University of Ulsan Open Access Korea
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Intravital Two-Photon Microscopy for Super- Resolution Organelles Imaging in Mouse Models
No full textAdvancements in cellular imaging have significantly expanded our understanding of subcellular structures and functions. This study presents a novel methodology for super-resolution imaging of mitochondria and autophagosome in living cells, integrating two-photon microscopy with a suction-assisted stabilization approach. This technique involves attaching a 3D-printed objective holder to the tissue membrane, providing precise stabilization and minimizing motion artifacts. By reducing tissue movement, this approach enhances imaging quality, enabling detailed visualization of dynamic intracellular processes. Computational drift correction and noise reduction were further applied, followed by enhanced super-resolution radial fluctuations (eSRRF) analysis, achieving subcellular resolution with improved signal-to-noise ratios. Tissue stabilization of <1 µm was achieved through suction, while subsequent algorithmic image registration further refined it to <25 nm. Leveraging the advantages of two-photon excitation, this approach enables deeper tissue imaging with reduced photodamage, facilitating long-term observation of subcellular dynamics in vivo.
To validate this method, we used Mito-Dendra2 transgenic mice, which express green fluorescent proteins targeted to mitochondria. This enabled real-time visualization of mitochondrial dynamics. Using this approach, we directly observed mitochondrial fission and fusion events, mitochondrial trafficking, and the effects of alcohol-induced liver disease (ALD) and berberine treatment on hepatocyte mitochondrial behavior. These visualizations provided critical insights into the structural complexity and functional adaptations of mitochondria under both physiological and pathological conditions in vivo.
Additionally, we employed the GFP-LC3 transgenic mouse model, a widely used system for investigating autophagy, to monitor autophagosome formation in response to various stress conditions, intravitally. By inducing autophagy through starvation, ischemic injury, and ethanol administration, we successfully observed the generation and dynamics of autophagosomes within cellular structures.
This study contributes to the evolving field of super-resolution microscopy by introducing a high-precision, minimally invasive technique that preserves cellular integrity. The integration of two-photon imaging, suction-assisted stabilization, and computational enhancements provides a robust platform for intravital subcellular imaging, offering unprecedented insights into mitochondrial function and autophagy dynamics in living organisms. This approach holds significant potential for advancing biomedical research and understanding cellular mechanisms in health and disease.Docto
Effects on User's Experience of Multimodal Interaction in Extended Reality Environments
No full text최근, 확장현실(eXtended Reality, XR) 기술의 발전과 함께 사용자 경험을 향상시키기 위한 멀티모달 상호작용 연구가 중요해지고 있다. 그러나 현재의 많은 콘텐츠는 사용자 경험에 필요한 핵심 상호작용 요소를 제대로 반영하지 못하거나, 이러한 요소가 무엇인지 명확히 파악하지 못해 몰입감과 실감형 경험을 충분히 제공하지 못하는 한계가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해, 가상 반려동물 콘텐츠를 활용하여 시각적 및 촉각적 상호작용 요소가 사용자 경험에 미치는 영향을 분석하고, 멀티모달 상호작용의 효과성을 평가하고자 했다.
본 논문에서는 확장현실 환경에서 감각별 상호작용 요소를 추출한 뒤, 사용자 경험 효과성을 분석하는 기법을 제안한다. 제안된 기법을 활용해 촉각적 상호작용 요소를 분석하였고, 패시브 햅틱(Passive Haptic)을 통한 실험으로 멀티모달 상호작용 상황에서 사용자 효과를 평가하였다. 직관적인 시각-촉각적 기법에 대한 추가 실험도 진행하였으며, 스냅(Snap) 상호작용을 단계별로 시각화하여 멀티모달 상호작용에 관한 사용자 효과를 평가하였다.
