Recently, a few image-processing based mobile urine testers have actively been studied since the urine-analysis result can be available to the user in real time immediately after the test is done. However, the accuracy of test result can be severely degraded due to variable illumination environments and a variety of manners to capture the image with a camera embedded in the smartphone according to different users. This paper proposes the Check4Urine system, a novel smartphone-based portable urine-analysis tester and provides three techniques to improve such a performance degradation problem robust to various test environments and disturbances, which are the compensation algorithm to correct the varying illumination effect, an urine strip detection algorithm robust to edge loss of the object image, and the color decision algorithm based on the pre-processed reference table. Experimental results show that the proposed Check4Urine system increases the accuracy of urine-analysis by 20-50% at various test conditions, compared with the existing image-processing based mobile urine tester.
As chromium in urine remains as oxychromic acid ions, chromium was extracted by using ion pair formed by anion exchanger trioctylamine. then after it is noted whether this TOA-MIBK method is effective or not for the chromium analysis by using flame method of Atomic absorption Spectrophotometric Analysis. The result is as following. 1. Effects of various acids on the extraction of Cr with MIBK including TOA are good in order $NHO_3$, $H_2SO_4$, HCl in distilled water sample and its proper concentration of HCl is 0.2 N. 2. For the analysis of urine sample, the best result can be achieved by following condition. After finished pretreatment adjusted to pH 6.5-7.5 by NaOH and again controlled pH 0.5-0.6 by HCl. 3. Though TOA concentration slightly affects the analytic value, best result is noted in 1-3% concentration. 4. Recovery rates of urine samples made by $0.3mg/l{\cdot}urine$, $0.6mg/l{\cdot}urine$, $0.9mg/l{\cdot}urine$ are shown from 96.7% to 104.8%. 5. Recovery rates of urine samples made by $0.01mg/l{\cdot}urine$, $10.03mg/{\cdot}urine$, $0.05mg/l{\cdot}urine$ are shown from 89.3% to 98.6%.
From the analysis of proton NMR signals of human urine it is found that the signals corresponding to a phenolic compound of tyrosine are more frequently observed in cancer urine than in non-cancer urine. An effective reagent is obtained to detect the substance excreted in the urine and to find out a close connection with the result of the NMR analysis. An attempt is made to determine the reagent sensitivity and specificity for cancer diagnosis. The results of the attempt are respectively above 75% for both on an average.
Park, Man-Ki;Yang, Jeong-Seon;Lee, Mi-Yung;Kim, Yong-Ki;Weon, Nam-Bee;Kim, Young-Do
Archives of Pharmacal Research
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제11권2호
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pp.134-138
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1988
Urine measurements by MNR were made for 25 persons including cancer and non-cancer patients. The aromatic proton signals of NMR wer observed much more often in cancer patients' urine than non-cancer patients' one. To compare the amount of the phenolic compounds excreted in urine between cancer and non-cancer patient, urine analysis by HPLC with UV detector was performed. Total peak area and major peak areas of cancer patients' urine wer emuch greater than those of non-cancer patients' one. To check the phenolic compound excreted in urine, a new jellied reagent named Gift reagent which was based on Millon's reagent, was developed for urine color reaction. When the reagent was tested, the sensitivity and specificity for urine samples of 69 persons including cancer and non-cancer patients were measured by 85.3% and 91.4%, respectively, indicating that the Gift reagent afford a possibility of cancer diagnosis.
In hospitals, nurses are subjectively determining the urine status to check the kidneys and circulatory system of patients whose statuses are related to patients with kidney disease, critically ill patients, and nursing homes before and after surgery. To improve this problem, this paper proposes a urine spectrum analysis system which clusters urine test results based on a hybrid machine learning model consists of unsupervised learning and supervised learning. The proposed system clusters the spectral data using unsupervised learning in the first part, and classifies them using supervised learning in the second part. The results of the proposed urine spectrum analysis system using a mixed model are evaluated with the results of pure supervised learning. This paper is expected to provide better services than existing medical services to patients by solving the shortage of nurses, shortening of examination time, and subjective evaluation in hospitals.
