In this paper, when a physician make a diagnosis of the pattern identification (PI) in Korean stroke patients, the development methods of the PI classification function is considered by diagnostic questionnaire of the PI for stroke patients. Clinical data collected from 1,502 stroke patients who was identically diagnosed for the PI subtypes diagnosed by two physicians with more than 3 years experiences in 13 oriental medical hospitals. In order to develop the classification function into PI using Korean Stroke Syndrome Differentiation Standard was consist of the 44 items (Fire heat(19), Qi deficiency(11), Yin deficiency(7), Dampness-phlegm(7)). Using the 44 items, we took diagnostic and prediction accuracy rate through of discriminant model. The overall diagnostic and prediction accuracy rate of the PI subtypes for discriminant model was 74.37%, 70.88% respectively.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
/
pp.943-946
/
2008
Many works have been done to enable computer, as brain of robot, to learn color categorization, most of them rely on modeling of human color perception and mathematical complexities. This paper aims at developing the innate ability of the computer to learn the human-like color categorization.
BCI시스템은 뇌 자체에서 발생하는 전기적인 신호를 측정하여 콘트롤 또는 통신 시스템에 접목시키는 것이다. 이 시스템은 뇌파의 움직임을 실시간으로 검출하고 이를 통해 발생된 신호를 사용하여 전자장비 또는 소프트웨어에 바탕을 둔 프로세서 등을 조정할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 정신 상태에서 발생한 뇌전위 신호를 분석하고 인식하는 뇌-컴퓨터간 인터페이스 시스템을 개발할 때 뇌파 측정시 혼합되는 잡음제거 및 분리에 관한 것을 다루고자 한다. BCI시스템 구현을 위한 뇌파 분류과정에서 이분법의 수리적 모델을 사용하여 뇌파를 분류하고 잡음구간을 추출하는 방법을 제안하였다.
Objective : The Leksell Gamma Knife$^{(R)}$ (LGK) is based on a single-fraction high dose treatment strategy. Therefore, independent verification of the Leksell GammaPlan$^{(R)}$ (LGP) is important for ensuring patient safety and minimizing the risk of treatment errors. Although several verification techniques have been previously developed and reported, no method has ever been tested statistically on multiple LGK target treatments. The purpose of this study was to perform and to evaluate the accuracy of a verification method (modified variable ellipsoid modeling technique, MVEMT) for multiple target treatments. Methods : A total of 500 locations in 10 consecutive patients with multiple brain tumor targets were included in this study. We compared the data from an LGP planning system and MVEMT in terms of dose at random points, maximal dose points, and target volumes. All data was analyzed by t-test and the Bland-Altman plot, which are statistical methods used to compare two different measurement techniques. Results : No statistical difference in dose at the 500 random points was observed between LGP and MVEMT. Differences in maximal dose ranged from -2.4% to 6.1%. An average distance of 1.6 mm between the maximal dose points was observed when comparing the two methods. Conclusion : Statistical analyses demonstrated that MVEMT was in excellent agreement with LGP when planning for radiosurgery involving multiple target treatments. MVEMT is a useful, independent tool for planning multiple target treatment that provides statistically identical data to that produced by LGP. Findings from the present study indicate that MVEMT can be used as a reference dose verification system for multiple tumors.
본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
This paper describes the modeling of human memory using a nerve field model which is proposed for modeling the mechanism of brain mathematically. In our model, two phases of memory, retention and recollection, are focused on. The former consists of two stages, short-term memory (STM) and long-term memory (LTM). The proposed model consists of three parts, the STM Layer, LTM Layer and the Intermediate Layer between them. Each of these is constructed by a nerve field. In the STM Layer, memorized information is retained dynamically in the form of the reverberating states of units within the layer, while in the LTM Layer, it is stored statically in the form of structures of the weight on the links between units. the Intermediate Layer is introduced to translate this dynamic representation in the STM Layer to the LTNI Layer, and also to extract the static information from the STM Layer. In addition to this, we consider the recollection of information stored in the LTM. Finally, the behavior of this model is demonstrated by computer simulation.
본 연구는 치료레크리에이션 프로그램 참가에 따른 치매노인의 뇌파 변화가 우울감 및 수면장애와 삶의 질에 미치는 효과를 실증적으로 규명하는데 목적이 있다. 이를 위해 대전광역시 소재 치매요양센터 및 시립노인전문병원에 입원 중인 65세 이상의 남 녀 노인 중 3개월간 규칙적인 치료레크리에이션 프로그램에 참가한 집단을 실험집단으로 그리고 특정한 치료레크리에이션 프로그램에 참가하지 않은 집단을 통제집단으로 선정하였으며, 참가 사전과 사후의 뇌파 변화와 우울감, 수면장애 및 삶의 질 수준을 측정하였다. 실험집단과 참가하지 않는 통제집단에 각각 20명씩 전체 40명을 연구대상으로 하였으나, 프로그램 참여 후 탈락되는 대상으로 인해 실험집단 14명, 통제집단 18명으로 최종 분석 대상이 되었다. 자료 분석의 주된 통계적 방법은 SPSS Version 17.0과 AMOS 7.0을 이용하여 공변량분석(ANCOVA)과 구조방정식모형분석(Analysis of Structural Equation Modeling)을 이용하여 인과관계를 분석하였다. 이러한 연구방법을 통하여 도출한 결과는 첫째, 치료레크리에이션 프로그램 참가는 노인의 뇌파, 우울감 및 수면장애와 삶의 질에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 둘째, 치료레크리에이션 프로그램 참가에 따른 뇌파의 변화는 우울감 및 수면장애와 삶의 질 간에 인과관계가 있는 것으로 나타났다.
A neuromorphic hardware that mimics biological perceptions and has a path toward human-level artificial intelligence (AI) was developed. In contrast with software-based AI using a conventional Von Neumann computer architecture, neuromorphic hardware-based AI has a power-efficient operation with simultaneous memorization and calculation, which is the operation method of the human brain. For an ideal neuromorphic device similar to the human brain, many technical huddles should be overcome; for example, new materials and structures for the synapses and neurons, an ultra-high density integration process, and neuromorphic modeling should be developed, and a better biological understanding of learning, memory, and cognition of the brain should be achieved. In this paper, studies attempting to overcome the limitations of next-generation neuromorphic hardware technologies are reviewed.
NIRS (Near-infrared Spectroscopy) and DOI (Diffuse Optical Imaging) are relatively new, non-invasive, and non-ionizing methods that measure or image optical properties (Scattering and Absorption Coefficient) and physiological properties (Water Fraction, concentration of Oxy-, Deoxy-Hemoglobin, Cytochrome Oxidase, etc) of biological tissues. In this paper, three different types of NIRS systems, mathematical modeling, and reconstruction algorithms are described. Also, recent applications such as functional brain imaging, optical mammography, NIRS based BMI (Brain-Machine Interface), and small animal study are reviewed.
Hyperglycemia-induced hemichorea (HGHC) is a rare but characteristic hyperkinetic movement disorder involving limbs on one side of the body. In a 75-year-old woman with a left-sided HGHC, conventional brain MR imaging showed very subtle T1-hyperintensity and unique gadolinium enhancement in the basal ganglia contralateral to movements. Multi-parametric MRI was acquired using pulse sequence with quantification of relaxation times and proton density by multi-echo acquisition. Myelin map was reconstructed based on new tissue classification modeling. In this case report of multi-parametric MRI, quantitative measurement of myelin change related to HGHC in brain structures and its possible explanations are presented. This is the first study to demonstrate myelin loss related to hyperglycemic insult in multi-parametric quantitative MR imaging.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.