Background: Vibration response imaging (VRI) is a new technology that records energy generated by airflow during the respiration cycle. Analysis of lung sound using VRI may overcome the limitations of auscultation. Objectives: To set a VRI standard for healthy Koreans, we conducted a clinical assessment to evaluate breath sound images and quantification in healthy subjects and compared the findings with reported breath sound characteristics. Methods: Recordings were performed using the VRIxp. Eighty subjects took a deep breath four times during a 12-second interval while sitting upright. The quantitative aspect was analyzed using the VRI quantitative lung data (QLD) for total left lung, total right lung and for six lung regions: left upper lung (LUL), left middle lung (LML), left lower lung (LLL), right upper lung (RUL), right middle lung (RML), right lower lung (RLL). The qualitative aspect was provided through image assessments by three reviewers. Results: In all regions the left lung had significantly higher QLD than the right lung (P<0.005, paired t-test). The inter-rater agreement was 0.78. 84% of the images were found normal by the final assessment. Among the 16% (n=13) of images with abnormal final assessment, the most common flawed features were dynamic image (77%, n=10) and maximum energy frame (MEF) shape (77%, n=10). No significant differences were found between males and females for QLD but there were significant differences in qualitative aspects including dynamic images, MEF shape, and missing LLL. Conclusion: The characteristics of healthy Koreans are similar to those of Western subjects reported previously. VRI is easy to use and objective, and so is helpful to diagnose patients with respiratory diseases and to monitor the progress of diseases after medical treatments.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.1
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pp.157-163
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2017
This system is a diagnosis system that checks whether it causes a partial discharge of a power cable or not. PD(Partial Discharge) is detected by FBDS(Frequency Band Detection Sensor). That is, it means a acoustic sensor capable of detecting each frequency band. The wave shape of PD sound is similar to noise and is systematically generated by partial discharge. Therefore, in this paper, we could discriminate between normal and abnormal case using relative level crossing rate(RLCR) and spectrogram of frequency energy rate.
Objectives : The aim of this study was to evaluate gastrointestinal parasympathetic nerve activation and pyloric valve function in patients with functional dyspepsia through analysis of bowel sounds and to investigate clinical characteristics associated with the parameters of bowel sounds. Method : We surveyed clinical characteristics of patients by using a questionnaire about functional dyspepsia. Bowel sounds were recorded for 15 minutes during fasting state and for 40 minutes during postprandial state. We then classified the patients into 3 groups by abnormal states of bowel sounds, specifically by the percentage of B.S. and dominenet frequency, and studied clinical characteristics in each group. Results : Among the 182 subjects, patients who had low activity of parasympathetic nerve were 25.8% and showed a tendency of female-dominant, family history and more frequent abdominal pain. Those who had pyloric valve disturbance were 24.1% and showed no tendency by sex distribution, family history and complained of indigestion sensation. Patients who had both disorders were 10.9%, and their clinical characteristics were non-specific. Conclusion : Analysis of bowel sounds may be useful in evaluating pathophysiological factors of functional dyspepsia.
For the purpose of analysis of clinical and pathological characteristics in mediastinal tumors and cysts, 82 patients with mediastinal tumors and cysts treated in the department of thoracic and cardiovascular surgery in Chosun University Hospital during the period from January 1978 to December 1994 were reviewed. There were 49 male and 33 female patients in the study. Age ranges from 10 months to 84 years, with the mean 37.2 years. Frequently encountered symptoms and signs were dyspnea[40.2% , abnormal breathing sound[37.8% , chest pain[35.7% , cough[26.8% , and 18.2% of patients were asymptomatic. The most frequent tumor was anterosuperior mediastinum [59.8% followed by middle[24.4% and posterior mediastinum[15.8% . The malignant tumors were found in 35 cases[42.7% . Successful removal of the mass was possible in all the benign mediastinal masses[57.3% . But in the malignant cases, the surgical removal was possible in 18 cases and other inoperable cases were treated by radiation and chemotherapy. The postoperative complications occurred in 9 cases. Usual complications were bleeding[4 cases , wound infection[3 cases , pneumothorax[1 case and vocal cord paralysis[1 case . In the pathologic viewpoint, teratodermoid tumors[22.0% were the most frequent tumor followed by thymomas[19.5 , benign cysts[15.8% , lymphomas[13.4% and neurogenic tumors[8.5% .
Kim, Jae-Yeol;You, Kwan-Jong;Jung, Yoon-Soo;Ahn, Tae-Hyoung
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.1
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pp.141-148
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2017
Recently, localized heavy rain storms have been occurring frequently due to global warming, and it is difficult to shield a large number of facilities against disaster with limited manpower. The unmanned water treatment system uses five senses to analyze various judgment criteria, which are set according to field situations such as machine vibrations, the temperature of bearings, the sound of the operating machines, and the hydraulic pressure, current, and voltage of the hydraulic floodgates. It thus judges normal or abnormal operation status and conducts unmanned control of such machines. It automatically applies a system to the interruption of communications and therefore improves the reliability of its unmanned irrigation facilities. It maximizes the operational efficiency of managers responsible for various fields, enabling them to discharge water before the situation escalates to a crisis within the golden time, and to protect against damage to humans and property.
