International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.171-176
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2022
A dramatic rise in the number of people dying from heart disease has prompted efforts to find a way to identify it sooner using efficient approaches. A variety of variables contribute to the condition and even hereditary factors. The current estimate approaches use an automated diagnostic system that fails to attain a high level of accuracy because it includes irrelevant dataset information. This paper presents an effective neural network with convolutional layers for classifying clinical data that is highly class-imbalanced. Traditional approaches rely on massive amounts of data rather than precise predictions. Data must be picked carefully in order to achieve an earlier prediction process. It's a setback for analysis if the data obtained is just partially complete. However, feature extraction is a major challenge in classification and prediction since increased data increases the training time of traditional machine learning classifiers. The work integrates the CNN-MDRP classifier (convolutional neural network (CNN)-based efficient multimodal disease risk prediction with TANFIS (tuned adaptive neuro-fuzzy inference system) for earlier accurate prediction. Perform data cleaning by transforming partial data to informative data from the dataset in this project. The recommended TANFIS tuning parameters are then improved using a Laplace Gaussian mutation-based grasshopper and moth flame optimization approach (LGM2G). The proposed approach yields a prediction accuracy of 98.40 percent when compared to current algorithms.
The heart disease taking the second place of the cause of the death of modern people is a terrible disease that makes sudden death without noticing. To judge the aortic valve disease of heart diseases a name of disease was diagnosed using psychological data provided from physioNet. Aortic valve is a valve of the area that blood is spilled from left ventricle to aorta. Aortic stenosis of heart troubles is a disease when the valve does not open appropriately in contracting the left ventricle to aorta due to narrowed aortic valve. In this paper, 3126 samples of cardiac sound data were used as an experiment data composed of 180 characteristics including normal people and aortic valve stenosis patients. To diagnose normal and aortic valve stenosis patients, NEWFM was utilized. By using an average method of weight as an feature selection method of NEWFM, the result shows 91.0871% accuracy.
One hundred eighty-eight patients[August.23,1988,through July.30,1994 underwent aortic[AVR , mitral[MVR , or double [DVR valve replacement with the St.Jude Medical prosthesis. The author analyzed 100 patients with valvular heart disease,who underwent valve replacement with the St.Jude Medical prothesis from 1990 to 1994, at Hanyang University hospital Cardiovascular department. Information on volume and functional change of the heart chamber can be obtained by cardiac echocardiography and cartheterization. Out of 100 patients, 40 patients were male[40% and 60 patients were female [60% . Age ranged from 13 years to 68 years, with mean age of 42.6 years. Mean height was 160.3cm and mean body weight was 54.9Kg. According to NYHA functional classification, class III is most frequent and 60 patients could be classfied under it. MVR [involved Redo MVR was performed in 40 patients, AVR [involved Redo AVR was performed in 18 patients, and DVR [involved Redo DVR was performed in 42 patients. Warfarin [Coumadin anticoagulation was recommended for all patients. Life long warfarin anticoagulation was necessary to all patients who underwent valve replacement with St.Jude Medical prosthesis. Ideal prothrombin time was maintained about 30% during warfarinization. There were no case of mechanical failure. It followed a comparison of echocardiography before and after valve replacement at Hanyang University hospital [30 patients and a preoperative evaluation of cardiac catheterization and angiography [64 patients . The St.Jude Medical cardiac valve is a viable alternative in the surgical therapy of valvular heart disease.
ECG limb lead II signal widely used to diagnosis heart diseases and it is essential to detect ECG events (onsets, offsets and peaks of the QRS complex P wave and T wave) and extract them from ECG signal for heart diseases diagnoses. However, it is very difficult to develop standardized feature extraction formulas since ECG signals are varying on patients and disease types. In this paper, simple feature extraction method from normal and abnormal types of ECG signals is proposed. As a signal features, heart rate, PR interval, QRS interval, QT interval, interval between S wave and baseline, and T wave types are extracted. To show the validity of proposed method, Right Bundle Branch Block (RBBB), Left Bundle Branch Block (LBBB), Sinus Bradycardia, and Sinus Tachycardia data from MIT-BIH arrhythmia database are used for feature extraction and the extraction results showed higher extraction capability compare to conventional formula based extraction method.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.17
no.4
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pp.845-851
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2003
The objective is to establish the standard of criteria for differential diagnosis of signs and symptoms. This study selected signs and symptoms related to heart which stands for Fire(火) as a kind of five phase(五行). Eleven experts was asked to evaluate the adequateness of criteria which was developed by Korea Institute of Oriental Medicine(KIOM) and to suggest the amendment of them. To implement the study, we used the questionnaire which asks about the diagnosis criteria for an insufficiency of the heart-qi(心氣虛證), deficiency of the heart blood(心血氣證), deficiency of the heart-yin(心陰虛證), insufficiency of the heart-yang(心陽虛證), exuberant fire due to hyperactivity of the heart(心火亢盛證), stagnation of the heart blood(心血瘀阻證), heart disturbed by phlegm-fire(痰火擾心證), attack of the heart by retainedfluid(水氣凌心證). Every criteria consists of primary symptoms, secondary symptoms, tongue findings. and pulse findings. In perspectives of the classification of patterns for signs and symptoms and criteria for diagnosis, the result shows that the previous standard doesn't have so many problem. So many of experts were agree with the criteria which was suggested but the trend is that they use, in their actual practice, less than the criteria. Additionally, they pointed that every element in a criterion should have the different weight value, criteria for the overlapped pattern should be added, and, in future, criteria which are based on clinical investigation should be established.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.1
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pp.37-43
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2020
Recently, many researches have been actively to diagnose symptoms of heart disease using ECG signal, which is an electrical signal measuring heart status. In particular, the electrocardiogram signal can be used to monitor and diagnose arrhythmias that indicates an abnormal heart status. In this paper, we proposed 1-D convolutional neural network for arrhythmias classification systems. The proposed model consists of deep 11 layers which can learn to extract features and classify 5 types of arrhythmias. The simulation results over MIT-BIH arrhythmia database show that the learned neural network has more than 99% classification accuracy. It is analyzed that the more the number of convolutional kernels the network has, the more detailed characteristics of ECG signal resulted in better performance. Moreover, we implemented a practical application based on the proposed one to classify arrythmias in real-time.
