[논문]바이오 응용을 위한 초음파 및 광학 기반 다중 모달 영상 기술

이문환; 박희연; 이경수; 김세웅; 김지훈; 황재윤

doi:10.7776/ask.2023.42.5.429

바이오 응용을 위한 초음파 및 광학 기반 다중 모달 영상 기술
Ultrasound-optical imaging-based multimodal imaging technology for biomedical applications 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.42 no.5, 2023년, pp.429 - 440

이문환 (대구경북과학기술원 전기전자컴퓨터공학과) , 박희연 (대구경북과학기술원 전기전자컴퓨터공학과) , 이경수 (대구경북과학기술원 전기전자컴퓨터공학과) , 김세웅 (대구경북과학기술원 전기전자컴퓨터공학과) , 김지훈 (강남대학교 ICT융합공학부 전자공학전공) , 황재윤 (대구경북과학기술원 전기전자컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper

이 연구는 초음파 광학 영상 기반의 다중 모달 영상 기술에 대한 최신 연구 동향과 응용 가능성에 대해 조사하였다. 초음파 영상은 실시간 영상 기능을 가지고 있으며 인체에 상대적으로 안전한 특성으로 인해 의료 분야에서 다양한 질병의 진단에 사용되고 있다. 그러나 초음파 영상은 해상도가 낮은 한계가 있어 진단 정확도를 향상시키기 위해 다른 광학 영상과의 결합을 통한 다중 모달 영상 기술 개발 연구가 진행되고 있다. 특히 초음파 광학 영상 기반의 다중 모달 영상 기술은 각각의 영상 기법의 장점을 극대화하고 단점을 보완함으로써 질병 진단 정확도를 향상시킬 수 있는 수단으로 사용되고 있다. 이러한 기술은 초음파의 실시간 영상 기능과 광간섭 단층 영상 융합 기술, 초음파 광음향 다중 모달 영상 기술, 초음파 형광 다중 모달 영상 기술, 초음파 형광 시정수 다중 모달 영상 기술 및 초음파 분광 다중 모달 영상 기술 등 다양한 형태로 제안되고 있다. 본 연구에서는 이러한 초음파 광학 영상 기반의 다중 모달 영상 기술의 최신 연구 동향을 소개하고, 의학 및 바이오 분야에서의 응용 가능성을 조사하였다. 이를 통해 초음파와 광학 기술의 융합이 어떻게 진행되고 있는지에 대한 통찰력을 제공하고, 의료 분야에서의 진단 정확도 향상을 위한 새로운 접근 방식에 대한 기반을 마련하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study explores recent research trends and potential applications of ultrasound optical imaging-based multimodal technology. Ultrasound imaging has been widely utilized in medical diagnostics due to its real-time capability and relative safety. However, the drawback of low resolution in ultrasound imaging has prompted active research on multimodal imaging techniques that combine ultrasound with other imaging modalities to enhance diagnostic accuracy. In particular, ultrasound optical imaging-based multimodal technology enables the utilization of each modality's advantages while compensating for their limitations, offering a means to improve the accuracy of the diagnosis. Various forms of multimodal imaging techniques have been proposed, including the fusion of optical coherence tomography, photoacoustic, fluorescence, fluorescence lifetime, and spectral technology with ultrasound. This study investigates recent research trends in ultrasound optical imaging-based multimodal technology, and its potential applications are demonstrated in the biomedical field. The ultrasound optical imaging-based multimodal technology provides insights into the progress of integrating ultrasound and optical technologies, laying the foundation for novel approaches to enhance diagnostic accuracy in the biomedical domain.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Recent ultrasound-optical-based multimodal imaging technologies for biomedical applications.
그림 Fig. 1. (Color available online) The experimental setup for US-OCT multimodal imaging.[11] AM, acoustical mirror; BF, bandpass filter; BS, beam splitter, CC, camera chip, CL, collimating lens; DM, dichroic mirror; FA, fiber adapter; FL, focusing lens, FO, focusing objective; LP, long pass filter; M, galvo mirrors; MS, motorized stage; OCT, optical coherence tomography; RR, retroreflextor; SP, shortpass filter, UST, ultrasound transducer; WT, water tank.
그림 Fig. 2. (Color available online) (a) Schematic cross section and (b) photograph of the optically transparent focused ultrasound transducer developed for both PA and US imaging; (c) Photograph showing light propagating through the transducer.^[19]
그림 Fig. 3. (Color available online) Illustration of Near- Infrared Fluorescence (NIRF) imaging setup.[25]
그림 Fig. 4. (Color available online) Photograph of the US-FLIM multimodal imaging catheter: IVUS transducer and side-viewing fiberoptic integrated in a parallel design.^[28]
그림 Fig. 5. (Color available online) Block diagram of a US-multispectral imaging multimodal biomicroscopic system.^[30]
그림 Fig. 6. (Color available online) Ultrasound B-mode image (a) and multispectral images (b) of the tooth.
그림 Fig. 7. (Color available online) (a) The deep learning model architecture for analyzing multispectral images of teeth (Upper), (b) tooth image from single wavelength, and (c) deep learning analysis result.
표 Table 2. Segmentation results (intersection of union) from two deep learning models according to different combinations of multispectral images.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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