Aging water pipe networks hinder efficient management of important water service indices such as revenue water and leakage ratio due to pipe breakage and malfunctioning of pipe appurtenance. In order to control leakage in water pipe networks, various methods such as the minimum night flow analysis and sound waves method have been used. However, the accuracy and efficiency of detecting water leak by these methods need to be improved due to the increase of water consumption at night. In this study the Principal Component Analysis (PCA) technique was applied to the night water flow data of 426 days collected from a water distribution system in the interval of one hour. Based on the PCA technique, computational algorithms were developed to narrow the time windows for efficient execution of leak detection job. The algorithms were programmed on computer using the MATLAB. The presented techniques are expected to contribute to the efficient management of water pipe networks by providing more effective time windows for the detection of the anomaly of pipe network such as leak or abnormal demand.
The objective of this study was to examine two new parameters by which we could screen people with malignant vocal folds. The new parameters were the difference sums and Pearson correlation coefficients between adjacent pairs of intensity level matrices of narrow-band spectra. Audio files from the Korean Disordered Speech Database were analyzed by Praat, a speech analysis software, to obtain matrices of 400 intensity levels at 16 time points of each sustained vowel spectra. We limited our study to 12 normal subjects and 20 patients with malignant vocal folds who recorded at least three Korean vowels at a sound-proofed booth in Busan National University Hospital. Results indicated that the average coefficients of the abnormal subjects were much lower than those of the normal subjects while the average difference sums of the patients were much higher than those of the normal ones. Also, we found that the degree of the malignancy of the vocal folds was related to the coefficients and sums. However, some subjects at the initial stages of cancerous vocal folds yielded almost comparable coefficients and difference sums to those of the normal speakers. Further studies on larger databases will be desirable to set certain criteria or threshold levels for screening people with vocal fold diseases.
The study of Cochlear biomechanics is to clearly define three biomechanical principles of the Cochlea : Activity, Nonlinearity and Feedback. In this article, the Cochlea is linearly and actively modelled in one dimensional time domain. The sharp tunning of the Basilar Membrane displacement is shown when the amplifying activity of hair cells is added to the model. The amplified energy of the travelling displacement wave is emitted throughout the Cochlear fluid, so that the model becomes unstable. A new technique is introduced to reduce strong echos fro the Helicotrema. It makes the model less unstable. Both pure and click tones are used as input stimuli onto the ear durm. When the model is normal, the click response of the model shows that the backward emission of the amplified fluid pressure has mainly the echos from the Helicotrema. However, when the linear and active model is assumed to be abnormal, that is, some of hair cells are damaged not to produce the active process, the effect of the hair cell damage is resulted in the Oto-acoustic emission. The frequency response of the abnormally emitted sound pressure shows that the Oto-acoustic emission has the information about the characteristic frequency of the damaged hair cell. The main aim of this paper is to demonstrate the active biomechanics of the Chchlea in the time domain.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.641-643
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2023
Deep Learning(DL)을 사용한 호흡음의 자동 분석은 폐 질환의 조기 진단에 중추적인 역할을 한다. 그러나 현재의 DL 방법은 종종 호흡음의 공간적 및 시간적 특성을 분리하여 검사하기 때문에 한계가 있다. 본 연구는 컨볼루션 연산을 통해 공간적 특징을 캡처하고 시간 컨볼루션 네트워크를 사용하여 이러한 특징의 공간적-시간적 상관 관계를 활용하는 새로운 DL 프레임워크를 제한한다. 제안된 프레임워크는 앙상블 학습 접근법 내에 컨볼루션 네트워크를 통합하여 폐음 녹음에서 호흡 이상 및 질병을 검출하는 정확도를 크게 향상시킨다. 잘 알려진 ICBHI 2017 챌린지 데이터 세트에 대한 실험은 제안된 프레임워크가 호흡 이상 및 질병 검출을 위한 4-Class 작업에서 비교모델 성능보다 우수함을 보여준다. 특히 민감도와 특이도를 나타내는 점수 메트릭 측면에서 최대 45.91%와 14.1%의 개선이 이진 및 다중 클래스 호흡 이상 감지 작업에서 각각 보여준다. 이러한 결과는 기존 기술보다 우리 방법의 두드러진 이점을 강조하여 호흡기 의료 기술의 미래 혁신을 주도할 수 있는 잠재력을 보여준다.
Jinmo Yang;Janghwan Kim;R. Young Chul Kim;Kidu Kim
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.142-148
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2023
In Modern days, Self-driving for modern people is an absolute necessity for transportation and many other reasons. Additionally, after the outbreak of COVID-19, driving by oneself is preferred over other means of transportation for the prevention of infection. However, due to the constant exposure to stressful situations and chronic fatigue one experiences from the work or the traffic to and from it, modern drivers often drive under drowsiness which can lead to serious accidents and fatality. To address this problem, we propose a drowsy driving prevention learning model which detects a driver's state of drowsiness. Furthermore, a method to sound a warning message after drowsiness detection is also presented. This is to use MoveNet to quickly and accurately extract the keypoints of the body of the driver and Dense Neural Network(DNN) to train on real-time driving behaviors, which then immediately warns if an abnormal drowsy posture is detected. With this method, we expect reduction in traffic accident and enhancement in overall traffic safety.
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