• Molecules and Cells
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• 제41권9호
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• pp.809-817
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• 2018

Discovery of the naturally evolved fluorescent proteins and their genetically engineered biosensors have enormously contributed to current bio-imaging techniques. These reporters to trace dynamic changes of intracellular protein activities have continuously transformed according to the various demands in biological studies. Along with that, light-inducible optogenetic technologies have offered scientists to perturb, control and analyze the function of intracellular machineries in spatiotemporal manner. In this review, we present an overview of the molecular strategies that have been exploited for producing genetically encoded protein reporters and various optogenetic modules. Finally, in particular, we discuss the current efforts for combined use of these reporters and optogenetic modules as a powerful tactic for the control and imaging of signaling events in cells and tissues.

• Molecules and Cells
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• 제23권2호
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• pp.132-137
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• 2007

With the advance of stem cell transplantation research, in vivo cell tracking techniques have become increasingly important in recent years. Magnetic resonance imaging (MRI) may provide a unique tool for non-invasive tracking of transplanted cells. Since the initial findings on the stem cell migration by MRI several years ago, there have been numerous studies using various animal models, notably in heart or brain disease models. In order to develop more reliable and clinically applicable methodologies, multiple aspects should be taken into consideration. In this review, we will summarize the current status and future perspectives of in vivo cell tracking technologies using MRI. In particular, use of different MR contrast agents and their detection methods using MRI will be described in much detail. In addition, various cell labeling methods to increase the sensitivity of signals will be extensively discussed. We will also review several key experiments, in which MRI techniques were utilized to detect the presence and/or migration of transplanted stem cells in various animal models. Finally, we will discuss the current problems and future directions of cell tracking methods using MRI.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제32권2호
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• pp.85-92
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• 2011

Bioluminescence imaging (BLI) is the most sensitive animal imaging technique for molecular imaging research. Generally, highly sensitive CCD is used to detect an optical probe introduced in a living mouse. However, in many cases, the light signal emitted from a probe is too small to detect because it is scattered and attenuated by the tissue prior to being detected. The problem is that scattering and attenuation not only inhibit accurate measurement but also make image quality down. Thus we introduced a new method to reduce noise by using property of CCD and method to improve image quality of bioluminescence image by using two steps Gaussian blurring.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권1호
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• pp.37-42
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• 2005

We construct and test the polarization-sensitive optical coherence tomography (PS-OCT) system for imaging porcine and human articular cartilages. PS-OCT is a new imaging technology that provides information regarding not only the tissue structures but tissue components that show birefringence such as collagen. In this study, we measure the cartilage thickness of the porcine joint and the phase retardation due to collagen birefringence. Also, we demonstrate that changes of the collagen fiber orientation could be detected by the PS-OCT system. Finally, differences between normal and damaged human articular cartilage are observed using the PS-OCT system, which is then compared with the regular histology pictures. As a result, the PS-OCT system is proven to be effective for diagnosis of the pathology related to the cartilage. In the future, this technology may be used for discrimination of the collagen types. When combined with endoscope technologies, the PS-OCT images may become a useful tool for in vivo tissue testing.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1274-1289
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• 2020

최근, 의료 영상 분야에서 딥러닝은 가장 활발하게 연구되고 있는 기술 중 하나이다. 충분한 데이터와 최신의 딥러닝 알고리즘은 딥러닝 모델의 개발에 중요한 요소이다. 하지만 일반화된 최적의 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 데이터의 양과 최신의 딥러닝 알고리즘 외에도 많은 것을 고려해야 한다. 데이터 수집부터 가공, 전처리, 모델의 학습 및 검증, 경량화까지 모든 과정이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 본 종설에서는 의료 영상에 최적화된 딥러닝 모델을 위해 개발 과정 각각에서 고려해야 할 중요한 요소들을 살펴보고자 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권6호
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• pp.2057-2062
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• 2024

Among photon counting detector (PCD)-based technologies, the K-edge subtraction (KES) method has a very high material decomposition efficiency. Yet, since the increase in noise in the X-ray image to which the KES method is applied is inevitable, research on image quality improvement is essential. Here, we modeled a block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and applied it to PCD-based X-ray images with the improved KES (IKES) method. For PCD modeling, Monte Carlo simulation was used, and a phantom composed of iodine substances with different concentrations was designed. The IKES method was modeled by adding a log term to KES, and the X-ray image used for subtraction was obtained by applying the 3.0 keV range based on the K-edge region of iodine. As a result, the IKES image using the BM3D algorithm showed the lowest normalized noise power spectrum value. In addition, we confirmed that the contrast-to-noise ratio and no-reference-based evaluation results when the BM3D algorithm was applied to the IKES image were improved by 29.36 % and 20.56 %, respectively, compared to the noisy image. In conclusion, we demonstrated that the IKES imaging technique using a PCD-based detector and the BM3D algorithm fusion technique were very efficient for X-ray imaging.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권8호
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• pp.3188-3198
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• 2024

