Soybean oil (SBO) was carried out deodorization at 4 factors as controlled maximum deodorizing temperature (DT), vacuum degree (VD), cycle time (CT) and treating amount of stripping steam (TASS). The results were as follows, acid value (AV), peroxide value (PV) and trans fatty acid content (TFAC) in produced deodorized SBO. Obtained deodorized SBO at high DT had the lower AV, PV, but TFAC was increased relatively. A suitable level of VD and TASS was 4.0 torr and 2.0%(w/w), than the longer CT was appeared a superior quality level. As a result, the best deodorizing conditions in SBO for lower TFAC were maximum DT; $235^{\circ}C$, VD;4.0torr, CT; $14{\sim}15min$ and TASS; 2.0% (w/w). Deodorizing conditions for lower TFAC in deodorizing of SBO was the major factor, more than lower DT was difficult because of the others quality factors.
To figure out the causes of obesity against middle-aged women, this study aimed to provide basic data for setting an obesity-related policy through analysis on diverse related factors. Against the healthy middle-aged women who visited 'N' Hospital Health Center in Incheon from April to November 2014, anthropometric assessment, body composition test and abdominal fat distribution test were conducted using Fat-CT. They were carried out against 159 women who agreed with the purpose of the study, using BMD, Q-CT. According to Fat-CT, subcutaneous and visceral types accounted for 39% (76 women) and 61% (119 respondents) respectively. In terms of BMI, 'underweight ($18.5kg/m^2$)' and 'overweight ($25kg/m^2$ or above)' were 13 women (6.7%) and 60 women (30.8%) each with the average of $23.5{\pm}4.11kg/m^2$. Mean while, waist circumference, diastolic blood pressure, systolic blood pressure and neutral fat were statistically significant at the 5% significance level. As getting older, muscle weakness offsets increase in body weight with abdominal obesity. A group with low BMI should also be considered due to increase in waist circumference.
Our objective was to evaluate the image of spatial domain filtering as an alternative to additional image reconstruction using different kernels in MDCT. Derived from thin collimated source images were generated using water phantom and abdomen B10(very smooth), B20(smooth), B30(medium smooth), B40 (medium), B50(medium sharp), B60(sharp), B70(very sharp) and B80(ultra sharp) kernels. MTF and spatial resolution measured with various convolution kernels. Quantitative CT attenuation coefficient and noise measurements provided comparable HU(Hounsfield) units in this respect. CT attenuation coefficient(mean HU) values in the water were values in the water were $1.1{\sim}1.8\;HU$, air($-998{\sim}-1000\;HU$) and noise in the water($5.4{\sim}44.8\;HU$), air($3.6{\sim}31.4\;HU$). In the abdominal fat a CT attenuation coefficient($-2.2{\sim}0.8\;HU$) and noise($10.1{\sim}82.4\;HU$) was measured. In the abdominal was CT attenuation coefficient($53.3{\sim}54.3\;HU$) and noise($10.4{\sim}70.7\;HU$) in the muscle and in the liver parenchyma of CT attenuation coefficient($60.4{\sim}62.2\;HU$) and noise ($7.6{\sim}63.8\;HU$) in the liver parenchyma. Image reconstructed with a convolution kernel led to an increase in noise, whereas the results for CT attenuation coefficient were comparable. Image scanned with a high convolution kernel(B80) led to an increase in noise, whereas the results for CT attenuation coefficient were comparable. Image medications of image sharpness and noise eliminate the need for reconstruction using different kernels in the future. Adjusting CT various kernels, which should be adjusted to take into account the kernels of the CT undergoing the examination, may control CT images increase the diagnostic accuracy.
