This study classified lower body shape according to thigh and waist shape to improve the fit of skinny blue jeans in adult women in their 20s. We analyzed the three-dimensional automatic measurement data, three-dimensional indirect measurement data, and index data using the three-dimensional female (20-29 years old) body scan data provided by Size Korea (6th Korean Human Dimensional Survey Project). Factor analysis was performed to classify body type. We selected and analyzed 34 items related to thigh shape based on index items, angle items, and protrusion amount items from 99 items; consequently, seven factors were extracted and 82.39% of the total variance was explained. Cluster analysis according to factor analysis classified it into 4 types, and a post-test Duncan test was conducted to classify thigh features according to classified types. As a result, the characteristics of lower body shape according to the thigh types of women in their 20s are as follows. Lower Body Type 1 is shape with a more prominent belly and less prominent thighs. Lower Body Type 2 is a slender body figure with larger hips. Lower Body Type 3 has more prominent thighs compared to the waist and belly. Lower Body Type 4 has both a prominent belly and prominent thighs.
This research project investigates the differences of various body locations (between 3D body models) and drapes garments digitally onto 3D body models. Three different subject models will be given explication. It consisted of (1) data collection of three-dimensional scans (2) creation of 3D body representations (3) comparison of avatar shapes and measurements (4) visualization and assessment of 3D body models and their 3D virtual garments. The study tests a theory of impact by differences in avatars by pattern design. A visual inspection of avatars showed clear differences between the six avatar types (in the generating process); however, there was notably less difference between 3D garment simulations based upon the six avatars produced. This demonstrated that there was less influence on the 3D garments than was predicted after a visual inspection of the avatars.
본원에서는 비심장 수술환자의 수술 전후 심장사건의 위험도 평가를 위해 심근관류 SPECT를 시행하고 있다. 암환자의 경우 수술 전에 전신 뼈 검사 혹은 전신 PET 검사로 암 전이 여부 확인 후 심근관류 SPECT를 시행하여 불필요한 검사 처방을 막고 있다. 하지만 단기 병동 입원 환자의 경우 재원 일수를 줄이고자 전신 뼈 검사 후 최소 16시간의 간격을 두고 $^{201}Tl$ 심근관류 SPECT를 시행하는 경우가 있지만 아직까지 서로 다른 동위원소 투여로 인한 crosstalk contamination의 영향에 대한 평가가 제대로 이루어지지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 anthropomorphic torso phantom을 이용한 실험과 실제 환자 데이터를 이용하여 이에 대한 유효성 검정을 시행하고자 한다. 2009년 8월부터 9월까지 서울아산병원 핵의학과에서 $^{201}Tl$ 심근관류 SPECT를 시행한 87명의 환자를 대상으로 연구 분석하였다. $^{201}Tl$ 심근관류 SPECT 시행 전날 전신 뼈 스캔 시행 여부에 따라 환자를 분류하였고 $^{201}Tl$ 심근관류 SPECT 촬영 시 이중 에너지 창을 이용하여 영상을 획득하였다. 획득한 영상에서 $^{201}Tl$ 창과 $^{99m}Tc$ 창에서 계수된 카운트의 비율을 전날 전신 뼈 검사의 시행 유무에 따라 비교 분석하였다. 실험에는 anthropomorphic torso phantom을 사용하였으며 심근($^{201}Tl$)과 심근 이외의 부분($^{99m}Tc$)에 각각 14.8 MBq, 44.4 MBq를 투여 하였다. 영상획득은 시간 간격을 두고 게이트 법 적용 없이 $^{201}Tl$ 심근관류 SPECT를 시행하여 얻었고 Xeleris ver 2.0551를 이용하여 공간 분해능을 측정 분석하였다. 수집한 환자 데이터에서 $^{201}Tl$ 창과 $^{99m}Tc$ 창에서 계수된 카운트 비율 비교 결과 전날 전신 뼈 스캔을 시행한 경우 Bone tracer 주입 후 12시간에서 24시간까지의 비율이 Ventri에서는 1:0.411 에서 1:0.114, Infinia에서는 1:0.249에서 1:0.079로 지수함수적으로 감소하며 시간 경과에 따라 유의한 차이(Ventri p=0.0001, Infinia p=0.0001)를 나타내었다. 또한 전신 뼈 스캔을 시행하지 않은 경우의 비율은 Ventri에서 평균 1:$0.067{\pm}0.006$, Infinia에서 1:$0.063{\pm}0.007$로 나타났다. Phantom 실험 후 공간 분해능 측정 결과는 $^{99m}Tc$의 첨가 여부와 시간 경과에 따라서 FWHM의 유의한 변화는 나타나지 않았다 (p=0.134). Anthropomorphic torso phantom을 이용한 실험과 환자 데이터 분석을 통해 bone tracer 주입 16시간 이 후에 시행된$^{201}Tl$ 심근관류 SPECT 영상은 $^{99m}Tc$에 의해 공간 분해능에 유의한 영향을 받지 않는다는 것을 확인하였다. 하지만 이는 영상의 질적 평가만 이루어진 것으로 환자의 피폭과 검사의 정밀도 및 정확도에 관한 연구가 추가로 필요한 실정이다. 추후 서로 다른 동위원소 사용에 따른 crosstalk contamination의 영향에 대한 정확하고 표준화된 유효성 검정으로 검사 간격에 대한 정확한 가이드라인 제시가 이루어져야 할 것이다.
