In this paper, we present an algorithm to extract features about disease region in digital stomach images. For feature extraction, DCT coefficients of gastrointestinal imaging matrix was obtained. DCT coefficent matrix is concentrated energy in low frequency region, we were extracted 128 feature parameters in low frequency region. Extracted feature parameters can using for differential compression of PACS and, can using for input parameter in CAD.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.73-80
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2004
In this paper, we propose a medical image processing method for detection of periodontal disease. The proposed method is the method of an automatic image alignment and detection of minute changes, to overcome defects in the conventional subtraction radiography by digital image processing technique, that is necessary for getting subtraction image and ROI(Region of Interest) focused on a selection method using the structured features in target images. And the method services accuracy, consistency and objective information or data to results. In result, easily and visually we can identify minute differences in the affected parts whether they have problems or not, and using application system.
Objectives : We search the contents about Bi disease in Huang Di Nei Jing(黃帝內經), to analyze the significance of Bi disease, etiopathogenisis and pathogenesis of Bi disease, treatment of Bi disease. Methods : We find that the key feature of Bi disease is joint pain induced by impatency of Qi and blood. Exterior and interior etiological factors are involved in, such as exogenous evil of cold and dampness, emotional disorders, intemperance of taking food, dysfunction of yingqi and weiqi, strong or weak constitution, etc. Results : The important pathogenesis are invaded by exogenous evil because of deficiency, disharmony of yingqi and weiqi and disharmony of five viscera. The key points of treatments are the individual concerned therapy and climate concerned therapy, selecting the acupoint according to the differentiation of symptoms and signs. Conclusions : The combined therapy should be used such as acupuncture and moxibustion, hot application of medicine, massage, Daoyin, outside apply, etc. These supply the theory foundation for etiological factor, pathogenesis, syndrome and treatment, and to direct the diagnosis and treatment of Bi disease later generations.
This study was conducted to analyze the impact factors of serious dental disease of elderly and to propose the need to treatments of negative factors on oral health-related quality of life. This study used the data of the 6th 3nd-year(2015) National Health and Nutrition Examination Survey. The dependent variables of this study were reviewed for serious dental diseases, and the independent variables were divided into demographic characteristics, health status and behavior, oral health status, and behavior. The results of study were as follow. Factors influencing dental caries was household income(p<.01), health checkups(p<.05), experience of toothache for the recent 1 year(p<.05), and whether to use oral hygiene devices(p<.05). Factors influencing periodontal disease was age(p<.05), occupation(p<.05), and whether to Comorbidity(p<.05). Based on these results, a political alternative plan will need to be arranged for promoting oral health in the aged as a relevant research is vitalized.
Since 1988, pine wilt disease has spread over rapidly in Korea. It is not easy to detect the damaged pine trees by pine wilt disease from conventional remote sensing skills. Thus, many possibilities were investigated to detect the damaged pines using various kinds of remote sensing data including high spatial resolution satellite image of 2000/2003 IKONOS and 2005 QuickBird, aerial photos, and digital airborne data, too. Time series of B&W aerial photos at the scale of 1:6,000 were used to validate the results. A local maximum filtering was adapted to determine whether the damaged pines could be detected or not at the tree level from high resolution satellite images, and to locate the damaged trees. Several enhancement methods such as NDVI and image transformations were examined to find out the optimal detection method. Considering the mean crown radius of pine trees, local maximum filter with 3 pixels in radius was adapted to detect the damaged trees on IKONOS image. CIR images of 50 cm resolution were taken by PKNU-3(REDLAKE MS4000) sensor. The simulated CIR images with resolutions of 1 m, 2 m, and 4 m were generated to test the possibility of tree detection both in a stereo and a single mode. In conclusion, in order to detect the pine tree damaged by pine wilt disease at a tree level from satellite image, a spatial resolution might be less than 1 m in a single mode and/or 1 m in a stereo mode.
