Electroencephalography (EEG) produces time-series data of neural oscillations in the brain, and is one of the most commonly used methods for investigating both normal brain functions and brain disorders. Quantitative EEG analysis enables identification of frequencies and brain activity that are activated or impaired. With studies on the structural and functional networks of the brain, the concept of the brain as a complex network has been fundamental to understand normal brain functions and the pathophysiology of various neurological disorders. Functional connectivity is a measure of neural synchrony in the brain network that refers to the statistical interdependency between neural oscillations over time. In this review, we first discuss the basic methods of EEG analysis, including preprocessing, spectral analysis, and functional-connectivity and graph-theory measures. We then review previous EEG studies of brain network characterization in several neurological disorders, including epilepsy, Alzheimer's disease, dementia with Lewy bodies, and idiopathic rapid eye movement sleep behavior disorder. Identifying the EEG-based network characteristics might improve the understanding of disease processes and aid the development of novel therapeutic approaches for various neurological disorders.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.3
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pp.179-186
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2020
In this study, the wall stress and rupture risk for abdominal aortic aneurysms were calculated based on the age and geometry of the examined abdominal aortic aneurysms. The geometry of the abdominal aorta was simulated using computed tomography data from patients with abdominal aortic aneurysms. With regard to material properties, the Gasser-Ogden-Holzapfel model was applied to the analysis to simulate the anisotropic hyperelastic characteristics of the artery. In addition, each material parameter was estimated to consider the properties for age and for normal and aneurysm tissue. Moreover, the correlation between the diameter and angle of the aortic aneurysms was analyzed based on data from patients with abdominal aortic aneurysms, and series simulations were conducted. As a result, the rupture risk for the abdominal aortic aneurysms was evaluated based on the age and geometry of the aneurysm.
Lee, Hyun-Taek;Kim, Sung-In;Park, Jong Min;Kim, Ho-Jin;Song, Dae-Seob;Kim, Hyung-Il;Wu, Hong-Gyun;Ahn, Sung-Hoon
Journal of Computational Design and Engineering
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v.2
no.3
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pp.176-182
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2015
Head-and-neck cancer is often treated with intensive irradiation focused on the tumor, while delivering the minimum amount of irradiation to normal cells. Since a course of radiotherapy can take 5-6 weeks or more, the repeatability of the patient posture and the fastening method during treatment are important determinants of the success of radiotherapy. Many devices have been developed to minimize positional discrepancies, but all of the commercial devices used in clinical practice are operated manually and require customized fixtures for each patient. This is inefficient and the performance of the fixture device depends on the operator's skill. Therefore, this study developed an automated head-and-neck immobilizer that can be used during radiotherapy and evaluated the positioning reproducibility in a phantom experiment. To eliminate interference caused by the magnetic field from computed tomography hardware, Ni-Ti shape-memory alloy wires were used as the actuating elements of the fixtures. The resulting positional discrepancy was less than 5 mm for all positions, which is acceptable for radiotherapy.
Asthma is a chronic disease associated with airway constriction due to inflammation caused by eosinophils, mast cells, and T lymphocytes, leading to serious chronic illness in children. The eotaxin gene family has been shown to play an important role in the pathogenesis of asthma. We hypothesized that the distinctive variations among the four seasons in Korea may affect the expression of eotaxin polymorphisms, especially in children. We examined the possible effects of birth season (spring, March-May; summer, June-August; fall, September-November; and winter, December-February) on the phenotype of asthma in children. All SNP data sets of the eotaxin-2 and eotaxin-3 genes were collected from 78 asthma patients and 101 controls. Here, we investigated the effects of birth season on the expression of eotaxin-2 and eotaxin-3 in Korean children. Using the HAPLOTYPE procedure with the HTR method in SAS/Genetics, we showed that children born in spring and summer show significant haplotypes in both the eotaxin-2 and eotaxin-3 genes. Thus, the expression of polymorphisms in eotaxin-2 and eotaxin-3 may vary by season.
