In abdominal NMR imaging the respiratory ordering techniques have been successfully used to remove the ghosting artifacts arising from the respiratory motion. In the existing respiratory ordering schemes, however, it is generally accepted that blurring of the moving parts still remains as in the signal averaging technique. A new optimal respiratory ordering scheme which can correct the blurring as well as the ghosting artifacts is theoretically derived through the analysis of the phase encoding directional motion effects in Fourier imaging. The performance of the optimal respiratory ordering scheme is experimentally confirmed together with a suboptimal ordering scheme which is suggested as a compromise for the practicality.
In this study, the extractions of formant and articulately motion trajectorles from Korean diphthongs are performed by using the RISL adaptive linear prediction filter. This enables us to extract spectrum transition of speech signal accurately. This study showes that the RISL algorithm is superior to the Levinson algorithm, specially in transition part of speech.
One of the main techniques or diagnosing heart disease is by examining the electrocardiogram(ECG). Many studies on detecting the QRS complex, P, and T waves have been performed because meaningful information is contained in these parameters. However, the earlier detecting techniques can not effectively extract those parameters from the ECG that is severely contaminated by noise source such 60Hz powerline interference, motion artifact and baseline drift. in this paper, we performed the extracting parameters from and recovering the ECG signal using wavelet transform that has recently been applying to various fields.
This study proposes an approach to the performance improvement of EMG(Electromyogram) pattern recognition. MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)'s approach is molded after the characteristics of the human hearing organ. While it supplies the most typical feature in frequency domain, it should be reorganized to detect the features in EMG signal. And the dynamic aspects of EMG are important for a task, such as a continuous prosthetic control or various time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most approaches. Thus, this paper proposes reorganized MFCC and HMM-GMM, which is adaptable for the dynamic features of the signal. Moreover, it requires an analysis on the most suitable system setting fur EMG pattern recognition. To meet the requirement, this study balanced the recognition-rate against the error-rates produced by the various settings when loaming based on the EMG data for each motion.
A three-dimensional finite element model of a ligamentous two motion segments (L4-S1) was developed to investigate its dynamic response. A number of parameters like the intradiscal pressure, forces in ligaments. and across facet joints in response to a sinusoidal axial compression force (-360 N to -440 N at 5 Hz) were predicted. The increase in the parameters varied from 12% to as high as 50% in comparison to response for a static load of 400 N. The predicted parameters also revealed a distortion and a phase shift in comparison to the applied sinusoidal signal. These changes may lead to degenerative changes seen clinically in persons exposed to a chronic vibration environment over time.
The purpose of this study is to verify the utility of reflected photoplethysmography sensor using two green light emitting diodes that influenced by ambient light. Recently it has been studied that green light emitting diode is suitable for light source of reflected photoplethysmography sensor at low temperature and high temperature. Another study showed that, green light is better for monitoring heart rate during motion than led light. However, it has a bad characteristic about ambient light noise. To verify the utility of reflected photoplethysmography sensor using green light emitting diode, this study measures the photoplethysmography signal that is distorted by ambient light and will propose a solution. This study has two parts of research method. One is measurement system that composed sensor and board. The sensor is made up PE-foam and Non-woven fabric for flexible sensor. The photoplethysmography signal is measured by measurement board that composed high-pass filter, low-pass filter and amplifier. Ambient light source is light bulb and white light emitting diode that has three steps brightness. Photoplethysmography signal is measured with lead II electrocardiography signal at the same time and it is measured at the finger and radial artery for 1 minute, 1000 Hz sampling rate. The lead II electrocardiography signal is a standard signal for heart rate and photoplethysmography signal that measured at the finger is a standard signal for waveform. The test is repeated 3 times using three sensor. The data is processed by MATLAB to verify the utility by comparing the correlation coefficient score and heart rate. The photoplethysmography sensor using two green light emitting diodes is shown better utility than using one green light emitting diode and red light emitting diode at the ambient light. The waveform and heart rate that measured by two green light emitting diodes are more identical than others. The amount of electricity used is less than red light emitting diode and error peak detectability factor is the lowest.
