Table strapis patient fixture for securing the patient movements and falls. if it designed to measure the abdominal circumference and used as an indicator of dose selection at CT scan. it will prevent the overexposure of dose without degradation of image quality and efficiently manage dose of each type of body to technician to deal with CT. First, in order to compare the dose used in CT image and qualitative characteristics. reference image is obtained by examining the abdominal phantom in same conditions with the hospital 120 kVp, 200 mAs, D-Dom (Dynamic Dose Of Modulation). SNR, PSNR, RMSE, MAE, CTDIvol of CT images are compared with reference image. for comparing with reference image, the image that Umbilicus level image of Abdomen CT is stored in the PACS were used. For comparison, the top 12 o'clock portion of the air drawn from the same ROI was measured. CTDIvol, mAs, etc. In order to analyze the characteristics of the image, by measuring the length of the umbilicus circumference, pattern of the dose was analyzed. by using the analyzed perimeter and dose information, To be identified visually, fixed band that scale marked were produced. Use them, If the length of circumference of less than 60 cm 100 mAs, Case of 61~80 cm 120 mAs, Case of 80~100 cm 150 mAs, more than 100 cm 200 mAs, dose selection based on the perimeter, the image was applied. by compare analyzed with the Reference Image, image quality was assessed. by compare with existing tests that equally 200 mAs applied, How much was confirmed that the dose reduction. 1. Depending on the Abdominal circumference, the average PSNR(dB) of the image that differently dose applied was 45.794. 2. Comparing with existing test. the dose of scan that adjusted the mAs depending on the circumference was decreased about 40%. SNR and PSNR of the image that obtained by adjusting the standard mAs based on dose modulation were not much different. Therefore, By choosing a low mAs. dose reduction can be obtained. and the dose selection method that measured Abdominal circumference using a fixed band can protect the overexposure and uniformly apply dose of each type of body to technician to deal with CT.
표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.
Ye, Zi;Kumar, Yogan J.;Sing, Goh O.;Song, Fengyan;Ni, Xianda;Wang, Jin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.500-521
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2021
Echocardiography, an ultrasound scan of the heart, is regarded as the primary physiological test for heart disease diagnoses. How an echocardiogram is interpreted also relies intensively on the determination of the view. Some of such views are identified as standard views because of the presentation and ease of the evaluations of the major cardiac structures of them. However, finding valid cardiac views has traditionally been time-consuming, and a laborious process because medical imaging is interpreted manually by the specialist. Therefore, this study aims to speed up the diagnosis process and reduce diagnostic error by providing an automated identification of standard cardiac views based on deep learning technology. More importantly, based on a brand-new echocardiogram dataset of the Asian race, our research considers and assesses some new neural network architectures driven by action recognition in video. Finally, the research concludes and verifies that these methods aggregating dynamic information will receive a stronger classification effect.
Three-dimensional high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) provides fine-level anatomical information for disease diagnosis. However, there is a limitation in obtaining high resolution due to the long scan time for wide spatial coverage. Therefore, in order to obtain a clear high-resolution(HR) image in a wide spatial coverage, a super-resolution technology that converts a low-resolution(LR) MRI image into a high-resolution is required. In this paper, we propose a super-resolution technique through filter learning based on information on the surrounding gradient information in 3D space from 3D MRI images. In the learning step, the gradient features of each voxel are computed through eigen-decomposition from 3D patch. Based on these features, we get the learned filters that minimize the difference of intensity between pairs of LR and HR images for similar features. In test step, the gradient feature of the patch is obtained for each voxel, and the filter is applied by selecting a filter corresponding to the feature closest to it. As a result of learning 100 T1 brain MRI images of HCP which is publicly opened, we showed that the performance improved by up to about 11% compared to the traditional interpolation method.