Purpose: Cervicogenic headache (CGH) is pain referred to the head/ face from the structures in vicinity of upper cervical spinal nerves via trigeminocervical pathway. Ponticulus Posticus (PP) and Elongated Styloid Process (ESP) are anatomical structures that cause compression of vasculature present around upper cervical nerve plexus. Recently, computational fluid dynamics (CFD) has shown to play an essential role in identification of these high-pressure zones in the brain. The aim of this research is to study the association of ESP and PP in patients with CGH and to develop a hypothesis by CFD to analyse vertebrobasilar insufficiency as a contributing factor in occurrence of CGH. Methods: Retrospective analysis of 4500 full skull CBCT scans was done for the presence of partial or complete PP and length of Styloid Process (SP). Research was divided into two phases; In first Preliminary Phase, 150 scans that showed the presence of PP and ESP were analysed, and only 134 patients gave consent to fill the questionnaire containing 96 question items pertaining to symptoms associated with CGH. In the second phase, simulation of Vertebral and Carotid Artery was done using Fluent 14.5 Software and by CFD, pressure distribution on arteries was obtained that helped to identify high pressure regions. Results: Both PP and ESP showed a statistically significant association with CGH (p<0.001). By CFD analysis, both steady and transient phases of simulation showed drop in pressure due to constriction of internal carotid and vertebral artery by ESP and PP respectively and were found to decrease the volume of blood reaching the brain, 0.12 /0.13 mL and 0.06 mL respectively. Conclusions: Our analysis proves ESP and PP as contributing factors towards CGH. Hence for proper diagnosis and management of headache disorders, clinicians should have adequate knowledge about these anatomical structures and their resulting clinical symptoms.
Purpose : The objective of this study was to investigate the differences of hippocampal volume and shape as well as the functional change between long life experienced taxi drivers and controls of Korean population. Materials and Methods: Three-dimensional T1-weighted images and blood oxygen level dependent functional MRI(fMRI) were obtained from 8 subjects, consisting of 4 experienced (20-30 years) taxi drivers and 4 age-matched controls. The hippocampal volume and shape were analyzed with three-dimensional T1-weighted images. In addition, neuronal activities of brain were analyzed using a blood oxygen level dependent fMRI between the two groups. Results: The hippocampal volume showed no statistically significant difference between the two groups (p > 0.05). The left hippocampi of the taxi drivers were slightly elongated with larger head and tail portions than those of the controls (p < 0.05, uncorrected). For the functional MRI, fusiform gyrus was specifically activated in taxi drivers, compared with the control group. Conclusion: The structural and functional changes of taxi driver's hippocampus indicate the functional differentiation as a result of occupational dependence on spatial navigation. In other words, the continuous usage of spatial navigation performance may diminish degeneration of hippocampus and the related brain regions.
Intelligent systems(i.e., artificial intelligence), particularly deep learning, are machines able to mimic the cognitive functions of humans to perform tasks of problem-solving and learning. This field deals with computational models that can think and act intelligently, like the human brain, and construct algorithms that can learn from data to make predictions. Artificial intelligence is becoming important in radiology due to its ability to detect abnormalities in radiographic images that are unnoticed by the naked human eye. These systems have reduced radiologists' workload by rapidly recording and presenting data, and thereby monitoring the treatment response with a reduced risk of cognitive bias. Intelligent systems have an important role to play and could be used by dentists as an adjunct to other imaging modalities in making appropriate diagnoses and treatment plans. In the field of maxillofacial radiology, these systems have shown promise for the interpretation of complex images, accurate localization of landmarks, characterization of bone architecture, estimation of oral cancer risk, and the assessment of metastatic lymph nodes, periapical pathologies, and maxillary sinus pathologies. This review discusses the clinical applications and scope of intelligent systems such as machine learning, artificial intelligence, and deep learning programs in maxillofacial imaging.
