• 제목/요약/키워드: Automated Measurement

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급성 폐손상 환자에서 Adaptive Support Ventilation 적용 시 호흡지표의 양상 (Evaluation of Respiratory Parameters in Patients with Acute Lung Injury Receiving Adaptive Support Ventilation)

  • 이규성;정우영;정윤정;박주헌;신승수;황성철;박광주
    • Tuberculosis and Respiratory Diseases
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    • 제70권1호
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    • pp.36-42
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    • 2011
  • Background: Adaptive support ventilation (ASV), an automated closed-loop ventilation mode, adapts to the mechanical characteristics of the respiratory system by continuous measurement and adjustment of the respiratory parameters. The adequacy of ASV was evaluated in the patients with acute lung injury (ALI). Methods: A total of 36 patients (19 normal lungs and 17 ALIs) were enrolled. The patients' breathing patterns and respiratory mechanics parameters were recorded under the passive ventilation using the ASV mode. Results: The ALI patients showed lower tidal volumes and higher respiratory rates (RR) compared to patients with normal lungs ($7.1{\pm}0.9$ mL/kg vs. $8.6{\pm}1.3$ mL/kg IBW; $19.7{\pm}4.8$ b/min vs. $14.6{\pm}4.6$ b/min; p<0.05, respectively). The expiratory time constant (RCe) was lower in ALI patients than in those with normal lungs, and the expiratory time/RCe was maintained above 3 in both groups. In all patients, RR was correlated with RCe and peak inspiratory flow ($r_s$=-0.40; $r_s$=0.43; p<0.05, respectively). In ALI patients, significant correlations were found between RR and RCe ($r_s$=-0.76, p<0.01), peak inspiratory flow and RR ($r_s$=-0.53, p<0.05), and RCe and peak inspiratory flow ($r_s$=-0.53, p<0.05). Conclusion: ASV was found to operate adequately according to the respiratory mechanical characteristics in the ALI patients. Discrepancies with the ARDS Network recommendations, such as a somewhat higher tidal volume, have yet to be addressed in further studies.

광섬유 센서를 이용한 경량전철 교량의 사용성 평가 (Serviceability Assessment of a K-AGT Test Bed Bridge Using FBG Sensors)

  • 강동훈;정원석;김현민;여인호
    • 비파괴검사학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.305-312
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    • 2007
  • 여러 종류의 경량전철 중에서, 고무차륜 경량전철은 가 감속 성능과 등판능력이 우수하고 소음과 진동이 적어 많은 국가에서 활발히 채택되고 있다. 하지만, 경량전철 시스템은 일반적으로 고전압의 급전시스템을 이용하기 때문에 높은 수준의 전자기파를 유발한다. 반면, 광섬유 센서는 전자기파의 영향을 받지 않는 장점으로 인해 최근 교량과 같은 토목 구조물에 적용이 확대되고 있으며 특히, 광섬유 브래그 격자 센서는 다중화가 용이하다는 장점으로 가장 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 한국형 경량전철의 시험선 구간에 설치된 콘크리트 교량에서 차량이 진행할 때 교량의 동적응답을 측정하였다. 측정센서로는 기존의 전기식 센서와 광섬유 브래그 격자 기반의 센서를 이용하였으며 변형률과 가속도를 측정하였다. 이를 바탕으로, 교량의 사용성 평가를 수행하였으며 실험 결과 전기식 센서의 경우 EMI의 영향을 받는 반면, 광섬유 브래그 격자 기반의 센서들은 EMI의 영향을 받지 않아 EMI의 영향이 극심한 경량전철 교량에서 교량의 사용성 평가를 위한 계측 센서로 광섬유 센서가 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

병리특이적 형태분석 기법을 이용한 HRCT 영상에서의 새로운 봉와양폐 자동 분할 방법 (A Novel Method for Automated Honeycomb Segmentation in HRCT Using Pathology-specific Morphological Analysis)

