The far-ultraviolet (FUV) C IV and H2 emission spectra of Orion-Eridanus Superbubble (OES) is hereby presented. The OES seems to consist of multiple phase through the detection of highly-ionized gas and pervasive neutral hydrogen. The former is traced by hot gas while the latter is traced by cold medium. A spectral image made with H2 fluorescent emission shows that the spatial distribution of hydrogen molecule is well correlated with the dust map. The model spectra was taken from a photodissociation region (PDR) radiation code which finds a best suitable parameter such as hydrogen density and intensity of the radiation field. C IV emission is caused by intermediate temperature ISM about 10^5 K. Therefore we could get more clear evidence to reveal the morphology of OES. In this process, the hydrogen density and gas temperature were also estimated. The data were obtained with the Far-Ultraviolet Imaging Spectrograph (FIMS) and the whole data handling were followed by previous FIMS analysis.
As a feasibility study on development of a gamma imaging probe, we developed a scintillating film-based gamma imaging detector that can obtain scintillation images with information of gamma-ray distribution. The scintillating film-based gamma imaging detector was composed of a sensing probe, an image intensifier, and a beam profiler. To detect and transmit scintillation image, the sensing probe was fabricated by coupling a scintillating film, a fiber-optic image conduit, and a fiber-optic taper, consecutively. First, the optical images of USAF 1951 resolution target were obtained and then, modulation transfer function values were calculated to test the image quality of the sensing probe. Second, we measured the scintillation images according to the activity of the 137Cs and the distance between the surface of 137Cs and the distal-end of sensing probe. Finally, the intensities of scintillating light as functions of the activity and the distance were evaluated from the region of interest in the scintillation image. From the results of this study, it is expected that a fiber-optic gamma imaging detector can be developed to detect gamma-rays emitted from radiopharmaceuticals during radioimmunoguided surgery.
목 적: 온 보드영상(OBI)장치를 이용한 콘빔CT는 환자 치료 중 실시간으로 전산화모의치료 영상과 비교하여 환자의 자세 및 표적용적의 움직임과 셋업오차를 확인 할 수 있다. IMRT 시 콘빔CT를 이용해 환자의 자세 및 표적용적의 변화와 움직임을 확인하여 치료계획과의 오차정도를 산출하고, Automatic Match System을 이용하여 위치 보정을 한 후 전자포털영상 장치를 통하여 위치보정의 정확성을 검증하고, IMRT에서 콘빔CT의 유용성과 Automatic Match System의 정확성에 대하여 알아보고 자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 치료받은 IMRT 환자 중 두 경부 치료환자 3명, 골반부 치료환자 1명을 대상으로 치료 자세의 변동과 그에 따른 조사용적의 위치변동을 알아보기 위해 선형가속기에 장착된 온 보드 영상 장치를 이용해 콘빔 CT를 촬영하였다. IMRT 전 매 치료 시 마다 콘빔CT를 촬영하여 전산화단층모의치료 영상과 비교하여 좌표별로 치료계획과의 오차값을 확인하고 3D/3D Match의 Automatic Match System을 통하여 치료계획과 일치하도록 이동 보정한 후 전자포털영상 장치를 이용하여 검증, 평가하였다. 결 과: 치료 전 콘빔 CT와 전산화단층모의치료 영상 비교 시 두 경부에서 좌표별 평균오차는 Vertical 0.99 mm, Longitudinal 1.14 mm, Lateral 0.84 mm, Rotation $0.49^o$이고, 골반부의 평균오차는 Vertical 2.78 mm, Longitudinal 2.04 mm, Lateral 4.91 mm, Rotation $1.07^o$로 부위별로 다소 근소한 차이를 보였다. 보정 후 검증에서는 전자포털영상 장치에 의한 영상과 DRR 영상 비교 결과 0.5 mm 이내의 오차로 정확한 보정이 이루어졌음을 알 수 있었다. 결 론: 치료 전 콘빔CT 영상은 환자의 셋업오차와 장기 및 표적의 위치변화를 2차원적 영상의 비교와 달리 하나의 체적으로 재구성된 3차원적 영상으로 비교함으로써 보다 정확하게 위치변화와 표적용적의 변동 등을 측정, 보정하여 정확한 치료를 할 수 있으며, 그 오차 값을 산출하여 비교할 수 있다. 이상의 연구로 보아 콘빔CT는 치료계획과 일치하는 정확한 치료전달과 반복적인 치료재현성에 유용하였으며, 만족스러운 결과를 얻을 수 있었다. 콘빔CT에 의해 향상된 정확도는 복잡한 모양의 표적용적과 급격한 선량분포의 변화가 나타나는 IMRT에서 더욱 필요하며 각 치료 부위별, 치료 목적별로 Match focus에 대한 기준을 연구해야 될 것으로 사료된다.