This paper reports on a realtime OS based master-slave configuration robot control system for laparoscopic surgery robot which enables telesurgery and overcomes shortcomings with conventional laparoscopic surgery. Surgery robot system requires control system that can process large volume information such as medical image data and video signal from endoscope in real-time manner, as well as precisely control the robot with high reliability. To meet the complex requirements, the use of high-level real-time OS (Operating System) in surgery robot controller is a must, which is as common as in many of modem robot controllers that adopt real-time OS as a base system software on which specific functional modules are implemened for more reliable and stable system. The control system consists of joint controllers, host controllers, and user interface units. The robot features a compact slave robot with 5 DOF (Degree-Of-Freedom) expanding the workspace of each tool and increasing the number of tools operating simultaneously. Each master, slave and Gill (Graphical User Interface) host runs a dedicated RTOS (Real-time OS), RTLinux-Pro (FSMLabs Inc., U.S.A.) on which functional modules such as motion control, communication, video signal integration and etc, are implemented, and all the hosts are in a gigabit Ethernet network for inter-host communication. Each master and slave controller set has a dedicated CAN (Controller Area Network) channel for control and monitoring signal communication with the joint controllers. Total 4 pairs of the master/slave manipulators as current are controlled by one host controller. The system showed satisfactory performance in both position control precision and master-slave motion synchronization in both bench test and animal experiment, and is now under further development for better safety and control fidelity for clinically applicable prototype.
An active training system has been developed to assist the upper extremity function in patients with spasticity. We also evaluated the performance of the developed assistive system in five normal subjects and one hemiplegic patient. The maximum voluntary contraction (MVC) tests for biceps brachii and triceps brachii were performed and the relationship between linear enveloped EMG signal and the elbow joint torque was found. In order to implement an active training, our system was designed to allow isokinetic movement only when the subject generates elbow joint motion larger than the pre-fixed threshold level. The proposed EMG-feedback control method could provide active exercises, resulting in better rehabilitation protocol for spastic patients.
Cardiac arrest is owing to the failure of the heart that makes the blood circulation stop. Arrested blood circulation prevents the supply of the oxygen and the glucose and it results the loss of consciousness and, finally, brain death. Many public institution installed the AED for emergency treatment, but, it is not efficient when the patient is alone. In this paper, we made multiplexed wearable device for cardiac arrest detection. With this device, we measure the individual's electrocardiography, heart sound and motion. If the cardiac arrest is detected, the device make a warning horn and transmit the signal for defibrillation. We obtain 98.33% of ECG data, 94.5% of PCG data and 98.38% of IMU data accuracy for each evaluation and 93.33% accuracy for integrated evaluation.
Cardiac function is evaluated quantitatively using angiographic images via the analysis of the shape change or the heart wall boundaries. To kin with, boundary defection or ESLV(End Systolic Lert Ventricular) and EDLV(End Diastolic Left Ventricular) is essential for the quantitative analysis of cardiac function. The boundary detection methods proposed in the past were almost semi-automatic. Intervention by a knowledgeable human operator was still required Of con, manual tracing of the boundaries is currently used for subsequent analysis and diagnosis. This method would not cut excessive time, labor, and subjectivity associated with manual intervention by a human operator. EDLV images have noncontiguous and ambiguous edge signal on some boundary regions. In this paper, we propose a new method for automated detection of boundaries in noncontiguous and ambiguous EDLV images. The boundary detection scheme which based on a priori knowledge information is divided into two steps. The first step is to detect the candidate edge points of EDLV using ESLV boundaries. The second step is to correct detected boundaries of EDLV using the LV shape. We developed the algorithm of modifying EDLV boundaries defined adaptive modifier. We experimented the method proposed in this paper and compared our proposed method with the manual method in detecting boundaries of EDLV. In the areas within estimated boundaries of EDLV, the percentage of error was about 1.4%. We verified the useflilness and obtained the satisfying results througll the experiments of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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