Jin-Hyun Lee;Minho Choi;Joong Il Kim;Jun-Su Jang;Tae-Yong Park
The Journal of Churna Manual Medicine for Spine and Nerves
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v.18
no.2
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pp.1-8
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2023
Objectives This study aimed to propose biomarkers for diagnosing Chuna manual therapy (CMT) based on X-ray images in the thoracic and lumbar spines. Methods Through a literature review and expert consensus process, diagnostic biomarkers for CMT were selected based on the listing system in thoracic and lumbar radiograph anterior-posterior (AP) and lateral views. Results 1. Diagnostic biomarkers were derived from four points on the outer contour of the vertebral body in the thoracic and lumbar spine radiograph lateral view, enabling the diagnosis of flexion and extension malposition. 2. Additional diagnostic biomarkers were identified in the thoracic and lumbar radiographAP view, utilizing points on the outer contour of the vertebral body. These biomarkers facilitate the diagnosis of lateral bending. Moreover, biomarkers derived from the innermost point of the pedicle contour allow for the diagnosis of rotation malposition. 3. Furthermore, through the biomarkers proposed in this study, all malpositions of the thoracolumbar spines and complex Type I and II malpositions can be diagnosed in CMT. Conclusions The biomarkers reported in this study consist of minimal points to determine the position of the vertebral body, providing the advantage of simplicity while minimizing potential errors during the CMT diagnostic process. Further clinical research and the development of related programs should be pursued to expand the evidence for CMT.
The progress of periodontal disease and the wound healing process after treatment result in alveolar bone bone change. So, detection of it is very important in the diagnosis and the radiograph of periodontal disease. Various effects have been made to assess the subtle alveolar bone change and digital subtraction radiography (DSR) has been reported to be the best method in evaluating it qualitatively and quantitatively. The present study was performed to estimate the detectable alveolar bone change qualitatively with digital subtraction radiography. For the in vitro study, 10 intraoral standard radiographs were taken from porcine dry mandible which a rectangular cortical bone chip of 0.1mm to 1.0mm thickness with 0.1mm increment was attached on the buccal surface. The radiographs without and with bone plates were reviewed at the same time by 10 observers and requested to detect the presence of cortical bone plates. Digital Subtraction radiograph was reviewed subsequently by using the DSR system(digital converter-256 grey-levels,DT 2851,Data Translation Co., U.S.A;IBM 386 ; CCD camera, FOTOVIX, Tamrom Co., Japan). The detectable thickness of cortical bone plate was O.4mm on the intraoral radiograph and 0.2mm on the subtaction images. For the human study, radiographs were taken from patients by using intraoral film holding device and aluminum reference wedge before and 3 month after bone graft and 1 week after osteoplasty. The grey level change was estimated in the subtraction images and calculated to aluminum equivalent thickness. The grey level of the grafted site was higher that that of healthy controls. Average grey levels of change on healthy controls were O.48mm aluminum equivalent. However, the amount of changes in grafted sites were 1.87mm aluminum thickness equivalent and in the site of osteoplasty were -1.49mm aluminum thickness equivalent. In conclusion, digital subtraction radiography was more effective in detecting as subtle change of alveolar bone than intraoral standard radiography. With the aid of quantitative analysis of digital subtraction radiography, alveolar bone resorption of apposition can be estimated during diagnosis and treatment of periodontally diseased patients.
This study, which checked diagnostic agreement at the femoral region and lumbar region during diagnosis of osteoporosis and surveyed errors related with choosing measured parts, aimed at providing basic date for right diagnosis of osteoporosis. The study, using the first, second years of the fifth period from initial data from National Nutrition Survey, surveyed 1,637 men and 2,128 women at the age of 50 years or older. The study used kappa test to grasp the agreement between the occurrence of osteoporosis at the femoral region and lumbar region and whether or not received doctor's diagnosis. Women showed diagnostic agreement of osteoporosis at all of the femoral region and lumbar region, with diagnostic agreement of the lumbar region being higher than that of the femoral region. While, men showed diagnostic agreement of osteoporosis only at the lumbar region. Bone density changes with the age and varies depending on parts, and so, the study believes, measuring bone density should conduct all of the femoral region and lumbar region and diagnosis had better be made focused on the lumbar region.
