• Title/Summary/Keyword: 생체 모델

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Biomechanical Analysis of Human Foot Joints by Using Computer Graphic-Based Model (컴퓨터 그래픽 모델을 이용한 족부 관절의 생체역학적 해석)

  • Seo Min Jwa;Kim Si Yeol;Cho Won Hak;Choi Hyeon-Chang;Choi Hyeonki
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.24 no.6 s.81
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    • pp.495-500
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    • 2003
  • The purpose of this investigation was to study the kinematics of joints between the foot segments based on computer graphic model during the stance? phase of walking. In the model, all joints were assumed to act as monocentric. single degree of freedom hinge joints. The motion of foot was captured by a video collection system using four cameras. The model fitted in an individual subject was simulated with this motion data. The range of motion of the first tarsometatarsal joint was $-8^{\circ}\;\~\;-13^{\circ}$, and the first metatarsophanlangeal joint was $-13^{\circ}\;\~\;-48^{\circ}$. The kinematic data of tarsometatarsal joint and metatarsophanlangeal joint were similar to the previous data. Therefore, our method based on the graphical computer model is considered useful.

Data Pattern Modeling for Bio-information Processing based on OpenBCI Platform (OpenBCI 플랫폼 기반 생체 정보 처리를 위한 데이터 패턴 모델링)

  • LEE, Tae-Gyu
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.5 no.4
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    • pp.451-456
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    • 2019
  • Recently, various bioinformation technologies have been proposed, and research and development on the collection and analysis of the human body related bioinformation have been continuously conducted to support the human life environment and healthcare. These biomedical research and development processes add to the redundancy and complexity of the R&D elements and put a heavy burden on the follow-up research developers. Therefore, this study utilizes an open bioinformation platform that effectively supports the collection and analysis of bioinformation to improve the redundancy and complexity of bioinformatics R&D based on the bioinformatics platform. In addition, I propose an open interface that supports acquisition, processing, analysis, and application of bio-signals. In particular, we propose a biometric information normalization pattern model through data analysis modeling of brain wave information based on an open interface.

Thermodynamics-Based Weight Encoding Methods for Improving Reliability of Biomolecular Perceptrons (생체분자 퍼셉트론의 신뢰성 향상을 위한 열역학 기반 가중치 코딩 방법)

  • Lim, Hee-Woong;Yoo, Suk-I.;Zhang, Byoung-Tak
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.34 no.12
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    • pp.1056-1064
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    • 2007
  • Biomolecular computing is a new computing paradigm that uses biomolecules such as DNA for information representation and processing. The huge number of molecules in a small volume and the innate massive parallelism inspired a novel computation method, and various computation models and molecular algorithms were developed for problem solving. In the meantime, the use of biomolecules for information processing supports the possibility of DNA computing as an application for biological problems. It has the potential as an analysis tool for biochemical information such as gene expression patterns. In this context, a DNA computing-based model of a biomolecular perceptron has been proposed and the result of its experimental implementation was presented previously. The weight encoding and weighted sum operation, which are the main components of a biomolecular perceptron, are based on the competitive hybridization reactions between the input molecules and weight-encoding probe molecules. However, thermodynamic symmetry in the competitive hybridizations is assumed, so there can be some error in the weight representation depending on the probe species in use. Here we suggest a generalized model of hybridization reactions considering the asymmetric thermodynamics in competitive hybridizations and present a weight encoding method for the reliable implementation of a biomolecular perceptron based on this model. We compare the accuracy of our weight encoding method with that of the previous one via computer simulations and present the condition of probe composition to satisfy the error limit.