Repairs of atrial septal defect utilizing cardiopulmonary bypass were performed in 50 adults, ranging age from 16 to 53 years, since April 1986 up to October 1994. They occupied 38.8% of all adult congenital heart disease operated in the same period. Preoperatively, 16 patients were functional class II, 12 patients class III and 4 patients class IV[New York Heart Association Classification , respectively. Five patients combined with atrial fibrillation and the remainders revealed regular sinus rhythm. Cardiac catheterizations were performed in 43 out of 50 patients, and revealed a systolic pulmonary arterial pressure in excess of 51 mmHg in 4 patients but none had reversed shunt. 40 patients[80% were repaired with patch closure and remainings were repaired with direct closure. 49 patients were followed up for 2 months up to 102 months[average 55 months . A comparison of the preoperative and postoperative functional class demonstrated a mean decrease of one NYHA functional level[2.5$\pm$0.63 to 1.4$\pm$0.56 . There was no operative mortality. One patient died during the follow-up period and the death was unrelated to heart disease. Operative treatment is indicated for repair of atrial septal defect with left to right shunt in the adult patient and a considerable clinical improvement can be anticipitated with low mortality.
Objective : By establishing the Five Viscera Source Point Acupuncture as the targeted acupuncture treatment for stadardization, as the first step, this study was conducted to sort the indications of each acupuncture remedies, which can be referred as one of the most important factors in acupuncture treatment, based on Yeoungchu. Method : This study selected only the contents related to indications of five viscera, by extracting the relevant sentences from Yeoungchu using the search words Liver(Liver Meridian, First Yin), Heart(Pericardium, Heart Meridian, Second Yin), Spleen(Spleen meridian, Third Yin), Lung(Lung Meridian, Third Yin), and Kidney(Kidney Meridian, Second Yin). Result & Conclusion : 1. We selected and extracted text related to liver disease from Chapter 16, heart (pericardium) disease from Chapter 16, spleen disease from Chapter 19, lung disease from Chapter 17, and finally kidney disease from Chapter 17 of Yeoungchu. 2. The basic theory of applying Five Viscera Source Point Acupuncture to five viscera diseases is first assorting the diseases according to its state (i.e. deficiency or excess), then draining the source point of the appropriate viscus in case of excess, or supplementing the source point of the appropriate viscus in case of deficiency. 3. For the correct application of Five Viscera Source Point Acupuncture, the classification of the disease, not only the judgement on its state, must be presented systematically and synthetically in combination with Four Examinations. Therefore the follow-up studies needs to be conducted.
From July 1983 to December 1992, 145 patients with mitral valvular disease underwent open heart surgery at Chonbuk National University Hospital. Of these patients, 89 patients[61.4%] required mitral valve replacement. 56 patients [38.6 %] had mitral valve repair. There were 32 women and 24 men and the mean age was 34.3 years[range 6 years to 62 years].There were 23 cases of pure mitral stenosis, 19 cases of mitral regurgitation and 14 cases of mixedmitral valvular disease. The mean duration of symptom was 4.53 years and mean mitral valvularorifice diameter[in cases of pure stenosis and mixed mitral valvular lesion] was 0.96 cm. According to the NYHA classification, the distribution of patients preoperatively was as follows; class IIa, 15 patients; class lib, 17 patients; class III, 22 patients; class IV, 2 patients. Four patients[7%] had an embolic history preoperatively. 24 patients[ 43 %] were in atrial fibrillation. In cases of pure mitral stenosis, the technique used included open mitral commissurotomy[21atients], open mitral commissurotomy with mitral annuloplasty[2 patients]. In mixed mitral valvular disease, open mitral commissurotomy[ll patients] and open mitral commissurotomy with mitral annuloplasty[l patient] were performed. In cases of mitral regurgitation, mitral annuloplasty[5 patients], mitral valvuloplasty[6 patients], mitral annuloplasty with valvuloplasty [3 patients] and ring annuloplasty [5 patients] were performed.There was one perioperative death related to acute renal failure and sepsis. One late death was occurred related to heart failure after 10 months postoperatively. One patient required reoperation due to restenosis and no embolic episode was occured. After operation, 34 patients were in NYHA functional class I, 20 patients were in class IIa.
Ye, Zi;Kumar, Yogan J.;Sing, Goh O.;Song, Fengyan;Ni, Xianda;Wang, Jin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.500-521
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2021
Echocardiography, an ultrasound scan of the heart, is regarded as the primary physiological test for heart disease diagnoses. How an echocardiogram is interpreted also relies intensively on the determination of the view. Some of such views are identified as standard views because of the presentation and ease of the evaluations of the major cardiac structures of them. However, finding valid cardiac views has traditionally been time-consuming, and a laborious process because medical imaging is interpreted manually by the specialist. Therefore, this study aims to speed up the diagnosis process and reduce diagnostic error by providing an automated identification of standard cardiac views based on deep learning technology. More importantly, based on a brand-new echocardiogram dataset of the Asian race, our research considers and assesses some new neural network architectures driven by action recognition in video. Finally, the research concludes and verifies that these methods aggregating dynamic information will receive a stronger classification effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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