Efficient and secure decommissioning of nuclear facilities demands advanced technologies. In this context, gamma-ray detection and imaging are crucial in identifying radioactive hotspots and monitoring radiation levels. Our study is dedicated to developing a gamma-ray detection system tailored for integration into robotic platforms for nuclear decommissioning, offering a safe and automated solution for this intricate task and ensuring the safety of human operators by mitigating radiation exposure and streamlining hotspot localization. Our approach integrates a Compton camera based 3D reconstruction algorithm with a single Timepix3 detector. This eliminates the need for a second detector and significantly reduces system weight and cost. Additionally, combining a 3D camera with the setup enhances hotspot visualization and interpretation, rendering it an ideal solution for practical nuclear decommissioning applications. In a proof-of-concept measurement utilizing a 137Cs source, our system accurately localized and visualized the source in 3D with an angular error of 1° and estimated the activity with a 3% relative error. This promising result underscores the system's potential for deployment in real-world decommissioning settings. Future endeavors will expand the technology's applications in authentic decommissioning scenarios and optimize its integration with robotic platforms. The outcomes of our study contribute to heightened safety and accuracy for nuclear decommissioning works through the advancement of cost-effective and efficient gamma-ray detection systems.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권8호
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• pp.1-11
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• 1998

차세대 정보 통신 서비스의 고도화를 위해 추구되는 핵심 기술 중의 하나가 가시화를 통한 실감(Sensation of Reality) 서비스의 구현이다. 정보 통신 서비스의 가시화를 통한 실감화는 3차원 동영상 통신 기술의 개발없이는 구현이 불가능하다. 3차원 동영상 통신의 구현에 있어 가장 큰 문제점은 3차원 동영상에 포함된 많은 정보량을 전송할 수 있는 전송 기술과 3차원 영상을 촬영하고 실시간으로 표시할 수 있는 기술이 아직 확립되어 있지 않다는 것이다. 현재 확립되어 있는 3차원 동영상 기술은 주로 입체 방식(Stereoscopic Type)으로 실감을 얻기가 어렵다. 입체영상 보다 실감을 더해 주는 영상은 눈의 움직임과 함께 입체 영상이 연속적으로 변하게 하는 다시점(Multiview) 3차원 영상이다. 다시점 3차원 영상시스템을 8대의 카메라와 빔 프로젝터 그리고 홀로그래픽 스크린을 이용하는 시분할(Time Multiplexing) 방식에 의해 구현했다. 이 시스템에서 다시점 영상은 8대의 카메라에 의해 촬영되며, 이 촬영된 영상은 신호변환기에 의해 색상별로 한 개의 채널로 합성되어 초당 480 프레임 주파수로 빔 프로젝터에 의해 홀로그래픽 스크린에 투사된다. 빔 프로젝터의 영상은 띠형(Strip Type) 액정 셔터를 통해 홀로그래픽 스크린에 투사되게 되며, 이 띠형 액정 셔터는 홀로그래픽 스크린상에 투사된 영상을 볼 수 있게 시역을 형성한다. 각 카메라는 대응하는 띠형 액정 셔터들과 동기되어 움직이므로, 각 카메라의 영상은 대응하는 액정 셔터를 통해 투사하게 되어 시역에서는 다시점 3차원 영상의 시청이 가능해진다.

• 핵의학기술
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• 제24권1호
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• pp.15-19
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• 2020

본 연구는 최근에 활발히 연구되고 있는 딥러닝 기술인 생성적 적대 신경망(GAN)을 핵의학 영상에 적용하여 잠재적으로 유용성이 있는지 확인해보고자 하였다. 본원에서 ¹⁸F-FDG Brain PET/CT검사를 진행한 30명의 환자를 대상으로 하였고 List모드로 15분 검사한 후 이를 1, 2, 3, 4, 5분 초기획득시간 이미지로 재구성하였다. 이 중 25명의 환자를 GAN모델의 학습을 위한 트레이닝 이미지로 사용하고 5명의 환자를 학습된 GAN모델의 검증을 위한 테스트 이미지로 사용하였다. 학습된 GAN모델에 입력으로 1, 2, 3, 4, 5분의 초기획득 이미지를 넣고 출력으로 15분 인공지능 표준획득 이미지를 획득한 후 이를 기존의 15분 표준획득시간 검사 이미지와 비교 평가하였다. 평가에는 정량화된 이미지 평가방법인 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수를 이용하였다. 평가 결과 초기획득시간 이미지에서 1에서 5분으로 갈수록 실제 표준획득시간 이미지에 가까운 평균제곱오차, 최대신호 대 잡음비, 구조적 유사도 지수 수치를 나타내었다. 이러한 연구를 통해 앞으로 인공지능 기술이 핵의학 분야에서 의료영상의 획득시간 단축과 관련하여 중요한 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다.

• 지질공학
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• 제28권1호
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• pp.35-45
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• 2018

이미징 기술은 매질 자체의 구조특성 뿐만 아니라 유체의 유동특성을 분석하기 위해 공극규모, 코어규모, 그리고 중급규모에서 다양하게 활용되고 있다. 본 기술보고에서는 코어규모에서 유동실험과 이미징기술을 연계하여 균질매질, 균열매질, 그리고 불균질매질에서의 이산화탄소($CO_2$) 유동 특성과 함께 $CO_2$ 주입시 주입관정 주변에서 발생할 수 있는 염침전 현상, 균질매질과 균열매질에서의 모세관압 평가, 그리고 $CO_2$ 주입이 완료된 이후 나타나는 포획메커니즘 평가 등에 대해 살펴보았다. 이미징기술을 통해 코어내에서 시간에 따른 $CO_2$ 플룸을 이미지화 함으로써 유동특성을 분석할 수 있으며, 특히 균열이 포함된 매질과 불균질한 매질에서의 유동 및 저장특성을 평가할 수 있다.