실험 결과, 촉각적 상호작용 요소는 사용자에게 더욱 현실감 있는 피드백을 제공하여 상호작용의 공존감과 친근감을 증대시키는 데 중요한 역할을 했으며, 특히 사실적인 촉각 피드백이 사용자 경험을 향상시키는 것으로 나타났다. 또한, Snap 기능을 활용한 시각-촉각적 상호작용 기법이 가까운 거리에서 적용될 때 사용자와 가상 객체 간의 상호작용이 사용자 경험을 효과적으로 향상시키는 것으로 나타났다. 본 논문은 확장현실 환경에서 멀티모달 상호작용 요소의 설계 가이드라인을 제공할 수 있으며, 다양한 실감형 콘텐츠 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Keywords : eXtended Reality, Virtual Pet, Multimodal Interaction, Immersive Content, User Experience, Passive Haptic, Animation, Co-PresenceMaste
Study on the application of various topology shapes to 3D Printed Composite Structures
No full text조선/해양 및 항공 분야에서 연료 소비를 줄이고 운항비를 절감하는 것은 중요한 과제이다. 이를 위해 추진 시스템의 효율을 향상시키고 구조물의 경량화를 이루는 것이 필수적이다. 특히, 국제해사기구(IMO)의 2050 년 온실가스 순배출량 '0'(NET-zero) 목표에 따라 선박의 탄소 배출 규제가 강화되면서, 연료 절감과 탄소 배출 저감을 위한 노력이 필요하다. 이러한 배경에서 구조물의 경량화는 연료 소비를 줄여 탄소 배출을 줄이는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 위상최적화는 구조 경량화를 실현하는 효과적인 방법 중 하나다. 위상최적화는 구조적 성능을 유지하면서 불필요한 재료를 최소화하는 설계 기법으로, 경량화가 필요한 조선/해양 구조물에 매우 적합한 기술이다. 하지만 위상최적화 설계는 복잡한 내부 형상을 요구하기 때문에 이를 구현하기 위해 기존 제조 방식에는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 3D 프린트 기술과의 결합이 필요하다. 3D 프린트 기술은 복잡한 형상을 손쉽게 제작할 수 있으며, 재료 낭비를 줄이고 생산성을 높이는 동시에 제조 공정을 단순화할 수 있는 장점을 가지고 있다. 특히 선박의 방향타와 같은 부품에 3D 프린팅 기술을 적용하면 설계와 제작 과정에서 높은 효율성을 제공할 수 있으며, 부품 경량화를 통해 연료 효율성 개선과 온실가스 배출 저감에 기여할 수 있다. 3D 프린트 복합재료를 조선/해양 구조물에 적용하기 위해서는 기계적 강도와 내구성 평가가 필수적이며, 프린팅 방향, 소재, 내부 밀도 등의 요소가 기계적 성능에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 이를 위해 3D 프린팅 복합재료를 활용한 방향타와 조종면의 구조적 성능을 평가하고, 3 점 굽힘 실험을 통해 내부 위상 형상에 따른 구조적 강도를 분석하였다.Maste
Deep learning model for predicting imaging biomarkers of Parkinson’s disease using multi-task and self- supervised learning with diffusion models
No full text단순한 증상 조절이 아닌 파킨슨병의 진행을 늦추는 등 질환 자체를 치료할 수 있는 약제 개발을 위해 최근 다양한 임상 시험이 진행되고 있으며 그 대표적인 예로는 단일클론 항체가 있다. 하지만 신약의 적응증이 되는 환자들을 선별하고 약의 효과를 측정하는데 필요한 파킨슨병의 바이오마커는 아직 개발 중으로 보다 정확한 바이오마커의 신속한 개발이 필요하다. 임상의의 문진과 신경학적 진찰을 통한 파킨슨병의 진단을 뒷받침할 수 있는 검사에는 도파민 운반체 영상이 있으며 이도 파킨슨병의 바이오마커가 될 수 있는 중요한 영상 검사로 알려져 있다. 현재 임상 현장에서는 도파민 운반체 영상을 핵의학과 전문의가 정성적으로 판독하고 있으며 연구에 활용할 시 정량화해서 사용하기도 하는데 이때는 특정 관심영역을 정하고 해당 영역의 신호 세기를 평균 내어 사용한다. 반면 의료 영상에서의 인공 지능 연구가 활발히 진행되면서 자동화된 영상 분석 및 임상의가 놓치거나 파악하지 못했던 영상의 유의미한 특징을 추출하는 인공지능 모델의 성능이 점차 높아지고 있다. 본 학위 논문에서는 다양한 모델 구조와 학습 방법을 사용한 딥러닝 모델을 개발하고 이를 18F-FP-CIT PET 영상에 적용하여 파킨슨증 환자의 감별 진단, 파킨슨병 환자의 병의 진행 정도 및 예후를 예측하였으며 이에 따라 도파민 운반체 영상이 앞으로 파킨슨병의 유력한 바이오마커가 될 수 있음을 확인하였다.