  • 김영재;김태윤;이승현;김광기;김종효
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제1권2호
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    • pp.109-114
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    • 2012
  • 봉와양폐(Honeycomb)는 직경 2~10mm 정도의 크기가 같지 않은 낭포(Cyst)가 경계가 명확한 섬유질(Fibrosis)로 이루어진 벽에 둘러싸여 밀집된 형태로 이루어져 있다. 봉와양폐가 발견될 경우 급성악화의 발생 빈도가 높으며 따라서 봉와양폐의 관찰 여부와 측정은 임상에서 중요한 지표가 된다. 따라서 본 논문에서는 봉와양폐 영역의 정량적 측정을 위하여 봉와양폐의 특징을 이용한 형태학적 기법과 군집성 평가 기법을 통해 자동 구획 방법을 제안하였다. 첫 번째로 영상의 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링을 적용하고, 모폴로지 기법 중 팽창 기법을 이용하여 폐 영역을 구획하였다. 두번째로, 주변 8방향 검사를 통해 봉와양폐를 구성하는 낭포의 후보군을 찾고, 영역 확장과 외곽선 검사를 통해 비 낭포들을 제거하였다. 마지막으로 군집화 검사를 통해 최종적으로 봉와양폐를 구획하였다. 제안한 방법은 80장의 고해상도 컴퓨터 단층촬영 영상에서 실험한 결과, 89.4%의 민감도와, 72.2%의 양성 예측도를 보였다.

위험 경사면의 변위 검출을 위한 지상 라이다의 활용 (Application of Terrestrial LiDAR for Displacement Detecting on Risk Slope)

  • 이근왕;박준규
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.323-328
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    • 2019
  • 기존에는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축을 위해 주로 토털스테이션을 이용한 현황측량, 원격탐사, GNSS(Global Navigation Satellite System) 등의 방법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 토털스테이션이나 GNSS는 대상지에 접근과 많은 관측을 요구하기 때문에 작업효율과 경제성이 떨어지며, 항공사진이나 인공위성영상은 지형의 3차원 형상을 취득하기 어렵다는 단점이 있다. 지상 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 측정 대상물에 무수히 많은 레이저를 주사하여 X, Y, Z 좌표와 형상에 대한 정보를 얻을 수 있으며, 자료처리의 자동화가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 이용하여 사면의 변위를 검출하고자 하였다. 연구대상 사면 3개소를 선정하고, 2016년과 2017년에 대상 사면에 대한 자료를 취득하였으며, 자료 처리를 통해 경사면의 형상과 단면에 대한 데이터를 생성할 수 있었다. 또한 생성된 데이터의 중첩분석을 통해 효과적으로 사면의 변위가 0.1m 이내임을 파악함으로써, 위험사면의 관리를 위한 지상 LiDAR의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 주기적인 데이터 취득 및 분석이 이루어진다면 지상 LiDAR를 이용한 방법은 효과적인 위험사면 관리에 기여할 것이다.

다중시기 항공 LiDAR를 활용한 도시림 개체목 수고생장분석 (Analysis of the Individual Tree Growth for Urban Forest using Multi-temporal airborne LiDAR dataset)

  • 김성열;김휘문;송원경;최영은;최재용;문건수
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제22권5호
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    • pp.1-12
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    • 2019
  • It is important to measure the height of trees as an essential element for assessing the forest health in urban areas. Therefore, an automated method that can measure the height of individual tree as a three-dimensional forest information is needed in an extensive and dense forest. Since airborne LiDAR dataset is easy to analyze the tree height(z-coordinate) of forests, studies on individual tree height measurement could be performed as an assessment forest health. Especially in urban forests, that adversely affected by habitat fragmentation and isolation. So this study was analyzed to measure the height of individual trees for assessing the urban forests health, Furthermore to identify environmental factors that affect forest growth. The survey was conducted in the Mt. Bongseo located in Seobuk-gu. Cheonan-si(Middle Chungcheong Province). We segment the individual trees on coniferous by automatic method using the airborne LiDAR dataset of the two periods (year of 2016 and 2017) and to find out individual tree growth. Segmentation of individual trees was performed by using the watershed algorithm and the local maximum, and the tree growth was determined by the difference of the tree height according to the two periods. After we clarify the relationship between the environmental factors affecting the tree growth. The tree growth of Mt. Bongseo was about 20cm for a year, and it was analyzed to be lower than 23.9cm/year of the growth of the dominant species, Pinus rigida. This may have an adverse effect on the growth of isolated urban forests. It also determined different trees growth according to age, diameter and density class in the stock map, effective soil depth and drainage grade in the soil map. There was a statistically significant positive correlation between the distance to the road and the solar radiation as an environmental factor affecting the tree growth. Since there is less correlation, it is necessary to determine other influencing factors affecting tree growth in urban forests besides anthropogenic influences. This study is the first data for the analysis of segmentation and the growth of the individual tree, and it can be used as a scientific data of the urban forest health assessment and management.

