https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/156 2026-04-04T12:38:44Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/59827 Title: Real Time GPU-Accelerated Ultrafast Flow Imaging: System Design, Validation and Potential Applications Author(s): Muhammad Noman Abstract: Ultrasound Doppler imaging is essential for vascular flow assessment, yet conventional systems face critical limitations in frame rate and the tradeoff between global visualiza- tion and velocity quantification. We present a novel system integrating GPU-accelerated ultrafast Doppler with adaptive clutter filtering for real-time microvascular flow imag- ing. By leveraging plane-wave compounding and CUDA-optimized parallel processing on a Research ultrasound platform, our implementation achieves frame rates up to 8 Hz for flow imaging with complete signal processing - substantially faster than previous approaches. The system employs adaptive eigenvalue decomposition (EVD) for effec- tive tissue clutter filtering, optimized memory management strategies, and a parametric architecture adaptable to various transducers and imaging scenarios. Comprehensive val- idation shows reliable detection of slow flows in deep organs like human kidneys, while also demonstrating capability in shallow-depth mouse brain imaging with higher fre- quency transducers. Our architecture exploits GPU memory hierarchy through constant, texture, and shared memory utilization, alongside data type optimization and efficient kernel design. This paper presents the implementation details, optimization techniques, validation results, and potential clinical applications of a system that bridges the gap between research algorithms and clinical practice in real-time ultrafast flow imaging. Keywords: Ultrafast ultrasound, GPU acceleration, flow imaging, eigenvalue decompo- sition, clutter filtering, real-time imaging, CUDA, beamforming|초음파 도플러 영상은 혈류 평가에 필수적이지만, 기존 시스템은 프레임 속도의 한계와 전역적 시각화와 속도 정량화 간의 트레이드오프라는 중대한 제약을 안고 있습니다. 본 연구에서는 GPU 가속 기반 초고속 도플러 영상과 적응형 클러터 필터링을 통합한 실시간 미세혈관 영상 시스템을 제안합니다. 평면파 합성과 CUDA 최적화 병렬 처리를 리서치 초음파 플랫폼에 적용함으로써, 본 구현은 신호 처리 전 과정을 포함한 흐름 영상에서 최대 8 Hz의 프레임 속도를 달성하였으며, 이는 기존 방법보다 훨씬 빠른 성능입니다. 시스템은 조직 클러터 제거를 위해 적응형 고유값 분해(EVD)를 사용하고, 최적화된 메모리 관리 전략과 다양한 탐촉자 및 영상 조건에 적용 가능한 파라메트릭 구조를 갖추고 있습니다. 정량적 검증을 통해 본 시스템은 인간 신장과 같은 깊은 장기 내 느린 혈류도 신뢰성 있게 탐지할 수 있음을 보여주었으며, 고주파 탐촉자를 사용한 얕은 깊이의 생쥐 뇌 영상에서도 높은 성능을 입증하였습니다. 또한, 본 시스템은 상수 메모리, 텍스처 메모리, 공유 메모리 등 GPU 메모리 계층을 효과적으로 활용하고, 데이터 타입 최적화 및 효율적인 커널 설계를 통해 성능을 극대화하였습니다. 본 논문은 시스템의 구현 세부 사항, 최적화 기법, 검증 결과 및 임상 적용 가능성을 포괄적으로 다루며, 실시간 초고속 혈류 영상에서 연구용 알고리즘과 임상 적용 간의 격차를 해소하는 데 기여하고자 합니다. Description: Ultrafast ultrasound, GPU acceleration, flow imaging, eigenvalue decomposition, clutter filtering, real-time imaging, CUDA, beamforming 2024-12-31T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/59826 Title: Long-Term Usable Enzyme-Based Continuous Glucose Monitoring System Author(s): Solbi Han Description: Continuous glucose monitoring (CGM)|Biodegradable materials|Time-programmed sensing|Dual working electrode 2024-12-31T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/59825 Title: Automated Single-Cell Picking System for Cancer Diagnotics Author(s): Yun-Su Choi Abstract: 암은 여전히 전 세계 주요 사망 원인 중 하나이며, 이에 따라 조기 진단과 효과적인 치료를 위한 기술적 접근이 점점 더 중요해지고 있다. 