Biological rhythms are very important phenomena to generate, grow a living thing. However, the origin of rhythms are not disclosed completely until now. Eack myocardial cell has a natural rhythm of itself, and synchronization is happened when two cells are come in contact with each other. In this research, a simple synchronization model has been proposed and studied, refering to the physiological model. The changes of the synchronization rhythms in experimental results are compared with that of the model.
Scaffolds play a crucial role in the tissue engineering. Biodegradable polymers with great processing flexibility and biocompatability are predominant scaffolding materials. New developments in biodegradable polymers and their nanocomposites for the tissue engineering are discussed. Recent development in the scaffold designs that mimic nano and micro features of the extracellular matrix (ECM) of bones, cartilages, and vascular vessels are presented as well.
본 논문에서는 HIS(병원 정보 시스템) 환경에서 의료 및 주변 기기들의 다양한 솔루션과 미들웨어를 통합할 수 있는 프레임워크 기반에서 환자 기초, 의료 정보의 전달 구조를 정의하였다. OSGi 번들 형태로 HL7(Health Level 7) 기반의 메시지 전달 구조의 설계하고 다른 장치 제어 번들과의 효율적인 상호 운용을 보이고자 한다.
에틸렌글리콜(ethyleneglycol)을 이용한 폴리비닐에테르(polyvinyl ether)와 같은 고분자물질을 활용하여 Co$^{30}$ 방사선원으로부터 ${\gamma}$선을 조사시켜, 고분자 물질의 성질을 변화시킴으로써 화학, 전기전자, 환경 및 기타 여러 가지 응용분야에 적용하여 이용할 수 있는 기술을 개발하였다. 이를 바탕으로 관련재료의 단량체(monomer)로부터 중합체(polymer)를 합성하여 water swelling을 시키는 과정에서 각종 (금속) 이온을 흡입-제거하는 방법의 환경복원기술, 흡입 금속이온을 표면에 밀집시켜 금속막을 형성하는 응용기술, 생체조직의 대용물질로 활용하는 의용공학 및 열감지특성(thermal sensitive property) 또는 pH 감지특성(pH sensitive property)을 이용하여 의용기술에 적용하는 polymer 응용기술 등의 폭넓은 활용을 위하여 그 일환으로 전도성 고분자 제조기술로의 활용가능성을 연구하였다.
In this study, Theta Gamma Coupling (TGC) analysis was carried out after performing simple and repeated upper limb exercise and comparative experiment to observe changes in the motor cortex of the brain through TGC and to see if mobile rehabilitation therapy is actually effective. As a result, exercise using mobile devices showed higher TGC values in motor cortex as compared with simple repeat upper limb exercise. In addition, paired t-test using SPSS showed statistically significant difference between exercise using mobile devices and simple repeat exercise at P3(t=3.390, df(degree of freedom)=12, p value=0.005). Exercise using mobile devices is effective for rehabilitation because it increases the Theta-Gamma Coupling and activates the motor cortex. Also, since the mobile game contents required the subject to detailed athletic ability adjustment with immersion in the task, it may be thought that brain activation is stronger than simple rehabilitation.
디지털헬스케어에서 가장 중요한 개인 건강관리는 주로 만성질환자에게 매우 중요한 문제이다. 따라서 실시간 건강관리를 위한 간단한 웨어러블 디바이스 개발이 중요하다. 기존 혈압 추정 웨어러블 디바이스는 PPG 특성을 통해 PTT를 분석하여 혈압 추정 알고리즘을 제안하고 있다. 그러나 PPG의 재현성과 여러 가지 PTT의 적용여부와 측정자의 신체적 차이에서 발생되는 변수 등 알고리즘의 영향인자가 사실 매우 복잡하다. 따라서 본 연구에서는 PTT와 SBP, DBP의 상관관계를 분석하고, 다바이스 소형화를 위해 PPG센서만을 사용하게 설계하였다. 제안된 혈압 추정 알고리즘은 PPG간의 차이와 심박수, 개인적인 변수 등을 고려하였다. 또한 기존 의료기관에서 사용하는 공기가압방식의 결과값과 개발된 알고리즘을 통해 추정된 혈압값과 비교를 통해 확인하였다.
Measuring Intima-media thickness (IMT) with ultrasound images can help early detection of coronary artery disease. As a result, numerous machine learning studies have been conducted to measure IMT. However, most of these studies require several steps of pre-treatment to extract the boundary, and some require manual intervention, so they are not suitable for on-site treatment in urgent situations. in this paper, we propose to use deep learning networks U-Net, Attention U-Net, and Pretrained U-Net to automatically segment the intima-media complex. This study also applied the HE, HS, and CLAHE preprocessing technique to wireless portable ultrasound diagnostic device images. As a result, The average dice coefficient of HE applied Models is 71% and CLAHE applied Models is 70%, while the HS applied Models have improved as 72% dice coefficient. Among them, Pretrained U-Net showed the highest performance with an average of 74%. When comparing this with the mean value of IMT measured by Conventional wired ultrasound equipment, the highest correlation coefficient value was shown in the HS applied pretrained U-Net.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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