광물탐사를 위한 진동수영역 유도분극 물리검층 (Geophysical Logging of Frequency-domain Induced Polarization for Mineral Exploration)

  • 신승욱
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제24권3호
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    • pp.73-77
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    • 2021
  • 유도분극법은 분극된 광물 입자와 공극을 채우는 지하수의 계면에서의 전기화학적 반응 차이를 영상화시키는 기술로서 광물탐사와 수리지질학적 조사에서 유용하다. 진동수영역 유도분극법은 시간영역 유도분극탐사법보다 더 나은 품질의 자료를 얻을 수 있지만 긴 자료취득 시간 때문에 현장 탐사에서 활발하게 적용되지 않았다. 하지만 현재 광물탐사 프로젝트는 과거와 비교하여 심부에 있거나 품위가 낮은 광체로 탐사 대상이 바뀜에 따라 고품질의 탐사법을 사용하는 것이 중요하다. 또한 자동 계측에 의해 단축된 탐사 시간은 진동수영역 유도분극탐사법의 현장 적용 가능성을 높였다. 따라서 이 연구는 광물탐사에서 광체 탐지 적합성을 파악하기 위하여 국내 스카른 광상의 탐사 시추공을 대상으로 진동수영역 유도분극 물리검층을 수행했다. 심도별 서로 다른 두 진동수에서 측정된 임피던스 자료로부터 교류 전기비저항, 백분율 진동수 효과, 금속계수를 계산했다. 자철석과 황철석을 포함하는 구간은 다른 구간과 비교하면 상대적으로 낮은 교류 전기비저항, 높은 백분율 진동수 효과, 큰 금속계수를 보였다. 따라서 진동수영역 유도분극법은 앞으로의 광물탐사에서 유용할 것으로 여겨진다.

도시·건축형태와 미기후의 관계에 대한 관찰 연구 (An Observation Study of the Relationship of between the Urban and Architectural Form and Microclimate)

  • 이건원;정윤남
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제8권11호
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    • pp.109-119
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    • 2018
  • 본 연구는 도시·건축형태가 도시공간 내 미시기후에 미치는 영향을 도출하고자 했다. 본 연구에서는 도시 내 미시기후에 영향을 미치는 도시·건축형태의 요소로 도시형태 및 도시조직, 건축물 형태 및 특성 등을 선정했다. 분석을 위해 2017년 8월에 기상청에서 서울시 내에 설치한 23개의 AWS 설치 지점 도시건축의 특성이 명확하게 구분되는 6곳을 선정하여 연구진의 AWS 장비를 이용하여 실측을 했다. 공간의 범위는 AWS 설치 지점으로부터 반경 500m로 한정하여, 미시기후 및 도시·건축형태 요소들을 조사했다. 분석결과, 가로의 방향, 건축물 폭, 건축물 깊이, 건축물 높이, 지형의 경사도 및 향, 교통량 등은 미시기후인 국지풍속, 일사량, 국지온도 등에 영향을 미치고 있었다. 본 연구의 결과는 폭염의 피해 저감 및 그에 따른 시민 개개인의 건강 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한, 도시의 온도를 낮춤으로써 건축물 에너지 부하 저감 효과를 거둠으로써 건축물 에너지 소비량 감소의 효과를 통해 보다 건강하고, 지속가능한 도시 조성에 기여할 것으로 기대된다.

Deep Learning-Based Assessment of Functional Liver Capacity Using Gadoxetic Acid-Enhanced Hepatobiliary Phase MRI

