The evolution of X-ray computed tomography (CT) has been based on the discovery of X-rays, the inception of the Radon transform, and the development of X-ray digital data acquisition systems and computer technology. Unlike conventional X-ray imaging (general radiography), CT reconstructs cross-sectional anatomical images of the internal structures according to X-ray attenuation coefficients (approximate tissue density) for almost every region in the body. This article reviews the essential physical principles and technical aspects of the CT scanner, including several notable evolutions in CT technology that resulted in the emergence of helical, multidetector, cone beam, portable, dual-energy, and phase-contrast CT, in integrated imaging modalities, such as positron-emission-tomography-CT and single-photon-emission-computed-tomography-CT, and in clinical applications, including image acquisition parameters, CT angiography, image adjustment, versatile image visualizations, volumetric/surface rendering on a computer workstation, radiation treatment planning, and target localization in radiotherapy. The understanding of CT characteristics will provide more effective and accurate patient care in the fields of diagnostics and radiotherapy, and can lead to the improvement of image quality and the optimization of exposure doses.
For the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem, a different path results in different SLAM results. Usually, SLAM follows a trail of input data. Active SLAM, which determines where to sense for the next step, can suggest a better path for a better SLAM result during the data acquisition step. In this paper, we will use reinforcement learning to find where to perceive. By assigning entire target area coverage to a goal and uncertainty as a negative reward, the reinforcement learning network finds an optimal path to minimize trajectory uncertainty and maximize map coverage. However, most active SLAM researches are performed in indoor or aerial environments where robots can move in every direction. In the urban environment, vehicles only can move following road structure and traffic rules. Graph structure can efficiently express road environment, considering crossroads and streets as nodes and edges, respectively. In this paper, we propose a novel method to find optimal SLAM path using graph structure and reinforcement learning technique.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.550-551
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2021
Positioning technology is performing important functions in augmented reality, smart factory, and autonomous driving. Among the positioning techniques, the positioning method using beacons has been considered a challenging task due to the deviation of the RSSI value. In this study, the position of a moving object is predicted by training a neural network that takes the RSSI value of the receiver as an input and the distance as the target value. To do this, the measured distance versus RSSI was collected.
Kim, Ho-Bang;Oh, Chang-Jae;Park, Yung-Chul;Lee, Yi;Choe, Sung-Hwa;An, Chung-Sun;Choi, Sang-Bong
BMB Reports
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v.44
no.10
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pp.680-685
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2011
The AT-hook motif is a small DNA-binding protein motif that has been found in the high mobility group of non-histone chromosomal proteins. The Arabidopsis genome contains 29 genes encoding the AT-hook motif DNA-binding protein (AHL). Recent studies of Arabidopsis genes (AtAHLs) have revealed that they might play diverse functional roles during plant growth and development. In this report, we mined 20 AHL genes (OsAHLs) from the rice genome database using AtAHL genes as queries and characterized their molecular features. A phylogenetic tree revealed that OsAHL proteins can be classified into 2 evolutionary clades. Tissue expression pattern analysis revealed that all of the OsAHL genes might be functionally expressed genes with 3 distinct expression patterns. Nuclear localization analysis using transgenic Arabidopsis showed that several OsAHL proteins are exclusively localized in the nucleus, indicating that they may act as architectural transcription factors to regulate expression of their target genes during plant growth and development.
Ab Mutalib, Nurul-Syakima;Lee, Learn-Han;Cheah, Yoke-Kqueen
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.15
no.21
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pp.9071-9075
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2014
Background: microRNAs are small non-coding RNA that control gene expression by mRNA degradation or translational inhibition. These molecules are known to play essential roles in many biological and physiological processes. miR-205 may be differentially expressed in head and neck cancers; however, there are conflicting data and localization of expression has yet to be determined. Materials and Methods: miR-205 expression was investigated in 48 cases of inflammatory, benign and malignant tumor tissue array of the neck, oronasopharynx, larynx and salivary glands by Locked Nucleic Acid in situ hybridization (LNA-ISH) technology. Results: miR-205 expression was significantly differentially expressed across all of the inflammatory, benign and malignant tumor tissues of the neck. A significant increase in miR-205 staining intensity (p<0.05) was observed from inflammation to benign and malignant tumors in head and neck tissue array, suggesting that miR-205 could be a biomarker to differentiate between cancer and non-cancer tissues. Conclusions: LNA-ISH revealed that miR-205 exhibited significant differential cytoplasmic and nuclear staining among inflammation, benign and malignant tumors of head and neck. miR-205 was not only exclusively expressed in squamous epithelial malignancy. This study offers information and a basis for a comprehensive study of the role of miR-205 that may be useful as a biomarker and/or therapeutic target in head and neck tumors.