In x-ray imaging system, twokinds of noises are involved. First, the charge generated from the radiation interaction with the detector during exposure is modeled by Poisson process. Second, the signal is then added by readout electronics noise, which is modeled by Gaussian distribution. In this paper, we applied Wiener filter and Wavelet to remove noise from medical X-ray image, the result shows that wavelet yield better segmentation results than the wiener filter.
Using high-resolution stereoscopic aerial images (in 2008, 2012 and 2016), we conducted to analyze the spatial characteristics affecting evergreen coniferous die-off in the northwestern ridge (major distribution area such as Abies nephrolepis), Seoraksan National Park. The detected number of dead trees at evergreen coniferous forest (5.24㎢) was 1,223 in 2008, was 2,585 in 2012 and was 3,239 in 2016. The number of cumulated dead trees was 7,047 in 2016. In recent years, the number of dead trees increased relatively in the northwest ridge, Seoraksan National Park. Among the analysed spatial factor (altitude, aspect, slope, solar radiation and topographic wetness index), the number of dead trees was increased in the conditions with high altitude, steep slope and dry soil moisture. A spatial distribution of dead tree was divided into 2 groups largely (high altitude with high solar radiation, low altitude with steep slope). In conclusion, the dead trees of evergreen coniferous were concentrated at spatial distribution characteristics causing dryness in the northwestern ridge, Seoraksan National Park.
This paper presents multimodal image fusion with human pose for detecting abnormal human behaviors in low illumination conditions. Detecting human behaviors in low illumination conditions is challenging due to its limited visibility of the objects of interest in the scene. Multimodal image fusion simultaneously combines visual information in the visible spectrum and thermal radiation information in the long-wave infrared spectrum. We propose an abnormal event detection scheme based on the multimodal fused image and the human poses using the keypoints to characterize the action of the human body. Our method assumes that human behaviors are well correlated to body keypoints such as shoulders, elbows, wrists, hips. In detail, we extracted the human keypoint coordinates from human targets in multimodal fused videos. The coordinate values are used as inputs to train a multilayer perceptron network to classify human behaviors as normal or abnormal. Our experiment demonstrates a significant result on multimodal imaging dataset. The proposed model can capture the complex distribution pattern for both normal and abnormal behaviors.
본 연구에서는 소동물의 심근에서 $^{68}Ga$-BAPEN PET 영상분석을 통해 심혈 영상 추적자로서의 적용가능성을 보고자 하였다. 소동물용 PET/CT에서 쥐 9마리를 대상으로 120분간의 $^{68}Ga$-BAPEN PET/CT 스캔을 시행하였다. 특별히 킷트를 통해 간편하고 저비용으로 $^{68}Ga$-BAPEN을 합성이 가능하였다. PET 영상은 쥐의 몸통부분에서 $^{68}Ga$-BAPEN의 생체 동적분포를 나타낸다. $^{68}Ga$-BAPEN PET 영상은 처음 수분간 대동맥과 간에서의 섭취가 나타났고 점차 심근에서의 섭취가 이루어졌다. 관심영역은 좌심근, 심혈, 폐, 간에 그렸고 시간-방사능 곡선을 얻었다. 시간-방사능 곡선에서 $^{68}Ga$-BAPEN이 쥐 심근에 잘 결합하는 것을 확인 할 수 있었다. 정확한 약동학적 파라미터 도출을 위한 최소 PET 스캔시간은 타장 기와의 영상 대조도가 일정비에 이르는 주사 후 60분이 적합하였다. 이때 심근의 섭취를 심혈, 간, 폐에서의 섭취로 나누어 얻은 영상 대조도는 각각 1.66, 0.60, 2.82였다. 결론적으로 $^{68}Ga$-BAPEN은 심근 혈류 질환을 진단하기 위한 추적자로서 적합하며 지속적인 연구가 이루어진다면 임상에서의 진단활용에 도움이 될 것이라 예상된다.
