• Title/Summary/Keyword: 임상분류

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Sasang Constitution Classification of a Middle-Aged Man Using Speech Signal Analysis (음성 정보 분석값을 통한 장년기 남성의 사상체질 분류)

  • Kim, Bong-Hyun;Lee, Se-Hwan;Park, Sun-Ae;Ka, Min-Kyoung;Cho, Dong-Uk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.117-120
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    • 2007
  • 개인의 체질에 맞춰 의학적 행위를 시행하는 사상의학은 우리나라 고유의 전통의학으로 가치를 인정받고 있다. 이러한 사상의학에서 가장 중요한 것은 사상체질의 정확한 분류이다. 본 논문에서는 기존의 사상체질 분류 방법인 용모사기, 체형기상, QSCCII, 체질침 등이 임상의들의 직관에 의해 행해지고 있다는 문제점을 해결하기 위해 사상체질 분류의 정량화 및 객관화를 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 음성 신호 분석에서 발생하는 정보의 출력값에 의해 사상 체질을 분류하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 40대 이상의 장년기 남성을 대상으로 사상체질 전문의의 진단표에서 뚜렷한 특징을 보유하고 있는 집단군을 구성하고 이들의 음성 특성을 분류하여 음성학적 요소를 추출하고자 한다. 또한 출력된 결과값을 토대로 체질 집단별 차이점과 유사성을 분류하여 사상 체질 분류를 행하였다.

Postural Stability Measures Estimated from the Center of Pressure Signal During Static Posture Maintenance (정적자세 유지시 압력중심신호를 이용한 자세안정도 지표화)

  • 차은종;김경아;이태수
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.20 no.5
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    • pp.559-566
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    • 1999
  • 환자의 기능평가를 위하여 중요한 자세균형의 유지는 압력중심(COP) 의 동요 신호를 직접 연속적으로 계측함으로써 가능하다. COP 신호로부터 다양한 종류의 자세안정도지표를 산출할 수 있으나 임상적으로 유용한 최소한의 지표종류로는 규명된 바 없다. 이에 본 연구에서는 인체가 서있는 상태의 정적자세를 유지할 때 압력중심 신호로부터 자세안정도지표를 산출하여 분석함으로써 임상적 유용성이 가장 큰 지표의 종류를 결정하고자 하였다. 양발을 편안히 벌리거나 (FS), 모두 모으거나(FT), 한쪽발 만으로(RL, LL)서있는 자세에 대해서 양쪽 눈을 뜨거나(EO) 감은(EC)8가지 정적자세를 취하며 30초간 자세균형을 유지시켰다. 자세형태에 따른 안정도의 척도로서 신체가 지면을 차지하는 면적(S)을 사용하였다. 자세안정도지표로서 1)position deviation, 2) position turn 3) velocity의 3가지로 분류할 수 있는 18가지 지표를 설정하였다. 피검자는 20, 30, 40 ,50 대 정상인을 연령대 별로 각각 남·녀 5명씩 고르게 총 40명을 선정하여 실험하였다. 자세안정도지표 모두가 S와 비교적 높은 유의한 상관관계를 보인 바 인을 연령대 별로 각각 남·녀 5명씩 고르게 총 40명을 선정하여 실험하였다. 자세안정도지표 모두가 S와 비교적 높은 유의한 상관관계를 보인바 (상관계수=0.6∼0.8, P<0.0001), S가 자세형태를 정량화 할 수 있음을 입증하였다. 모든 지표들에 있어서 시각의 영향이 뚜렷하였으며 특히 자세가 불안해질수록 상대적으로 시각의 영향이 두드러졌다. 그러나 시각의 영향의 지표들간의 차이는 없었다. 반면 노화(연령증가)에 따른 안정도지표의 변화는 미미하였으며 위의 3가지 안정도지표분류 중 position deviation 지표만이 통계적으로 유의한(P<0.05) 상관관계를 보였다. 따라서 정적자세유지시 안정도지표로는 position deviation 지표들이 가장 예민함을 알 수 있었다. 그러나 position deviation 지표들과 연령과의 상관계수는 0.5이하로서 매우 느슨한 상관관계를 보였으며, 연령증가에 따른 자제불안정도의 증가도 매우 작아서 그 임상적 응용가능성은 의문시되었다. 또한 위에서 제시한 3가지의 분류의 지표중 position turn 과 velocity 지표의 의미에 관해서는 향후 심층적인 연구가 필요한 것으로 판단되었다.

