Аналіз методів визначення місця розташування надзвичайної ситуації на підставі акустичних сигналів

The article is devoted to the investigation of the essence and expediency of the use of early warning systems for emergencies, based on the analysis of the received acoustic signals. Effective management of emergencies contributes to the stable development of the overall security of the state and the sustainable development of the state's economy. Actions or omissions in this area directly affect the health of the population of Ukraine and are one of the priority issues of national security. Many emergencies cause an immediate danger to the life of people involved. Most developed countries have a number of emergency services operating within them, whose purpose is to provide assistance in dealing with any emergency. Preventive measures are most effective when they involve participation at all levels, from the local community through the national government to the regional and international level. A critical challenge in emergency management is the lack of real-time coordinated reaction capabilities driven by integrated decision making facilities based on the information obtained by first responders acting on the crisis site. Therefore this work aims at supporting coordinated emergency management in the event of an emergency, major accident hazard, or unplanned event, including a series of necessary measures to protect public life and property safety. The article presents a technique for identifying sounds of danger in urban noise conditions. The variety of sounds of vital activity of the population is huge and includes sounds created indoors and outdoors conveying information about human and social activities or about the threat of an emergency. Modern software development methodologies reduce the risk of emergencies, by identifying and early detection of the epicentre location of an emergency. The review presents an analysis of the management methods of information resources and information storage resources that are needed to manage activities in emergency scenarios, supplemented by the emergency localization service, which relies on location determination. The methods combine the strength of signals received from landmarks located by respondents in the pre-crisis system, based on the information of the received acoustic signals. Audio triangulation indicates the location of the danger zone, and machine learning algorithms analyze the received audio signals. Thus, for people and society as a whole, potential emergencies and catastrophes impose severe psychological and economic consequences. The need for further development of preventive measures of prevention and effective response is of current importance in measures to prevent emergencies, eliminate, and reduce possible losses, covering all age groups of the population, and also promote the effective and integrated use of existing forces and methods that are designed to prevent emergencies and positively influence the prevention of the crisis in the early stages of its development.Досліджено сутність та доцільність застосування систем раннього попередження надзвичайних ситуацій, на основі аналізу отриманих акустичних сигналів. Ефективне управління надзвичайними ситуаціями сприяє стабільному розвитку загальної безпеки держави і сталому розвитку економіки країни. Дії або бездіяльність у цій сфері безпосередньо впливають на здоров'я населення України та є одним з пріоритетних питань національної безпеки. Важливою проблемою в управлінні надзвичайними ситуаціями є відсутність у режимі реального часу узгоджених можливостей реагування, керованих інтегрованими засобами прийняття рішень на основі інформації, отриманої від перших сигналів реакції на докризовий стан. Представлена робота спрямована на підтримку узгодженого управління надзвичайними ситуаціями в разі виникнення та розвитку надзвичайної ситуації, небезпеки великих аварій і незапланованих заходів, включаючи серію необхідних заходів для захисту суспільного життя і безпеки власності. Наведено ​​методику виявлення звуків небезпеки в умовах міського шуму. Різноманітність звуків життєдіяльності населення величезна й охоплює звуки, створювані в приміщенні і на відкритому повітрі, так і в навколишніх будинках і спорудах. Ці звуки передають інформацію про людську і соціальну діяльність, або про загрозу виникнення надзвичайної ситуації. Сучасні методології розроблення програмного забезпечення зменшують ризик розвитку надзвичайних ситуацій, шляхом визначення та раннього виявлення епіцентру місця розташування надзвичайної ситуації. В огляді проаналізовано методи управління інформаційними ресурсами і ресурсами зберігання інформації, які потрібні для управління діяльністю в аварійних сценаріях, доповнені службою локалізації НС, яка спирається на визначення місця розташування. Методи поєднують у собі рівень сили сигналів, отриманих від орієнтирів, розташованих респондентами в докризовій системі, на основі інформації отриманих акустичних сигналів. Аудіо тріангуляція вказує на розташування небезпечної зони й алгоритми машинного навчання аналізують отримані аудіо-сигнали. Для людей і суспільства загалом потенційні надзвичайні ситуації та катастрофи накладають важкі психологічні та економічні наслідки. Потреба подальших розробок превентивних заходів профілактики й ефективного реагування мають актуальне значення в заходах щодо запобігання надзвичайним ситуаціям, ліквідації, зменшення можливих втрат і збитків, які охоплюють всі вікові групи населення. Сприяють ефективному і комплексному використанню наявних сил і методів, які призначені для запобігання НС та позитивно впливають на попередження кризи на ранніх стадіях його розвитку

