Purpose : The purpose of this study was to examine the significance of increased bone density according to whether bone grafts were applied using demographic data with Cone Beam Computed Tomography (CBCT) and to compare the bone densities between before and after implant prosthesis using the Hounsfield index. Materials and Methods : Thirty-six randomly selected computed tomography (CT) scans were used for the analysis. The same sites were evaluated digitally using the Hounsfield scale with V-Implant $2.0^{TM}$, and the results were compared with maxillary posterior bone graft. Statistical data analysis was carried out to determine the correlation between the recorded Hounsfield unit (HU) of the bone graft and implant prosthesis using a Mann-Whitney U test and Wilcoxon Matched-pairs test. Results : The bone grafted maxillary posterior teeth showed an increase in the mean values from-157 HU to 387 HU, whereas non-grafted maxillary posterior teeth showed an increase from 62 HU to 342 HU. After implantation, the grafted and non-grafted groups showed significantly higher bone density than before implantation. However, the grafted group showed significantly more changes than the non-grafted group. Conclusion : Bone density measurements using CBCT might provide an objective assessment of the bone quality as well as the correlation between bone density (Hounsfield scale) and bone grafts in the maxillary molar area.
본 연구에서는 콘 선단부 주변의 정규압밀점토 요소의 응력 경로가 삼축압축시험의 응력 경로와 같고 흙 요소를 탄성-완전 소성 재료로 가정하여, 콘 관입에 따른 과잉간극수압의 두 요소를 포함한 응력 상태를 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 루이지애나 주립대학교 모형 토조에서 수행된 소형 피에조 콘 시험결과에 적용하였다. 해석결과에 의하면, 제안된 방법에 의해 산정된 $\Delta{u}_{oct}$/ $\Delta{u}$ and $\Delta{u}_{shear}$/$\Delta{u}$ 는 오직 간극수압계수의 함수인 것으로 나타났다. 또한, 기존의 이론해에서는 비배수 전단강도, 강성지수와 같은 흙의 물성치 산정의 정확성에 따라 좌우되는 반면에 제안된 방법은 간극수압계수에 따른 일관된 결과를 주며 기존의 연구결과와도 일치하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 2017년 11월 15일 포항지진 시 액상화 위험도가 높았던 5개소의 부지에 대해 액상화 가능성을 재분석하였다. 액상화 지진 하중은 포항 지진파를 지반예측운동방정식(Ground motion prediction equation, GMPE)로 산정한 응답스펙트럼에 보정한 결과를 입력 지진파로 사용하였다. 지반의 액상화 저항력은 현장 시험 중 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)과 콘관입시험(Cone penetration test, CPT)을 통해 결정되었다. 한편, 액상화 발생 가능성은 지반 액상화 지수(LPI)를 통해 정량화되었으며 이를 기존 연구 결과와 비교하였다.
본 연구에서는 무기계 나노 분말을 충전하여 난연성이 우수한 폴리우레탄 나노복합재료를 우레탄 반응에 의해 제조하였다. 또한 나노복합재료의 난연특성을 콘 칼로리미터 분석과 한계산소지수 시험으로 확인하였다. MMT-PU와 $Bi_2O_3-PU$ 나노복합재료의 최대 열 방출속도는 모두 폴리우레탄 매트릭스보다 50% 감소하였으며, $MMT/Bi_2O_3-PU$ 복합재료의 난연 특성이 가장 우수하였다. 또한 한계산소지수도 충전제의 함량에 따라 감소하는 경향을 보였으며, 모두 20 이상이었다. 복합재료의 최대 열 방출속도는 폴리우레탄 매트릭스보다 모두 지연되었으며 최대 열 방출속도는 $Bi_2O_3-PU$, MMT-PU, $MMT/Bi_2O_3-PU$ 순으로 각각 764, 707, $635kW/m^2$ 이었으며, $MMT/Bi_2O_3-PU$ 복합재료의 난연성이 가장 우수하였다. 한편 폴리우레탄 나노복합재료의 연소시 충전제가 충전됨에 따라 $CO_2$ 생성량은 감소하였고 CO 생성량은 증가하였으며 이로부터 본 연구에서 제조한 복합재료의 난연성이 향상된 것을 확인하였다.