본 학위 논문의 첫 번째 부분에서는 자기지도 학습 방법으로 딥러닝 모델을 개발하였으며 다양한 작업에 사용될 수 있는 범용성 모델임을 보였다. 딥러닝 모델로는 생성 모델 및 기존 영상의 일부를 보고 나머지를 예측하는 자기예측 모델을 사용하였으며 웨이블릿 변환 및 추가적인 인코더를 통한 확산 모델의 조건 적용과 같은 기술들을 적용하였다. 자기지도 학습으로 개발된 모델들은 정성적 및 정량적으로 성능을 평가하였다. 정성적으로는 잠재 공간을 시각화하고 이를 인위적으로 조정하여 변형시킨 영상을 임상적으로 해석 가능한지 확인하였고 정량적으로는 세 가지의 다른 작업에 맞게 모델의 파라미터를 튜닝하여 자기지도 학습을 하지 않은 모델과의 성능을 비교하였다. 이 세 가지 작업은 첫째, 파킨슨병 환자와 수전증 환자의 PET 영상 분류, 둘째, 파킨슨병 환자, 다계통위축 환자, 진행성 핵상마비 환자의 PET 영상 분류, 셋째, 파킨슨병 환자의 운동 증상 발현 시기 예측이다. 또한 이 세 가지 작업은 내부 데이터뿐 아니라 외부 데이터에서도 성능을 확인했는데 외부 데이터의 영상들은 모두 학습에 사용된 영상들과는 다른 PET 기계로 촬영되었으며 일부는 다른 병원의 데이터로 철저한 외부 검증을 하였다. 실험 결과 다른 딥러닝 모델에 비해서 생성 모델이 전반적으로 위 세 가지 작업에서 높은 성능을 보였으며 특히 웨이블릿 변환과 추가적인 인코더의 잠재 벡터를 순차적으로 확산 모델에 조건으로 넣어준 모델이 대부분의 작업과 데이터셋에서 높은 성능을 보였다.
본 학위 논문의 두 번째 부분에서는 첫 번째 부분과는 다르게 다중작업 학습 방법을 사용하여 범용성 보다는 하나의 작업에 특화된 딥러닝 모델을 개발하였다. 여기서는 파킨슨병의 주요한 운동 합병증 중 하나인 레보도파 유발 운동이상증의 발생 시기를 이분화 하여 예측하는 분류 모델을 만들었으며 모델이 PET 영상을 분류하면서 동시에 원본 영상을 복원하는 다중작업을 하게 된다. 또한 선행 연구에서 레보도파 유발 운동이상증과 관련 있다고 알려진 임상 변수들도 함께 모델에 넣어 모델의 성능을 올렸다. 그 외에도 학습된 모델의 설명 가능함을 확인하고 모델이 예측한 확률 값을 사용한 생존 분석을 통해 모델이 레보도파 유발 운동이상증과 관련된 영상의 특징을 효과적으로 추출하고 있는 지 확인하였다.
결론적으로 본 학위 논문은 딥러닝 모델의 성능을 다양한 작업에서 테스트하여 파킨슨병에서의 도파민 운반체 영상의 임상적 중요도를 평가하고자 하였다. 특히 파킨슨증 환자의 감별 진단뿐 아니라 파킨슨병의 진행 정도와 예후를 예측하는 다수의 작업에서 모델을 평가하였고 외부 검증을 통해 모델이 다른 환경에서 촬영한 PET 영상에도 일반화될 수 있음을 보였다. 또한 파킨슨병의 유력한 바이오마커 후보로서 도파민 운반체 영상의 가능성과 한계도 동시에 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 앞으로 임상 현장에서 진료에 도움을 줄 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 하였고 무엇보다 모델의 결과 해석을 통해 기존에 도파민 운반체 영상에 대해 알고 있던 임상적 지식을 보다 넓히는 기회를 제공하였다.|Amid ongoing trials for disease-modifying therapies, such as monoclonal antibody treatments for Parkinson's disease, there remains a pressing need for accurate biomarkers to represent the disease effectively. Dopamine transporter imaging, widely used to support clinical diagnosis based on disease course and neurological examination, is a promising candidate for an imaging biomarker in Parkinson’s disease. Previous research on dopamine transporter imaging primarily relied on human experts’ visual interpretation or quantification of striatal signal uptake patterns within predefined region-of-interests. With rapid advances in artificial intelligence, particularly in medical imaging, automated image analysis and the extraction of clinically meaningful features often overlooked by physicians have become increasingly prevalent. This thesis applies deep learning models, employing diverse architectures and training strategies, to dopamine transporter imaging with 18F-FP-CIT PET, assessing its predictive power in differential diagnosis, disease progression, and prognosis to evaluate its potential as a disease biomarker. In the first phase of this thesis, a general-purpose deep learning model trained in a self-supervised approach is proposed. Modified generative and self-prediction models, incorporating techniques like wavelet-transform input images and a semantic encoder for conditioning diffusion models, are introduced. The self-supervised pre-trained models are evaluated both qualitatively and quantitatively through latent vector visualization and manipulation, as well as fine-tuning for three downstream tasks: differential diagnosis of parkinsonism and symptom onset prediction of Parkinson’s disease using multi-center, multi- scanner external test sets. Diffusion models generally achieved top performance, with our HWDAE model, featuring a hierarchical semantic encoder and wavelet-transformed inputs, consistently demonstrating high performance in downstream tasks. In the second phase of this thesis, a different training method is proposed which concentrates on building a task-specific deep learning model using a multi-task learning approach. For the binary classification task of predicting the onset of levodopa-induced dyskinesia, a major motor complication in Parkinson’s disease, the model is trained to classify and reconstruct input images