It is well known that multipoint and computerized intraoperative mapping systems improve the results of surgery for Wolff-Parkinson-White syndrome and show tremendous potential for opening an entirely new era of surgical intervention for the more common and lethal types of supraventricular tachyarrhythmias such as atrial flutter and atrial fibrillation. In addition, the ability to map and ablate the sometimes fleeting automatic atrial tachycardia is greatly enhanced by computerized mapping systems. In this study, we have developed 64 channel computerized data analysis system using microcomputer (Macintosh IIx) for basic research of electrophysiology and electrical propagation. The bipolar electrogram information is acquired from 64 cardiac sites simultaneously at a sampling rate of 1ksamples/sec with continuous and total data storage of up to 30 seconds. When the reference electrogram is selected and reference point is picked up, delay time from the reference point in displayed on two dimensional diagram of the heart. System design permits easy expansion to almost 256 simultaneous sites, This system is expected to enable us to study pathophysiology of cardiac arrhythmia and to improve the results of diagnosis and surgical treatment for cardiac arrhythmia.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.7
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pp.233-240
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2022
Most of the recent AI researches has focused on developing AI models. However, recently, artificial intelligence research has gradually changed from model-centric to data-centric, and the importance of learning data is getting a lot of attention based on this trend. However, it takes a lot of time and effort because the preparation of learning data takes up a significant part of the entire process, and the generation of labeling data also differs depending on the purpose of development. Therefore, it is need to develop a tool with various labeling functions to solve the existing unmetneeds. In this paper, we describe a labeling system for creating precise and fast labeling data of medical images. To implement this, a semi-automatic method using Back Projection, Grabcut techniques and an automatic method predicted through a machine learning model were implemented. We not only showed the advantage of running time for the generation of labeling data of the proposed system, but also showed superiority through comparative evaluation of accuracy. In addition, by analyzing the image data set of about 1,000 patients, meaningful diagnostic indexes were presented for men and women in the diagnosis of sarcopenia.
Mycobacterium tuberculosis complex (M. tuberculosis complex) is a causative agent of contagious chronic disease in a wide range of mammalian hosts, mainly cattle, goat, pigs, wildlife, and humans. The definite diagnosis of tuberculosis is made based on culture of M. tuberculosis, but it takes a long time. In the present study, we analyzed whether the detection time of M. tuberculosis could be reduced when cultured in the medium containing the culture-promoting ingredients-107 (CPI-107) using the BacT/Alert 3D system, an automatic culture system. The time to detection (TTD) tended to decrease as the added concentration of CPI-107 increase. In the case of low numbers of M. tuberculosis, it decreased by 21.0% at 1.2 mg/mL of CPI-107 and by 15.9% in the case of high numbers of M. tuberculosis. In the culture using clinically isolated M. tuberculosis strains, the shortening of the culture time by CPI was more evident. In conclusion, the detection time of M. tuberculosis was shortened in the medium added with CPI-107, and this could be used for isolation, culture and drug susceptibility test of M. tuberculosis.
The electronic nose (e-nose) has been used in food industry and quality controls in plastic packaging. Recently it finds its applications in medical diagnosis, specifically on detection of diabetes, pulmonary or gastrointestinal problem, or infections by examining odors in the breath or tissues with its odor characterizing ability. Moreover, the use of portable e-nose enables the on-site measurements and analysis of vapors without extra gas-sampling units. This is expected to widen the application of the e-nose in various fields including point-of-care-test or e-health. In this study, a PDA-based portable e-nose was developed using micro-machined gas sensor array and miniaturized electronic interfaces. The rich capacities of the PDA in its computing power and various interfaces are expected to provide the rapid and application specific development of the diagnostic devices, and easy connection to other facilities through information technology (IT) infra. For performance verification of the developed portable e-nose system, Six different vapors were measured using the system. Seven different carbon-black polymer composites were used for the sensor array. The results showed the reproducibility of the measured data and the distinguishable patterns between the vapor species. Additionally, the application of two typical pattern recognition algorithms verified the possibility of the automatic vapor recognition from the portable measurements. These validated the portable e-nose based on PDA developed in this study.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.2
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pp.38-45
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2012
If an infant with congenital hearing loss is diagnosed in good time and get proper treatment as soon as possible, treatment effect could be maximized and the social costs could be considerably reduced. For these reasons, the medical equipment to screen hearing impairment objectively is needed. The ABR(auditory brainstem response) is typical diagnostic tools for this purpose but there are drawbacks in sense that it does not have frequency specificity and shows hearing information of usually high frequency band. The ASSR(auditory steady-state response) is excellent in frequency specificity, but the rate of wrong diagnosis is slightly high. In this study, we proposed the system which can measure both the ABR and the ASSR, and can show the objective and quantitative indices(Fsp and F-test). It was designed to allow various tests without hardware modification by minimizing hardware components and by increasing software roles. The objective assessment of the developed system was evaluated by experiments with 10 normal persons.