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General Concepts of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (만성 폐쇄성 폐질환(COPD)의 일반적 개념)

  • Park, Kyung-Ok
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • v.41 no.3
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    • pp.205-214
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    • 1994
  • 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)은 하부 기도 즉 말초기도의 지속적인 미만성 폐쇄로 인하여 불가역성 기류폐쇄를 나타내는 질환을 말하며, 임상적으로 만성 기관지염과 폐기종으로 분류할 수 있으나, 이들은 기능적으로나 병리적으로 서로 중첩되어 임상적으로 명확하게 구별할 수 없기 때문에 만성적, 비특이적으로 진행하는 기류폐쇄의 포괄적인 용어로 COPD를 사용한다. COPD의 특징적인 병리변화는 소기도 즉 막성 세기관지염과 호흡세기관지염이며, 호흡세기관지염을 동반하는 폐기종의 중증도가 기류폐쇄의 정도를 결정하는 중요한 인자로 작용한다.

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Importance of integrating Bioinformation and Health Informatics for Healthcare

  • 곽연식
    • Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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    • 2002.06a
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    • pp.89-104
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    • 2002
  • 유전체연구사업단은 국내에서 발병 및 사망빈도가 가장 높은 위암과 간암의 퇴치를 목적으로 국가적 특목전략사업으로 연구를 추진하고 있다. 이와 별도로 보건복지부에서는 22개의 중요 질병별 유전체 연구센터를 전국적으로 추진하고 있다. 따라서, 연구가 성공적으로 진행되면 각 연구소에서 독자적으로 개발하여 제공하는 생명정보의 양은 거의 무한에 이를 것이다. 그러나 생명정보는 환자진료에 도움을 주기 위해서는 궁극적으로 임상정보와 함께 유기적으로 통합되어야 한다. 임상정보와의 통합을 위해서는 의료기관의 진료정보와 연구소의 생명정보가 연계되어 엄밀한 임상실험이 추가적으로 실시되어야 한다. 뿐만 아니라 생명정보학의 발전을 위해서는 연구대상의 임상정보가 공유되어야 한다. 유전체정보를 이용하는 생명정보학(Bioinformatics)은 각 국가마다 전략사업으로 간주하여 막대한 투자가 이루어지는 새로운 분야이다. 현재 선진국에서 개발 사용 중인 시스템의 연간 사용료가 고가이므로 국내 도입은 거의 불가능하거나 또는 매우 비효율적이다. 유전체 또는 생명정보의 임상활용 및 생명정보연구를 위한 임상정보 공유를 위해서는 우선 다음의 사항이 개발되어야 한다. 1) 다음과 같은 개별환자의 정보를 각 의료기관에서 제공 받아 저장 활용한다. - 진찰 및 임상소견, 수술기록, 경과기록, 검사결과 (임상병리, 해부병리, 방사선 등), - 영상정보 (X-ray, CT, MRI, 초음파, 전자현미경, 그래픽 등), - 환자개인기록(병력, 과거력, 가족력, 알러지 등), - 예방접종 기록 2) 각 연구소에서 첨단기술을 이용하여 개발되는 생명정보를 임상에 활용하기 위해서는 유전체연구센타와 병원간에 임상정보와 유전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.

