In 1959, Satomura used spectral Doppler ultrasound to express the velocity of red blood cells according to time change, and Kato defined a zero-base line that could tell the direction of blood flow, making it possible to know the direction of blood flow. This became the basis for the widely used classifications of Triphasic, Biphasic, and Monophasic. However, the above classification has limitations that confuse users with the meaning and timing of use in a clinical environment. As a result, the American Society for Vascular Medicine (SVM) and the Society for Vascular Ultrasound (SVU) A consensus document on Doppler waveform analysis was declared by the joint committee. This study tried to review this consensus and to suggest nomenclature and modifiers that can be used in the domestic vascular ultrasound clinical field. The joint committee formed by SVM and SVU recommended that the use of the triphasic waveform and the biphasic waveform be used as a multiphasic waveform rather than being used due to the ambiguity of interpretation. In addition, it was agreed to name the hybrid-type waveform, which is a monophasic and high-resistance waveform, which has always been a problem of interpretation in a clinical environment, as an intermediate resistive waveform. In addition, in order to increase the communication efficiency between the interpreter and the sonographer, waveform analysis was classified into a main descriptor and a modifier, and it was recommended to use a single nomenclature by unifying various synonyms. It is expected that this literature review will provide accurate arterial spectral Doppler waveform interpretation and an agreed-upon nomenclature to radiologists performing vascular ultrasound examination in clinical practice, and will be utilized as basic data that can contribute to the improvement of public health.
LiDAR waveform decomposition plays an important role in LiDAR data processing since the resulting decomposed components are assumed to represent reflection surfaces within waveform footprints and the decomposition results ultimately affect the interpretation of LiDAR waveform data. Decomposing the waveform into a mixture of Gaussians involves two related problems; 1) determining the number of Gaussian components in the waveform, and 2) estimating the parameters of each Gaussian component of the mixture. Previous studies estimated the number of components in the mixture before the parameter optimization step, and it tended to suggest a larger number of components than is required due to the inherent noise embedded in the waveform data. In order to tackle these issues, a new LiDAR waveform decomposition algorithm based on the sequential approach has been proposed in this study and applied to the ICESat waveform data. Experimental results indicated that the proposed algorithm utilized a smaller number of components to decompose waveforms, while resulting IMP value is higher than the GLA14 products.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.2
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pp.304-309
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2015
Applicable range of Photoplethysmography (PPG) becomes wider as a non-invasive physiological measurement technique. However, PPG waveform is easy to be distorted by ambient light or vascular variation from temperature changes. Especially, irregular variation of PPG waveform caused by ambient temperature not only severely distorts the PPG, but also leads miss interpretation in clinical applications. Therefore, the investigation of between temperature and PPG waveform is quite important in using PPG. The purpose of this research is to quantify the PPG waveform characteristic and to investigate the waveform variation following the temperature change on measuring site. To quantify the fluctuation of PPG waveform, we use two techniques; detrended fluctuation analysis (DFA) and AC/DC analysis of PPG. We record PPG under temperature stress, which applied by medical use heat pack ($40^{\circ}C$) and ice pack ($0^{\circ}C$). Ten participants were applied to the experiment, and the result was evaluated to approve the temperature effect with statistical method, Wilcoxon signed rank test. The result shows that the AC component (p<0.05) and perfusion index DFS scale exponent (p<0.01) of PPG have the significance to temperature stress except for a DC component of PPG.
LIDAR (LIght Detection And Ranging) is an active remote sensing technology which provides 3D coordinates of the Earth's surface by performing range measurements from the sensor. Early small footprint LIDAR systems recorded multiple discrete returns from the back-scattered energy. Recent advances in LIDAR hardware now make it possible to record full digital waveforms of the returned energy. LIDAR waveform decomposition involves separating the return waveform into a mixture of components which are then used to characterize the original data. The most common statistical mixture model used for this process is the Gaussian mixture. Waveform decomposition plays an important role in LIDAR waveform processing, since the resulting components are expected to represent reflection surfaces within waveform footprints. Hence the decomposition results ultimately affect the interpretation of LIDAR waveform data. Computational requirements in the waveform decomposition process result from two factors; (1) estimation of the number of components in a mixture and the resulting parameter estimates, which are inter-related and cannot be solved separately, and (2) parameter optimization does not have a closed form solution, and thus needs to be solved iteratively. The current state-of-the-art airborne LIDAR system acquires more than 50,000 waveforms per second, so decomposing the enormous number of waveforms is challenging using traditional single processor architecture. To tackle this issue, four parallel LIDAR waveform decomposition algorithms with different work load balancing schemes - (1) no weighting, (2) a decomposition results-based linear weighting, (3) a decomposition results-based squared weighting, and (4) a decomposition time-based linear weighting - were developed and tested with varying number of processors (8-256). The results were compared in terms of efficiency. Overall, the decomposition time-based linear weighting work load balancing approach yielded the best performance among four approaches.
Management of mechanical ventilation is essential for patients with neuro-critical illnesses who may also have impairment of airways, lungs, respiratory muscles, and respiratory drive. However, balancing the approach to mechanical ventilation in the intensive care unit (ICU) with the need to prevent additional lung and brain injury, is challenging to intensivists. Lung protective ventilation strategies should be modified and applied to neuro-critically ill patients to maintain normocapnia and proper positive end expiratory pressure in the setting of neurological closed monitoring. Understanding the various parameters and graphic waveforms of the mechanical ventilator can provide information about the respiratory target, including appropriate tidal volume, airway pressure, and synchrony between patient and ventilator, especially in patients with neurological dysfunction due to irregularity of spontaneous respiration. Several types of asynchrony occur during mechanical ventilation, including trigger, flow, and termination asynchrony. This review aims to present the basic interpretation of mechanical ventilator waveforms and utilization of waveforms in various clinical situations in the neuro-ICU.
