의료기기의 오작동이나 고장은 인명 피해나 큰 상해가 발생할 수 있으므로 안전성 확보가 필수적인 분야이다. 이를 위해 국제표준을 제정하고 준수하도록 하고 있지만 이들 표준은 상호의존적이고 특히, 안전성 분석 활동의 경우 시간, 노력, 비용이 많이 소요되어 표준 활동을 통합하고 커스터마이징할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 의료기기 소프트웨어 개발 단계별 수행 활동과 안전성 프로세스의 활동을 통합하였다. 통합된 프로세스를 통해 하나의 프로세스로 체계적인 관리가 가능하며, STPA 기법을 기반으로 하는 프로세스 단계별로 가이드가 제공되어 안전성 활동을 효과적으로 수행할 수 있다.
A new medical materials scheduling system and its modeling method for the complex rescue are presented. Different from other similar system, first both the BeiDou Satellite Communication System (BSCS) and the Special Fiber-optic Communication Network (SFCN) are used to collect the rescue requirements and the location information of disaster areas. Then all these messages will be displayed in a special medical software terminal. After that the bipartite graph models are utilized to compute the optimal scheduling of medical materials. Finally, all these results will be transmitted back by the BSCS and the SFCN again to implement a fast guidance of medical rescue. The sole drug scheduling issue, the multiple drugs scheduling issue, and the backup-scheme selection issue are all utilized: the Kuhn-Munkres algorithm is used to realize the optimal matching of sole drug scheduling issue, the spectral clustering-based method is employed to calculate the optimal distribution of multiple drugs scheduling issue, and the similarity metric of neighboring matrix is utilized to realize the estimation of backup-scheme selection issue of medical materials. Many simulation analysis experiments and applications have proved the correctness of proposed technique and system.
10개의 다중 홀(Hall)소자를 이용하여 요골동맥에 놓여진 영구자석의 위치 변화에 따른 전압의 변화를 전기적 신호로 얻었다.전기적 신호는 맥의 파형 신호를 의미하며 이들을 다시 회로의 하드웨어를 통해 신호들을 미분하여 자장의 변화 신호만 얻었다.소프트웨어를 통해 위치 변화에 따른 자장 변화의 크기에 따라 그 형태를 3차원 영상을 얻어 착용형 맥진기로서의 개발 가능성을 보여주었다.
다양한 의료 IoT 디바이스들이 등장함에 따라 개인의 의료 데이터를 수집하고, 수집된 개인 의료 데이터로부터 개인 건강 상태를 분석할 수 있게 되었다. 그러나, 건강 평가 항목에 따라 하드웨어 및 소프트웨어 설계가 결정되어 개발 난이도가 높다. 본 논문에서는 의료 데이터를 수집하고 수집한 의료 데이터를 분석하여 건강 평가를 하는 다양한 시스템들을 개발하는데, 범용적으로 활용될 수 있는 플랫폼 설계를 제안한다. 이를 위해, 먼저 범용 건강 평가 모델인 건강 인덱스 계산 메트릭을 정의한다. 그리고, 제시된 범용 건강 인덱스를 기반으로 다양한 측면에서 건강을 평가할 때 필요한 하드웨어 플랫폼 및 소프트웨어 플랫폼 설계 모델을 제안한다. 또한, 제안된 플랫폼을 이용하여 레인보우 변기 시스템을 개발한 사례를 통하여, 플랫폼의 실용적 적용성을 평가한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권11호
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pp.338-344
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2021
The recently continuous enhancement and development in the biomedical side for the betterment of human life. The Wireless Body Area Networks is a significant tool for the current researcher to design and transfer data with greater data rates among the sensors and sensor nodes for biomedical applications. The core area for research in WBANs is power efficiency, battery-driven devices for health and medical, the Charging limitation is a major and serious problem for the WBANs.this research work is proposed to find out the optimal solution for battery-friendly technology. In this research we have addressed the solution to increasing the battery lifetime with variable data transmission rates from medical equipment as Wireless Endoscopy Capsules, this device will analyze a patient's inner body gastrointestinal tract by capturing images and visualization at the workstation. The second major issue is that the Wireless Endoscopy Capsule based systems are currently not used for clinical applications due to their low data rate as well as low resolution and limited battery lifetime, in case of these devices are more enhanced in these cases it will be the best solution for the medical applications. The main objective of this research is to power optimization by reducing the power consumption of the battery in the Wireless Endoscopy Capsule to make it battery-friendly. To overcome the problem we have proposed the algorithm for "Battery Friendly Algorithm" and we have compared the different frame rates of buffer sizes for Transmissions. The proposed Battery Friendly Algorithm is to send the images on average frame rate instead of transmitting the images on maximum or minimum frame rates. The proposed algorithm extends the battery lifetime in comparison with the previous baseline proposed algorithm as well as increased the battery lifetime of the capsule.
