지구의 저궤도에서 운용되는 영상센서는 극저온 환경에서 태양 복사 뿐 아니라 지구의 적외선 및 알베도(Albedo)의 영향을 받는다. 극한 환경에 노출되는 영상센서는 작동/비작 동시 허용 온도를 벗어나지 않도록 열설계가 필요하며, 정상상태 에너지 평형식을 통해 필요한 방열판 면적 및 히터 예비 설계 값을 설정한다. 일반적으로 위성체 패널에 주기를 갖는 발열장비가 장착되어, 패널의 일부를 방열판 면적으로 설계한다. 본 논문에서는 위성체와 분리하여 설계하는 영상센서의 열제어를 위하여, 내부에서 항상 발열하는 장비의 열을 히트파이프를 이용하여 패널에 장착된 방열판으로 효과적으로 전달하도록 설계하였다. 예비 설계값을 기준으로 수치해석에 기반을 두는 SINDA를 이용하여 궤도 열해석을 실시하여, 방열 면적 및 히터 설계는 쉽고 빠르게 계산되어졌다. 또한, 방열 성능을 유지하면서 질량을 줄이도록 방열판을 립형상(Rib-type)으로 설계하였으며, 궤도 열해석 결과, 영상센서의 열적 요구사항을 만족함을 검증하였다.
Objectives: Identification of axillary metastases in breast cancer is important for staging disease and planning treatment, but current techniques are associated with a number of adverse events. This report evaluates the diagnostic accuracy of superparamagnetic iron oxide (SPIO)-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) techniques for identification of axillary metastases in breast cancer patients. Methods: We performed a meta-analysis of previous studies that compared SPIO enhanced MRI with histological diagnosis after surgery or biopsy. We searched PubMed, Ovid, Springer Link, and Cochrane library to identify studies reporting data for SPIO enhanced MRI for detection of axillary lymph node metastases in breast cancer until December 2013. The following keywords were used: "magnetic resonance imaging AND axilla" and "superparamagnetic iron oxide AND axilla". Eligible studies were those that compared SPIO enhanced MRI with histological diagnosis. Sensitivity and specificity were calculated for every study; summary receiver operating characteristic and subgroup analyses were done. Study quality and heterogeneity were also assessed. Results: There were 7 publications that met the criteria for inclusion in our meta-analysis. SROC curve analysis for per patient data showed an overall sensitivity of 0.83 (95% Confidence interval (CI): 0.75-0.89) and overall specificity of 0.97 (95% CI: 0.94-0.98). Overall weighted area under the curve was 0.9563. Conclusions: SPIO enhanced MRI showed a trend toward high diagnostic accuracy in detection of lymph node metastases for breast cancer. So, when the breast cancer patients has axillary metastases histologically, SPIO enhanced MRI may be effective diagnostic imaging modality for axillary metastases.
Resting-state Functional Magnetic Resonance Imaging(fMRI) data detects the temporal correlations in Blood Oxygen Level Dependent(BOLD) signal and these temporal correlations are regarded to reflect intrinsic cortical connectivity, which is deactivated during attention demanding, non-self referential tasks, called Default Mode Network(DMN). The relationship between fMRI and anatomical connectivity has not been studied in detail, however, the preceded studies have tried to clarify this relationship using Diffusion Tensor Imaging(DTI) and fMRI. These studies use method that fMRI data assists DTI data or vice versa and it is used as guider to perform DTI tractography on the brain image. In this study, we hypothesized that functional connectivity in resting state would reflect anatomical connectivity of DMN and the combined images include information of fMRI and DTI showed visible connection between brain regions related in DMN. In the previous study, functional connectivity was determined by subjective region of interest method. However, in this study, functional connectivity was determined by objective and advanced method through Independent Component Analysis. There was a stronger connection between Posterior Congulate Cortex(PCC) and PHG(Parahippocampa Gyrus) than Anterior Cingulate Cortex(ACC) and PCC. This technique might be used in several clinical field and will be the basis for future studies related to aging and the brain diseases, which are needed to be translated not only functional connectivity, but structural connectivity.
