본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NNWFM)을 이용하여 Wisconsin breast cancer의 예측을 수행하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NNWFM는 자기적응적(self adaptive)가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이론 기반으로 예측을 수행한다. 신경망 구조의 중간 부분인 하이퍼박스(hyperbox)들은 n개의 대, 중, 소의 가중 퍼지소속함수 집합으로 구성되며, 학습 후 각 집합은 퍼지집합의 bounded sum을 사용하여 다시 하나의 가중 퍼지소속함수로 합성된다. n개의 특징입력(feature input)은 학습된 모든 하이퍼박스에 연결되어 예측 작업을 수행한다. NNWFM으로 추출된 2개의 퍼지규칙은 99.41%의 예측 인식율을 가지며 이는 퍼지규칙의 수와 인식율에 있어 현재 발표된 논문의 결과보다 우수함을 보여준다.
부정맥 심전도 신호는 전도장애 및 발생부위에 따라 특정 부위에서 비정상 모양을 띄는 특이심박을 포함하고 있다. 특이심박은 부정맥 등 다양한 질환을 진단 및 분류하는데 있어 유용하기 때문에 부정맥 심전도 신호에서 특이심박의 검출은 매우 중요하다. R-peak점에서의 전위, 첨도 및 R-R 간격은 심전도 신호가 R파에서 가지는 특성이다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 특이심박 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특이심박이 확실할수록 특성값이 평균에서 크게 벗어난다는 점을 기반으로 평균과 표준편차를 이용하여 순차적으로 특이심박을 검출한다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 중 R파 왜곡을 가지는 15개의 심전도 신호에 대해 기존의 고정된 문턱값을 사용한 검출 방법과 제안한 방법을 적용하여 특이심박을 검출하여 비교하였다. 실험을 통해 민감도를 약 50~70%에서 제안한 방법을 통해 97%로 크게 상향할 수 있었다.
The onset, severity, and ultimate outcome of malaria infection are influenced by parasite-expressed virulence factors as well as by individual host responses to these determinants. In both humans and mice, liver injury follows parasite entry, persisting to the erythrocytic stage in the case of infection with the fatal strain of Plasmodium falciparum. Hepatic nuclear factor (HNF)-$1{\alpha}$ is a master regulator of not only the liver damage and adaptive responses but also diverse metabolic functions. In this study, we analyzed the expression of host HNF-$1{\alpha}$ in relation to malaria infection and evaluated its interaction with the 5'-untranslated region of subtilisin-like protease 2 (subtilase, Sub2). Recombinant human HNF-$1{\alpha}$ expressed by a lentiviral vector (LV HNF-$1{\alpha}$) was introduced into mice. Interestingly, differences in the activity of the 5'-untranslated region of the Pf-Sub2 promoter were detected in 293T cells, and LV HNF-$1{\alpha}$ was observed to influence promoter activity, suggesting that host HNF-$1{\alpha}$ interacts with the Sub2 gene.
The need for video diagnosis in medicine has been increased and real-time transfer of digital video will be an important component in PACS and telemedicine. But, Network environment has certain limitations that the required throughput can not satisfy quality of service (QoS). MPEG-4 ratified as a moving video standard by the ISO/IEC provides very efficient video coding covering the various ranges of low bit-rate in network environment. We implemented MPEG-4 CODEC (coder/decoder) and applied various compression ratios to moving ultrasound images. These images were displayed in random order on a client monitor passed through network. Radiologists determined subjective opinion scores for evaluating clinically acceptable image quality and then these were statistically processed in the t-Test method. Moreover the MPEG-4 decoded images were quantitatively analyzed by computing peak signal-to-noise ratio (PSNR) to objectively evaluate image quality. The bit-rate to maintain clinically acceptable image quality was up to 0.8Mbps. We successfully implemented the adaptive throughput or bit-rate relative to the image quality of ultrasound sequences used MPEG-4 that can be applied for diagnostic performance in real-time.
철근콘크리트 구조물의 보수ㆍ보강 등의 유지관리를 위해서는 내구성과 내하성을 동시에 고려한 건전성평가의 의사결정기준이 절실히 요구된다. 본 논문은 CART-ANFIS을 사용하는 철근콘크리트 구조물에 대하여 효율적인 모델을 나타내었다. 철근콘크리트 구조물의 손상과 진단 등에 활용되어온 분류형 전문가시스템의 일종인 퍼지이론을 이용한 결정목 구조와 기존의 인공신경망을 이용한 결정목 구조의 건전성평가를 비교 분석한다. 손상된 철근콘크리트의 내구성 회복을 위한 보강설계 이론과 내하력 증가를 위한 보장설계 이론을 정립시켜 손상검출의 산정식을 유도하였다. 본 연구의 건전성 평가시스템 모델을 이용함으로서 보다 효율적인 철근콘크리트 유지관리 뿐만 아니라 생애주기비용 예측을 수행 할 수 있다.