Objective: The purpose of this study was to determine whether the results of fractal analysis can be used as criteria for midpalatal suture maturation evaluation. Methods: The study included 131 subjects aged over 18 years of age (range 18.1-53.4 years) who underwent cone-beam computed tomography. Skeletonized images of the midpalatal suture were obtained via image processing software and used to calculate fractal dimensions. Correlations between maturation stage and fractal dimensions were calculated using Spearman's correlation coefficient. Optimal fractal dimension cut-off values were determined using a receiver operating characteristic curve. Results: The distribution of maturation stages of the midpalatal suture according to the cervical vertebrae maturation index was highly variable, and there was a strong negative correlation between maturation stage and fractal dimension (-0.623, p < 0.001). Fractal dimension was a statistically significant indicator of dichotomous results with regard to maturation stage (area under curve = 0.794, p < 0.001). A test in which fractal dimension was used to predict the resulting variable that splits maturation stages into ABC and D or E yielded an optimal fractal dimension cut-off value of 1.0235. Conclusions: There was a strong negative correlation between fractal dimension and midpalatal suture maturation. Fractal analysis is an objective quantitative method, and therefore we suggest that it may be useful for the evaluation of midpalatal suture maturation.
본 연구에서는 지반 특성에 관계없이 일률적으로 적용되는 피에조콘 관입속도 2cm/s 조건 하에서, 저소성 실트 지반의 경우 부분배수 내지는 완전 배수 현상이 발생된다는 관점에서 저소성 실트 지반의 비배수전단강도선과 완전배수 전단강도선 사이에서의 피에조콘계수($N_{kt}$)에 의한 전단강도 분포 경향을 기준으로 부분배수 전단강도를 평가하였다. 그 결과, 인천, 화성 및 군산 저소성 실트 지반의 부분배수 내부마찰각(${\varphi}^{\prime}$)은 $3{\sim}15^{\circ}$에서 분포하는 것으로 분석되었다. 한편, 강제치환 역해석 결과 및 비압밀비배수 삼축시험으로부터 얻어진 내부마찰각(${\varphi}^{\prime}$)은 소성지수 감소에 따라 $2{\sim}14^{\circ}$의 범위에서 분포되어, CPTU 데이터에 의한 부분배수 내부마찰각(${\varphi}^{\prime}$)과 유사한 경향을 나타내어 이에 대한 적용성을 확인할 수 있었다.
Purpose: The aim of this study was to assess the accuracy of cone-beam computed tomographic (CBCT) images obtained using different voxel sizes in measuring trabecular bone microstructure in comparison to micro-CT. Materials and Methods: Twelve human skull bones containing posterior-mandibular alveolar bone regions were analyzed. CBCT images were obtained at voxel sizes of 0.075mm(high: HI) and 0.2mm(standard: Std), while microCT imaging used voxel sizes of 0.06 mm (HI) and 0.12 mm (Std). Analyses were performed using CTAn software with the standardized automatic global threshold method. Intraclass correlation coefficients were used to evaluate the consistency and agreement of paired measurements for bone volume (BV), percent bone volume (BV/TV), bone surface (BS), trabecular thickness (TbTh), trabecular separation (TbSp), trabecular number (TbN), trabecular pattern factor(TbPf), and structure model index (SMI). Results: When compared to micro-CT, CBCT images had higher BV, BV/TV, and TbTh values, while micro-CT images had lower BS, TbSp, TbN, TbPf, and SMI values (P<0.05). The BV, BV/BT, TbTh, and TbSp variables were higher with Std voxels, whereas the BS, TbPf, and SMI variables were higher with HI voxels for both imaging methods. For each imaging modality and voxel size evaluated, BV, BS, and TbTh were significantly different(P<0.05). TbN, TbPf, and SMI showed statistically significant differences between imaging methods(P<0.05). The consistency and absolute agreement between micro-CT and CBCT were excellent for all variables. Conclusion: This study demonstrated the potential of high-resolution CBCT imaging for quantitative bone morphometry assessment.
