For the latest information and communication technology convergence with related technology to integrate all the systems has been developed in the form. In this era as well as the flow of the healthcare industry in recent years many studies on the development and application has been actively. Health IT in healthcare information systems that integrate information systems that have evolved rapidly in the direction to go, and in the future it is expected to do better acceleration. In this paper, state-led ubiquitous environment for building the hospital application system and IT application services are practical and Free in the integrated health information for the patient care service strengthening to integrated medical information system proposal and design do's and At the same time the establishment of integrated health information systems plans and operational challenges presented.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.17
no.2
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pp.71-76
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2016
Digital image processing is being utilized in various fields including medical industry, satellite photos, and factory automation image recognition. However, this kind of image data produces heat by an external cause in the course of being processed, transmitted, and stored. Most typical noises added in the images are AWGN and salt and pepper. MF, CWMF, and AWMF are methods used to restore images damaged by AWGN and the existing methods are likely to damage detailed information such as an edge. Therefore, this paper suggests an algorithm applying weight of average filter, average filter depending on pixel, and spatial weight filter based on edge size of local mask in an AWGN environment, in a different way. Also, this paper compares functions of existing methods by using PSNR to prove excellence of the suggested algorithm.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2008.10a
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pp.141-144
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2008
u-Health 관련 보건 비용의 지속적인 증가와 건강 및 사전 예방에 대한 관심이 증가함에 따라 온라인을 통한 상담, 정보제공, 동영상 서비스 및 e-commerce등 건강 관련 서비스 시장이 확대가 되고 있다. 특히 노령인구의 급증에 따른 국내 고령층에 대한 실버산업이 대두되고 있다. u-Health 의료산업은 원무행정 분야에 대한 초기 정보화 단계에 있으며, 대학/종합병원들의 IT예산은 급속히 증가하고 있으나, 중소형 병/의원/약국의 경우 IT 투자예산 확보에 어려움이 있다. 이를 대처하기 위해 u-Health와 Wellness를 통합 함으로서 BT, NT 및 IT 관련 기술을 활용하여 u-Fitwellness 시스템을 구축하여 Ubiquitous 네트워크를 통해 고령자를 위한 건강과 의료관련 서비스, 제품, 정보를 제공하고 개인의 삶의질을 향상시킴으로써 홈 네트워킹 기반 u-Healthcare Total Solution을 통한 융합형 서비스를 제안하고자 한다.
u-Health 관련 보건 비용의 지속적인 증가와 건강 및 사전 예방에 대한 관심이 증가함에 따라온라인을 통한 상담, 정보제공, 동영상 서비스 및 e-commerce등 건강 관련 서비스 시장 확대가 되고 있다. 국내 의료산업은 원무행정 분야에 대한 초기 정보화 단계에 있으며, 대학/종합 병원들의 IT예산은 급속히 증가하고 있으나, 중소형 병/의원/약국의 경우 IT 투자예산 확보 문제가 있다. 이를 대처하기 위해 u-Health와 Wellness를 통합 함으로서 BT, NT 및 IT 관련 기술을 활용하여 u-Fitwellness 시스템을 구축 Ubiquitous 네트워크를 통해 고객에게 건강과 의료관련 서비스, 제품, 정보를 제공하고 개인의 삶의 질을 향상시킴으로써 홈 네트워킹 기반 u-Health Total Solution을 통한 융합형 시스템 서비스를 제공하고자 한다.
u-Health 관련 보건 비용의 지속적인 증가와 건강 및 사전예방에 대한 관심이 증가함에 따라 온라인을 통한 건강 상담, 정보제공, 동영상 서비스 및 e-commerce등 건강 관련 서비스 시장 확대가 되고 있으나 국내 의료산업은 원무행정 분야에 대한 초기 정보화 단계에 있다. 또한 대학/종합병원들의 IT예산은 급속히 증가하고 있으나, 종소형 병/의원/약국의 경우 IT 투자예산 확보 문제가 있다. 이를 대처하기 위해 u-Health와 Wellness를 통합함으로써 BT, NT 및 IT 관련 기술을 활용하여 u-Fitwellness 시스템을 구축 ubiquitous 네트워크를 통해 고객에게 건강과 의료관련 서비스, 제품, 정보를 제공함으로써 개인의 삶의 질을 향상함으로써 홈 네트워킹 기반 u-Health Total solution을 통한 융합형 서비스 시스템을 제안 하고자 한다.
