The digital response is an excellent infection prevention and control measure to minimize person-to-person contact when a respiratory infectious disease is rapidly spreading. However, few studies have explored the reasons for the development and utilization of these technologies. Here, we analyze documents by the Korean government, existing research, and news articles to provide a qualitative review of the digital response, and new concepts explored by Korea during coronavirus disease 2019, to apply them for the next infectious disease outbreak.
Recently, the rapid development of artificial intelligence technology, many studies are being conducted to predict the risk of heart disease in order to lower the mortality rate of cardiovascular diseases worldwide. This study presents exercise or dietary improvement contents in the form of a software app or web to patients with cardiovascular disease, and cardiovascular disease through digital devices such as mobile phones and PCs. LR, LDA, SVM, XGBoost for the purpose of developing "Life style Improvement Contents (Digital Therapy)" for cardiovascular disease care to help with management or treatment We compared and analyzed cardiovascular disease prediction models using machine learning algorithms. Research Results XGBoost. The algorithm model showed the best predictive model performance with overall accuracy of 80% before and after. Overall, accuracy was 80.0%, F1 Score was 0.77~0.79, and ROC-AUC was 80%~84%, resulting in predictive model performance. Therefore, it was found that the algorithm used in this study can be used as a reference model necessary to verify the validity and accuracy of cardiovascular disease prediction. A cardiovascular disease prediction analysis algorithm that can enter accurate biometric data collected in future clinical trials, add lifestyle management (exercise, eating habits, etc.) elements, and verify the effect and efficacy on cardiovascular-related bio-signals and disease risk. development, ultimately suggesting that it is possible to develop lifestyle improvement contents (Digital Therapy).
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.3
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pp.29-37
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2009
It is as result that study to apply mini magnet nerve curer in peripheral nervous system disease treatment. Simulator and embodied action power and Control Unit in cylinder form of magnet roof object firstly. Yielded service area about special quality of probe of loop object cylinder style and treatment area dimension and distance of treatment pulse secondly. Embody pulse forming course energy value by Probe's form by third, could embody treatment pulse by disease. Specially, through a special quality experiment, saved Damping pulse form and treatment digital forming etc. variously. Lately, embodied this to aid a little in disease treatment that follow that there is no invasion that there is no stimulation by medicine development. Neuralgia, muscular disease and Altzheimer, with stroke etc. is becoming the matter of concern and interest which disease of adult etc. it is same is important. And the melancholia in compliance with the modern direction of a ceremony which is complicated and garrulous, trillion it will cry and symptoms, it is a tendency where the emotional obstacle etc. nervous psychiatric disorder patient is increasing at class speed. But currently the applicator it will be able to treat like this disease almost it is a condition which is wholly lacking. Consequently like this disease it used magnetic stimulation and it diagnosed and the equipment it will be able to treat plan and it embodied.
Moyamoya disease is a unique cerebrovascular disorder characterized by idiopathic progressive stenosis at the terminal portion of the internal carotid artery (ICA) and fine vascular network. The aim of this review is to present the clinical application of quantitative digital subtraction angiography (QDSA) in pediatric moyamoya disease. Using conventional angiographic data and postprocessing software, QDSA provides time-contrast intensity curves and then displays the peak time ($T_{max}$) and area under the curve (AUC). These parameters of QDSA can be used as surrogate markers for the hemodynamic evaluation of disease severity and quantification of postoperative neovascularization in moyamoya disease.
In this study, a smartphone application for reporting trees infected with pine wilt disease was developed to prevent the spread of the disease by the disease-carrying pests/insects, which is most damning to the country's pine trees, South Korea's representative tree species, and to ensure the sustained maintenance of the country's forest trees. Such application for handling information on the infected pine trees has three key components, as shown below. (1) Explanation of the pine wilt disease pests/insects, (2) Image capture of the infected pine tree, and transmission of its GPS location, (3) Inquiry on the neighboring area infected with pine wilt disease. It is possible to promptly provide the spatial information of the areas infected with pine wilt disease by developing a dedicated application for reporting trees infected with the disease based on GPS information. If users participate actively in the application and integration with the forest service application is to be realized, the application would be more actively utilized.