The aim of this study was to successfully reflect human body changes on the transformation of the virtual body within 3D virtual fitting spaces. For this purpose, existing problems of shape transformation of the virtual body were analyzed and regression equations which provides useful basic data for transformation of the virtual body that can be applied usefully to the 3D virtual fitting system was developed. Necessary data for the analyses were body measurement and 3D scan data of women with average physical form between the ages of 40 through 49. The reason that we used human body changes of the female subjects in their forties was based on the recognition that fundamental female body changes start to occur from age of forty. Body shapes were largely divided into 3 groups according to obesity which was found to be the biggest factor of shape change. Seven factors were extracted based on factor analysis of 47 body measurement categories and regression equations were created to extract specific measurements for each BMI group based on these seven factors. The major contribution of this paper can be summarized as follows. First, the regression equations to extract specific measurements based on the 7 representative variables remediated existing problem of virtual bodies as it increased the number of body shape transformation areas. Second, the regression equations helped to overcome the problem of current failing to reflecting changes in body cross-section shape based on simple girth measurements based on analysis of cross-section distances.
The purpose of this study is to classify body types into different groups based on 3D scanned data, and identify the representative body shapes that most frequently appear in the groups. A high frequency range was defined based on body measurement data, and representative shapes were identified based on body scan data of women aged 18-24. The major findings of this study are as follows. First, the three typical types of height, bust and drop mixes among Korean women aged 18-24 are as follows:) 155-88-N,) 160-82-A, and 165-85-A. Regarding the body type, the A and N types frequently appeared, while the H type was rare. Second, among the subjects of the high-frequency groups, upright bodies were selected as sample models and were used for morphing. An adjustment was made to the morphing results to reflect the body characteristics of the sample models evenly. Third, to verify the morphing results, the body sizes of the sample models and the created models were compared. The result showed that, the sizes were close to the average size of the sample models. Fourth, to verify whether the morphing processes adequately reflected the features of the body shapes, cross-section models of key body parts were made and the degree of representativeness was determined.
In an ordinary CT scan, a large number of projections with full field-of-view (FFOV) are necessary to reconstruct high resolution images. However, excessive x-ray dosage is a great concern in FFOV scan. Region-of-interest (ROI) CT or sparse-view CT is considered to be a solution to reduce x-ray dosage in CT scanning, but it suffers from bright-band artifacts or streak artifacts giving contrast anomaly in the reconstructed image. In this study, we propose an image reconstruction method to eliminate the bright-band artifacts and the streak artifacts simultaneously. In addition to the ROI scan for the interior projection data with relatively high sampling rate in the view direction, we get sparse-view exterior projection data with much lower sampling rate. Then, we reconstruct images by solving a constrained total variation (TV) minimization problem for the interior projection data, which is assisted by the exterior projection data in the compressed sensing (CS) framework. For the interior image reconstruction assisted by the exterior projection data, we implemented the proposed method which enforces dual data fidelity terms and a TV term. The proposed method has effectively suppressed the bright-band artifacts around the ROI boundary and the streak artifacts in the ROI image. We expect the proposed method can be used for low-dose CT scans based on limited x-ray exposure to a small ROI in the human body.
