Muon tomography is a useful method for monitoring special nuclear materials (SNMs) such as spent nuclear fuel inside dry cask storage. Multiple Coulomb scattering of muons can be used to provide information about the 3-dimensional structure and atomic number(Z) of the inner materials. Tomography using muons is less affected by the shielding material and less harmful to health than other measurement methods. We developed a muon detector for muon tomography, which consists of a plastic scintillator, 64 long wavelength-shifting (WLS) fibers attached to the top of the plastic scintillator, and silicon photomultipliers (SiPMs) connected to both ends of each WLS fiber. The muon detector can acquire X and Y positions simultaneously using a position determination algorithm. The design parameters of the muon detector were optimized using DETECT2000 and Geant4 simulations, and a muon detector prototype was built based on the results. Spatial resolution measurement was performed using simulations and experiments to evaluate the feasibility of the muon detector. The experimental results were in good agreement with the simulation results. The muon detector has been confirmed for use in a muon tomography system.
Pratiksha P. Mandrekar;Moonjin Lee;Tae-Sung Kim;Daejong Yang
센서학회지
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제32권5호
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pp.259-266
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2023
The use of various adulterants and harmful chemicals is rapidly increasing in various sectors such as agriculture, food, and pharmaceuticals, and they are also present in our surroundings in the form of pollutants. The regular and repeated intake of harmful chemicals often adversely affects human health. The prolonged exposure of living beings to such adverse components can lead to severe health complications. To avoid the unlimited utilization of these chemical components, a sensing technology that is sensitive and reliable for low-concentration detection is beneficial. Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) is a powerful method for identifying low-range concentrations of analytes, leading to great applications in molecular identification, including various diagnostic biomarkers. SERS in chemical, gas, and biological sensors can be an excellent approach in the sensing world to achieve rapid and multiple-analyte detection, leading to a new and efficient approach in healthcare monitoring.
With incessant advances in information technology and its implications in all domains of our lives, artificial intelligence (AI) has emerged as a requirement for improved machine performance. This brings forth the query of how this can benefit endoscopists and improve both diagnostic and therapeutic endoscopy in each part of the gastrointestinal tract. Additionally, it also raises the question of the recent benefits and clinical usefulness of this new technology in daily endoscopic practice. There are two main categories of AI systems: computer-assisted detection (CADe) for lesion detection and computer-assisted diagnosis (CADx) for optical biopsy and lesion characterization. Quality assurance is the next step in the complete monitoring of high-quality colonoscopies. In all cases, computer-aided endoscopy is used, as the overall results rely on the physician. Video capsule endoscopy is a unique example in which a computer operates a device, stores multiple images, and performs an accurate diagnosis. While there are many expectations, we need to standardize and assess various software packages. It is important for healthcare providers to support this new development and make its use an obligation in daily clinical practice. In summary, AI represents a breakthrough in digestive endoscopy. Screening for gastric and colonic cancer detection should be improved, particularly outside expert centers. Prospective and multicenter trials are mandatory before introducing new software into clinical practice.
논문은 U-Health Service 기술분야로 기존의 사업자 중심의 U-Health Service와 달리 이용자(시민)와 서비스 제공자(의료서비스) 관점에서 건강관리 서비스를 기획하고, IT기술을 활용하여 개발 구축한 서비스이며, 성남시 지원의 산학연과제로서, 성남시 탄천변에 구축 운영중인 건강관리 서비스 모델에 대한 실증 논문이다. 본 건강관리 서비스는 이용자 관점에서 서비스 만족도를 극대화하기 위해 4가지 주요원칙(최대한 단순하게, 최대한 가볍게, 맞춤형을 지향, 재미있는 피드백)하에 구현하였으며, 건강 관리서비스의 핵심 알고리즘은 평가/처방/모니터링/피드백의 4가지 단계로 구성되어있고. 시스템 구성은 평가 부분은 성남시 탄천변의 금곡공원에 건강지킴이 부스를 설치하여 RFID와 체성분계, 혈압계를 연동한 건강측정 및 평가를 제공하고, 건강관리서비스 처방엔진을 통해 개인 맞춤형 건강행동 처방(운동처방 및 건강신호등 처방)이 제공되며, 처방된 운동 처방은 탄천변의 기 구축된 운동시설(근력, 유산소)을 통해 이용자 스스로가 맞춤형 운동을 시행하고, 모니터링된 데이터를 기반으로 맞춤형 피드백 서비스가 제공된다. 본 건강관리 서비스는 2010년1월 ~ 12월(개발), 2011년 1월~2월(시범서비스 및 시스템 안정화), 2011년 2월 ~ 3월(분당 서울대병원 중심의 50명의 임상군을 대상으로 한 2개월간의 임상시험), 2011년 3월부터 현재 까지 600여명의 시민을 대상으로 시민 자율형 건강관리 서비스를 제공하고 있다. 생활환경 기반 건강관리 서비스의 만족도는 높은 편이며, 몇 가지 이용자 측면에서의 이용 편이성을 높이고, 지자체/의료기관/방송사업자가 연계된 사업모델이 발굴된다면 향후 유비쿼터스 건강관리 서비스 분야에서 성장성이 매우 높을 것으로 기대된다.
