Vu, Tien Duong;Yang, Hyung-Jeong;Do, Luu Ngoc;Thieu, Thao Nguyen
스마트미디어저널
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제5권1호
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pp.30-37
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2016
In recent decades, the study of human brain function has dramatically increased thanks to the advent of Functional Magnetic Resonance Imaging. This is a powerful tool which provides a deep view of the activities of the brain. From fMRI data, the neuroscientists analyze which parts of the brain have responsibility for a particular action and finding the common pattern representing each state involved in these tasks. This is one of the most challenges in neuroscience area because of noisy, sparsity of data as well as the differences of anatomical brain structure of each person. In this paper, we propose the use of appropriate discriminant methods, such as Fisher Discriminant Ratio and hypothesis testing, together with strong boosting ability of Adaboost classifier. We prove that discriminant methods are effective in classifying cognitive states. The experiment results show significant better accuracy than previous works. We also show that it is possible to train a successful classifier without prior anatomical knowledge and use only a small number of features.
In the variable speed Wind Turbine based on ElectroMagnetic Coupler (WT-EMC), a synchronous generator is coupled directly to the grid. Therefore, like conventional power plants, WT-EMC is able to inherently support grid frequency. However, due to the reduced inertia of the synchronous generator, WT-EMC is expected to be controlled to increase its output power in response to a grid frequency drop to support grid frequency. Similar to the grid frequency support control of Type 3 or Type 4 wind turbine, inertial control and droop control can be used to calculate the WT-EMC additional output power reference according to the synchronous generator speed. In this paper, an experimental platform is built to study the grid frequency support from WT-EMC with inertial control and droop control. Two synchronous generators, driven by two induction motors controlled by two converters, are used to emulate the synchronous generators in conventional power plants and in WT-EMCs respectively. The effectiveness of the grid frequency support from WT-EMC with inertial control and droop control responding to a grid frequency drop is validated by experimental results. The selection of the grid frequency support controller and its gain for WT-EMC is analyzed briefly.
The growth of telemedicine-based wireless communication for images-magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT)-leads to the necessity of learning the concept of image compression. Over the years, the transform based and spatial based compression techniques have attracted many types of researches and achieve better results at the cost of high computational complexity. In order to overcome this, the optimization techniques are considered with the existing image compression techniques. However, it fails to preserve the original content of the diagnostic information and cause artifacts at high compression ratio. In this paper, the concept of histogram based multilevel thresholding (HMT) using entropy is appended with the optimization algorithm to compress the medical images effectively. However, the method becomes time consuming during the measurement of the randomness from the image pixel group and not suitable for medical applications. Hence, an attempt has been made in this paper to develop an HMT based image compression by utilizing the opposition based improved harmony search algorithm (OIHSA) as an optimization technique along with the entropy. Further, the enhancement of the significant information present in the medical images are improved by the proper selection of entropy and the number of thresholds chosen to reconstruct the compressed image.
Early diagnosis, accurate assessment, and localization of peritoneal metastasis (PM) are essential for the selection of appropriate treatments and surgical guidance. However, available imaging modalities (computed tomography [CT], conventional magnetic resonance imaging [MRI], and 18fluorodeoxyglucose positron emission tomography [PET]/CT) have limitations. The advent of new imaging techniques and novel molecular imaging agents have revealed molecular processes in the tumor microenvironment as an application for the early diagnosis and assessment of PM as well as real-time guided surgical resection, which has changed clinical management. In contrast to clinical imaging, which is purely qualitative and subjective for interpreting macroscopic structures, radiomics and artificial intelligence (AI) capitalize on high-dimensional numerical data from images that may reflect tumor pathophysiology. A predictive model can be used to predict the occurrence, recurrence, and prognosis of PM, thereby avoiding unnecessary exploratory surgeries. This review summarizes the role and status of different imaging techniques, especially new imaging strategies such as spectral photon-counting CT, fibroblast activation protein inhibitor (FAPI) PET/CT, near-infrared fluorescence imaging, and PET/MRI, for early diagnosis, assessment of surgical indications, and recurrence monitoring in patients with PM. The clinical applications, limitations, and solutions for fluorescence imaging, radiomics, and AI are also discussed.
본 연구에서는 극치강우의 시간분포 연구를 위하여 서울지점 우량관측소의 자기기록지를 1분단위로 독취한 MMR(minutely data using the magnetic recording)자료와 최근 들어 관측을 시작한 AWS (automatic weather system) 분단위기상관측 자료를 이용하여 연최대치 계열의 중앙값을 기준으로 한 POT(peaks over threshold) 계열 추출을 통하여 강우의 최적 시간분포 모형을 개발하였다. 기존 Huff 방법에서의 최대 단점인 지속기간별 시간분포 변화 특성을 고려하지 못하는 점과 강우사상별 강우총량에 대한 기준강우량의 일괄적용 등의 문제를 개선하였으며, 분단위 관측자료의 가중치 적용을 통한 순위결정으로 최빈분위를 선택하고 IQR (interquartile range) matrix의 적용을 통한 Quartile별 호우사상을 추출하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 추출된 분단위 무차원 단위우량주상도에 핵밀도함수를 적용하여 자료의 크기와 분포 특성을 고려한 지속기간별 최적 시간분포형을 유도하였다.