The purpose of this study was to predict abdominal obesity with 3-Dimensional computed tomography (3D CT) measurements of kidneys by analyzing the correlation between kidney sizes and abdominal obesity level. The subjects were 178 healthy adults without underlying diseases who had a comprehensive health examination at the Health Medical Center of Jesus Hospital in Jeonju. Abdominal obesity was measured by CT cross-sectional image at the level of the umbilicus and divided into visceral fat area, subcutaneous fat area, visceral fat/total fat ratio. The average comparison of kidney sizes classified according to abdominal obesity were performed through one-way analysis of variance (ANOVA) and Scheffe test. Pearson correlation analysis was performed to correlate all measurement values. The results of kidney size ANOVA analysis according to abdominal obesity were as follows. The means of kidney measurements according to visceral fat classification were significantly different in all kidney measurements (p<0.05). And in case of subcutaneous fat classification, the means of kidney measurements by 3D CT of the severe obesity group were significantly different in the right kidney width (p<0.05). In case of visceral fat area/total fat area ratio, the means of kidney measurements by 3D CT of the severe obesity group were significantly different in both kidneys width (p<0.05). Pearson correlation between kidneys measurements and CT abdominal obesity showed that visceral fat area had the highest correlation with the left kidney width measured by 3D CT (r=0.467) and subcutaneous fat area had correlation with the right kidney width measured by 3D CT (r=0.249). The visceral fat area/total fat area ratio had correlation with the left kidney width measured by 3D CT (r=0.291).
The purpose of this study was to evaluate how much effect to accuracy when measuring abdominal fat by Computed Tomography (CT) under different respiration movements. The study volunteer composed of 66 normal adults ($50.4{\pm}11.2$ years, 33 males, 33 females). We measured their obesity by using Broca index, body mass index (BMI) and CT and have investigated the correlation. The CT scanning for the obesity measurement have done in two ways, one was done in stopping breath after exhaling and the other was holding a breath after inhaling. The results showed no statistically significant difference among the three measuring techniques. And, the error in two ways of inhaling and exhaling was showed 24.2% of volunteers. The two ways of respiration movements made different result in visceral fat area (P = 0.044), subcutaneous fat area (P = 0.636) and abdominal obesity value (P = 0.012). This study demonstrates that the two ways of respiration movements when scanning CT makes change in accuracy in visceral fat area, and in abdominal obesity quantitative measure. Therefore, our study suggests that CT should take twice in two ways while a patient stops breath after exhaling and holds a breath after inhaling when measuring abdominal obesity using CT equipments.
It was determined the effect of deodorizing temperature on forming amount and its composition of trans fatty acids by GLC in corn oil. Trans fatty acids were detected a trace amount at the low temperature deodorizing as 240~25$0^{\circ}C$, but it s amounts were showed to 0.30, 0.57, 0.64 and 0.81% at the high temperature deodorizing as 255~27$0^{\circ}C$, respectively. The isomerization phenomenon was remarkably in order that double bond number might to increase, tt, and ttt type were not detected nearly, that the ct, tc, cct and tcc type were detected to the large amount, respectively.
We examined the effect of Siemens ADMIRE (Advanced Modeled Iterative Reconstruction) on image quality by measuring changes in HU, noise, and SNR of background air, fat, muscle, and background signals on a chest CT scan. Experimental results show that as the ADMIRE Strength increases, the noise decreases and the signal increases, consequently the signal-to-noise ratio increases. ADMIRE can reduce noise by 28 ~ 61% compared to FBP, which is a conventional image reconstruction algorithm, and improves SNR by 16 ~ 100%.
