• Imaging Science in Dentistry
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• 제52권1호
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• pp.43-51
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• 2022

Purpose: The aim of this study was to evaluate the reliability of the Vectra M3 (3D Imaging System; Canfield Scientific, Parsippany, NJ, USA) in detecting chin asymmetry, and to assess whether the automatic markerless tracking function is reliable compared to manually plotting landmarks. Materials and Methods: Twenty subjects (18 females and 2 males) with a mean age of 42.5±10.5 years were included. Three-dimensional image acquisition was carried out on all subjects with simulated chin deviation in 4 stages (1-4 mm). The images were analyzed by 2 independent observers through manually plotting landmarks and by Vectra software auto-tracking mode. Repeated-measures analysis of variance and the Tukey post-hoc test were performed to evaluate the differences in mean measurements between the 2 operators and the software for measuring chin deviation in 4 stages. The intraclass correlation coefficient (ICC) was calculated to estimate the intra- and inter-examiner reliability. Results: No significant difference was found between the accuracy of manually plotting landmarks between observers 1 and 2 and the auto-tracking mode (P=0.783 and P=0.999, respectively). The mean difference in detecting the degree of deviation according to the stage was <0.5 mm for all landmarks. Conclusion: The auto-tracking mode could be considered as reliable as manually plotted landmarks in detecting small chin deviations with the Vectra^® M3. The effect on the soft tissue when constructing a known dental movement yielded a small overestimation of the soft tissue movement compared to the dental movement (mean value<0.5 mm), which can be considered clinically non-significant.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권3호
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• pp.101-108
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• 2020

최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 데이터 셋이 방대하고 판단에 시간이 오래 걸리는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 구별하고 위장관 교차점을 추정하는 것이다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 결괏값을 필터링해 위장관 교차점을 추정하였다. 무작위로 환자 데이터를 샘플링한 모델을 이용해서 나온 결과를 필터링 후에 위장관 교차점을 추정하였을 때, 88% 환자는 위장에서 소장으로 변화하는 위장관 교차점(유문판) 의심 구역 안에 들어왔으며, 소장에서 대장으로 변화하는 위장관 교차점(회맹판)의 경우 100% 환자가 위장관 교차점 의심 구역 안에 들어온 것을 확인할 수 있었다. 100프레임 범위로 위장관 교차점 의심 구역을 찾을 수 있었으며, 판독자가 초당 10프레임의 속도로 판독을 진행한다면 10초안에 위장관 교차점을 찾아낼 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권4호
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• pp.285-291
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• 2010

Recently, advance on various modalities of diagnosing, prostate volume estimation became possible not only by the existing two-dimension medical images data but also by the three-dimensional medical images data. In this study, magnetic resonance image (MRI), computer tomography (CT) and ultrasound (US) were employed to evaluate prostate phantom volume measurements for estimation, comparison and analysis. For the prostate phantoms aimed at estimating the volume, total of 17 models were developed by using devils-tongue jelly and changing each of the 5ml of capacity from 20ml to 100ml. For the volume estimation through 2D US, the calculation of the diameter with C9-5Mhz transducer was conducted by ellipsoid formula. For the volume estimation through 3D US, the Qlab software (Philips Medical) was used to calculate the volume data estimated by 3D9-3Mhz transducer. Moreover, the images by 16 channels CT and 1.5 Tesla MRI were added by the method of continuous cross-section addition and each of imaginary prostate model's volume was yielded. In the statistical analysis for comparing the availability of volume estimation, the correlation coefficient (r) was more than 0.9 for all indicating that there were highly correlated, and there were not statistically significant difference between each of the correlation coefficient (p=0.001). Therefore, the estimation of prostate phantom volume using three-dimensional modalities of diagnosing was quite closed to the actual estimation.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제24권3호
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• pp.335-340
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• 1997

Fluorescence in situ hybridization (FISH) techniques allow the enumeration of chromosome abnormalities and from a great potential for many clinical applications. In order to produce quantitative and reproducible results, expensive tools such as a cooled CCD camera and a computer software are required. We have developed a Chromosome Image Processing System (Chips) using FISH that allows the detection and mapping of the genetic aberrations. The aim of our study, therefore, is to evaluate the capabilities of our original system using a black-and-white video camera. As a model system, three repetitive DNA probes (D18Z1, DXZ1, and DYZ3) were hybridized to variety different clinical samples such as human metaphase spreads and interphase nuclei obtained from uncultured peripheral blood lymphocytes, uncultured amniocytes, and germ cells. The visualization of the FISH signals was performed using our system for image acquisition and pseudocoloring. FISH images were obtained by combining images from each of probes and DAPI counterstain captured separately. Using our original system, the aberrations of single or multiple chromosomes in a single hybridization experiment using chromosomes and interphase nuclei from a variety of cell types, including lymphocytes, amniocytes, sperm, and biopsied blastomeres, were enabled to evaluate. There were no differences in the image quality in accordance with FISH method, fluorochrome types, or different clinical samples. Always bright signals were detected using our system. Our system also yielded constant results. Our Chips would permit a level of performance of FISH analysis on metaphase chromosomes and interphase nuclei with unparalleled capabilities. Thus, it would be useful for clinical purposes.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제17권1호
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• pp.24-31
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• 2006

