Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.3
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pp.120-124
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2003
Monoleaflet polymer artificial heart valve was known to show remarkable improvement in antithrombosis and pressure drop compared with other type of artificial valve. In this investigation of monoleaflet heart valve the vertical and horizontal deflection pattern of polymer heart valve with three types of supporting members, straight member and two curved members were analysed using the large deformation nonlinear finite element method.
Heart related diseases mainly caused by heavy work load and increasing stress in human daily life. Therefore, researches on mobile healthcare monitoring for daily life has been carried out. Notably, wearable healthcare monitoring system which has least restriction has been tried to provide an emergency alert of abnormal heart rate. In this study, we developed chair type unconstrained BCG measurement system which able to perform continuous heart status monitoring at the office and daily life in the unconstrained way. Furthermore, adaptive threshold is used to detect the heart rate from BCG signals. The HRV(heart rate variability) is calculated from heart rate interval. ECG signal measured using conventional method and BCG signal measured using unconstraint system are carried out simultaneously for the purpose of performance evaluation. From the comparison result, BCG signal shows a similar heart beat characteristic as ECG signal. This proves the possibility of practical implementation of unconstraint healthcare monitoring system. In addition, medical examination like valsalva maneuver is performed to observe the changes in HRV due to stress. By performing valsalva maneuver, heart is said to be placed under an artificial physical stress condition. Under this artificial physical stress condition, the time and frequency domain of HRV parameters are evaluated.
The thesis presents a system that continuously collects the human body's physiological vital information at rest with sensors and ICT information technology and predicts diabetes using the collected information. it shows the artificial neural network machine learning method and essential basic variable values. The study method analyzed the correlation between heart rate measurements of BCG and ECG sensors in 20 DM- and 15 DM+ subjects. Artificial Neural Network (ANN) machine learning program was used to predictability of diabetes. The input variables are time domain information of HRV, heart rate, heart rate variability, respiration rate, stroke volume, minimum blood pressure, highest blood pressure, age, and sex. ANN machine learning prediction accuracy is 99.53%. Thesis needs continuous research such as diabetic prediction model by BMI information, predicting cardiac dysfunction, and sleep disorder analysis model using ANN machine learning.
In this paper, a numerical simulation of steady laminar and turbulent flow in a two dimensional model for the total artificial heart is presented. A trileaflet polyurethane valve was simulated at the outflow orifice while the inflow orifice had a trileaflet or a flap valve. The numerical solutions of the simulated model show that regions of relative stasis and trapped vortices were smaller wi thin the ventricular chamber wi th the flap valve at the inflow orifice than that with the trileaflet valve. The predicted Reynolds stresses distal to the inflow valve within the ventricular chamber were also found to be smaller with the flap valve than with the trileaflet valve. Analysis of the numerical solutions suggests that geometries similar to the flap valve(or a tilting disc valve) results in a better flow dynamics within the total artificial heart chamber compared to a trileaflet valve.
A new type of motor-driven Total Artificial Heart(TAH) system with rolling cylinder mechanism has been developed. Brushless DC motor was chosen as energy converter and controlled by PI controller according to the given velocity profile under the highly time-varying load. Computer simulation was also performed to calculate the optimal gains of PI controller which minimize the input power, one of the most important parameter in artificial heart system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.3
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pp.38-47
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1995
A new automatic cardiac output control algorithm for the motor-driven electromechanical total artificial heart(TAH) was developed based on the motor current waveform analysis without using any extra transducer. The basic control requirements of artificial heart can be described in terms of three features : preload sensitivity, afterload insensitivity, and balanced ventricular outputs. In the previous studies, many transducers were utilized to obtain informations of hemodynamic states for the automatic cardiac output control, But such automatic control systems with sensors have had reliability problems. We proposed a new sensorless automatic cardiac output control algorithm providing adequate cardiac output to the time-varying physiological demand without causing right atrial collapse, which is one of the critical problem in an active-filling type device. In-vitro tests were performed on a mock circulation system to evaluate the performance of the developed algorithm and the results show that the new algorithm satisfied the basic control requirements on the cardiac output response and the possibility of application of the developed algorithm to in vivo experiments.