concurrently. Clinical variables associated with levodopa- induced dyskinesia are incorporated as additional inputs, enhancing model performance. Insights from explainable artificial intelligence methods and survival analysis indicate that the model effectively learned meaningful image representations with potential clinical implications. In conclusion, this thesis explores the clinical significance of dopamine transporter imaging in Parkinson’s disease by applying various deep learning methods across multiple downstream tasks, including differential diagnosis, disease progression, and prognosis, with external validation on multiple test sets. The potential of dopamine transporter imaging as a biomarker, as well as its limitations, are thoroughly examined. This work brings a step closer to implementing deep learning models in real clinical settings, while also broadening the clinical insights obtainable from dopamine transporter imaging of patients with parkinsonism. Key words: Parkinson’s disease, dopamine transporter positron emission tomography, imaging biomarker, generative model, self-supervised learning, multi-task learning.Docto
TTP-mediated induction of ferroptosis in KRAS G12C lung cancer cells
No full textCovalent KRASG12C inhibitors are used to treat patients with KRASG12C-mutated non-small cell lung cancer (NSCLC). However, many patients do not respond to therapy due to intrinsic or acquired resistance. The mechanisms underlying resistance to KRASG12C inhibitors are still being investigation. I demonstrate that tristetraprolin (TTP) is a key determinant of intrinsic resistance to KRASG12C inhibitors in NSCLC cells. KRASG12C inhibitors induced ferroptosis in KRASG12C-mutated NSCLC cells, and intrinsic resistance was associated with increased expression of SLC7A11, a crucial regulator of ferroptosis. SLC7A11 mRNA in resistant NSCLC cells was more stable compared to that in sensitive cells. SLC7A11 mRNA contains an AU-rich element (ARE) within its 3’UTR, and TTP interacts with this ARE to promote mRNA degradation. Silencing TTP in sensitive cells increased SLC7A11 levels, reduced ferroptosis, and enhanced resistance to KRASG12C inhibitors. Conversely, overexpressing TTP in resistant cells decreased SLC7A11 levels, increased ferroptosis, and enhanced sensitivity to KRASG12C inhibitors. Expression of SLC7A11 without its 3’UTR abolished the effect of TTP overexpression on ferroptosis. Overall, my findings identify TTP as a key determinant of intrinsic resistance to KRASG12C inhibitors in NSCLC cells by regulating SLC7A11 mRNA decay, advancing my understanding of mechanisms underlying intrinsic resistance to KRASG12C inhibitors.Maste
Effectiveness of Microvascular Flow Imaging for Radiofrequency Ablation in Recurrent Thyroid Cancer : Comparison with Power Doppler Imaging
No full textEffectiveness of Microvascular Flow Imaging for Radiofrequency Ablation in Recurrent Thyroid Cancer: Comparison with Power Doppler imaging
Background: The clinical value of microvascular flow imaging (MVFI) in radiofrequency ablation (RFA) procedures for recurrent thyroid cancer remains unexplored.
Purpose: To compare MVFI and power Doppler US imaging (PDUS) for detecting intratumoral vascularity in recurrent thyroid cancer both before and after RFA.
Materials and Methods: This retrospective study included 80 patients (age, 57 ± 12 years; 54 women) with 110 recurrent tumors who underwent RFA between January 2021 and June 2023. A total of 151 PDUS and MVFI image sets were analyzed (85 pre-RFA, 66 post- RFA). Two readers assessed vascularity on the images using a four-point scale with a 2- week interval between PDUS and MVFI to estimate inter-reader agreement. Intra-reader agreement was determined by reinterpreting images in reverse order (MVFI-PDUS) after a 1-month gap. Additionally, diagnostic performance for identifying viable tumor after RFA was assessed in 44 lesions using thyroid-protocol CT as a reference standard.
