• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.425-427
• /
• 1999

본 논문에서는 시간 간격을 두고 활영한 흉부의 단순 x선 영상의 차영상을 이용하여 컴퓨터 도움 진단에 활용할 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 시간 간격을 두고 촬영한 흉부 단순 x선 영상의 차영상은 시간에 따른 변화를 명확히 보여줌으로써 질병의 조기진단 및 질병의 전개과정 등을 알아보는데 유용하게 쓰일 수 있다. 특히, 이 방법은 폐암과 같이 조기진단이 매우 어려운 질병에 대하여 정기검진 등에서 정기적으로 촬영한 단순 x선 영상을 이용하여 조기진단을 할 수 있는 방법으로 활용될 수 있다. 그러나, 촬영시의 여러 가지 조건들, x선의 세기와 조영시간, 환자의 촬영 자세 및 호흡 상태 등에 따라 단순 x선 영상이 크게 달라져 단순한 뺄셈에 의한 차영상은 진단에 도움이 되지 못한다. 진단에 도움을 주기 위해서는 두 영상 사이의 전체적인 밝기와 대조도를 맞추고 늑골, 쇄골 등 해부학적 구조물의 위치와 크기를 서로 맞추어 차영상을 얻는 영상처리 방법이 필요하다. 또한, 폐의 크기와 위치도 서로 맞추어 차영상을 얻어야 한다. 그러나, 이러한 방법도 늑골과 폐의 크기와 위치 변화가 서로 일치하지 않는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 영상처리를 통하여 차영상을 얻는 방법에 대하여 논하고 방법상의 문제점과 해결 방법을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.9B no.4
• /
• pp.407-414
• /
• 2002

Being recently increased interests of our healthcare, a host of symptoms-diagnostic sites has been introduced on the World Wide Web. But conventional healthcare sites provide users with only a very restricted functions. In this paper, we propose the use of Artificial Neural Networks (ANNs) as a flexible symptoms-diagnostic tool that enables learning effects of ANNs (not expert's knowledge) to be incorporated into the diagnostic process. We develop a novel algorithm for predicting patient\`s disease that satisfy user (or expert)-specified symptoms on WWW. Our algorithm provides two important benefits : 1) enables users (patients) to be taken early diagnostic, and 2) enables experts to perform confidently diagnostic by referencing the predicted diseases-list with its respective possibility.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.386-393
• /
• 2008

시간이 부족한 현대인과 보살핌이 부족한 고령화 인구의 증가로 인해 비교적 가벼운 질병을 방치해 더 큰 고통을 겪는 경우가 발생하여 직접 병원에 가지 않고 자신의 건강 상태를 파악할 수 있는 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 하지만 질병의 특성상, 증상의 차이와 구분에 의해 같은 질병이라도 다른 치료와 예방이 필요하고 다른 질병으로 세부 도출될 가능성이 있다. 따라서 증상의 차이를 고려하지 않고 단순한 증상의 선택만으로 도출된 결과는 상황을 더욱 악화시킬 가능성이 있다. 본 논문에서는 ART2 알고리즘을 이용하여 질병을 도출하고 증상의 차이를 구분하기 위해서 애매한 증상의 정도를 퍼지 소속 함수로 표현하고 퍼지 추론 방법을 적용하여 더욱더 정확한 질병 상세를 도출 할 수 있는 개선된 자가진단 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 전문의에게 분석을 의뢰한 결과, 본 논문에서 제안된 자가진단 시스템 방법이 이전의 방법보다, 지능형 자가 보조 진단 시스템으로서 사용자에게 더욱 효과적인 도움을 줄 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.81-90
• /
• 2007

This paper shows an intelligent disease diagnosis system for public. Our system deals with 30 diseases and their typical symptoms selected based on the report from Ministry of Health and Welfare, Korea. Technically, the system uses a modified FCM algorithm for clustering diseases and the input vector consists of the result of user-selected questionnaires. The modified FCM algorithm improves the quality of clusters by applying symmetrically measure based on the fuzzy theory so that the clusters are relatively sensitive to the shape of the pattern distribution. Furthermore, we extract the highest 5 diseases only related to the user-selected questionnaires based on the fuzzy membership function between questionnaires and diseases in order to avoid diagnosing unrelated disease.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.13 no.5
• /
• pp.303-310
• /
• 2013

Thyroid nodular disease is the most frequently appeared in thyroid disease. Thyroid ultrasonography offers location of nodules, size, the number, information of internal echo characteristic. Thus, it makes possible to sort high-risk nodule containing high possibility about thyroid cancer and to induct precisely when take a Fine Needle Biopsy Aspiration. On thyroid nodule, the case which is diagnosed as malignant is less than 5% but screening test is very important on ultrasound and also must be reduced unnecessary procedure. Therefore, in this study an approach for describing a region is to quantity its texture content. We applied TFA algorithm on case which has been pathologically diagnosed as papillary thyroid cancer. we obtained experiment image which set the ROI on ultrasound and cut the $50{\times}50$ pixel size, histogram equalization. Consequently, Disease recognition detection efficiency of GLavg, SKEW, UN, ENT parameter were high as 91~100%. It is suggestion about possibility on CAD which distinguishes thyroid nodule. In addition, it will be helpful to differential diagnosis of thyroid nodule. If the study on additional parameter algorithm is continuously progressed from now on, it is able to arrange practical base on CAD and it is possible to apply various disease in the thyroid US.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2021.05a
• /
• pp.55-58
• /
• 2021