The discovery of microRNA (miRNA) is one of the major scientific breakthroughs in recent years and has revolutionized current cell biology and medical science. miRNAs are small (19~25nt) noncoding RNA molecules that post-transcriptionally regulate gene expression by targeting the 3' untranslated region (3'UTR) of specific messenger RNAs (mRNAs) for degradation of translation repression. Genetic ablation of the miRNA machinery, as well as loss or degradation of certain individual miRNAs, severely compromises immune development and response, and can lead to immune disorders. Several sophisticated regulatory mechanisms are used to maintain immune homeostasis. Regulatory T (Treg) cells are essential for maintaining peripheral tolerance, preventing autoimmune diseases and limiting chronic inflammatory diseases. Recent publications have provided compelling evidence that miRNAs are highly expressed in Treg cells, that the expression of Foxp3 is controlled by miRNAs and that a range of miRNAs are involved in the regulation of immunity. A large number of studies have reported links between alterations of miRNA homeostasis and pathological conditions such as cancer, cardiovascular disease and diabetes, as well as psychiatric and neurological diseases. Although it is still unclear how miRNA controls Treg cell development and function, recent studies certainly indicate that this topic will be the subject of further research. The specific circulating miRNA species may also be useful for the diagnosis, classification, prognosis of diseases and prediction of the therapeutic response. An explosive literature has focussed on the role of miRNA. In this review, I briefly summarize the current studies about the role of miRNAs in Treg cells and in the regulation of the innate and adaptive immune response. I also review the explosive current studies about clinical application of miRNA.
컴퓨팅 환경이 보다 발전함에 따라 병원에서 환자 회진 및 진찰시 PDA나 랩탑 및 타블렛 PC등과 같은 post PC를 이용한 보다 적용적이고 지능화된 서비스가 요구되어진다. 본 논문에서는 의료 환경을 위한 음성 서비스 기반의 상황인식 지원 시스템을 설계 및 구현한다. 이를 위해, 먼저 블루투스 무선 통신 기술을 이용하여 이동성을 지닌 PDA를 소유한 클라이언드를 인식하고, 컨텍스트 서버로부터 환자들을 위한 진단 정보 전송과 같은 해당 클라이언트의 컨텍스트에 적합한 실행 모듈을 실행하는 역할을 담당하는 컨텍스트 미들웨어를 제안한다. 아울러, 사용자의 현재 상태, 물리적 환경, 컴퓨팅 시스템의 리소스 등의 상황 정보를 효율적으로 데이터베이스 서버에 저장하는 관리자의 역할을 수행하는 컨텍스트 서버를 기술한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 유용성을 검증하기 위해, 컨텍스트 미들웨어를 통해 다른 의사들에게 해당 환자의 정보를 통보할 수 있는 음성 재생 서비스를 제공하는 응용 시스템을 개발한다.
본 논문에서는 교수자에게 학습자의 지식 요소별 진단을 해 주는 것이 가능한 지능형 온라인 퀴즈를 저작할 수 있도록 해주는 교육용 소프트웨어에 대하여 소개한다. 이 도구는 베이지언 추론망을 활용하여 학습 요소들 간의 관계를 표현함으로써 학습자 모델을 설계하고 베이지언추론에 의해 학습자의 지식을 추론하는 진단 엔진을 자동적 생성한다. 또한 이 도구는 온라인 퀴즈 페이지를 생성하며 퀴즈 풀이 후에 학습자 보고서를 제시하며 학습자 개인별로 부족한 학습 요소를 보충하기 위한 콘텐츠를 제공하는 기능을 갖추고 있다. 저작도구 자동생성 기법에 따라 개발된 이 지능형 온라인 퀴즈 저작도구는 학습자 개인의 부족한 학습 요소를 파악함으로써 그 진단 결과에 따른 학습전략 수립과 다음 학습 내용 선택 그리고 부족한 지식 요소를 보강하기 위한 보충학습을 수행하는데 도움을 주는 것으로 나타났다.
We developed a model to classify the absence of cervical cancer using deep learning from the cervical image to which the histogram equalization algorithm was applied, and to compare the performance of each model. A total of 4259 images were used for this study, of which 1852 images were normal and 2407 were abnormal. And this paper applied Image Sharpening(IS), Histogram Equalization(HE), and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE) to the original image. Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) and Structural Similarity index for Measuring image quality(SSIM) were used to assess the quality of images objectively. As a result of assessment, IS showed 81.75dB of PSNR and 0.96 of SSIM, showing the best image quality. CLAHE and HE showed the PSNR of 62.67dB and 62.60dB respectively, while SSIM of CLAHE was shown as 0.86, which is closer to 1 than HE of 0.75. Using ResNet-50 model with transfer learning, digital image-processed images are classified into normal and abnormal each. In conclusion, the classification accuracy of each model is as follows. 90.77% for IS, which shows the highest, 90.26% for CLAHE and 87.60% for HE. As this study shows, applying proper digital image processing which is for cervical images to Computer Aided Diagnosis(CAD) can help both screening and diagnosing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2945-2965
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2023
The laser inertial measurement unit is a precision device widely used in rocket navigation system and other equipment, and its quality is directly related to navigation accuracy. In the quality evaluation of laser inertial measurement unit, there is inevitably uncertainty in the index input information. First, the input numerical information is in interval form. Second, the index input grade and the quality evaluation result grade are given according to different national standards. So, it is a key step to transform the interval information input by the index into the data form consistent with the evaluation result grade. In the case of uncertain input, this paper puts forward a method based on probability distribution to solve the problem of asymmetry between the reference grade given by the index and the evaluation result grade when evaluating the quality of laser inertial measurement unit. By mapping the numerical relationship between the designated reference level and the evaluation reference level of the index information under different distributions, the index evidence symmetrical with the evaluation reference level is given. After the uncertain input information is transformed into evidence of interval degree distribution by this method, the information fusion of interval degree distribution evidence is carried out by interval evidential reasoning algorithm, and the evaluation result is obtained by projection covariance matrix adaptive evolution strategy optimization. Taking a five-meter redundant laser inertial measurement unit as an example, the applicability and effectiveness of this method are verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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