Heera Yoen;Roh-Eul Yoo;Seung Hong Choi;Eunkyung Kim;Byung-Mo Oh;Dongjin Yang;Inpyeong Hwang;Koung Mi Kang;Tae Jin Yun;Ji-hoon Kim;Chul-Ho Sohn
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.1
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pp.118-130
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2021
Objective: This study aimed to investigate the blood-brain barrier (BBB) disruption in mild traumatic brain injury (mTBI) patients with post-concussion syndrome (PCS) using dynamic contrast-enhanced (DCE) magnetic resonance (MR) imaging and automatic whole brain segmentation. Materials and Methods: Forty-two consecutive mTBI patients with PCS who had undergone post-traumatic MR imaging, including DCE MR imaging, between October 2016 and April 2018, and 29 controls with DCE MR imaging were included in this retrospective study. After performing three-dimensional T1-based brain segmentation with FreeSurfer software (Laboratory for Computational Neuroimaging), the mean Ktrans and vp from DCE MR imaging (derived using the Patlak model and extended Tofts and Kermode model) were analyzed in the bilateral cerebral/cerebellar cortex, bilateral cerebral/cerebellar white matter (WM), and brainstem. Ktrans values of the mTBI patients and controls were calculated using both models to identify the model that better reflected the increased permeability owing to mTBI (tendency toward higher Ktrans values in mTBI patients than in controls). The Mann-Whitney U test and Spearman rank correlation test were performed to compare the mean Ktrans and vp between the two groups and correlate Ktrans and vp with neuropsychological tests for mTBI patients. Results: Increased permeability owing to mTBI was observed in the Patlak model but not in the extended Tofts and Kermode model. In the Patlak model, the mean Ktrans in the bilateral cerebral cortex was significantly higher in mTBI patients than in controls (p = 0.042). The mean vp values in the bilateral cerebellar WM and brainstem were significantly lower in mTBI patients than in controls (p = 0.009 and p = 0.011, respectively). The mean Ktrans of the bilateral cerebral cortex was significantly higher in patients with atypical performance in the auditory continuous performance test (commission errors) than in average or good performers (p = 0.041). Conclusion: BBB disruption, as reflected by the increased Ktrans and decreased vp values from the Patlak model, was observed throughout the bilateral cerebral cortex, bilateral cerebellar WM, and brainstem in mTBI patients with PCS.
An important problem in low-dose CT is the image quality degradation caused by photon starvation. There are a lot of algorithms in sinogram domain or image domain to solve this problem. In view of strong self-similarity contained in the special sinusoid-like strip data in the sinogram space, we propose a novel non-local filtering, whose average weights are related to both the image FBP (filtered backprojection) reconstructed from restored sinogram data and the image directly FBP reconstructed from noisy sinogram data. In the process of sinogram restoration, we apply a non-local method with smoothness parameters adjusted adaptively to the variance of noisy sinogram data, which makes the method much effective for noise reduction in sinogram domain. Simulation experiments show that our proposed method by filtering in both image and projection domains has a better performance in noise reduction and details preservation in reconstructed images.
One of purposes in this study was to confirm the behavior of coughed particles under different ventilation conditions. Three types of ventilation systems were applied for this experiment and the properties of coughed particles were measured using computational fluid dynamics (CFD) in an intensive care unit. The changes of total airborne particles for each case showed different trends according to the ventilation type and time, but the deposited particles were similar in all conditions. Although the time taken for 50% of the particles to be deposited was the fastest in case 2, the portion of deposited particles after 300 seconds was only 5% in all conditions. In case 1, a relatively small number of particles were deposited on the wall, but the particle exhaust and deposition on the occupants were the highest. In case 3, the downward ventilation was applied as that recommended by the US Center for Disease Control and Prevention (CDC) and showed different exhaust efficiencies according to the particle size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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