Control of bone cement volume (PMMA) may be critical for preventing complications in vertebroplasty, the percutaneous injection of PMMA into vertebra. The purpose of this study was to predict the optimal volume of PMMA injection based on CT images. For this, correlation between PMMA volume and textural features of CT images was examined before and after surgery to evaluate the appropriate PMMA amount. The gray level run length analysis was used to determine the textural features of the trabecular bone. Extimation of PMMA volume was done using 3D visualization with semi-automatic segmentation on postoperative CT images. Then, finite element (FE) models were constructed based on the CT image data of patients and PMMA volume. Appropriate material properties for the trabecular bone were assigned by converting BMD to elastic modulus. Structural reinforcement due to the changes in PMMA volume and BMD was assessed in terms of axial displacement of the superior endplate. A strong correlation was found between the injected PMMA volume and the area of the intertrabecular space and that of trabecular bone calculated from the CT images (r=0.90 and -0.90, respectively). FE results suggested that vertebroplasty could effectively reinforce the osteoporotic vertebra regardless of BMD or PMMA volume. Effectiveness of additional PMMA injection tended to decrease. For patients with BMD well lower than 50mg/ml, injection of up to 30% volume of the vertebral body is recommended. However, less than 30% is recommended otherwise to avoid any complications from excessive PMMA because the strength has already reached the normal level.
오늘날 많은 의료영역에서 각종 영상 장치를 이용함으로 절개 과정 없이 인체 내부 장기를 가시화함으로 질병의 유무와 진행 상태 등을 관찰할 수 있게 된다. 이러한 장치의 한가지로 초음파 진단장치는 다른 장치에 비해 장비의 가격이 저렴하고 크기가 소형이라 이동 장치가 가능하고 특히 인체에 해를 주지 않고 장시간에 걸쳐 인체 내부를 실시간 관찰할 수 있게 해 줌으로 심장이나 태아의 운동 등을 관찰하는데 유용하게 사용된다. 또한 초음파 영상을 이용하여 각종 내과적 질환을 비관혈적 방법으로 관찰하고 인체 내 연조직 부분의 질병을 진단하는 수단으로 자주 이용 되고 있다. 이러한 초음파 진단장치는 펄스발생기를 통하여 발생된 초음파 펄스를 인체에 조사함으로 서로 다른 매질 사이의 경계면에서 발생하는 반사파와 각 매질내의 입자들에 의해 산란되는 산란파를 통하여 이루어진다. 이 때 평탄한 조직에 발생하는 반사파와 불규칙한 영역에 발생하는 산란파 간의 간섭으로 초음파 영상에는 여러 가지 잡음 특성들이 첨가되게 된다. 이에 본 논문에서는 초음파 태아 영상을 중심으로 그 특성을 조사 처리함으로 보다 개선된 화질의 초음파 영상을 얻고 이로부터 유효한 영역을 효과적으로 추출하고자 한다.
This study establishes a conceptual model to analyze heavy rainfall events in Korea using multi-functional transport satellite-1R satellite images. Three heavy rainfall episodes in two major synoptic types, such as synoptic low (SL) type and synoptic flow convergence (SC) type, are analyzed through a conceptual model procedure which proceeds on two steps: 1) conveyer belt model analysis to detect convective area, and 2) cloud top temperature analysis from black body temperature (TBB) data to distinguish convective cloud from stratiform cloud, and eventually estimate heavy rainfall area and intensity. Major synoptic patterns causing heavy rainfall are Changma, synoptic low approach, upper level low in the SL type, and upper level low, indirect effect of typhoon, convergence of tropical air in the SC type. The relationship between rainfall and TBBs in overall well resolved areas of heavy rainfall. The SC type tended to underestimate the intensity of heavy rainfall, but the analysis with the use of water vapor channel has improved the performance. The conceptual model improved a concrete utilization of images and data of satellite, as summarizing characteristics of major synoptic type causing heavy rainfall and composing an algorism to assess the area and intensity of heavy rainfall. The further assessment with various cases is required for the operational use.