목적: 본 연구는 요로감염 환아에게 시행하는 영상학적 검사인 신장 초음파, DMSA 신 스캔, VCUG 중 비교적 시행하기 쉬운 DMSA 신 스캔이 방관요관역류나 신 반흔을 얼마나 예측할 수 있는지 그리고 신장 초음파와 비교했을 때 얼마나 신뢰성을 갖는지도 알아보고자 한다. 방법: 2004년 1월부터 2012년 12월까지 병원에 입원하였던 요로감염 환아 495명 중 입원 1주일 이내에 신장 초음파와 DMSA 신 스캔을 시행한 환아 142명을 선별하여 후향적 연구를 통해 연구를 진행하였다. 환자의 성별, 나이, 요로감염의 원인 균주, 혈중 백혈구 수치와 중성구 비율, 혈장 CRP, 발열기간, 입원기간, 신장 초음파 소견, DMSA 신 스캔 소견, VCUG를 시행한 경우 VCUG 소견을 SPSS for window version 17.0를 통해 통계적 방법으로 분석하였다. 결과: DMSA 신 스캔 양성군과 음성군을 비교했을 때 나이, 입원당시 백혈구 수, 호중구 비율, CRP, 입원기간, 신장 초음파와 VCUG에서 이상소견을 보인 경우가 양성군이 음성군보다 통계적으로 유의하게 높은 값을 보였다. 신장 초음파 양성군과 음성군의 비교에서는 나이, 호중구 비율, CRP, 입원기간, DMSA 신 스캔과 VCUG에서 이상 소견을 보인 경우가 양성군이 음성군보다 통계적으로 유의하게 높은 값을 보였다. 결론: DMSA 신 스캔에서 양성 소견이 신장 초음파와 비교하여 임상적으로 더 심한 요로감염을 시사하거나, 향후 신 반흔 형성에 직접적으로 관련이 있다고 보기는 어려웠다. 그러나 신장 초음파와 DMSA 신 스캔을 같이 시행하였을 때, 방광요관역류를 예측하는 데 민감도 및 음성 예측도를 증가시킬 수 있었다.
The purposes of the study were to present the optimum slacks pattern for elementary school girls and to compare and evaluate wearing ease of the slacks. 3D scans using the Cyberware PS motion platform were carried out for 3 subjects who have different body type. The automatic drafting method was programmed by AutoLISP in CAD. Wearing tests using 3D Scanner was done for evaluation of fitness of slacks. Regression analysis, analysis of variance and post-hoc test were performed for statistical analysis of the data by SPSS program. The procedure and results were as follows: The slacks construction components for pattern drafting were derived from 10 horizontal section maps obtained from 3D scans. The automatic drafting was based on the measurements of slacks construction components and the curve of crotch line. The crotch line was drafted using of the arc function in AutoCAD. The total crotch length was calculated using the multiple regression equation. Wearing test represented that the slacks pattern developed to accomodate individual body measurements was estimated more highly than existing patterns.
Chanda Simfukwe;Reeree Lee;Young Chul Youn;Alzheimer’s Disease and Related Dementias in Zambia (ADDIZ) Group
대한치매학회지
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제22권2호
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pp.61-68
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2023
Background and Purpose: Analyzing brain amyloid positron emission tomography (PET) images to access the occurrence of β-amyloid (Aβ) deposition in Alzheimer's patients requires much time and effort from physicians, while the variation of each interpreter may differ. For these reasons, a machine learning model was developed using a convolutional neural network (CNN) as an objective decision to classify the Aβ positive and Aβ negative status from brain amyloid PET images. Methods: A total of 7,344 PET images of 144 subjects were used in this study. The 18F-florbetaben PET was administered to all participants, and the criteria for differentiating Aβ positive and Aβ negative state was based on brain amyloid plaque load score (BAPL) that depended on the visual assessment of PET images by the physicians. We applied the CNN algorithm trained in batches of 51 PET images per subject directory from 2 classes: Aβ positive and Aβ negative states, based on the BAPL scores. Results: The binary classification of the model average performance matrices was evaluated after 40 epochs of three trials based on test datasets. The model accuracy for classifying Aβ positivity and Aβ negativity was (95.00±0.02) in the test dataset. The sensitivity and specificity were (96.00±0.02) and (94.00±0.02), respectively, with an area under the curve of (87.00±0.03). Conclusions: Based on this study, the designed CNN model has the potential to be used clinically to screen amyloid PET images.