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Clinical Results of the Radial Tear of Posterior Root of Medial Meniscus (내측 반월상 연골 후각부 방사형 파열의 임상적 결과)

  • Nha, Kyung-Wook;Jo, Jin-Ho;Lee, Dong-Bong
    • Journal of the Korean Arthroscopy Society
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    • v.11 no.2
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    • pp.128-133
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    • 2007
  • Purpose: To examine the clinical results after arthroscopic meniscectomy of radial tear of medial meniscus. Materials and Methods: We studied 45 cases with the radial tear of medial meniscus which follow up more than 2 years(range 2 to 7 years). Arthroscopic surgery was performed to the patients with grade 0-2 according to the Kellgren and Lawrence classification. Evaluation of cartilage damage was performed on surgical photos according to Outerbridge classification. Evaluation of clinical result was used the modified Lysholm score. Results: The mean pre-operation Lysholm score was 79.1, 71.2, 68.5, 67.9, 67.2, 61.5 and post-operation Lysholm score was 86.3, 75.1, 73.0, 73.1, 73.2, 66.2 and 61.5%, 62.5%, 60.0%, 50.0%, 50.0%, 25.0% improved knee pain and 69.2%, 75.5%, 70.0%, 66.6%, 75.0%, 75.0% were satisfied knee surgery and 30.7%, 20.5%, 20.0%, 50.0%, 25.0%, 50.0% required further surgery in patients respectively. According to Kellgren and Lawrence classification, 7 cases(15.5%) progress grade 3 osteoarthritis. Conclusions: The radial tear of medial meniscus showed the poor results with arthroscopic meniscectomy even if the grade 0-2 osteoarthritis. For the improvement of the clinical results, consider the technique to restore the hoop stresses or use the high tibia osteotomy for preventing the osteoarthritis.

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A Classification Method of Delirium Patients Using Local Covering-Based Rule Acquisition Approach with Rough Lower Approximation (러프 하한 근사를 갖는 로컬 커버링 기반 규칙 획득 기법을 이용한 섬망 환자의 분류 방법)

  • Son, Chang Sik;Kang, Won Seok;Lee, Jong Ha;Moon, Kyoung Ja
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.9 no.4
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    • pp.137-144
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    • 2020
  • Delirium is among the most common mental disorders encountered in patients with a temporary cognitive impairment such as consciousness disorder, attention disorder, and poor speech, particularly among those who are older. Delirium is distressing for patients and families, can interfere with the management of symptoms such as pain, and is associated with increased elderly mortality. The purpose of this paper is to generate useful clinical knowledge that can be used to distinguish the outcomes of patients with delirium in long-term care facilities. For this purpose, we extracted the clinical classification knowledge associated with delirium using a local covering rule acquisition approach with the rough lower approximation region. The clinical applicability of the proposed method was verified using data collected from a prospective cohort study. From the results of this study, we found six useful clinical pieces of evidence that the duration of delirium could more than 12 days. Also, we confirmed eight factors such as BMI, Charlson Comorbidity Index, hospitalization path, nutrition deficiency, infection, sleep disturbance, bed scores, and diaper use are important in distinguishing the outcomes of delirium patients. The classification performance of the proposed method was verified by comparison with three benchmarking models, ANN, SVM with RBF kernel, and Random Forest, using a statistical five-fold cross-validation method. The proposed method showed an improved average performance of 0.6% and 2.7% in both accuracy and AUC criteria when compared with the SVM model with the highest classification performance of the three models respectively.

Podiatric Clinical Diagnosis using Decision Tree Data Mining (결정트리 데이터마이닝을 이용한 족부 임상 진단)

  • Kim, Jin-Ho;Park, In-Sik;Kim, Bong-Ok;Yang, Yoon-Seok;Won, Yong-Gwan;Kim, Jung-Ja
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.48 no.2
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    • pp.28-37
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    • 2011
  • With growing concerns about healthy life recently, although the podiatry which deals with the whole area for diagnosis, treatment of foot and leg, and prevention has been widely interested, research in our country is not active. Also, because most of the previous researches in data analysis performed the quantitative approaches, the reasonable level of reliability for clinical application could not be guaranteed. Clinical data mining utilizes various data mining analysis methods for clinical data, which provides decision support for expert's diagnosis and treatment for the patients. Because the decision tree can provide good explanation and description for the analysis procedure and is easy to interpret the results, it is simple to apply for clinical problems. This study investigate rules of item of diagnosis in disease types for adapting decision tree after collecting diagnosed data patients who are 2620 feet of 1310(males:633, females:677) in shoes clinic (department of rehabilitation medicine, Chungnam National University Hospital). and we classified 15 foot diseases followed factor of 22 foot diseases, which investigated diagnosis of 64 rules. Also, we analyzed and compared correlation relationship of characteristic of disease and factor in types through made decision tree from 5 class types(infants, child, adolescent, adult, total). Investigated results can be used qualitative and useful knowledge for clinical expert`s, also can be used tool for taking effective and accurate diagnosis.

