유방암중 관상피내암으로 진단 받은 환자를 대상으로 조영제 주입전, 후의 감산된 영상과 3차원 재구성된 영상을 정량적으로 비교 분석하여 재구성된 영상의 효과와 유용성을 고찰 해보고자 한다. 조직학적으로 관상피 내암으로 진단 받은 환자 20명을 대상으로 3.0T MR scanner를 이용하여 감산된 영상과 3차원 재구성한 영상을 획득하였다. 분석 결과 감산 영상과 재구성한 영상에서 신호대 잡음비는 병변, 유관조직, 지방조직에서 재구성한 영상에서 높은 신호대 잡음비를 보였으며 두 영상에서의 대조 도대 잡음비는 차이를 보이지 않았다.
TLC (SiO2) 상에서 3가지 유사 암페타민 류 아민 화합물과 3가지 유도체화 시약 사이의 반응으로부터 얻어진 아민유도체의 이미지 분석으로부터 암페타민 류 화합물에 대한 신속하고 경제적인 반정량적인 분석방법을 제시하기 위하여 선행 실험을 하였다. TLC상 직접적인(in situ, co-spot) 유도체화 반응의 적정화를 시도하였고 그 TLC 결과물들을 디지털카메라로 촬영하여 이미지를 얻은 후 2가지의 이미지 분석 프로그램(CP Atlas 2.0 및 ImageJ)에 적용하여 재현성(RSD; %)과 상관성(R2)을 각각 확인 및 비교하였다. 그 결과, 반응 조건에 대한 조정이 필요하였고(반응 온도 등) 각 시료별 2가지의 농도(0.5 mg/mL 및 0.01 mg/mL)에서 반응의 재현성은 0.69~5.50% 범위이었으며 반응(2 µL per spot)의 생성물과 아민의 농도에 대한 상관성은 0.1~0.005 mg/mL의 농도 구간에서 가장 높게 나타났다(R2> 0.9906). 또한, 두 가지 프로그램 모두 재현성과 직선성에 대한 유사한 결과를 나타내어 직접적인 유도체화 반응과 TLC 이미지에 대한 이들 프로그램을 사용한 분석이 아민 화합물에 대한 반정량적인 분석으로 사용될 수 있는 가능성을 보였다.
본 논문은 아리랑 2호와 3호에 대한 고해상 다분광 영상 제작을 위한 효과적인 영상융합 기법을 제시한다. 제안된 기법은 널리 알려져 있는 CS 기반의 영상융합 기법을 기본으로 하고 있다. 제안된 기법의 융합 과정은 크게 두 가지 단계로 구분할 수 있다. 첫 번째는 가중 평균된 다분광 영상을 이용한 Intensity 영상의 제작 단계와 두 번째는 최적화된 융합 매개변수를 통한 고주파 영상의 생성 단계이다. 제안된 기법에서는 기존의 방법을 개선한 다른 새로운 형식의 융합 매개변수를 정의하였으며, 이는 고주파 영상, 전정색 영상과 다분광 영상 간 공분산/분산 비를 이용하여 도출된다. 본 알고리즘의 평가를 위해서 기존의 융합 방법들의 결과와 정량적, 시각적 비교분석을 수행하였다. 정량적 분석에는 Spatial ERGAS, Spectral ERGAS, SAM, Q4 평가 지표가 사용되었다. 분석결과, 제안된 기법은 기존의 CS 기반의 영상융합 기법에 비하여 공간적/분광적인 측면에서 모두 향상된 결과를 나타냈다.
Purpose: To improve the image quality in positron emission tomography (PET), the attenuation correction technique based on the computed tomography (CT) data is important process. However, the artifact is caused by metal material during PET/CT scan, and the image quality is degraded. Therefore, the purpose of this study was to evaluate image quality according to with and without iterative metal artifact reduction (iMAR) algorithm using customized 3D printing phantom. Materials and Methods: The Hoffman and Derenzo phantoms were designed. To protect the gamma ray transmission and express the metal portion, lead substance was located to the surface. The SiPM based PET/CT was used for acquisition of PET images according to application with and without iMAR algorithm. The quantitative methods were used by signal to noise ratio (SNR), coefficient of variation (COV), and contrast to noise ratio (CNR). Results and Discussion: The results shows that the image quality applying iMAR algorithm was higher 1.15, 1.19, and 1.11 times than image quality without iMAR algorithm for SNR, COV, and CNR. Conclusion: In conclusion, the iMAR algorithm was useful for improvement of image quality by reducing the metal artifact lesion.
덕유산 국립공원의 삼림경관, 삼림 시설물 경관, 집단시설지구 경관, 사찰경관을 대강으로 물리적 환경이 지닌 환경적 질을 계량적 접근방법으로 분석하여 합리적인 이용개발 및 보전관리에 필요한 기초자료를 제시하는 것을 목적으로 심리량 분석을 취해 S. D. Scale 을 측정하고 인자분석 $\ulcorner$알고니즘$\lrcorner$을 통하여 물리적 환경의 공간 이미지 구조를 밝혔으며, 시각적 선호도를 측정하여 결정 인자를 추출하였으며 각 인자 상호간의 중요성을 규명하였다. 덕유산 국립공원의 공간 $\ulcorner$이미지$\lrcorner$를 함축하는 변인은 종합평가적 차원, 호감성 차원, 공간적 차원, 자연성 차원 및 품격 차원 등 5개 인자군으로 분석되었으며 종합평가적 차원, 공간적 차원 및 호감성 차원의 인자가 공간 이미지를 대표하는 인자군으로 나타났다. 시각적 선호도를 결정짓는 주요 설명 변수는 계곡물의 깨끗함과 상쾌함, 지형지세의 특이성, 등산로 설치의 자연스러움 및 사찰건물 외관과 주변 인공식생과의 어울림 등이 시각적 선호도 결정의 주요변수로 작용하고 있었다.