특히 기존 조직 생검은 침습적이고 반복 검사가 어렵다는 한계를 지니고 있어, 이를 보완할 수 있는 비침습적이며 실시간 모니터링이 가능한 혈액 생검(Blood Biopsy) 기술이 주목받고 있다. 그 중에서도 혈액 내 순환 종양 세포(Circulating Tumor Cells, CTC)분석은 암의 전이 예측과 맞춤형 치료 전략 수립에 핵심적인 정보를 제공한다. 그러나 CTC는 혈액 내 존재 밀도가 극히 낮고, 고정된 환경에서는 세포를 손상 없이 분리하기 어려워, 기존 단일세포 분리 및 채취 시스템은 형광 표지 의존성, 세포 손상, 낮은 성공률 등의 기술적 한계를 수반한다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 HypICC(Hydrogel Pellicle Immuno Cyto Chemistry) chamber 기반의 단일세포 분리 및 채취 시스템을 제안한다. 본 시스템은 이미지 기반 Single-cell Localization 기법을 적용한 Mapping 작업을 통해 chamber내부 전 영역에서 단일세포의 좌표를 효과적으로 추정할 수 있었으며, Electro-Osmotic Pipette을 이용한 Micro-punching Mechanism을 통해 세포 손상을 최소화하면서도 높은 성공률로 단일세포를 안정적으로 채취할 수 있었다. 제안된 Electro-Osmotic Pipette은 25~100V의 전압 범위에서 4.5~42.1 μL/min의 유량과 최대 683.5 kPa의 압력을 구현하였으며, 이를 통해 정밀한 유체 제어 성능을 실험적으로 입증하였다. 이어서, Polystyrene Micro Bead와 PC-09를 활용한 in-vitro 실험을 통해 좌표 검출 정확도와 채취 가능성을 분석하였고, 이를 바탕으로 최적의 단일세포 채취 밀도 범위를 정량적으로 도출할 수 있었다. 마지막으로 기존 시스템 대비 더 높은 성공률로 세포를 안정적으로 분리 가능함을 실험적으로 검증하였다.|Cancer remains one of the leading causes of death worldwide, emphasizing the growing importance of technological approaches for early diagnosis and effective treatment. In particular, conventional tissue biopsy techniques are invasive and difficult to repeat, highlighting the need for non-invasive and real-time monitoring alternatives. Blood biopsy has emerged as a promising method, and among its various targets Circulating Tumor Cells(CTCs) in the bloodstream provide critical information for predicting metastasis and formulating personalized treatment strategies. However, the extremely low abundance of CTCs and the difficulty of isolating them without damage in fixed environments pose significant challenges. Existing single-cell isolation and picking systems are limited by dependence on fluorescent labeling, low success rates, and potential cell damage. To overcome these limitations, this study proposes an automated single-cell isolation and picking system based on the HypICC (Hydrogel Pellicle Immuno Cyto Chemistry) chamber. The system employs an image-based single-cell localization technique for mapping, enabling effective coordinate estimation of individual cells across the entire chamber. An electro-osmotic pipette integrated with a Micro-punching Mechanism is used to minimize cell damage while maintaining high picking accuracy. The proposed pipette demonstrated precise fluid control, with flow rates of 4.5~42.1 μL/min and a maximum pressure of 683.5 kPa under an applied voltage of 25~100V. In-vitro experiments using polystyrene microbeads were conducted to evaluate coordinates detection accuracy and picking performance. Finally, experiments using PC-09 cells confirmed that the proposed system achieved higher picking success rates than conventional methods, validating its practical applicability. Description: Circulating Tumor Cells(CTCs), Blood Biopsy, HypICC Chamber, Single-cell Localization, Micro-punching Mechanism 2024-12-31T15:00:00Z https://scholar.dgist.ac.kr/handle/20.500.11750/59824 Title: All textile-based chip-less and battery-less body sensor network system Author(s): Junyeong Lee Description: Textile electronics, Body area network, Wireless sensing system 2024-12-31T15:00:00Z