Su Young Choi;Hak Yi;Chanyong Park;Subin Joo;Ohwon Kwon;Dongkyu Lee
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.45
no.3
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pp.109-117
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2024
We developed a device that integrates digital otoscope and stethoscope for telemedicine. The integrated device was utilized for the collection of tympanic membrane images and cardiac auscultation data. Data accumulated on the platform server can support real-time diagnosis of heart and eardrum diseases using artificial intelligence. Public data from Kaggle were used for deep learning. After comparing with various deep learning models, the MobileNetV2 model showed superior performance in analyzing tympanic membrane data, and the VGG16 model excelled in analyzing cardiac data. The classification algorithm achieved an accuracy of 89.9% for eardrums data and 100% for heart sound data. These results demonstrate the possibility of diagnosing diseases without the limitations of time and space by using this platform.
Kim, Kyu Bom;Leem, Hyun Tae;Chung, Yong Hyun;Shin, Han-Back
Nuclear Engineering and Technology
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v.52
no.10
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pp.2339-2345
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2020
Radiation imaging systems consisting of a large number of channels greatly benefit from multiplexing methods to reduce the number of channels with minimizing the system complexity and development cost. In conventional pixelated radiation detector modules, such as anger logic, is used to reduce a large number of channels that transmit signals to a data acquisition system. However, these methods have limitations of electrical noise and distortion at the detector edge. To solve these problems, a multiplexing concept using a digital signal encoding technique based on a time delay method for signals from detectors was developed in this study. The digital encoding multiplexing (DEM) method was developed based on the time-over-threshold (ToT) method to provide more information including the activation time, position, and energy in one-bit line. This is the major advantage of the DEM method as compared with the traditional ToT method providing only energy information. The energy was measured and calibrated by the ToT method. The energy resolution and coincidence time resolution were observed as 16% and 2.4 ns, respectively, with DEM. The position was successfully distributed on each channel. This study demonstrated the feasibility that DEM was useful to reduce the number of detector channels.
In this study, the characteristics of digital anthropometric methods were determined with case studies. These methods were broadly classified into two categories: non-wearable and wearable. Then, these categories were further classified into four types: 3D Scanning, mobile app, smart clothing, and smart tool Among the non-wearable types, the "3D scanning" technique was based on the use of 3D hardware equipment. With this technique, the body shape was measured and the internal body information was obtained. Therefore, it is used in fields of healthcare and fitness. Among the wearable types, "Smart clothing" involves a special clothing that measures human body and a smartphone application. Both the components are linked to a fashion platform, which is based on the measured sizes that help shoppers. The "Smart tool" has the characteristic of measuring only with smart tools and smartphone applications; it does not involve the measurement of images. The common advantage of digital anthropometric methods are as follows: they reduce the time and cost of measurement by enabling self-measurement. Moreover, simple measurements are used to determine the size of anthropometry. Thereafter, it accumulates this data to track the continuous changes in size. From an industrial point of view, digital anthropometric technology should be used to increase sales. The on-demand market can be expanded as global consumers would throng the Korean fashion market. For the consumer, an avatar should be created to fit the user's size. This would provide a fun experience to the user.
The rapid increase of ageing population and chronic disease patients cause high medical expenses, and it led an increased attention to digital healthcare. Smart car technologies for healthcare have been developing to recognize drivers' status and predict diverse driving environments. The present study aimed to understand the research trends of autonomous vehicle technologies of Korea and the United States through time series analysis, network analysis, visualization, and comparison between the two countries. The results suggest that cooperative study needs to be done in common research areas such as driver's safety and algorithms. It is also needed to conduct studies and benchmark about liking technique related to part-to-part and vehicle-to-vehicle as America's competitive advantaged area. In the US, diverse approaches of autonomous vehicle technologies have used to consider the characteristics of various age groups and passengers' health status through sensor, while in Korea, only one aspect, older drivers, is mentioned. Implications for the development direction of autonomous vehicle technologies with competitiveness in considering public health, ethics, and driver's safety and convenience are discussed in detail.
This research aims to identify key initiatives and a policy approach to support the industrialization of the sector. The research collected a total of 91,873 news data points relating to healthcare between 2013 to 2022. A total of 20 topics were derived through topic modeling analysis, and as a result of time series regression analysis, 4 hot topics (Healthcare, Biopharmaceuticals, Corporate outlook·Sales, Government·Policy), 3 cold topics (Smart devices, Stocks·Investment, Urban development·Construction) derived a significant topic. The research findings will serve as an important data source for government institutions that are engaged in the formulation and implementation of Korea's policies.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.11
no.2
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pp.1-13
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2023
Purpose : Along with the rapid development of digital technology, the application of digital healthcare in the medical field is also increasing. According to many experts, increasing the amount of exercise and physical activity is a helpful way to prevent and manage physical problems in modern society. However, a lack of exercise, which is of the lifestyle of modern people, leads to the development of various diseases. This study aimed to examine the effects of digital exercise intervention using artificial intelligence (AI) on the physical abilities of adults whether digital exercise intervention can be a reliable and effective therapeutic option for musculoskeletal disorders in real-world clinical settings. Methods : In this study, exercise was conducted using a digital application to investigate the effects of an AI-based digital exercise intervention on the physical abilities of adults. A total of 13 adults were evaluated, and their physical abilities before and after the exercise intervention were compared. Hand-grip strength, functional leg muscle strength, dynamic balance, and quadriceps muscle strength were assessed. Exercise was performed using a digital application and in a non-face-to-face manner. AI identified the exercise status of each participant and adjusted the exercise difficulty level accordingly. The exercised daily for 4 weeks. Results : A total of 12 participants were analyzed for the final results. Significant improvements were observed in hand-grip strength, functional leg muscle strength (evaluated using the stand-up test), dynamic balance, and straight-gait ability (p<.05), indicating an increase in the overall muscular strength and physical function of the participants. Conclusions : Digital exercise intervention using AI is effective in improving physical abilities related to musculoskeletal function. It can be useful in clinical practice as an effective treatment option for patients with musculoskeletal disorders or muscle weakness.
