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심혈관계 질환 진단을 위한 복합 진단 지표와 출현 패턴 기반의 분류 기법
이헌규,노기용,류근호,정두영,Lee, Heon-Gyu,Noh, Ki-Yong,Ryu, Keun-Ho,Jung, Doo-Young 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지D Vol.16 No.1
심혈관계 질환의 진단 위해서 복합 진단 지표를 이용한 출현 패턴 기반의 분류 기법을 제안하였다. 복합 진단 지표 적용을 위해서 심박동변이도의 선형/비선형적 특징들을 세 가지 누운 자세에 대해 분석하였고 ST-segments로부터 4개의 진단 지표를 추출하였다. 이 논문에서는 질환진단을 위해서 필수 출현 패턴을 이용한 분류 모델을 제안하였다. 이 분류 기법은 환자 그룹의 질환 패턴들을 발견하며, 이러한 출현 패턴은 심혈관계 질환 환자들에서는 빈발하지만 정상인 그룹에서는 빈발하지 않는 패턴들이다. 제안된 분류 알고리즘의 평가를 위해서 120명의 협심증(AP: angina pectrois) 환자, 13명의 급성관상동맥증후군(ACS: acute coronary syndrome) 환자 그리고 128명의 정상인 데이터를 사용하였다. 실험 결과 복합 지표를 사용하였을 때, 세 그룹의 분류에 대한 정확도는 약 88.3%였다. In order to diagnose cardiovascular disease, we proposed EP-based(emerging pattern- based) classification technique using multi-parametric diagnosis indexes. We analyzed linear/nonlinear features of HRV for three recumbent postures and extracted four diagnosis indexes from ST-segments to apply the multi-parametric diagnosis indexes. In this paper, classification model using essential emerging patterns for diagnosing disease was applied. This classification technique discovers disease patterns of patient group and these emerging patterns are frequent in patients with cardiovascular disease but are not frequent in the normal group. To evaluate proposed classification algorithm, 120 patients with AP (angina pectrois), 13 patients with ACS(acute coronary syndrome) and 128 normal people data were used. As a result of classification, when multi-parametric indexes were used, the percent accuracy in classifying three groups was turned out to be about 88.3%.
손호선 ( Ho Sun Shon ),이헌규 ( Heon Gyu Lee ),조경환 ( Kyung Hwan Cho ),류근호 ( Keun Ho Ryu ),노기용 ( Ki Yong Noh ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.1
심전도는 각종심장질환 들을 예측하는데 널리 사용되고 있다. 이러한 심전도에서 ST-분절은 허혈성심장 질환, 확장성 심근성, 비후성 심근증 등을 예측하는데 이용되고 있다.이 논문에서는 환자들의 임상 정보와 심전도로부터 심장 질환 예측을 위한 중요 파라미터인 ST-분절을 추출하였다. 그리고 이러한 추출된 데이터 분석을 위해서 데이터마이닝 기법을 적용한다. 데이터마이닝의 분류 알고리즘인 베이지안 네트워크를 적용 심장 질환을 효율적으로 분류하기 위한 방법을 제시 하였다.
임현균(Hyun Kyoon Lim),박세진(Se-Jin Park),황지수(Jisoo Hwang),박승남(Seung-Nam Park),김시경(Sikyung Kim),이근우(Geun Woo Lee),김승관(Seung Kwan Kim),박성종(Seongchong Park),오승빈(Seung Bin Oh),노기용(Ki Yong Noh),김원식(Wuon-Shik K 대한인간공학회 2010 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.10
Lighting for home and road in modern society is one of the most important design factors. To date, standards for colors to human sensation are well made under the bright (=photopic vision) and dark (=scotopic vision) environment. However, the measurement method is not objective and therefore, new method is in need. In this study, we recorded electroencephalogram while a subject was watching light-emitting diode (LED) panel. Red, green, and blue color appeared sequentially from dark (=0) and to the most bright color level (=256) step by step. A subject was asked to press a button when he/she see any colors on the screen. EEG data from five subjects (34 ? 5.9 years) was analyzed. As results, subjects pressed button 37.1 seconds for red, 36.5 s for green, and 36.5 s for blue. Subjects showed also EEG changes by optical stimulation post onset of lighting stimulation. As a conclusion, EEG analysis may be a new objective measurement method to detect brain response by the optical stimulation. To get firm evidence for the response, additional subjects should be recruited more in the same test. Test-retest reliability should be also made for the evidence based standards of visual sensitivity.