Investigation of methods with industrial relevance for rapid quantification of sugars in potato

I denne masteroppgaven ble forholdet mellom glukose- og fruktoseinnhold i potet undersøkt ved hjelp av High Performance Anion Exchange Chromatography med Pulsed Amperometric Detection (HPAEC-PAD) (se kapittel 3.1). Nøyaktigheten ved kvantitativ bestemmelse av sukker i potet for tre forskjellige hurtigmetoder ble også undersøkt. De tre hurtigmetodene var blodsukkermåler (BSM), reflektometer (RM) og Fourier-transform infrarød-spektroskopi (FT-IR). Innhold av glukose i potet ble brukt for å sammenligne analysemetodene, og HPAEC-PAD ble benyttet som referansemetode (se kapittel 3.2). To ulike prøveopparbeidings- metoder ble også sammenliknet for å undersøke om metodene påvirket resultatet for kvantitativ bestemmelse av glukose, fruktose og sukrose i potet. Den ene metoden var basert på potetjuice mens den andre metoden var basert på frysetørket potet (se kapittel 3.3). Det ble ikke funnet noe konstant forhold mellom glukose- og fruktoseinnhold i potetsortene undersøkt. I følge resultatene i denne oppgaven kan dermed ikke innhold av det ene sukkeret predikeres ut fra målt innhold av det andre. Undersøkelsen av hurtigmetodene viste at ingen av metoden var like nøyaktig som referansemetoden. Reflektometer og FT-IR var mest nøyaktig, mens BSM var minst nøyaktig. Alle metodene kan derimot brukes for å gi relativt nøyaktig svar på innhold av glukose i potetjuice. For sammenlikningen av prøveopparbeidingsmetoder var det for få prøver til å si noe sikkert hvorvidt det var forskjell mellom metodene med hensyn til målt innhold av de ulike sukkerene

Undersøkelse av industrirelevant metodikk for hurtig kvantifisering av sukker i potet

I denne masteroppgaven ble forholdet mellom glukose- og fruktoseinnhold i potet undersøkt ved hjelp av High Performance Anion Exchange Chromatography med Pulsed Amperometric Detection (HPAEC-PAD) (se kapittel 3.1). Nøyaktigheten ved kvantitativ bestemmelse av sukker i potet for tre forskjellige hurtigmetoder ble også undersøkt. De tre hurtigmetodene var blodsukkermåler (BSM), reflektometer (RM) og Fourier-transform infrarød-spektroskopi (FT-IR). Innhold av glukose i potet ble brukt for å sammenligne analysemetodene, og HPAEC-PAD ble benyttet som referansemetode (se kapittel 3.2). To ulike prøveopparbeidings- metoder ble også sammenliknet for å undersøke om metodene påvirket resultatet for kvantitativ bestemmelse av glukose, fruktose og sukrose i potet. Den ene metoden var basert på potetjuice mens den andre metoden var basert på frysetørket potet (se kapittel 3.3). Det ble ikke funnet noe konstant forhold mellom glukose- og fruktoseinnhold i potetsortene undersøkt. I følge resultatene i denne oppgaven kan dermed ikke innhold av det ene sukkeret predikeres ut fra målt innhold av det andre. Undersøkelsen av hurtigmetodene viste at ingen av metoden var like nøyaktig som referansemetoden. Reflektometer og FT-IR var mest nøyaktig, mens BSM var minst nøyaktig. Alle metodene kan derimot brukes for å gi relativt nøyaktig svar på innhold av glukose i potetjuice. For sammenlikningen av prøveopparbeidingsmetoder var det for få prøver til å si noe sikkert hvorvidt det var forskjell mellom metodene med hensyn til målt innhold av de ulike sukkerene

Painometry: Wearable and objective quantification system for acute postoperative pain

Over 50 million people undergo surgeries each year in the United States, with over 70% of them filling opioid prescriptions within one week of the surgery. Due to the highly addictive nature of these opiates, a post-surgical window is a crucial time for pain management to ensure accurate prescription of opioids. Drug prescription nowadays relies primarily on self-reported pain levels to determine the frequency and dosage of pain drug. Patient pain self-reports are, however, influenced by subjective pain tolerance, memories of past painful episodes, current context, and the patient's integrity in reporting their pain level. Therefore, objective measures of pain are needed to better inform pain management. This paper explores a wearable system, named Painometry, which objectively quantifies users' pain perception based-on multiple physiological signals and facial expressions of pain. We propose a sensing technique, called sweep impedance profiling (SIP), to capture the movement of the facial muscle corrugator supercilii, one of the important physiological expressions of pain. We deploy SIP together with other biosignals, including electroencephalography (EEG), photoplethysmogram (PPG), and galvanic skin response (GSR) for pain quantification. From the anatomical and physiological correlations of pain with these signals, we designed Painometry, a multimodality sensing system, which can accurately quantify different levels of pain safely. We prototyped Painometry by building a custom hardware, firmware, and associated software. Our evaluations use the prototype on 23 subjects, which corresponds to 8832 data points from 276 minutes of an IRB-approved experimental pain-inducing protocol. Using leave-one-out cross-validation to estimate performance on unseen data shows 89.5% and 76.7% accuracy of quantification under 3 and 4 pain states, respectively

Query-constraint-based mining of association rules for exploratory analysis of clinical datasets in the National Sleep Research Resource

Abstract Background Association Rule Mining (ARM) has been widely used by biomedical researchers to perform exploratory data analysis and uncover potential relationships among variables in biomedical datasets. However, when biomedical datasets are high-dimensional, performing ARM on such datasets will yield a large number of rules, many of which may be uninteresting. Especially for imbalanced datasets, performing ARM directly would result in uninteresting rules that are dominated by certain variables that capture general characteristics. Methods We introduce a query-constraint-based ARM (QARM) approach for exploratory analysis of multiple, diverse clinical datasets in the National Sleep Research Resource (NSRR). QARM enables rule mining on a subset of data items satisfying a query constraint. We first perform a series of data-preprocessing steps including variable selection, merging semantically similar variables, combining multiple-visit data, and data transformation. We use Top-k Non-Redundant (TNR) ARM algorithm to generate association rules. Then we remove general and subsumed rules so that unique and non-redundant rules are resulted for a particular query constraint. Results Applying QARM on five datasets from NSRR obtained a total of 2517 association rules with a minimum confidence of 60% (using top 100 rules for each query constraint). The results show that merging similar variables could avoid uninteresting rules. Also, removing general and subsumed rules resulted in a more concise and interesting set of rules. Conclusions QARM shows the potential to support exploratory analysis of large biomedical datasets. It is also shown as a useful method to reduce the number of uninteresting association rules generated from imbalanced datasets. A preliminary literature-based analysis showed that some association rules have supporting evidence from biomedical literature, while others without literature-based evidence may serve as the candidates for new hypotheses to explore and investigate. Together with literature-based evidence, the association rules mined over the NSRR clinical datasets may be used to support clinical decisions for sleep-related problems