Purpose: The Gated cardiac blood pool scan is non-invasive method that a quantitative evaluation of left ventricular function. Also this scan have shown the value of radionuclide ejection fraction measurements during the course of chemotherapy as a predictor of cardiac toxicity. Therefore a reliable method of monitoring its cardiotoxic effects is necessary. the purpose of this study is to minimize the overestimate of left ventricular ejection fraction (LVEF) by modified body position to reduce the influence of scattered rays from surrounding organs of the heart in the background region of interest. Materials and Methods: Gated cardiac blood pool scan using in vivo $^{99m}Tc$-red blood cell (RBC) was carried out in 20 patients (mean $44.8{\pm}8.6$ yr) with chemotherapy for a breast carcinoma. Data acquisition requires about 600 seconds and 24 frames of one heart cycle by the multigated acquisition mode, Synchronization deteriorates toward the end of the cycle and with the distance from the trigger signal (R-wave) by ECG gating. Gated cardiac blood pool scan was studied with conventional method (supine position and the detector head in $30-45^{\circ}$ left anterior oblique position and caudal $10-20^{\circ}$ tilt) and compared with modified method (left lateral flexion position with 360 mL of drinking water). LVEF analysis was performed by using the automatically computer mode. Results: The ROI counts of modified scan method were lower than LV conventional method ($1429{\pm}251$ versus $1853{\pm}243$, <0.01). And LVEF of modified method was also decrease compared with conventional method ($58.3{\pm}5.6%$ versus $65.3{\pm}6.1%$, <0.01). Imaging analysis indicated that stomach was expanded because of water and spleen position was changed to lateral inferior compared with conventional method. Conclusion: This study shows that the modified method in MUGA reduce the influence of scattered rays from surrounding organs. Because after change the body position to left lateral flexion and drinking water, the location of spleen, left lobe of liver and stomach had changed and they could escaped from background ROI. Therefore, modified method could help to minimize the overestimate LVEF (%).
Objective : Percutaneous vertebroplasty is often complicated by the presence of multiple fractures or non-localizing pain in the patients with osteoporotic vertebral fractures. The purpose of this study is to estimate the value of preoperative radiologic studies in the localization of symptomatic vertebrae and to determine the factors which can influence on the clinical results. Materials and Methods : We retrospectively reviewed the clinical and radiologic data of 57 vertebrae in 30 patients underwent percutaneous vertebroplasty for osteoporotic vertebral compression fractures. Inclusion criteria was severe pain(McGill-Melzack score 3, 4 or 5) associated with the acute vertebral fractures and absence of spinal nerve root or cord compression sign. Acute symptomatic vertebral fracture was determined by the presence of signal change on MR images or increased uptake on whole body bone scan. Results : Pain improvement was obtained immediately in all patients and favorable result was sustained in 26 patients(86.7%) during the mean follow-up duration of 4.7 months(5 complete pain relief, 21 marked pain relief). Those who underwent vertebroplasty for all acute symptomatic vertebrae had significantly better clinical result than those who did not. Further vertebral collapse and eventual bursting fracture occurred in 1 vertebra which showed intradiskal leakage of bone cement and disruption of cortical endplate on postoperative CT scan. Conclusion : Preoperative MR imaging and whole body bone scan are very useful in determining the symptomatic vertebrae, especially in the patients with multiple osteoporotic vertebral fractures. To obtain favorable clinical result, the careful radiologic evaluation as well as clinical assessment is required. Control of PMMA volume seems to be the most critical point for avoiding complications.
표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.
With recent advances in 3D scanning technology, three-dimensional (3D) patternmaking is becoming a powerful way to develop garments pattern. This technology is now applicable to the made to measure (MTM) system of both ordinary and tightly fitting garments. Although the pattern of fitted clothing has been developed using 3D human data, it is still interesting to develop cycling pants by considering while-cycling body posture and fabric elasticity. This study adopted the Garland's triangle simplification method in order to simplify data without distorting the original 3D scan. Next, the Runge-Kutta method (2C-AN program) was used to develop a 2D pattern from the triangular pixels in the 3D scanned data. The 3D scanned data of four male, university students aged from 21 to 25, was obtained using Whole body scanner (Model WB4, Cyberware, Inc., USA). Results showed the average error of measurement was $4.58cm^2$ (0.19%) for area and 0~0.61cm for the length between the 3D body scanned data and the 2D developed pattern data. This is an acceptable range of error for garment manufacture. Additionally, the 2D pattern developed, based on the 3D body scanned data, did not need ease for comfort or ease of movement when cycling. This study thus provides insights into how garment patterns may be developed for ergonomic comfort in certain special environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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