Results: MVFI demonstrated higher vascular grades than PDUS, both before (reader 1: 3.04 ± 1.15 vs. 1.93 ± 1.07, P < 0.001; reader 2: 3.20 ± 0.96 vs. 2.12 ± 1.07, P < 0.001) and after RFA (reader 1: 2.44 ± 1.28 vs. 1.67 ± 1.06, P < 0.001; reader 2: 2.62 ± 1.23 vs. 1.83 ± 0.99, P < 0.001). Inter-reader agreement was substantial (κ = 0.743) and intra-reader agreement was almost perfect (κ = 0.840). MVFI showed higher sensitivity (81.5%–88.9%) and accuracy (84.1%–86.4%) than PDUS (sensitivity: 51.9%, P = 0.01; accuracy: 63.6–70.5%, P = 0.04), without sacrificing specificity.
Conclusion: MVFI was superior to PDUS for assessing intratumoral vascularity and showed good inter- and intra-reader agreement, highlighting its clinical value for assessing pre-RFA vascularity and accurately identifying post-RFA viable tumor in recurrent thyroid cancer.|연구제목: 재발성 갑상선암의 고주파 절제술에서 미세혈관 영상의 유용성: 파워 도플러 영상과의 비교
연구배경: 최근 미세혈관 영상의 유용성이 여러 장기에서 평가되고 있으나 갑상선암, 특히 고주파 절제술과 연관한 유용성에 대한 연구는 아직 부족하다. 이 연구에서는 재발성 갑상선암에서 고주파 절제술 전후로 종양 내 혈류를 평가하는데 있어서 미세혈관 영상의 유용성을 분석하고 파워 도플러 영상과 비교하고자 하였다.
연구방법: 이 연구는 2021년 1월부터 2023년 6월까지 재발성 갑상선암으로 고주파 절제술을 시행 받은 80명의 환자, 110개의 재발성암 병변에 대해 수행되었다. 총 151개의 미세혈관 영상과 파워 도플러 영상 이미지 세트 (85개의 고주파 절제술 전, 66개의 고주파 절제술 후 영상)이 분석에 이용되었다. 두 명의 평가자가 미세혈관 영상과 파워 도플러 영상 간 2주 간격으로 종양 내 혈류를 4점 척도를 이용하여 평가하여 평가자 간 일치를 추정하였다. 한 명의 평가자가 추가로 1개월 후 이미지를 역순으로 재평가하여 평가자 내 일치를 추정하였다. 추가적으로, 고주파 절제술 후 생존 종양을 확인하기 위한 진단 성능을 갑상선 프로토콜 CT를 기준 표준으로 사용하여 44개 병변에서 평가하였다.
연구결과: 미세혈관 영상은 파워 도플러 영상에 비해 고주파 절제술 전(평가자1: 3.04 ± 1.15 대 1.93 ± 1.07, P < 0.001; 평가자2: 3.20 ± 0.96 대 2.12 ± 1.07, P < 0.001)과 후(평가자 1: 2.44 ± 1.28 대 1.67 ± 1.06, P < 0.001; 평가자 2: 2.62 ± 1.23 대 1.83 ± 0.99, P < 0.001) 모두 더 높은 혈류 점수를 보였다. 평가자 간 일치는 상당히 높은 수준 (κ = 0.743) 이었으며, 평가자 내 일치는 거의 완벽한 수준 (κ = 0.840) 이었다. 미세혈관 영상은 파워 도플러 영상에 비해 특이도를 희생하지 않고도 더 높은 민감도 (81.5%–88.9% 대 51.9%, P = 0.01) 와 정확도 (84.1%–86.4% 대 63.6–70.5%, P = 0.04)를 보였다.