Goetze, Stefan;Schroder, Jens;Gerlach, Stephan;Hollosi, Danilo;Appell, Jens-E.;Wallhoff, Frank
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권1호
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pp.40-50
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2012
Increase in the number of older people due to demographic changes poses great challenges to the social healthcare systems both in the Western and as well as in the Eastern countries. Support for older people by formal care givers leads to enormous temporal and personal efforts. Therefore, one of the most important goals is to increase the efficiency and effectiveness of today's care. This can be achieved by the use of assistive technologies. These technologies are able to increase the safety of patients or to reduce the time needed for tasks that do not relate to direct interaction between the care giver and the patient. Motivated by this goal, this contribution focuses on applications of acoustic technologies to support users and care givers in ambient assisted living (AAL) scenarios. Acoustic sensors are small, unobtrusive and can be added to already existing care or living environments easily. The information gathered by the acoustic sensors can be analyzed to calculate the position of the user by localization and the context by detection and classification of acoustic events in the captured acoustic signal. By doing this, possibly dangerous situations like falls, screams or an increased amount of coughs can be detected and appropriate actions can be initialized by an intelligent autonomous system for the acoustic monitoring of older persons. The proposed system is able to reduce the false alarm rate compared to other existing and commercially available approaches that basically rely only on the acoustic level. This is due to the fact that it explicitly distinguishes between the various acoustic events and provides information on the type of emergency that has taken place. Furthermore, the position of the acoustic event can be determined as contextual information by the system that uses only the acoustic signal. By this, the position of the user is known even if she or he does not wear a localization device such as a radio-frequency identification (RFID) tag.
의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.
본 연구의 목적은 별도의 방사선 외부 검출장치 없이 스마트폰 자체의 CMOS 반도체 소자만을 활용하여 의료용 방사선 발생장치에서 발생하는 방사선을 효율적으로 검출하기 위한 최적의 조건과 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 연구를 통하여 스마트폰에 내장된 CMOS 반도체 소자에 X-선의 선량을 증가시켜가면서 CMOS 영상 센서에서 반응하는 픽셀의 개수 및 밝기 등을 측정하였다. 스마트폰의 전면 카메라가 후면 카메라보다 노이즈가 적고 X-선과 같은 방사선에 대한 반응 특성이 우수하였다. 섬광결정을 사용한 간접 검출방식에 보다 CMOS 자체에 X-선을 반응시키는 직접 검출방식이 더 적은 선량까지 정확하게 검출이 가능하였다. 또한 X-선에 대한 선량의존성은 역치값을 넘어가는 픽셀의 개수를 계산한 Pixel number에 비해 개별 반응한 픽셀의 밝기까지 이용한 Pixel intensity가 더욱 선형적으로 나타났다. 컬러모델에 의한 실험에서는 스마트폰의 컬러모델인 YUV 컬러모델의 값 중 픽셀의 밝기값의 정보를 가지고 있는 Y값을 활용하면 방사선 검출에 있어 효율적일 것으로 사료된다. 향후 이와 같은 방사선 검출을 위한 최적의 조건들과 효율적 검출 알고리즘들에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 방사선 선량의 관리가 효율적이며 체계적으로 이루어 질 수 있기 때문에 국민보건건강에 일조 할 수 있을 것으로 사료된다.
