevcut olduğu halde, Türkiye’deki kişi başı gelirin düşük olması özel sağlık sigortalarının gelişmesini engelleyen temel etkenlerden biri olarak görülmektedir. Tezim, 2006 yılı sonu itibariyle Türkiye’deki özel sağlık sigortalarının durumu hakkında detaylı bilgi veren bir çalışmadır. SUMMARY The health service benefits, which begins with 19 th. century at Germany; is nowadays became very complicated with National Health Organization Systems, Social Insurance System, Karma and Local Organization Systems. Governments have certain shares in all these systems. Still in Turkey premium social assistance and social services and no premium social security system are applied together. Because of this structure type, Turkey takes place in social insurance system. Actually in Turkey private health insurance system started in 1991. By the end of 2006 private health insurance production is 983.255.221 YTL, total policy unit is 1.186.333. In Turkey private health insured over all population is just %1,6 . That means Turkey is beginning of this system and there are lots of things can be done for marketing strategies for that. In Turkey, insurance companies prefer individual selling strategy rather than the other professional strategies. Therefore private health insurance system can’t reach lots of people. Although there are many health insurance policy alternatives, because of low individual earnings in Turkey, it is a main barrier of developing this system in Turkey. My thesis is a detailed study of private health insurance systematize in Turkey at the end of 2006. İÇİNDEKİLER ı TABLOLAR xi GİRİŞ 1 1. BÖLÜM 3 1. TEMEL KAVRAMSAL ACIKLAMALAR 3 1.1. SOSYAL GÜVENLİK KAVRAMI 3 1.2. SAĞLIK VE SAĞLIK HAKKI KAVRAMLARI 4 1.3. SAĞLIK SİSTEMLERİ 4 1.3.1. Ulusal Sağlık Örgütü Sistemi 4 1.3.2. Sosyal Sigorta Sistemi 5 1.3.3. Karma ve Yerel Örgütler Sistemi 6 1.4. ULUSLARARASI VE ULUSAL KAYNAKLARDA SAĞLIK VE SAĞLIK HAKKI 7 1.4.1. Uluslararası Kaynaklarda Sağlık ve Sağlık Hakkı 8 1.4.2. Ulusal Kaynaklarda Sağlık Hakkı 9 1.4.2.1. Anayasalarda Sağlık Hakkı 10 1.4.2.2. Yasalarda Sağlık Hakkı 11 1.5. PAZARLAMA KAVRAMI 15 1.5.1. Pazarlama Kapsamı 16 2. BÖLÜM 19 2. DÜNYADA VE TÜRKİYE DE UYGULANAN SAĞLIK SİGORTASI SİSTEMLERİ VE TÜRKİYEDE UYGULANAN ÖZEL SAĞLIK SİGORTALARININ PAZARLAMA ANALİZİ 19 2.1. DÜNYA’DA UYGULANAN SAĞLIK SİGOTASI SİSTEMLERİ 19 2.1.1. Kanada 20 2.1.2. Almanya 21 2.1.3. Japonya 22 2.1.4. Fransa 23 2.1.5. İngiltere 24 2.1.6. İsveç 25 2.1.7. İtalya 26 2.1.8. Hollanda 27 2.1.9. Amerika Birleşik Devletleri 28 2.1.10. İsrail 30 2.2. TÜRKİYE’DEKİ SAĞLIK SİGORTASI SİSTEMİ 30 2.2.1. Yürürlükteki Sağlık Sigortası Sistemleri 30 2.2.1.1. Sosyal Sigortalar Kurumu 30 2.2.1.2. Bağ-Kur 33 2.2.1.3. T.C. Emekli Sandığı 34 2.2.1.4. Özel Sandıklar 35 2.2.1.5. Yeşil Kart 35 2.2.1.6. Özel Sağlık Sigortaları 36 2.3. ÖZEL SAĞLIK SİGORTASI ÜRÜNLERİNİN PAZARLAMASI 36 2.3.1. Türkiye’de Uygulanan Özel Sağlık Sigortaları İçin Pazarlama Stratejileri Ve Pazarlama Kavramlarının Özel Sağlık Sigortaları Açısından Değerlendirilmesi 37 2.3.1.1. Ürün Açısından Değerlendirme 37 2.3.1.1.1. Sağlık Sigorta Ürünleri Talebinin Gelir Esnekliği 39 2.3.1.2. Fiyat Açısından Değerlendirme 40 2.3.1.3. Tutundurma Kavramı Açısından Değerlendirme 43 2.3.1.3.1. Reklâm Açısından Değerlendirme 43 2.3.1.3.2. Kişisel Satış Yöntemi 44 2.3.1.3.3. Satış Geliştirme 