Abelene Maria Durand;Madhu Narayan;Raghavendhar Karthik;Rajkumar Krishnan;Narasimhan Srinivasan;Dinesh Kumar
Anatomy and Cell Biology
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제57권2호
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pp.271-277
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2024
Human dentition is unique to individuals and helps in identification of individuals in forensic odontology. This study proposes to study the manually ground sections of single rooted teeth using digital methods for dental age estimation. To assess the dentinal translucency from the scanned digital images of manually ground section of teeth using commercially available image edition software. Corroborating the root dentinal translucency length and region of interest (ROI) of translucency zone in pixels (as a marker of dental age) with the chronological age of the subject, as stratified by different age groups. Twenty single-rooted extracted teeth from 20 patients each from 6 groups divided as per age. Manual sectioning of the teeth followed by scanning the sections was done. Root area in pixels and ROI of translucency zone were measured. From the observed values, translucency length percentage (TLP) and percentage of ROI in pixels (TPP) was calculated and tabulated. Pearson's correlation coefficients were obtained for age with TLP and TPP. Positive correlation existed between age and TLP and also between age and TPP. With the obtained data, multilinear regression equations for specific age groups based on 10-year intervals were derived. By a step-down analysis method, age was estimated with an average error of around ±7.9 years. This study gives a novel method for age-estimation that can be applied in real-time forensic sciences.
목적 : 네트워크를 이용해 영상수집을 하여 방사선치료를 수행하는데 요구되는 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인하는 기능 등을 수행할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하고자 한다. 대상 및 방법 : 전산화단층촬영 영상으로부터 재구성한 디지털화재구성사진(digitally reconstructed radiography, DRR) 영상과 투과 영상인 모의치료영상, 상용전자포탈 영상장치에서 수집한 포탈영상 밑 CCD 카메라로부터 획득한 디지털영상 등을 네트워크를 통해 수집하였고, 이를 조작할 수 있는 분석용 프로그램을 프로그램 제작툴인 IDL(IDL 5.4, Research systems, USA)을 이용해 작성하였다. 이를 환자자세 검증도구(patients setup verification tool for RT, PSVTS)라 명명하였다. 기계중심점과 종양중심점의 일치여부 확인은 전산화단층촬영영상으로부터 재구성한 DRR 영상과 모의치료영상을 이용하여 위치변위를 분석함으로써 치료조준오차를 구하였다. 환자자세의 재현성 확인은 첫 치료 시에 얻은 포탈 영상과 매 치료 시마다 얻는 포탈영상을 비교, 분석하는 방법과 디지털영상을 이용하는 방법을 사용하였다. 결과 : 방사선치료 시 요구되는 기계 중심점과 종양중심점의 일치여부 및 환자자세의 재현성을 확인할 수 있는 사용자편의방식의 소프트웨어와 환자자세검증도구를 개발하였다. 종양중심점과 기계중심점의 일치여부 확인 결과 치료조준오차는 두경부에서 전후, 좌우 각각 0.8$\pm$0.2 mm, 1.0$\pm$0.3 mm이었고, 골반부에서 1.1$\pm$0.5 mm, 1.0$\pm$0.6mm이었다. 환자자세 재현성은 영상을 실시간으로 획득하여 환자 자세 위치 변화를 시각적으로 평가할 수 있어실용성 있음을 알 수 있었다. 결론 : 환자자세의 재현성 및 종양중심점과 기계중심점의 일치여부를 파악할 수 있는 환자자세검증도구를 개발하였고, DRR 영상의 질 증진, 사용자편의방식의 소프트웨어를 보완한다면 임상응용에 가능할 것으로 사료된다.
Objectives : This study aimed at evaluation of the effects of Rhodiola rosea on brain edema and expressions of matrix metalloproteinases (MMPs) related to blood-brain barrier (BBB) disruption. Methods : Brain edema following intracerebral hemorrhage (ICH) was induced by the stereotaxic intrastriatal injection of bacterial collagenase type VII in rats (Sprague-Dawley). Then ethanol extract of Rhodiola rosea was treated once a day for 3 days. Brain edema % and water contents, and BBB leakage were examined. Immunohistochemistry was processed for MMP-9, MMP-12, and iNOS expressions in the brain sections and each immuno-labeled cells were analyzed with image analysis software. Results : 1. Ethanol extract of Rhodiola rosea reduced brain edema following ICH in rats significantly. 2. Ethanol extract of Rhodiola rosea reduced excessive brain tissue water contents following ICH in rats significantly. 3. Ethanol extract of Rhodiola rosea reduced BBB leakage in the cerebral cortex following ICH in rats. 4. Ethanol extract of Rhodiola rosea reduced cellular edema of neurons in peri-hematoma and the cerebral cortex following ICH in rats significantly. 5. Ethanol extract of Rhodiola rosea reduced MMP-9 positive cells in the cerebral cortex following ICH in rats significantly. 6. Ethanol extract of Rhodiola rosea reduced MMP-12 positive vessels in the cerebral cortex following ICH in rats significantly. 7. Ethanol extract of Rhodiola rosea reduced iNOS positive cells in the cerebral cortex and external capsule following ICH in rats significantly. Conclusions : These results suggest that Rhodiola rosea reveals protective effect against brain edema and cytotoxic edema of neurons by means of down-regulation of MMPs and iNOS expressions, and inhibition of BBB leakage.
