병리 정보시스템(Pathological Information System: PIS)은 매일 수천 장씩 생산되는 환자 병리 이미지를 관리하는데 활용되고 있으며, 이 이미지 정보들을 어떻게 효과적으로 처리할 것인지는 병리 정보 처리에 있어서 중요한 연구 과제 중 하나이다. 이미지의 외곽선을 추출하는 것은 병리 이미지 처리에 있어 가장 중요한 작업이지만 현재 사용되는 알고리즘은 정확도에 있어 많은 개선점을 가지므로, 본 논문에서는 이미지의 외곽선 검측에 있어서 기존의 Canny 알고리즘의 원리를 바탕으로 적응적 임계값 설정이 가능하며 눈금자를 임계값 설정의 기준으로 삼는 방식을 제안하여 기존 외곽선 추출 방식보다 정확한 방식을 제안한다. 제안 방식은 기존 방식과의 비교실험을 통해 성능을 검증하였으며, 이 실험에서는 임의로 선정된 병리 이미지 군, 기존 방식으로는 식별이 제한되었던 병리 이미지 군 및 의도적으로 노이즈를 추가한 이미지 군을 대상으로 실험하였고, 실험 결과를 비교하여 제안하는 이미지 외곽선 식별 방식의 향상된 성능을 증명했다.
Rehman, Faisal;Khalid, Osman;Haq, Nuhman ul;Khan, Atta ur Rehman;Bilal, Kashif;Madani, Sajjad A.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.2910-2925
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2017
Inadequate and inappropriate intake of food is known to cause various health issues and diseases. Due to lack of concise information about healthy diet, people have to rely on medicines instead of taking preventive measures in food intake. Due to diversity in food components and large number of dietary sources, it is challenging to perform real-time selection of diet patterns that must fulfill one's nutrition needs. Particularly, selection of proper diet is critical for patients suffering from various diseases. In this article, we highlight the issue of selection of proper diet that must fulfill patients' nutrition requirements. To address this issue, we present a cloud based food recommendation system, called Diet-Right, for dietary recommendations based on users' pathological reports. The model uses ant colony algorithm to generate optimal food list and recommends suitable foods according to the values of pathological reports. Diet-Right can play a vital role in controlling various diseases. The experimental results show that compared to single node execution, the convergence time of parallel execution on cloud is approximately 12 times lower. Moreover, adequate accuracy is attainable by increasing the number of ants.
The most basic means of communication among humans is a voice. Without speaking of voice technologies, we found it is important and convenient to use a voice in everyday life. But. in consideration to speech recognition systems, we can't always desire a normal voice input as input signal to the system. Generally speaking. a pathological voice as against a normal which is a voice with a problem in the larynx. could be also special case of input voice. Of course, but the distortion of a speech signal by environmental effects i.e., noise or transmission channel was a raised problem. we will take up a pathological voices with laryngeal disease which is essential distortion factor in voice. Also, we are to find out the difference of acoustic parameters distribution between normal and pathological voice by a statistical method in our research.
The purpose of this research is to analyze the characteristics of bureaucracy on library structure and then to review typologies and parthological phenomena, their following aspects of securities of library. The most important characteristics of library bureaucracy is its strong speciality and needs regurality and its hierarchic power systems. We can separate its systems from machine bureaucracy and professional bureaucracy. and the bureaucratic systems are attended with controls, observance of rules, and pathological phenomena by entrusting sombody with power, etc. To revise these pathological phenomena of the library structure, the following items must be included. First, librarians should be given with professional authority. Second, all librarians should participate in decision-making. Thirdly, it is desirable that the communication should upward communication and lateral communication much more preferable than downward communication. Fourthly, professional. librarians must be maintained with compensation systems. Fifthly, they must be 'PROACTIVE LIBRARIAN' who cope with any given circumstances.
