Hossain, Al Amin;Islam, Md. Motaharul;Aazam, Mohammad;Lee, Seung-Jin;Huh, Eui-Nam
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.695-697
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2013
Medical data sharing is increasing due to treatment duplication which increases the cost of medication. Medical healthcare system has been improved to combine with cloud computing. It reduces treatment delay and the medical data error. However, the concern about the privacy protection of medical information is also significant. Medical information is more sensitive than other information because involuntary disclosure can affect in both personal and social life. Privacy cloud brokerage has conquered great attention for solving these problems. Our method provides a security model in the cloud computing environment that facilitates the exchange of medical records between assigned custodians. It allows doctors to obtain a complete patient medical records which can help to avoid duplication, reduce the medical error and healthcare cost as well. In addition, our method offers a trustworthy solution against the privacy violence.
Purpose: The objective of this study was to identify the moderating and mediating effects of transformational-leadership in the relationship between medication error management climate and error reporting intention. Methods: Participants in this study were 118 nurses from 11 hospitals in Korea. The scales of medication error management climate, transformational-leadership and error reporting intention of nurses were used in this study. Descriptive statistics, t-test, ANOVA, partial Pearson correlation coefficient, and stepwise multiple regression were used for data analysis. Results: Higher transformational leadership group members had higher error management climate (t=3.88~4.64, p<.001) and higher intention to error reporting (t=2.49, p=.014). There were significant positive correlations between subcategories of medication error management climate and transformational leadership (r=.37~.51, p<.001). But error reporting intention was related to the transformational leadership (r=.28 p=.002), two subcategories such as 'learn from error' (r=.26, p=.004) and 'medication error competence' (r=.25, p=.008) of medication error management climate. Transformational-leadership was a moderator and a mediator between medication error management climate and error reporting intention. Conclusion: Based on the results of this study, transformational-leadership promotion training program to construct medication error management climate and to improve error reporting intention should be needed.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.27
no.6
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pp.481-488
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2022
This study proposes compensation methods for the initial position error and torque ripple in vector control of two-phase hybrid stepping motors. Stepping motors have an asymmetrical structure due to misalignment, such as the eccentricity generated by the manufacturing and assembly process. When vector control is applied using the position information measured by an incremental encoder attached to the rotor shaft of such stepping motors, the following problems occur. First, an initial position error occurs during the forced excitation process for the initial rotor position alignment. Second, torque ripple corresponding to the mechanical rotation frequency is generated. In this study, these non-ideal phenomena that occur in vector control of the stepping motor are analyzed, and compensation methods are proposed to eliminate them. The validity of the proposed initial position error and torque ripple compensation methods is verified through experiments on a two-phase hybrid stepping motor drive system.
The purpose of this study was to present simulation training model for general X-ray examinations and to analyze the errors that occur during the simulation training. From 2012 to 2018, a total of 183 students (77 men and 106 women) participated. The simulated X-ray system used computed radiography (CR) system. The contents of simulation training were patient's care, X-ray examinations accuracy, images stability, etc. As a result, it were found that the patient's position setting error, the accuracy error of the X-ray beam central ray, the image receptor's size and setting error, the error of the grid use, the marking error, and the error of X-ray exposure technical factors. It is expected that improved practical general X-ray examinations training of radiographer will be needed, focusing on these errors, so that we could contribute to the health care of the people by providing precise examinations and high quality medical service.
Rahman, Mohammad Mahfujur;Kim, Chan Hyeong;Huh, Hyun Do;Kim, Seonghoon
Progress in Medical Physics
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v.30
no.4
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pp.128-138
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2019
Purpose: Segmental analysis of volumetric modulated arc therapy (VMAT) is not clinically used for compositional error source evaluation. Instead, dose verification is routinely used for plan-specific quality assurance (QA). While this approach identifies the resultant error, it does not specify which machine parameter was responsible for the error. In this research study, we adopted an approach for the segmental analysis of VMAT as a part of machine QA of linear accelerator (LINAC). Methods: Two portal dose QA plans were generated for VMAT QA: a) for full arc and b) for the arc, which was segmented in 12 subsegments. We investigated the multileaf collimator (MLC) position and dosimetric accuracy in the full and segmented arc delivery schemes. A MATLAB program was used to calculate the MLC position error from the data in the dynalog file. The Gamma passing rate (GPR) and the measured to planned dose difference (DD) in each pixel of the electronic portal imaging device was the measurement for dosimetric accuracy. The eclipse treatment planning system and a MATLAB program were used to calculate the dosimetric accuracy. Results: The maximum root-mean-square error of the MLC positions were <1 mm. The GPR was within the range of 98%-99.7% and was similar in both types of VMAT delivery. In general, the DD was <5 calibration units in both full arcs. A similar DD distribution was found for continuous arc and segmented arcs sums. Exceedingly high DD were not observed in any of the arc segment delivery schemes. The LINAC performance was acceptable regarding the execution of the VMAT QA plan. Conclusions: The segmental analysis proposed in this study is expected to be useful for the prediction of the delivery of the VMAT in relation to the gantry angle. We thus recommend the use of segmental analysis of VMAT as part of the regular QA.
