Charmjuree, Thammanoon;Uyyanonvara, Bunyarit;Makhanov, Stanislav S.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.312-316
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2004
The paper presents a technique to identify the boundary of the optic disc in infant retinal digital images using an approach based on active contours (snakes). The technique can be used to be develop a automate system in order to help the ophthalmologist's diagnosis the retinopathy of prematurity (ROP) disease which may occurred on preterm infant,. The optic disc detection is one of the fundamental step which could help to create an automate diagnose system for the doctors we use a new kind of active contour (snake) method has been developed by Chenyang et. al. [1], based on a new type of external force field, called gradient vector flow, or GVF. GVF is computed as a diffusion of the gradient vectors of a gray-level or binary edge map derived from the image. The testing results on a set of infant retinal ROP images verify the effectiveness of the proposed methods. We show that GVF has a large capture range and it's able to move snakes into boundary concavities of optic disc and finally the optic disk boundary was determined.
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
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v.12
no.3
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pp.67-71
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2017
PURPOSE: Muscle fatigue is a cause to change proprioception. The purpose of this study was to investigate the effects of calf muscle fatigue and visual control on postural balance during single-legged standing in healthy adults. METHODS: Nineteen healthy adults (male) were participated in this study (mean age: 24.36 years; mean height: 171.32 cm; mean weight: 64.58 kg). The postural balance (sway length, sway area, sway velocity of COG displacement) was measured by Balance Trainer System (BT4) in before and after calf muscle fatigue feeling in single legged stance. In this study, repetitive single-legged heel rise test was used to induce fatigue of the calf muscle. Paired t- test was used to compare the postural balance between before and after calf muscle fatigue. Data of subjects were analyzed using SPSS 22.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA). Level of significance was set to .05. RESULTS: The sway length, sway area, sway velocity of COG (center of gravity) displacement after calf muscle fatigue feeling was significantly increased compared to before calf muscle fatigue feeling during single leg standing both eye open and close conditions (p<.05). CONCLUSION: This study suggested that calf muscle fatigue feeling has affected on postural balance when standing one leg both eye open and close conditions and postural control was disturbed by muscle fatigue and visual feedback in single leg standing.
Lee, Won-Hwee;Kang, Tae-Hee;Kim, Jeong-Ha;suryanti, Tri
The Journal of Korean Physical Therapy
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v.27
no.5
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pp.315-319
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2015
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effect of leg-crossing positions on muscle activities of rectus femoris, tensor fascia latae, and hamstring in healthy 20's adults. Methods: Twenty healthy subjects were asked to perform three leg-crossing positions, leg crossing (LC), tailor crossing (TC), and ankle crossing (AC). Surface electromyography (EMG) was used to evaluate the activities of rectus femoris, tensor fascia latae, and hamstring during upright sit posture (UP) and three leg-crossing positions and UP was compared to three leg-crossing positions. Repeated one way ANOVA was used for data analysis. The alpha level was set at 0.05. Results: The results showed significant difference in the muscle activities of rectus femoris, tensor fascia latae, and hamstring among leg-crossing positions. The muscle activity of the rectus femoris was significantly lower in LC and TC positions than UP. The muscle activity of tensor fascia latae was significantly higher in LC position than UP and other leg-crossing positions. The muscle activity of hamstring was significantly higher in LC and TC positions and significantly lower in AC position than in UP. Conclusion: Our study suggests that the activity of hip muscles was affected by pelvic and knee alignment in various leg-crossing positions.
Purpose: The objective of this study was to examine the effect of vibration exercises generated from an $XCO^{(R)}$ trainer on supraspinatus, infraspinatus, teres minor, and deltoid muscle thickness. Methods: Thirty subjects were evenly divided into two groups. Muscle thickness was measured by a sonogram prior to the study, and at three and six weeks after the intervention. Changes in muscle thickness were analyzed using a repeated measure analysis of variance (ANOVA). The significance level for the statistical test was set at ${\alpha}=0.05$. Results: A statistically significant differences in timing, interactions between timing and the groups, and between-group changes were demonstrated for supraspinatus muscle thickness (p<0.05). A similar finding was reported for infraspinatus, teres minor, and deltoid muscles with regard to the interactions between timing and the groups (p<0.05), although the between-group change did not reach statistical significance (p>0.05). Conclusion: Significant changes were observed in the thickness of the supraspinatus, infraspinatus, teres minor, and deltoid muscles, owing to the use of vibration exercises generated from an $XCO^{(R)}$ trainer. These findings can be used as a foundation for future studies on rehabilitation training.
Kim, Wan-Doo;Kim, Wan-Soo;Kim, Dong-Jin;Woo, Chang-Soo;Lee, Hak-Joo
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.6
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pp.848-859
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2004
Mechanical testing methods to determine the material constants for large deformation nonlinear finite element analysis were demonstrated for natural rubber. Uniaxial tension, uniaxial compression, equi-biaxial tension and pure shear tests of rubber specimens are performed to achieve the stress-strain curves. The stress-strain curves are obtained after between 5 and 10 cycles to consider the Mullins effect. Mooney and Ogden strain-energy density functions, which are typical form of the hyperelastic material, are determined and compared with each other. The material constants using only uniaxial tension data are about 20% higher than those obtained by any other test data set. The experimental equations of shear elastic modulus on the hardness and maximum strain are presented using multiple regression method. Large deformation finite element analysis of automotive transmission mount using different material constants is performed and the load-displacement curves are compared with experiments. The selection of material constant in large deformation finite element analysis depend on the strain level of component in service.
