• Title/Summary/Keyword: 질병 검색

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Relation Analysis of Disease and Biomarker based on Google Scholar (구글 학술 검색 기반의 질병과 바이오마커 관계 분석)

  • Oh, Byoung-Doo;Kim, Yu-Seop
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2017.10a
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    • pp.238-241
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    • 2017
  • 본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 하며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

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Relation Analysis of Disease and Biomarker based on Google Scholar (구글 학술 검색 기반의 질병과 바이오마커 관계 분석)

  • Oh, Byoung-Doo;Kim, Yu-Seop
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 2017.10a
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    • pp.238-241
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    • 2017
  • 본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 히며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

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Studies on Epidemiological Survey of Infectious Disease of Chicken in Korea (국내 닭 전염성 질병에 관한 역학적 조사 연구)

  • 이용호;박근식;오세정
    • Korean Journal of Poultry Science
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    • v.16 no.3
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    • pp.175-192
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    • 1989
  • A total of 9, 012 cases was submitted for diagnosis of chicken diseases to Veterinary Research Institute, Rural Development Administration from domestic chicken farms during 18 years from 1971 to 1988. Of them, 6, 181 cases diagnosed as the infectious disease were investigated for the detection rate of infections on basis of you, season , and chicken age. The results obtained were summarized as followings:1. Detection rate or the infections was lowest as 49.3% in the year 1973, and highest as 78.6% in 1985 (average 68.6%). 2. Of infections detected, bacterial diseases were most frequent (32.6%), and followed in order by viral (26.3%), parasitic (7.7%), and fungal diseases (2.1%) in geneal. 3. The most frequently detected bacterial diseases in order of prevalence were mycoplasmosis (8.8%), colibacillosis (8.5%), and staphylococcosis (5.8%), and followed by salmonellosis pullorum disease , yolk sac disease, and salpingitis (0.8-1.5%). 4. In viral diseases, 7.5% of infections detected was lymphoid leukosis and 7.2%-Marek's disease, 4.4%-Newcastle disease, 2.0%-infectious laryngotracheitis, 1.7%-infectious bursal disease, and 1.0%-avian encephalomyelitis, while detection rate of infectious bronchitis, egg drop syndrome '76, and inclusion body hepatitis was less than 1.0%, respectively. 5. The most prevalent parasitic disease was coccidiosis (4.5%), followed by ascariasis (1.4%). The detection rate of other parasitic diseases including leucocytozoonosis, black head , heterakiasis, and ectoparasitosis was very as 0.2-0.7%, respectively: In fungal diseases, 2.0% of infections was detected as aspergillosis, and followed by candidiasis (0.1%). 6. Detection rate of the infections on basis of season was somewhat higher in summer. (27.7%), and autumn (27.7%) than in winter (23.5%), and spring (21.5%) in general. In bacterial, viral, and fungal diseases, there were the similar tendencies of detection rate as in infections, while parasitic diseases were much highly detected in summer (34.3%), and autumn (39.5%) than in any other season. 7. Among bacterial diseases colibacillosis was most frequently detected in summer, and staphylococcosis in autumn. In detection rate of viral diseases, Marek's disease, infectious laryngotracheitis, and infectious bursal disease was highest in summer, lymphold leukosis, fowl pox and egg drop syndrome '76 in autumn, and infectious trachitis in winter, repectively. The majority of important parasitic diseases including coccidiosis were highly detected in summer and autumn. 8. On basis of chicken age, detection rate of infections were highest in chicken of growing period between 30 and 150 days of age (41.4%), and followed by 35.3% in laying chicken over 150 days of age, and 17.3% in chicken of brooding age under 30 days of age. Bacterial, and parasitic diseases were most frequently detected in chicken of growing period, viral diseases in chicken of growing, and laying period as nearly equal rate of detection, and fungal diseases in chicken of brooding age.

