Current distribution measurement technique based on a segmented bipolar plate (BP) has been widely adopted to visualize the distribution of current density in a polymer electrolyte membrane. However, a concern is raised how closely the current density of a segmented BP can approach that of a corresponding non-segmented membrane. Therefore, in this paper, the accuracy of the measurement technique is numerically evaluated by applying a three-dimensional, two-phase fuel cell model to a $100\;cm^2$ area fuel cell geometry in which segmented BPs and non-segmented membrane are combined together. The simulation results reveal that the errors between the current densities of the segmented BPs and non-segmented membrane indeed exist, predicting the maximum relative error of 33% near the U-turn regions of the flow-field. The numerical study further illustrates that the erroneous result originates from the BPs segmented non-symmetrically based on the flow channels that allows some currents bypassing flow channels to flow into its neighboring segment. Finally, this paper suggests the optimal way for bipolar plate segmentation that can minimize the deviation of current measured in a segmented BP from that of a corresponding membrane region.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.374-376
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2021
For the diagnosis of cancer-related diseases in clinical practice, pathological examination using biopsy is essential after basic diagnosis using imaging equipment. In order to proceed with such a biopsy, the assistance of an oncologist, clinical pathologist, etc. with specialized knowledge and the minimum required time are essential for confirmation. In recent years, research related to the establishment of a system capable of automatic classification of cancer cells using artificial intelligence is being actively conducted. However, previous studies show limitations in the type and accuracy of cells based on a limited algorithm. In this study, we propose a method to identify a total of 4 cancer cells through a convolutional neural network, a kind of deep learning. The optical images obtained through cell culture were learned through EfficientNet after performing pre-processing such as identification of the location of cells and image segmentation using OpenCV. The model used various hyper parameters based on EfficientNet, and trained InceptionV3 to compare and analyze the performance. As a result, cells were classified with a high accuracy of 96.8%, and this analysis method is expected to be helpful in confirming cancer.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.39
no.11
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pp.24-32
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2002
In this paper we implemented various image processing filtering using the format converter. This design method is based on realized the large processor-per-pixel array by integrated circuit technology. These two types of integrated structure are can be classify associative parallel processor and parallel process DRAM(or SRAM) cell. Layout pitch of one-bit-wide logic is identical memory cell pitch to array high density PEs in integrate structure. This format converter design has control path implementation efficiently, and can be utilize the high technology without complicated controller hardware. Sequence of array instruction are generated by host computer before process start, and instructions are saved on unit controller. Host computer is executed the pixel-parallel operation starting at saved instructions after processing start. As a result, we obtained three result that 1)simple smoothing suppresses higher spatial frequencies, reducing noise but also blurring edges, 2) a smoothing and segmentation process reduces noise while preserving sharp edges, and 3) median filtering, like smoothing and segmentation, may be applied to reduce image noise. Median filtering eliminates spikes while maintaining sharp edges and preserving monotonic variations in pixel values.
Kim, Hak-Kyeong;Lee, Sun-Hee;Lee, Myung-Suk;Kim, Sang-Bong
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.4
no.3
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pp.224-230
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2002
In this paper, a counting algorithm hybridized with an adaptive automatic thresholding method based on Otsu's method and the algorithm that elongates markers obtained by the well-known watershed algorithm is proposed to enhance the exactness of the microcell counting in microscopic images. The proposed counting algorithm can be stated as follows. The transformed full image captured by CCD camera set up at microscope is divided into cropped images of m$\times$n blocks with an appropriate size. The thresholding value of the cropped image is obtained by Otsu's method and the image is transformed into binary image. The microbial cell images below prespecified pixels are regarded as noise and are removed in tile binary image. The smoothing procedure is done by the area opening and the morphological filter. Watershed algorithm and the elongating marker algorithm are applied. By repeating the above stated procedure for m$\times$n blocks, the m$\times$n segmented images are obtained. A superposed image with the size of 640$\times$480 pixels as same as original image is obtained from the m$\times$n segmented block images. By labeling the superposed image, the counting result on the image of microbial cells is achieved. To prove the effectiveness of the proposed mettled in counting the microbial cell on the image, we used Acinetobacter sp., a kind of ammonia-oxidizing bacteria, and compared the proposed method with the global Otsu's method the traditional watershed algorithm based on global thresholding value and human visual method. The result counted by the proposed method shows more approximated result to the human visual counting method than the result counted by any other method.
The effect of aromatic amino acids such as phenylalaine, tryptophan and tyrosine on somitogenesis at the early stage of chick embryo has been investigated morphologically using light and electron microscopy. Micrographs of aromatic amino acid injected chick embryo showed that an incomplete somite segmentation occurred and some decremental effect on the nervous system were observed. Somites were poorly developed and their size were variable. Electron micrograph of somatic cells from aromatic amino acid injected chick embryo showed that chromatins were coagulated, some of mitochondria were damaged, and nucleus were transformed considerably in some cases. The protein and nucleic acid levels and some enzyme activities of 15-day chick embryo which received the injection of 1mg of aromatic amino acid in 0.05 ml of saline 24 hours after the incubation were analyzed. Protein, DNA and RNA levels of the test group were not lowered significantly but the activities of enzymes for basic metabolism, such as lactate dehydrogenase, succinate dehydrogenase, malate dehydrogenase and glucose 6-phosphate dehydrogenase were considerably lowered as compared with those of control. From the present expeerimental results, it was tentatively suggested that the administration of amino acid might slow down the yolk granule degradation probably by feed back mechanism resulting in the disturbance of amino acid balance in the cell, which might give rise to impair normal metabolic pattern leading to abnormal somitogenesis to chick embryo at very early stage of development.