결론: 미세혈관 영상이 종양 내 혈류 평가에서 파워 도플러 영상보다 우수했으며, 높은 평가자 간 및 평가자 내 일치도를 보여, 재발성 갑상선암에서 고주파 절제술 전 혈류 분포 평가 및 고주파 절제술 후 생존 종양을 정확히 확인하는데 있어 임상적 가치가 있다.Docto
Mesoporous Silicon-Graphene Anode Enhanced by Graphene Oxide and Reduced Graphene Oxide for Advancing Lithium-Ion Battery Performance
No full text실리콘 기반 음극은 풍부한 자원, 저비용, 그리고 리튬 저장을 위한 높은 이론적 용 량과 같은 장점을 가지고 있지만, 구조적 불안정성과 낮은 전기 전도성이라는 문제로 인 해 차세대 리튬 이온 배터리(LIBs)의 개발에 있어 큰 기회와 동시에 어려움을 제공하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 고내구성 그래핀-실리콘 복합 소재를 제작하는데에 초점을 맞추었다. 포로젠(porogen)을 사용하여 그래핀과 실리콘 사이에 공 극을 형성함으로써 부피 변화 문제를 효과적으로 완화하고 안정성을 높였다. 실리콘 나 노 파우더와 그래핀 산화물의 조성은 복합체의 성능을 최적화하기 위해 정밀하게 조절되 었다. 주사 전자 현미경(SEM), 투과 전자 현미경(TEM), X선 광전자 분광법(XPS), 그리고 X 선 회절 분석(XRD)과 같은 기술을 활용하여 복합체의 구조적 및 전기화학적 특성을 분 석했다. 이러한 분석은 복합체의 특성이 리튬 이온 배터리 성능과 어떻게 연관되는지에 대한 상관관계를 제공한다. 추가적으로, 복합체의 특성을 더욱 명확히 하기 위해 Brunauer-Emmett-Teller(BET) 분석과 열중량 분석(TGA)도 진행하였다. 또한, 그래핀-실리 콘 복합 음극의 실질적인 성능을 평가하기 위해 반쪽 코인 셀 테스트도 진행되었다. 대 체적으로, 본 연구는 실리콘 음극에 비해 안정성과 성능이 개선된 그래핀-실리콘 복합 소재가 차세대 리튬-이온 배터리의 음극재로서의 적합성을 알아보기위해 진행되었다.Maste
Investigation of Li2+xZr1-xVxCl6 (x = 0~0.20) Doping Effects on Ionic Conductivity and Electrochemical Performance for All Solid State Batteries
No full textThe Li2ZrCl6 halide solid electrolyte has garnered significant attention in recent years due to its unique and advantageous properties, which make it a promising candidate for use in all- solid-state batteries. Among its key features are a wide electrochemical window, allowing it to withstand a broad range of operating voltages, and soft mechanical properties, which facilitate better adaptability and contact with electrodes. Additionally, its excellent interfacial stability with cathodes ensures reduced interfacial resistance, contributing to longer battery life and enhanced performance. Despite these benefits, the inherently low ionic conductivity of Li2ZrCl6 has posed a critical challenge, limiting its application in practical all-solid-state battery systems. Addressing this limitation requires innovative strategies to enhance its ionic conductivity while maintaining its other desirable properties. To tackle this issue, our research introduces a novel approach to increase the ionic conductivity by modifying the lithium-ion (Li⁺) concentration through Vanadium (V) doping, aiming to optimize the material for high- performance battery applications. This study not only investigates the feasibility of V doping but also explores its impact on the structural and electrochemical properties of Li2ZrCl6, providing a comprehensive understanding of its potential as a next-generation solid electrolyte. The V-doped Li2ZrCl6 samples were synthesized using high-energy ball milling method. For structural analysis, X-ray diffraction (XRD), laser Raman spectroscopy, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and scanning electron microscopy (SEM) were conducted. Electrochemical performance was evaluated using electrochemical impedance spectroscopy (EIS), cyclic voltammetry (CV), and galvanostatic charge-discharge measurements. Our results demonstrate that V doping significantly enhances the ionic conductivity from 0.41 mS/cm to 0.70 mS/cm in