Purpose: This study was to investigate how dose the radiography findings are to magnetic resonance (MR) image findings in the L5-S1 instability patients. The subjects of this study were comprised of eleven males and fifteen females, who had Lumbago and agreed with this research. Methods: Radiography and MR images of Lumbar spine were acquired respectively from subjects in conditions of maximum flexion and extension. The horizontal and angular displacements in lumabosacral spine radiography were used to assess the instability of lumbar spine. MR images were also used to evaluate the intervertebral disc abnormalities and change of bone marrow. Results: The results are as follows. 1. In the case of flexion transitional displacement proposed by Dupuis et al, the specificity and negative predictive value were good accuracy ($0.7{\sim}0.8$), and the negative predictive value was in average. In the case of extension displacement, the negative predictive value was about average ($0.6{\sim}0.7$), but the sensitivity, specificity and positive predictive value were below the poor (<0.6). On the other side, the specificity was about average but other things were below in the case of angular displacement. 2. In the case of flexion transitional displacement proposed by Dupuis et al., compared with the intervertebral disc abnormalities, the negative prediction value was excellent, the sensitivity good, and the specificity about average. In the case of extension, the negative prediction value was about average, but the other things were poor. On the other side the specificity and negative predictive value had good accuracy and the sensitivity and positive prediction value were below average in the case of angular displacement. Conclusion: The above results show that the radiography finding is sufficiently helpful to find the lumbar spine instability as an economic point of view.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.199-206
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2013
An emergency monitoring system for the elderly, which uses acceleration data measured with an accelerometer, angular velocity data measured with a gyroscope, and heart rate measured with an electrocardiogram, is proposed. The proposed fall detection algorithm uses multiple parameter combinations in which all parameters, calculated using tri-axial accelerations and bi-axial angular velocities, are above a certain threshold within a time period. Further, we propose an emergency detection algorithm that monitors the movements of the fallen elderly person, after a fall is detected. The results show that the proposed algorithms can distinguish various types of falls from activities of daily living with 100% sensitivity and 98.75% specificity. In addition, when falls are detected, the emergency detection rate is 100%. This suggests that the presented fall and emergency detection method provides an effective automatic fall detection and emergency alarm system. The proposed algorithms are simple enough to be implemented into an embedded system such as 8051-based microcontroller with 128 kbyte ROM.
Purpose: To compare the diagnostic accuracy of cone-beam computed tomography (CBCT) with that of parallel(PPA) and oblique projected periapical(OPA) radiography for the detection of different types of peri-implant bone defects. Materials and Methods: Forty implants inserted into bovine rib blocks were used. Thirty had standardized bone defects(10 each of angular, fenestration, and dehiscence defects), and 10 were defect-free controls. CBCT, PPA, and OPA images of the samples were acquired. The images were evaluated twice by each of 2 blinded observers regarding the presence or absence and the type of the defects. The area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, and specificity were determined for each radiographic technique. The 3 modalities were compared using the Fisher exact and chi-square tests, with P<0.05 considered as statistical significance. Results: High inter-examiner reliability was observed for the 3 techniques. Angular defects were detected with high sensitivity and specificity by all 3 modalities. CBCT and OPA showed similar AUC and sensitivity in the detection of fenestration defects. In the identification of dehiscence defects, CBCT showed the highest sensitivity, followed by OPA and PPA, respectively. CBCT and OPA had a significantly greater ability than PPA to detect fenestration and dehiscence defects(P<0.05). Conclusion: The application of OPA radiography in addition to routine PPA imaging as a radiographic follow-up method for dental implantation greatly enhances the visualization of fenestration and dehiscence defects. CBCT properly depicted all defect types studied, but it involves a relatively high dose of radiation and cost.