The effect of setup uncertainties on CTV dose and the correlation between setup uncertainties and setup margin were evaluated by Monte Carlo based numerical simulation. Patient specific information of IMRT treatment plan for rectal cancer designed on the VARIAN Eclipse planning system was utilized for the Monte Carlo simulation program including the planned dose distribution and tumor volume information of a rectal cancer patient. The simulation program was developed for the purpose of the study on Linux environment using open source packages, GNU C++ and ROOT data analysis framework. All misalignments of patient setup were assumed to follow the central limit theorem. Thus systematic and random errors were generated according to the gaussian statistics with a given standard deviation as simulation input parameter. After the setup error simulations, the change of dose in CTV volume was analyzed with the simulation result. In order to verify the conventional margin recipe, the correlation between setup error and setup margin was compared with the margin formula developed on three dimensional conformal radiation therapy. The simulation was performed total 2,000 times for each simulation input of systematic and random errors independently. The size of standard deviation for generating patient setup errors was changed from 1 mm to 10 mm with 1 mm step. In case for the systematic error the minimum dose on CTV $D_{min}^{stat{\cdot}}$ was decreased from 100.4 to 72.50% and the mean dose $\bar{D}_{syst{\cdot}}$ was decreased from 100.45% to 97.88%. However the standard deviation of dose distribution in CTV volume was increased from 0.02% to 3.33%. The effect of random error gave the same result of a reduction of mean and minimum dose to CTV volume. It was found that the minimum dose on CTV volume $D_{min}^{rand{\cdot}}$ was reduced from 100.45% to 94.80% and the mean dose to CTV $\bar{D}_{rand{\cdot}}$ was decreased from 100.46% to 97.87%. Like systematic error, the standard deviation of CTV dose ${\Delta}D_{rand}$ was increased from 0.01% to 0.63%. After calculating a size of margin for each systematic and random error the "population ratio" was introduced and applied to verify margin recipe. It was found that the conventional margin formula satisfy margin object on IMRT treatment for rectal cancer. It is considered that the developed Monte-carlo based simulation program might be useful to study for patient setup error and dose coverage in CTV volume due to variations of margin size and setup error.
This research paper introduces the application and implementation of medical decision metrics that classifies medical decision-making into four different metrics using statistical diagnostic tools, such as confusion matrix, normal distribution, Bayesian prediction and Receiver Operating Curve(ROC). In this study, the metrics are developed based on cross-section study, cohort study and case-control study done by systematic literature review and reformulated the structure of type I error, type II error, confidence level and power of detection. The study proposed implementation strategies for 10 quality improvement activities via 14 medical decision metrics which consider specificity and sensitivity in terms of ${\alpha}$ and ${\beta}$. Examples of ROC implication are depicted in this paper with a useful guidelines to implement a continuous quality improvement, not only in a variable acceptance sampling in Quality Control(QC) but also in a supplier grading score chart in Supplier Chain Management(SCM) quality. This research paper is the first to apply and implement medical decision-making tools as quality improvement activities. These proposed models will help quality practitioners to enhance the process and product quality level.
Purpose : This study was to evaluate the influence of slice thickness of computed tomography (CT) and rapid protyping (RP) type on the accuracy of 3-dimensional medical model. Materials and Methods: Transaxial CT data of human dry skull were taken from multi-detector spiral CT. Slice thickness were 1, 2, 3 and 4 mm respectively. Three-dimensional image model reconstruction using 3-D visualization medical software (V-works /sup TM/ 3.0) and RP model fabrications were followed. 2-RP models were 3D printing (Z402, Z Corp., Burlington, USA) and Stereolithographic Apparatus model. Linear measurements of anatomical landmarks on dry skull, 3-D image model, and 2-RP models were done and compared according to slice thickness and RP model type. Results: There were relative error percentage in absolute value of 0.97, 1.98,3.83 between linear measurements of dry skull and image models of 1, 2, 3 mm slice thickness respectively. There was relative error percentage in absolute value of 0.79 between linear measurements of dry skull and SLA model. There was relative error difference in absolute value of 2.52 between linear measurements of dry skull and 3D printing model. Conclusion: These results indicated that 3-dimensional image model of thin slice thickness and stereolithographic RP model showed relative high accuracy.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.33
no.7
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pp.565-570
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2016
This paper presents the characteristics related to needle insertion of a robotic device for the automated biopsy procedure. The automated biopsy device, a main component of the robotic needle insertion type intervention system, allows performance of the full biopsy procedure, except for anesthesia, without direct handling of a radiologist or a tele-operated control. In this study, the needle length parameters corresponding to various insertion depths and precision for needle insertion of the automated biopsy device, are discussed. There were two combinations of needle length parameters for appropriate needle insertion and motion capture-based measurement was performed; 0.156 mm error for the 90 mm length commanded insertion displacement was measured. The pre-defined goal is a maximum 1 mm error and thus our measured error is within the acceptable range. In the repeatability check, it was also shown that the device can implement a highly accurate insertion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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