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.
사람의 체내 장기는 복잡한 구조로 되어있으며 특히, 소장은 길이가 약 7m 길이를 가지고 있어 내시경 검사가 쉽지 않고 내시경 검사 시 위험도가 높다. 현재는 캡슐 내시경으로 검사를 수행하고 있으며, 검사 시간이 매우 긴 편이다. 의사는 제거된 저장장치를 컴퓨터에 연결해 환자의 캡슐 내시경 영상을 저장 후 프로그램을 사용하여 판독하지만, 캡슐 내시경 검사 결과 영상 길이가 길어 판독 시간이 많이 소요된다. 또한 소장의 경우 융모에 의해 많은 굴곡이 존재해 검사 과정에서 영상의 폐색 영역이나 명암이 뚜렷이 나타나게 되어 검사 시 병변 및 이상징후에 관해 놓치는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 의사의 영상 판독 시간 단축과 진단 신뢰도 향상을 위해 인공신경망을 이용한 소장 캡슐 내시경 병변 검사 보조 방법을 제공한다.
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
중소기업융합학회논문지
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제4권1호
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pp.55-62
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2014
무선 캡슐 내시경 (WCE)은 세기 초에 개발 될 수 있는 가장 영향력 있는 바이오 의료 전자 기술 중 하나였다. 기존의 내시경 진단과 비교하여,이 응용 프로그램은 이에 훨씬 더 사용자 친화적인 방식으로 전체 위장관 (GI) 트랙을 검사하기 위한 새로운 대안을 가진 외과 의사를 제공하는 비 침습 및 저 위험이 특징이다. 그 이외에도 일반 하드웨어 업그레이드에서 WCE 연구의 국경은 기본적으로 캡슐의 소형화 및 활성화 운동에 있다. 운동은 일반적으로 자연적인 연동 운동의 함수이다 현재 상용화 WCE 제품의 본질적인 결점을 극복하기 위해, 활성 운동력 효과적으로 다른 장기에 장치를 탐색 대상으로 인간 내 치료 기능을 수행하기 위해 사용되는 전략의 시리즈로서 제안 조직과 연구의 측면에 대한 몇 가지 새로운 디자인의 리뷰는 이 문서에서 논의 될 것이다.
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.
캡슐 내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한 번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한 번의 검사에서 평균 8~12시간의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 전문가에 의해 수작업으로 진행되고 있어서, 질병 영상 진단을 돕기 위한 영상 분석 자동화에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에서도 본 연구에서는 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변인 폴립 영상 자동 검출에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 멀티 스케일 분석을 통해 폴립 의심 영역을 추출하고, 이것을 원본 영상과 합성하여 폴립 학습을 강화시킬 수 있는 가중치 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 수집한 452장의 데이터에 대해 머신 러닝 기법중 하나인 SVM과 RF로 실험한 결과, 원본 영상을 이용한 폴립 검출의 F1점수는 89.3%였지만, 생성된 가중치 영상을 통해 학습한 결과 F1점수가 93.1%로 향상된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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