In modern times, X-ray imaging has become a necessary tool for early diagnosis, quality control, nondestructive testing, and security screening. X-ray imaging equipment generally comprises an X-ray generator and an image sensor. Most commercially available X-ray generators employ filament-thermionic electron-based X-ray tubes, thus demonstrating typical analog behavior, such as slow response and large stray X-rays. Furthermore, digital X-ray sources, which have been studied extensively using field electron emitters manufactured from nanometer-scale materials, provide fast and accurately controlled ultra-shot X-rays. This could usher in a new era of X-ray imaging in medical diagnosis and nondestructive inspections. Specifically, digital X-ray sources, with reduced X-ray dose, can significantly improve the temporal and spatial resolution of fluoroscopy and computed tomography. Recently, digital X-ray tube technologies based on carbon nanotubes, developed by Electronics and Telecommunications Research Institute, have been transferred to several companies and commercialized for dental imaging for the first time.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.1
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pp.29-35
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2019
As the fourth industrial revolution is emerging, many companies are increasingly interested in smart factories and the importance of sensors is being emphasized. In the case that sensors for collecting sensing data fail, the plant could not be optimized and further it could not be operated properly, which may incur a financial loss. For this purpose, it is necessary to diagnose the status of sensors to prevent sensor' fault. In the paper, we propose a scheme to diagnose digital-sensor' fault by analyzing the rising time and falling time of digital sensors through the LSTM(Long Short Term Memory) of Deep Learning RNN algorithm. Experimental results of the proposed scheme are compared with those of rule-based fault diagnosis algorithm in terms of AUC(Area Under the Curve) of accuracy and ROC(Receiver Operating Characteristic) curve. Experimental results show that the proposed system has better and more stable performance than the rule-based fault diagnosis algorithm.
Objective: This study was designed to investigate the possibility of quantification of the diagnosis of abdominal coldness (AC) in patients with functional dyspepsia (FD). Methods: Forty-four patients with FD were enrolled in this study. Three Korean medicine doctors each randomly examined all abdomens. Diagnosis of AC was made by consensus of at least two of the doctors. Body temperature (oral by digital oral thermometer) and skin temperature (by digital infrared thermal imaging [DITI]) were measured, followed by administration of the Cold and Heat questionnaire (CHQ) and the Instrument of Pattern Identification for Functional Dyspepsia (IPIFD). Results: Of the 44 patients with FD, 22 were assigned to the AC group and 22 to the non-AC group. The concordance rate of diagnosis among the three doctors was 63.6% (28/44), with a ${\kappa}$ of 0.504, indicating means moderate agreement). Neither the oral nor the skin temperatures showed statistically significant differences between the AC and non-AC groups. However, the CHQ scores and 'Simultaneous Occurrence of Cold and Heat Syndromes pattern' scores of the IPIFD were higher in AC group and showed statistically significant differences (p=0.010 and 0.009). Conclusions: This is the first study conducting quantitative measurements of abdominal coldness in patients with FD. Although oral and skin temperature showed no statistical significance between AC and non-AC groups, the concordance rate of diagnosis of AC among the three Korean Medicine doctors was moderate. The CHQ scores and 'Simultaneous Occurrence of Cold and Heat Syndromes pattern' scores of the IPIFD also suggest that diagnosis of AC is relevant to cold and heat patterns, and these questionnaires could be utilized as supportive data for the diagnosis of AC. Further studies should be conducted for the purpose of quantifying and standardizing abdominal examinations in Korean Medicine.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.05a
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pp.945-948
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2005
Mobile computing devices are becoming increasingly prevalent in a huge range of physical area, offering a considerable market opportunity. The focus of this paper is on the development of a platform of fault diagnosis system integrating with personal digital assistant (PDA). An improvement of induction machine rotor fault diagnosis based on AI algorithms approach is presented. This network system consists of two parts; condition monitoring and fault diagnosis by using Artificial Intelligence algorithm. LabVIEW allows easy interaction between acquisition instrumentation and operators. Also it can easily integrate AI algorithm. This paper presents a development environment fur intelligent application for PDA. The introduced configuration is a LabVIEW application in PDA module toolkit which is LabVIEW software.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.1
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pp.19-25
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1998
Remote fault diagnosis and maintenance system using general telecommunication network is necessary for an effective fault diagnosis and higher productivity of NC machine tools. In order to monitor machine tool condition and diagnose alarm states due to electrical and mechanical faults, a remote data communication system for monitoring of NC machine fault diagnosis and status is developed. The developed system consists of (1) remote communication module among NC's and host PC using PSTN. (2) 8 channels analog data sensing module, (3) digital I/O module for control or NC machine, (4) communication module between NC machine and remote data communication system via RS-232C, and (5) software man-machine interface. Diagnostic monitoring results generated through a successive type inference engine are displayed in user-friendly graphics. The validity and reliability of the developed system is verified to be a powerful commercial version on a vertical machining center through a series of experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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