Purpose: To investigate the relationship between classification based on simple radiographic findings and arthroscopic findings of the cartilage lesions in medial degenerative arthritis of the ankle joint. Materials and Methods: We studied 41 ankles of 36 patients with asymmetrical narrowing of the medial joint space. Degenerative arthritis following fracture and those with generalized arthritic disease were excluded, but those with a history of ankle sprain were included. Standing radiographs of all patients were graded according to the Takakura classification and the Kellgren-Lawrence (K/L) classification. Arthroscopic findings were classified according to the depth, width, and anteroposterior dimension of articular cartilage damage. Results: According to the Takakura classification, 29 ankles were classified as stage II, 7 cases as stage IIIA and 2 cases as stage IIIB. According to our classification of arthroscopic findings of 29 ankles in stage II, 1 ankle was graded as Grade I, 3 ankles as grade II, 10 ankles as grade III, and 15 ankles as grade IV. Spearman correlation coefficient between Takakura classification and arthroscopic classification was 0.342 (P=0.028), and coefficient between K/L classification and arthroscopic classification was 0.480 (P=0.001). Conclusion: Degenerative changes of the articular cartilage are more advanced than radiographic findings in many patients with ankle degenerative arthritis with asymmetrical narrowing of medial joint space. Therefore, we conclude that more aggressive effort should be made for correct diagnosis and treatment of degenerative arthritis.
This research is purposed to find methods of treatment on allergy diseases, through summarizing thought on human and etiology, classification and treatment on diseases proposed in Sasang constitutional medicine 2. Methods of Research It was researched as bibliologically with Dong-mu's chief medical writings such as ${\ulcorner}$Dongyi Soose Bowon(東醫壽世保元)${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$Dongyi Soose Bowon Sasang Chobongyun(東醫壽世保元四象草本卷${\lrcorner}$ 3. Results and Conclusions 1. Dong mu thought that human is composed of Heart that inside preserve soul and Body that outside respond to Affairs-Objects. 3. The cause of disease is classified into interior cause and exterior cause. Interior cause could be used in cause of disease, exterior cause could be used in prevention of illness, treatment of disease and preservation of health. 4. The treatment of disease proposed in ${\ulcorner}$Dongyi Soose Bowon Sasang Chobongyun(東醫壽世保元四象草本卷${\lrcorner}$ is that it is to recover 'Essential Qi of Constitution(體質正氣)' by medicine and management of 'Mind-Body(心身)' and that chronic disease is treated chiefly by management but acute disease is treated chiefly by medicine. 5. Allergy disease should be prevented by management of 'Mind-Body(心身)'. but if we suffer from allergy disease, we should treat disease through recovering 'Essential Qi of Constitution(體質正氣)' both medicine and management of 'Mind-Body(心身)'.
Parkinson's disease is the second most common degenerative brain disease after Alzheimer's in old age. Symptoms of Parkinson's disease are factors that reduce the quality of life in daily life, such as shaking hands, slowing behavior and cognitive function. Parkinson's disease that can slow the progression of the disease through early diagnosis. To diagnoze Parkinson's disease early, an algorithm was implemented to extract features using wav2vec and to diagnose the presence or absence of Parkinson's disease with deep learning(ANN). As a results of the experiment, the accuracy was 97.47%. It was better than the results of diagnosing Parkinson's disease using the existing neural network. The audio voice file could simply reduce the experiment process and obtain improved results.
The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis has been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room or improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, We propose an optimal pattern classifier by neural network to improve the accuracy of chromosome classification. The proposed pattern classifier was built up of multi-step multi-layer neural network(MMANN). We reconstructed chromosome image to improve the chromosome classification accuracy and extracted three morphological features parameters such as centromeric index(C.I.), relative length ratio(R.L.), and relative area ratio(R.A.). This Parameters employed as input in neural network by preprocessing twenty human chromosome images. The experiment results show that the chromosome classification error is reduced much more than that of the other classification methods.