Leading nucleon and inelasticity in hadron-nucleus interactions

We present in this paper a calculation of the average proton-nucleus ine- lasticity. Using an Iterative Leading Particle Model and the Glauber model, we relate the leading particle distribution in nucleon-nucleus interactions with the respective one in nucleon-proton collisions. To describe the leading particle distribution in nucleon-proton collisions, we use the Regge-Mueller formalism. To appear in Journal of Physics G.Comment: 11 pages, 2 figure

Leading particle effect, inelasticity and the connection between average multiplicities in {\bf e+e−e^+e^-} and {\bf pppp} processes

The Regge-Mueller formalism is used to describe the inclusive spectrum of the proton in $p p$ collisions. From such a description the energy dependences of both average inelasticity and leading proton multiplicity are calculated. These quantities are then used to establish the connection between the average charged particle multiplicities measured in {\bf $e^+e^-$} and {\bf $pp/{\bar p}p$} processes. The description obtained for the leading proton cross section implies that Feynman scaling is strongly violated only at the extreme values of $x_F$, that is at the central region ($x_F \approx 0$) and at the diffraction region ($x_F \approx 1$), while it is approximately observed in the intermediate region of the spectrum.Comment: 20 pages, 10 figures, to be published in Physical Review

Итоги первого этапа валидации алгоритма ВИЗГ для уточнения стадирования рака предстательной железы до начала лечения

Background. We have previously described an algorithm APhiGT (Age, Prostate Health index, Gleason score, TNM stage) for staging of prostate cancer (PC) before treatment. The algorithm was developed by logistic regression on an educational selection (ES) of 337 PC cases. The algorithm includes data about the age of patients, the levels of total prostate-specific antigen (PSA), free PSA, [-2]proPSA and the ranked data of the Gleason score (by biopsy results) and T (by TNM).Objective. Validation of APhiGT on the validation selection (VS) of 83 PC cases was carried out in this work.Materials and methods. ROC analysis was performed in ES and VS.Results and сonclusion. It is established that area under the curve (AUC), characterizing the ability to divide clinically significant subgroups of patients (Gleason score <7 vs. Gleason score ≥7, рТ2 vs. рТ3, localized indolent PC vs. localized aggressive PC) for APhiGT both in ES and VS was significantly higher than AUC for total PSA, %[-2]proPSA in free PSA and prostate health index. At the same time, in all clinical subgroups of patients AUC for VS was lower than AUC for ES, which may be due to a significantly smaller size of VS compared to ES.Введение. Ранее нами был описан алгоритм ВИЗГ (Возраст, Индекс Здоровья предстательной железы, сумма баллов по шкале Глисона, стадия TNM) для уточнения стадирования рака предстательной железы (РПЖ) до начала лечения. Алгоритм был разработан путем логистической регрессии на учебной выборке (УВ) из 337 наблюдений РПЖ. В алгоритм входят данные о возрасте пациентов, уровнях общего простатического специфического антигена (общПСА), свободного ПСА, [-2]проПСА и ранжированный показатель суммы баллов по шкале Глисона (по результатам биопсии) и ранжированный показатель Т (по TNMклассификации).Цель исследования – валидация ВИЗГ на валидационной выборке (ВВ) из 83 случаев РПЖ.Материалы и методы. Был проведен ROC-анализ в УВ и ВВ.Результаты и заключение. Установлено, что площадь под ROC-кривой (АUС), характеризующая способность разделять клинически значимые подгруппы больных (сумма баллов по шкале Глисона в соответствии с патоморфологическим заключением <7 / ≥7, рТ2 / рТ3, локализованный индолентный РПЖ / локализованный агрессивный РПЖ) для ВИЗГ как в УВ, так и в ВВ, существенно превосходила АUС для общПСА, доли [-2]проПСА в свободном ПСА и индекса здоровья предстательной железы. В то же время во всех клинических подгруппах больных АUС для ВВ была меньше, чем для УВ, что может быть обусловлено существенно меньшим объемом ВВ по сравнению с УВ.