Due to a change of food culture, many patients suffering from various diseases such as hypertension, heart disease, stroke, cancer. However, it takes a long time in the hospital for many patients due to the administration before the patient care process. In this paper, we propose a m-Healthcare service model that patients can receive medical services without the inconvenience offers by reducing the administrative hospital treatment that can automatically recognize through the hospital installed RFID readers when the patient patients with various diseases are foreign to the hospital. In particular, the proposed model improves the operational efficiency of the existing healthcare system by shortening the treatment time for medical personnel to help patients in emergency situations can determine automatically the patient's status does not give the disease type and condition of the patient to health care personnel. Test results, service latency, efficiency, etc. patient satisfaction, and evaluate the existing health care system model results, the proposed method was improved service delay existing techniques average 16.5% efficiency was higher 27% of patients service satisfaction was improved by 22.4% on average.
The purpose was to describe the state of healthcare-associated infection(HAI) control. Data were collected from 134 hospitals. The questionnaire developed by Kang[8] were modified. The mean of hospital beds was 556.4, 26.9% of hospitals were less than 300 beds. 99.3% of hospitals had infection control committee(ICC). ICC met 3.4 times a year. 54.5% of hospitals had one infection control practitioner(ICP). 95.5% of ICPs were nurse, 48.7% of ICPs had more than master's degree. Hospital experience of ICPs was 13.5 years. ICP experience was 3.2 years. 30.8% of ICPs worked for less than 1 year. All hospitals investigated HAI, 75.4% performed improvement activities. There are significant differences in existence of ICD, negative pressure room, computer program, numbers of ICPs according to hospital size. Manpower, organization, and facilities lacked in less than 300 beds. This conclusions will give baseline data to establish infection control system, manpower and practice in small-medium hospitals.
This study investigated that customer satisfaction based on the effects of perceived value (innovative value, practical value, symbolic value) and innovation characteristics (innovative resistance, visibility) of wearable healthcare device users on purchase attitude. A survey was conducted on actual users who are currently using wearable healthcare devices, and the final 201 copies were analyzed using SPSS 25 and SmartPLS 3.0. The summary of research results is following here. First, it was found that the perceived values, innovative and practical values had a positive (+) effect on the user's purchasing attitude, while symbolic values did not affect the user's purchasing attitude. Second, among the innovation characteristics, innovation resistance was came out negative (-) effect on the user's purchasing attitude, and among the innovation characteristics, visibility did not affect the user's purchasing attitude. Third, it was found that perceived price had a positive (+) effect on the user's purchase attitude. Fourth, it was clarified that the perceived price and purchase attitude had a positive (+) effect on the user's customer satisfaction. Based on these research results, theoretical, practical, and future research directions were proposed.
Hypertriglyceridemia is the main risk factor for atherosclerosis. It is reported that triglyceride (TG) induces macrophage cell death, and is involved in the formation of plaques and development of atherosclerosis. We previously reported that TG-induced cell death of macrophages is mediated via pannexin-1 activation, which increases the extracellular ATP and subsequent increase in potassium efflux, thereby activating the caspase-2/caspase-1/apoptotic caspases, including the caspase-8 pathway. Contrarily, some studies have reported that caspase-8 is an upstream molecule of caspase-1 and caspase-2 in several cellular processes. Therefore, this study was undertaken to investigate whether caspase-8 influences its upstream molecules in TG-stimulated macrophage cell death. We first confirmed that caspase-8 induces caspase-3 activation and poly ADP-ribose polymerase (PARP) cleavage in TG-treated macrophages. Next, we determined that the inhibition of caspase-8 results in reduced caspase-1 and -2 activity, which are upstream molecules of caspase-8 in TG-induced cell death of macrophages. We also found that ATP treatment restores the caspase-8 inhibitor-induced caspase-2 activity, thereby implying that caspase-8 affects the upstream molecules responsible for increasing the extracellular ATP levels in TG-induced macrophage cell death. Taken together, these findings indicate that caspase-8 potentiates the TG-induced macrophage cell death by activating its upstream molecules.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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