본 연구의 목적은 1.5 T와 3.0 T 비 인두 MRI 검사 후 SNR과 CNR을 평가하여 최적의 Tesla를 알아보고자 하였다. 총 30명의 PACS로 전송된 Nasopharynx MRI검사 환자를 무작위로 선택하여 본 연구에 적용하였다. 데이터 분석에 사용된 장비로는 1.5 T, 3.0 T MRI 장비를 이용하였다. 분석 방법으로 T1 WI과 T1 지방소거 영상에서 각 Tongue, Spinal Cord, Masseter Muscle, Fat, Parotid Gland, Tumor의 조직에 대하여 일정한 관심영역을 설정하고 SNR와 CNR을 평가하였다. 6가지의 조직에 대하여 정량적 분석으로 SNR과 CNR을 평가하였고, 정성적 분석으로 균일한 지방소거, 자화 감수성 인공물에 대한 영상의 질을 4점 척도로 측정하였다. 본 데이터 분석의 통계적 유의성은 독립표본 T검증과 Wilcoxon Signed Ranks사용하였으며, p 값이 0.05이하일 때 유의성을 두었다. 본 실험에 대한 정량적 평가 결과 T1 WI 과 T1 지방소거를 1.5 T와 3.0 T를 비교했을 때 T1 WI에 대한 3.0 T가 평균 SNR(124.75±), CNR(118.91±)로 정량적 분석에서 SNR과 CNR값이 1.5 T평균 SNR(73.15±), CNR(60.59±)에 비해 높게 나타났다. 또한 T1 지방소거에서 3.0 T가 평균 SNR(101.10±), CNR(81.24±)로 1.5 T의 평균 SNR(78.47±), CNR(65.70±)에 비해 높게 나타났다. 정성적 분석으로 균일한 지방소거, 자화 감수성 인공물에 대하여 4등급으로 평가했을 때 1.5 T 장비가 높은 점수를 얻었다(p<0.05). 결론적으로 두 기기에 대한 데이터 분석 결과 정량적 평가부분 에서는 3.0 T 장비가 높게 나타났고 정성적 평가 부분에서는 1.5 T가 높게 나타났다. 따라서 각 장비에 대한 장단점을 고려할 때 상호보완적으로 장비를 선택하여 환자에게 적용한다면 최적의 정보를 제공할 것이라고 사료된다.
Block, Kai Tobias;Chandarana, Hersh;Milla, Sarah;Bruno, Mary;Mulholland, Tom;Fatterpekar, Girish;Hagiwara, Mari;Grimm, Robert;Geppert, Christian;Kiefer, Berthold;Sodickson, Daniel K.
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제18권2호
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pp.87-106
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2014
Purpose : To describe how a robust implementation of a radial 3D gradient-echo sequence with stack-of-stars sampling can be achieved, to review the imaging properties of radial acquisitions, and to share the experience from more than 5000 clinical patient scans. Materials and Methods: A radial stack-of-stars sequence was implemented and installed on 9 clinical MR systems operating at 1.5 and 3 Tesla. Protocols were designed for various applications in which motion artifacts frequently pose a problem with conventional Cartesian techniques. Radial scans were added to routine examinations without selection of specific patient cohorts. Results: Radial acquisitions show significantly lower sensitivity to motion and allow examinations during free breathing. Elimination of breath-holding reduces failure rates for non-compliant patients and enables imaging at higher resolution. Residual artifacts appear as streaks, which are easy to identify and rarely obscure diagnostic information. The improved robustness comes at the expense of longer scan durations, the requirement for fat suppression, and the nonexistence of a time-to-center value. Care needs to be taken during the configuration of receive coils. Conclusion: Routine clinical use of radial stack-of-stars sequences is feasible with current MR systems and may serve as substitute for conventional fat-suppressed T1-weighted protocols in applications where motion is likely to degrade the image quality.