The representative beat with high SNR could be obtained by the signal averaging, correct and fast detection of significant points and waveform boundary could be obtained by adoption of search interval. All experimental results of waveform boundary were compared with CSE database which had the 5 referees results and 11 ECG measurement programs. All results were within tolerance made by referees, especially the end point of T wave were more close to the referee's results than other 11 measurement programs. The diagnosis parameters that might be used in the Minnsota code criteria were extracted from the representative beat. The diagnostic classification were fulfilled using Minnsota code criteria. Through the comparison on the diagnosis results from designed automated ECG analyzer(YECGA) and the results ECG analyzer manufactured by Fukuda denshi(FCG-2201) in Japan, reliance of the performance on designed system(YECGA) could be validated.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.61
no.1
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pp.9-12
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2012
This paper analyzes a web-based clinical management system and conducts research on the pulse. Pulse analysis and the clinical study management system proposed by the web-based research holds significance in that it improves the objectivity and accuracy of pulse diagnosis. In particular, exact data must be analyzed through the clinical interpretation of these studies. Eventually oriental pulse standardization work will be continuously sustained. The findings of this study will help achieve remote diagnosis and consultation and updating of database. Research must be expanded to the development of telemedicine technology to create u-Health that will lead this present era.
In exploration seismology, the Kirchhoff hyperbola has been successfully used to migrate reflection seismo-grams. The mathematical basis of Kirchhoff hyperbola has not been clearly defined and understood for the application of prestack or poststack migration. The travel time from the scatterer in the subsurface to the receivers (exploding reflector model) on the surface can be a kinematic approximation of Green's function when the source is excited at position of the scatterer. If we add the travel time from the source to the scatterer in the subsurface to the travel time of exploding reflector model, we can view this travel time as a kinematic approximation of the partial derivative wavefield with respect to the velocity or the density in the subsurface. The summation of reflection seismogram along the Kirchhoff hyperbola can be evaluated as an inner product between the partial derivative wavefield and the field reflection seismogram. In addition to this kinematic interpretation of Kirchhoff hyperbola, when we extend this concept to shallow refraction seismic data, the stacking of refraction data along the straight line can be interpreted as a measurement of an inner product between the first arrival waveform of the partial derivative wavefield and the field refraction data. We evaluated the Kirchhoff hyperbola and the straight line for stacking the refraction data in terms of the first arrival waveform of the partial derivative wavefield with respect to the velocity or the density in the subsurface. This evaluation provides a firm and solid basis for the conventional Kirchhoff migration and the straight line stacking of the refraction data.
The interpretation of observed waveform characteristics identified in refraction and wide-angle reflection data increases confidence in the crustal structure model obtained. When calculating traveltimes and raypaths, wavefront methods on a regular grid based on graph theory are robust even with complicated structures, but basically compute only first arrivals. In this paper, we develop new algorithms to compute traveltimes and raypaths not only for first arrivals, but also for fast and later reflection arrivals, later refraction arrivals, and converted waves between P and S, using the modified wavefront method based on slowness network nodes mapped on a multi-layer model. Using the new algorithm, we can interpret reflected arrivals, Pg-later arrivals, strong arrivals appearing behind Pn, triplicated Moho reflected arrivals (PmP) to obtain the shape of the Moho, and phases involving conversion between P and S. Using two models of an ocean-continent transition zone and an oceanic ridge or seamount, we show the usefulness of this algorithm, which is confirmed by synthetic seismograms using the 2D Finite Difference Method (2D-FDM). Characteristics of arrivals and raypaths of the two models differ from each other in that using only first-arrival traveltime data for crustal structure analysis involves risk of erroneous interpretation in the ocean-continent transition zone, or the region around a ridge or seamount.
Objective : By examining EEG status in Korean Traditional Medicine (KTM) from the viewpoint of 'form-qi theory(形氣論)', We wish to prepare for the fundamentals of applicability of KTM diagnoses to EEG. In addition, through reinterpretation of existing Western Medicine reports from the viewpoint of KTM, We tried to find out interrelationship between them. Method : In this paper, a methodology applicable to KTM diagnoses of EEG is presented from the EEG features in waveform characteristics, personalized diversity, and cognitive activity reflection. Results : Frequency bands are assigned to corresponding one of the eight trigrams in terms of yin/yang balance, which is analogous with EEG spectrum analysis mostly used in EEG quantification. The amplitude ratio of each EEG for each frequency band gives meaningful index numbers which can be used in EEG data interpretation, and every index number is named after the sixty four hexagrams. These approaches are adopted through both '4-band classification system and '6-band classification system', and applied to pre-existing reported EEG data obtained from normal adults. These analyses show that changes and distribution pattern in the index numbers are observed as a whole on both left-right line and front-back line connecting EEG measurement cephalic electrodes. And differences in distribution pattern of three index numbers deduced from '6-band classification system' are discussed according to constitution. Conclusion : The index numbers introduced here, which are the spectral power ratio for each EEG, are based on KTM yin/yang balance. These index numbers vary according to cephalic location, so its application in terms of traditional meridian theory is strongly expected. The index number distribution also shows different patterns according to constitution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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