• ALGAE
• /
• 제29권4호
• /
• pp.343-353
• /
• 2014

Despite the extensive literature on marine algae over the past few decades, a paucity of published research and studies exists on red algae. The purpose of this study was to evaluate the potential therapeutic properties of the ethanol extract of the red alga Callophyllis japonica against lipopolysaccharide (LPS)-stimulated macrophage inflammation. The C. japonica extract (CJE) significantly inhibited the nitric oxide (NO) production and the induced dose-dependent reduction of the protein and mRNA levels of inducible nitric oxide synthase and cyclooxygenase-2. Additionally, the CJE reduced the mRNA levels of inflammatory cytokines, including tumor necrosis factor-${\alpha}$, interleukin (IL)-$1{\beta}$, and IL-6. We investigated the mechanism by which the CJE inhibits NO by examining the level of mitogen-activated protein kinases (MAPKs) activation, which is an inflammation-induced signaling pathway in macrophages. The CJE significantly suppressed the LPS-induced phosphorylation of c-Jun N-terminal kinase, extracellular signal-regulated kinase and p38 MAPK. Taken together, the results of this study demonstrate that the CJE inhibits LPS-induced inflammation by blocking the MAPK pathway in macrophages.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.227-237
• /
• 2014

본 논문에서는 특수 작업자들의 생체신호(심박, 체온, 심전도, 근전도)와 추가적인 상황정보(3축 가속도, 온도, 습도, 조도, 주변 영상)를 획득하고 모니터링 할 수 있는 직물형 플렉시블 플랫폼 기반의 다중 생체신호 중앙 모니터링 시스템을 구현한다. 이 시스템은 원격지에서 작업 환경 내에 발생할 수 있는 각종 사고를 예방하고 작업자가 처해있는 상황을 실시간으로 인지하여 조속하고 효율적인 조치를 취할 수 있다. 이를 위한 직물형 플렉시블 플랫폼은 생체신호와 상황 정보의 획득이 작업자의 관련 업무 수행에 방해가 되지 않게 하기 위해 이너웨어 또는 아웃웨어 형태로 제작하였고, 획득된 정보들은 무선 통신을 이용하여 중앙 모니터링 시스템에 전송 가능하도록 하였다. 중앙 모니터링 시스템은 WMTS(Wireless Medical Telemetry Service)의 의료전용 무선통신을 기반으로 최소 2명에서 부터 32명까지 동시에 모니터링 할 수 있으며, 추가 확장 가능한 구조로 설계 하였다. 또한 본 논문에서는 제작된 WMTS 통신 모듈의 성능을 검증하기 위하여 거리에 따른 패킷 수신율을 비교하여 분석하였다.

• 대한치과교정학회지
• /
• 제52권1호
• /
• pp.3-19
• /
• 2022

Objective: The purpose of this study was to investigate the accuracy of one-step automated orthodontic diagnosis of skeletodental discrepancies using a convolutional neural network (CNN) and lateral cephalogram images with different qualities from nationwide multi-hospitals. Methods: Among 2,174 lateral cephalograms, 1,993 cephalograms from two hospitals were used for training and internal test sets and 181 cephalograms from eight other hospitals were used for an external test set. They were divided into three classification groups according to anteroposterior skeletal discrepancies (Class I, II, and III), vertical skeletal discrepancies (normodivergent, hypodivergent, and hyperdivergent patterns), and vertical dental discrepancies (normal overbite, deep bite, and open bite) as a gold standard. Pre-trained DenseNet-169 was used as a CNN classifier model. Diagnostic performance was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis, t-stochastic neighbor embedding (t-SNE), and gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). Results: In the ROC analysis, the mean area under the curve and the mean accuracy of all classifications were high with both internal and external test sets (all, > 0.89 and > 0.80). In the t-SNE analysis, our model succeeded in creating good separation between three classification groups. Grad-CAM figures showed differences in the location and size of the focus areas between three classification groups in each diagnosis. Conclusions: Since the accuracy of our model was validated with both internal and external test sets, it shows the possible usefulness of a one-step automated orthodontic diagnosis tool using a CNN model. However, it still needs technical improvement in terms of classifying vertical dental discrepancies.

• 융합정보논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.148-154
• /
• 2019

본 연구의 목적은 국내의 젠더혁신 기반 노인음성신호처리 연구에 대하여 체계적으로 문헌을 고찰하고, 젠더분석 방법의 효용성과 혁신성을 소개하는 것이다. 2000년부터 현재까지 국내 학회지에 게재된 37편의 연구 논문 중 중복되는 자료와 포함 및 배제 기준에 따라 적합한 25편의 논문이 선정되었다. 그리고 젠더분석 방법을 적용하여 남녀 연구대상과 젠더연구 설계로 구분하여 살펴보았다. 연구 결과 젠더혁신 측면 공학연구 개발에서 연구 분야의 다양성과 연구 개발팀의 높은 젠더 인식이 필요함을 보였다. 또한 노인음성신호처리 연구 및 논문에서 젠더혁신 연구과정 및 방법이 체계적으로 적용될 수 있도록 정부 차원의 규정 확립과 대학 차원의 다양한 젠더혁신 프로젝트 출범을 제언하는 바이다. 추후 노인음성 신호처리 연구에서의 젠더혁신은 남녀 모두의 요구를 반영한 음성인식 시스템과 서비스 개발로 우리 모두를 위한 새로운 시장을 창출할 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제43권6호
• /
• pp.434-440
• /
• 2022

