The objectives of the current study were to develop polyclonal antibodies in sheep against adipocyte plasma membrane(APM) proteins isolated from swine, to investigate tissue specificity, and to determine cytotoxic effects of antiserum on swine adipocytes. Plasma membrane proteins from adipocyte, brain, heart, kidney, liver, and spleen were isolated using a 32% sucrose gradient. Adult male sheep was immunized three times at three week interval with the purified swine APM proteins. Antiserum was taken from immunized sheep at 10, 12, and 14 days after the third immunization. Antiserum expressed strong reactivity with APM proteins determined by enzyme-linked immunosorbent assay(ELISA), and the reactivity could be detected at dilutions in excess of 1 : 81,000. Antiserum showed very low binding affinity with proteins isolated from brain, heart, kidney, liver, or spleen. Tissue specificity of the antiserum was reconfirmed by Western immunoblotting using anti-sheep immunoglobulin G•alkalinephosphatase conjugate as a secondary antibody. The reactivity of antiserum to the external surface of fixed swine adipocytes was confmned by an immunohistochemical technique using anti-sheep immunoglobulin G-FITC. Confluent swine adipocytes in culture were lysed by antiserum treatment and cytosolie lactate dehydrogenase(LDH) was released as a dose-dependent patterns while adipocytes treated with normal sheep serum maintained their integrity and expressed low level of LDH. These results implicate that fat contents in the pigs can be reduced by immunological methods.
Based on the critical plane approach, a methodology far predicting the anisotropic strength ot transversely isotropic rock is Proposed. It is assumed that the rock failure is governed by Hoek-Brown failure criterion. In order to establish an anisotropic failure function, Mohr envelope equivalent to the original Hoek-Brown criterion is used and the strength parameters m, s are expressed as scalar functions of orientation. The conjugate gradient method, which is one of the robust optimization techniques, is applied to the failure function for searching the orientation giving the maximum value of the anisotropic function. While most of the existing anisotropic strength models can be applied only when the stress condition is the same as that of conventional triaxial compression test, the proposed model can be applied to the general 3-dimensional stress conditions. Through the simulation of triaxial compression tests for transversely isotropic rock sample, the validity of the proposed method is investigated by comparing the predicted triaxial strengths and inclinations of failure plane.
Purpose: To develop a 3D magnetic resonance fingerprinting (MRF) method for application in high resolution knee cartilage PD, T1, T2 mapping. Materials and Methods: A novel 3D acquisition trajectory with golden-angle rotating radial in kxy direction and interleaved echo planar imaging (EPI) acquisition in the kz direction was implemented in the MRF framework. A centric order was applied to the interleaved EPI acquisition to reduce Nyquist ghosting artifact due to field inhomogeneity. For the reconstruction, singular value decomposition (SVD) compression method was used to accelerate reconstruction time and conjugate gradient sensitivity-encoding (CG-SENSE) was performed to overcome low SNR of the high resolution data. Phantom experiments were performed to verify the proposed method. In vivo experiments were performed on 6 healthy volunteers and 2 early osteoarthritis (OA) patients. Results: In the phantom experiments, the T1 and T2 values of the proposed method were in good agreement with the spin-echo references. The results from the in vivo scans showed high quality proton density (PD), T1, T2 map with EPI echo train length (NETL = 4), acceleration factor in through plane (Rz = 5), and number of radial spokes (Nspk = 4). In patients, high T2 values (50-60 ms) were seen in all transverse, sagittal, and coronal views and the damaged cartilage regions were in agreement with the hyper-intensity regions shown on conventional turbo spin-echo (TSE) images. Conclusion: The proposed 3D MRF method can acquire high resolution (0.5 mm3) quantitative maps in practical scan time (~ 7 min and 10 sec) with full coverage of the knee (FOV: 160 × 160 × 120 mm3).
Studies on target motion in 4-dimensional radiotherapy are being world-widely conducted to enhance treatment record and protection of normal organs. Prediction of tumor motion might be very useful and/or essential for especially free-breathing system during radiation delivery such as respiratory gating system and tumor tracking system. Neural network is powerful to express a time series with nonlinearity because its prediction algorithm is not governed by statistic formula but finds a rule of data expression. This study intended to assess applicability of neural network method to predict tumor motion in 4-dimensional radiotherapy. Scaled Conjugate Gradient algorithm was employed as a learning algorithm. Considering reparation data for 10 patients, prediction by the neural network algorithms was compared with the measurement by the real-time position management (RPM) system. The results showed that the neural network algorithm has the excellent accuracy of maximum absolute error smaller than 3 mm, except for the cases in which the maximum amplitude of respiration is over the range of respiration used in the learning process of neural network. It indicates the insufficient learning of the neural network for extrapolation. The problem could be solved by acquiring a full range of respiration before learning procedure. Further works are programmed to verify a feasibility of practical application for 4-dimensional treatment system, including prediction performance according to various system latency and irregular patterns of respiration.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.39
no.2
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pp.191-197
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2015
The message passing interface (MPI) and hybrid programming models for the parallel computation of a pressure equation were compared in a distributed memory system. Both models were based on domain decomposition, and two numbers of the sub-domain were selected by considering the efficiency of the hybrid model. The parallel performances for various problem sizes were measured using up to 96 threads. It was found that in addition to the cache-memory size, the overhead of the MPI communication/OpenMP directives affected the parallel performance. For small problems, the parallel performance was low because the percentage of the overhead of the MPI communication/OpenMP directives increased as the number of threads increased, and MPI was better than the hybrid model because it had a smaller communication overhead. For large problems, the parallel performance was high because, in addition to the cache effect, the percentage of the communication overhead was relatively low compared to that for small problems, and the hybrid model was better than MPI because the communication overhead of MPI was more dominant than that of the OpenMP directives in the hybrid model.
