The aim of this study is to develop a physiologically based pharmacokinetic (PBPK) model in intra-abdominal infected rats, and extrapolate it to human to predict moxifloxacin pharmacokinetics profiles in various tissues in intra-abdominal infected human. 12 male rats with intra- abdominal infections, induced by Escherichia coli, received a single dose of 40 mg/kg body weight of moxifloxacin. Blood plasma was collected at 5, 10, 20, 30, 60, 120, 240, 480, 1440 min after drug injection. A PBPK model was developed in rats and extrapolated to human using GastroPlus software. The predictions were assessed by comparing predictions and observations. In the plasma concentration versus time profile of moxifloxcinin rats, $C_{max}$ was $11.151{\mu}g/mL$ at 5 min after the intravenous injection and $t_{1/2}$ was 2.936 h. Plasma concentration and kinetics in human were predicted and compared with observed datas. Moxifloxacin penetrated and accumulated with high concentrations in redmarrow, lung, skin, heart, liver, kidney, spleen, muscle tissues in human with intra-abdominal infection. The predicted tissue to plasma concentration ratios in abdominal viscera were between 1.1 and 2.2. When rat plasma concentrations were known, extrapolation of a PBPK model was a method to predict drug pharmacokinetics and penetration in human. Moxifloxacin has a good penetration into liver, kidney, spleen, as well as other tissues in intra-abdominal infected human. Close monitoring are necessary when using moxifloxacin due to its high concentration distribution. This pathological model extrapolation may provide reference to the PK/PD study of antibacterial agents.
Previous studies have demonstrated the importance of joint angle errors mainly due to skin artifact and measurement errors during gait analysis. Joint angle errors lead to unreliable kinematics and kinetic analyses in the investigation of human motion. The purpose of this paper is to present the Joint Averaging Coordinate System (JACS) method for human gait analysis. The JACS method is based on the concept of statistical data reduction of anatomically referenced marker data. Since markers are not attached to rigid bodies, different marker combinations lead to slightly different predictions of joint angles. These different combinations can be averaged in order to provide a "best" estimate of joint angle. Results of a gait analysis are presented using clinically meaningful terminology to provide better communication with clinical personal. In order to verify the developed JACS method, a simple three-dimensional knee joint contact model was developed, employing an absolute coordinate system without using any kinematics constraint in which thigh and shank segments can be derived independently. In the experimental data recovery, the separation and penetration distance of the knee joint is supposed to be zero during one gait cycle if there are no errors in the experimental data. Using the JACS method, the separation and penetration error was reduced compared to well-developed existing methods such as ACRS and Spoor & Veldpaus method. The separation and penetration distance ranged up to 15 mm and 12 mm using the Spoor & Veldpaus and ACRS method, respectively, compared to 9 mm using JACS method. Statistical methods like the JACS can be applied in conjunction with existing techniques that reduce systematic errors in marker location, leading to an improved assessment of human gait.
We present a real-time simulation method for muscles which are actuated by skeletal structure based on anatomical properties of the muscles. Muscles are designed by their two endpoints attached to either bones or other muscles and their volume are preserved approximately during the deformation. Skin deformation animation is obtained by a simple skinning due to the muscle deformation. We present also the performance data for a human-like multi-linked character which has bones, muscles, and skin. According to our experimental result, we can get skin deformation animation with a few tens of muscles in real-time. The method proposed in this paper can be applied to obtain skin deformation animation for multi-linked characters appear frequently in real-time environments such as games.
Jung, Sangmi;Park, Jeong-Ran;Ra, Moonjin;Kim, Young Han;Yu, Ji Hoon;Lee, Yongjun
Natural Product Sciences
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v.26
no.2
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pp.136-143
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2020
Psoriasis is one of the most common inflammatory skin disorders, with a global prevalence of 2% - 3%. It is an autoimmune skin disorder characterized by excessive generation of plaques on the skin with typical long-lasting red, itchy, and scaly lesions. In this study, we aimed to elucidate the anti-psoriatic effect of the methanolic extract of Persicaria senticosa (PS), a bioactive edible plant extract used in traditional medicine, using a mouse model of imiquimod (IMQ)-induced psoriasis. The daily topical application of IMQ could induce human psoriasis-like lesion. The extract ameliorated IMQ-induced psoriasis. Furthermore, hematoxylin and eosin staining and the Psoriasis Area and Severity Index (PASI) scores indicated that topical application of PS led to an improvement in erythema, scaling, and thickness scores of the mouse dorsal skin and a considerable decrease in the epidermal thickness of the ear and dorsal skin in the IMQ-induced psoriatic mouse model. We also studied the effect of PS on the proliferation of keratinocytes using HaCaT cells. The extract inhibited cell proliferation and IL-6 and pSTAT3 expression induced by M5 cocktail (comprising interleukin [IL]-1α, IL-17A, IL-22, oncostatin M, and tumor necrosis factor-α) in HaCaT cells. Thus, PS might serve as a potential therapeutic agent for the treatment of psoriasis.