Kim, Hyun Suk;Castro, Edward Joseph D.;Hun, Choong
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2013년도 제44회 동계 정기학술대회 초록집
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pp.639-639
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2013
In this research we report the significant contribution of the as-spun multi-walled carbon nanotube (MWCNT) on the x-ray images formation using a low tube voltage x-ray source. The MWCNT, which was used for the fabrication of the spun CNT, was grown using a microwave plasma-enhanced chemical vapor deposition machine. Electrical-optics simulation software was utilized to determine the electron field emission trajectory of the triode-structure-as-spun CNT-based x-ray source. It was shown that a significant amount of converging electrons hit the target anode producing a clear x-ray image. These x-ray images where produced at a small amount of anode current of 0.67 mA at a tube voltage of 5 kV with the gate voltage of 0 V. Also, comparisons of the radiographs at various exposure times of the sample where analyzed with and without an x-ray dose filter. Results showed that spatially-resolved images were formed using the as-spun CNT at a low tube voltage with a $54-{\mu}m$ Al x-ray filter. This study can be used for low-voltage medical applications.
제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.
팬텀모델에서 이중에너지 전산화단츨촬영(DECT)를 이용한 요로결석의 성분분석을 통해 임상적 유용성에 대해 알아보고자 한다. 17명의 환자로부터 요로결석을 추출하여, 작은 플라스틱 병(Plastic Bottle) 안에 각각의 요로결석을 삽입한 후, 인체와 비슷한 돈육을 이용하여 실험팬텀을 제작하였다. 640-Slice MSCT(Auquilion ONE, Toshiba Medical Center, Japan)의 이중에너지 방식에서 Volume scan 방식을 사용하여 촬영하였고, 얻어진 두 가지의 영상을 Dual-energy software("DE stone Analysis" software version 4.3, Toshiba)에서 요산석과 비요산석의 성분분석하고 HU값을 각각 측정하였다. 요로결석의 성분은 전체 17개의 요로결석 중에서 요산석은 6개(35.29%)였고, 비요산석은 11개(64.71%)로 나타났다. 요산석의 경우 135kV는 348.87±166.37, 100kV는 345.33±151.18, 80kV는 337.94±172.77로 나타났고, 비요산석의 경우 135kV는 551.93±297.09, 100kV는 747.04±351.31, 80kV는 958.19±424.72로 나타났다. 80kV에서는 요산석과 비요산석의 HU값의 차이가 통계적으로 유의한 차이를 보였고(P<0.05), 비요산석의 경우에 80kV와 135kV의 HU값은 통계적의 유의한 차이를 보였다(P<0.05). 시술 후 적출된 요로결석을 이용한 팬텀실험연구에서는 DECT를 이용하여 에너지에 따라 서로 다르게 변화하는 HU값의 차이로 요산석과 비요산석을 구분할 수 있었다. 향후, 이중에너지에 대한 연구와 재구성방법의 연구가 진행된다면, 요로결석의 치료에 DECT가 유용할 것으로 기대된다.
전 세계적인 인구 고령화 현상으로, 녹내장, 백내장, 황반변성과 같은 실명을 초래할 수 있는 주요 안질환의 발병률이 상승하고 있다. 이에 안과 분야에서는 실명률을 줄이기 위해 예방이 어려운 질환의 진단에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 기존보다 적은 양의 데이터를 활용하여 안저 사진 내의 안질환을 정확하게 진단하는 딥러닝 방안을 제안한다. 이를 위해 적은 데이터로도 효과적인 학습이 가능한 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 선정하여 다양한 안질환 환자의 Conventional Fundus Image (CFI)를 분류 한다. 선정된 CNN 모델들은 Accuracy, Precision, Recall, F1-score에서 우수한 성능을 기록함으로써 CFI 내 안질환의 정확한 분류에 탁월한 성능을 보였다. 이러한 접근법은 안과 전문의들의 수작업 분석을 줄이고, 진료 시간을 단축하며, 리소스가 제한된 환경에서도 일관성 있는 진단 결과를 제공함으로써 의료 현장에 효율적이고 정확한 진단의 보조 도구로 기여할 수 있다.