Correlation Model between Questionnaires of Oriental Medicine and Bio-signal (한방 설문과 생체신호 간 연관분석 모델)

  • Park, Sang Chan;Lee, Sang Chul;Park, Young Bae;Im, Kwang Hyuk
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.13 no.3
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    • pp.299-306
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    • 2013
  • The purpose of this research is to analyze the questionnaire of oriental medicine and bio-signal data and to identify the correlation between symptoms of oriental medicine and bio-signal in order to develop the customization model for individual patients. First, this research analyzes the questionnaire data using the developed questionnaire for oriental medicine symptoms and selects the optimized questionnaires for identifying the symptoms. Using data mining technologies with the selected questionnaires, this research divides the normal group and the group with symptoms. Finally, this research identifies the correlation between the questionnaire for oriental medicine symptoms and electrogastrogram signal.

u-Healthy 기술 - (3) u-헬스케어 TRM

  • Na, Seung-Gwon
    • The Monthly Diabetes
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    • s.287
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    • pp.52-55
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    • 2013
  • 2008년 보건산업진흥원의 "u-Healthcare R&D 기본계획 수립" 연구보고서에서 u-헬스케어 기술개발을 "u-헬스케어 인프라", "u-헬스케어 임상-바이오-생체정보 융합기술", "u-헬스케어 서비스 모델", "자유공모" 등 4개의 사업으로 구성하여 추진할 것을 제안했다. u-헬스케어 인프라는 다양한 형태의 u-헬스케어 기술 및 서비스 지원을 위한 인프라 기술 개발, 전문 인력 양성 및 법 제도 정비 등의 내용을 포함하고, u-헬스케어 임상-바이오-생체정보 융합기술은 임상-바이오-생체정보를 활용하여 u-헬스케어 기반 질병예측 예방, 조기진단, 건강증진 기술개발 등을 포함하며, u-헬스케어 서비스 모델은 국민건강의 안전성과 효율성이 담보되고 산업활성화에 기여할 수 있는 u-헬스케어 서비스 모델 개발 등을 담고 있다. u-헬스케어 자유공모의 내용은 u-헬스케어의 기반이 되는 다양한 인프라, 기술, 서비스를 자유공모 형식으로 발굴함으로써 수용자 중심의 연구개발이 필요함을 제시하였다. u-Health 기술 내용중 세 번째로 u-헬스케어 TRM을 알아본다.

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인공지능 기술을 활용한 사용자 상태 모니터링 데이터 분석

  • Park, Cheol-Su;Jo, Tae-Heum;Seok, U-Jun;Hwang, Bo-Seon
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.25 no.1
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    • pp.67-74
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    • 2020
  • 사용자의 건강 및 인지 상태 모니터링을 위해 다양한 생체신호를 측정 및 분석하여 예측할 수 있다. 특히 최근 상용화되고 있는 웨어러블 센서 시스템을 이용하여 손쉽게 심전도나 액티그래피 움직임 정보를 사용자로부터 일상생활 중 장시간 얻어낼 수 있다. 그러나 사용자 상태 예측을 위한 기존 생체신호 분석 모델들은 생체신호 데이터의 성질을 최대한 반영하지 못하여, 본 논문에서는 최근 급속도로 발전하고 있는 인공지능 딥러닝 기술을 이용한 극복 방안에 대해 소개한다. 상태 모니터링의 구체적인 응용 예로 사용자 스트레스 및 수면 모니터링 분석에 생체신호 데이터 기반 딥러닝 기술을 적용하여 기존 모델보다 높은 성능을 보여주고 있다.

1.5T 자기공명영상기기에서 수소 자기공명분광법을 이용한 모델용액 내 포도당의 정량분석 및 임상적용 가능성에 대한 연구

  • 이경희;이정희;조순구;김용성;김형진;서창해
    • Proceedings of the KSMRM Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.173-173
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    • 2001
  • 목적: 1.5T 생체용 자기공명영상기기를 이용한 수소자기공명분광법으로 용액 내 물질의 정량분석에 대한 가능성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 0.01%에서 50%까지의 여러 농도를 갖는 포도당+증류수 혼합액의 모델용액을 만들어 생체용 자기공명영상기기와 시험관 nuclear magnetic resonance (NMR) 분광기에서 각각 수소 자기공명분광법을 시행하여 스펙트럼을 얻었다. 또한 12명의 당뇨환자에서 방광내의 소변에 대해 생체용 자기공명영상기기에서 스펙트럼을 얻고 소변을 추출하여 시험관 NMR 분광기에서 수소자기공명분광법을 시행하였다 각각의 방법으로 얻은 스펙트럼 상에서 포도당 농도에 따른 포도당/물 피크의 면적 비의 변화를 구하였고, 통계처리는 상관분석과 단순선형회귀분석을 시행하였고 회귀식을 산출하였다. 또한 생체용 자기공명영상기기를 이용하여 얻은 결과가 객관적인지 알아보기 위해 시험관 NMR 분광기에서 얻은 결과와의 상관관계를 분석하였다.

