This study simulated external ear canal modeling with different external ear canal lengths, vertical flexion angles, and inner/outer diameter ratios using digital imaging and communications in medicine(DICOM) of the head temporal region and measured the acoustic sensitivity. The experiment was performed by increasing the audible frequency for humans by 200 Hz and expressing the frequency constantly transmitted at 1 Pa as the eardrum acoustic volume and presented the measurements by linear and quadratic curve regression analysis. The results showed that the longer the external ear canal length and the higher the ratio of the outer/inner diameter, the faster the acoustic response at lower frequencies. The acoustic sensitivity correlation of the meta-model using regression analysis showed a 77% influence by the external ear canal length and 5% by the external/internal diameter ratio, while the vertical flexion angle did not show a significant relationship. This showed that auditory acoustic sensitivity of humans is a factor that reacts faster at a low frequency when the external ear canal length is longer and when the difference between the outer and inner diameter is higher.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.10
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pp.239-246
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2020
In the medical field where artificial intelligence technology is introduced, research related to clinical decision support system(CDSS) in relation to diagnosis and prediction is actively being conducted. In particular, medical imaging-based disease diagnosis area applied AI technologies at various products. However, medical imaging data consists of inconsistent data, and it is a reality that it takes considerable time to prepare and use it for research. This paper describes a one-stop AI learning platform for converting to medical image standard R_CDM(Radiology Common Data Model) and supporting AI algorithm development research based on the dataset. To this, the focus is on linking with the existing CDM(common data model) and model the system, including the schema of the medical imaging standard model and report information for multi-center research based on DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) tag information. And also, we show the execution results based on generated datasets through the AI learning platform. As a proposed platform, it is expected to be used for various image-based artificial intelligence researches.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.7
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pp.233-240
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2022
Most of the recent AI researches has focused on developing AI models. However, recently, artificial intelligence research has gradually changed from model-centric to data-centric, and the importance of learning data is getting a lot of attention based on this trend. However, it takes a lot of time and effort because the preparation of learning data takes up a significant part of the entire process, and the generation of labeling data also differs depending on the purpose of development. Therefore, it is need to develop a tool with various labeling functions to solve the existing unmetneeds. In this paper, we describe a labeling system for creating precise and fast labeling data of medical images. To implement this, a semi-automatic method using Back Projection, Grabcut techniques and an automatic method predicted through a machine learning model were implemented. We not only showed the advantage of running time for the generation of labeling data of the proposed system, but also showed superiority through comparative evaluation of accuracy. In addition, by analyzing the image data set of about 1,000 patients, meaningful diagnostic indexes were presented for men and women in the diagnosis of sarcopenia.
DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) imaging plays a significant role in the diagnosis and treatment of the human body, and design modeling is a technology of planning shapes in three dimensions according to the purpose. In this study, we converge these two technologies to observe the relationships of the cross-section, volume, and surface area to the morphological changes of the external ear canal. The experiment applied medical imaging technologies to acquire sections of the human body to create and divide centerlines using 3D shapes extracted from 19 external ear canals by applying stereolithography and 3-matic program. The results showed that the cross-sectional structure of the external ear canal had various shapes, such as oval (38.5%), semicircular (28.2%), mixed (17.9%), square (10.2%), and wrinkled (5.1%). In addition, the cross-sectional area of each phase increased as the length of the external ear canal increased, and the volume and surface area decreased towards the direction of the eardrum. However, the surface area reduction rate was relatively low. This indicates that the structure becomes irregular towards the direction of the eardrum.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.10
no.10
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pp.285-290
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2021
In the medical field, disease diagnosis and prediction research using artificial intelligence technology is being actively conducted. It is being released as a variety of products for disease diagnosis and prediction, which are most widely used in the application of artificial intelligence technology based on medical images. Artificial intelligence is being applied to diagnose diseases, to classify diseases into benign and malignant, and to separate disease regions for use in identification or reading according to the risk of disease. Recently, in connection with cloud technology, its utility as a service product is increasing. Among the diseases dealt with in this paper, liver disease is a disease with very high risk because it is difficult to diagnose early due to the lack of pain. Artificial intelligence technology was introduced based on medical images as a non-invasive diagnostic method for diagnosing these diseases. We describe the development of a web service to help the most meaningful clinical reading of liver cirrhosis patients. Then, it shows the web service process and shows the operation screen of each process and the final result screen. It is expected that the proposed service will be able to diagnose liver cirrhosis at an early stage and help patients recover through rapid treatment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.2