This study examined whether there is a transfer effect to other joint angles and the angular specificity of muscle fatigue after 6 weeks of isometric training of the vastus medialis. Twenty subjects were randomly assigned to 30° and 90° knee flexion groups and were trained at 80% maximal voluntary isometric contraction(MVIC) three times a week for 6 weeks. The pre-and post-training values of the 80% holding time(endurance time) of MVIC, the Fatigue Index(FI), and the MVIC at 30°, 60°, and 90° were compared. After isometric training for 6 weeks, in the 30° knee flexion group, FI decreased significantly(p<0.05) only at 30°, which was the training angle; there was no change at other angles. By contrast, in the 90° knee flexion group, FI decreased significantly(p<0.05) at both the trained angle and at the other angles, indicating a transfer effect of training. MVIC did not increase significantly(p<0.05) at any trained angle in either the 30° or 90° knee flexion groups after 6 weeks of isometric training, neither did the 80% holding time of MVIC differ significantly compared with pre-training in either group. These findings suggest that training at 90° of knee flexion is more effective than training at 30° of knee flexion for obtaining a training transfer effect on muscle fatigue in the vastus medialis.
Sleep apnea (SA) is a common chronic sleep disorder that disrupts breathing during sleep. Clinically, the standard for diagnosing SA involves nocturnal polysomnography (PSG). However, this requires expert human intervention and considerable time, which limits the availability of SA diagnoses in public health sectors. Therefore, ECG-based methods for SA detection have been proposed to automate the PSG procedure and reduce its discomfort. We propose a preprocessing method to convert the one-dimensional time series of ECG into two-dimensional images using the Gramian Angular Field (GAF) algorithm, extract temporal features, and use a two-dimensional convolutional neural network for classification. The results of this study demonstrated that the proposed method can perform SA detection with specificity, sensitivity, accuracy, and area under the curve (AUC) of 88.89%, 81.50%, 86.11%, and 0.85, respectively. Our experimental results show that SA is successfully classified by extracting preprocessing transforms with temporal features.
Park, Geun-Chul;Kim, Soo-Hong;Baik, Sung-Wan;Kim, Jae-Hyung;Jeon, Gye-Rok
센서학회지
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제26권1호
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pp.7-14
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2017
A threshold-based fall recognition algorithm using a tri-axial accelerometer and a bi-axial gyroscope mounted on the skin above the upper sternum was proposed to recognize fall-like activities of daily living (ADL) events. The output signals from the tri-axial accelerometer and bi-axial gyroscope were obtained during eight falls and eleven ADL action sequences. The thresholds of signal vector magnitude (SVM_Acc), angular velocity (${\omega}_{res}$), and angular variation (${\theta}_{res}$) were calculated using MATLAB. When the measured values of SVM_Acc, ${\omega}_{res}$, and ${\theta}_{res}$ were compared to the threshold values (TH1, TH2, and TH3), fall-like ADL events could be distinguished from a fall. When SVM_Acc was larger than 2.5 g (TH1), ${\omega}_{res}$ was larger than 1.75 rad/s (TH2), and ${\theta}_{res}$ was larger than 0.385 rad (TH3), eight falls and eleven ADL action sequences were recognized as falls. When at least one of these three conditions was not satisfied, the action sequences were recognized as ADL. Fall-like ADL events such as jogging and jumping up (or down) have posed a problem in distinguishing ADL events from an actual fall. When the measured values of SVM_Acc, ${\omega}_{res}$, and ${\theta}_{res}$ were applied to the sequential processing algorithm proposed in this study, the sensitivity was determined to be 100% for the eight fall action sequences and the specificity was determined to be 100% for the eleven ADL action sequences.
본 논문에서는 노인의 낙상에 의한 위급상항을 모니터링 하기 위한 4족 로봇 및 모니터링 시스템을 소개한다. 4족 로봇은 FPGA Board(Field Programmable Gate Array)를 이용한 특정 색을 판별하는 영상처리에 기반하여 자율 이동한다. 노인의 낙상을 감지하기 위해 가슴에 센서노드를 착용하고, 낙상에 의한 응급 상황 시에 4족 로봇이 낙상신호를 관리자에게 전송한다. 관리자는 전송된 영상을 기반으로 4족 로봇을 제어 및 상황판단을 하고, 위급상황이면 119에 신고를 한다. 센서노드만을 사용한 낙상 감지 시스템에서 98.33% 낙상의 Sensitivity와 일상행동 94.375% Specificity가 측정 되었다. 100% 낙상 감지를 못했던 점을 낙상 감지 시스템과 이동형 카메라(로봇)의 결합 알고리즘을 제안 및 실험을 통해 100% 검증 하였다.
