Kim, Jin-Ho;Kwon, Tae-Kyu;Won, Yong-Gwan;Kim, Jung-Ja
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.3
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pp.595-602
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2010
EMR(Electronic Medical Record) is being broadly used in general medical institution, but it could be more efficient and convenient if patients could use it themselves. Because present EMR is the formula written by medical experts with professional words, the patient can not identify his detailed symptoms and even the name of disease. Otherwise, the patient should have many efforts for obtaining his medical records. To solve this problem, this study developed Patient-Accessible EMR system, which was founded as one of patient-centric medical services, and it shows that the patient can take his medical information without medical experts.
As new types of medical devices are emerging through convergence with advanced technology, innovative technologies are becoming hot issues in health policy because of their disruptiveness. This study analyzed the innovative medical device management systems in the US, China and Korea. Innovative medical devices have been defined differently depending on the country's management system, but in common, they are defined as products that do not exist or have dramatically improved performance compare to existing products by applying innovative technologies. Innovative medical devices have been supported by regulatory authorities during product development and approval processes. While the US and China have more than 300 products designated as innovative medical devices with diverse functions, application fields, and manufacturing countries considering the initial situation of the implementation for the system, Korea has only 16 products, mainly radiology and diagnostic devices and made in Korea only as innovative medical device. In addition, Korea shows the highest market approval rate of innovative medical devices compare to the US and China, and it is necessary to prepare the approval process in consideration of product diversity.
Purpose: Medical records classification using vectorization techniques plays an important role in natural language processing. The purpose of this study was to investigate proper vectorization techniques for electronic medical records classification. Material and methods: 403 electronic medical documents were extracted retrospectively and classified using the cosine similarity calculated by Scikit-learn (Python module for machine learning) in Jupyter Notebook. Vectors for medical documents were produced by three different vectorization techniques (TF-IDF, latent sematic analysis and Word2Vec) and the classification precisions for three vectorization techniques were evaluated. The Kruskal-Wallis test was used to determine if there was a significant difference among three vectorization techniques. Results: 403 medical documents were relevant to 41 different diseases and the average number of documents per diagnosis was 9.83 (standard deviation=3.46). The classification precisions for three vectorization techniques were 0.78 (TF-IDF), 0.87 (LSA) and 0.79 (Word2Vec). There was a statistically significant difference among three vectorization techniques. Conclusions: The results suggest that removing irrelevant information (LSA) is more efficient vectorization technique than modifying weights of vectorization models (TF-IDF, Word2Vec) for medical documents classification.
Purpose: The objective is to extract insights that can contribute to the formulation of harmonized international policies and support measures for innovative medical devices and management systems. This study aims to propose effective strategies for future medical device innovation and healthcare delivery. Results: It investigates technological advancements, regulatory approval systems, insurance policies, and successful commercialization cases in South Korea, the United States, and the European Union. In 2018, the FDA implemented insurance coverage for Software as a Medical Device (SaMD) and recognized insurance coverage for Digital Therapeutics (DTx). Germany is a country that ensures permanent reimbursement for healthcare applications since 2020, making it the first country to provide legal health insurance coverage for fostering a digital ecosystem. Conclusion: The findings of this research highlight the importance of cultivating a supportive regulatory and environmental framework to facilitate the adoption of innovative medical devices. Continuous support for research and development (R&D) efforts by companies, along with the validation of clinical effectiveness, is crucial.
Kim, HanWoong;Kim, Byeongnam;Lee, JeeEun;Jang, Won Seuk;Yoo, Sun K.
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.38
no.5
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pp.237-241
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2017
Early detection of the pulmonary nodule is important for diagnosis and treatment of lung cancer. Recently, CT has been used as a screening tool for lung nodule detection. And, it has been reported that computer aided detection(CAD) systems can improve the accuracy of the radiologist in detection nodules on CT scan. The previous study has been proposed a method using Convolutional Neural Network(CNN) in Lung CAD system. But the proposed model has a limitation in accuracy due to its sparse layer structure. Therefore, we propose a Deep Convolutional Neural Network to overcome this limitation. The model proposed in this work is consist of 14 layers including 8 convolutional layers and 4 fully connected layers. The CNN model is trained and tested with 61,404 regions-of-interest (ROIs) patches of lung image including 39,760 nodules and 21,644 non-nodules extracted from the Lung Image Database Consortium(LIDC) dataset. We could obtain the classification accuracy of 91.79% with the CNN model presented in this work. To prevent overfitting, we trained the model with Augmented Dataset and regularization term in the cost function. With L1, L2 regularization at Training process, we obtained 92.39%, 92.52% of accuracy respectively. And we obtained 93.52% with data augmentation. In conclusion, we could obtain the accuracy of 93.75% with L2 Regularization and Data Augmentation.