UNGUREANU, Ovidiu Costica;POPESCU, Marius-Constantin;CIOBANU, Daniela;UNGUREANU, Elena;SARLA, Calin Gabriel;CIOBANU, Alina-Elena;TODINCA, Paul
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.171-180
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2021
Currently, hospitals and medical practices have a large amount of unstructured information, gathered in time at each ward or practice by physicians in a wide range of medical branches. The data requires processing in order to be able to extract relevant information, which can be used to improve the medical system. It is useful for a physician to have access to a patient's entire medical history when he or she is in an emergency situation, as relevant information can be found about the patient's problems such as: allergies to various medications, personal history, or hereditary collateral conditions etc. If the information exists in a structured form, the detection of diseases based on specific symptoms is much easier, faster and with a higher degree of accuracy. Thus, physicians may investigate certain pathological profiles and conduct cohort clinical trials, including comparing the profile of a particular patient with other similar profiles that already have a confirmed diagnosis. Involving information technology in this field will change so the time which the physicians should spend in front of the computer into a much more beneficial one, providing them with the possibility for more interaction with the patient while listening to the patient's needs. The expert system, described in the paper, is an application for medical diagnostic of the most frequently met conditions, based on logical programming and on the theory of probabilities. The system rationale is a search item in the field basic knowledge on the condition. The web application described in the paper is implemented for the ward of pathological anatomy of a hospital in Romania. It aims to ease the healthcare staff's work, to create a connection of communication at one click between the necessary wards and to reduce the time lost with bureaucratic proceedings. The software (made in PHP programming language, by writing directly in the source code) is developed in order to ease the healthcare staff's activity, being created in a simpler and as elegant way as possible.
본 연구에서는 병리진단 시 참여자들의 지식과 의견을 효과적으로 교환할 수 있는 온톨로지를 구축하고. 구축한 온톨로지를 기반으로 진단절차를 전산화하는 PathOnt 시스템을 개발하였다. PathOnt 시스템은 재활용 가능한 온톨로지를 사용함으로써 여러 전문가들 간의 의사소통과 지식공유의 문제를 극복하였으며, 다 층위로 구현하여 웹 어플리케이션으로써의 비전도 제시하였다
Non-proliferative diabetic retinopathy is a representative complication of diabetic patients and is known to be a major cause of impaired vision and blindness. There has been ongoing research on automatic detection of diabetic retinopathy, however, there is also a growing need for research on an automatic severity classification system. This study proposes an automatic detection system for pathological symptoms of diabetic retinopathy such as microaneurysms, retinal hemorrhage, and hard exudate by applying the Faster R-CNN technique. An automatic severity classification system was devised by training and testing a Random Forest classifier based on the data obtained through preprocessing of detected features. An experiment of classifying 228 test fundus images with the proposed classification system showed 97.8% accuracy.
본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 X-선 흉부 영상의 병변 검출 시스템을 제안하였다. 집단 신체검사에서 방사선 전문의는 많은 양의 X-선 흥부 영상을 관찰하여 병변 유ㆍ무를 검사한다. 여기서 X-선 흥부 영상에서 병변을 검출하는 일은 매우 많은 시간을 요구하며, 사람이 하기에는 단순하고 지루한 작업이다. 특히, 필름의 크기가 작기 때문에 병변의 진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 디지털 영상처리와 신경회로망을 이용하여 X-선 흥부 영상으로부터 병변을 자동으로 검출하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 영상 픽셀 샘플링(image sampling), 메디언 필터(median filter), 신경회로망을 이용한 영상 등화(image equalization)와 병변 검출 과정을 포함하고 있다.
최근 들어 검체 관리의 부실 및 병리 정보의 불일치 등으로 의료사고가 증가하고 있다. 또한, 향후 불치병 치료와 신약 개발의 결과 검증을 위해 많은 병기 조직의 수요가 예측되며, 환자의 병력, 투약 정보, 검사결과에 따른 맞춤형 의료용 병기 관리가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 RFID를 기반하여 U-Healthcare 환경을 지원할 수 있는 바이오 병리조직 통합 프린팅 시스템을 제안하였다. 바이오 병리조직의 검사, 관리 시스템 지원을 통해 효율적 업무와 비용 절감 기대되며, 무엇보다도 의료사고를 원천적으로 방지할 수 있는 시스템으로 활용될 것이다.
Recently, there have been researches to automate processing and analysing images in the medical field using image processing technique, a fast communication network, and high performance hardware. In this paper, we propose a system to be able to analyze morphological abnormality of red-blood cells for peripheral blood image using image processing techniques. To do this, we segment red-blood cells in the blood image acquired from microscope with CCD camera and then extract UNL fourier features to classify them into 15 classes. We reduce the number of multi-variate features using PCA to construct a more efficient classifier. Our system has the best performance in recognition rate, compared with two other algorithms, LVQ3 and k-NN. So, we show that it can be applied to a pathological guided system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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