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Development of a model for early detection of Parkinson's disease using diffusion tensor imaging and cerebrospinal fluid (확산 텐서 영상과 뇌척수액을 이용한 파킨슨병의 조기 진단 모델 개발)

  • Kang, Shintae;Lee, Wook;Park, Byungkyu;Han, Kyungsook
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.753-756
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    • 2014
  • 파킨슨병은 도파민계 신경이 파괴되는 질병으로 알츠하이머병과 함께 대표적인 퇴행성 뇌 질환으로 병의 진행을 완화시킬 수 있는 치료법이 존재하기 때문에 병의 진단이 굉장히 중요하다. 파킨슨병을 진단하기 위한 과거의 연구는 대부분 단일 생체지표를 이용하는 것이었지만 이러한 방법에는 한계성이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 생화학적 생체지표인 뇌척수액 내의 ${\alpha}-synuclein$ 단백질 수치와 영상학적 생체지표인 확산 텐서 영상의 여러 모수들을 결합한 융합 생체지표를 특징으로 사용하는 파킨슨병 진단 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 10-fold cross validation 에서 모든 성능지표에 대해 최고 100%를 보였으며, cross validation 의 과적합을 감안하더라도 파킨슨병의 조기진단에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

Development of Multibody Dynamic Model of Cervical Spine for Virtual In Vitro Cadaveric Experiment (가상 생체외 사체 실험용 경추 다물체 동역학 모델 개발)

  • Lim, Dae Seop;Lee, Ki Seok;Kim, Yoon Hyuk
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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    • v.37 no.10
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    • pp.953-959
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    • 2013
  • In this study, a multibody dynamic model of the cervical spine was developed for a virtual in-vitro cadaveric experiment. The dynamic cervical spine model was reconstructed based on Korean CT images and the material properties of joints and soft tissue obtained from in-vitro experimental literature. The model was validated by comparing the inter-segmental rotation, multi-segmental rotations, load-displacement behavior, ligament force, and facet contact force with the published in-vitro experimental data. The results from the model were similar to published experimental data. The developed dynamic model of the cervical spine can be useful for injury analysis to predict the loads and deformations of the individual soft-tissue elements as well as for virtual in-vitro cadaveric experiments.

Analysis of the Lower Trophic Level of the Northern East China Sea Ecosystem based on the NEMURO Model (북부 동중국해 생태계의 NEMURO모델에 의한 하위생태계 분석)

  • Lee, Jong-Hee;Zhang, Chang-Ik
    • The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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    • v.13 no.1
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    • pp.15-26
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    • 2008
  • The NEMURO model is aimed to efficiently understand the interaction among factors of lower trophic level of a marine ecosystem, using data on solar radiation and sea water temperature. In this study, we analyzed the seasonal pattern of nutrients and planktons, and estimated productivity and biomass of planktons from 2002 to 2005. Nutrients($NO_3$, $NH_4$, and $Si(OH)_4$) which were used by phytoplankton showed a high concentration before the bloom of phytoplankton. Nutrients (DON, PON, and Opal) which were a byproduct of phytoplankton showed a high concentration in the same period as the bloom of phytoplankton. Both phytoplankton and zooplankton had two peaks in March and August. Estimated phytoplankton biomass from the NEMURO model showed a similar pattern with observed chlorophyll a concentrations. Biomasses of phytoplankton were bigger than those of zooplankton. Annual mean biomasses of small and large phytoplankton were estimated at 30.961 and $14.070\;{\mu}g\;l^{-1}$ respectively. Annual mean biomass of predatory zooplankton was greater than those of small and large zooplankton.