Liver transplantation is a critical used treatment method for patients with end-stage liver disease. The number of cases of living donor liver transplantation is increasing due to the imbalance in needs and supplies for brain-dead organ donation. As a result, the importance of the accuracy of the donor's suitability evaluation is also increasing rapidly. To measure the donor's liver volume accurately is the most important, that is absolutely necessary for the recipient's postoperative progress and the donor's safety. Therefore, we propose liver segmentation in abdominal CT images from pre-operation, POD 7, and POD 63 with a two-dimensional U-Net. In addition, we introduce an algorithm to measure the volume of the segmented liver and measure the hepatectomy rate and regeneration rate of pre-operation, POD 7, and POD 63. The performance for the learning model shows the best results in the images from pre-operation. Each dataset from pre-operation, POD 7, and POD 63 has the DSC of 94.55 ± 9.24%, 88.40 ± 18.01%, and 90.64 ± 14.35%. The mean of the measured liver volumes by trained model are 1423.44 ± 270.17 ml in pre-operation, 842.99 ± 190.95 ml in POD 7, and 1048.32 ± 201.02 ml in POD 63. The donor's hepatectomy rate is an average of 39.68 ± 13.06%, and the regeneration rate in POD 63 is an average of 14.78 ± 14.07%.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제23권3호
• /
• pp.481-489
• /
• 2020

Safety and security during the handling of hazardous materials is a great concern for anyone in the field. One driving point in the security field is the ability to detect the source of the danger and take action against it as quickly as possible. Via the usage of a fully convolutional network, it is possible to create the label map of an input image, indicating what object is occupying the specific area of the image. This research employs the usage of U-net, which was constructed in biomedical field segmentation to segment cells, instead of the original FCN. One of the challenges that this research faces is the availability of ground truth with precise labeling for the dataset. Testing the network after training resulted in some images where the network pronounces even better detail than the expected label map. With better detailed label map, the network might be able to produce better segmentation is something to be studied in further research.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.63-69
• /
• 2019

본 연구에서는 뇌파의 스펙트럼 분석에 의해 추출되는 마취심도 지표인 SEF(spectral edge freqency), MF(median frequency)의 가변성 감소를 위하여 뇌파의 비선형성에 근거하여 바이스펙트럼 분석기법을 도입하고자 한다. 수술환경에서 뇌파의 계측과 분석은 다양한 외부 아티팩트 요소를 감안하여야 한다. 바이스펙트럼 분석은 비선형적 신호의 특성을 추출하는 분석법으로 외부 유입 아티팩트의 유무를 확인 할 수 있어 뇌파에 인입되어 분석에 영향을 끼치는 아티팩트를 효과적으로 제거하는데 기여한다. 이러한 과정을 통해 SEF, MF와 같은 마취심도 파라미터의 실시간 가변성을 감소시킬 수 있었다. 이러한 가변성 감소는 수술현장에서 실시간 활용 가능한 임상 지표서 SEF, MF의 유용성을 제고시켜 줄 수 있을 것이다.

• 한국기계가공학회지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.95-100
• /
• 2017

Recently, biomedical-grade texture material gauze has often been used to treat wounds. At this time, it is difficult to remove scratches and pushed gauze; if you remove it with force, the tissue may separate and bleeding may occur again. In this study, we studied a method to apply medical-grade silicone material. Similar to the research result that hypertrophic wounds reduce the thickness of scar marks. Through mini-pig experiments, we evaluated the effects on scar treatment. The test results showed that the silicone cover layer applied to the wound site had a sealing effect on the wound area, skin temperature, and histopathological examination. In conclusion, gel treatment utilizing a biocompatible substance had the effect of minimizing hypertrophic scars.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.165-170
• /
• 2019

최근 현대 사회는 다양한 영상시스템이 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 대두되고 있다. 하지만 영상데이터를 전송, 처리, 저장 하는 과정에서 다양한 이유로 열화가 발생하게 된다. 열화는 원 영상을 훼손하게 되며, 대표적인 잡음으로는 Salt and Pepper 잡음이 있다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 방법으로 A-TMF, CWMF, 선형보간법 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 변형된 선형보간법을 이용하여 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 타당성을 증명하기 위해서 PSNR, 프로파일 등을 사용하여 기존의 방법의 알고리즘들과 비교하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.7-12
• /
• 2020

수술 중 마취 깊이를 측정하는 방법으로 뇌파를 이용한 다양한 파라미터들이 사용되고 있으며, 실제 임상에서는 선형분석 기법 중 하나인 SEF가 널리 사용되고 있다. 그러나 최근 EEG를 포함한 생체학적 신호는 비선형 성질을 가지고 있다는 연구결과가 발표되면서, 이를 기반으로 한 파라미터 개발이 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 EEG 측정과 분석을 위해 비선형 분석 기법 기반의 파라미터를 개발과 이에 대한 정현파 분석을 통한 데이터와의 비교 분석을 통해 수술 중 전자장비와 EEG 계측 시 혼입될 수 있는 노이즈를 추출하고자 한다.