ECG limb lead II signal widely used to diagnosis heart diseases and it is essential to detect ECG events (onsets, offsets and peaks of the QRS complex P wave and T wave) and extract them from ECG signal for heart diseases diagnoses. However, it is very difficult to develop standardized feature extraction formulas since ECG signals are varying on patients and disease types. In this paper, simple feature extraction method from normal and abnormal types of ECG signals is proposed. As a signal features, heart rate, PR interval, QRS interval, QT interval, interval between S wave and baseline, and T wave types are extracted. To show the validity of proposed method, Right Bundle Branch Block (RBBB), Left Bundle Branch Block (LBBB), Sinus Bradycardia, and Sinus Tachycardia data from MIT-BIH arrhythmia database are used for feature extraction and the extraction results showed higher extraction capability compare to conventional formula based extraction method.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.4
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pp.19-24
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2017
In this paper, we propose an automatic segmentation method of left and right heart in computed tomography angiography (CTA) using separating energy function. First, we smooth the images by applying anisotropic diffusion filter to remove noise. Then, the volume of interest (VOI) is detected by using k-means clustering. Finally, we extract the left and right heart with separating energy function which we proposed to split the heart. We tested our method in ten CT images and they were obtained from a different patient. For the evaluation of the computational performance of the proposed method, we measured the total processing time. The average of total processing time, from first step to third step, was $14.39{\pm}1.17s$. We expect for our method to be used in cardiac diagnosis for cardiologist.
Background: The inferior alveolar nerve (IAN) may be injured during extraction of the mandibular third molar, causing severe postoperative complications. Many methods have been described for evaluating the relative position between the mandibular third molar and the inferior alveolar canal (IAC) on panoramic radiography and computed tomography, but conventional radiography provides limited information on the proximity of these two structures. The present study assessed the benefits of three-dimensional computed tomography (3D-CT) prior to surgical extraction of the mandibular third molar, to prevent IAN damage. Methods: This retrospective study included 4917 extractions in 3555 patients who presented for extraction of the mandibular third molars. The cases were classified into three groups, according to anatomical relationship between the mandibular third molars and the IAC on panoramic radiography and whether 3D-CT was performed. Symptoms of IAN damage were assessed using the touch-recognition test. Data were compared using the chi-square test and Fisher's exact test. Results: Among the 32 cases of IAN damage, 6 cases were included in group I (0.35 %, n = 1735 cases), 23 cases in group II (1.1 %, n = 2063 cases), and 3 cases in group III (0.27 %, n = 1119 cases). The chi-square test showed a significant difference in the incidence of IAN damage between groups I and II. No significant difference was observed between groups I and III using Fisher's exact test. In the 6 cases of IAN damage in group I, the mandibular third molar roots were located lingual relative to the IAC in 3 cases and middle relative to the IAC in 3 cases. The overlap was ${\geq}2mm$ in 3 of 6 cases and 0-2 mm in the remaining 3 cases. The mean distance between the mandibular third molar and IAC was 2.2 mm, the maximum distance 12 mm, and the minimum distance 0.5 mm. Greater than 80 % recovery was observed in 15 of 32 (46.8 %) cases of IAN damage. Conclusions: 3D-CT may be a useful tool for assessing the three-dimensional anatomical relationship and proximity between the mandibular third molar and IAC in order to prevent IAN damage during extraction of mandibular third molars.
It is very important to extract the heart region in the medical images. In this paper, we present the automatic heart region extraction in the EBT (electron beam tomography) images. We use contrast thresholding, anatomic knowledge, and mathematical morphology to extract the heart region. Using these results, we applied the active contour models (snakes) to search the exact region. We analyzed the experimental results by comparing the results with the results made by medical experts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.2
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pp.504-519
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2023
Heart disease is becoming the top reason of death all around the world. Diagnosing cardiac illness is a difficult endeavor that necessitates both expertise and extensive knowledge. Machine learning (ML) is becoming gradually more important in the medical field. Most of the works have concentrated on the prediction of cardiac disease, however the precision of the results is minimal, and data integrity is uncertain. To solve these difficulties, this research creates an Integrated Accurate-Secure Heart Disease Prediction (IAS) Model based on Deep Convolutional Neural Networks. Heart-related medical data is collected and pre-processed. Secondly, feature extraction is processed with two factors, from signals and acquired data, which are further trained for classification. The Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) is used to categorize received sensor data as normal or abnormal. Furthermore, the results are safeguarded by implementing an integrity validation mechanism based on the hash algorithm. The system's performance is evaluated by comparing the proposed to existing models. The results explain that the proposed model-based cardiac disease diagnosis model surpasses previous techniques. The proposed method demonstrates that it attains accuracy of 98.5 % for the maximum amount of records, which is higher than available classifiers.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.1
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pp.51-56
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2019
This paper proposes an improved heartbeat signal extraction method for ballistocardiography(BCG)-based heart-rate measurement on mobile environment. First, from a mobile facial video, a handshake-free head motion signal is extracted by tracking facial features and background features at the same time. Then, a novel signal periodicity computation method is proposed to accurately separate out the heartbeat signal from the head motion signal. The proposed method could robustly extract heartbeat signals from mobile facial videos, and enabled more accurate heart rate measurement (measurement errors were reduced by 3-4 bpm) compared to the existing method.
