Contrast enhanced magnetic resonance imaging using gadolinium-based contrast agent (GBCA) is a very useful in vivo technique to visualize the inner ear pathology including endolymphatic hydrops. Although systemic intravenous (IV) administration can visualize the perilymph space, the visualization was possible by indirect passage of contrast agent through blood-perilymph barrier. All animal experimental procedures were performed under anesthesia with 5% isoflurane. Lipopolysaccharide (LPS) was instilled into the left tympanic cavity through the tympanic membrane using a sterile 27gauge needle to induce hydrops model. Tucker-Davis Technologies system was used to measure Auditory Brainstem Responses (ABRs). For intracerebroven-tricular (ICV) administration, 25 µmol of GADOVIST (Bayer, Berlin, Germany) was used and diluted GADOVIST injection was 10 µl. MR imaging was acquired with a 9.4 Tesla MRI scanner. Transmit-receive volume coil with 40 mm inner diameter and 75 mm out diameter was used. ICV administration well demonstrated the strong enhancement along the cerebrospinal fluid (CSF) microcirculation pathway including CSF fluid in the subarachnoid space and CSF space of the inner ear structures. On the other hand, IV administration showed no contrast enhancement along the CSF microcirculation pathway and showed weak enhancement in the inner ear structures. In case of rat hydrops model, ICV administration showed that the reduced contrast enhancement in the perilymph space of the hydrops induced inner ear compared to the contrast enhancement in the perilymph space of the normal inner ear. New systemic ICV administration method provide contrast enhancement of GBCA in the inner ear through CSF microcirculation pathway.
Laboratory class is an integral part of biomedical engineering education. Current biomedical engineering curriculum in Korea mostly includes mandatory laboratory classes. Most of the Korean biomedical laboratory classes focus on electrical engineering aspects, while molecular/biological engineering aspects are neglected. Many leading universities in U.S.A. offer a more balanced laboratory class where both electrical engineering aspects and molecular/biological engineering aspects are considered. As a part of an effort to enhance undergraduate biomedical engineering education, a new biomedical engineering laboratory class is proposed to offer a more balanced laboratory learning experience.
The number of items and the market size of the senior-friendly medical devices are rapidly increasing, and it is necessary to come up with a safety management plan for senior-friendly medical devices. We searched and analyzed the definition and policy of senior-friendly medical device, and classified medical device items of the Ministry of Food and Drug Safety, calculated market sizes and manufacturing export import results by classification, and investigated the current state of senior-friendly industry and the fields of its culture. In order to prepare a safety management plan, we reduce the number of items that need to be managed intensively by extracting 69 items for administration, that are substantially harmful to the elderly. As specific safety management plans of items for administration, we propose plans for introductions of readability-enhanced labeling, QR codes for cautions and manuals, universal design mandatory, UDI code system with considering a balanced viewpoint of the industry development.
With drastic change in the market and technology of medical devices, a comparative analysis is necessary in advanced systems internationally in order to prepare domestically applicable plans for improvement in classification and differential grade management for items of medical devices. This research examines and analyzes the differences of definition and legal systems of medical devices among Korea, United States, EU, Japan and China, and investigates classification and grading system of each country to identify disadvantages of classification and grading structures for medical device in Korea. This research suggests ways to supplement the disadvantages of domestic classification and grading system of medical devices, and elicits differential management plans for medical devices.
Flowmeter and oxygen sensors are listed in COVID-19 essential medical devices. This article reports a Teensy microcontroller-based Oxygen mass flow controller (MFC), core part of the oxygen respirator or extracorporeal membrane oxygenation (ECMO). The developed MFC consisting of the microcontroller, MEMS flow sensor, and solenoid valve was able to accurately control 0 to 100 sccm of oxygen flow rate. The pressure of vacuum chamber increased proportionally to the flow rate (0.998 of Pearson correlation coefficient). The experimental results proved that the developed MFC exhibits comparable performance to a commercial MFC in accuracy, settling time, linearity with pressure, and repeatability of oxygen mass flow control. It is expected that this simple and cheap MFC is utilized for oxygen therapy against the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2.
본 연구에서는 자외선 조사 방향에 따른 화장품 항균 효율성을 확인하고자 하였다. 실험에는 그람양성균인 S.aureus를 사용하여 자외선의 실효 조사 각을 측정하였고 자외선 조사 방향에 따른 거리별 항균 영역의 변화를 측정하였다. 그리고 자외선 수평 조사 시 항균 효율을 높일 수 있는 방법으로서 누출 자외선을 반사시키는 방법을 실험해보았다. 그 결과 자외선 조사 각은 제품 설명에 비해 더 작게 측정되었고 자외선 조사 방향에 따른 항균 영역의 경우 수직 조사 시 시료와의 거리가 멀어질수록, 수평 조사 시 시료와의 거리가 가까울수록 항균 영역이 증가하였다. 또한 자외선 수평 조사 시 누출 자외선을 반사시키는 것으로 항균 효율을 높일 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
일반적인 조명 시스템은 실내 환경을 고려하지 않고 일관적으로 설치하고 제어하고 있어 전기 에너지의 효율 면에서 매우 불합리하게 적용되고 있다. 이러한 점을 개선하기 위하여 조명, 난방, 가전기기와 같은 장치들을 원격으로 제어하고 감시하는 시스템을 연구 개발하고 있다. 본 논문에서는 자연광을 활용할 수 있는 환경에서 기존에 설치된 전기 배선을 그대로 활용하여 원격에서 불필요한 조명을 제어할 수 있는 전력선 통신기반의 조명제어 모듈을 설계하였다. 또한, 에너지 비용을 줄이기 위하여 자연광을 활용하는 시간대에 대하여 개별적인 조명을 지능적으로 제어하는 전기에너지 관리 시스템을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 네트워크에서 요구되는 다양한 장치의 통합 연동의 방안을 제안한다. 다양한 장치의 연동은 최근에 사용되어지는 고성능의 멀티미디어장치 뿐만 아니라 기존의 가정에서 사용되고 있는 저성능의 단순 가전기기까지 모든 종류의 장치 연결에 제약이 없어야 한다. 이에 본문에서는 기존의 저성능 가전기기를 대상으로 표준 미들웨어를 활용하여 네트워크 프로토콜의 연동을 통해 효율적인 장치의 연결과 제어 관리의 제공을 목적으로 한다.
Artificial intelligence (AI) has been studied in various fields of medical imaging. Currently, top-notch deep learning (DL) techniques have led to high diagnostic accuracy and fast computation. However, they are rarely used in real clinical practices because of a lack of reliability concerning their results. Most DL models can achieve high performance by extracting features from large volumes of data. However, increasing model complexity and nonlinearity turn such models into black boxes that are seldom accessible, interpretable, and transparent. As a result, scientific interest in the field of explainable artificial intelligence (XAI) is gradually emerging. This study aims to review diverse XAI approaches currently exploited in medical imaging. We identify the concepts of the methods, introduce studies applying them to imaging modalities such as computational tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and endoscopy, and lastly discuss limitations and challenges faced by XAI for future studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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