Pamela Sung;Jeong Min Lee;Ijin Joo;Sanghyup Lee;Tae-Hyung Kim;Balaji Ganeshan
Korean Journal of Radiology
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제20권4호
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pp.558-568
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2019
Objective: To evaluate whether computed tomography (CT) reconstruction algorithms affect the CT texture features of the liver parenchyma. Materials and Methods: This retrospective study comprised 58 patients (normal liver, n = 34; chronic liver disease [CLD], n = 24) who underwent liver CT scans using a single CT scanner. All CT images were reconstructed using filtered back projection (FBP), hybrid iterative reconstruction (IR) (iDOSE4), and model-based IR (IMR). On arterial phase (AP) and portal venous phase (PVP) CT imaging, quantitative texture analysis of the liver parenchyma using a single-slice region of interest was performed at the level of the hepatic hilum using a filtration-histogram statistic-based method with different filter values. Texture features were compared among the three reconstruction methods and between normal livers and those from CLD patients. Additionally, we evaluated the inter- and intra-observer reliability of the CT texture analysis by calculating intraclass correlation coefficients (ICCs). Results: IR techniques affect various CT texture features of the liver parenchyma. In particular, model-based IR frequently showed significant differences compared to FBP or hybrid IR on both AP and PVP CT imaging. Significant variation in entropy was observed between the three reconstruction algorithms on PVP imaging (p < 0.05). Comparison between normal livers and those from CLD patients revealed that AP images depend more strongly on the reconstruction method used than PVP images. For both inter- and intra-observer reliability, ICCs were acceptable (> 0.75) for CT imaging without filtration. Conclusion: CT texture features of the liver parenchyma evaluated using the filtration-histogram method were significantly affected by the CT reconstruction algorithm used.
The change in 21st century imaging media technology is changing our modern visual system. Virtual reality HMD devices, one of the core technologies of 5G, reproduce the new visual system. However, there is a lack of analysis and understanding of the visual operating system to understand the visual system of the fast-changing variety of imaging media. This study analyzed the three visual systems appearing in the recent imaging media art area and presented an engineering perspective algorithm for its procedures and methods. Through these results, we want to build algorithms that understand the visual system of virtual reality HMD devices.
This paper discusses a photon-counting linear discriminant analysis (LDA) with computational integral imaging (II). The computational II method reconstructs three-dimensional (3D) objects on the reconstruction planes located at arbitrary depth-levels. A maximum likelihood estimation (MLE) can be used to estimate the Poisson parameters of photon counts in the reconstruction space. The photon-counting LDA combined with the computational II method is developed in order to classify partially occluded objects with photon-limited images. Unknown targets are classified with the estimated Poisson parameters while reconstructed irradiance images are trained. It is shown that a low number of photons are sufficient to classify occluded objects with the proposed method.
