The purpose of this study was to investigate the expectation toward medical artificial intelligence(AI) of students in majoring health, and to utilize it as a basic data for widespread use of medical AI for 500 students majoring in health science at Cheonan city. The awareness of AI was 18.6%, the reliability of AI was 24.8%, and agreement to use of medical AI was 38%. Also, the higher the awareness and reliability of AI were, the higher the expectation of AI was. As a result, education on medical AI in the major field should be a cornerstone for the development of an effective healthcare environment utilizing medical AI by raising awareness, reliability and expectation of AI.
Due to enhanced high IT (information technology) development, IT-based technology convergences such as IT/ET(electric technology), IT/BT(biology technology) and IT/NT(nano technology) are actively merging trend and their applications spread wide. In this paper PLC (power line communication), one of the merging IT, is investigated as one of the potential IT candidates for IT/ET and IT/BT convergence technology for DLC (direct load control) or bio-medical engineering such as ubiquitous health cares or D2H2 (distributed diagnosis and home health care).
Based on Regional Industry Development Plan in 2014, machinery part industry and medical instrument industry has been designated as core industries of Chung-buk area. Machinery part industry plays an important role in economic growth of chung-buk area and it has been faced with signigicant changes - such as SMART factory and IoT(Internet of things). Also, medical instrument industry with 3D printing technology grows rapidly in Chung-buk area. It is believed that medical instrument could be next cash-cow items for Chung-buk area. In this paper, we survey, analyze and summarize the current machinery part industry and medical instrument industry focused on Chunk-buk Area.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.1163-1166
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2009
전 세계적으로 유헬스 서비스에 대한 관심도가 증가함에 따라 유헬스의 핵심기술 가운데 하나인 무선통신기반의 생체신호 전송기술에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 특히 2000년대부터 시작하여 이미 많은 연구가 진행되어 온 WPAN에서는 Zigbee, Bluetooth, UWB 등의 무선대역을 통하여 생체 신호를 전송하는 연구가 상당히 진행되어 왔으며, 최근에는 IEEE 802.15.6 WBAN에서 MICS, WMTS등과 같은 무선대역을 이용하여 생체신호를 전송하기 위한 연구를 새로이 진행하고 있다. 특히 WLAN이 무선통신기술에 있어 1세대라 하고, WPAN이 2세대라 한다면 WBAN은 3세대 무선통신기술이라고 할 만큼 새로운 시장을 형성할 것으로 예상된다. 따라서 본 고에서는 기존의 WPAN과 최근에 이슈가 되고 있는 WBAN의 무선기술을 통해 생체신호를 전송하기 위한 기술을 분석하고 향후 연구해야 할 내용에 대해 언급하기로 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.4
no.3
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pp.97-100
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2006
In this paper, the transmission service for medical image is proposed via IEEE 802.15.4a on WPAN environment. Also, transmission and receiving performance of medical image using TH UWB-IR system is evaluated on indoor multi-path fading environment. On the results, the proposed scheme can solve the problem of interference from the medical equipment in same frequency band, and minimize the loss due to the indoor multi-path fading environment. Therefore, the transmission with low power usage is possible.
The study selected two regional public medical centers(G, N) in Jeollabuk-do to recognize problems and provide solutions for regional medical centers. The medical centers were analyzed, focusing on availability of medical personnel, budget and management thereof, medical treatment performance, public project performance, and patient satisfaction. The results showed that the medical centers were understaffed with doctors compared to private hospitals or national university hospitals and suffering financial debt. The number of patient with medical benefit was increasing in the medical center G, whereas it was decreasing in the medical center N. Patient satisfaction survey showed that the medical center G was scoring similar to the national average, whereas the medical center N was scoring slightly less than the average. Policies needed for development and efficient management of Regional public medical centers are clarification of Regional medical centers identity, modernization of medical equipment and facilities, recruitment of competent medical personnels, specialization of hospitals and establishment of stronger referral system. The regional medical centers should secure financial supports for public service from regional and national governments, and establish revenues from funerary service, leasing service, and national projects participation.
