Recently, many advanced technologies in electronics, mechanics, material and computer science have been applied to medictine and they have changed the method of diagnosis and treatment to more quantitative way than before. Now day, with the aid of this technology, the device for the minimal invasive diagnosis and treatment is being developed for the convenience and safety of patients. this paper introduces application of senso and MEMS(Micro Electro Mechnical System) in medicine and biotechnology, which are essential factor for the realization of minimal invasive diagnosis and treatment.
This paper describes a feature extraction in digitized chest X-ray image and CT head Image. There are Extraction, Thresholding, Region G rowing, Split-Merge and Relaxation in feature extraction technique. In this study, Region Growing System was realized and Fuzzy Set Theory was applied in order to extract the vague region which the conventional method has difficulties in extracting. The performance of proposed algorithm was proved by being applied to chest X-ray image and CT head image.
In this paper, we develop 256*256*8 bit real-time image digitizer with the IBM-PC as a image processor. With this developed system, we process a chest X-ray image, which is a medical image, using the adaptive algorithm. In the future, we consider that the application of this developed system is extended in the various fields.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.4
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pp.298-303
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2013
The robot has been widely applied to all parts for the improvement of the life quality of human beings. It is expected that the parts industry for robots is rapidly growing to one of the majority of the future robot industry. The electronic components of robots are connected to the central processing unit and an organic part of a robot system. The central processing unit must be controlled to operate more efficiently by configuring some control systems of the robot. In this paper, we propose a new platform model that centralizes several parts of a robot through the CAN based communication system and simplifies their connection structure.
The robot imitates humans and recognizes the external environment and judges the situation. The robot is a machine that operates autonomously. Robots are divided into manufacturing robots and service robots. Service robots are classified as professional service robots and personal service robots. Because of the intensified competition of productivity in manufacturing industries, rising safety issues, low birth rate and aging, the robots industry is emerging. Recently, the robot industry is a complex of advanced technology fields, and it is attracting attention as a new industry where innovation potential and growth potential are promising. IT, BT, and NT related elements are fused and implemented, and the ripple effect is very large. Due to changes in social structure and life patterns, social interest in life extension and health is increasing. There is much interest in the medical field. Now the artificial intelligence (AI) industry is growing rapidly. It is necessary to secure global competitiveness through strengthening cooperation between large and small companies. We must combine R&D investment capability and marketing capability, which are advantages of large corporations, and robotic technology. We need to establish a cooperative model and secure global competitiveness through M&A.
In this paper we present a novel robotic palpation method for the lump shape estimation using contact pressure distribution. Many previous researches about the robotic palpation have used a stiffness map, which is not suitable to obtain geometrical information of a lump. As a result, they require a large data set and long palpation time to estimate the lump shape. Instead of using the stiffness map, the proposed palpation method uses the difference between the normal force direction and the surface normal to detect the lump boundary and estimate its normal. The palpation trajectory is generated by the normal of the lump boundary to track the lump boundary in real-time. The proposed approach requires small data set and short palpation time for the lump shape estimation since the shape can be directly estimated from the optimally generated palpation trajectory. An experiment result shows that our method can find the lump shape accurately in real-time with small data and short time.
Kim, Hye-San;Jung, Bit-Geum;Lee, Seo-Hee;Choi, Sung-Hee;Cho, Joong-Hwee
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.87-90
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2011
현재 의료기술의 발달로 실버 인구가 늘어남에 따라 주변의 도움이 필요한 일들이 많아지고 있다. 특히 무거운 물체를 옮기는데 도움이 필요한 경우가 많은 것이 현실이다. 그래서 사용자를 따라다니며 도움을 주는 로봇의 필요성이 인식되면서 추적로봇이 만들어지고 있다. 기존방식은 초음파를 이용하는데 이와 같은 방식은 송신기를 휴대해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 그것을 보완하기 위한방법으로 카메라를 이용하여 영상처리를 통한 방식을 제안한다. 표적을 부착함으로써 사용자를 인식 및 추적이 가능하게 됨으로써 생활에 편리한 제품으로 자리 잡을 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.33
no.7
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pp.565-570
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2016
This paper presents the characteristics related to needle insertion of a robotic device for the automated biopsy procedure. The automated biopsy device, a main component of the robotic needle insertion type intervention system, allows performance of the full biopsy procedure, except for anesthesia, without direct handling of a radiologist or a tele-operated control. In this study, the needle length parameters corresponding to various insertion depths and precision for needle insertion of the automated biopsy device, are discussed. There were two combinations of needle length parameters for appropriate needle insertion and motion capture-based measurement was performed; 0.156 mm error for the 90 mm length commanded insertion displacement was measured. The pre-defined goal is a maximum 1 mm error and thus our measured error is within the acceptable range. In the repeatability check, it was also shown that the device can implement a highly accurate insertion.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.560-563
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2016
The changes in the medical and healthcare are started from the digital technology. The new field of digital healthcare has started fused with existing healthcare, medical technology, and digital technology. It can increase the service effect and reduce healthcare costs by applying ICT skills such as ICBM(Internet of Things, Cloud, Big data and Mobile), artificial intelligence, robotics, virtual, augmented reality, and wearable devices to healthcare services including healthcare, disease management. Recently there has been grafted an artificial intelligence technologies such as AlphaGo of Google and Watson of IBM onto the healthcare area. In this study, we analyze the main technology, ecosystem, platforms for digital healthcare, and lastly future changes in health care services and issues of digital healthcare.
Kim, DaeGwan;Cha, KyoungRae;Seung, SungMin;Jeong, Semi;Choi, JongKyun;Roh, JiHyoung;Park, ChungHwan;Song, Tae-Ha
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.40
no.3
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pp.105-115
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2019
Brain tumor surgery may be difficult, but it is also incredibly important. The technological improvements for traditional brain tumor surgeries have always been a focus to improve the precision of surgery and release the potential of the technology in this important area of the body. The need for precision during brain tumor surgery has led to an increase in Robotic-assisted surgeries (RAS). One of the challenges to the widespread acceptance of RAS in the neurosurgery is to recognize invisible tumor accurately. Therefore, it is important to detect brain tumor size and location because surgeon tries to remove as much tumor as possible. In this paper, we proposed brain tumor detection procedures for MRI (Magnetic Resonance Imaging) system. A method of automatic brain tumor detection is needed to accurately target the location of the lesion during brain tumor surgery and to report the location and size of the lesion. In the qualitative assessment, the proposed method showed better results than those obtained with other brain tumor detection methods. Comparisons among all assessment criteria indicated that the proposed method was significantly superior to the threshold method with respect to all assessment criteria. The proposed method was effective for detecting brain tumor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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