The results were as follow: 1. In classification of the virulence of medicines, it is the virulent animal that have a deadly poison and the rest is the animal of weak nor non-toxic. 2. In classification of the channel distribution, the most is the medicine that belongs to liver channel, the next are the stomach, lung, kidney and spleen channel. 3. In classification of four characters, the most parts are cool, common and warm medicine and there is a few that is hot and cooling. 4. In classification of five tastes, the most numerous tastes are sweet and salty and the next are acrid, bitter and sour tastes. 5. In classification of the medical action, there are few medicine of invigorating vital energy, tonic therapy and astringent and a great part of the medicine are regulating vital energy and blood, removing blood stasis and mass, clearing away heat-evil and eliminating sputum, calming the river to inhibit the wind-evil and pain control. 6. In classification of the application of cancer, the most numerous disease is the liver cancer and the next are stomach cancer, esophageal cancer, lung cancer, leukemia, uterine cancer,mastitis, brain tumor.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.313-315
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2021
Timely and accurate diagnosis of lung diseases using Chest X-ray images has been gained much attention from the computer vision and medical imaging communities. Although previous studies have presented the capability of deep convolutional neural networks by achieving competitive binary classification results, their models were seemingly unreliable to effectively distinguish multiple disease groups using a large number of x-ray images. In this paper, we aim to build an advanced approach, so-called Ensemble Knowledge Distillation (EKD), to significantly boost the classification accuracies, compared to traditional KD methods by distilling knowledge from a cumbersome teacher model into an ensemble of lightweight student models with parallel branches trained with ground truth labels. Therefore, learning features at different branches of the student models could enable the network to learn diverse patterns and improve the qualify of final predictions through an ensemble learning solution. Although we observed that experiments on the well-established ChestX-ray14 dataset showed the classification improvements of traditional KD compared to the base transfer learning approach, the EKD performance would be expected to potentially enhance classification accuracy and model generalization, especially in situations of the imbalanced dataset and the interdependency of 14 weakly annotated thorax diseases.
Park, Aa-Ron;Baek, Seong-Joon;Yang, Bing-Xin;Na, Seung-You
The Journal of the Korea Contents Association
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v.9
no.2
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pp.432-438
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2009
In this paper, we evaluated the performance of the automatic classifier applied for the discrimination of acute alcoholic liver injury and chronic liver fibrosis. The classifier uses the discriminant peaks of the preprocessed Raman spectrum as a feature set. In preprocessing step, we subtract baseline and apply Savitzky-Golay smoothing filter which is known to be useful at preserving peaks. After identifying discriminant peaks from the spectra, we carried out the classification experiments using MAP and neural networks. According to the experimental results, the classifier shows the promising results to diagnosis alcoholic liver injury and chronic liver fibrosis. Classification results over 80% means that the peaks used as a feature set is useful for diagnosing liver disease.
By grouping freshly the virtue terms used in herbal medicine, we are apt to establish the position coordinates of concepts and raise the level of the herbal virtue research in future. As the terms related to the herbal virtue used in herbal medicine are used with the virtue terms mingled with the chief treatable disease terms, it's hard to use the herbal virtue data only. And though the virtues terms imply many data like medical act data or medical operation data, we can't use them fully. We sort the terms related to the herbal virtue into the virtue terms and the chief treatable disease terms and acquire many data like medical act data or medical operation data and group the data by same attribute. At this time in the process of classification we establish sort standards inductively, put relations between the attributes in order, out of this result we grasp the actual conditions of the virtue terms used now, and show useful data for herbal virtue research in future. We got the chief treatable disease terms from the ones related to the herbal virtue, acquired a lot of data from the virtue terms and grouped the data by the same attribute. We established a proper standard inductively in the process of classification, put the relations between the attributes in order, grasped the actual conditions of the virtue terms in use at the moment out of the result of the classification and presented the applicable data for the herbal virtue research in future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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