Objective:The present study examined the association between basic neurocognitive functions and emotional recognition in chronic schizophrenia. Furthermore, to Investigate cognitive variable related to emotion recognition in Schizophrenia. Methods:Forty eight patients from the Yongin Psychiatric Rehabilitation Center were evaluated for neurocognitive function, and Emotional Recognition Test which has four subscales finding emotional clue, discriminating emotions, understanding emotional context and emotional capacity. Measures of neurocognitive functioning were selected based on hypothesized relationships to perception of emotion. These measures included:1) Letter Number Sequencing Test, a measure of working memory;2) Word Fluency and Block Design, a measure of executive function;3) Hopkins Verbal Learning Test-Korean version, a measure of verbal memory;4) Digit Span, a measure of immediate memory;5) Span of Apprehension Task, a measure of early visual processing, visual scanning;6) Continuous Performance Test, a measure of sustained attention functioning. Correlation analyses between specific neurocognitive measures and emotional recognition test were made. To examine the degree to which neurocognitive performance predicting emotional recognition, hierarchical regression analyses were also made. Results:Working memory, and verbal memory were closely related with emotional discrimination. Working memory, Span of Apprehension and Digit Span were closely related with contextual recognition. Among cognitive measures, Span of Apprehension, Working memory, Digit Span were most important variables in predicting emotional capacity. Conclusion:These results are relevant considering that emotional information processing depends, in part, on the abilities to scan the context and to use immediate working memory. These results indicated that mul- tifaceted cognitive training program added with Emotional Recognition Task(Cognitive Behavioral Rehabilitation Therapy added with Emotional Management Program) are promising.
탄소섬유 복합재료 T 조인트 시험편에 대한 접착특성 및 파손과정을 조사하기 위하여 단순인장 및 하중-제하 인장시험이 수행된다. 시험편은 스킨과 프레임 구조를 가지며, 동시성형과 2차 접착법에 의한 두 종류의 시험편이 제작된다. 단순인장시험동안 시험편의 손상 개시 및 진전시에 AE 특성을 측정하였고, 하중-제하 인장시험동안 진전된 균열길이는 CCD 카메라를 이용하여 측정된다. 또한 시험편 내부의 크랙면 윤곽에 대한 조사는 초음파 C-scan이 사용된다. AE 신호가 급격히 증가하는 하중과 하중-시간 곡선에서 하중강하점은 5% 이내의 오차로 비교적 잘 일치한다. 두 종류의 시험편의 초기균열은 동일한 위치인 중앙 누들부에서 발생되나 최종파단은 동시성형의 경우, 누들부에서, 2차 접착의 경우, 스킨/프레임 끝단에서 일어난다. 이런 결과로부터 두 종류의 시험편은 성형방법에 따라 서로 다른 파손 모드를 보인다.
본 논문에서는 하이브리드 복합재 철도차량차체에 적용되는 복합적층판에 대한 저속충격시험을 수행하였다. 이를 위해 2.4J, 2.7J 및 4.2J의 세 가지 충격에너지 조건에서 세 가지의 다른 적층구조를 갖는 적층판에 대한 저속충격시험을 수행하였다. 시험에 적용된 직조된 카본/에폭시 적층판의 크기는 $100mm\times100mm$ 이다. 충격시험 후 충격하중이력, 흡수된 에너지 및 손상면적 등이 각 충격에너지와 적층순서에 따라 고찰되었다. 손상면적은 육안검사와 C-scan을 이용하여 동시에 검사하였다. 시험결과 흡수된 에너지는 $[fill]_8$, 적층판이 가장 높았고 $[fill_2,/warp_2)_s$ 적층판이 가장 낮았다. 또한 손상면적은 $[fill]_8$, 적층판에서 가장 넓은데 이것은 상대적으로 흡수에너지가 높기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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