The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.6
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pp.923-926
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2017
In this study, a novel wideband conformal thin antenna is presented for endoscopic capsule application at the 915 MHz Industrial, Scientific and Medical (ISM) band. The thickness of the antenna is only 0.2 mm which can be wrapped inside a capsule's inner wall. By cutting meandered slots on patch, open end slots on ground and utilizing long arm, the proposed antenna can obtain significant size reduction. The net volume of the proposed antenna including substrate and superstrate is only $37.4mm^3$ ($187mm^2$ surface area). This conformal antenna has shown good performance through simulation and measurement with maximum gain of -23 dBi and wide bandwidth from 137 MHz - 205 MHz depending on different environment. In addition, the effect of internal materials specially metallic battery is discussed briefly.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.2-5
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2022
Human organs in the body have a complex structure, and in particular, the small intestine is about 7m long, so endoscopy is not easy and the risk of endoscopy is high. Currently, the test is performed with a capsule endoscope, and the test time is very long. The doctor connects the removed storage device to the computer to store the patient's capsule endoscope image and reads it using a program, but the capsule endoscope test results in a long image length, which takes a lot of time to read. In addition, in the case of the small intestine, there are many curves due to villi, so the occlusion area or light and shade of the image are clearly visible during the examination, and there may be cases where lesions and abnormal signs are missed during the examination. In this paper, we provide a method of assisting small intestine capsule endoscopic lesion examination using artificial neural networks to shorten the doctor's image reading time and improve diagnostic reliability.
Capsule endoscopy is one of the increasingly demanded diagnostic methods among patients in recent years because of its ability to observe small intestine difficulties. It is often conducted for 12 to 14 hours, but significant frames constitute only 10% of whole frames. Thus, it has been designed to automatically acquire significant frames through deep learning. For example, studies to track the position of the capsule (stomach, small intestine, etc.) or to extract lesion-related information (polyps, etc.) have been conducted. However, although grouping or labeling the training images according to similar features can improve the performance of a learning model, various attributes (such as degree of wrinkles, presence of valves, etc.) are not considered in conventional approaches. Therefore, we propose a class-labeling method that can be used to design a learning model by constructing a knowledge model focused on main lesions defined in standard terminologies for capsule endoscopy (minimal standard terminology, capsule endoscopy structured terminology). This method enables the designing of a systematic learning model by labeling detailed classes through differentiation of similar characteristics.
Purpose: The development of assistive devices has allowed for the performance of capsule endoscopy in children. Anticipating the capsule's transit time could affect the efficacy of the investigation and potentially minimize the fasting period. This study determined the predictors of small bowel transit time for small-bowel capsule endoscopy in children and adolescents with inflammatory bowel disease. Methods: We retrospectively examined children and adolescents with inflammatory bowel disease who underwent capsule endoscopy by the age 18 at a Japanese tertiary care children's hospital. Small bowel transit time predictors were analyzed using multiple regression with explanatory variables. Results: Overall, 92 patients, aged 1-17 years, with inflammatory bowel disease (63 Crohn's disease and 29 ulcerative colitis cases) were examined for factors affecting small bowel transit time. In the simple regression analysis, diagnosis, age, height, weight, serum albumin, general anesthesia, and small intestine lesions were significantly associated with small bowel transit time. In the multiple regression analyses, serum albumin (partial regression coefficient: -58.9, p=0.008), general anesthesia (partial regression coefficient: 127, p<0.001), and small intestine lesions (partial regression coefficient: 30.1, p=0.037) showed significant associations with small bowel transit time. Conclusion: Hypoalbuminemia, the use of general anesthesia for endoscopic delivery of the capsule, and small intestine lesions appeared to be predictors of prolonged small bowel transit time in children and adolescents with inflammatory bowel disease. Expecting the finishing time may improve examination with a fasting period reduction, which benefits both patients and caregivers.
Background/Aims: To evaluate patients with portal hypertension (PH) of varied etiologies for portal hypertensive enteropathy (PHE) using the PillCam SB3 capsule endoscopy (CE) system. Methods: Consecutive patients with PH presenting with unexplained anemia and/or occult gastrointestinal bleeding were evaluated using the PillCam SB3 CE system. Abnormal findings were categorized as vascular or non-vascular. The patients with ongoing bleeding caused by PHE were treated. The correlation of the CE scores of PHE with the clinical, laboratory, and endoscopic features was determined. Results: Of the 43 patients included in the study, 41 (95.3%) showed PHE findings. These included varices (67.4%), red spots (60.5%), erythema (44.2%), villous edema (46.5%), telangiectasia (16.3%), and polyps (16.3%). The CE scores varied from 0 to 8 ($mean{\pm}standard$ deviation, $4.09{\pm}1.8$). Five patients (11.6%) showed evidence of ongoing or recent bleeding due to PHE. Three of these five patients underwent endotherapy, and one patient underwent radiological coil placement. Conclusions: The PillCam SB3 CE system revealed a high prevalence of PHE in the patients with PH. Using this system, evidence of bleeding due to PHE was found in a small but definite proportion of the patients.
