Oh, Sung Hoon;Jeon, Young Jun;Kwon, Young Woo;Jeong, Seok Chan
The Journal of Bigdata
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v.6
no.1
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pp.37-49
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2021
The number of dementia patients in Korea is estimated to be over 800,000, and the severity of dementia is becoming a social problem. However, no treatment or drug has yet been developed to cure dementia worldwide. The number of dementia patients is expected to increase further due to the rapid aging of the population. Currently, early detection of dementia and delaying the course of dementia symptoms is the best alternative. This study presented a methodology for early diagnosis of dementia by measuring and analyzing amyloid plaques. This vital protein can most clearly and early diagnose dementia in the retina through AI-based image analysis. We performed binary classification and multi-classification learning based on CNN on retina data. We also developed a deep learning algorithm that can diagnose dementia early based on pre-processed retinal data. Accuracy and recall of the deep learning model were verified, and as a result of the verification, and derived results that satisfy both recall and accuracy. In the future, we plan to continue the study based on clinical data of actual dementia patients, and the results of this study are expected to solve the dementia problem.
As the incidence and prevalence of dementia increases with our aging population, so does the social burden on our society, which calls for a special emphasis on need for early diagnosis. Thus, efforts are made to prevent dementia and early detection but with current diagnostic measures, these efforts appear futile. As a solution, it is crucial to integrate and standardize healthcare big data and analysis of each index. In order to increase use of large database, the Korea National Assembly passed the Data 3 Act focusing on open-access and sharing of database, but a follow-up legislation is needed a for safer utilization. In this study, we have identified number of foreign of foreign policies through review of prior researches on the topic leading to specific enforcement ordinances tailored to the Data 3 Act for safe access and utilization of database. We also aimed to establish secure process of data collection and disposal as well as governance at the national level to ensure safe utilization of healthcare big data.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.5
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pp.2953-2961
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2014
Dementia once occurred is known to be mostly irreversible but can be treated only if it is detected early; especially vascular Dementia. Thus, in this paper we have developed Dementia diagnosis and care application through inter-working between biometric sensors and smart phone. With developing serious game for the demented elderly, we proposed ons-stop solution for Dementia; smart-phone application with diagnosis, prevention and mitigation of Dementia. Since the proposed game for mitigating Dementia requires sense of space and balance using both arms instead of operating simple arrow button, a treatment effect for Dementia will be doubled. If we tried to forestall, ease and cure Dementia with the proposed application. the social losses from Dementia would be minimized as a result.
Along with the aging of the population, the number of dementia patients is increasing, and the social and economic burden is also increasing. Currently, the effective way to manage dementia patients is to identify patients with dementia early. However, in rural and island areas where medical staff are scarce, there is a problem that it is difficult to visit a hospital and get an early examination. Therefore, we propose a remote early detection system for dementia to solve the problems. The remote dementia early diagnosis system is a system that allows a patient to receive examination and treatment from a remote dementia expert using remote medical technology based on real-time image communication. The remote early diagnosis system for dementia consists of a local client system used by medical staff at health centers in the island, an image server that transmits, stores and manages images, and an expert client used by remote dementia experts. The local client subsystem satisfies the current medical law's remote collaboration by allowing the patient to use it with the health center's medical staff. In addition, expert clients are used by dementia experts, and can store/manage patient information, analyze patient history information, and predict the degree of dementia progression in the future.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.220-222
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2002
지금까지 가상현실 기술은 진단적 도구로서 지금까지 다양한 분야에서 이용되어 왔다. 가상현실의 진단적 도구로써의 장점은 검사를 수행하고자 하는 실제 환경과 유사한 환경을 사용자에게 제공할 수 있다는 점과 편리성 및 안전성을 제공할 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 가상현실 기술을 이용하여 보다 간단하고 흥미롭게 치매를 진단하고 이에 대처할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 치매는 사회 고령화 추세에 따라 점점 더 문제가 증가되고 있으나 이에 대한 확실한 치료법은 아직까지 발표되지 않고 있는 실정이기 때문에 조기에 발견하고 대처하기 위한 필요성이 증가되고 있다. 제안된 시스템을 통해 사용자는 실제생활과 유사한 가상환경 속에서의 상황들을 수행함으로써 자신의 치매여부를 진단받을 수 있다. 또한, 검사결과는 의사에게 보다 정확한 진단을 수행할 수 있도록 도와주는 역할을 하며 실제 생활의 어떤 부분에서 어려움을 겪을 지를 판단할 수 있는 자료를 제공한다.
Over the past decades, the immense clinical need for early detection methods and treatments for dementia has become a priority worldwide. The advances in PET biomarkers play increasingly important roles in understanding disease mechanisms by demonstrating the protein pathology underlying dementia in the brain. Amyloid-β and tau deposition in PET images are now key diagnostic biomarkers for the Alzheimer's disease continuum. The inclusion of biomarkers in the diagnostic criteria has achieved a paradigm shift in facilitating early differential diagnosis, predicting disease prognosis, and influencing clinical management. Furthermore, in vivo images showing pathology could become prognostic as well as surrogate biomarkers in therapeutic trials. In this review, we focus on recent developments in radiotracers for amyloid-β and tau PET imaging in Alzheimer's disease and other neurodegenerative diseases. Further, we introduce their potential application as future perspectives.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.11
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pp.5847-5855
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2013
The purpose of this research is to develop Dementia-diagnosis application program through inter-working between biometric sensors and smart phone with diagnostic programs. Receiving data from 2 biometric sensors, SpO2 and HRV(heart rate variability) with Bluetooth and adding scores from questionnaires and memory test game, smart phone can draw a final Dementia Index(DI). Simple clinical tests provided threshold for Dementia, and diagnosis was made by comparing the DI with the threshold. We performed testing on persons aged over 60 and found out the proposed application can be used to diagnose Dementia easily and quickly. Additionally, we have shown the potential of oxygen chamber combined with Dementia-diagnosis application as a medical equipment to ease or cure Dementia in its early stages.
As various social problems have arisen due to the increase of the aging population, one of these problems is the increase of the elderly with dementia. The necessity of systematic and effective dementia management policies has been raised, as the increase of social and economic cost along with the growth of the dementia population. This study examined dementia management policy of Japan, where there is arranged and provided dementia management policy in advance. Especially, this study focuses on the contents of comprehensive promotion strategies for dementia policy(New orange plan) of Japan which was pronounced in 2015, and explores the development strategies for Korea by reviewing this plan. The suggestions through this study are provided as follows: inclusion of the support contents reflecting the dementia patients and their families, the necessity of coping for early onset dementia, organizing system for early diagnosis and prevention such as an early stage of intensive support team, a continuous progression for building the elderly-friendly community and conducting campaign for a deep understanding of dementia, are discussed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.1055-1056
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2023
이 논문은 음성 데이터를 이용하여 치매 징후를 진단하는 프로그램을 개발하는 과정과 결과에 대해 소개한다. MFCC (Mel-frequency cepstral coefficients) 기술을 사용하여 음성 패턴을 추출하고 기계 학습 모델을 적용하여 치매 징후를 탐지하는 방법을 설명한다. 실험 결과는 치매 조기 진단 및 관리에 유용한 음성 기반 도구의 중요성을 강조한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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