Валидация пороговых решающих правил и калькулятора для алгоритма ВИЗГ, предназначенного для уточнения стадии рака предстательной железы до начала лечения

Background. We have previously described an algorithm APhiG (Age of patients, Prostate health index and Gleason score), for staging of prostate cancer before treatment. The algorithm was developed by logistic regression on a training dataset and validated on a validation dataset (VD). Objective. Validation of threshold decision rules and a program for APhiG calculation on the VD.Materials and methods. ROC curve analysis on VD (83 cases).Results and conclusion. It was shown that sensitivity, specificity, positive and negative predictive value, diagnostic accuracy threshold decision rules and area under the curve (AUC) for APhiG in the VD (n = 83) not significantly different from those indicators in the training dataset (n = 337), which was the basis for the algorithm APhiG development.Введение. Ранее нами был описан алгоритм ВИЗГ (Возраст, Индекс Здоровья предстательной железы, сумма баллов по шкале Глисона), предназначенный для уточнения стадирования рака предстательной железы (РПЖ) до начала лечения. Алгоритм разработан путем логистической регрессии на учебной выборке и валидирован на валидационной выборке (ВВ) данных.Цель исследования – валидация пороговых решающих правил и программы-калькулятора для алгоритма ВИЗГ на ВВ данных.Материалы и методы. ROC-анализ данных ВВ (n = 83).Результаты и заключение. Показано, что чувствительность, специфичность, положительное и отрицательное прогностические значения, диагностическая точность пороговых решающих правил и площадь под кривой (АUC) для ВИЗГ по результатам ROC-анализа данных ВВ, включающей 83 случая РПЖ, достоверно не отличаются от показателей, рассчитанных по данным учебной выборки, на основании которой был разработан алгоритм ВИЗГ, состоящей из 337 наблюдений РПЖ

The validation of threshold decision ruls and calculator for APhiG algoritm for clarification of prostate cancer staging before treatment

Background. We have previously described an algorithm APhiG (Age of patients, Prostate health index and Gleason score), for staging of prostate cancer before treatment. The algorithm was developed by logistic regression on a training dataset and validated on a validation dataset (VD). Objective. Validation of threshold decision rules and a program for APhiG calculation on the VD.Materials and methods. ROC curve analysis on VD (83 cases).Results and conclusion. It was shown that sensitivity, specificity, positive and negative predictive value, diagnostic accuracy threshold decision rules and area under the curve (AUC) for APhiG in the VD (n = 83) not significantly different from those indicators in the training dataset (n = 337), which was the basis for the algorithm APhiG development

The validation results for APhiGT algorithm for clarification of prostate cancer staging before treatment (first step)

Background. We have previously described an algorithm APhiGT (Age, Prostate Health index, Gleason score, TNM stage) for staging of prostate cancer (PC) before treatment. The algorithm was developed by logistic regression on an educational selection (ES) of 337 PC cases. The algorithm includes data about the age of patients, the levels of total prostate-specific antigen (PSA), free PSA, [-2]proPSA and the ranked data of the Gleason score (by biopsy results) and T (by TNM).Objective. Validation of APhiGT on the validation selection (VS) of 83 PC cases was carried out in this work.Materials and methods. ROC analysis was performed in ES and VS.Results and сonclusion. It is established that area under the curve (AUC), characterizing the ability to divide clinically significant subgroups of patients (Gleason score <7 vs. Gleason score ≥7, рТ2 vs. рТ3, localized indolent PC vs. localized aggressive PC) for APhiGT both in ES and VS was significantly higher than AUC for total PSA, %[-2]proPSA in free PSA and prostate health index. At the same time, in all clinical subgroups of patients AUC for VS was lower than AUC for ES, which may be due to a significantly smaller size of VS compared to ES

Comparison of spike production in pp and pi(+)p/K(+)p interactions at 205-360 GeV/c

Contains fulltext : 26216.pdf (publisher's version ) (Open Access