Jongkeon Kim;Bokyung Hong;Myung Ja Lee;Beob Gyun Kim
Animal Bioscience
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제36권3호
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pp.492-497
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2023
Objective: The objectives were to demonstrate that the nitrogen and energy in pig urine supplemented with hydrochloric acid (HCl) are not volatilized and to determine the minimum amount of HCl required for nitrogen preservation from pig urine. Methods: In Exp. 1, urine samples of 3.0 L each with 5 different nitrogen concentrations were divided into 2 groups: 1.5 L of urine added with i) 100 mL of distilled water or ii) 100 mL of 6 N HCl. The urine in open plastic containers was placed on a laboratory table at room temperature for 10 d. The weight, nitrogen concentration, and gross energy concentration of the urine samples were determined every 2 d. In Exp. 2, three urine samples with different nitrogen concentrations were added with different amounts of 6 N HCl to obtain varying pH values. All urine samples were placed on a laboratory table for 5 d followed by nitrogen analysis. Results: Nitrogen amounts in urine supplemented with distilled water decreased linearly with time, whereas those supplemented with 6 N HCl remained constant. Based on the linear broken-line analysis, nitrogen was not volatilized at a pH below 5.12 (standard error = 0.71 and p<0.01). In Exp. 3, an equation for determining the amount of 6 N HCl to preserve nitrogen in pig urine was developed: additional 6 N HCl (mL) to 100 mL of urine = 3.83×nitrogen in urine (g/100 mL)+0.71 with R2 = 0.96 and p<0.01. If 62.7 g/d of nitrogen is excreted, at least 240 mL of 6 N HCl should be added to the urine collection container. Conclusion: Nitrogen in pig urine is not volatilized at a pH below 5.12 at room temperature and the amount of 6 N HCl required for nitrogen preservation may be up to 240 mL per day for a 110-kg pig depending on urinary nitrogen excretion.
The urine test used as a basic test method of in vitro diagnosis for health care has been used for a long time to be simple and convenient. The urine test method is using a color that appears depending on the change in the ion concentration that reacts over time buried in the standard color test paper(Strips) with a urine sample applied to some reaction reagents. In this paper, it was proposed a neural network algorithm to obtain a suitable and reproducibility and accuracy classifier suitable for the urine analysis system. The experimental results were compared with the visual colorimetric analysis, and the neural network algorithm showed better results.
본 연구에서는 요분석용 스트립을 이용하여 요의 상태를 정량적·정성적으로 측정할 수 있는 요분석시스템을 구현하였다. 요분석시스템의 분석 알고리듬은 온도 변화, 전원 노이즈 통의 외란에 강인한 특성을 나타내기 위하여 퍼지 논리를 적용하였다. 강인하고 안정적인 요분석시스템을 설계하기 위하여 스트립 9가지 패드의 분강학적 특성을 검토하였다. 요분석시스템 하트웨어와 소프트웨어로 구성되었다. 요분석시스템의 하드웨어는 단일칩 마이크로프로세서를 사용하였고, 주변장치들로는 광하부, 트레이 제어, 전치증폭부, PC와의 통신, 열전사 프린터 및 동작 상태 표시기로 구성하였다. 요분석시스템의 소프트웨어는 시스템 프로그램과 분류 프로그램으로 구성하였다. 시스템 프로그램은 시스템 제어와 데이터 취득 및 분석을 수행하도록 하였다. 분규 프로그램은 퍼지추론부와 멤버쉽함수 발생기로 구성되었다 멤버쉽함수 발생기는 정도관리의 통계학적 방법을 이용하여 삼각형 멤버쉽함수를 생성하였다. 측정된 데이터는 PC로 전송되고, 전송된 데이터는 C++로 작성된 데이터 관리 및 취득 프로그램에 의해 저장된다. 요분석시스템의 정확도와 퍼지분류기의 안정성은 표준시료를 이용하여 평가하였다. 실험결과는 검사항목과 만족한 일치를 보였다.
요 분석은 임상에서의 기본적인 검사항목으로 숙련된 간호사에 의한 육안검사를 시행한다. 최근에는 분석량의 증가와 분석 시간의 단축을 위하여 자동화된 요 분석 시스템을 이용하여 측정한다. 그러나 이들 시스템은 기기별 로 나타나는 결과에 차이가 발생하고 있다. 따라서 요의 컬러에 따른 정확한 검사를 위하여 새로운 요 컬러 분류 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 퍼지 논리와 신경회로망 알고리즘을사용하여 요 분석 시스템의 지능형 컬러 분류기를 제작하였다. 입력 파라미터는 전처리 과정을 거친 RGB 3가지 색상을 사용하였다. 구현된 분류기는 퍼지 논리와 신경회로망 알고리즘을 사용하였으며, 적색, 녹색, 청색의 3 가지 입력 데이터를 사용하여 9 가지 시료에 대한 $3{\sim}7$ 개의 각 단계별 분류를 수행하도록 구현하였다. 실험에 사용된 검체는 표준 시약을 사용하였으며, 요 분석 시스템을 위한 개별 표준시료에 따른 분류기의 성능을 비교하고, 신뢰성 및 임상적용가능성 여부를 검토하였다. 설험 결과 지능형 컬러 분류기는 많은 검사 항목에서 육안검색보다 좋은 결과를 보였다.
A computer simulation was performed to distinguish quantitatively a color reaction in a urine analysis systems by using the spectral power distribution of LEDs, the spectral reflectance of a urine strip, and the spectral sensitivity of photodiode. The CIE tristimulus values and CIE chromaticity coordinates ware modified to be conformable with real color reactions in a urine strips. Results on color simulation showed a of real color in comparison with those obtained by Colorimeter CM2C(Color Savvy).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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