This study aimed to implement a deep learning model that can perform quantitative quality control through ACTS software used for quantitative evaluation of ACR phantom in CT quality control and evaluate its usefulness. By changing the scanning conditions, images of three modules of the ACR phantom's slice thickness (ST), low contrast resolution (LC), and high contrast resolution (HC) were obtained and classified as ACTS software. The deep learning model used ResNet18, implementing three models in which ST, HC, and LC were learned with epoch 50 and an integrated model in which three modules were learned with Epoch 10, 30, and 50 at once. The performance of each model was evaluated through Accuracy and Loss. When comparing and evaluating the accuracy and loss function values of the deep learning models by ST, LC, and HC modules, the Accuracy and Loss of the HC model were the best with 100% and 0.0081, and in the integrated model according to the Epoch value, Accuracy and Loss with epoch 50 were the best with 96.29% and 0.1856. This paper showed that quantitative quality control is possible through a deep learning model, and it can be used as a basis and evidence for applying deep learning to the CT quality control.
In this paper we propose a new method to determine the learning rates of fuzzy learning algorithm(FLA) in nonlinear MIMO system. The state feedback gains are used from the linearized system of the nonlinear MIMO system. Through this method, it is easy to determine the learing rates. And it is quarauteed the good convergence and confirmed the performance of FLA is better than that of linear controller(LC) through the simulation. Acrobatic robot system is selected as an example(one-input two-output system), and FLA is implemented through the experiment.
There have been many researches for optimal controllers in multivariable systems, and they generally use accurate linear models of the plant dynamics. Real systems, however, contain nonlinearities and high-order dynamics that may be difficult to model using conventional techniques. Therefore, it is necessary a PID gain tuning method without explicit modeling for the multivariable plant dynamics. The PID tuning method utilizes the sign of Jacobian and gradient descent techniques to iteratively reduce the error-related objective function. This paper, especially, focuses on the role of I-controller when there is a steady state error. However, it is not easy to tune I-gain unlike P- and D-gain because I-controller is mainly operated in the steady state. Simulations for an overhead crane system with dynamic friction show that the proposed PID-LC algorithm improves controller performance, even in the steady state error.
The synthesis of optimal controllers for multivariable systems usually requires an accurate linear model of the plant dynamics. Real systems, however, contain nonlinearities and high-order dynamics that may be difficult to model using conventional techniques. This paper presents a novel loaming method for the synthesis of LQR controllers that doesn't require explicit modeling of the plant dynamics. This method utilizes the sign of Jacobian and gradient descent techniques to iteratively reduce the LQR objective function. It becomes easier and more convenient because it is relatively very easy to get the sign of Jacobian instead of its Jacobian. Simulations involving an overhead crane and a hydrofoil catamaran show that the proposed LQR-LC algorithm improves controller performance, even when the Jacobian information is estimated from input-output data.
Objective : The aim of this study was to assess protective effects of Whangryonhaedoktang on the chronic mild stress (CMS) animal model of depression. Method : Male Sprague-Dawley rats were used for this study. The subjects were divided into 3 groups (CMS-drug group: Whangryonhaedoktang was administered during CMS procedure, CMS-vehicle: water was administered during CMS procedure, normal control group: without CMS procedure). After 4 weeks of CMS procedure, Morris water maze (MWM) test and open field test were executed and tyrosine hydroxylase (TH) was measured in ventral tegmental area (VTA) and locus coeruleus (LC) of rat brain. Result : 1. CMS procedure induced defects of spatial learning in early period of MWM test. 2. CMS Whangryonhaedoktang group showed shorter escape latency in comparison with CMS control group in MWM test on the first day of the test. 3. CMS Whangryonhaedoktang group and CMS control group showed no significant difference of activities and emotional behaviors in comparison with normal control group in open field test. 4. CMS Whangryonhaedoktang group showed significant inhibition effects of TH expression in VTA and LC areas in comparison with CMS control group. Conclusion : These results suggest that Whangryonhaedoktang may have inhibition effects to early period defects of spatial learning and protective antidepressant effects in CMS model rats.
Park, Hyun-Jung;Shim, Hyun-Soo;Kim, Hyun-Young;Kim, Kyung-Soo;Lee, Hye-Jung;Hahm, Dae-Hyun;Shim, In-Sop
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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제14권6호
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pp.371-376
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2010
Glycyrrhizae radix (GR) is an herbal medicine that is commonly used in the East Asia for treating a variety of diseases, including stomach disorders. The objective of the present study was to examine the anti-stress effects of GR on repeated stress-induced alterations of anxiety, learning and memory in rats. Restraint stress was administered for 14 days (2 h/day) to the rats in the Control and GR groups (400 mg/kg/day, PO). Starting on the eighth day, the rats were tested for spatial memory on the Morris water maze test (MW) and for anxiety on the elevated plus maze (EPM). We studied the changes of the expressions of cholineacetyl transferase (ChAT) and tyrosine hydroxylase (TH) in the locus coerleus (LC) using immunohistochemistry. The results showed that the rats treated with GR had significantly reduced stress-induced deficits on their learning and memory on the spatial memory tasks. In addition, the ChAT immunoreactivities were increased. Gor the EPM, treatment with GR increased the time spent in the open arms (p<0.001) as compared to that of the control group. Moreover, GR treatment also normalized the increases of the TH expression in the LC (p<0.001). In conclusion, administration of GR improved spatial learning and memory and reduced stress-induced anxiety. Thus, the present results suggest that GR has the potential to attenuate the behavioral and neurochemical impairments caused by stress.