Recently, various types of information and communication technology (ICT) such as cloud computing, big data, and virtual reality have been progressed in the world. Also, it is expected that there are many domestic and foreign visitors in Gangwon-do due to the Pyeongchang winter olympic games in 2018. In this environment, it is necessary to improve the competitiveness of Gangwon-do in winter sports areas exploiting both existing IT infrastructure and application technologies. In this paper, for sustainable development of Gangwon-do winter sports IT industry after the Olympics, we propose efficient implementation methods of 3 winter sports IT convergence services and Gangwon-do ICT activation strategy. The proposed 3 winter sports IT service areas are as follows. 1) Realistic winter sports IT service, 2) Winter sports medical IT service 3) Winter sports record analysis IT service.
Seo, Sung Hoon;Bae, Min Gyu;Park, Hyeong Ju;Ahn, Jae Sung;Lee, Joong Wook
Current Optics and Photonics
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v.5
no.5
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pp.554-561
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2021
Indocyanine green (ICG) is a cyanine dye that has been used in medical diagnostics based on fluorescence imaging, and in medical therapy based on the photothermal effect. It is important to systematically understand the photothermal effect and fluorescence characteristics of ICG simultaneously. By varying a number of conditions such as laser power density, laser irradiation wavelength, concentration of ICG solution, and exposure time of laser irradiation, the intensity properties of fluorescence and the temperature change induced by the photothermal effect are measured simultaneously using a charge-coupled-device camera and a thermal-imaging camera. The optimal conditions for maximizing the photothermal effect are determined, while maintaining a relatively long lifetime and high efficiency of the fluorescence for fluorescence imaging. When the concentration of ICG is approximately 50 ㎍/ml and the laser power density exceeds 1.5 W/cm2, the fluorescence lifetime is the longest and the temperature induced by the photothermal effect rapidly increases, exceeding the critical temperature sufficient to damage human cells and tissues. The findings provide useful insight into the realization of effective photothermal therapy, while also specifying the site to be treated and enabling real-time treatment monitoring.
Diabetes mellitus (DM) is a serious disease in which blood sugar levels rise abnormally because of failed insulin production or decreased insulin sensitivity. Although many studies are being conducted for the treatment or early diagnosis of DM, it is not fully understood how mitochondrial genome (mtDNA) abnormalities appear in patients with DM. Here, we induced iPSCs from fibroblasts, PBMCs, or pancreatic cells of three patients with type 2 DM (T2D) and three patients with non-diabetes counterpart. The mtDNA mutations were detected randomly without any tendency among tissues or patients. In T2D patients, 62% (21/34) of iPSC clones harbored multiple mtDNA mutations, of which 37% were homoplasmy at the 100% mutation level compared to only 8% in non-diabetes. We next selected iPSC clones that were a wild type or carried mutations and differentiated into pancreatic cells. Oxygen consumption rates were significantly lower in cells carrying mutant mtDNA. Additionally, the mutant cells exhibited decreased production of insulin and reduced secretion of insulin in response to glucose. Overall, the results suggest that screening mtDNA mutations in iPSCs from patients with T2D is an essential step before pancreatic cell differentiation for disease modeling or autologous cell therapy.
In the past decade, deep learning has been applied to various medical image analysis tasks. Skeletal bone age estimation is clinically important as it can help prevent age-related illness and pave the way for new anti-aging therapies. Recent research has applied deep learning techniques to the task of bone age assessment and achieved positive results. In this paper, we propose a bone age prediction method using a deep convolutional neural network. Specifically, we first train a classification model that automatically localizes the most discriminative region of an image and crops it from the original image. The regions of interest are then used as input for a regression model to estimate the age of the patient. The experiments are conducted on a whole-body scintigraphy dataset that was collected by Chonnam National University Hwasun Hospital. The experimental results illustrate the potential of our proposed method, which has a mean absolute error of 3.35 years. Our proposed framework can be used as a robust supporting tool for clinicians to prevent age-related diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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