Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.30
no.4
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pp.600-604
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2001
Immunoassay was used to study the detection method of irradiated shrimp. Sandwich ELISA was formatted with monoclonal antibody (Ab) (M-IgG) and polyclonal Abs (P-IgG) and polyclonal Abs (P-IgG) individually produced against brown shrimp tropomyosin (TPM) as an antigen. When M-IgG was used as a coating Ab to capture TPM, and P-IgG were used as reaction Ab against captured TPM could be detected in the range of 12.5 to 50 $\mu\textrm{g}$/mL. Detected concentrations of TPM from irradiated shrimp decreased dose-dependently, and the concentration of Ag by combination of irradiation with heating or freezing treatments also decreased. This results suggests the possibility for Sandwich ELISA, one of immunological analyses, to be applied for detecting irradiated shrimp.
Kim, Chanho;Kim, Jaehyo;Hong, Wooseong;Yeom, Jung-Yeol;Kim, Geehyun
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.10
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pp.3833-3840
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2022
A method for calibrating the energy scale and detection efficiency of stilbene scintillators is presented herein. This method can be used to quantitatively analyze the Compton continuum of gamma-ray spectra obtained using such scintillators. First, channel-energy calibration was conducted by fitting a semi-empirical equation for the Compton continuum to the acquired energy spectrum and a new method to evaluate the intrinsic detection efficiency, called intrinsic Compton efficiency, of stilbene scintillators was proposed. The validity of this method was verified by changing experimental conditions such as the number of sources being measured simultaneously and the detector-source distance. According to the energy calibration, the standard error for the estimated Compton edge position was ±1.56 keV. The comparison of the intrinsic Compton efficiencies calculated from the single- and two-source spectra showed that the mean absolute difference and the mean absolute percentage difference are 0.031 %p and 0.557%, respectively, demonstrating reasonable accuracy of this method. The feasibility of the method was confirmed for an energy range of 0.5-1.5 MeV, showing that stilbene scintillators can be used to quantitatively analyze gamma rays in mixed-radiation fields.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.252-259
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2022
Artificial intelligence is used in fusion with image processing techniques using cameras. Image processing technology is a technology that processes objects in an image received from a camera in real time, and is used in various fields such as security monitoring and medical image analysis. If such image processing reduces the accuracy of recognition, providing incorrect information to medical image analysis, security monitoring, etc. may cause serious problems. Therefore, this paper uses a mixture of YOLOv4-tiny model and image processing algorithm and uses the COCO dataset for learning. The image processing algorithm performs five image processing methods such as normalization, Gaussian distribution, Otsu algorithm, equalization, and gradient operation. For RGB images, three image processing methods are performed: equalization, Gaussian blur, and gamma correction proceed. Among the nine algorithms applied in this paper, the Equalization and Gaussian Blur model showed the highest object detection accuracy of 96%, and the gamma correction (RGB environment) model showed the highest object detection rate of 89% outdoors (daytime). The image binarization model showed the highest object detection rate at 89% outdoors (night).
The International Atomic Energy Agency (IAEA) mandates safeguards to ensure non-proliferation of nuclear materials. Among inspection techniques used to detect partial defects within spent nuclear fuel (SNF), gamma emission tomography (GET) has been reported to be reliable for detection of partial defects on a pin-by-pin level. Conventional GET, however, is limited by low detection efficiency due to the high density of nuclear fuel rods and self-absorption. This paper proposes a new type of GET named Spent Fuel Internal Tomography (SFIT), which can acquire sinograms at the guide tube. The proposed device consists of the housing, shielding, C-shaped collimator, reflector, and gadolinium aluminum gallium garnet (GAGG) scintillator. For accurate attenuation correction, the source-distinguishable range of the SFIT device was determined using MC simulation to the region away from the proposed device to the second layer. For enhanced inspection accuracy, a proposed specific source-discrimination algorithm was applied. With this, the SFIT device successfully distinguished all source locations. The comparison of images of the existing and proposed inspection methods showed that the proposed method, having successfully distinguished all sources, afforded a 150 % inspection accuracy improvement.
As reproduction of images can be done with ease, copy detection has increasingly become important. In the duplication process, image modifications are likely to occur and some alterations are deliberate and can be viewed as attacks. A wide range of copy detection techniques has been proposed. In our study, content-based copy detection, which basically applies DCT-based features for images, namely, pixel values, edges, texture information and frequency-domain component distribution, is employed. Experiments are carried out to evaluate robustness and sensitivity of DCT-based features from attacks. As different types of DCT-based features hold different pieces of information, how features and attacks are related can be shown in their robustness and sensitivity. Rather than searching for proper features, use of robustness and sensitivity is proposed here to realize how the attacked features have changed when an image attack occurs. The experiments show that, out of ten attacks, the neural networks are able to detect seven attacks namely, Gaussian noise, S&P noise, Gamma correction (high), blurring, resizing (big), compression and rotation with mostly related to their sensitive features.