This methodological research was designed to develop performance evaluation key indicators (PEKIs) for management by objectives (MBO) and to estimate their weights for hospital nurses. Methods: The PEKIs were developed by selecting preliminary indicators from a literature review, examining content validity and identifying their level of importance. Data were collected from November 14, 2007 to February 18, 2008. Data set for importance of indicators was obtained from 464 nurses and weights of PEKIs domain was from 453 nurses, who worked for at least 2 yr in one of three hospitals. Data were analyzed using $X^2$-test, factor analysis, and the Analytical Hierarchy Process. Results: Based upon Content Validity Index of .8 or above, 61 indicators were selected from the 100 preliminary indicators. Finally, 40 PEKIs were developed from the 61 indicators, and categorized into 10 domains. The highest weight of the 10 domains was customer satisfaction, which was followed by patient education, direct nursing care, profit increase, safety management, improvement of nursing quality, completeness of nursing records, enhancing competence of nurses, indirect nursing care, and cost reduction, in that order. Conclusion: PEKIs and their weights can be utilized for impartial evaluation and MBO for hospital nurses. Further research to verify PEKIs would lead to successful implementation of MBO.
In image-guided surgery, automatic bone segmentation of Computed Tomography (CT) images is an important but challenging step. Previous attempts include intensity-, edge-, region-, and deformable curve-based approaches [1], but none claims fully satisfactory performance. Although active contour (AC) techniques possess many excellent characteristics, their applications in CT image segmentation have not worthily exploited yet. In this study, we have evaluated the automaticity and performance of the model of Chan-Vese Multiphase AC Without Edges towards knee bone segmentation from CT images. This model is suitable because it is initialization-insensitive and topology-adaptive. Its segmentation results have been qualitatively compared with those from four other widely used AC models: namely Gradient Vector Flow (GVF) AC, Geometric AC, Geodesic AC, and GVF Fast Geometric AC. To quantitatively evaluate its performance, the results from a commercial software and a medical expert have been used. The evaluation results show that the Chan-Vese model provides superior performance with least user interaction, proving its suitability for automatic bone segmentation from CT images.
Purpose: The purposes of this study were to develop and test a prediction model for caregiving experiences including caregiving satisfaction and burden in dementia family caregivers. Methods: The stress process model and a two factor model were used as the conceptual frameworks. Secondary data analysis was done with 320 family caregivers who were selected from the Seoul Dementia Management Survey (2014) data set. In the hypothesis model, the exogenous variable was patient symptomatology which included cognitive impairment, behavioral problems, dependency in activity of daily living and in instrumental activity of daily living. Endogenous variables were caregiver's perception of dementia patient's unmet needs, caregiving satisfaction and caregiving burden. Data were analysed using SPSS/WINdows and AMOS program. Results: Caregiving burden was explained by patient symptomatology and caregiving satisfaction indicating significant direct effects and significant indirect effect from unmet needs. The proposed model explained 37.8% of the variance. Caregiving satisfaction was explained by patient symptomatology and unmet needs. Mediating effect of unmet needs was significant in the relationship between patient symptomatology and caregiving satisfaction. Conclusion: Results indicate that interventions focusing on relieving caregiving burden and enhancing caregiver satisfaction should be provided to caregivers with high levels of dementia patients' unmet needs and low level of caregiving satisfaction.
The purpose of this study is to propose a teaching and learning model that can effectively manage convergence education, which is one of the concerns of university education, at the level of course. The pre-collaborative instructional design stage is to prepare the operation of the convergence project course. It shares the common goal and establishes a team of relevant professors to set up the actual convergence project topic and establishes cooperation relationships with industry or community as needed. In the convergence project activity, students will be able to understand the learning objectives, learning activities, evaluation methods, and explain the subject of the convergence project by proceeding with the whole orientation. Students organize teams of interest and conduct learning and design activities on convergence technologies and present their results. In the educational improvement activities, professors will share the lesson process and results and discuss improvements through the improvement seminar. As a result of analyzing the effectiveness of the proposed convergence project based teaching and learning model, the convergence project experience has improved the cooperative self - efficacy for the learners and the results were confirmed that students perceived to achieve the expected learning goal and satisfied with their experience.
Siddiqi, Muhammad Hameed;Khan, Adil Mehmood;Lee, Seok-Won
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.11
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pp.2839-2852
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2013
Context-awareness is an essential part of ubiquitous computing, and over the past decade video based activity recognition (VAR) has emerged as an important component to identify user's context for automatic service delivery in context-aware applications. The accuracy of VAR significantly depends on the performance of the employed human body segmentation algorithm. Previous human body segmentation algorithms often engage modeling of the human body that normally requires bulky amount of training data and cannot competently handle changes over time. Recently, active contours have emerged as a successful segmentation technique in still images. In this paper, an active contour model with the integration of Chan Vese (CV) energy and Bhattacharya distance functions are adapted for automatic human body segmentation using depth cameras for VAR. The proposed technique not only outperforms existing segmentation methods in normal scenarios but it is also more robust to noise. Moreover, it is unsupervised, i.e., no prior human body model is needed. The performance of the proposed segmentation technique is compared against conventional CV Active Contour (AC) model using a depth-camera and obtained much better performance over it.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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