Journal of information and communication convergence engineering
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v.4
no.1
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pp.36-40
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2006
A new method of digital image analysis technique for medical images of cancer cell is presented. This paper deals with the cancer cell discrimination. The object images were the Thyroid Gland cell images that were diagnosed as normal and abnormal. This paper proposes a new discrimination method based on fuzzy logic algorithm. The focus of this paper is an automatic discrimination of cells into normal and abnormal of medical images by dominant feature parameters method with fuzzy algorithm. As a consequence of using fuzzy logic algorithm, the nucleus were successfully diagnosed as normal and abnormal. As for the experimental result, average recognition rate of 64.66% was obtained by applying single parameter of 16 feature parameters at a time. The discrimination rate of 93.08% was obtained by proposed method.
Park, H.J.;Han, J.M.;Choi, M.H.;Jeong, D.U.;Park, K.S.
Proceedings of the KOSOMBE Conference
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v.1998
no.11
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pp.201-202
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1998
In this paper we suggested an automated method for detecting and counting rapid eye movement(REM) using EOG during sleep. This method is formulated by two step fuzzy logic. At first step, the velocity and the distance of single channel eye movement are used for the fuzzy input to get the possibility of being REM at each EOG. At second step, the two possibility values of both EOG from the first step and the correlation coefficient of both eye movements are used for the fuzzy logic input, and the output is the final possibility of being Rapid Eye Movement. We applied this algorithm to the normal and narcoleptic sleep data and compared the difference. We found the possibility that the count of REM can be a parameter that has significant physiological meanings.
Objectives : The purpose of this study is to investigate the method of setting up logic and estimate Fang Youzhi's work through Shanghanluntiaobian. Methods : Wang Shuhe's old edition Shanghanlun and Fang Youzhi's Shanghanluntiaobian were compared and several essential provisions were analyzed and addressed the positive and negative aspects of Fang Youzhi's revising old edition Shanghanlun mixed bamboo tablets. Results : Fang Youzhi's changing Bianmaifa("辨脈法") and Pingmaifa("平脈法") and placement Bianchishiyemaizhengbingzhi chapter after Liujingbingmaizhengbingzhi for discriminating convulsion dampness summer heat stroke from febrile diseases is appropriate. Fang Youzhi's deletion Shanghanli("傷寒例") chapter that has a guiding characteristics shows his editorial policy. Fang Youzhi's addition Bianwenbingfengwenzabingmaizhengbingzhi chapter is for discriminating febrile disease from epidemic febrile disease wind warmth syndrome miscellaneous disease and it indicates Shanghanlun is a book of treatment after differentiation of syndromes containing epidemic febrile disease and miscellaneous disease. Through Fang Youzhi's revising method I can see several positive aspects. First he tried to refine the logic of the content of Shanghanlun and accord with an actual situation. Second he shows Shanghanlun is a book of treatment after differentiation of syndromes containing epidemic febrile disease and miscellaneous disease and tried to see Shanghanlun clearly. A criticism of the Preserving Old Edition Shanghanlun group could interrupt flexibility and creative thinking reading Shanghanlun and a criticism to the Sangangdingli Principles of the several exegetists is a productive criticism because medicine treats human being so it cannot be completed by a logic. Conclusions : All of these processes are Fang Youzhi's endeavour for strengthening the system and logicality of the old edition Shanghanlun and it is meaningful to show a method to read Shanghanlun to beginners.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.924-944
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2017
Telecare Medical Information System (TMIS) helps the patients to gain the health monitoring information at home and access medical services over the mobile Internet. In 2015, Das et al proposed a secure and robust user AKA scheme for hierarchical multi-medical server environment in TMIS, referred to as DAKA protocol, and claimed that their protocol is against all possible attacks. In this paper, we first analyze and show DAKA protocol is vulnerable to internal attacks, impersonation attacks and stolen smart card attack. Furthermore, DAKA protocol also cannot provide confidentiality. We then propose a lightweight pseudonym AKA protocol for multi-medical server architecture in TMIS (short for PAKA). Our PAKA protocol not only keeps good security features declared by DAKA protocol, but also truly provides patient's anonymity by using pseudonym to protect sensitive information from illegal interception. Besides, our PAKA protocol can realize authentication and key agreement with energy-saving, extremely low computation cost, communication cost and fewer storage resources in smart card, medical servers and physical servers. What's more, the PAKA protocol is proved secure against known possible attacks by using Burrows-Abadi-Needham (BAN) logic. As a result, these features make PAKA protocol is very suitable for computation-limited mobile device.
