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The Parathyroid Gland: An Overall Review of the Hidden Organ for Radiologists
Suho Kim,Jung Hee Shin,Soo Yeon Hahn,Haejung Kim,Myoung Kyoung Kim 대한영상의학회 2024 대한영상의학회지 Vol.85 No.2
Parathyroid glands are small endocrine glands that regulate calcium metabolism by producing parathyroid hormone (PTH). These are located at the back of the thyroid gland. Typically, four glands comprise the parathyroid glands, although their numbers may vary among individuals. Parathyroid diseases are related to parathyroid gland dysfunction and can be caused by problems with the parathyroid gland itself or abnormal serum calcium levels arising from renal disease. In recent years, as comprehensive health checkups have become more common, abnormal serum calcium levels are often found incidentally in blood tests, after which several additional tests, including a PTH test, ultrasonography (US), technetium-99m sestamibi parathyroid scan, single-photon-emission CT (SPECT)/CT, four-dimensional CT (4D-CT), and PET/CT, are performed for further evaluation. However, the parathyroid gland remains an organ less familiar to radiologists. Therefore, the normal anatomy, pathophysiology, imaging, and clinical findings of the parathyroid gland and its associated diseases are discussed here.
딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용한 조식성 무척추동물 현존량 추정 기법 연구
박수호 ( Suho Bak ),김흥민 ( Heung-min Kim ),이희원 ( Heeone Lee ),한정익 ( Jeong-ik Han ),김탁영 ( Tak-young Kim ),임재영 ( Jae-young Lim ),장선웅 ( Seon Woong Jang ) 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.3
본 연구에서는 딥러닝 기반 다중 객체 추적 모델을 활용하여 수중드론으로 촬영된 영상으로부터 특정 해역의 조식동물 현존량을 추정하는 방법을 제안한다. 수중드론 영상 내에 포함된 조식동물을 클래스 별로 탐지하기 위해 YOLOv5 (You Only Look Once version 5)를 활용하였으며, 개체수 집계를 위해 DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking)를 활용하였다. GPU 가속기를 활용할 수 있는 워크스테이션 환경에서 두 모델의 성능 평가를 수행하였으며, YOLOv5 모델은 평균 0.9 이상의 모델의 정확도(mean Average Precision, mAP)를 보였으며, YOLOv5s 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용하였을 때, 4 k 해상도 기준 약 59 fps의 속도를 보이는 것을 확인하였다. 실해역 적용 결과 약 28%의 과대 추정하는 경향이 있었으나 객체 탐지 모델만 활용하여 현존량을 추정하는 것과 비교했을 때 오차 수준이 낮은 것을 확인하였다. 초점을 상실한 프레임이 연속해서 발생할 때와 수중드론의 조사 방향이 급격히 전환되는 환경에서의 정확도 향상을 위한 후속 연구가 필요하지만 해당 문제에 대한 개선이 이루어진다면, 추후 조식동물 구제 사업 및 모니터링 분야의 의사결정 지원자료 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. In this study, we propose a method to estimate the biomass of invertebrate grazers from the videos with underwater drones by using a multi-object tracking model based on deep learning. In order to detect invertebrate grazers by classes, we used YOLOv5 (You Only Look Once version 5). For biomass estimation we used DeepSORT (Deep Simple Online and real-time tracking). The performance of each model was evaluated on a workstation with a GPU accelerator. YOLOv5 averaged 0.9 or more mean Average Precision (mAP), and we confirmed it shows about 59 fps at 4 k resolution when using YOLOv5s model and DeepSORT algorithm. Applying the proposed method in the field, there was a tendency to be overestimated by about 28%, but it was confirmed that the level of error was low compared to the biomass estimation using object detection model only. A follow-up study is needed to improve the accuracy for the cases where frame images go out of focus continuously or underwater drones turn rapidly. However, should these issues be improved, it can be utilized in the production of decision support data in the field of invertebrate grazers control and monitoring in the future.