This study aims to develop an improved Feldkamp-Davis-Kress (FDK) reconstruction algorithm using anisotropic total variation (ATV) minimization to enhance the image quality of low-dose cone-beam computed tomography (CBCT). The algorithm first applies a filter that integrates the Shepp-Logan filter into a cosine window function on all projections for impulse noise removal. A total variation objective function with anisotropic penalty is then minimized to enhance the difference between the real structure and noise using the steepest gradient descent optimization with adaptive step sizes. The preserving parameter to adjust the separation between the noise-free and noisy areas is determined by calculating the cumulative distribution function of the gradient magnitude of the filtered image obtained by the application of the filtering operation on each projection. With these minimized ATV projections, voxel-driven backprojection is finally performed to generate the reconstructed images. The performance of the proposed algorithm was evaluated with the catphan503 phantom dataset acquired with the use of a low-dose protocol. Qualitative and quantitative analyses showed that the proposed ATV minimization provides enhanced CBCT reconstruction images compared with those generated by the conventional FDK algorithm, with a higher contrast-to-noise ratio (CNR), lower root-mean-square-error, and higher correlation. The proposed algorithm not only leads to a potential imaging dose reduction in repeated CBCT scans via lower mA levels, but also elicits high CNR values by removing noisy corrupted areas and by avoiding the heavy penalization of striking features.
토픽 모델링을 활용하여 1989년부터 2022년까지 출판된 방사선을 주제로 한 논문을 파악하고 주제들 간의 관련성과 비중을 분석하고자 한다. 본 연구는 방사선 분야의 연구 활성화에 기여하기 위하여 2022년 최근까지 출판된 논문 717편을 대상으로 국문제목에서 도출된 토픽들을 분석하였다. 텍스트마이닝을 통해 연구의 주제 분포에 대한 전반적 연구 동향을 분석하였으며, 토픽모델링을 통해 5가지 주제를 도출해냈다. 첫째, 분석 대상 논문 중 키워드 중심으로 총 논문 717편의 연구에서 핵심어를 전처리 과정을 거쳐 최종적으로 선정된 단어는 총 1675개의 단어를 빈도 분석하였다. 둘째, 5개 토픽에 대하여 구성단어의 연관성을 중심으로 토픽을 분석한 결과 방사선, 영상, CT 임상분야에서 영상의 화질을 떨어뜨리지 않는 범위에서 선량을 최소화 하는데 연구가 주를 이루고 있음을 알 수 있었다. 또한, MRI 분야는 다양한 연구가 주를 이루었고 초음파는 다양한 부위의 질환 분석이 연구가 활발하게 시도되고 있음을 알 수 있었다.
목 적: 경기관지 근접치료에 이용되는 2차원 치료계획의 경우 환부를 확인하는 과정에서 종양의 위치 파악에 어려움이 있어 정확한 치료계획 분석이 어려울 수 있다. 이에 본 연구에서는 전산화단층모의치료기를 이용한 3차원 치료계획으로 환자의 치료계획을 비교 분석하고자 한다. 대상 및 방법: 2012년 6월 본원을 내원한 환자를 대상으로 전산화모의치료장비(Lightspeed RT, GE, USA)와 Oncentra Brachy planning system (Nucletron, Netherland)를 사용하여 3차원 치료계획을 시행하여 2차원 치료계획과 비교 분석하였다. 결 과: 분할 조사로 시행되는 경기관지 근접치료에서 매회 카테터의 위치 파악이 치료계획 상에서 확인 되었고, GTV 용적은 $3.5cm^3$, $3.3cm^3$로 확인 할 수 있었다. 또한 종양의 선량분포 파악이 용이하여 GTV에 대하여 첫 번째 치료 시 처방선량의 92%, 두 번째 치료 시 88%로 파악되어 선량전달 오차를 파악할 수 있었다. 결 론: 2차원 치료계획을 통한 근접치료의 문제점을 보완하기 위하여 치료용적과 선량분포의 정확한 파악과 분석이 가능한 3차원 치료계획으로 검증이 필요하고, 선량전달 오차를 정량적으로 파악하여 치료계획에 반영하는 과정이 필요하다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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