An ultrasonic test method, as a nondestructive test is applied to ensure the clad interface quality assessment. According to the reference codes and standards, not only korea Industrial Standard(KS) but also American Society for Testing and Materials (ASTM) Standard, ultrasonic examination procedures use the pulse-echo, A-scan, back reflection signal drop method and/or side drilled reference hole used to establish the acceptance criteria of clad material test. But the variety of bonding materials and sizes makes it difficult to produce the reference blocks, or thus the criteria. In order to overcome these practical difficulties, new ultrasonic testing criterion is suggested. In this new method, the theoretical interface reflection signal amplitude level is calculated and suggested as an acceptance criteria with the back reflection signal set to 100% FSH(Full Screen Height) which is based on acoustic impedance mismatch at the clad interface for the explosive clad ultrasonic inspection. Applicability of suggested criterion, for the explosive clad Fe-Naval Brass with different bonding quality is confirmed to the pre-existed KS and ASTM specifications and verified by using SEM (Seanning Electron Microscope) micrograph. The results obtained by the suggested method is more conservative than the results according to the KS B 0234 and ASTM A 578 specifications The suggested method could be applicable to any other combination of explosive clad ultrasonic inspection.
To evaluate the sensitivity and specificity of captopril renal scan for renovascular hypertension, we employed the captopril renal scan in conjunction with renal angiography in 81 patients, 159 kidneys, who were referred to evaluate the cause of hypertension. We defined the renovascular hypertension by the criteria of demonstration of renal artery stenosis by angiography, and improvement or cure of hypertension by revascularization. Visual and quantitative evaluation of $^{99m}Tc-DTPA$ renal scan was peformed pre and post captopril administration. The prevalence rate of renovascular hypertension was 40% in comparing with renal angiography, and 70% in confirmed cases. The causes of renovascular hypertension in 81 patients were Takayasu's arteritis, fibromuscular dysplasia, atherosclerosis, essential hypertension, chronic pyetonephritis etc. The sensitivity and specificity of captopril renal scan in comparing with renal angiography were 80%, 86.5%, respectively and also 84.2%, 72.6% in confirmed cases of renovascular hypertension, respectively. The causes of false negative cases were nonfunctioning kidney due to complete obstruction or long duration of disease in basal scan, segmental branch artery stenosis, unknown causes, and suspicious true negative cases without confirmation. The false positive cases were abdominal aortic stenosis or aneurysm, dehydration, unknown causes, and suspicious true positive cases. We conclude that captopril renal scintigraphy is highly sensitive, reasonably specific diagnostic method and comparable to other techniques very favorably.
It is essential to estimate the vehicle localization for an autonomous safety driving. In particular, since LIDAR provides precise scan data, many studies carried out to estimate the vehicle localization using LIDAR and pre-generated map. The road marking always exists on the road because of provides driving information. Therefore, it is often used for map information. In this paper, we propose to generate the Gaussian mixture map based on road-marking information and localization method using this map. Generally, the probability distributions map stores the single Gaussian distribution for each grid. However, single resolution probability distributions map cannot express complex shapes when grid resolution is large. In addition, when grid resolution is small, map size is bigger and process time is longer. Therefore, it is difficult to apply the road marking. On the other hand, Gaussian mixture distribution can effectively express the road marking by several probability distributions. In this paper, we generate Gaussian mixture map and perform vehicle localization using Gaussian mixture map. Localization performance is analyzed through the experimental result.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.1
no.1
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pp.37-40
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2014
Purpose For living donor liver transplantation, liver segmentation is difficult due to the variability of its shape across patients and similarity of the density of neighbor organs such as heart, stomach, kidney, and spleen. In this paper, we propose an automatic segmentation of the liver using multi-planar anatomy and deformable surface model in portal phase of abdominal contrast-enhanced CT images. Method Our method is composed of four main steps. First, the optimal liver volume is extracted by positional information of pelvis and rib and by separating lungs and heart from CT images. Second, anisotropic diffusing filtering and adaptive thresholding are used to segment the initial liver volume. Third, morphological opening and connected component labeling are applied to multiple planes for removing neighbor organs. Finally, deformable surface model and probability summation map are performed to refine a posterior liver surface and missing left robe in previous step. Results All experimental datasets were acquired on ten living donors using a SIEMENS CT system. Each image had a matrix size of $512{\times}512$ pixels with in-plane resolutions ranging from 0.54 to 0.70 mm. The slice spacing was 2.0 mm and the number of images per scan ranged from 136 to 229. For accuracy evaluation, the average symmetric surface distance (ASD) and the volume overlap error (VE) between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. The ASD was $0.26{\pm}0.12mm$ for manual1 versus automatic and $0.24{\pm}0.09mm$ for manual2 versus automatic while that of inter-radiologists was $0.23{\pm}0.05mm$. The VE was $0.86{\pm}0.45%$ for manual1 versus automatic and $0.73{\pm}0.33%$ for manaual2 versus automatic while that of inter-radiologist was $0.76{\pm}0.21%$. Conclusion Our method can be used for the liver volumetry for the pre-surgery planning of living donor liver transplantation.