The goal of this treatment is the surgical-orthodontic eruption of impacted permanent teeth associated with a large dentigerous cyst in a preadolescent patient. Although enucleation of the entire cyst and the extraction of impacted teeth are common treatments, missing permanent teeth cause several problems in young patients. In this report, an 11-year-old female visited with the chief complaint of a large radiolucent lesion from the mandibular anterior area to the left mandibular posterior area. The permanent left canine and premolars were displaced toward the mandibular inferior border area. The extraction of infected deciduous teeth and marsupialization were performed. After 4 months, orthodontic buttons for forced eruption were applied to the impacted permanent teeth. The teeth emerged into the oral cavity 3 months after the orthodontic treatment. Although the root form was abnormal, there were no other pathogenic signs. The alveolar bone had a normal trabecular pattern and the teeth appeared to be well maintained at postoperative 24 months.
Lee, Da Young;Lee, Seung Yun;Kang, Hea Jin;Park, Yeonhwa;Hur, Sun Jin
Journal of Animal Science and Technology
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v.62
no.6
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pp.933-947
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2020
This study was conducted to develop an effective heparin extraction method by using low-cost and highly effective enzymes from six pig by-products (liver, lung, heart, stomach, small intestine, and large intestine), and analyze their bioavailability. Low-cost and highly effective enzymes (alkaline-AK and papain) and a common enzyme (trypsin) were used for the heparin extraction. The angiotensin I- converting enzyme (ACE) inhibitory activity and the antimicrobial activity of extracted heparin were analyzed to verify their bioavailability. The average amount of heparin extracted per kilogram of pig by-products was 439 mg from the liver, 127 mg from the lung, 398 mg from the heart, 261 mg from the stomach, 197 mg from the small intestine, and 239 mg from the large intestine. Various enzymes were used to extract heparin, and the amount of extracted heparin was similar. Based on 1 g of pig by-product, the enzymes trypsin, papain, and alkaline-AK could extract 1,718 mg, 1,697 mg, and 1,905 mg of heparin, respectively. Heparin extracted from pig by-products showed antihypertensive activity and antimicrobial activity against Staphylococcus aureus at low populations. These results indicated that heparin can be obtained from pig by-products at a low cost.
Caval syndrome is a severe complication of canine heartworm disease in which affected dogs present with various clinical signs that are often life-threatening. In cases of severe infection, adulticidal treatment has numerous complications as a result of a marked immune response against dead worms. Therefore, several surgical and non-surgical methods, including interventional extraction, have been applied in veterinary medicine. Despite the usefulness and efficiency of conventional retrieval devices, a few associated limitations must be addressed to reduce their risks and increase their applicability. Herein, we introduced a case of treating three dogs with caval syndrome by applying a newly developed heartworm basket device. The dogs were diagnosed with heartworm disease by heartworm antigen testing and direct smear. Imaging findings revealed remarkable remodeling of the right heart and pulmonary vessels and the presence of heartworms in the right heart. Additionally, heartworms were confirmed in the distal part of the abdominal aorta and femoral arteries in one dog, indicating aberrant systemic migration of the worms. Under general anesthesia, the heartworm basket device was introduced into the right heart via femoral venotomy and arteriotomy in one dog and jugular venotomy in the other two dogs. Although the number of cases in this study was small, the basket device was successful in gradual and cautious extraction of the heartworms in all three dogs. They exhibited good prognosis of clinical symptoms as indicated by imaging analyses.
This case report describes a frail, middle-aged woman with multiple comorbidities who was scheduled to undergo extraction of all remaining teeth in anticipation of cardiac quadruple valve intervention. Dental and anesthetic management of the patient are discussed. Medical care of the patient with a high burden of comorbidities requires a multidisciplinary approach even for a routine dental procedure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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