전자포탈영상장치 (EPID)를 의료용 선형가속기의 QC/QA로 이용할 수 있게 하고 이 시스템의 유용성을 평가할 목적으로, 의료용 선형가속기의 기하학적 QC/QA 항목 중 빛-광자선 조사면 일치, 콜리메이터 회전축, 캔트리 회전축 등을 분석할 수 있고 임상응용에의 유용성을 실용적으로 수행할 수 있는 GUI(Graphic User Interface) 방식의 소프트웨어를 개발하였다. 상용 전자포탈영상장치에서 수집한 영상을 네트워크를 통해 수집하고, 이 영상을 조작할 수 있는 OQuE (On-line quality assurance system using electronic portal imaging) 시스템을 PC 상에서 구현하였다. EPID는 Portal Vision(Varian, USA)을 사용하였고, 시스템의 유용성 검증을 위해 CL/2100/CD (Varian, USA)의 의료용 선형가속기를 이용하여 기하학적 QC/QA 성능과 임상응용에의 유용성을 평가하였다. 빛-광자선 조사면 일치를 ~1mm의 정밀ㆍ정확도로 평가할 수 있었다. 콜리메이터 또는 갠트리, 카우치 회전축 역시 4 개의 방사선 방향에 대한 영상을 중첩시켜서 중첩된 영상이 이루는 교점을 분석하여 구할 수 있었다. 빛-광자선 조사면 일치는 조사면별로 각각 영상을 얻고, 이들의 확대 영상과 중첩 영상을 보면서 중력장 중심 (center of gravity) 을 계산한 결과 5$\times$5 $cm^2$에서 0.2 mm, l0$\times$10, 15$\times$15, 20$\times$20 $cm^2$에서 0.3 mm내에 들어옴을 알 수 있었고 Upper Jaw 회전축은 $\pm$0.2 mm, Lower Jaw 회전축은 $\pm$0.1mm, 갠트리 회전축은 앞뒤 방향으로 $\pm$0.3 mm, 좌우 방향으로 $\pm$0.7 mm 내에 들어옴을 알 수 있었다. 카우치 회전측은 $\pm$0.2 mm 이내에 들어옴을 알 수 있었다. 영상수집 시간은 필름에 비해 훨씬 짧았으며, 그 분석 또한 객관적이고 정량적으로 이룰 수 있어서 전자포탈영상장치가 의료용 선형가속기의 QC/QA 도구로서 적당함을 알 수 있었다. 그리고 기준영 상과 포탈영상의 필드경계와 해부학적 모양을 분석함으로써 임상응용에의 유용성을 평가할 수 있었다. 적절한 사용자 편의를 보완하면 이 소프트웨어는 의료용 선형가속기의 기하학적인 성능평가 및 임상에 적극 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
Cha, Jong Hyun;Moon, Myeong Ho;Lee, Yong Hae;Koh, In Chang;Kim, Kyu Nam;Kim, Chang Gyun;Kim, Hoon
Archives of Plastic Surgery
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제44권1호
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pp.26-33
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2017
Background The purpose of this study was to assess the correlation between the 2-dimensional (2D) extent of orbital defects and the 3-dimensional (3D) volume of herniated orbital content in patients with an orbital wall fracture. Methods This retrospective study was based on the medical records and radiologic data of 60 patients from January 2014 to June 2016 for a unilateral isolated orbital wall fracture. They were classified into 2 groups depending on whether the fracture involved the inferior wall (group I, n=30) or the medial wall (group M, n=30). The 2D area of the orbital defect was calculated using the conventional formula. The 2D extent of the orbital defect and the 3D volume of herniated orbital content were measured with 3D image processing software. Statistical analysis was performed to evaluate the correlations between the 2D and 3D parameters. Results Varying degrees of positive correlation were found between the 2D extent of the orbital defects and the 3D herniated orbital volume in both groups (Pearson correlation coefficient, 0.568-0.788; $R^2=32.2%-62.1%$). Conclusions Both the calculated and measured 2D extent of the orbital defects showed a positive correlation with the 3D herniated orbital volume in orbital wall fractures. However, a relatively large volume of herniation (>$0.9cm^3$) occurred not infrequently despite the presence of a small orbital defect (<$1.9cm^2$). Therefore, estimating the 3D volume of the herniated content in addition to the 2D orbital defect would be helpful for determining whether surgery is indicated and ensuring adequate surgical outcomes.
June-Goo Lee;HeeSoo Kim;Heejun Kang;Hyun Jung Koo;Joon-Won Kang;Young-Hak Kim;Dong Hyun Yang
Korean Journal of Radiology
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제22권11호
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pp.1764-1776
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2021
Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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