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Sketch query method for medical image retrieval based on disease icon (의료 영상 검색을 위한 아이콘 기반의 스케치 질의 작성 방안)

  • 이낙훈;엄기현
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.122-124
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    • 2000
  • 본 논문은 질병이 있는 뇌종양 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘 기반의 스케치 질의 방안을 제시한다. 기존의 이미지 검색 시스템은 이미지가 갖는 속성 중 일부의 속성 값만을 가지고 사용자가 직접 질의 이미지를 작성한다. 그러나 이런 방법으로는 여러 복잡한 속성값을 갖는 뇌종양 MRI 이미지의 내용을 표현하기는 어렵다. 그래서 본 논문에서는 질병이 있는 뇌 MRI 이미지 검색을 위해 아이콘을 사용한 템플릿 형식의 메디컬 스케치 질의 방법을 제시한다. 뇌에서 발생하는 뇌질환을 질병별로 분류하였고, 분류된 질병들이 가지고 있는 색상이나 질감, 모양과 같은 속성 값들을 아이콘화하여 템플릿 이미지로 제공되는 정상인의 이미지에 정의된 질병 아이콘의 크기와 위치를 설정함으로써 사용자가 검색하고자 하는 질의 이미지를 쉽게 작성할 수 있는 스케치 형식의 질의방법을 제안한다.

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Design and Implementation of a Similarity based Plant Disease Image Retrieval using Combined Descriptors and Inverse Proportion of Image Volumes (Descriptor 조합 및 동일 병명 이미지 수량 역비율 가중치를 적용한 유사도 기반 작물 질병 검색 기술 설계 및 구현)

  • Lim, Hye Jin;Jeong, Da Woon;Yoo, Seong Joon;Gu, Yeong Hyeon;Park, Jong Han
    • The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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    • v.14 no.6
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    • pp.30-43
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    • 2018
  • Many studies have been carried out to retrieve images using colors, shapes, and textures which are characteristic of images. In addition, there is also progress in research related to the disease images of the crop. In this paper, to be a help to identify the disease occurred in crops grown in the agricultural field, we propose a similarity-based crop disease search system using the diseases image of horticulture crops. The proposed system improves the similarity retrieval performance compared to existing ones through the combination descriptor without using a single descriptor and applied the weight based calculation method to provide users with highly readable similarity search results. In this paper, a total of 13 Descriptors were used in combination. We used to retrieval of disease of six crops using a combination Descriptor, and a combination Descriptor with the highest average accuracy for each crop was selected as a combination Descriptor for the crop. The retrieved result were expressed as a percentage using the calculation method based on the ratio of disease names, and calculation method based on the weight. The calculation method based on the ratio of disease name has a problem in that number of images used in the query image and similarity search was output in a first order. To solve this problem, we used a calculation method based on weight. We applied the test image of each disease name to each of the two calculation methods to measure the classification performance of the retrieval results. We compared averages of retrieval performance for two calculation method for each crop. In cases of red pepper and apple, the performance of the calculation method based on the ratio of disease names was about 11.89% on average higher than that of the calculation method based on weight, respectively. In cases of chrysanthemum, strawberry, pear, and grape, the performance of the calculation method based on the weight was about 20.34% on average higher than that of the calculation method based on the ratio of disease names, respectively. In addition, the system proposed in this paper, UI/UX was configured conveniently via the feedback of actual users. Each system screen has a title and a description of the screen at the top, and was configured to display a user to conveniently view the information on the disease. The information of the disease searched based on the calculation method proposed above displays images and disease names of similar diseases. The system's environment is implemented for use with a web browser based on a pc environment and a web browser based on a mobile device environment.

Implementation of Disease Search System Based on Public Data using Open Source (오픈 소스를 활용한 공공 데이터 기반의 질병 검색 시스템 구현)

  • Park, Sun-ho;Kim, Young-kil
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.23 no.11
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    • pp.1337-1342
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    • 2019
  • Medical institutions face the challenge of securing competitiveness among medical institutions due to the rapid spread of ICT convergence, and managing data that is growing at an enormous rate due to the emergence of big data and the emergence of the Internet of Things. The big data paradigm of the medical community is not just about large data or tools and processes for processing and analyzing it, but also means a computerized shift in the way people live, think and study. As the medical data is recently released, the demand for the use of medical data is increasing. Therefore, the research on disease detection system based on public data using open source that can help rational and efficient decision making was conducted. As a result of the experiment, unlike a simple disease inquiry or a symptom inquiry about a single disease provided by a public institution, related diseases are searched by a symptom or a cause.