the optimal composition, identified as, Li2.1Zr0.9V0.1Cl6 The activation energy of Li2ZrCl6 was determined to be 0.345 eV, while V-doped Li2ZrCl6 exhibited a reduced activation energy of 0.318 eV. Furthermore, Li2.1Zr0.9V0.1Cl6 also improved the specific capacity retention of the battery by approximately 13% during galvanostatic charge-discharge cycling. The improved discharge capacity suggests that the V-doped Li2ZrCl6 exhibits excellent interfacial stability with the cathode, which is crucial for maintaining high performance in all- solid-state batteries.Maste
Study on the formation of copper thin films for semiconductor interconnect and copper-based thin film solar cells using direct electrodeposition
No full text반도체 기술의 발전에 따라 반도체의 크기가 크게 감소하였다. 동시에 반도체 소자 간의 연결을 담당하는 구리 배선의 크기 또한 급격하게 감소하였다. 이러한 반도체 소형화로 인해 배선 내의 결함 제어가 중요한 과제가 되었다. 본 연구에서는 구리(Cu) 씨앗층(seed layer)을 생략하고 직접전해도금법(direct electro-deposition)을 이용하여 배선 공정에서 발생할 수 있는 결함을 줄이고, 균일한 구리층을 만드는 것을 목적으로 하였다. 기존에는 구리를 균일하게 증착하기 위해 확산방지막 위에 구리 씨앗층을 사용하였으나, 배선의 크기가 작아지며 깊은 트렌치 구조(Trench) 내에 균일한 씨앗층 증착이 어려워졌다. 이에 따라 씨앗층을 사용하지 않고 확산방지막 위에 구리 박막을 성장하고자 차세대 확산방지막(diffusion barrier layrer) 소재로 몰리브덴(Mo)을 채택하였다. 기존의 텅스텐(W), 탄탈럼(Ta), 질화탄탈럼(TaN) 외에 몰리브덴을 선택한 이유는 전기전도성을 가지고 있으며 열에 안정적인 특성 또한 갖고 있기 때문이다. 따라서 씨앗층 없이 구리를 증착하기 적합하다. 또한 미세하고 균일한 구리 박막을 증착하기 위해 착화제로 에틸렌다이아민테트라아세트산(EDTA, ethylene-diamine-tetraacetic acid)을 사용하였다. 모든 실험은 황산구리(CuSO4)를 기반으로 300 ml 용량의 수용액을 제조하였으며, 수산화칼륨(KOH)을 사용하여 전해질의 pH 을 조절하였다. 전해질의 pH 는 화학평형상태도(chemical equilibrium diagram)를 참고하여 설정하였다. 순환전압전류법(CV, cyclic voltammetry)을 통해 전위(potential) 변화에 따른 전류밀도(current density)를 관찰하였고, 이를 통해 구리의 환원 전위를 설정하였다. 순환전압전류곡선에서 전류밀도가 정점(peak) 형태로 나타나는 전위를 환원 전위로 설정하였다. 설정한 환원 전위에서 정전위 증착(potentiostatic deposition) 실험을 수행하여 구리 나노 박막을 증착하였다. 또한, 전해질의 pH, 첨가제의 농도, 증착 시간(deposition time)을 변수를 조정하여 최적의 증착 조건을 찾고자 하였다. 정전위 실험을 통해 얻은 시간에 따른 전류밀도 변화 그래프인 전류과도곡선(current transient curve)을 이용하여 Cottrell equation 을 적용해 확산계수(diffusion coefficient)을 계산하였다. 증착된 구리 박막은 주사전자현미경 (SEM, scanning electron microscope)을 사용하여 구리 핵(cluster)의 크기 분포와 밀도를 분석하였다. 또한 원자간력현미경(AFM, atomic force microscopy)을 통해 표면 조도(toughness)를 평가하였다. 더 나아가, 몰리브덴 확산방지막과 전해질 계면에서의 전기화학 반응을 더 자세히 알아내기 위해 전기화학임피던스 분광법(EIS, electrochemical impedance spectroscopy)을 수행하였다. 이를 통해 전기화학 반응을 등가회로(equivalent circuit)로 모델링하고 분석할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 전기화학적 분석을 바탕으로 구리 박막 형성의 최적의 조건을 도출하고, 몰리브덴 확산방지막과 전해질 계면에서 발생하는 전기화학 반응을 모식화하였다. 화석연로와 핵에너지에 의존한 전기 생산 방식은 급증하는 에너지 소비량을 따라가기에는 한계에 도달하였다. 화석연료를 사용할 때의 대기 오염 문제와 화석연료의 고갈의 문제가 있고 핵 에너지는 사고 위험성과 폐기물 관리에 대한 문제가 있다. 따라서 새로운 신재생에너지가 필요하였고, 그 중 하나인 태양전지에 대해 연구하였다. 태양광에너지 기술의 목표는 생산비가 낮고, 효율이 좋은 태양전지를 대량생산하는 것이다. 본 연구에서는 박막태양전지의 흡수층을 전해도금법을 이용해 합금도금하여 생산 단가를 낮추고자 하였다. 박막태양전지의 흡수층은 전지의 광전변환효율에 가장 큰 영향을 미치는 요소이다. 흡수층으로는 Cu2FeSnS4(CFTS)의 스텐나이드(stannite) 구조를 가지는 박막을 1 μm 이상 증착하고자 하였다. CFTS 는 CIGS (Cu(InGa)Se2)보다 비교적 흔한 물질로 이루어져 있고, CZTS(Cu2ZnSnS4)보다 효율이 낮지만 연구 개발이 비교적 덜 이루어진 물질이다. 따라서 연구를 통해 효율을 높인다면 다른 흡수층보다 더 환경친화적이고 저렴한 태양전지를 만들 수 있다. 합금도금에서 첨가제로 EDTA 을 사용하였다. EDTA 는 2 가 금속이온 결합해 착이온을 형성한다. 전해질에 있는 금속이온(Cu2+, Fe2+, Sn2+)이 모두 2 가 금속이온이기 때문에 EDTA 을 첨가제로 사용하였다. 합금도금과 황화처리를 통해 CFTS 흡수층을 제작한 후, 버퍼층(buffer layer)인 황화카드뮴(CdS)을 무전해도금법(electroless deposition)으로 증착하였다. 