Purpose: The aim of present study is to evaluate a possibility of clinical application for the effect of low intensity ultrasound stimulation (LIUS) in mechanical characteristics of bone on osteoporotic fractures prevention. Materials and Methods: Eight virgin ICR mice (14 weeks old, approximate weight 25g) were ovariectomized (OVX) to induce osteoporosis. The right hind limbs were then stimulated with LIDS (US Group), whereas left hind limbs were not stimulated (CON Group). Both hind limbs of all mice were scanned by in-vivo micro-CT to acquire two-dimensional (2D) images at 0 week before stimulation and 3 weeks and 6 weeks after stimulation. Three-dimensional (3D) finite element (FE) models generated by scanned 2D images were used to determine quantitatively the effect of LIUS on strength related to bone structure. Additionally, distributions of Hounsfield units and elastic moduli, which are related to the bone quality, for the bones in the US and CON groups were determined to analyze quantitatively a degree of improvement of bone qualities achieved by LIUS. Results: The result of FE analysis showed that the structural strength in US Group was significantly increased over time (p<0.05), while that in CON Group was statistically constant over time (p>0.05). High values of Hounsfield units obtained from voxels on micro-CT images and high values of elastic moduli converted from the Hounsfield units were dominantly appeared in US Group compared with those in CON Group. Conclusion: These finding indicated that LIUS would improve the mechanical characteristics of osteoporotic bone via the effects of bone structure (bone strength) and quality (Hounsfield unit and elastic modulus). Therefore, the LIUS may decrease effectively the risk of osteoporotic fracture in clinics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.3
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pp.1043-1064
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2020
A kind of Subjective Imaging Effect Assessment (SIEA) method and its applications on intelligent imaging terminal design in engineering site are presented. First, some visual assessment indices are used to characterize the imaging effect: the image brightness, the image brightness uniformity, the color image contrast, the image edge blur, the image color difference, the image saturation, the image noise, and the integrated imaging effect index. A linear weighted function is employed to carry out the SIEA computation and the Analytic Hierarchy Process (AHP) technique is used to estimate its weights. Second, a SIEA software is developed. It can play images after the settings of assessment index or assessment reaction time, etc. Third, two cases are used to illustrate the application effects of proposed method: the image enhancement system design for surveillance camera and the imaging environment perception system design for intelligent lighting terminal. A Prior Sequential Stimulus (PSS) experiment is proposed to improve the evaluation stability of SIEA method. Many experiment results have shown the proposed method can realize a stable system design or parameters setting for the intelligent imaging terminal in engineering site.
The skin experiences constant physical stimuli, such as stretching. Exposure to excessive physical stimuli stresses the skin and can accelerate aging. In this study, we applied a method that allowed human fibroblasts and keratinocytes to be perfused with media to form 3D skin equivalents that were then uniaxially 10%-stretched for 12 h per day (at either 0.01 or 0.05 Hz) for up to 7 days to form wrinkled skin-on-a-chip (WSOC). There was more wrinkling seen in skin equivalents under 0.01 Hz uniaxial stretching than there was for non-stretched skin equivalents. At 0.05 Hz, the stratum corneum almost disappeared from the skin equivalents, indicating that stretching was harmful for the epidermis. At both frequencies, the production of collagen and related proteins in the skin equivalents, such as fibronectin 10 and keratin, decreased more than those in the non-stretched equivalents, indicating that the dermis also suffered from the repeated tensile stress. These results suggest that WSOCs can be used to examine skin aging and as an in vitro tool to evaluate the efficacy of anti-wrinkle cosmetics and medicines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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