유방암 환자의 방사선치료에 있어 치료도중(intrafractional) 및 분할 치료 간(intefractional)에 발생되는 오차를 측정하는 자동분석소프트웨어를 개발하였다. 오차 분석 결과는 3차원 입체조형 방사선치료를 임상에 적용하기에 앞서 적절한 치료계획용적(Planning Target Volume, PTV)을 설정하는 데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 전자포탈영상장치(Electrical Portal imaging Device, EPID)로써 Portal Vision LC250 액체 충전형 이온화 검출기를 사용하였다(fast frame-averaging 모드, 초당 1.4 프레임, 256X256 픽셀). 12명의 환자에 대해 최소 7일 이상씩 영상을 획득하였다. 매 치료마다 평균 8 내지 9개의 영상을 각 빔에 대해 얻었다(분당 400 MU 선량률). 총 2,931 (720 측정을 포함하는)개의 영상을 정량적으로 분석할 수 있는 자동화 영상 분석 소프트웨어를 개발하였다. 이를 통해 호흡으로 인해 발생하는 치료도중 오차와 분할 치료간 발생하는 분할치료오차의 표준편차($\sigma$)들을 계산하였다. 신뢰 구간 95%로 임상표적체적(Clinical Target Volume, CTV)을 포함할 수 있는 PTV 마진은 $2\;(1.96\;{\sigma})$으로 계산되었다. 주로 호흡으로 인해 유발되는 치료도중오차를 보상하기 위해 필요한 PTV 마진은 2 mm에서 4 mm이었다. 반면에 분할 치료간 오차를 보상하기위해 필요한 PTV 마진은 7 mm에서 31 mm이었다. 12명의 환자에 대한 전체 평균오차는 17 mm이었다. 분할치료 간 오차는 호흡에 의해 유발되는 치료도중 오차에 비해 2배에서 15배까지 더 크게 나타났다. 유방암 치료에 있어 3차원 입체정형조사나 세기조절방사선치료(Intensity Modulated Radiation Therapy, IMRT)를 적용하기에 앞서 반드시 셋업 오차의 크기를 측정하여 PTV에 적절히 반영되어야 한다. 유방에 대한 3차원 입체정형조사나 세기조절방사선치료를 위해 반드시 필요한 것은 아니지만, 큰 PTV 마진을 줄여주기 위해서는 영상유도방사선치료(Image Guided Radiation Therapy, IGRT)가 매우 유용하게 이용될 수 있다. 전자포탈영상장치 들은 본 보고서에서 기술한 바와 같은 자동분석소프트웨어를 반드시 포함하여야 한다. 이를 통해 수많은 EPID 영상들을 자동화 처리하고 오차분석을 시행함으로써 각 병원의 임상적용 방법 및 환경에 따라 상이하게 나타날 수 있는 오차의 크기를 감안한 적절한 PTV마진을 구하는데 도움을 얻을 수 있다. 이러한 장치들은 또한 최소의 노력으로 환자 치료를 관찰할 수 있는 귀중한 정보를 제공해 준다.

• 센서학회지
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• 제23권2호
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• pp.82-86
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• 2014

This paper reports the development of a platform for tracking and analysis of animal locomotion. The platform is composed of a commercial webcam, a metal stand for the webcam, and a plastic bathtub as a cage. Using it, researchers can track and analyze an animal's movement within the plastic bathtub's dimensions of $100cm{\times}100cm{\times}55cm$ in a cost-effective manner. After recording the locomotion of an animal with $1920{\times}1080$ resolution at a rate of 30 frames per second, finding the position of the animal in each frame and analyzing the ambulation pattern were executed with custom software. To evaluate the performance of the platform, movements of imprinting control region mice and transgenic mice were recorded and analyzed. The analysis successfully compared velocity, moving pattern, and total moving distance for the two mouse groups. In addition, the developed platform can be used not only in simple motion analysis but also in various experimental conditions, such as a water maze, by easy customization of the platform. Such a simple and cost-effective platform yields a powerful tool for animal ambulatory analysis.