다음으로 교류 스퍼터링(RF sputtering, radio frequency sputtering)과 직류 스퍼터링(DC sputtering, direct current sputtering)을 이용해 투명전극층인 산화아연(ZnO) 층을 증착하고, 전면전극인 알루미늄(Al)을 마지막으로 증착해 박막태양전지를 완성하였다. CFTTS 에 대한 SEM, XRD 분석을 통해 구리, 철, 주석, 황이 2:1:1:4 의 조성을 가지고, 스텐나이트 구조를 형성하는지 확인하였다. UV-vis 분광광도계를 이용해 빛을 얼마나 흡수하는지 측정하였고, 에너지 밴드 갭(Eg, energy band gap)을 계산하였다. 이후 완성된 박막태양전지는 태양전지 시뮬레이션 (solar cell simulation)을 통해 양자효율측정(QE, quantum efficiency measurement)와 전류-전압 분석(I-V, current-voltage analysis)을 측정하였다. 본 연구는 본 연구실에서 최초로 박막태양전지를 만들고자 한 시도이다. 따라서 다층구조의 박막을 쌓는 과정에서의 어려움을 알아내고, 완성된 박막태양전지의 효율을 측정하는 기술 등을 익히는 것에 의미가 있다.Maste
Association between gut microbial dynamics and clinical outcomes in patients with hepatocellular carcinoma receiving chemoembolization: a prospective study
No full textBackground & Aims: Transarterial chemoembolization (TACE) may cause intestinal dysbiosis by elevating portal vein pressure. We aimed to evaluate the association between gut microbiota and clinical outcomes in patients with hepatocellular carcinoma (HCC) undergoing TACE.
Methods: This single-center, prospective cohort study included 96 adult HCC patients treated with TACE from April 2021 to November 2023. Fecal samples were collected before TACE (P0), one day (P1), and one month (P2) after TACE. Fecal 16S rRNA taxonomy was analyzed to evaluate microbial diversity, composition, and dynamic changes at each time point. The primary outcome was the association between the initial response to TACE and microbial composition and changes in the stool. The secondary outcome was the association between the altered gut microbiome and survival outcomes, such as overall survival (OS) and progression-free survival (PFS).
Results: Out of the total participants, 63 (65.6%) were responders and 33 (34.4%) were non-responders. The stool of responders had higher alpha-diversity than that of non- responders at baseline, and a higher abundance of short-chain fatty acid-producing bacteria at all time points. Alpha-diversity significantly decreased one day after TACE (P<0.05 for P1 vs. P0) and tended to recover one month later in the responders, albeit without statistical significance for P2 vs. P0. Regarding beta-diversity, there were some changes in both responders and non-responders during the post-TACE period, albeit with different patterns. A low abundance of Roseburia cecicola (hazard ratio [HR], 3.44; 95% confidence interval [CI], 1.10–10.8; P=0.03) and Dialister_uc (HR, 3.90; 95% CI, 1.32–11.6; P=0.01) at baseline was associated with worse OS. A low abundance of Roseburia cecicola was also identified as a potential risk factor for worse PFS (HR, 1.81; 95% CI, 1.00–3.31; P=0.05). However, in the multivariable analysis, only a low abundance of Dialister_uc, not Roseburia cecicola, remained significantly associated with worse PFS (adjusted HR, 2.23; 95% CI, 1.20–4.11; P=0.01).
Conclusion: Microbial diversity and specific microbial components showed dynamic associations with clinical outcomes in TACE-treated HCC patients, who may benefit from alleviating dysbiosis.
Keywords: Gut microbiome, biomarker, hepatocellular carcinoma, transarterial chemoembolizationDocto