1990년대 후반 이후 스마트 의류는 인간과 컴퓨터의 상호작용, 사용자 중심의 디자인 등 다각적으로 연구, 개발되고 있다. 최근에는 보다 기능화, 감성화된 스마트 의류가 개발되기 시작하였으며, 이는 다양한 어플리케이션으로 연구, 개발되어 제시되고 있다. 그 중 센서를 기반으로 한 건강관리용 스마트 의류는 스마트 의류의 여러유형 중 가장 예상 수요가 높은 유형으로 예측되며, 이러한 전망으로 인해 연구, 개발이 가속화되고 있는 분야이다. 이에 따라 본 연구에서는 스마트 의류에 적합한 생체 신호 센서를 도출하고, 그를 기반으로 기본적인 생체신호, 심장질환, 호흡기 질환을 측정할 수 있는 스마트 의류 디자인을 개발하였다. 즉, 본 연구에서 개발된 스마트의류는 기존의 의류의 외관 형태는 그대로 유지하면서, 직물 신호선을 제작, 와이어의 이물감을 없애 착용성을 높였으며, 착장 시 생체신호가 컴퓨터로 무선 전송되어 이를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안되었다. 이 스마트 의류는 생체 신호 센서를 이용하여 심장질환, 호흡기 질환과 다양한 질병 예방을 보조할 수 있는 건강관리용 의류로서 센서기반 스마트 의류의 한 모형을 제시하였다.
본 연구는 일개 대학병원의 수술 예방항생제 사용의 실태 및 적정성 평가 주기별 변화를 분석, 향후 수술 예방항생제 사용 및 평가 지침에 대한 기초자료를 마련하는 것을 목적으로 시행되었다. 요양급여 적정성 평가가 시행된 첫해인 2007년 1차 평가부터 2008년, 2009년, 2010년, 2012년, 2014년을 조사기간으로 선정하였다. 본 연구를 위해 건강보험심사평가원의 요양급여 적정성 평가 자료를 이용하였으며, 위수술, 대장수술, 담낭절제술의 평가지표 중 최초 투여시기 1항목, 항생제 선택 3항목, 투여 기간 2항목의 연도별 변화 추이를 분석하였다. 분석결과, 항생제 투여일수는 위수술의 경우, 2007년 13.5일에서 2014년 1.5일로 감소하였고, 대장수술은 2007년 12.8일에서 2014년 1.5일로 감소하였다. 담낭절제술 또한 2007년 6.9일에서 2014년 0.6일로 감소한 것으로 나타났다. 위와 같은 결과를 토대로, 수술 예방항생제 사용의 질적 향상을 위하여 의료진들이 충분히 받아들일 수 있을 만한 권고사항(또는 지표) 의 마련 및 그러한 권고사항의 효율적인 배포와 전달을 위한 노력이 필요할 것으로 생각된다. 더불어 병원이 스스로 장애 요인을 파악하여 개선할 수 있도록 모니터링 제도 실시를 고려해 볼 수 있을 것이다.
면봉을 사용한 샘플링 방법은 의학, 생태학, 생명공학, 법의학 및 오염 정도 모니터링 시스템과 같은 다양한 연구 분야에서 유용하다. 샘플링에서 채취 시약은 중요한 요소 중 하나이다. 시료를 장기간 보관해야 하는 경우에는 시료 채취 키트와 시료 보관 온도가 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 별도의 배지 없이, 세 가지 채취 시약과 세 가지 보관 온도가 살아있는 세균의 생균 수에 미치는 영향을 확인하는 것이다. 대표적인 환경 세균으로 E. coli와 S. aureus를 선정하였다. 증류수(DW), 멸균된 인산염 완충액(PBS), Tris-EDTA (TE) 버퍼를 채취 시약으로 사용하여 샘플링한 후, 22, 4, -70℃에서 보관을 진행했다. 각 채취시약 및 보관 온도가 시료에 미치는 영향은 RLU와 CFU로 결과로 비교하였다. -70℃ 보관 온도와 TE 버퍼를 사용할 때 CFU와 RLU 값은 다른 조건에서보다 일정하게 유지되는 경향이 보였다. 따라서 이 연구는 시료가 채취 직후 -70℃에서 보관되어야 하며, 채취 시약으로 TE 버퍼와 함께 사용하는 것이 좋다는 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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