Objectives: The purpose of this review is to analyze the domestic study trends of clinical use of Digital Infrared Thermal Imaging (DITI) as a diagnosis instrument on obstetrics and gynecological diseases in Korean literature. Methods: We searched for clinical studies using DITI in the journal of Korean obstetrics & gynecology, National Digital Science Library, Research Information Sharing Service, Korean Medical Database up to May 2020. After searching studies, we selected studies and analyzed according to disease. Results: 18 clinical studies were published in two kinds of academic journals. There were 4 studies about dysmenorrhea and menopausal symptoms, 2 studies about postpartum disease and hypercryalgesia, 1 study about amenorrhea, premenstrual syndrome, leukorrhea, infertility, polycystic ovary syndrome and hot flush. Conception vessel was frequently used for DITI measurement, followed by stomach meridian. The temperatures of abdomen (CV4, CV12), face (HN3), upper and lower limb (PC8, LU4, LR3, ST32) were commonly measured. Conclusions: This study shows that DITI could be one of effective diagnosis instrument for obstetrics and gynecological diseases. More well-designed clinical studies using DITI will be needed.
Jo, C.W.;Kim, K.I.;Kim, D.H.;Kwon, S.B.;Kim, K.R.;Kim, Y.J.;Jun, K.R.;Wang, S.G.
Speech Sciences
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v.8
no.2
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pp.61-71
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2001
Speech material, which is collected from ARS(Automatic Response System), was analyzed and classified into disease and non-disease state. The material include 11 different kinds of diseases. Along with ARS speech, DAT(Digital Audio Tape) speech is collected in parallel to give the bench mark. To analyze speech material, analysis tools, which is developed local laboratory, are used to provide an improved and robust performance to the obtained parameters. To classify speech into disease and non-disease class, multi-layered neural network was used. Three different combinations of 3, 6, 12 parameters are tested to obtain the proper network size and to find the best performance. From the experiment, the classification rate of 92.5% was obtained.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.560-563
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2016
The changes in the medical and healthcare are started from the digital technology. The new field of digital healthcare has started fused with existing healthcare, medical technology, and digital technology. It can increase the service effect and reduce healthcare costs by applying ICT skills such as ICBM(Internet of Things, Cloud, Big data and Mobile), artificial intelligence, robotics, virtual, augmented reality, and wearable devices to healthcare services including healthcare, disease management. Recently there has been grafted an artificial intelligence technologies such as AlphaGo of Google and Watson of IBM onto the healthcare area. In this study, we analyze the main technology, ecosystem, platforms for digital healthcare, and lastly future changes in health care services and issues of digital healthcare.
The main objective of pathologists is to achieve accurate lesion diagnoses, which has become increasingly challenging due to the growing number of pathological slides that need to be examined. However, using digital technology has made it easier to complete this task compared to older methods. Digital pathology is a specialized field that manages data from digitized specimen slides, utilizing image processing technology to automate and improve analysis. It aims to enhance the precision, reproducibility, and standardization of pathology-based researches, preclinical, and clinical trials through the sophisticated techniques it employs. The advent of whole slide imaging (WSI) technology is revolutionizing the pathology field by replacing glass slides as the primary method of pathology evaluation. Image processing technology that utilizes WSI is being implemented to automate and enhance analysis. Artificial intelligence (AI) algorithms are being developed to assist pathologic diagnosis and detection and segmentation of specific objects. Application of AI-based digital pathology in biomedical researches is classified into four areas: diagnosis and rapid peer review, quantification, prognosis prediction, and education. AI-based digital pathology can result in a higher accuracy rate for lesion diagnosis than using either a pathologist or AI alone. Combining AI with pathologists can enhance and standardize pathology-based investigations, reducing the time and cost required for pathologists to screen tissue slides for abnormalities. And AI-based digital pathology can identify and quantify structures in tissues. Lastly, it can help predict and monitor disease progression and response to therapy, contributing to personalized medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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