In recent years, mammography system is changed rapidly from conventional screen-film system to digital system for application to screening and diagnosis. Digital mammography system provides several advantages over screen-film mammography system. According to the information provided by the manufacturer, digital mammography system offers radiation dose reduction in comparison with screen-film mammography system, because of digital detector, particularly direct digital detector has higher x-ray absorption efficiency than screen-film combination or imaging plate(IP). We measured average glandular doses(AGD) in screen-film mammography(SFM) system with slow screen-film combination, computed mammography(CM) system, indirect digital mammography(IDM) system and direct digital mammography(DDM) system using brest tissue-equivalent phantom(glandularity 30%, 50% and 70%). The results were shown as follows : AGD values for DDM system were highest than those for other systems. Although automatic exposure control(AEC) mode was selected, the curve of the AGD values against thickness or glandularity increased significantly for the SFM system with the uniform target/filter(Mo/Mo) combination. Therefore, the AGD values for the high energy examinations were highest in the SFM system, and those for the low energy examinations were highest in the DDM system. But the curve of the AGD values against thickness and glandularity increased gently for CM system with the automatic selection of the target/filter combination (from Mo/Mo to Mo/Rh or from Mo/Rh to Rh/Rh), and the AGD values were lowest. Consequently, the parameters in mammography for each exposure besides detection efficiency play an important role in oder to estimate a patient radiation dose.
This paper describes a remote system to monitor the circadian behavioral patterns of elders who live alone. The proposed system was designed and implemented to provide more conveniently and reliably the required functionalities of a remote monitoring system for elders based on the development of first phase prototype[2]. The developed system is composed of an in-house sensing system and a server system. The in-house sensing system is a set of wireless sensor nodes which have pyroelectric infrared (PIR) sensor to detect a motion of elder. Each sensing node sends its detection signal to a home gateway via wireless link. The home gateway stores the received signals into a remote database. The server system is composed of a database server and a web server, which provides web-based monitoring system to caregivers (friends, family and social workers) for more cost effective intelligent care service. The improved second phase system can provide 'automatic diagnosis', 'going out detection', and enhanced user interface functionalities. We have evaluated the first and second phase monitoring systems from real field experiments of 3/4 months continuous operation with installation of 9/15 elders' houses, respectively. The experimental results show the promising possibilities to estimate the behavioral patterns and the current status of elder even though the simplicity of sensing capability.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.6
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pp.619-627
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2016
Cells of a PV (photovoltaic) module can suffer defects due to various causes resulting in a loss of power output. As a malfunctioning cell has a higher temperature than adjacent normal cells, it can be easily detected with a thermal infrared sensor. A conventional method of PV cell inspection is to use a hand-held infrared sensor for visual inspection. The main disadvantages of this method, when applied to a large-scale PV power plant, are that it is time-consuming and costly. This paper presents an algorithm for automatically detecting defective PV panels using images captured with a thermal imaging camera from an UAV (unmanned aerial vehicle). The proposed algorithm uses statistical analysis of thermal intensity (surface temperature) characteristics of each PV module to verify the mean intensity and standard deviation of each panel as parameters for fault diagnosis. One of the characteristics of thermal infrared imaging is that the larger the distance between sensor and target, the lower the measured temperature of the object. Consequently, a global detection rule using the mean intensity of all panels in the fault detection algorithm is not applicable. Therefore, a local detection rule was applied to automatically detect defective panels using the mean intensity and standard deviation range of each panel by array. The performance of the proposed algorithm was tested on three sample images; this verified a detection accuracy of defective panels of 97% or higher. In addition, as the proposed algorithm can adjust the range of threshold values for judging malfunction at the array level, the local detection rule is considered better suited for highly sensitive fault detection compared to a global detection rule. In this study, we used a panel area extraction method that we previously developed; fault detection accuracy would be improved if panel area extraction from images was more precise. Furthermore, the proposed algorithm contributes to the development of a maintenance and repair system for large-scale PV power plants, in combination with a geo-referencing algorithm for accurate determination of panel locations using sensor-based orientation parameters and photogrammetry from ground control points.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.3
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pp.51-57
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2012
Hepatic vessel tree is the key structure for hepatic disease diagnosis and liver surgery planning. Especially, it is used to evaluate the donors' and recipients' liver for the LDLT(Living Donors Liver Transplantation) and estimate the volumes of left and right hepatic lobes for securing their life in the LDLT. In this study, we propose a method to apply canny edge detection that is not affected by noise to the liver images for automatic segmentation of hepatic vessels tree in contrast abdominal MDCT image. Using histograms and average pixel values of the various liver CT images, optimized parameters of the Canny algorithm are determined. It is more time-efficient to use the common parameters than to change parameters manually according to CT images. Candidates of hepatic vessels are extracted by threshold filtering around the detected the vessel edge. Finally, using a system which detects the true-negatives and the false-positives in horizontal and vertical direction, the true-negatives are added in candidate of hepatic vessels and the false-positives are removed. As a result of the process, the various hepatic vessel trees of patients are accurately reconstructed in 3D.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.6C
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pp.585-592
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2005
One of the most important things in the researches on diseases is to attach more importance to prevention of a disease and preservation of health than to treatment of a disease, also to foods rather than to medicines. In this context, the most significant concern in examining a patient is to find the presence of disease, and, if any, to diaguose the type of disease, after which a pharmacotherapy is followed. In this paper, various diagnosis methods of Oriental medicines are discussed. And ocular inspection, the most important method among the 4 disease diagnoses of Oriental medicines, is studied. Observing a person's shape and color has been the major method for ocular inspection, which usually has been dependent upon doctor's intuition as of these days. We are developing an automatic system which provides objective basic data for ocular inspection. As the first stage, we applied the signal processing techniques to automatic feature extraction of faces for ocular inspection. Firstly, facial regions are extracted from the point of frontal view, which was followed by extraction of their features. The experiment applied to 20 persons showed that frontal face regions are perfectly extracted, as well as their features, such as eyes, eyebrows, noses and mouths. Future work will seek to address the issues of morphological operation for a few unfinished extraction results, such as combined hair and eyebrows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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