Among the elderly, fatal injuries and deaths are significantly attributed to falls. Therefore, a pre-impact fall detection system is necessary for injury prevention. In this study, a robust threshold-based algorithm was proposed for pre-impact fall detection, reducing false positives in highly dynamic daily-living movements. The algorithm was validated using public datasets (KFall and FARSEEING) that include the real-world elderly fall. A 6-axis IMU sensor (Movella Dot, Movella, Netherlands) was attached to S2 of 20 healthy adults (aged 22.0±1.9years, height 164.9±5.9cm, weight 61.4±17.1kg) to measure 14 activities of daily living and 11 fall movements at a sampling frequency of 60Hz. A 5Hz low-pass filter was applied to the IMU data to remove high-frequency noise. Sum vector magnitude of acceleration and angular velocity, roll, pitch, and vertical velocity were extracted as feature vector. The proposed algorithm showed an accuracy 98.3%, a sensitivity 100%, a specificity 97.0%, and an average lead-time 311±99ms with our experimental data. When evaluated using the KFall public dataset, an accuracy in adult data improved to 99.5% compared to recent studies, and for the elderly data, a specificity of 100% was achieved. When evaluated using FARSEEING real-world elderly fall data without separate segmentation, it showed a sensitivity of 71.4% (5/7).
A normal range of motion is essential for performing activities of daily living. The capsular pattern is the proportional motion restriction in range of motion during passive exercises due to tightness of the joint capsule. Although the capsular pattern is widely referred to in clinical practice, there is no scientific evidence to support the concept. In this review, the appropriateness of the capsular pattern for evaluation of joint pathology was assessed. In the Textbook of Orthopaedic Medicine written by Cyriax, the capsular pattern did not specify how much reduction in angular motion is considered motion restriction. As the definition proposed initially was unclear, different methods have been used in previous studies investigating capsular pattern. In addition, the capsular pattern described all the major joints of the human body, but only the hip joint, knee joint, and shoulder joint were studied in experimental studies. Sensitivity and specificity were reported in one study and were meaningful in specific pathologies (loss of extension to loss of flexion). There was no consensus on the reliability and validity. In summary, the capsular pattern suggested by Cyriax or Kaltenborn is not supported or applies only to certain conditions. Various components around a joint complement each other and provide stability to the joint. It is recommended that the therapist perform multiple assessments rather than rely on a single assessment when evaluating joints.
본 연구는 III급 부정 교합을 판별하는데 있어, 수평 부조화의 진단에 이용되는 여러 진단 항목들의 진단학적 효율과 타당성을 ROC analysis로 비교하는데 그 목적이 있다. ROC(Receiver Operating Characteristic) analysis는 연속적으로 변하는 cut-off value에서의 sensitivity와 1-specificity에 의해 그려지는 곡선으로서 진단 방법의 타당성을 결정하고, 여러 진단 방법들을 비교하는 분석법으로 알려져 있다. 부정교합자 496명을 대상으로 측모 두부 X-선 계측사진과 진단모형을 이용하여, 진단모형 계측을 통해 부정교합군을 분류하였으며, 이중 III급 부정 교합자는 245명이었다. 측모 두부 X-선계측사진에서 16개의 계측항목을 선정하였으며, 이 계측항목들과 III급 부정교합의 관계를 알아보고자 각도 계측항목에서는 $1^{\circ}$ 간격으로, 선계측항목에서는 1mm의 간격으로 sensitivity와 specificity를 구해 ROC curve를 그렸다. 그리고, 이 계측항목들의 직접적인 비교를 위해 ROC curve 아래의 면적을 계산해냈다. 결과는 다음과 같다. 1. III급 부정교합을 판별하는데 있어, "Wits" appraisal이 다른 계측 항목에 비해 더 나은 진단 효율을 보였다. 2. AB plane angle, ANB angle, App-Bpp distance, AF-BF distance, APDI, N perpendicular to A 와 Pog to N perpendicular의 차이, maxillomandibular differential도 높은 진단 가치를 보였다. 3. 하악골의 위치를 평가하는 계측항목은 중정도의 진단 효율을 보였다. 4. 상악골에 대한 계측항목은 III급 부정교합의 판별에 대한 진단 가치가 낮았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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