The purpose of this study is to apply the Trencadis images in Antony Gaudi's work to a design motive and thus provide a new concept for a knitwear design by combining double-knitted fabrics with patchwork applique, taping, stitching and quilting. This study examines the bibliographic text and precedent research related to Antony Gaudi and his works, and analyzes the historical background and formative and stylistic characteristics of Trencadis as it appeared in Gaudi's architectural works. Also this study also examines the characteristics of knitwear and knitting theory while exploring the formative elements and the combined techniques used in modern knitwear design through fashion magazines, medium images, and online sources. The results are as follows: First, Gaudi's work that applies a Trencadis technique has the characteristic of being creative, organic, and environmentally friendly. And in addition, its colorfulness inspires modern fashion design. Second, computerized knitting has been practiced in various ways and the fabrics knitted by both double-knitting jacquard and computerized knitting machines provide a new direction the creation of knitwear. A computerized knitting machine is especially effective for pictorial expression, and is suitable for showing the natural curve of the human body due to its sophistication. Third, as a result of applying a combined technique to the knitting of various fabrics, a combined or fusion design, which is a recent megatrend, is very effective for the design of knitwear while increasing its aesthetic value. Moreover, utilizing techniques that combine patchwork applique, taping, stitching and quilting will create higher value in knitwear. Lastly, with a project of applying combined techniques in the creation of knitwear, designers can become much more creative while taking their imagination much further.
This study is on the abstract expressionist techniques among the art activities variously expressed in modern fashion. Its significance lies in making fashion artistic through the combination of fashion and art in contributing to the development of creative fashion culture. In terms of method, documents are used to characterize the concept of abstract expressionism, the works of representative artists, and the panting techniques in relation to modem art based on existing literature. Fashion-related anthology, domestic, and foreign fashion magazines were used to analyze the abstract expressionism applied to modern fashion since 2000. According to the findings, the abstract expressionism applied to modern fashion showed artistic expressions with the abstract beauty by chance, using only the images or techniques similar to those in abstract expressionism. Expressionist works had abstract and dynamic images, as they were given a third dimension through the process of being worn on the human body. Second, details or decorative factors were excluded to ensure the maximum space for expression, modem images were displayed using the simple forms such as silhouettes (spacious or dense) and the beauty of harmony was shown that had beauty emphasized by the expression effects of textile design, the division of space, and the composition of colors. Third, the action painting techniques in modern fashion were used for textile designs printed on the surface of clothes, and the dynamic character of the design was shown by the duplication and juxtaposition of stains created by chance. The color field abstract techniques were shown through printing, texture, and dying, in addition the intense and pure abstract images were displayed by treating clothes like large screens.
Micro computed tomography (micro-CT) has been used for in vivo animal study owing to its noninvasive and high spatial resolution capability. However, the sizes of existing detectors for micro-CT systems are too small to obtain whole-body images of a small animal object with $\sim$10 micron resolution and a part of its bones or other organs should be extracted. So, we have introduced the zoom-in micro-tomography technique which can obtain high-resolution images of a local region of an live animal object without extracting samples. In order to verify our zoom-in technique, we performed in vivo animal bone study. We prepared some SD (Sprague-Dawley) rats for making osteoporosis models. They were divided into control and ovariectomized groups. Again, the ovariectomized group is divided into two groups fed with normal food and with calcium-free food. And we took 3D tomographic images of their femurs with 20 micron resolution using our zoom-in tomography technique and observed the bone changes for 12 weeks. We selected ROI (region of interest) of a femur image and applied 2D FDT (fuzzy distance transform) to measure the trabecular bone thickness. The measured results showed obvious bone changes and big differences between control and ovariectomized groups. However, we found that the reliability of the measurement depended on the selection of ROI in a bone image for thickness calculation. So, we extended the method to 3D FDT technique. We selected 3D VOI (volume of interest) in the obtained 3D tomographic images and applied 3D FDT algorithm. The results showed that the 3D technique could give more accurate and reliable measurement.
Purpose: Kilovoltage computed tomography (kV-CT) is essential for radiation treatment planning. However, kV-CT images are significantly distorted by artifacts when a metallic prosthesis is present in the patient's body. Thus, the accuracies of target delineation and treatment dose calculation are inevitably lowered. We evaluated the accuracy of the calculated doses using an image restoration method with hybrid CT, which was introduced in our previous study. Methods: A cylindrical phantom containing four metals, namely, silver, copper, tin, and tungsten, was scanned using kV-CT and megavoltage CT to produce hybrid CT images. We created six verification plans for three head and neck patients on kV-CT and hybrid CT images of the phantom and calculated their doses. The actual doses were measured with film patches during beam delivery using tomotherapy. We used the gamma evaluation method to compare dose distribution between kV-CT and hybrid CT with three gamma criteria, namely, 3%/3 mm, 2%/2 mm, and 1%/1 mm. Results: The gamma pass rates decreased as the gamma criteria were strengthened, and the pass rate of hybrid CT was higher than that of kV-CT in all cases. When the 1%/1 mm criterion was used, the difference in gamma pass rates between them was up to 13%p. Conclusions: According to our findings, we expect that the use of hybrid CT can be a suitable approach to avoid the effect of severe metal artifacts on the accuracy of dose calculation and contouring.