자기공명영상(magnetic resonance imaging; 이하 MRI)은 다른 영상 기법에 비해 연부 조직 대조도와 해상력이 높아 근골격계 영역에서 중요한 진단 기기로 이용되고 있다. 최근 MRI 관련 기술이 발달함에 따라 빠른 영상 촬영 및 다양한 영상면 재구성이 가능해짐으로써 입체적인 근골격계 해부학적 구조와 병변을 더욱 잘 평가할 수 있게 되었다. 또한, MRI는 최적화 정도에 따라 영상의 질, 진단 정확도 및 촬영 시간 등이 달라지며, MRI 장치의 효율적인 운용과도 관련이 있어, 이를 관리하는 것은 영상의학과 의사의 중요한 역할이다. 본 종설에서는 6개 주요 관절에 따른 환자 자세, radiofrequency 코일 선택, 권장 펄스열, 영상면 구성 및 스캔 파라미터에 대한 지침을 제시함으로써 근골격계 MRI의 최적화에 도움이 되고자 한다.
Objective: This study aimed to develop and validate models using radiomics features on a native T1 map from cardiac magnetic resonance (CMR) to predict left ventricular reverse remodeling (LVRR) in patients with nonischemic dilated cardiomyopathy (NIDCM). Materials and Methods: Data from 274 patients with NIDCM who underwent CMR imaging with T1 mapping at Severance Hospital between April 2012 and December 2018 were retrospectively reviewed. Radiomic features were extracted from the native T1 maps. LVRR was determined using echocardiography performed ≥ 180 days after the CMR. The radiomics score was generated using the least absolute shrinkage and selection operator logistic regression models. Clinical, clinical + late gadolinium enhancement (LGE), clinical + radiomics, and clinical + LGE + radiomics models were built using a logistic regression method to predict LVRR. For internal validation of the result, bootstrap validation with 1000 resampling iterations was performed, and the optimism-corrected area under the receiver operating characteristic curve (AUC) with 95% confidence interval (CI) was computed. Model performance was compared using AUC with the DeLong test and bootstrap. Results: Among 274 patients, 123 (44.9%) were classified as LVRR-positive and 151 (55.1%) as LVRR-negative. The optimism-corrected AUC of the radiomics model in internal validation with bootstrapping was 0.753 (95% CI, 0.698-0.813). The clinical + radiomics model revealed a higher optimism-corrected AUC than that of the clinical + LGE model (0.794 vs. 0.716; difference, 0.078 [99% CI, 0.003-0.151]). The clinical + LGE + radiomics model significantly improved the prediction of LVRR compared with the clinical + LGE model (optimism-corrected AUC of 0.811 vs. 0.716; difference, 0.095 [99% CI, 0.022-0.139]). Conclusion: The radiomic characteristics extracted from a non-enhanced T1 map may improve the prediction of LVRR and offer added value over traditional LGE in patients with NIDCM. Additional external validation research is required.
지구온난화의 심화로 사회적으로 환경의 중요성에 대한 인식이 확산되면서 $CO_2$ 배기가스 및 연비와 직결되어 있는 자동차 중량 절감의 중요성이 강조됨에 따라 차체 경량화 기술은 환경 친화적인 자동차 개발의 핵심기술로 연구되고 있다. 그러나 충돌보호 장치 및 편의장치의 증가로 차체 중량은 지속적으로 증가하고 있어 차체 중량을 혁신적으로 절감할 수 있는 초경량 차체기술이 요구된다. 차체 경량화 방법으로 기존 강재를 알루미늄재로 대체하는 방안이 연구되고 있으며, 일부 해외 고급 차종에서 알루미늄재를 이용한 스페이스 프레임 및 부품 개발을 검토 적용 중이다. 그러나 알루미늄 단일재 사용은 안전성등에서 요구 성능을 만족시키기 어렵기 때문에 강재와 알루미늄재의 적절한 사용이 필요하다. 이를 위하여 강재와 알루미늄간 이종접합부가 발생하며 이를 위한 적정 공정 개발이 필요하다. 전자기 펄스 용접(MPW)은 고상접합의 한 종류로서 고전류를 순간적으로 방전하여 발생된 고에너지를 통하여 접합이 이루어진다. 이러한 고에너지는 외부재의 전 자기적 성질에 의하여 에너지량이 결정되므로 외부재의 전도도(conductivity)는 매우 중요하며 이러한 이유로 Aluminum 1xxx계 중심의 전자기 펄스 용접 공정이 연구되었다. 그러나 자동차 스페이스 프레임 및 드라이브 샤프트등과 같은 부품에 알루미늄재를 적용하기 위해서는 일정 강도를 확보할 수 있는 6xxx계의 관련 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 고품질의 접합부 확보를 위한 1xxx계와 6xxx의 최적의 공정변수(충전전압, 외부재와 내부재 사이의 간격, 외부재 두께)를 도출하였다. 이를 위하여 전자기 펄스 용접 장치는 한국생산기술연구원과 웰메이트(주)에서 공동으로 개발한 $120{\mu}F$의 캐패시터 6개로 구성된 'W-MPW36'을 사용하였으며 접합 후 누수시험을 통하여 접합부의 품질을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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