PFCM-R 알고리즘을 적용한 기존의 반려견 진단 방법에서는 클러스터링에서 사용되는 파라미터 값을 경험적으로 설정하고 견주가 입력하는 증상들 사이에서 관련성이 낮은 증상이 필터링 되지 않아서 질병의 도출 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 노드 활성 함수를 적용하여 증상간의 관련성이 적은 증상 데이터를 제거하여 학습 데이터를 구성한 후, 연상 메모리 알고리즘에 적용하여 반려견의 질병에 대한 진단 성능을 개선시키는 하이브리드 기반 다층 학습 구조를 제안하여 반려견 진단에 적용한다. 기존의 PFCM-R 알고리즘 진단 방법과 제안된 하이브리드 다층 구조 진단 방법을 비교분석한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 입력된 증상들에 대해서 기존의 방법보다 관련성이 있는 질병 도출 성능이 23.7%가 개선되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Veterinary Pathology Conference
• /
• 2001.09a
• /
• pp.16-17
• /
• 2001

국내 수의학 분야에서 야생 및 동물원동물 (zoo and wild animal)의 질병은 주로 대단위 동물원에서 임상적인 측면에서 발전하여 왔으며, 일부 제한적인 분야이고 정밀 실험실 진단이 뒷받침되지 않은 예들이 많았다. 따라서 1990년 이후 서울대학교 수의과대학 및 국립수의과학검역원에 검사 의뢰된 야생동물 중 질병으로 판명된 예 들을 살펴봄으로써, 국내 야생 및 동물원동물 질병의 진단 및 치료에 다소나마 도움이 되고자 한다. (중략)

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.11 no.11
• /
• pp.185-193
• /
• 2011

There is no exact standard of detecting pulmonary tuberculosis(TB) in digital image of simple chest radiography. In this study, I experimented on the principal components analysis(PCA) algorithm in the past and suggested six other parameters as identification of TB lesions. The purpose of this study was to develop and test computer aided diagnosis(detection) method for the detection and measurement of pulmonary abnormalities on digital chest radiography. It showed comparatively low recognition diagnosis rate using PCA method, however, six kinds of texture features parameters algorithm showed similar or higher diagnosis rates of pulmonary disease than that of the clinical radiologists. Proposed algorithms using computer-aided of texture analysis can distinguish between areas of abnormality in the chest digital images, differentiate lesions having pulmonary disease. The method could be useful tool for classifying and measuring chest lesions, it would play a major role in radiologist's diagnosis of disease so as to help in pre-reading diagnosis and prevention of pulmonary tuberculosis.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.25 no.11
• /
• pp.1519-1524
• /
• 2021

In this paper, we propose a method that uses fuzzy decision tree based health pre-diagnosis system of oriental medicine. The proposed fuzzy decision tree based health pre-diagnosis system uses the data from the past which has been pre-trained to get the boundary values based on entropy then, when the user inputs the symptoms, the top 5 diseases that causes those symptoms are extracted. With the extracted top 5 diseases, the system provides information on those diseases with the cause and how to treat them with folk remedies. The database of the diseases and their symptoms is established with the information based on the various books that the oriental doctor recommended then reviewed by the oriental doctor for confirmation. By utilizing the data from the past to train the symptoms of the diseases, the proposed oriental medicine-based health pre-diagnosis system method could provide more accurate diagnosis results faster.

• Korean Journal of Veterinary Research
• /
• v.63 no.3
• /
• pp.21.1-21.6
• /
• 2023

The increasing prevalence of toxic substance-exposure in pets in South Korea endangers the health and safety of numerous companion animals, and has become a cause for concern. Notably, the annual incidence of forensic analysis in pets has increased by more than 150% in South Korea, mainly in populous regions such as Seoul, Incheon, and Gyeonggi. In response to this growing issue, veterinary forensic examinations were conducted on 549 dogs and cats from 2019 to 2022. This study revealed the presence of various toxic substances, including pesticides, insecticides, and drugs such as analgesics, anesthetics, antidepressants, and muscle relaxants, in pets. Among the 38 different toxins identified in pets, coumatetralyl, methomyl, terbufos, and buprofezin were the most frequently detected. In this study, toxic substances for pets were identified based on the "toxic agent list for humans," developed by the National Forensic Services, because no list of toxic agents for animals currently exists and data regarding potentially toxic substances for dogs and cats is limited. This is one of the limitations of this study, and necessitates the establishment of a toxic agent list for animals. Continued monitoring and research is also recommended to reveal the incidence, causes, and solutions of toxicity in animals.