Land use and land cover (LULC) mapping is an important factor in geospatial analysis. Although highly precise ground-based LULC monitoring is possible, it is time consuming and costly. Conversely, because the synthetic aperture radar (SAR) sensor is an all-weather sensor with high resolution, it could replace field-based LULC monitoring systems with low cost and less time requirement. Thus, LULC is one of the major areas in SAR applications. We developed a LULC model using only KOMPSAT-5 single co-polarized data and digital elevation model (DEM) data. Twelve HH-polarized images and 18 VV-polarized images were collected, and two HH-polarized images and four VV-polarized images were selected for the model testing. To train the LULC model, we applied the conditional generative adversarial network (cGAN) method. We used U-Net combined with the residual unit (ResUNet) model to generate the cGAN method. When analyzing the training history at 1732 epochs, the ResUNet model showed a maximum overall accuracy (OA) of 93.89 and a Kappa coefficient of 0.91. The model exhibited high performance in the test datasets with an OA greater than 90. The model accurately distinguished water body areas and showed lower accuracy in wetlands than in the other LULC types. The effect of the DEM on the accuracy of LULC was analyzed. When assessing the accuracy with respect to the incidence angle, owing to the radar shadow caused by the side-looking system of the SAR sensor, the OA tended to decrease as the incidence angle increased. This study is the first to use only KOMPSAT-5 single co-polarized data and deep learning methods to demonstrate the possibility of high-performance LULC monitoring. This study contributes to Earth surface monitoring and the development of deep learning approaches using the KOMPSAT-5 data.
Purpose The purpose of this study is to develop a virtual try-on deep learning model that can efficiently learn front and back clothes images. It is expected that the application of virtual try-on clothing service in the fashion and textile industry field will be vitalization. Design/methodology/approach The data used in this study used 232,355 clothes and product images. The image data input to the model is divided into 5 categories: original clothing image and wearer image, clothing segmentation, wearer's body Densepose heatmap, wearer's clothing-agnosting. We advanced the HR-VITON model in the way of Mixed-Precison, Gradient Accumulation, and sharing model weights. Findings As a result of this study, we demonstrated that the weight-shared MP-GA HR-VITON model can efficiently learn front and back fashion images. As a result, this proposed model quantitatively improves the quality of the generated image compared to the existing technique, and natural fitting is possible in both front and back images. SSIM was 0.8385 and 0.9204 in CP-VTON and the proposed model, LPIPS 0.2133 and 0.0642, FID 74.5421 and 11.8463, and KID 0.064 and 0.006. Using the deep learning model of this study, it is possible to naturally fit one color clothes, but when there are complex pictures and logos as shown in <Figure 6>, an unnatural pattern occurred in the generated image. If it is advanced based on the transformer, this problem may also be improved.
동안 이미지를 위한 메이크업 기법으로서 일반적인 사항에 따라 동안 메이크업의 표현 기법에 대한 인식의 차이가 있을 것이다.' '전체적인 특성에 따라 동안 메이크업 표현 기법에 대한 인식의 차이가 있을 것'이라는 두 가지 가설이 뒷받침되었으며, 동안 이미지를 연출하기 위한 메이크업 기법은 남녀 모두에게 중요한 기능임은 물론, 외모로. 사회활동을 위한 '신체적 자원'으로 일상생활에서 심신의 능률향상과 정신능력의 현저한 향상이 있음을 확인하였다. 동안 이미지 메이크업 표현'에 대한 연구 결과를 통해 동안 이미지에 대한 인식과 관심은 높지만 동안 이미지 제작에 대한 연구가 필요하다. 동안 메이크업을 위한 표정 요소의 필요성은 동안 이미지 개발을 위한 기초자료로 활용될 것으로 예상되며, 본 연구는 동안 이미지 및 동안 메이크업을 위한 외적 얼굴 관리에 중점을 두었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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