2000년도 국립수의과학검역원 가금질병 검색결과

  • 모인필
    • KOREAN POULTRY JOURNAL
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    • v.33 no.2 s.376
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    • pp.148-153
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    • 2001
  • 국립수의과학검역원에서는 다음의 3가지 목적을 가지고 매년 전국의 양계농가 혹은 양계관련회사, 수의사로부터 질병진단을 위하여 가검물을 의뢰 받고 있다. 이 사업은 1966년에 처음으로 시작하여 2000년 올해까지 35년이 되었다. 가. 가금질병의 국내 발생 동향 및 추세파악으로 방역지침자료 확보 나. 새로운 질병의 조기검색 및 연구자료 제공으로 질병 신속방제 다. 양계농가에 대한 질병 치료, 예방 및 위생기술 지도 지금부터 이야기하고자 하는 2000년도 질병분석은 1월부터 10월까지 국립수의과학검역원에 의뢰된 가검물을 기본으로 하였으며 이 자료에 대한 인용은 양계관련잡지, 업체, 개인 누구나 가능하다. 또한, 이 자료는 작성을 한 후 각 전문잡지에 공통으로 투고를 했기 때문에 본문내용이 모두 똑같은 점을 이해해 주었으면 한다. 2000년도 12월 31일까지 분석한 최종자료는 2001년 3월에 발간되는 국립수의과학검역원 정보지에 실릴 예정이다.

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이달의 방역관리 - 닭질병의 기본요소

  • 유일웅
    • KOREAN POULTRY JOURNAL
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    • v.12 no.8 s.130
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    • pp.107-109
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    • 1980
  • 어떻게 하면 닭이 가장 편안한 상태에서 사양되느냐가 더욱 문제시 되고 있다. 국내가금질병검색 동향을 보아도 질병피해 원인중 전염병이 60$\%$인 반면 눈에 보이지 않는 비전염병은 40$\%$를 차지하고 있다는 점을 생각해 볼 필요가 있다. 이에 하절 기온상승과 장마철의 높은 습도하에서 전염병예방을 위한 예방접종 이외에 기본적인 질병예방 요소를 알아둘 필요가 있다.

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Korean Symptom-Based Disease Prediction Model according to Input Data Format and Positive/Negative (입력 데이터 형식 및 Positive/Negative에 따른 한국어 증상 기반 질병 예측 모델)

  • Min-Jung Kim;In-Whee Joe
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.418-421
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    • 2023
  • 본 논문은 Word2Vec를 이용하여 한국어 증상 기반 질병 예측 모델을 제시한다. 아산병원 질환 백과의 크롤링 데이터를 세 가지 형식으로 나누어, 모델에 알맞은 데이터 형식을 찾고 모델에 적용한다. 가장 모델에 맞는 데이터 형식은 증상별 질병과 질병별 증상을 합친 경우이다. 데이터의 양을 늘려 임베딩 스페이스를 넓혔고, 가장 중요한 증상과 질병의 유사도도 정확하게 출력되었다. 이는 유사도가 높은 질병과 증상들이 제대로 학습이 되었다는 것을 알 수 있다. 이렇게 만들어진 예측 모델에 positive 증상을 입력하면 유사도가 향상되고, negative에 입력하면 하락하는 결과를 확인했다. 따라서 환자의 증상을 positive에 넣으면, 그 증상을 가진 질병이 가까워지는 반면, 환자의 증상이 아닌 증상을 negative에 넣으면, 환자에게 맞지 않는 질병이 멀어진다. 그러므로 환자의 상태에 맞는 질병을 유추해, 의사나 환자가 증상에 대한 질병을 알고 싶을 때 또는 검색에 유용하게 사용할 수 있다. 더불어, 질병의 진료과 데이터를 추가하여, 환자에게 맞는 진료과를 찾는 데도 도움을 줄 수 있다.