  • Hyo Jung Park;Jee Seok Yoon;Seung Soo Lee;Heung-Il Suk;Bumwoo Park;Yu Sub Sung;Seung Baek Hong;Hwaseong Ryu
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제23권7호
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    • pp.720-731
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    • 2022
  • Objective: We aimed to develop and test a deep learning algorithm (DLA) for fully automated measurement of the volume and signal intensity (SI) of the liver and spleen using gadoxetic acid-enhanced hepatobiliary phase (HBP)-magnetic resonance imaging (MRI) and to evaluate the clinical utility of DLA-assisted assessment of functional liver capacity. Materials and Methods: The DLA was developed using HBP-MRI data from 1014 patients. Using an independent test dataset (110 internal and 90 external MRI data), the segmentation performance of the DLA was measured using the Dice similarity score (DSS), and the agreement between the DLA and the ground truth for the volume and SI measurements was assessed with a Bland-Altman 95% limit of agreement (LOA). In 276 separate patients (male:female, 191:85; mean age ± standard deviation, 40 ± 15 years) who underwent hepatic resection, we evaluated the correlations between various DLA-based MRI indices, including liver volume normalized by body surface area (LVBSA), liver-to-spleen SI ratio (LSSR), MRI parameter-adjusted LSSR (aLSSR), LSSR × LVBSA, and aLSSR × LVBSA, and the indocyanine green retention rate at 15 minutes (ICG-R15), and determined the diagnostic performance of the DLA-based MRI indices to detect ICG-R15 ≥ 20%. Results: In the test dataset, the mean DSS was 0.977 for liver segmentation and 0.946 for spleen segmentation. The Bland-Altman 95% LOAs were 0.08% ± 3.70% for the liver volume, 0.20% ± 7.89% for the spleen volume, -0.02% ± 1.28% for the liver SI, and -0.01% ± 1.70% for the spleen SI. Among DLA-based MRI indices, aLSSR × LVBSA showed the strongest correlation with ICG-R15 (r = -0.54, p < 0.001), with area under receiver operating characteristic curve of 0.932 (95% confidence interval, 0.895-0.959) to diagnose ICG-R15 ≥ 20%. Conclusion: Our DLA can accurately measure the volume and SI of the liver and spleen and may be useful for assessing functional liver capacity using gadoxetic acid-enhanced HBP-MRI.

2023 Survey on User Experience of Artificial Intelligence Software in Radiology by the Korean Society of Radiology

  • Eui Jin Hwang;Ji Eun Park;Kyoung Doo Song;Dong Hyun Yang;Kyung Won Kim;June-Goo Lee;Jung Hyun Yoon;Kyunghwa Han;Dong Hyun Kim;Hwiyoung Kim;Chang Min Park;Radiology Imaging Network of Korea for Clinical Research (RINK-CR)
    • Korean Journal of Radiology
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    • 제25권7호
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    • pp.613-622
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    • 2024
  • Objective: In Korea, radiology has been positioned towards the early adoption of artificial intelligence-based software as medical devices (AI-SaMDs); however, little is known about the current usage, implementation, and future needs of AI-SaMDs. We surveyed the current trends and expectations for AI-SaMDs among members of the Korean Society of Radiology (KSR). Materials and Methods: An anonymous and voluntary online survey was open to all KSR members between April 17 and May 15, 2023. The survey was focused on the experiences of using AI-SaMDs, patterns of usage, levels of satisfaction, and expectations regarding the use of AI-SaMDs, including the roles of the industry, government, and KSR regarding the clinical use of AI-SaMDs. Results: Among the 370 respondents (response rate: 7.7% [370/4792]; 340 board-certified radiologists; 210 from academic institutions), 60.3% (223/370) had experience using AI-SaMDs. The two most common use-case of AI-SaMDs among the respondents were lesion detection (82.1%, 183/223), lesion diagnosis/classification (55.2%, 123/223), with the target imaging modalities being plain radiography (62.3%, 139/223), CT (42.6%, 95/223), mammography (29.1%, 65/223), and MRI (28.7%, 64/223). Most users were satisfied with AI-SaMDs (67.6% [115/170, for improvement of patient management] to 85.1% [189/222, for performance]). Regarding the expansion of clinical applications, most respondents expressed a preference for AI-SaMDs to assist in detection/diagnosis (77.0%, 285/370) and to perform automated measurement/quantification (63.5%, 235/370). Most respondents indicated that future development of AI-SaMDs should focus on improving practice efficiency (81.9%, 303/370) and quality (71.4%, 264/370). Overall, 91.9% of the respondents (340/370) agreed that there is a need for education or guidelines driven by the KSR regarding the use of AI-SaMDs. Conclusion: The penetration rate of AI-SaMDs in clinical practice and the corresponding satisfaction levels were high among members of the KSR. Most AI-SaMDs have been used for lesion detection, diagnosis, and classification. Most respondents requested KSR-driven education or guidelines on the use of AI-SaMDs.

주관적 웰빙 상태 측정을 위한 비정형 데이터의 상황기반 긍부정성 분석 방법 (Analyzing Contextual Polarity of Unstructured Data for Measuring Subjective Well-Being)

  • 최석재;송영은;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제22권1호
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    • pp.83-105
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    • 2016
  • 의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.