It is needless to say that the nonlinear hemodynamic variables estimation is a very important study for the artificial heart. Even though it is important, there have not been satisfactory results which can be applied to the real world situations, In this paper, the problem of hemodynamic variables estimation for the moving-actuator type total artificial heart(MA-TAH) was studed. Multidimensional linear interpolation(MDI)scheme was used for the estimation. Proposed method was verified by in vitro test and showed good performance.
Pancreatic cancer is a highly fatal malignancy with a 5-year survival rate of < 10%. Endoscopic ultrasound (EUS) is a useful noninvasive tool for differential diagnosis of pancreatic malignancy and treatment decision-making. However, the performance of EUS is suboptimal, and its accuracy for differentiating pancreatic malignancy has increased interest in the application of artificial intelligence (AI). Recent studies have reported that EUS-based AI models can facilitate early and more accurate diagnosis than other preexisting methods. This article provides a review of the literature on EUS-based AI studies of pancreatic malignancies.
The electrocardiogram of frogs were obtained in winter (January), spring (April), summer (July) and autumn (September and November). Electrocardiograms were recorded applying electrodes to the atria, ventricle and apex of the heart by unipolar or bipolar leads. V wave was recorded prior to P wave, for the presence of the sinus venosus which controls the automaticity of the frog heart, in four seasons. Regardless of the leads or the position of the electrodes P wave was diphasic and wide. According to the rise of temperature the rate of heart beat was increased, and V-P and P-R interval were shortened. Two regression line between R-R interval and both V-P interval and P-R interval were drawn. These were calculated as V-P interval=1 0.276R-R $interva1+0.067{\pm}0.15$ (sec.) and P-R interval=0.179R-R $interva1+0.155{\pm}0.1$ (sec). From these calculation the larger gradient of V-P interval than P-R interval was suggestive that the heart rate is more dependent on the changes of V-P interval than that of P-R interval. Changes of the heart rate were also measured in four seasons and artificial temperatures. Two regression lines between the heart rate (H.H.) and both seasonal temperature (T) and artificial temperature, were drawn. These two lines were calculated as H.R.=20+3.71 (T-10) and H.R.=32+1.425 T respectively. From two gradients of the above equations it is considered that the changes of the heart rate in artificial temperature were milder than that in seasonal temperature. The number of RBC and WBC of frogs were measured in four seasons and a tendency of the changes was observed according to the seasonal variation.
Min Choon Tan;Yong Hao Yeo;Jia Wei Tham;Jian Liang Tan;Hee Kong Fong;Bryan E-Xin Tan;Kwan S Lee;Justin Z Lee
International Journal of Heart Failure
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v.6
no.2
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pp.76-81
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2024
Background and Objectives: Real-world clinical data, outside of clinical trials and expert centers, on adverse events related to the use of SyncCardia total artificial heart (TAH) remain limited. We aim to analyze adverse events related to the use of SynCardia TAH reported to the Food and Drug Administration (FDA)'s Manufacturers and User Defined Experience (MAUDE) database. Methods: We reviewed the FDA's MAUDE database for any adverse events involving the use of SynCardia TAH from 1/01/2012 to 9/30/2020. All the events were independently reviewed by three physicians. Results: A total of 1,512 adverse events were identified in 453 "injury and death" reports in the MAUDE database. The most common adverse events reported were infection (20.2%) and device malfunction (20.1%). These were followed by bleeding events (16.5%), respiratory failure (10.1%), cerebrovascular accident (CVA)/other neurological dysfunction (8.7%), renal dysfunction (7.5%), hepatic dysfunction (2.2%), thromboembolic events (1.8%), pericardial effusion (1.8%), and hemolysis (1%). Death was reported in 49.4% of all the reported cases (n=224/453). The most common cause of death was multiorgan failure (n=73, 32.6%), followed by CVA/other non-specific neurological dysfunction (n=44, 19.7%), sepsis (n=24, 10.7%), withdrawal of support (n=20, 8.9%), device malfunction (n=11, 4.9%), bleeding (n=7, 3.1%), respiratory failure (n=7, 3.1%), gastrointestinal disorder (n=6, 2.7%), and cardiomyopathy (n=3, 1.3%). Conclusions: Infection was the most common adverse event following the implantation of TAH. Most of the deaths reported were due to multiorgan failure. Early recognition and management of any possible adverse events after the TAH implantation are essential to improve the procedural outcome and patient survival.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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