A Clinical Analysis of Surgically Treated Myasthenia Gravid (중증 근무력증환자에서 흉선절제술의 효과 및 임상적 고찰)

  • 민경석;조유원
    • Journal of Chest Surgery
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    • v.29 no.1
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    • pp.73-78
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    • 1996
  • From June 1989 to May 1994, 23 patients with myasthenia gravis underwent thymectomy in the Department of Thoracic Surgery, Asan Medical Center. For the evaluation of the effect of thymectomy, clinical analysis including age and sex distribution, preoperative disease severity, duration of the symptoms, thymic pathology, and postoperative clinical improvement was performed. The mean follow-up period was 15 mon hs(range : 5∼60mon1hs). The effectiveness of thymectomy according to the postoperative symptoms and drug dose was graded as follow : a) complete remission in 5 cases (21.7%), b) clinical improvement with dose reduction in II cases (47.9%), c) clinical improvement without dose reduction in 3 cases(13.0%), 4) unchanged in 2 cases (8.8%), e) early death in 1 case(4.3%) and f) recurrence in 1 case(4.3%). According to the preoperative disease stage by Modified Osserman classification, 6(66.7%) of the 9 patients in stage I and 13 (92.9%) of 14 patients in stage II were clinically improved after thymectomy. although there was no significant statistical differences between these two groups (p> 0.05). According to the thymic pathology, 4 (100%) of 4 cases with normal thymus were clinically improved. Ten (90.9%) of 11 cases with thymic hyperplasia and 5 (62.5%) of 8 cases with thymoma were clinically improved, but there was no significant statistical differences in these three groups (p> 0.05 . The thymectomy resulted in dramatic clinical improvement in 19 (82.5%) out of 23 patients. According to the preoperative disease stage by Modified Osserman classification or the thymic pathology, there was no significant statistical differeneces in the effect of thyinectomy (p> 0.05).

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Segmentation of Immunohistochemical Breast Carcinoma Images Using ML Classification (ML분류를 사용한 유방암 항체 조직 영상분할)

  • 최흥국
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.4 no.2
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    • pp.108-115
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    • 2001
  • In this paper we are attempted to quantitative classification of the three object color regions on a RGB image using of an improved ML(Maximum Likelihood) classification method. A RGB color image consists of three bands i.e., red, green and blue. Therefore it has a 3 dimensional structure in view of the spectral and spatial elements. The 3D structural yokels were projected in RGB cube wherefrom the ML method applied. Between the conventionally and easily usable Box classification and the statistical ML classification based on Bayesian decision theory, we compared and reviewed. Using the ML method we obtained a good segmentation result to classify positive cell nucleus, negative cell Nucleus and background un a immuno-histological breast carcinoma image. Hopefully it is available to diagnosis and prognosis for cancer patients.

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Rhythm Classification of ECG Signal by Rule and SVM Based Algorithm (규칙 및 SVM 기반 알고리즘에 의한 심전도 신호의 리듬 분류)

  • Kim, Sung-Oan;Kim, Dae-Hwan
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.18 no.9
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    • pp.43-51
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    • 2013
  • Classification result by comprehensive analysis of rhythm section and heartbeat unit makes a reliable diagnosis of heart disease possible. In this paper, based on feature-points of ECG signals, rhythm analysis for constant section and heartbeat unit is conducted using rule-based classification and SVM-based classification respectively. Rhythm types are classified using a rule base deduced from clinical materials for features of rhythm section in rule-based classification, and monotonic rhythm or major abnormality heartbeats are classified using multiple SVMs trained previously for features of heartbeat unit in SVM-based classification. Experimental results for the MIT-BIH arrhythmia database show classification ratios of 68.52% by rule-based method alone and 87.04% by fusion method of rule-based and SVM-based for 11 rhythm types. The proposed fusion method is improved by about 19% through misclassification improvement for monotonic and arrangement rhythms by SVM-based method.