Wang, Zhao;Lim, Eng Gee;Leach, Mark;Xia, Tianqi;Lee, Sanghyuk
Journal of Convergence Society for SMB
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v.4
no.1
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pp.55-62
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2014
Wireless capsule endoscopy (WCE) was one of the most influential bio-medical electronic technologies to be developed at the beginning of the century. In comparison to traditional endoscopic diagnosis, this application is characterized as non-invasive and low-risk, thereby providing surgeons with a new alternative for inspecting the entire gastrointestinal (GI) track in a much more user friendly way. Apart from regular hardware upgrades, the frontier of WCE research basically lies in the miniaturization of the capsule and in active locomotion. In order to overcome the intrinsic drawback of current commercialized WCE products, which is that locomotion is generally a function of natural peristalsis, active locomotion is proposed as a series of strategies used to effectively navigate the device into different organs and conduct therapeutic functions within targeted human tissues. Reviews of several novel designs with respect to this aspect of research will be discussed in this article.
With incessant advances in information technology and its implications in all domains of our lives, artificial intelligence (AI) has emerged as a requirement for improved machine performance. This brings forth the query of how this can benefit endoscopists and improve both diagnostic and therapeutic endoscopy in each part of the gastrointestinal tract. Additionally, it also raises the question of the recent benefits and clinical usefulness of this new technology in daily endoscopic practice. There are two main categories of AI systems: computer-assisted detection (CADe) for lesion detection and computer-assisted diagnosis (CADx) for optical biopsy and lesion characterization. Quality assurance is the next step in the complete monitoring of high-quality colonoscopies. In all cases, computer-aided endoscopy is used, as the overall results rely on the physician. Video capsule endoscopy is a unique example in which a computer operates a device, stores multiple images, and performs an accurate diagnosis. While there are many expectations, we need to standardize and assess various software packages. It is important for healthcare providers to support this new development and make its use an obligation in daily clinical practice. In summary, AI represents a breakthrough in digestive endoscopy. Screening for gastric and colonic cancer detection should be improved, particularly outside expert centers. Prospective and multicenter trials are mandatory before introducing new software into clinical practice.
Although colonoscopy is a routinely performed procedure, it is not devoid of challenges, such as the potential for perforation and considerable patient discomfort, leading to patients postponing the procedure with several healthcare risks. This review delves into preprocedural and procedural solutions, and emerging technologies aimed at addressing the drawbacks of colonoscopies. Insufflation and sedation techniques, together with various other methods, have been explored to increase patient satisfaction, and thereby, the quality of endoscopy. Recent advances in this field include the prevention of loop formation, encompassing the use of variable-stiffness endoscopes, computer-guided scopes, magnetic endoscopic imaging, robotics, and capsule endoscopy. An autonomous endoscope that relies on self-propulsion to completely avoid looping is a potentially groundbreaking technology for the next generation of endoscopes. Nevertheless, critical techniques need to be refined to ensure the development of effective and efficient endoscopes.
Background: Long-term comparative data of phacoemulsification combined with endoscopic cyclophotocoagulation (phaco-ECP) versus phacoemulsification (phaco) alone in dogs are rare. Objectives: To investigate the effects of ECP on postoperative intraocular pressure (IOP) and complications after phaco in dogs with normal IOP. Methods: Medical records of IOP, conjunctival hyperemia, corneal edema, aqueous flare, posterior synechia, intraocular fibrin, and posterior capsule opacification (PCO) formation in 15 canine eyes that underwent phaco-ECP and 36 eyes that underwent phaco alone were evaluated retrospectively. ECP was applied when either the iridocorneal angle or the ciliary cleft was narrow or closed. Results: The IOP of the phaco-ECP group persisted within the normal range postoperatively. The phaco-ECP group had a shorter period of dorzolamide use than did the phaco group. PCO was formed earlier in the phaco-ECP group than in the phaco group. The phaco-ECP group showed more severe corneal edema than the phaco group at every follow-up visit. Posterior synechia was more severe in the phaco-ECP group than in the phaco group from two weeks until the last follow-up. Conclusions: Although ECP might cause more postoperative complications such as corneal edema and posterior synechia, it could effectively reduce the incidence of IOP increase after phaco in dogs with a high risk of postoperative glaucoma.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.6
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pp.251-256
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2019
A capsule endoscopy is a medical device that can capture an entire digestive organ from the esophagus to the anus at one time. It produces a vast amount of images consisted of about 8~12 hours in length and more than 50,000 frames on a single examination. However, since the analysis of endoscopic images is performed manually by a medical imaging specialist, the automation requirements of the analysis are increasing to assist diagnosis of the disease in the image. Among them, this study focused on automatic detection of polyp images. A polyp is a protruding lesion that can be found in the gastrointestinal tract. In this paper, we propose a weighted-image generation method to enhance the polyp image learning by multi-scale analysis. It is a way to extract the suspicious region of the polyp through the multi-scale analysis and combine it with the original image to generate a weighted image, that can enhance the polyp image learning. We experimented with SVM and RF which is one of the machine learning methods for 452 pieces of collected data. The F1-score of detecting the polyp with only original images was 89.3%, but when combined with the weighted images generated by the proposed method, the F1-score was improved to about 93.1%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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