Sung-Hyun Kim;Kyungsu Lee;Si-Wook Lee;Jin Ho Chang;Jae Youn Hwang;Jihun Kim
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.42
no.5
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pp.460-468
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2023
Developmental Dysplasia of the Hip (DDH) is a pathological condition commonly occurring during the growth phase of infants. It acts as one of the factors that can disrupt an infant's growth and trigger potential complications. Therefore, it is critically important to detect and treat this condition early. The traditional diagnostic methods for DDH involve palpation techniques and diagnosis methods based on the detection of keypoints in the hip joint using X-ray or ultrasound imaging. However, there exist limitations in objectivity and productivity during keypoint detection in the hip joint. This study proposes a deep learning model-based keypoint detection method using X-ray and ultrasound imaging and analyzes the performance of keypoint detection using various deep learning models. Additionally, the study introduces and evaluates various data augmentation techniques to compensate the lack of medical data. This research demonstrated the highest keypoint detection performance when applying the residual network 152 (ResNet152) model with simple & complex augmentation techniques, with average Object Keypoint Similarity (OKS) of approximately 95.33 % and 81.21 % in X-ray and ultrasound images, respectively. These results demonstrate that the application of deep learning models to ultrasound and X-ray images to detect the keypoints in the hip joint could enhance the objectivity and productivity in DDH diagnosis.
This study simulated external ear canal modeling with different external ear canal lengths, vertical flexion angles, and inner/outer diameter ratios using digital imaging and communications in medicine(DICOM) of the head temporal region and measured the acoustic sensitivity. The experiment was performed by increasing the audible frequency for humans by 200 Hz and expressing the frequency constantly transmitted at 1 Pa as the eardrum acoustic volume and presented the measurements by linear and quadratic curve regression analysis. The results showed that the longer the external ear canal length and the higher the ratio of the outer/inner diameter, the faster the acoustic response at lower frequencies. The acoustic sensitivity correlation of the meta-model using regression analysis showed a 77% influence by the external ear canal length and 5% by the external/internal diameter ratio, while the vertical flexion angle did not show a significant relationship. This showed that auditory acoustic sensitivity of humans is a factor that reacts faster at a low frequency when the external ear canal length is longer and when the difference between the outer and inner diameter is higher.
Artificial intelligence (AI) has been studied in various fields of medical imaging. Currently, top-notch deep learning (DL) techniques have led to high diagnostic accuracy and fast computation. However, they are rarely used in real clinical practices because of a lack of reliability concerning their results. Most DL models can achieve high performance by extracting features from large volumes of data. However, increasing model complexity and nonlinearity turn such models into black boxes that are seldom accessible, interpretable, and transparent. As a result, scientific interest in the field of explainable artificial intelligence (XAI) is gradually emerging. This study aims to review diverse XAI approaches currently exploited in medical imaging. We identify the concepts of the methods, introduce studies applying them to imaging modalities such as computational tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and endoscopy, and lastly discuss limitations and challenges faced by XAI for future studies.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.13
no.1
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pp.23-30
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2010
This paper presents a histogram equalization based on the nonlinear transformation function for enhancing the quality of medical images. The nonlinear transformation function is applied to adaptively equalize the brightness of the image according to its intensity level frequency. The logistic function is used as a nonlinear transformation function, which is calculated by only using the intensity level with maximum frequency and the maximum intensity level in an histogram, and the total number of pixels. The proposed method has been applied for equalizing 8 medical images with a different resolution and histogram distribution. The experimental results show that the proposed method has the superior enhancement performances compared with the conventional histogram equalization. And the proposed histogram equalization can be used in various multimedia systems in real-time.
Juhyeong Lee;MinA Lee;YongHyun Kwon;Byeongseok Ryu;YoungGyun Kim
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.292-294
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2023
본 논문에서는 국내 사망 원인 1위 질환인 암 중 가장 큰 비중을 차지하는 폐암의 암 오진율 감소 및 정밀 진단을 위해 폐암세포를 검출 및 계수 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 사용자가 관심 영역을 지정하면 H&E 염색 방식을 사용한 폐암세포 전처리 과정을 거쳐 검출 및 계수 할 수 있다. 본 시스템을 통해 병리학자가 단 시간에 폐암세포 검출 및 계수하여 객관적 진단 도구로 활용할 수 있으며, 디지털 기술과 융합하여 정밀 의료에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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