해저면 영상을 취득하기 위해 측면주사소나나 다중빔측심기 외에도 합성개구소나가 상용화되어 널리 사용되고 있으며 국내에서도 예인형 시스템 개발 등 관련 연구가 진행 중에 있다. 고해상도의 합성개구소나 영상을 얻기 위해서는 이를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동을 정확하게 추정하는 것이 필요하며 이를 위해 정밀한 수중항법 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 합성개구소나를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동 특성에 따라 소나 영상의 왜곡이 얼마나 발생하는지 정량적으로 분석함으로써 요구되는 항법 정확도와 항법센서의 정밀도를 설정하는데 있어서 기준이 되는 자료를 제공하고자 한다. 총 다섯가지의 운동을 고려하고 있으며 정량적 분석을 위해 정규화된 평균 제곱근 오차를 정의한다. 각 운동 특성의 변수값 변화에 따른 오차 분석 수치해석을 통해 yaw and sway 운동이 가장 큰 영상 왜곡을 야기하며 pitch and heave 운동의 영향은 크지 않음을 확인하였다.
본 연구는 간 초음파 영상을 활용하여 정량적인 측정 분석을 통해 조직 내 감쇠 지수, 조직 내 산란 분포지수 값 분석과 함께 초음파 영상 소견 간 일치도를 알아보고자 하였다. 2022년 8월부터 2022년 10월까지 지방간이 의심되어 간 초음파 검사 처방을 받은 45명의 환자를 대상으로 간 초음파 검사를 시행하였다. 연구결과, 초음파 영상 소견과 조직 내 감쇠 지수 간 일치도 분석 결과 Kappa 값이 0.82(p<0.05)로 두 검사 방법 간 매우 높은 일치도를 보였다. 또한, 초음파 영상 소견과 조직 내 산란 분포 지수 간 일치도 분석 결과에서도 Kappa 값이 0.642(p<0.05)로 두 검사 방법 간 높은 일치도를 보였다. 지방간 예측 시 간 초음파 소견 및 정량적인 초음파 검사 기법인 조직 내 감쇠 지수, 조직 내 산란 분포 지수를 활용한다면 지방간 환자의 진행 정도를 판단할 때 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권1호
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pp.283-289
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2023
AI is bringing about drastic changes not only in the aspect of technologies but also in society and culture. Medical AI based on deep learning have developed rapidly. Especially, the field of medical image analysis has been proven that AI can identify the characteristics of medical images more accurately and quickly than clinicians. Evaluating the latest results of the AI-based medical image processing is important for the implication for the development direction of medical AI. In this paper, we analyze and evaluate the latest trends in AI-based medical image analysis, which is showing great achievements in the field of medical AI in the healthcare industry. We analyze deep learning models for medical image analysis and AI-based medical image segmentation for quantitative analysis. Also, we evaluate the future development direction in terms of marketability as well as the size and characteristics of the medical AI market and the restrictions to market growth. For evaluating the latest trend in the deep learning-based medical image processing, we analyze the latest research results on the deep learning-based medical image processing and data of medical AI market. The analyzed trends provide the overall views and implication for the developing deep learning in the medical fields.
This study tried to find out the effect to types of test items upon the momentum effect. The previous studies showed that the momentum effect is influenced by stduents' congnitive levels and the abstractness of test items. In this study focused on the types of test items The test items are divided into 4 different types of quantitative and qualitative, verbal and image. The result showed that qualitative items showed a longer momentum effect than quantitative ones. The image items and verbal items did not show significant difference in the duration of momentum effect. The interpretation of this would need a careful psychological analysis. Anyhow, this result reconfirmed the existence of the momentum effect and showed that the study on the momentum effect could be a Significant research paradigm.
전산화단층촬영(CT)에 있어서 생기는 artifact를 제거하기 위해서 영상재구성 과정에 다양한 필터를 사용하고 있다. 이러한 artifact는 영상재구성 과정에 사용되는 수학적 오차와, 투영이미지와 실제 해부학적 구조간의 오차, 혹은 데이터 획득과정에서의 오차 등으로 인해 필연적으로 생길 수 밖에 없다. 본 연구에서는 Hann필터를 사용하였을 때 CT 영상에서의 artifact 제거효과를 정량적으로 분석하였다. Cut-off 주파수가 0.1인 경우에서 0.2씩 증가시키며 0.9까지에 대한 다양한 cut-off 주파수의 Hann필터에 대한 artifact제거 효과에 대한 결과를 보였다. 재구성 영상에서의 artifact에 대한 정량적 분석을 위해서 white image에 대한 CT 영상의 Noise Power Spectrum을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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