Calcium is a vital second messenger for signal transduction in neurons. Calcium plays an important role in almost every part of the human body but in neuronal cytosol, it is of utmost importance. In order to understand the calcium signaling mechanism in a better way a finite element model has been developed to study the flow of calcium in two dimensions with time. This model assumes EBA (Excess Buffering Approximation), incorporating all the important parameters like time, association rate, influx, buffer concentration, diffusion constant etc. Finite element method is used to obtain calcium concentration in two dimensions and numerical integration is used to compute effect of time over 2-D Calcium profile. Comparative study of calcium signaling in two dimensions with time is done with other important physiological parameters. A MATLAB program has been developed for the entire problem and simulated on an x64 machine to compute the numerical results.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.5
no.1
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pp.7-11
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2007
The aim of this paper is to design and implement a new ECG signal monitoring and analysis method for the home care of elderly persons or patients, using wireless sensor network (WSN) technology. The wireless technology for home-care purpose gives new possibilities for monitoring of vital parameter with wearable biomedical sensors and will give the patient freedom to be mobile and still be under continuously monitoring. Developed platform for portable real-time analysis of ECG signals can be used as an advanced diagnosis and alarming system. The ECG features are used to detect life-threatening arrhythmias, with an emphasis on the software for analyzing the P-wave, QRS complex, and T-wave in ECG signals at server after receiving data from base station. Based on abnormal ECG activity, the server transfer diagnostic results and alarm conditions to a doctor's PDA. Doctor can diagnose the patients who have survived from arrhythmia diseases.
This work develops a monitoring system for the population with health concerns. A belt integrated with an on-body circuit and sensors measures a wearer's selected vital signals. The electrocardiogram sensors monitor heart conditions and an accelerometer assesses the level of physical activity. Sensed signals are transmitted to the circuit module through digital yarns and are forwarded to a mobile device via Bluetooth. An interactive application, installed on the mobile device, is used to process the received signals and provide users with real-time feedback about their status. Persuasive functions are designed and implemented in the interactive application to encourage users' physical activity. Two signal processing algorithms are developed to analyze the data regarding heart and activity. A user study is conducted to evaluate the performance and usability of the developed system.
Journal of The Korean Society of Clinical Toxicology
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v.19
no.1
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pp.51-54
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2021
Chlorfenapyr is a widely used insecticide, that is very lethal if ingested. It exhibits delayed toxicity in which there are few symptoms at first which suddenly worsen after a few days. A 66-year-old female patient ingested about 90 mL of chlorfenapyr liquid hydrating agent (Chlofenapyr 10%) and showed stable vital signs with no specific symptoms and findings other than a mild fever, vomiting, and nausea. From the 3rd day of ingestion, creatine kinase was high, and rhabdomyolysis was suspected. From the 4th day of ingestion, pancreatic enzymes began to gradually increase. A diffusion-weighted image showed a multifocal high signal intensity in the white matter and corpus callosum area. On the 8th day after ingestion, she suffered a high fever and a heart attack and died. Thus, if a patient is suspected of taking chlorfenapyr, he/she needs active treatment and monitoring even if he/she does not exhibit any symptoms.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.7
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pp.141-148
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2023
During the medical data transmissions, the protection of the patient information is vital. Hence this work proposes a spatial domain watermarking algorithm that enhances the data payload (capacity) while maintaining the authentication and data hiding. The code is distributed at every pixel of the digital image and not only in the regions of non-interest pixels. But the image details are still preserved. The performance of the proposed algorithm is evaluated using several performance measures such as the mean square error (MSE), the mean absolute error (MAE), and the peak signal to noise Ratio (PSNR), the universal image quality index (UIQI) and the structural similarity index (SSIM).
An image reconstruction algorithm is vital for the image quality of a photonic integrated interferometric imaging (PIII) system. However, image reconstruction algorithms have limitations that always lead to degraded image reconstruction. In this paper, a novel image reconstruction algorithm based on deep learning is proposed. Firstly, the principle of optical signal transmission through the PIII system is investigated. A dataset suitable for image reconstruction of the PIII system is constructed. Key aspects such as model and loss functions are compared and constructed to solve the problem of image blurring and noise influence. By comparing it with other algorithms, the proposed algorithm is verified to have good reconstruction results not only qualitatively but also quantitatively.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.18
no.4
s.119
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pp.379-388
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2007
This paper presents a real-time respiration and heartbeat detector comprised of a 1.6 GHz single-channel Doppler sensor and analog/digital signal processing block for remote vital sign detection. The RF front end of the Doppler sensor consists of an oscillator, mixer, low noise amplifier, branch-line hybrid and patch antenna. We apply artificial transmission lines(ATLs) to the branch-line hybrid, which leads to a size reduction of 40 % in the hybrid, while its performance is very comparable to that of a conventional hybrid. The analog signal conditioning block is implemented using second order Sallen-Key active filters and the digital signal processing block is realized with a LabVIEW program on a computer. The respiration and heartbeat detection is demonstrated at a distance of 50 cm using the developed system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.171-173
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2018
The poor working conditions of transit drivers not only lead to mental stress and fatigue accumulation of workers, but also to the main causes of mass transit accidents. Stress and fatigue accumulation are closely related to the vital signs because they affect the psychological and physical health. In this paper, we designed a digital garment which can measure driver's health condition by measuring electrocardiogram, pulse rate and body temperature. Also proposed a system that transmits the measured bio-signal to the smartphone app via Bluetooth and transmits the current position of the driver to the server by using the built-in GPS of the smartphone, assuming there is something wrong.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.1
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pp.1-8
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2019
Motion sickness is dizziness symptom that occurs when movement detected in the vestibular organ and movement detected visually are collide with each other. When dizziness occurs, user complains of symptoms such as nausea and vomiting, sense of direction abnormality, and fatigue. These causes of dizziness are various and difficult to differentiate and treat the symptoms. Especially, among the types of dizziness VIMS(Visually Induced Motion Sickness) is a problem to solve in developing VR industry. These VIMS analysis can be done through user's vital signs measurement and feature analysis, and EEG characteristics analysis. Therefore, this paper is discuss the minimization of motion sickness caused by visual information based on EEG signal and present research trends related to it.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.8
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pp.2900-2922
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2021
In this paper, the power spectral density(PSD) for Multilevel Minimum Shift Keyed signal with modulation index h = 1/2 (M-ary MSK) are derived using the mathematical method of the Markov Chain model. At first, according to an essential requirement of the phase continuity characteristics of MSK signals, a complete model of the whole process of signal generation is built. Then, the derivations for autocorrelation functions are carried out precisely. After that, we verified the correctness and accuracy of the theoretical derivation by comparing the derived results with numerical simulations using MATLAB. We also divided the spectrum into four components according to the derivation. By analyzing these figures in the graphic, each component determines the characteristics of the spectrum. It is vital for enhanced spectral characteristics. To more visually represent the energy concentration of the main flap and the roll-down speed of the side flap, the specific out-of-band power of M-ary MSK is given. OMLCD(Optimum Maximum Likelihood Coherent Detection) of M-ary MSK is adopted to compare the signal received with prepared in advance in a code element T to go for the best. And M-ary MSK BER(Bit Error Rate) is compared with the same ary PSK (Phase Shift Keying) with M=2,4,6,8. The results show the detection method could improve performance by increasing the length of L(memory inherent) in the phase continuity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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