KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.9
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pp.345-350
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2018
This study is an algorithm for detecting vein pattern features important for finger vein recognition. The feature detection algorithm is important because it greatly affects recognition results in pattern recognition. The recognition rate is degraded because the reference is changed according to the finger position change. In addition, the image obtained by irradiating the finger with infrared light is difficult to separate the image background and the blood vessel pattern, and the detection time is increased because the image preprocessing process is performed. For this purpose, the presented algorithm can be performed without image preprocessing, and the detection time can be reduced. SWDA (Down Slope Trace Waveform) algorithm is applied to the finger vein images to detect the fingertip position and vein pattern. Because of the low infrared transmittance, relatively dark vein images can be detected with minimal detection error. In addition, the fingertip position can be used as a reference in the classification stage to compensate the decrease in the recognition rate. If we apply algorithms proposed to various recognition fields such as palm and wrist, it is expected that it will contribute to improvement of biometric feature detection accuracy and reduction of recognition performance time.
Jae-Hyun, Jo;Jin-Hyoung, Jeong;Seung-Hun, Kim;Sang-Sik, Lee
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.6
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pp.485-491
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2022
Intravenous injection is the most frequent invasive treatment for inpatients and is widely used for parenteral nutrition administration and blood products, and more than 1 billion procedures are used for peripheral catheter insertion, blood collection, and other IV therapy per year. Intravenous injection is one of the difficult procedures to be performed only by trained nurses with intravenous injection training, and failure can lead to thrombosis and hematoma or nerve damage to the vein. Accordingly, studies on auxiliary equipment capable of visualizing the vein structure of the back of the hand or arm are being published to reduce errors during intravenous injection. This study is a study on the performance difference according to the number of LEDs irradiating the 850nm wavelength band on a vein detector that visualizes the vein during intravenous injection. Four LED PCBs were produced by attaching NIR filters to CCD and CMOS camera lenses irradiated on the skin to acquire images, sharpen the acquired images using image processing algorithms, and project the sharpened images onto the skin. After that, each PCB was attached to the front end of the vein detector to detect the vein image and create a performance comparison questionnaire based on the vein image obtained for performance evaluation. The survey was conducted on 20 nurses working at K Hospital.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.15
no.2
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pp.123-130
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2017
The early detection of intravenous (IV) infiltration is necessary to minimize the injury caused by the infiltration, which is one of the most important tasks for nurses. For detecting early infiltration in patients receiving invasive vein treatment, bioelectrical impedance was measured using multi-frequency bioelectrical impedance. The impedance decreased significantly at infiltration, and then decreased gradually over time after infiltration. The relative impedance at 20 kHz decreased remarkably at infiltration, and then gradually decreased thereafter. In addition, the impedance ratio increased temporarily at infiltration and then gradually decreased over time. Furthermore, the impedance at each frequency decreased quantitatively over time. This indicates that IV solution leaking from the vein due to infiltration accumulates in the subcutaneous tissues. Moreover, slopes of log Z vs. log f differently decreased with increasing log f, indicating that the impedance exhibits different responses depending on the frequency.
Scalp avulsion is a devastating injury. The best possible procedure is replantation. Several successful scalp replantations with anastomoses of several vessels in large defects have been reported. In this report, we present a case of replantation of a large scalp avulsion using revascularizing with only one artery and vein. Despite the initial signs of flap congestion, we could predict the survival of the replanted scalp and terminate the procedure after detecting good perfusion and washout with indocyanine green fluorescence imaging. The procedure was successful following the patient's recovery of sensory and sweating functions without complications such as flap necrosis or infection. Several important factors for successful scalp replantation with positive esthetic and functional outcomes were considered.
There are concerns about the introduction and spread of plant pests and pathogens with globalization and climate change. As commercial control agents have not been developed for plant viruses, it is important to prevent virus spread. In this study, we developed a multiplex polymerase chain reaction (PCR) detection method to rapidly diagnose and control three DNA (papaya golden mosaic virus, Lindernia anagallis yellow vein virus, and melon chlorotic leaf curl virus) and two RNA (papaya leaf distortion mosaic virus and lettuce chlorosis virus) viruses that infect papaya. Specific primer sets were designed for the virus coat protein. Performing PCR, clear bands were observed with no non-specific reaction. Our multiplex PCR method can simultaneously detect small amounts of DNA/RNA to diagnose five viruses infecting papaya and prevent the spread of the virus.
