• 제목/요약/키워드: hyperspectral imaging technology

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Spectroscopic Techniques for Nondestructive Quality Inspection of Pharmaceutical Products: A Review

  • Kandpal, Lalit Mohan;Park, Eunsoo;Tewari, Jagdish;Cho, Byoung-Kwan
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제40권4호
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    • pp.394-408
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    • 2015
  • Spectroscopy is an emerging technology for the quality assessment of pharmaceutical samples, from tablet manufacturing to final quality assurance. The traditional methods for the quality management of pharmaceutical tablets are time consuming and destructive, while spectroscopic techniques allow rapid analysis in a non-destructive manner. The advantage of spectroscopy is that it collects both spatial and spectral information (called hyperspectral imaging), which is useful for the chemical imaging of pharmaceutical samples. These chemical images provide both qualitative and quantitative information on tablet samples. In the pharmaceutics, spectroscopic techniques are used for a variety of applications, such as analysis of the homogeneity of powder samples as well as determination of particle size, product composition, and the concentration, uniformity, and distribution of the active pharmaceutical ingredient in solid tablets. This review paper presents an introduction to the applications of various spectroscopic techniques such as hyperspectroscopy and vibrational spectroscopies (Raman spectroscopy, FT-NIR, and IR spectroscopy) for the quality and safety assessment of pharmaceutical solid dosage forms. In addition, various chemometric techniques that are highly essential for analyzing the spectroscopic data of pharmaceutical samples are also reviewed.

수동형 FTIR 분광계에서 초동 탐지 기법을 이용한 고속 원거리 화학 가스 탐지 알고리즘 (Fast Remote Detection Algorithms for Chemical Gases Using Pre-Detection with a Passive FTIR Spectrometer)

  • 유형근;박동조;남현우;박병황
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제21권6호
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    • pp.744-751
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    • 2018
  • In this paper, we propose a fast detection and identification algorithm of chemical gases with a passive FTIR spectrometer. We use a pre-detection algorithm that can reduce the spatial region effectively for gas detection and the candidates of the target. It is possible to remove background spectra effectively from measured spectra with the least-squares method. The CC(Correlation Coefficients) and the SNR(Signal-to-Noise Ratio) methods are used for the detection of target gases. The proposed pre-detection algorithm allows the total process of chemical gas detection to be performed with lower complexity compared with the conventional algorithms. This paper can help developing real-time chemical detection instruments and various applications of FTIR spectrometers.

Classification of Midinfrared Spectra of Colon Cancer Tissue Using a Convolutional Neural Network

  • Kim, In Gyoung;Lee, Changho;Kim, Hyeon Sik;Lim, Sung Chul;Ahn, Jae Sung
    • Current Optics and Photonics
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    • 제6권1호
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    • pp.92-103
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    • 2022
  • The development of midinfrared (mid-IR) quantum cascade lasers (QCLs) has enabled rapid high-contrast measurement of the mid-IR spectra of biological tissues. Several studies have compared the differences between the mid-IR spectra of colon cancer and noncancerous colon tissues. Most mid-IR spectrum classification studies have been proposed as machine-learning-based algorithms, but this results in deviations depending on the initial data and threshold values. We aim to develop a process for classifying colon cancer and noncancerous colon tissues through a deep-learning-based convolutional-neural-network (CNN) model. First, we image the midinfrared spectrum for the CNN model, an image-based deep-learning (DL) algorithm. Then, it is trained with the CNN algorithm and the classification ratio is evaluated using the test data. When the tissue microarray (TMA) and routine pathological slide are tested, the ML-based support-vector-machine (SVM) model produces biased results, whereas we confirm that the CNN model classifies colon cancer and noncancerous colon tissues. These results demonstrate that the CNN model using midinfrared-spectrum images is effective at classifying colon cancer tissue and noncancerous colon tissue, and not only submillimeter-sized TMA but also routine colon cancer tissue samples a few tens of millimeters in size.

Current advances in detection of abnormal egg: a review

  • Jun-Hwi, So;Sung Yong, Joe;Seon Ho, Hwang;Soon Jung, Hong;Seung Hyun, Lee
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제64권5호
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    • pp.813-829
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    • 2022
  • Internal and external defects of eggs should be detected to prevent cross-contamination of intact eggs by abnormal eggs during storage. Emerging detection technologies for abnormal eggs were introduced as an alternative to human inspection. The advanced technologies could rapidly detect abnormal eggs. Abnormal egg detection technologies using acoustic response, machine vision, and spectroscopy have been commercialized in the poultry industry. Non-destructive egg quality assessment methods meanwhile could preserve the value of eggs and improve detection efficiency. In order to improve detection efficiency, it is essential to select a proper algorithm for classifying the types of abnormal eggs. This review deals with the performance of the detection technologies for various types of abnormal eggs in recently published resources. In addition, the discriminant methods and detection algorithms of abnormal eggs reported in the published literature were investigated. Although the majority of the studies were conducted on a laboratory scale, the developed detection technologies for internal and external defects in eggs were technically feasible to obtain the excellent detection accuracy. To apply the developed detection technologies to the poultry industry, it is necessary to achieve the detection rates required from the industry.