45 2.3.1.3.4. Halkla İlişkiler 46 2.3.1.4. Dağıtım Kanalları Açısından Değerlendirme 47 2.3.1.4.1. Direkt Dağıtım 49 2.3.1.4.1.1. Direkt Satış Ekipleri 49 2.3.1.4.2. Dolaylı Dağıtım 50 2.3.1.4.2.1. Acenteler 50 2.3.1.4.2.2. Brokerler 53 2.3.1.4.3. Yeni Dağıtım Kanallarının Özel Sağlık Sigortasında Uygulanabilirliği 54 2.3.1.4.3.1. Bancassurance 54 2.3.1.4.3.2. Shopassurance 56 2.3.1.4.3.3. Internet tabanlı uygulamalar 57 2.4. TÜRKİYE’DEKİ ÖZEL SAĞLIK SİGORTACILIĞI HİZMETİ HEDEF KİTLESİNİN VE MÜŞTERİSİNİN ÖZELLİKLERİ 60 2.5. TÜRKİYE’DEKİ ÖZEL SAĞLIK SİGORTALARININ PAZAR BÖLÜMLEME STRATEJİLERİ 62 2.5.1. Coğrafi Pazar Bölümlemesi 63 2.5.2. Demografik Pazar Bölümlemesi 63 2.5.3. Psikolojik Pazar Bölümlemesi 64 2.5.4. Davranış Özelliklerine Göre Pazar Bölümlemesi 64 2.5.5. Özel Pazar Bölümlemesi 65 2.5.5.1. Farklılaştırılmamış pazar stratejisi 65 2.5.5.2. Farklılaşmış pazar stratejisi 66 2.5.5.3. Yoğunlaştırılmış pazarlama stratejisi 67 2.6. ÖZEL SAĞLIK SİGORTACILIĞI HİZMETİ TÜKETİCİ PAZARI ÖZELLİKLERİ 68 2.6.1. Yaşam döngüsüne göre bölümleme 68 2.6.2. Gelire göre bölümleme 68 2.6.3. Satın alma davranışına göre bölümleme 68 2.6.4. Benzer gruplara göre bölümleme 68 2.6.5. Sağlık faktörü hedef alınarak bölümlemek 68 2.7. ÖZEL SAĞLIK SİGORTACILIĞI KURUMSAL PAZAR ÖZELLİKLERİ 69 2.8. TÜRKİYE'DE SAĞLIK SİGORTA PAZARLAMASINDA YAŞANAN BAZI SORUNLAR 71 2.9. SATIŞ 73 2.9.1. Tutumlar 73 2.9.2. Bilgiler 74 3. BÖLÜM 76 3. TÜRKİYE’DE ÖZEL SAĞLIK SİGORTALARI VE ÜRÜN ANALİZİ 75 3.1. ÖZEL SAĞLIK SİGORTALARININ AMACI 78 3.2. SOSYAL SİGORTALAR VE ÖZEL SAĞLIK SİGORTASI ARASINDAKİ TEMEL FARKLAR 79 3.3. ÖZEL SAĞLIK SİGORTALARI ÜRÜN ANALİZİ 80 3.3.1. Primlerin Ödeme Şekline Göre Özel Sağlık Sigortası Ürünleri 80 3.3.1.1. Ferdi Ürünler 80 3.3.1.1.1. Geniş Kapsamlı Paket Poliçeler 81 3.3.1.1.2. Standart Poliçeler 81 3.3.1.1.3. Bütçeye Uygun Hesaplı Poliçeler 82 3.3.1.1.4. Uluslar arası Poliçeler 82 3.3.2. Kurumsal Ürünler 82 3.3.2.1. Büyük Grup Poliçeleri 82 3.3.2.2. Küçük Grup Poliçeleri 83 3.3.3. İhtiyari Primlerin Çalışalar Tarafından Ödendiği Özel Sağlık Sigortası Ürünleri 83 3.3.3.1. Teminatların Türüne Göre Özel Sağlık Sigorta Ürünleri 84 3.3.3.1.1. Tedavi Masrafı Teminatı 84 3.3.3.1.2. Gündelik veya Olay Başına Teminat 84 3.5. TÜRKİYE’DEKİ SİGORTA ŞİRKETLERİNİN ÖZEL SAĞLIK SİGORTALARI ÜRÜN KARŞILAŞTIRMALARI 85 3.5.1. Türkiye’deki Sigorta Şirketlerinin Yatarak Tedavi Ürün Uygulamaları ve Karşılaştırma Tabloları 85 3.5.1.1. Yurt İçi Yatarak Tedavi Teminatı Açısından Karşılaştırma 92 3.5.1.2. Yurt Dışı Yatarak Tedavi Teminatlarının Karşılaştırması 93 3.5.1.3. Doğum Teminatlarının Karşılaştırması 94 3.5.1.4. Genel Uygulamalarının Karşılaştırması 94 3.5.2. Türkiye’deki Sigorta Şirketlerinin Ayakta Tedavi Ürün Uygulamaları ve Karşılaştırma Tabloları 98 3.5.2.1. Limitli Ayakta Tedavi Ürünleri 101 3.5.2.1.1. Eko Plan 102 3.5.2.2.2. Diğer Limitli Ayakta Tedavi Ürünleri 105 3.5.2.2. Limitsiz Ayakta Tedavi Ürünleri 108 3.6. ÖZEL SAĞLIK SİGORTALARINDA HASAR PRİM ORANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ 114 3.7. ÖZEL SAĞLIK SİGORTALARI ÜRÜNLERİ İLE HASAR PRİM ORANLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ 116 SONUÇ 119 KAYNAKÇA 122 TABLOLAR Tablo 1 Sigorta Şirketlerinin Dallar İtibariyle Teknik Karları 41 Tablo 2 01.01.2006 – 31.01.2006 Tarihleri Arasında Direkt + Endirekt Üretimlerin Satış Kanalı Dağılımı 48 Tablo 3 Banka Sigorta Şirketleri İş birliği 56 Tablo 4 Sigorta Pazarı Bölümlemesi 70 Tablo 5 Sigorta Daları İtibariyle Direkt Prim Artışları (YTL) 76 Tablo 6 Türkiye’de ki Sigorta Şirketlerinin Pazar Payları ve Toplam Prim Değişimleri. 