A three-dimensional numerical model called NEWTANK is employed to investigate solitary wave run-up with an internal wave-maker on a steep slope. The numerical model solves the spatially averaged Navier-Stokes equations for two-phase flows. The LES (large-eddy-simulation) approach is adopted to model the turbulence effect by using the Smagorinsky SGS (sub-grid scale) closure model. A two-step projection method is adopted in numerical solutions, aided by the Bi-CGSTAB (Bi-Conjugate Gradient Stabilized) method to solve the pressure Poisson equation for the filtered pressure field. The second-order accurate VOF (volume-of-fluid) method is used to track the distorted and broken free surface. A solitary wave is first internally generated and propagated over a constant water depth in the three-dimensional domain. Numerically predicted results are compared with analytical solutions and numerical errors are analyzed in detail. The model is then applied to study solitary wave run-up on a steep slope and the obtained results are compared with available laboratory measurements.
To observe the antigenic protein fractions in saline extract of Spirometra mansoni plerocercoid (sparganum), the crude extract was separated in reducing conditions of sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis(SDS-PAGE). The proteins, transferred by celctrophoresis to introcillulose paper, were reacted with sera from 15 surgically confirmed sparganosis and 24 cysticercosis patients for immunoblotting. Out of 30 identified protein bands in the extract, bands of 29 and 36 kilodaltons (kDa) were the strongest and the most frequently reacting with specific antibody (IgG) in sparganosis sera. Bands of highter molecular weight also reacted with the sera but their frequency of reactions was lower. Sera of cysticercosis reacted with different protein bands in saline extract of sparganum, but the cross reactions were observed in strong antigenic bands of 29 and 36 kDa.
In this paper, a feature-based registration technique is proposed for pre-contrast and post-contrast lung CT images. It utilizes three dimensional(3-D) features with their descriptors and estimates feature correspondences by nearest neighborhood matching in the feature space. We design a transformation model between the input image pairs using a free form deformation(FFD) which is based on B-splines. Registration is achieved by minimizing an energy function incorporating the smoothness of FFD and the correspondence information through a non-linear gradient conjugate method. To deal with outliers in feature matching, our energy model integrates a robust estimator which discards outliers effectively by iteratively reducing a radius of confidence in the minimization process. Performance evaluation was carried out in terms of accuracy and efficiency using seven pairs of lung CT images of clinical practice. For a quantitative assessment, a radiologist specialized in thorax manually placed landmarks on each CT image pair. In comparative evaluation to a conventional feature-based registration method, our algorithm showed improved performances in both accuracy and efficiency.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.6
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pp.67-78
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2017
Traffic congestion cost is increasing annually. Specifically congestion caused by the CDB traffic contains more than a half of the total congestion cost. Recent advancement in the field of Big Data, AI paved the way to industry revolution 4.0. And, these new technologies creates tremendous changes in the traffic information dissemination. Eventually, accurate and timely traffic information will give a positive impact on decreasing traffic congestion cost. This study, therefore, focused on developing both recurrent and non-recurrent congestion prediction models on urban roads by adopting Recurrent Neural Network(RNN), a tribe in machine learning. Two hidden layers with scaled conjugate gradient backpropagation algorithm were selected, and tested. Result of the analysis driven the authors to 25 meaningful links out of 33 total links that have appropriate mean square errors. Authors concluded that RNN model is a feasible model to predict congestion.
We derive refraction statics for seismic data recorded in a hard rock terrain, in which there are large and rapid variations in the depth of weathering. The statics corrections range from less than 10 ms to more than 70 ms, often over distances as short as 12 receiver intervals. This study is another demonstration of the importance in obtaining accurate initial refraction models of the weathering in hard rock terrains in which automatic residual statics may fail. We show that the statics values computed with a simple model of the weathering using the Generalized Reciprocal Method (GRM) and the Refraction Convolution Section (RCS) are comparable in accuracy to those computed with a more complex model of the weathering, using least-mean-squares inversion with the conjugate gradient algorithm (Taner et al., 1998). The differences in statics values between the GRM model and that of Taner et al. (1998) systematically vary from an average of 2ms to 4ms over a distance of 8.8 km. The differences between these two refraction models and the final statics model, which includes the automatic residual values, are generally less than 5 ms. The residuals for the GRM model are frequently less than those for the model of Taner et al. (1998). The RCS statics are picked approximately 10 ms later, but their relative accuracy is comparable to that of the GRM statics. The residual statics values show a general correlation with the refraction statics values, and they can be reduced in magnitude by using a lower average seismic velocity in the weathering. These results suggest that inaccurate average seismic velocities in the weathered layer may often be a source of short-wavelength statics, rather than any shortcomings with the inversion algorithms in determining averaged delay times from the traveltimes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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