Recently, stereotactic radiosurgery plan is required with the information of 3-D image and dose distribution. A project has been doing if developing LINAC based stereotactic radiosurgery since April 1991. The purpose of this research is to develop 3-D radiosurgery planning system using personal computer. The procedure of this research is based on two steps. The first step is to develop 3-D localization system, which input the image information of the patient, coordinate transformation, the position and shape of target, and patient contour into computer system using CT image and stereotactic frame. The second step is to develop 3-D dose planning system, which compute dose distribution on image plane, display on high resolution monitor both isodose distribution and patient image simultaneously and develop menu-driven planning system. This prototype of radiosurgery planning system was applied recently for several clinical cases. It was shown that our planning system is fast, accurate and efficient while making it possible to handle various kinds of image modalities such as angiography, CT and MRI. It makes it possible to develop general 3-D planning system using beam's eye view or CT simulation in radiation therapy in future.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.3
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pp.55-62
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2013
This paper aims to detect Speed Bump by using Omni-directional Camera and to suggest Real-time update scheme of Speed Bump through Vision Based Approach. In order to detect Speed Bump from sequence of camera images, noise should be removed as well as spot estimated as shape and pattern for speed bump should be detected first. Now that speed bump has a regular form of white and yellow area, we extracted speed bump on the road by applying erosion and dilation morphological operations and by using the HSV color model. By collecting huge panoramic images from the camera, we are able to detect the target object and to calculate the distance through GPS log data. Last but not least, we evaluated accuracy of obtained result and detection algorithm by implementing SLAMS (Simultaneous Localization and Mapping system).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.2
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pp.155-164
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2013
Two design techniques for more accurate and more convenient hybrid positioning system with visible light communication (VLC) and ad-hoc wireless network infrastructure are proposed, in order to overcome the problems of high estimation error, high cost, and limited service range of the conventional positioning techniques. First method is based on a non-carrier VLC based hybrid positioning technique for applications involving of low data rate optical sensing and narrow-range visible light reception from transmitter, and long-range positioning. The second method uses a 4 MHz carrier VLC-based hybrid positioning technique for a high data rate optical sensing and wide-range visible light receiving from transmitter, and mid-range positioning applications. In indoor environments with obstacles where there are long-range 7731.4cm and mid-range 2368cm distances between an observer and a target respectively, the hybrid positioning developed with two design techniques are tested, and the proposed system is verified and analyzed in this paper.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.14
no.1
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pp.165-174
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2010
In this paper, a two-phase structural health monitoring system using acceleration response signatures are presented to firstly alarm the change in structural condition and to secondly detect the changed location for full-scale concrete girder bridges. Firstly, Mihocheon Bridge which is a two-span continuous concrete girder bridge is selected as the target structure. The dynamic response features of Mihocheon Bridge are extracted by forced vibration test using bowling ball. Secondly, the damage alarming occurrence and the damage localization techniques are selected to design two-phase structural health monitoring system for Mihocheon Bridge. As the damage alarming techniques, auto-regressive model using time-domain signatures, correlation coefficient of frequency response function and frequency response ratio assurance criterion are selected. As the damage localization technique, modal strain energy-based damage index method is selected. Finally, the feasibility of two-phase structural health monitoring systems is evaluated from static loading tests using a dump truck.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.3
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pp.377-383
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2021
Recently, in accordance with the 4th industrial revolution, The use of autonomous mobile robots for flexible logistics transfer is increasing in factories, the warehouses and the service areas, etc. In large factories, many manual work is required to use Simultaneous Localization and Mapping(SLAM), so the need for the improved mobile robot autonomous driving is emerging. Accordingly, in this paper, an algorithm for mapless navigation that travels in an optimal path avoiding fixed or moving obstacles is proposed. For mapless navigation, the robot is trained to avoid fixed or moving obstacles through Deep Q Network (DQN) and accuracy 90% and 93% are obtained for two types of obstacle avoidance, respectively. In addition, DQN requires a lot of learning time to meet the required performance before use. To shorten this, the target size change algorithm is proposed and confirmed the reduced learning time and performance of obstacle avoidance through simulation.
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