The detector performance is important role in acquiring the gamma rays from patients. Among parameters of detector performances, there is density, which relates to respond to gamma rays. Therefore, we confirm the detection efficiency according to various detector materials based on the density parameter using GATE (geant4 application for emission tomography) simulation tool. The NaI (density: 3.67 g/cm3), CZT (Cadimium Zinc Telluride) (density: 5.80 g/cm3), CdTe (Cadmium Telluride) (5.85 g/cm3), and GAGG (Gadoinium Aluminum Gallium Garnet) (density g/cm3) were used as detector materials. In addition, the point source and quadrant bar phantom, which is modeled for 0.5, 1.0, 1.5, and 2.0 mm thicknesses, were modeled to confirm the quatitative analysis using sensitivity (cps/MBq) and the full width at half maximum (FWHM, mm) at the 2.0 mm bar thickness containing visual evaluation. Based on the results, the sensitivity for NaI, CZT, CdTe, and GAGG detector materials were 0.12, 0.15, 0.16, and 0.18 cps/MBq. In addition, the FWHM for quadrant bar phantom in the 2.0 mm bar thickness is 3.72, 3.69, 3.70, and 3.73 mm for NaI, CZT, CdTe, and GAGG materials, respectively. Compared with performance of detector materials according to density, the high density can improve detection efficiency in terms of sensitivity and mean count. Among these detector materials, the GAGG material is efficient for detection of gamma rays.
Background: As neutron fields are always accompanied by gamma rays, it is essential to distinguish neutrons from gamma rays in the detection of neutrons. Neutrons and gamma rays can be separated by pulse shape discrimination (PSD) methods. Recently, we performed characterization of a stilbene scintillator detector and an EJ-301 liquid scintillator detector with a high-speed digitizer DT5730 and investigated optimized PSD variables for both detectors. This study is for providing a basis for developing fast neutron/gamma-ray dual-particle imager. Materials and Methods: We conducted PSD experiments using stilbene scintillator and EJ-301 liquid scintillator and evaluated neutron and gamma ray discriminability of each PSD method with a $^{137}Cs$ gamma source and a $^{252}Cf$ neutron source. We implemented digital signal processing techniques to apply two PSD methods - the charge comparison (CC) method and the constant time discrimination (CTD) method - to distinguish neutrons from gamma rays. We tried to find optimized PSD variables giving the best discriminability in a given experimental condition. Results and Discussion: For the stilbene scintillator detector, the charge comparison method and the constant time discrimination method both delivered the PSD FOM values of 1.7. For the EJ-301 liquid scintillator detector, both PSD methods delivered the PSD FOM values of 1.79. With the same PSD variables, PSD performance was excellent in $300{\pm}100keVee$, $500{\pm}100keVee$, and $700{\pm}100keVee$ energy regions. This result shows that we can achieve an effective discrimination of neutrons from gamma rays using these scintillator detector systems. Conclusion: We applied both PSD methods to a stilbene and a liquid scintillator and optimized the PSD performance represented by FOM values. We observed a good separation performance of both scintillators combined with a high-speed digitizer and digital PSD. These results will provide reference values for the dual-particle imager we are developing, which can image both fast neutrons and gamma rays simultaneously.
Background: The conventional cerium-doped Gd2Al2Ga3O12 (GAGG(Ce)) scintillator-based gamma-ray imager has a bulky detector, which can lead to incorrect positioning of the gammaray source if the shielding against background radiation is not appropriately designed. In addition, portability is important in complex environments such as inside nuclear power plants, yet existing gamma-ray imager based on a tungsten mask tends to be weighty and therefore difficult to handle. Motivated by the need to develop a system that is not sensitive to background radiation and is portable, we changed the material of the scintillator and the coded aperture. Materials and Methods: The existing GAGG(Ce) was replaced with Bi4Ge3O12 (BGO), a scintillator with high gamma-ray detection efficiency but low energy resolution, and replaced the tungsten (W) used in the existing coded aperture with lead (Pb). Each BGO scintillator is pixelated with 144 elements (12 × 12), and each pixel has an area of 4 mm × 4 mm and the scintillator thickness ranges from 5 to 20 mm (5, 10, and 20 mm). A coded aperture consisting of Pb with a thickness of 20 mm was applied to the BGO scintillators of all thicknesses. Results and Discussion: Spectroscopic characterization, imaging performance, and image quality evaluation revealed the 10 mm-thick BGO scintillators enabled the portable gamma-ray imager to deliver optimal performance. Although its performance is slightly inferior to that of existing GAGG(Ce)-based gamma-ray imager, the results confirmed that the manufacturing cost and the system's overall weight can be reduced. Conclusion: Despite the spectral characteristics, imaging system performance, and image quality is slightly lower than that of GAGG(Ce), the results show that BGO scintillators are preferable for gamma-ray imaging systems in terms of cost and ease of deployment, and the proposed design is well worth applying to systems intended for use in areas that do not require high precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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