So Yeon Won;Yae Won Park;Mina Park;Sung Soo Ahn;Jinna Kim;Seung-Koo Lee
Korean Journal of Radiology
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제21권12호
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pp.1345-1354
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2020
Objective: To evaluate radiomics analysis in studies on mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer's disease (AD) using a radiomics quality score (RQS) system to establish a roadmap for further improvement in clinical use. Materials and Methods: PubMed MEDLINE and EMBASE were searched using the terms 'cognitive impairment' or 'Alzheimer' or 'dementia' and 'radiomic' or 'texture' or 'radiogenomic' for articles published until March 2020. From 258 articles, 26 relevant original research articles were selected. Two neuroradiologists assessed the quality of the methodology according to the RQS. Adherence rates for the following six key domains were evaluated: image protocol and reproducibility, feature reduction and validation, biologic/clinical utility, performance index, high level of evidence, and open science. Results: The hippocampus was the most frequently analyzed (46.2%) anatomical structure. Of the 26 studies, 16 (61.5%) used an open source database (14 from Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative and 2 from Open Access Series of Imaging Studies). The mean RQS was 3.6 out of 36 (9.9%), and the basic adherence rate was 27.6%. Only one study (3.8%) performed external validation. The adherence rate was relatively high for reporting the imaging protocol (96.2%), multiple segmentation (76.9%), discrimination statistics (69.2%), and open science and data (65.4%) but low for conducting test-retest analysis (7.7%) and biologic correlation (3.8%). None of the studies stated potential clinical utility, conducted a phantom study, performed cut-off analysis or calibration statistics, was a prospective study, or conducted cost-effectiveness analysis, resulting in a low level of evidence. Conclusion: The quality of radiomics reporting in MCI and AD studies is suboptimal. Validation is necessary using external dataset, and improvements need to be made to feature reproducibility, feature selection, clinical utility, model performance index, and pursuits of a higher level of evidence.
Accurate localization of the seizure onset zone is important for better seizure outcomes and preventing deficits following epilepsy surgery. Recent advances in neuroimaging techniques have increased our understanding of the underlying etiology and improved our ability to noninvasively identify the seizure onset zone. Using epilepsy-specific magnetic resonance imaging (MRI) protocols, structural MRI allows better detection of the seizure onset zone, particularly when it is interpreted by experienced neuroradiologists. Ultra-high-field imaging and postprocessing analysis with automated machine learning algorithms can detect subtle structural abnormalities in MRI-negative patients. Tractography derived from diffusion tensor imaging can delineate white matter connections associated with epilepsy or eloquent function, thus, preventing deficits after epilepsy surgery. Arterial spin-labeling perfusion MRI, simultaneous electroencephalography (EEG)-functional MRI (fMRI), and magnetoencephalography (MEG) are noinvasive imaging modalities that can be used to localize the epileptogenic foci and assist in planning epilepsy surgery with positron emission tomography, ictal single-photon emission computed tomography, and intracranial EEG monitoring. MEG and fMRI can localize and lateralize the area of the cortex that is essential for language, motor, and memory function and identify its relationship with planned surgical resection sites to reduce the risk of neurological impairments. These advanced structural and functional imaging modalities can be combined with postprocessing methods to better understand the epileptic network and obtain valuable clinical information for predicting long-term outcomes in pediatric epilepsy.
In this paper, we introduce a digital cross-polarization and fluorescent color imaging system for quantitative evaluation of skin lesions. We describe the characterization of the imaging systems and the quantitative image analysis methods to show the feasibility for quantitative evaluation of skin lesions. The polarization color image was used to compute erythema and melanin index image which are useful for quantitative evaluation of pigmentation and vascular skin lesions, respectively. The fluorescent color image was used to quantitatively evaluate "sebum" and "vitiligo". In quantitative evaluation of various skin lesions, we confirmed the clinical efficacy of the imaging systems for dermatological applications. Finally, we sure that the imaging systems can be utilized as important assistant tools for the evaluation of skin lesions by providing reproducible quantitative result for widely distributed skin lesions.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.49-55
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2000
The semiconductor industry relies on digital optical imaging for the overlay metrology of integrated circuit patterns. One critical performance demand in the particular application of digital imaging is placed on the edge resolution that is defined as the smallest detectable displacement of an edge from its image acquired in digital from. As the critical feature size of integrated circuit patterns reaches below 0.35 micrometers, the edge resolution is required to be less than 0.01 micrometers. This requirement is so stringent that fundamental behaviors of digital optical imaging need to be explored especially for the precision coordinate metrology. Our investigation reveals that the edge resolution shows quasi-random characteristics, not being simply deduced from relevant opto-electronic system parameters. Hence, a stochastic upper bound analysis is made to come up with the worst edge resolution that can statistically well predict actual indeterminate edge resolutions obtained with high magnification microscope objectives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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