This study proposes an efficient method to model various and diverse leaves required to express digital plants such as flowers and trees in virtual landscape easily and intuitively. The proposed procedural method divides a leaf mainly into a blade and vein thereby detecting contours from binary images that correspond to blades and generating leaves by modeling leaf veins procedurally based on the detected contours. First of all, a complicated leaf vein structure is divided into main veins, lateral veins, and tertiary vein while all veins grow procedurally directing from start auxin to destination auxin. Here, to calculate destination auxin required for growth automatically, approximated contours from binary images that correspond to blades are found thereby calculating candidate destination auxin. Finally, natural digital leaves are generated by applying a color combination method. Through the proposed method, natural and various leaves can be generated and whether the proposed method is efficient or not is verified through the experiment.
Jin-Hyoung, Jeong;Jae-Hyun, Jo;Jee-Hun, Jang;Sang-Sik, Lee
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.6
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pp.463-470
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2022
Intravenous injection is widely used for patient treatment, including injection drugs, fluids, parenteral nutrition, and blood products, and is the most frequently performed invasive treatment for inpatients, including blood collection, peripheral catheter insertion, and other IV therapy, and more than 1 billion cases per year. Intravenous injection is one of the difficult procedures performed only by experienced nurses who have been trained in intravenous injection, and failure can lead to thrombosis and hematoma or nerve damage to the vein. Nurses who frequently perform intravenous injections may also make mistakes because it is not easy to detect veins due to factors such as obesity, skin color, and age. Accordingly, studies on auxiliary equipment capable of visualizing the venous structure of the back of the hand or arm have been published to reduce mistakes during intravenous injection. This paper is about the development of venous detection equipment that visualizes venous structure during intravenous injection, and the optimal combination was selected by comparing the brightness of acquired images according to the combination of near-infrared (NIR) LED and Filter with different wavelength bands. In addition, an image processing algorithm was derived to threshehold and making blood vessel part to green through grayscale conversion, histogram equilzation, and sharpening filters for clarity of vein images obtained through the implemented venous detection experimental module.
Electrostatic capacitance measurement method in a fine hose was proposed, in which two ring-type electrodes were disposed on the hose in the direction of fluid flow instead of the conventional face-to-face electrodes. With the proposed electrode structure, we realized a Ringer's solution exhaustion detector for an IV(invasive vein) injection set. On a 4 mm-diameter hose of IV set, we disposed two ring-type electrodes of 10 mm width at a distance of 5 mm each other and obtained 0.72 pF and 2.51 pF for air and 10 % dextrose Ringer's solution in the hose, respectively. The capacitance between the two electrodes varied with the hose-wraparound coverage of electrode as well as the width of electrode and the distance between the electrodes. For hose-wraparound electrode coverage of 75 %, the capacitance varied from 0.62 pF to 1.98 pF with the Ringer's solution level between the two electrodes. A charge amplifier converted the capacitance. variation into electric signal and a comparator was used to detect whether Ringer's solution was exhausted or not. The result was delivered to a host using a RF transmitter with 320 MHz carrier frequency.
Recently, technologies are being developed to recognize and authenticate users using bioinformatics to solve information security issues. Biometric information includes face, fingerprint, iris, voice, and vein. Among them, face recognition technology occupies a large part. Face recognition technology is applied in various fields. For example, it can be used for identity verification, such as a personal identification card, passport, credit card, security system, and personnel data. In addition, it can be used for security, including crime suspect search, unsafe zone monitoring, vehicle tracking crime.In this thesis, we conducted a study to recognize faces by detecting the areas of the face through a computer webcam. The purpose of this study was to contribute to the improvement in the accuracy of Recognition of Face Based on CNN Algorithms. For this purpose, We used data files provided by github to build a face recognition model. We also created data using CNN algorithms, which are widely used for image recognition. Various photos were learned by CNN algorithm. The study found that the accuracy of face recognition based on CNN algorithms was 77%. Based on the results of the study, We carried out recognition of the face according to the distance. Research findings may be useful if face recognition is required in a variety of situations. Research based on this study is also expected to improve the accuracy of face recognition.
For quarantine purpose, we selected five plant RNA viruses including Cucumber vein yellowing virus (CVYV), Cucurbit yellow stunting disorder virus (CYSDV), Potato aucuba mosaic virus (PAMV), Potato yellow dwarf virus (PYDV), and Tomato chlorosis virus (ToCV), which are not reported in Korea and cause serious economic losses to the family Cucurbitaceae or Solanaceae. To detect those viruses, we employed RT-PCR technique with specific oligonucleotide primer pairs and tested their detection efficiency for each virus. To design RT-PCR primers, coat protein was used for CVYV, CYSDV, and ToCV whereas RNA polymerase and nucleocapsid regions were used for PAMV and PYDV, respectively. The development of an RT-PCR based method proved a useful tool for rapid detection and identification of quarantine virus infections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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