Objective: This study aimed to estimate the clinical effects of different types of bone-anchored maxillary protraction devices by using a network meta-analysis. Methods: We searched seven databases for randomized and controlled clinical trials that compared bone-anchored maxillary protraction with tooth-anchored maxillary protraction interventions or untreated groups up to May 2021. After literature selection, data extraction, and quality assessment, we calculated the mean differences, 95% confidence intervals, and surface under the cumulative ranking scores of eleven indicators. Statistical analysis was performed using R statistical software with the GeMTC package based on the Bayesian framework. Results: Six interventions and 667 patients were involved in 18 studies. In comparison with the tooth-anchored groups, the bone-anchored groups showed significantly more increases in Sella-Nasion-Subspinale (°), Subspinale-Nasion-Supramentale(°) and significantly fewer increases in mandibular plane angle and the labial proclination angle of upper incisors. In comparison with the control group, Sella-Nasion-Supramentale(°) decreased without any statistical significance in all treated groups. IMPA (angle of lower incisors and mandibular plane) decreased in groups with facemasks and increased in other groups. Conclusions: Bone-anchored maxillary protraction can promote greater maxillary forward movement and correct the Class III intermaxillary relationship better, in addition to showing less clockwise rotation of mandible and labial proclination of upper incisors. However, strengthening anchorage could not inhibit mandibular growth better and the lingual inclination of lower incisors caused by the treatment is related to the use of a facemask.
현대의 의료분야는 스마트기기의 확산과 통신 기술의 발달로 스마트화 됨에 따른 의료보안 문제가 대두되고 있다. 그 중에서 원격의료는 의사-의사 간(D2D, Doctor to Doctor), 의사-환자 간(D2P, Doctor to Patient) 의료정보가 상호 교환되기 때문에 원격의료에서 발생할 수 있는 보안위험을 식별, 평가 및 통제하기 위한 위험관리 방안이 필요하다. 본 논문에서는 1차 의원, 보건소, 보건지소, 보건진료소 등에서 운용하고 있는 원격의료기기와 원격의료시스템을 현장에서 확인 한 결과를 토대로 공격트리(Attack tree) 방법론을 적용하여 원격의료에서 발생할 수 있는 보안위험 분석 및 평가 방법을 연구 제안한다.
In this paper, for efficient parking control, in an Arduino environment, an intelligent parking control prototype was implemented to provide parking control and parking guidance information using HC-SR2O4 and RC522. The main elements of intelligent parking control are vehicle recognition sensors, parking control facilities, and integrated operating software. Whether the vehicle is parked on the parking surface may be confirmed through sensor or intelligent camera image analysis. Parking control equipment products include parking guidance and parking available display devices, vehicle number recognition cameras, and intelligent parking assistance systems. This paper applies and implements ultrasonic sensors and RFID concepts based on Arduino, recognizes registered vehicles, and displays empty spaces. When a vehicle enters a parking space to handle this function, the automatic parking management system distinguishes the registered vehicle from the external vehicle through the RC522 sensor. In addition, after checking whether the parking slot is empty, the HC-SR204 sensor is displayed through the LED so that the driver can visually check it. RFID is designed to check the parking status of the server in real time and provide the driver with optimal route service to the parking slot.
This review aims to provide a brief, comprehensive overview of advanced technologies of nuclear medicine physics, with a focus on recent developments from both hardware and software perspectives. Developments in image acquisition/reconstruction, especially the time-of-flight and point spread function, have potential advantages in the image signal-to-noise ratio and spatial resolution. Modern detector materials and devices (including lutetium oxyorthosilicate, cadmium zinc tellurium, and silicon photomultiplier) as well as modern nuclear medicine imaging systems (including positron emission tomography [PET]/computerized tomography [CT], whole-body PET, PET/magnetic resonance [MR], and digital PET) enable not only high-quality digital image acquisition, but also subsequent image processing, including image reconstruction and post-reconstruction methods. Moreover, theranostics in nuclear medicine extend the usefulness of nuclear medicine physics far more than quantitative image-based diagnosis, playing a key role in personalized/precision medicine by raising the importance of internal radiation dosimetry in nuclear medicine. Now that deep-learning-based image processing can be incorporated in nuclear medicine image acquisition/processing, the aforementioned fields of nuclear medicine physics face the new era of Industry 4.0. Ongoing technological developments in nuclear medicine physics are leading to enhanced image quality and decreased radiation exposure as well as quantitative and personalized healthcare.
Recently, the rapid development of artificial intelligence technology, many studies are being conducted to predict the risk of heart disease in order to lower the mortality rate of cardiovascular diseases worldwide. This study presents exercise or dietary improvement contents in the form of a software app or web to patients with cardiovascular disease, and cardiovascular disease through digital devices such as mobile phones and PCs. LR, LDA, SVM, XGBoost for the purpose of developing "Life style Improvement Contents (Digital Therapy)" for cardiovascular disease care to help with management or treatment We compared and analyzed cardiovascular disease prediction models using machine learning algorithms. Research Results XGBoost. The algorithm model showed the best predictive model performance with overall accuracy of 80% before and after. Overall, accuracy was 80.0%, F1 Score was 0.77~0.79, and ROC-AUC was 80%~84%, resulting in predictive model performance. Therefore, it was found that the algorithm used in this study can be used as a reference model necessary to verify the validity and accuracy of cardiovascular disease prediction. A cardiovascular disease prediction analysis algorithm that can enter accurate biometric data collected in future clinical trials, add lifestyle management (exercise, eating habits, etc.) elements, and verify the effect and efficacy on cardiovascular-related bio-signals and disease risk. development, ultimately suggesting that it is possible to develop lifestyle improvement contents (Digital Therapy).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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