Recently, human body modeling with muscle deformation has become an attractive research area in computer animation. There are many modeling tools available for solids such as mechanical part. However, there are many limitations of these conventional methods in modeling flexible objects with delicate motions and shapes such as human bodies. In this paper we present a new modeling technique for human body with muscle deformation. Each muscle is represented as a generalized cylinder and its shape deformation is computed using simple algorithm. The human body is a union of muscles, bones, organs, etc. The modeling data are obtained from the information on the human anatomy. To demonstrate the feasibility of our method, we model several arm muscles and simulate the skin deformation. As a result we have obtained a realistic shape deformation.
This paper proposes a method of noninvasive reflectance light to measure the blood fractional volume (Vb) and oxygen saturation ($SO_2$) of biological tissue. We chose the red light of 660nm and infrared light of 880nm. In Vivo reflectance data were obtained by the physiological changes front the surface of the skin over the calf in human subject. The reflected light intensity from different layers within a biological tissue was measured by specially designed reflectometer to apply photon path diffusion model. The collected data represent the changes of blood (ractional volume and oxygen saturation at each reflected light wavelengths. The data evaluation was assessed by examining the slopes of the plotted indices for the changes in oxygen saturation and blood (ractional volume. The results presented in this paper claim that light reflectance can separately discriminate the change of blood volume and that of oxygenation in muscle and also in skin.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.12
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pp.27-35
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2010
Extracting skin color is significant in adult image detection. However, conventional methods still have essential problems in extracting skin color. That is, colors of human skins are basically not the same because of individual skin difference or difference races. Moreover, skin regions of images may not have identical color due to makeup, different cameras used, etc. Therefore, most of the existing methods use predefined skin color models. To resolve these problems, in this paper, we propose a new adult image detection method that robustly segments skin areas with an input image-adapted skin color distribution model, and verifies if the segmented skin regions contain naked bodies by fusing several representative features through a neural network scheme. Experimental results show that our method outperforms others through various experiments. We expect that the suggested method will be useful in many applications such as face detection and objectionable image filtering.
Background: CTLA4 (CD152), which is expressed on the surface of T cells following activation, has a much higher affinity for B7 molecules comparing to CD28, and is a negative regulator of T cell activation. In contrast to stimulating and agonistic capabilities of monoclonal antibodies specific to CTLA-4, CTLA4Ig fusion protein appears to act as CD28 antagonist and inhibits in vitro and in vivo T cell priming in variety of immunological conditions. We've set out to confirm whether inhibition of the CD28-B7 costimulatory response using a soluble form of human CTLA4Ig fusion protein would lead to persistent inhibition of alloreactive T cell activation. Methods: We have used CHO-$dhfr^-$ cell-line to produce CTLA4Ig fusion protein. After serum free culture of transfected cell line we purified this recombinant molecule by using protein A column. To confirm characterization of fusion protein, we carried out a series of Western blot, SDS-PAGE and silver staining analyses. We have also investigated the efficacy of CTLA4Ig in vitro such as mixed lymphocyte reaction (MLR) & cytotoxic T lymphocyte (CTL) response and in vivo such as experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE), graft versus host disease (GVHD) and skin-graft whether this fusion protein could inhibit alloreactive T cell activation and lead to immunosuppression of activated T cell. Results: In vitro assay, CTLA4Ig fusion protein inhibited immune response in T cell-specific manner: 1) Human CTLA4Ig inhibited allogeneic stimulation in murine MLR; 2) CTLA4Ig prevented the specific killing activity of CTL. In vivo assay, human CTLA4Ig revealed the capacities to induce alloantigen-specific hyporesponsiveness in mouse model: 1) GVHD was efficiently blocked by dose-dependent manner; 2) Clinical score of EAE was significantly decreased compared to nomal control; 3) The time of skin-graft rejection was not different between CTLA4Ig treated and control group. Conclusion: Human CTLA4Ig suppress the T cell-mediated immune response and efficiently inhibit the EAE, GVHD in mouse model. The mechanism of T cell suppression by human CTLA4Ig fusion protein may be originated from the suppression of activity of cytotoxic T cell. Human CTLA4Ig could not suppress the rejection in mouse skin-graft, this finding suggests that other mechanism except the suppression of cytotoxic T cell may exist on the suppression of graft rejection.
To realize artificial device with sensing ability of the human skin, a mono-material tactile sensor with three sensing functions made of some elastic thin electro-conductive rubber sheet with eight latticed patch elements is proposed. This trial sensor provides the information of three kinds of model material characteristics such as thermal property, hardness property and the surface situation of materials by setting up three kinds of surface models as test materials. It can be finally expected to estimate unknown model materials by analyzing the data of the sensor.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.1
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pp.55-60
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2014
In this paper, we proposed a method for face region extraction by skin-color hue, saturation and facial feature extraction in natural images. The proposed algorithm is composed of lighting correction and face detection process. In the lighting correction step, performing correction function for a lighting change. The face detection process extracts the area of skin color by calculating Euclidian distances to the input images using as characteristic vectors color and chroma in 20 skin color sample images. Eye detection using C element in the CMY color model and mouth detection using Q element in the YIQ color model for extracted candidate areas. Face area detected based on human face knowledge for extracted candidate areas. When an experiment was conducted with 10 natural images of face as input images, the method showed a face detection rate of 100%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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