작물육종 효율 극대화를 위한 피노믹스(phenomics) 연구동향: 화상기술을 이용한 식물 표현형 분석을 중심으로 (Current Statues of Phenomics and its Application for Crop Improvement: Imaging Systems for High-throughput Screening)

  • 이성곤;권택윤;서은정;배신철
    • 한국육종학회지
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    • 제43권4호
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    • pp.233-240
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    • 2011
  • 식물 피노믹스 분야에서 초고속 대량선발이 가능하도록 만든 화상기술(imaging technology)을 온실자동화 기술, 이미지 촬영 및 분석기술 등으로 분류하여 개념을 정리하고, 화상기술을 개발 및 응용하고 있는 주요 연구기관의 현황을 소개하였다. 연구동향 파악을 위해 작물의 내재해성 검정, 병해충진단, 종자활력 검정, 수확후 관리, 생체리듬 연구 등 다양한 분야에서 응용되고 있는 사례들을 살펴보았다. 향후 열 화상, 형광 화상 기술을 UV-induced blue green fluorescence, hyperspectral imaging 등과 상호 보완해서 multi-sensor 개념으로 발전시켜 나간다면, 식물의 생산량 증대를 위한 스트레스 내성자원 선발의 효율성을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 파장대의 영상정보로부터 각 스트레스의 특징을 catalogue화하는 것이 가능하여 다양한 스트레스를 정확히 진단하고 정량화할 수 있을 것으로 보이며, 나아가 각종 스트레스에 대한 조기 경보시스템으로도 활용할 수 있을 것이다. 호주 Plant Phenomics Centre에서는 온실과 포장을 포함한 Phenomics 기술의 종합적 개념도를 그림 4와 같이 제시하고 각 부문별 필요기술을 개발 중에 있는데, 종합기술로 완성된다면 현재의 작물 품종개량 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 호주는 그 동안 분자생물학, 식물생리학 분야에서는 기술력을 확보해 왔지만 BT, IT 등 융복합농업기술분야에서는 다른 나라에 비해 역량을 결집하지 못하고 뒤쳐져 있었다고 볼 수 있는데, 연구개발의 궁극적인 목표인 실용화 단계에서의 기술우위를 선점함으로써 그간의 약세를 만회하고자 Phenomics 연구시설을 설치하였다고 한다. 이점은 BT 후발주자이면서 국제적 경쟁력을 확보하려는 우리에게 시사하는 바가 크다. Phenomics 연구는 생명공학기술을 통해 창출된 GM 식물체, 전통육종을 통해 육성된 육종재료 등 모든 유용 유전자원을 평가, 검정할 수 있는 신품종 육성의 기본 기술로 부상하고 있다. 지난 수년간 정체되어 있는 국내 종자시장을 고부가 수출산업으로 육성하기 위해서는 유용 유전자원, 농업생명공학산물의 실용화를 가속화하여야 하며, 이를 위해 피노믹스 기술 확보 및 시설 인프라 구축을 전략적으로 신중히 검토해봐야 할 시점이다.

표적항암치료를 위한 겸형적혈구의 응용 및 치료 효과 (Application and therapeutic effects of sickle red blood cells for targeted cancer therapy)

  • 최세운
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권12호
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    • pp.2395-2400
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    • 2016
  • 암 환자들을 대상으로 하는 항암치료법은 나노입자, 폴리머 중합체, 지질, 리포솜 등을 치료 전달체로 이용하여 항암치료를 진행하는 방법들이 주로 활발하게 사용되고 있다. 이러한 전달체는 항암 치료제를 직접 암세포로 정확하게 표적 운반하는 정확성, 정확하게 운반한 후 선택적으로 항암치료제를 방출해야하는 유출제어, 다른 일반 세포들을 약물로부터 보호하는 기능 등을 동시에 가지고 있어야 하지만, 대부분 항암약물의 독성에 기인한 부작용이 발생하고 있다. 겸형적혈구는 암세포주변 혈관세포와 멤브레인 표면에 존재하는 리셉터 사이에의 점착성이 존재하며 추가적 생화학처리 없이 암세포 주변에 표적화가 가능함을 보인다. 또한, 암세포 주변의 혈관의 구조적 변화특성은 겸형적혈구의 중합화 반응을 증가시킨다. 따라서 본 논문에서는 겸형적혈구를 이용한 새로운 항암치료법의 효과를 정량적 혈관분석 방법을 통해 제시하고자 한다.