Classification of extracellularly recorded action potential into each unit is an important procedure for further analysis of spike trains as point process. We utilize feedforward neural network structures, multilayer perceptron and radial basis function network to implement spike classifier. For the efficient training of classifiers, nonlinear energy operator that can trace the instantaneous frequency as well as the amplitude of the input signal is used. Trained classifiers shows successful operation, up to 90% correct classification was possible under 1.2 of signal-to-noise ratio.
In this paper, we present the Tele-consulting system of radiology, which uses the communication network as asymetric satellite data communication system. The asymetric satellite data communication system uses receive-only satellite links or data delivery and PSTN(Public Switched Telephone Network) modem or N-ISDN(Integrate Services Digital Network) for communication. The satellite communication linking shows the very high-speed performance than 28.8kbps modem linking. The satellite linking is 5 - 10 times aster than the modem linking. Consequently, we get the conclusion that our system is suitable or tele-radiology and telemedicine.
A new neural network architecture for the recognition of patterns from images is proposed, which is partially based on the results of physiological studies. The proposed network is composed of multi-layers and the nerve cells in each layer are connected by spatial filters which approximate receptive fields in optic nerve fields. In the proposed method, patterns recognition for complicated images is carried out using global features as well as local features such as lines and end-points. A new generating method of matched filers representing global features is proposed in this network.
In this study, Korean speech was recognized by using spatio-temporal recognition neural network. The subjects of speech are numeric speech from zero to nine and basic command which might be used for motorized wheelchair developed it own Lab. Rabiner and Sambur's method of speech detection was used in determining end-point of speech, speech parameter was extracted by using LPC 16 order. The recognition rate was over 90%.
The conventional structure for an action selector of an Autonomous Mobile Robot (AMR) has been criticized for a repeated action. To overcome this problem recently many researches have been focused on the reactive planning systems such as the biological immune system. In this paper, we propose a learning aritificial immune network, the learning method is to use Genetic Algorithm (GA). The computer simulation show that the usefulness of the learning immune network.
The purpose of this paper is the development of Integrated Bio-signal Management System(IBMS) using the network. IBMS is the system to manage the medical signals that measured from the each independent medical measurement system module. Each has a LAN. We developed the file-server network using Novell Netware. Also, we developed the Graphic User Interface software for IBMS using Visual C++ at Windows 3.1.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.57-65
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2018
Artificial neural network is inspired by the biological neural network. For simplicity, in computer science, it is represented as a set of layers. Many research has been made in evaluating the number of neurons in the hidden layer but still, none was accurate. Several methods are used until now which do not provide the exact formula for calculating the number of thehidden layer as well as the number of neurons in each hidden layer. In this paper model selection approach was presented. Proposed model is based on geographical analysis of decision boundary. Proposed model selection method is useful when we know the distribution of the training data set. To evaluate the performance of the proposed method we compare it to the traditional architecture on IRIS classification problem. According to the experimental result on Iris data proposed method is turned out to be a powerful one.
Neurons-on-a-Chip technology has been developed to provide diverse in vitro neuro-tools to study neuritogenesis, synaptogensis, axon guidance, and network dynamics. The two core enabling technologies are soft-lithography and microelectrode array technology. Soft lithography technology made it possible to fabricate microstamps and microfluidic channel devices with a simple replica molding method in a biological laboratory and innovatively reduced the turn-around time from assay design to chip fabrication, facilitating various experimental designs. To control nerve cell behaviors at the single cell level via chemical cues, surface biofunctionalization methods and micropatterning techniques were developed. Microelectrode chip technology, which provides a functional readout by measuring the electrophysiological signals from individual neurons, has become a popular platform to investigate neural information processing in networks. Due to these key advances, it is possible to study the relationship between the network structure and functions, and they have opened a new era of neurobiology and will become standard tools in the near future.
The loss of biodiversity has become a global issue. In order to cope with this problem, national biodiversity strategies and action plan (NBSAP) at national level as well as local biodiversity strategies and action plan (LBSAP) at local level have been established in many countries. In this study, we analyzed 8 domestic LBSAPs and 41 foreign LBSAPs through semantic network analysis to investigate the characteristics of domestic and foreign LBSAPs. The results showed that conservation and management were the most used keywords in both domestic and foreign LBSAPs but the ranking of other keywords used in vision, goal, strategy, and action plan sector was different. Thus, it has been found that there is a difference between domestic and foreign practical approaches to conservation and management of biodiversity. Results of the network analysis showed that the domestic network has a more detailed distributed network, while the foreign network has a more comprehensive and integrally configured dense network. These differences may be due to differences of threats to biodiversity, problem recognition, or differences in local circumstances. These results are expected to help establish LBSAP in other region or to assess the local roles to achieve the strategic goals of the Convention on Biological Diversity.
Hong Joo-Hyun;Kim Nam-Jin;Cha Eun-Jong;Lee Tae-Soo
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.26
no.5
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pp.331-335
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2005
The fusion technology of small sensor and wireless communication was followed by various application examples of the embedded system, where the social infrastructural facilities and ecological environment were wirelessly monitored. In addition, this technology represents the primary application area being extended into the healthcare field. In this study, a body area network for ubiquitous healthcare is presented. More specifically this represents a wireless biomedical signal acquisition device characterized by small size, low power consumption, pre-processing and archiving capability. Using this device, a new method for monitoring vital signs and activity is created. A PDA-based wireless sensor network enables patients to be monitored during their daily living, without any constraints. Therefore, the proposed method can be used to develop Activities of Daily Living (ADL) monitoring devices for the elderly or movement impaired people. A medical center would be able to remotely monitor the current state of elderly people and support first-aid in emergency cases. In addition, this method will reduce medical costs in society, where the average life expectancy is increasing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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