In this paper we implemented various image processing filtering using the format converter. This design method is based on realized the large processor-per-pixel array by integrated circuit technology. These two types of integrated structure are can be classify associative parallel processor and parallel process DRAM (or SRAM) cell. Layout pitch of one-bit-wide logic is Identical memory cell pitch to array high density PEs in integrate structure. This format converter design has control path implementation efficiently, and can be utilize the high technology without complicated controller hardware. Sequence of array instruction are generated by host computer before process start, and instructions are saved on unit controller. Host computer is executed the pixel-parallel operation starting at saved instructions after processing start. As a result, we obtained three result that 1) simple smoothing suppresses higher spatial frequencies, reducing noise but also blurring edges, 2) a smoothing and segmentation process reduces noise while preserving sharp edges, and 3) median filtering may be applied to reduce image noise. Median filtering eliminates spikes while maintaining sharp edges and preserving monotonic variations in pixel values.
In order to identify the effects of the kainic acid in the retina kainic acid (120 nmol/$5{\mu}l$) were injected through the pars plana of the ciliary body into the duck eye ball at 7th day after hatching. The animals were sacrificed by decapitation on the 1st, 4th and 10th day after injection of the kainic acid. The specimen was processed for the light and electron microscopes respectively. The results obtained were as followings 1. The inner nuclear, inner plexiform and ganglion cell layers of the retina showed marked changes in all of the groups. 2. The cells in the inner nuclear layer showed marked degenerative changes of the organelles including the pyknoses and destruction of the nucleus on the 1st day after injection. These destructive changes of the cells were progressively disappeared until the 10th day after injection. 3. After injection of the kainic acid the neurites of the inner plexiform layer were swollen at the first, and thereafter those changes were gradually disappeared until the 10th day. 4. In the ganglion cell defected by the kinic acid, the enlargement and segmentation of the endoplasmic reticulum and pyknosis of the nucleus were-observed in all the groups, although the lipid droplets were only shown in the 4th day. From the above results, the evidence suggests that kainic acid gives to the toxic effect on the nuurons of the retina with exception of the photoreceptors.
Chromatin texture, which partly reflects nuclear organization, is evolving as an important parameter indicating cell activation or transformation. In this study, chromatin pattern was evaluated by image analysis of the electron micrographs of follicular and papillary carcinoma cells of the thyroid gland and tested for discrimination of the two neoplasms. Digital grey images were converted from the electron micrographs, nuclear images, excluding nucleolus and intranuclear cytoplasmic inclusions, were obtained by segmentation; grey levels were standardized; and grey level histograms were generated. The histograms in follicular carcinoma showed Gaussian or near-Gaussian distribution and had a single peak, whereas those in papillary carcinoma had two peaks(bimodal), one at the black zone and the other at the white zone. In papillary carcinoma, the peak in the black zone represented an increased amount of heterochromatin particles and that at the white zone represented decreased electron density of euchromatin or nuclear matrix. These results indicate that the nuclei of follicular and papillary carcinoma cells differ in their chromatin pattern and the difference may be due to decondensed chromatin and/or matrix substances.
In this paper, we present a method to automatically quantify the three-dimensional (3D) volume of red blood cells (RBCs) using off-axis digital holographic microscopy. The RBCs digital holograms are recorded via a CCD camera using an off-axis interferometry setup. The RBCs' phase image is reconstructed from the recorded off-axis digital hologram by a computational reconstruction algorithm. The watershed segmentation algorithm is applied to the reconstructed phase image to remove background parts and obtain clear targets in the phase image with many single RBCs. After segmenting the reconstructed RBCs' phase image, all single RBCs are extracted, and the 3D volume of each single RBC is then measured with the surface area and the phase values of the corresponding RBC. In order to demonstrate the feasibility of the proposed method to automatically calculate the 3D volume of RBC, two typical shapes of RBCs, i.e., stomatocyte/discocyte, are tested via experiments. Statistical distributions of 3D volume for each class of RBC are generated by using our algorithm. Statistical hypothesis testing is conducted to investigate the difference between the statistical distributions for the two typical shapes of RBCs. Our experimental results illustrate that our study opens the possibility of automated quantitative analysis of 3D volume in various types of RBCs.
Magnetic resonance imaging (MRI) is a key technology that has been seeing increasing use in studying the structural and functional innerworkings of the brain. Analyzing the variability of brain connectome through tractography analysis has been used to increase our understanding of disease pathology in humans. However, there lacks standardization of analysis methods for small animals such as mice, and lacks scientific consensus in regard to accurate preprocessing strategies and atlas-based neuroinformatics for images. In addition, it is difficult to acquire high resolution images for mice due to how significantly smaller a mouse brain is compared to that of humans. In this study, we present an Allen Mouse Brain Atlas-based image data analysis pipeline for structural connectivity analysis involving structural region segmentation using mouse brain structural images and diffusion tensor images. Each analysis method enabled the analysis of mouse brain image data using reliable software that has already been verified with human and mouse image data. In addition, the pipeline presented in this study is optimized for users to efficiently process data by organizing functions necessary for mouse tractography among complex analysis processes and various functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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