Kim, Seong Su;Shin, Yong Cheol;Lee, Sun Do;Lee, Nam Ju;Kim, Jong Cheol;Lee, Chun Ho
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.17
no.1
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pp.11-17
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2013
Purpose: The use of SUV which should be normalized by lean body mass (LBM) is recommended for PET response criteria in solid tumors. LBM which was determined by whole body CT was used for SUV normalization (SUL) in this study. The purpose of the present study was to assess interobserver and intraobserver reproducibility of SUL measurements in reference organs. Materials and Methods: F-18 FDG PET/CT was conducted on 52 subjects and LBMs were directly determine by whole body CT for normalization of SUV. The 3 cm diameter spherical VOI, $1\times2$ cm cylindrical VOI, 2 cm diameter spherical VOI were placed in the liver, descending aorta and spleen, respectively. Experienced two observers measured SULmax and SULmean in each organ. Repeated measurements were conducted two weeks apart by observer 1 blind to previous results. Similarly, measurements were conducted on the same patients by observer 2. For assessing reproducibility(or repeatability), the paired t-test, Pearson's correlation coefficients (CC), and technical error of measurement (TEM) were calculated. Results: For interobserver reproducibility in liver SULmax and SULmean, no significant differences were found between observers(paired t-test, P=0.536, 0.293, respectively). CC and TEM for liver SULmean were 0.909 (P=0.000) and 0.067 SUL unit, respectively. Corresponding figures for liver SULmax were 0.882 (P=0.000) and 0.117 SUL unit, respectively. For intraobserver reproducibility in liver SULmax and SULmean, no significant differences were observed within observer1 (paired t-test, P=0.374, 0.268, respectively). CC and TEM for liver SULmean were 0.924 (P=0.000) and 0.061 SUL, respectively. Corresponding figures for liver SULmax were 0.908 (P=0.000) and 0.104 SUL, respectively. Similarly, no significant differences were found in SULmax and SULmean of the spleen and aorta between observers. Conclusion: The current study demonstrated that both SULmean and SULmax measurements in normal reference organs are highly reproducible. Reproducibility of SULmean in reference organs were slightly better than SULmax. Interobsever technical error of measurement was less than 0.10 SUL unit for liver SULmean, and 0.12 SUL unit for liver SULmax. Intraobsever technical error of measurement was less than 0.07 SUL unit for liver SULmean, and 0.11 SUL unit for liver SULmax.
Abdominal obesity, especially, visceral obesity is thought to be a risk factor of type 2 diabetes and cardiovascular disease such as hypertension, hyperlipidemia, coronary artery disease. Based on previous studies visceral fat accumulation is highly related to these diseases compared to subcutaneous fat accumulation. The purpose of this study was to see the relation between abdominal obesity and lipid profiles in adult women. The included subjects were 25 adult women(BMI > $23\;kg/m^2$), who visited the obesity clinic in a general hospital from April 2006 to September 2007. Blood pressure, fasting glucose and lipid profiles were measured. The abdominal fat distribution had been assessed by CT scan at the level of L4-L5. From bivariate analyses, the visceral fat accumulation showed negative correlations with TC and TC/HDL. The BMI, total abdominal fat and Visceral fat/Subcutaneous fat ratio showed significant correlations with visceral fat accumulation. From linear regression analyses of all the study subjects, TC, TG and HDL were found to be determinants of the visceral fat accumulation($R^2\;=\;0.474$).
Lee Chung-Sub;Lim Dong-Wook;Noh Si-Hyeong;Kim Tae-Hoon;Ko Yousun;Kim Kyung Won;Jeong Chang-Won
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.3
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pp.119-126
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2023
Sarcopenia is not well known enough to be classified as a disease in 2021 in Korea, but it is recognized as a social problem in developed countries that have entered an aging society. The diagnosis of sarcopenia follows the international standard guidelines presented by the European Working Group for Sarcopenia in Older People (EWGSOP) and the d Asian Working Group for Sarcopenia (AWGS). Recently, it is recommended to evaluate muscle function by using physical performance evaluation, walking speed measurement, and standing test in addition to absolute muscle mass as a diagnostic method. As a representative method for measuring muscle mass, the body composition analysis method using DEXA has been formally implemented in clinical practice. In addition, various studies for measuring muscle mass using abdominal images of MRI or CT are being actively conducted. In this paper, we develop an AI image segmentation model based on abdominal images of CT with a relatively short imaging time for the diagnosis of sarcopenia and describe the multicenter validation. We developed an artificial intelligence model using U-Net that can automatically segment muscle, subcutaneous fat, and visceral fat by selecting the L3 region from the CT image. Also, to evaluate the performance of the model, internal verification was performed by calculating the intersection over union (IOU) of the partitioned area, and the results of external verification using data from other hospitals are shown. Based on the verification results, we tried to review and supplement the problems and solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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