• 핵의학기술
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• 제14권1호
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• pp.101-104
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• 2010

레이노 현상에 대한 검사 중 $^{201}Tl$을 이용한 검사에서 관류영상을 composite하여 혈액 풀 영상 과 국소 지연 영상 관찰 및 비교 시의 유용성에 대해서 평가하고자 한다. 2008년 2월부터 2009년 8월까지 레이노 현상을 호소로 경희대학교 동서 신의학병원 혈관외과를 찾은 29명을 대상으로 시행하였다. 방사성 동위원소는 $^{201}Tl$ 111 Mbq (3 mCi)를 검사부위 반대편 팔과 다리의 대각선 사지에 정맥 내 주사하였고, 최초 dynamic 관류 영상과 혈액 풀 영상 그리고 국소지연 영상을 저에너지 고해상도 조준기를 장착한 감마카메라를 이용하여 검사하였다. 보고자 하는 손 또는 발에 대한 관심영역(ROI : Region of Interest)은 관류영상을 composite한 영상과 혈액 풀 영상, 국소 지연 영상 순으로 양측을 동시 분석하였고 대응표본 T 검정(SPSS v12.0)을 이용하여 p-value를 측정하여 데이터의 상관관계를 확인하였다. 분석대상 29명의 레이노 환자(positive)에서 분석된 관류 composite 영상, 혈액 풀 영상, 국소 지연 영상에서 나타난 count ratio(Rt./Lt.)의 평균은 $1.25{\pm}0.39$, $1.20{\pm}0.33$, $1.11{\pm}0.17$이었다. 이를 바탕으로 혈액 풀 영상과 국소 지연 영상의 대응표본 T-검정결과 p<0.029를 만족했고, 또한 관류 composite 영상에 대한 혈액 풀 영상(p<0.038)과 국소 지연 영상 (p<0.016)이 각각 차이가 없음을 알 수 있었다. $^{201}Tl$을 이용한 Raynaud scan에서 관류 영상을 composite함으로써 혈액 풀 영상과 국소 지연 영상을 비교 평가하는데 도움을 줄 수 있었다. 또한 육안적 식별도 가능하여 향후 좀 더 깊이있는 연구가 진행된다면 보다 적절하고 유용한 진단적 정보를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권2호
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• pp.235-248
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• 2011

본 연구에서는 Web of Science DB를 대상으로 주제어(topic)가 web archiving에 해당하는 288건의 논문을 대상으로 동시출현단어 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 웹 아카이빙 주제 영역에서는 의학영역 정보기술 및 시스템과 관련된 이미지 아카이빙 관련연구들이 가장 중점적으로 수행되어 왔다. 문헌정보학 및 기록관리학 영역에서의 웹 아카이빙 연구는 크게 웹 아카이빙 및 디지털 보존 프로젝트 주제와 웹 아카이빙툴과 방법론 주제를 중심으로 수행되어왔으며, 향후 웹 아카이빙 소프트웨어 및 툴 관련 연구가 활성화될 수 있을 것으로 예측된다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제43권1호
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• pp.1.1-1.8
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• 2018

Objectives: To determine the effect of root canal irrigants on the hydrophobicity and adherence of Staphylococcus epidermidis (S. epidermidis) to root canal dentin in vitro. Materials and Methods: Root dentin blocks (n = 60) were randomly divided into 4 groups based on the irrigation regimen: group 1, saline; group 2, 5.25% sodium hypochlorite (NaOCl); group 3, 5.25% NaOCl followed by 17% ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA); group 4, same as group 3 followed by 2% chlorhexidine (CHX). The hydrophobicity of S. epidermidis to root dentin was calculated by cell surface hydrophobicity while the adherence was observed by fluorescence microscopy, and bacteria were quantified using ImageJ software (National Institutes of Health). Statistical analysis of the data was done using Kruskal-Wallis test and Mann-Whitney U test (p = 0.05). Results: The hydrophobicity and adherence of S. epidermidis to dentin were significantly increased after irrigating with group 3 (NaOCl-EDTA) (p < 0.05), whereas in group 4 (NaOCl-EDTA-CHX) both hydrophobicity and adherence were significantly reduced (p < 0.05). Conclusions: The adherence of S. epidermidis to dentin was influenced differently by root canal irrigants. Final irrigation with CHX reduces the bacterial adherence and may impact biofilm formation.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.183-189
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• 2023

A stroke is a medical disease where a blood vessel in the brain ruptures, causes damage to the brain. If the flow of blood and different nutrients to the brain is intermittent, symptoms may occur. Stroke is other reason for loss of life and widespread disorder. The prevalence of stroke is high in growing countries, with ischemic stroke being the high usual category. Many of the forewarning signs of stroke can be recognized the seriousness of a stroke can be reduced. Most of the earlier stroke detections and prediction models uses image examination tools like CT (Computed Tomography) scan or MRI (Magnetic Resonance Imaging) which are costly and difficult to use for actual-time recognition. Machine learning (ML) is a part of artificial intelligence (AI) that makes software applications to gain the exact accuracy to predict the end results not having to be directly involved to get the work done. In recent times ML algorithms have gained lot of attention due to their accurate results in medical fields. Hence in this work, Stroke disease identification system by using Machine Learning algorithm is presented. The ML algorithm used in this work is Artificial Neural Network (ANN). The result analysis of presented ML algorithm is compared with different ML algorithms. The performance of the presented approach is compared to find the better algorithm for stroke identification.