Aich, Satyabrata;Park, Jinse;Joo, Moon-il;Sim, Jong Seong;Kim, Hee-Cheol
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.283-284
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2019
In the last decades patient's suffering with Parkinson's disease is increasing at a rapid rate and as per prediction it will grow more rapidly as old age population is increasing at a rapid rate through out the world. As the performance of wearable sensor based approach reached to a new height as well as powerful machine learning technique provides more accurate result these combination has been widely used for assessment of various neurological diseases. ON state is the state where the effect of medicine is present and OFF state the effect of medicine is reduced or not present at all. Classification of ON/OFF state for the Parkinson's disease is important because the patients could injure them self due to freezing of gait and gait related problems in the OFF state. in this paper wearable sensor based approach has been used to collect the data in ON and OFF state and machine learning techniques are used to automate the classification based on the gait pattern. Supervised machine learning techniques able to provide 97.6% accuracy while classifying the ON/OFF state.
Parkinson's disease is the second most common degenerative brain disease after Alzheimer's in old age. Symptoms of Parkinson's disease are factors that reduce the quality of life in daily life, such as shaking hands, slowing behavior and cognitive function. Parkinson's disease that can slow the progression of the disease through early diagnosis. To diagnoze Parkinson's disease early, an algorithm was implemented to extract features using wav2vec and to diagnose the presence or absence of Parkinson's disease with deep learning(ANN). As a results of the experiment, the accuracy was 97.47%. It was better than the results of diagnosing Parkinson's disease using the existing neural network. The audio voice file could simply reduce the experiment process and obtain improved results.
This study aimed to determine whether there was a difference in measurements between North American Symptomatic Carotid Endarterectomy Trial(NASCET) and Warfarin-Aspirin Symptomatic Intracranial Disease(WASID) methods that measure the middle cerebral artery stenosis in Digital Subtraction Angiography (DSA) and Magnetic Resonance Angiography (MRA). It involved 24 patients who had completed both DSA and MRA among patients with Middle Cerebral Artery (MCA) stenosis. The Middle Cerebral Artery (MCA) stenosis was measured using the NASCET and WASID methods through a retrospective analysis. For the NASCET and WASID methods, they performed measurements on normal blood vessels located far from and close to the stenosis, respectively. The mean value and standard deviation of the Digital Subtraction Angiography (DSA) measured by the NASCET method were 59.23% and 13.27%. On the other hand, those of the Digital Subtraction Angiography (DSA) measured by the WASID method were 66.64% and 12.47%. And, the mean value and standard deviation of the Magnetic Resonance Angiography (MRA) measured by the NASCET method were 49.82% and 12.06%. By contrast, those of the Magnetic Resonance Angiography (MRA) measured by the WASID method were 56.63% and 10.67%. All the p-values obtained by the Pearson and Spearman correlation tests in the Digital Subtraction Angiography (DSA) and the Magnetic Resonance Angiography (MRA) were <0.01. In conclusion, this study suggests that both the NASCET and WASID methods to measure the middle cerebral artery stenosis in the Digital Subtraction Angiography (DSA) and the Magnetic Resonance Angiography (MRA) can be used if they are not used interchangeably.
Su-Jin Park;Hee-Jin Yoo;Duck-Hyun Kim;Ji-Won Park;Eunji Jeon;Abhik Mojumdar;Kun Cho
Mass Spectrometry Letters
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v.15
no.1
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pp.49-53
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2024
Ceramide is a lipid in which sphingoid bases and fatty acids are linked by amide bonds. As a marker of skin disease in the human stratum corneum, its disease-causing and therapeutic effects have been partially confirmed, and it is therefore an important element in commercially available cosmetic formulations. However, structural diversity caused by differences in the chain length, number, and location of hydroxyl groups makes quality control difficult. In this study, a method was established to separate different ceramide species using reversed-phase LC-MS/MS and thus enable qualitative evaluation. Separation of four standards was achieved within a short retention time, and the accuracy and sensitivity of the method were demonstrated by the low limit of detection (LOD) calculated based on the calibration curve showing linearity, with R2 > 0.994. After verification of reproducibility and reliability through intra- and inter-day analyses, the efficiency of the method was confirmed through analysis of commercial cosmetic raw materials.
This study was carried out to investigate the effects of spatial resolutions on digital image for detecting pine trees damaged by pine wilt disease. Color infrared images taken from PKNU-3 multispectral airborne photographing system with a spatial resolution of 50cm was used as a basic data. Further test images with spatial resolutions of 1m, 2m and 4m were made from the basic data to test the detecting capacity on each spatial resolution. The test was performed with visual interpretation both on mono and stereo modus and compared with field surveying data. It can be conclude that it needs less than 1m spational resolutions or 1m spatial resolutions with stereo pair in order to detect pine trees damaged by pine wilt disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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