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pp.322-329
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2007
A single pixel photon counting type image sensor which is applicable for medical diagnosis with digitally obtained image and industrial purpose has been designed with $0.18{\mu}m$ triple-well CMOS process. The designed single pixel for readout chip is able to be operated by single supply voltage to simplify digital X-ray image sensor module and a preamplifier which is consist of folded cascode CMOS operational amplifier has been designed to enlarge signal voltage(${\Delta}Vs$), the output voltage of preamplifier. And an externally tunable threshold voltage generator circuit which generates threshold voltage in the readout chip has been newly proposed against the conventional external threshold voltage supply. In addition, A dark current compensation circuit for reducing dark current noise from photo diode is proposed and 15bit LFSR(Linear Feedback Shift Resister) Counter which is able to have high counting frequency and small layout area is designed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.2
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pp.330-336
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2007
A single pixel photon counting type image sensor which is applicable for medical diagnosis with digitally obtained image and industrial purpose has tern designed with $0.18{\mu}m$ triple-well CMOS process. The designed single pixel for readout chip is able to be operated by single supply voltage to simplify digital X-ray image sensor module and a preamplifier which is consist of folded cascode CMOS operational amplifier has been designed to enlarge signal voltage(${\Delta}Vs$), the output voltage of preamplifier. And an externally tunable threshold voltage generator circuit which generates threshold voltage in the readout chip has been newly proposed against the conventional external threshold voltage supply. In addition, A dark current compensation circuit for reducing dark current noise from photo diode is proposed and 15bit LFSR(Linear Feedback Shift Resister) Counter which is able to have high counting frequency and small layout area is designed.
The recent 3D printing technology is used in various medical, manufacturing, and education fields and is more efficient in terms of production process, time, and cost than existing production. Especially in fracture surgery, interest and research have been focused on improving accuracy, shortening of operation time and recovery time, and reducing reoperation. However, because of the financial and technical problems of the 3D printer and the file conversion program, the 3D printing is made directly at the hospital, and it is not generally used for diagnosis of fracture and surgical research. In this study, to solve those problems, clavicle CT imaging was switched into Osirix Open Source DICOM Viewer, Stereolithography file conversion programs and commercial Terarecon 3D DICOM Viewer, file conversion programs, and then clavicle fracture model was directly made through 3D printer of fused filament fabrication wire additive processing method, and then the accuracy of the shape was compared and analyzed. Clavicle fracture models printed in two methods were blind-tested on clinicians of general hospitals' orthopedics and radiologic technicians with over 10 years of experiences, and then their analysis opinions of resolution reviews were analyzed. The result showed no difference. The 3D printing model with open source DICOM STL file conversion program used was applicable to clinical, so it is considered useful in precision diagnosis of fracture and operation plans.
The 3D printing selective laser sintering (SLS) and stereo lithography apparatus (SLA) method used for bone model production has good precision and resolution, but the printers are expensive and need professional knowledge for operation. The program that converts computed tomography digital imaging and communications in medicine (DICOM) file into STL (stereolithography) file is also expensive so requesting 3D printing companies takes a lot of time and cost, which is why they are not generally utilized in surgery. To produce bone models of fractured patients, the use of 3D imaging conversion program and 3D printing system should be convenient, and the cost of device and operation should be low. Besides, they should be able to produce big size bone models for application to surgery. Therefore, by using an fused deposition modeling (FDM) method 3D printer that uses thermoplastic materials such as DICOM Viewer OsiriX and plastic wires, this study developed 3D printing system for Fracture surgery Patients customized bone model production for many clinics to use for surgery of fracture patients by universalizing with no limit in printing sizes and low maintenance and production cost. It is expected to be widely applied to the overall areas of orthopedics' education, research and clinic. It is also expected to be conveniently used in not only university hospitals but also regular general hospitals.
This paper is to introduce a lighting source controller using high brightness LED to create a clear and reliable condition for an accurate measurement and testing, which is a core technology in clinical image system and mechanical automation system. This controller is designed to supply a stable power in a constant-current system by installing a high brightness LED driver, and to improve the reproducibility of brightness by using 32-bit ARM processor core, dividing brightness quantity into 256 levels, making the remote control and the external interface possible, and preventing and digitizing the brightness inaccuracy caused by errors of resistance values. This controller enables the lighting range to be wide and possible in a low lighting level compared to analog, adds the RS-485 communication function, and makes it for the users to control the on-off function and the dimming level by receiving date from an external device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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