It is a general principle that the plaintiff takes burden of proof about negligence and causation in a civil compensation litigation. And it is the same in a medical malpractice lawsuit. Korean courts have made diverse efforts to mitigate the plaintiff's duty to prove in medical malpractice lawsuits under the name of justice and impartiality. One of those theoretical attempt is 'presumption of causation'. The Supreme Court, since 1995, has developed a new logic for the theory of 'presumption of causation' which is characterized by a phrase "layman's common sense". The Court presumes the defendant's negligence and causation when the plaintiff alleges and proves the facts which can be pointed out and expressed by a layman with common sense. And if the defendant fails to prove that the result was caused by other fact than own medical activities, the defendant shall be defeated. I realize that this theory has problem for justice and impartiality. I would say that two fators should be considered and added to this logic. First,are defendant's acts generally belonging to gross negligence which would cause that kind of bad result? Second, is it recognized that there would be the causation generally and statistically between the cause and the result?
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.1
no.1
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pp.9-25
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1991
This tutorial paper has been written for biologists, physicians or beginners in fuzzy sets theory and applications. This field is introduced in the framework of medical diagnosis problems. The paper describes and illustrates with practical examples, a general methodology of special interest in the processing of borderline cases, that allows a graded assignment of diagnoses to patients. A pattern of medical knowledge consists of a tableau with linguistic entries or of fuzzy propositions. Relationships between symptoms and diagnoses are interpreted as labels of fuzzy sets. It is shown how possibility measures (soft matching) can be used and combined to derive diagnoses after measurements on collected data. The concepts and methods are illustrated in a biomedical application on inflammatory protein variations. In the case of poor diagnostic classifications, it is introduced appropriate ponderations, acting on the characterizations of proteins, in order to decrease their relative influence. As a consequence, when pattern matching is achieved, the final ranking of inflammatory syndromes assigned to a given patient might change to better fit the actual classification. Defuzzification of results (i.e. diagnostic groups assigned to patients) is performed as a non fuzzy sets partition issued from a "separating power", and not as the center of gravity method commonly employed in fuzzy control. It is then introduced a model of fuzzy connectionist expert system, in which an artificial neural network is designed to build the knowledge base of an expert system, from training examples (this model can also be used for specifications of rules in fuzzy logic control). Two types of weights are associated with the connections: primary linguistic weights, interpreted as labels of fuzzy sets, and secondary numerical weights. Cell activation is computed through MIN-MAX fuzzy equations of the weights. Learning consists in finding the (numerical) weights and the network topology. This feed forward network is described and illustrated in the same biomedical domain as in the first part.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.9
no.3
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pp.172-177
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2009
In this paper, a new morphology-based homomorphic filtering technique is presented to enhance features in medical images. The homomorphic filtering is performed based on the morphological sub-bands, in which an image is morphologically decomposed. An evolutionary design is carried to find an optimal gain and structuring element of each sub-band. As a search algorithm, Differential Evolution scheme is utilized. Simulations show that the proposed filter improves the contrast of the interest feature in medical images.
We have many causal beliefs, and they play an important role in our decision making. Unlike evidential decision theory, causal decision theory claims that an account of rational choice must use causal beliefs to identify the considerations that make a choice rational. I claim that evidential decision theory is refuted by the original Newcomb's problem but not by the medical Newcomb problem. The latter is taken to be the best example to point out the weakness of evidential decision theory. However, by the explicit statement about causal relations, I argue that the medical Newcomb problem loses its strength in refuting evidential decision theory. With this argument, this paper clarifies the difference between evidential decision theory and causal decision theory.
This paper proposes the new method based on fuzzy logic which recognizes between normal, and abnormal(two types of abnormal : follicular neoplastic, and papillary neoplastic) of thyroid gland cells from pre-obtained 16 feature parameters of image data. This paper applies the genetic algorithms to obtain the dominant feature parameters which have a great influence on discrimination between normal and abnormal cells. This paper shows the effectiveness of proposed method to 240 thyroid gland cells(60 normal cells, 120 follicular neoplastic cells and 60 papillary neoplastic cells) and new dominant feature parameters obtained by genetic algorithms. As a consequence of using the proposed method, average recognition rate of 88.75 % was obtained.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.5
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pp.1077-1093
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2013
This paper proposes a new network coordinator node design to select the most suitable wireless technology for WBANs by using fuzzy logic. Its goal is to select a wireless communication technology available considering the user/application requirements and network conditions. A WBAN is composed of a set of sensors placed in, on, or around human body, which monitors the human body functions and the surrounding environment. In an effort to send sensor readings from human body to medical center or a station, a WBAN needs to stay connected to a local or a wide area network by using various wireless communication technologies. Nowadays, several wireless networking technologies may be utilized in WLANs and/or WANs each of which is capable of sending WBAN sensor readings to the desired destination. Therefore, choosing the best serving wireless communications technology has critical importance to provide quality of service support and cost efficient connections for WBAN users. In this work, we have developed, modeled, and simulated some networking scenarios utilizing our fuzzy logic-based NCN by using OPNET and MATLAB. Besides, we have compared our proposed fuzzy logic based algorithm with widely used RSSI-based AP selection algorithm. The results obtained from the simulations show that the proposed approach provides appropriate outcomes for both the WBAN users and the overall network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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