Purpose: Maxillofacial trauma predominantly affects young adults between 20 and 40 years of age. Although radioprotection is a legal requirement, the significant potential of dose reduction in computed tomography (CT) is still underused in the clinical routine. The objective of this study was to evaluate whether maxillofacial fractures can be reliably detected and classified using ultra-low-dose CT. Materials and Methods: CT images of 123 clinical cases with maxillofacial fractures were classified by two readers using the AOCOIAC software and compared with the corresponding results from post-treatment images. In group 1, consisting of 97 patients with isolated facial trauma, pre-treatment CT images at different dose levels (volumetric computed tomography dose index: ultra-low dose, 2.6 mGy; low dose, <10 mGy; and regular dose, <20 mGy) were compared with post-treatment cone-beam computed tomography (CBCT). In group 2, consisting of 31 patients with complex midface fractures, pre-treatment shock room CT images were compared with post-treatment CT at different dose levels or CBCT. All images were presented in random order and classified by 2 readers blinded to the clinical results. All cases with an unequal classification were re-evaluated. Results: In both groups, ultra-low-dose CT had no clinically relevant effect on fracture classification. Fourteen cases in group 2 showed minor differences in the classification code, which were no longer obvious after comparing the images directly to each other. Conclusion: Ultra-low-dose CT images allowed the correct diagnosis and classification of maxillofacial fractures. These results might lead to a substantial reconsideration of current reference dose levels.
Determining the properties of pile from cone penetration test (CPT) is costly, and need several in-situ tests. At the present study, two novel hybrid learning models, namely PSO-RF and HHO-RF, which are an amalgamation of random forest (RF) with particle swarm optimization (PSO) and Harris hawks optimization (HHO) were developed and applied to predict the pile set-up parameter "A" from CPT for the design aim of the projects. To forecast the "A," CPT data along were collected from different sites in Louisiana, where the selected variables as input were plasticity index (PI), undrained shear strength (Su), and over consolidation ratio (OCR). Results show that both PSO-RF and HHO-RF models have acceptable performance in predicting the set-up parameter "A," with R2 larger than 0.9094, representing the admissible correlation between observed and predicted values. HHO-RF has better proficiency than the PSO-RF model, with R2 and RMSE equal to 0.9328 and 0.0292 for the training phase and 0.9729 and 0.024 for testing data, respectively. Moreover, PI and OBJ indices are considered, in which the HHO-RF model has lower results which leads to outperforming this hybrid algorithm with respect to PSO-RF for predicting the pile set-up parameter "A," consequently being specified as the proposed model. Therefore, the results demonstrate the ability of the HHO algorithm in determining the optimal value of RF hyperparameters than PSO.
Satyam Tiwari;Sarat K. Das;Madhumita Mohanty;Prakhar
Geomechanics and Engineering
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제37권5호
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pp.475-498
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2024
The prediction of the susceptibility of soil to liquefaction using a limited set of parameters, particularly when dealing with highly unbalanced databases is a challenging problem. The current study focuses on different ensemble learning classification algorithms using highly unbalanced databases of results from in-situ tests; standard penetration test (SPT), shear wave velocity (Vs) test, and cone penetration test (CPT). The input parameters for these datasets consist of earthquake intensity parameters, strong ground motion parameters, and in-situ soil testing parameters. liquefaction index serving as the binary output parameter. After a rigorous comparison with existing literature, extreme gradient boosting (XGBoost), bagging, and random forest (RF) emerge as the most efficient models for liquefaction instance classification across different datasets. Notably, for SPT and Vs-based models, XGBoost exhibits superior performance, followed by Light gradient boosting machine (LightGBM) and Bagging, while for CPT-based models, Bagging ranks highest, followed by Gradient boosting and random forest, with CPT-based models demonstrating lower Gmean(error), rendering them preferable for soil liquefaction susceptibility prediction. Key parameters influencing model performance include internal friction angle of soil (ϕ) and percentage of fines less than 75 µ (F75) for SPT and Vs data and normalized average cone tip resistance (qc) and peak horizontal ground acceleration (amax) for CPT data. It was also observed that the addition of Vs measurement to SPT data increased the efficiency of the prediction in comparison to only SPT data. Furthermore, to enhance usability, a graphical user interface (GUI) for seamless classification operations based on provided input parameters was proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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