2005–2006 Yılları Aralık Sonu Verileri. 77 Tablo 7 Yapı Kredi Sigorta ve Anadolu Sigorta Yatara Tedavi Planı Karşılaştırma Tablosu 88 Tablo 8 Koç Allianz ve Ak Sigorta Yatarak Tedavi Planı Karşılaştırma Tablosu 90 Tablo 9 Yapı Kredi ve Ak Sigorta Eko Plan Karşılaştırma Tablosu 102 Tablo 10 Anadolu Sigorta Eko Plan Karşılaştırma Tablosu 103 Tablo 11 Koç Allianz Optimum Plan Karşılaştırma Tablosu 103 Tablo 12 Yapı Kredi Sigorta ve Koç Allianz Şirketlerinin, Multi Plan ve Özel Sağlık Plan 3 Karşılaştırma Tablosu 106 Tablo 13 Ak ve İsviçre Sigorta Artı Plan ve Piramit Plan Karşılaştırma Tablosu 107 Tablo 14 Axa Oyak ve Koç Allianz Limitsiz Ürünlerini Karşılaştırma Tablosu 110 Tablo 15 Yapı Kredi ve Anadolu Sigorta Limitsiz Ürünlerini Karşılaştırma Tablosu 111 Tablo 16 Hayat Dışı Branşları Hasar Prim Oranları 115 Tablo 17 Özel Sağlık Sigortalarında Teknik Karlılık Oranları 115 Tablo 18 Özel Sağlık Sigortalarında Yıllara Göre Adet Büyüme Oranları 11

Biaxial Load Effects on Fatigue Properties

This study aims to aid many issues related to fatigue, namely biaxial loading, the definition of the finite geometry correction factor of the stress intensity factor and the understanding of the energy dissipation per fatigue crack growth. In our work, we are using the geometry correction factor definition that uses the ratio of external work introduced to the material. Using different biaxiality ratios varies the external work done, thus makes it possible for us to observe how the geometry correction factor handles this variation. The trend of strain energy release rate per crack growth is also investigated through biaxiality. Moreover, the common discussion of the effects of biaxiality on fatigue properties is aided with yet another study. For this purpose, cruciform shaped plate specimen from an aluminum alloy are manufactured and biaxially loaded. Crack growth is observed while load-to-displacement data is recorded to evaluate the external work done on the specimen. As a result, it is seen that biaxiality delays the fatigue failure. Crack growth rates decreases as the biaxiality increases for a given effective stress intensity factor. Making use of the work values for the calculation of the finite geometry correction factor handles the effects of biaxiality well. Strain energy release rate increases as the crack propagates, but there is no trend between strain energy release rate and biaxiality of the loading. In the future works, observing also the crack tip plasticity and trying out a wider range of biaxiality ratios with different types of material would result in more generalizable conclusions. Moreover, more repetitions of the fatigue tests would give more accurate values for the amount work introduced to the material with changing biaxiality

Data underlying the research of the Effect of Biaxial Loading on Fatigue Properties

This dataset contains the data of the fatigue tests are performed on cruciform specimen of Al 2024-T3 under uniaxial and biaxial loading conditions to investigate the effect of biaxial loading on the fatigue behaviour