로봇 에이전트는 변화하는 환경에서 센서정보를 바탕으로 적절한 행동을 선택하며 동작하는 것이 중요하다. 행동 선택 네트워크는 이러한 환경에서 변화하는 센서정보에 따라 실시간으로 행동을 선택할 수 있다는 점에서, 장시간에 걸친 최적화보다 단시간 내 개선된 효율성에 초점을 맞추어 사용되어 왔다. 하지만 행동 선택 네트워크는 초기 문제에 의존적으로 설계되어 변화하는 환경에 유연하게 대처하지 못한다는 맹점을 가지고 있다. 본 논문에서는 행동 선택 네트워크의 연결을 LCS를 기반으로 진화 학습시켰다. LCS는 유전자 알고리즘을 통해 만들어진 규칙들을 강화학습을 통해 평가하며, 이를 통해 변화하는 환경에 적합한 규칙을 생성한다. 제안하는 모델에서는 LCS의 규칙이 센서정보를 포함한다. 진화가 진행되는 도중 이 규칙들이 모든 센서 정보를 포함하지 못하기 때문에 현재의 센서 정보를 반영하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 센서정보 별로 개체를 따로 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 Webots 시뮬레이터에서 케페라 로봇을 이용해 실험을 하여, 변화하는 환경에서 로봇 에이전트가 학습을 통해 올바른 행동을 선택함을 보였고, 일반LCS를 사용한 것보다 조건별 개체 유지를 통해 더 나은 결과를 보이는 것 또한 확인하였다.
Park, Hyun-Jung;Kim, Hyun-Young;Yoon, Kun-Ho;Kim, Kyung-Soo;Shim, In-Sop
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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제13권4호
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pp.315-319
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2009
Astragalus Membranaceus (AM) is a useful Korean herb that has been clinically prescribed for stress-related illness. The objective of the present study was to examine the anti-stress effects of AM on repeated stress-induced alterations of anxiety, learning and memory in rats. Restraint stress was administered for 14 days (2h/day) and AM (400mg/kg) given by oral administration, in the AM group, for the same period. Starting on the eighth day, the rats were tested for spatial memory on the Morris water maze test (MW) and for anxiety on the elevated plus maze (EPM). Changes of expression on immunohistochemistry were studied for cholineacetyl transferase (ChAT) and tyrosine hydroxylase (TH) in the brain. The results showed that the rats treated with AM had significantly reduced stress-induced deficits on learning and memory on the spatial memory tasks. In addition, the ChAT immunoreactivities were increased. In the EPM, treatment with AM increased the time spent in the open arms (p<0.001) compared to the control group. In addition, AM treatment also normalized increases of TH expression in the LC (p<0.001). In conclusion, administration of AM improved spatial learning and memory and reduced stress-induced anxiety. Thus, the present results suggest that AM is able to recover behavioral and neurochemical impairments induced by stress.
The bark of Magnolia officinalis has been used in traditional oriental medicine to treat a variety of mental disorders including anxiety and depression. The purpose of this study was to examine the effect of M. officinalis ethanol extract on stress-induced alterations in learning and cognitive function using a passive avoidance test (PAT) and also on anxiety-related behavior using the elevated plus-maze test (EPM) in female rats . The degree of Tyrosine hydroxylase (TH) in the region of the ventral tegmental area (VTA) and the locus coeruleus (LC) was measured using an immunohistochemical method. Corticosterone concentrations in serum were also measured. The ethanol extract from Magnolia officinalis was orally administered to female rats 30 minutes before evaluating their immobilization stress and anxiety-related behavior using an elevated plus-maze test and a passive avoidance test. Time spent in the open arms of the EPM increased in the M. officinalis-treated group compared with that of the saline-treated control group. In the passive avoidance test, the memory and cognitive function improved in the M. officinalis extract-treated group. M. officinalis extracts reduced elevated corticosterone concentrations in serum. Also, stress-induced TH increases were suppressed in the M. officinalis extract-treated group in the LC and the VTA region. These results suggest that M. officinalis might prove to be an effective anxiolytic anti-stress agent.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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