Purpose The lung segment ratio which is obtained through quantitative analyses of lung perfusion scan images is calculated to evaluate the lung function pre and post surgery. In this Study, the planar image production methods by using Q-Metrix (GE Healthcare, USA) program capable of not only quantitative analysis but also computation of the segment ratio after having performed SPECT/CT are comparatively evaluated. Materials and Methods Lung perfusion scan and SPECT/CT were performed on 50 lung cancer patients prior to surgery who visited our hospital from May 1, 2015 to September 13, 2016 by using Discovery 670(GE Healthcare, USA) equipment. AP(Anterior Posterior)method that uses planar image divided the frontal and rear images into three rectangular portions by means of ROI tool while PO(Posterior Oblique)method computed the segment ratio by dividing the right lobe into three parts and the left lobe into two parts on the oblique image. Segment ratio was computed by setting the ROI and VOI in the CT image by using Q-Metrix program and statistically analysis was performed with SPSS Ver. 23. Results Regarding the correlation concordance rate of Q-Metrix and AP methods, RUL(Right upper lobe), RML(Right middle lobe) and RLL(Right lower lobe) were 0.224, 0.035 and 0.447. LUL(Left upper lobe) and LLL(Left lower lobe) were found to be 0.643 and 0.456, respectively. In the PO method, the right lobe were 0.663, 0.623 and 0.702, respectively, while the left lobe were 0.754 and 0.823. When comparison was made by using the Paired sample T-test, Right lobe were $11.6{\pm}4.5$, $26.9{\pm}6.2$ and $17.8{\pm}4.2$, respectively in the AP method. Left lobe were $28.4{\pm}4.8$ and $15.4{\pm}5.6$. The right lobe of PO had values of $17.4{\pm}5.0$, $10.5{\pm}3.6$ and $27.3{\pm}6.0$, while the left lobe had values of $21.6{\pm}4.8$ and $23.1{\pm}6.6$, thereby having statistically significant difference in comparison to the Q-Metrix method for each of the lobes (P<0.05). However, there was no statistically significant difference in Right middle lobe (P>0.05). Conclusion The AP method showed low concordance rate in correlation with the Q-Metrix method. However, PO method displayed high concordance rate overall. although AP method had significant differences in all lobes, there was no significant difference in Right middle lobe of PO method. Therefore, at the time of production of lung perfusion scan results, utilization of Q-Metrix method of SPECT/CT would be useful in computation of accurate resultant values. Moreover, it is deemed possible to expect obtain more practical sectional computation result values by using PO method at the time of planar image acquisition.
Ku, Kyung-Hyung;Kim, Young-Jin;Koo, Young-Jo;Choi, In-Uook
Korean Journal of Food Science and Technology
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v.31
no.6
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pp.1549-1556
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1999
This study was conducted to investigate the effects of pre-treated sub-ingredients and deodorization materials on the smell intensity of Kimchi during fermentation.Among the various sub-ingredients of Kimchi, garlic, ginger and green onion have comparatively strong smell. The smell intensities of the sub-ingredients, which were pre-treated with various patented methods were examined using the sensory evaluation method and AromaScan. The results showed that the good methods to reduce the smell of sub-ingredients were hot air drying and soaking with heating treatment. The pH, titratable acidity and the number of microorganism of Kimchi prepared with pre-treated sub-ingredients were not different among samples during fermentation. The smell intensity of the Kimchi with pre-treated sub-ingredients was weaker than that of control until ten fermentation days, but the smell intensity after 10 days of fermentation was not different among samples. The addition of ${\alpha}-cyclodextrin\;and\;{\beta}-cyclodextrin$, which are known to have deodorization effect, at a level of 0.1% respectively, to Kimchi resulted in no difference in the pH, titratable acidity and smell intensity during fermentation at $10^{\circ}C$ compared to those of control Kimchi. However, the addition of deodorizer reduced sulfide classes such as methyl allyl sulfide, dimethyl disulfide, allyl sulfide, methyl propyl disulfide up to 50%.
Recently, the importance of pre-shipment quality inspection has been emphasized due to the increase of STB supply. In this paper, we propose a method to support automation of quality inspection through simultaneous multi-channel input of STB video signal. The proposed method extracts a fingerprint using the center scan line of the image after stable video shot boundary detection using CeLDP combining color information and LDP code and performs synchronization between input video channels. The proposed method shows stronger shot boundary detection performance than the conventional shot detection method. Through the experiments applied to the real environment, it is possible to secure reliability and real-time quality check for synchronization between multi-channel inputs required for STB quality inspection. Also, based on the proposed method, we intend to study a large-scale quality inspection method in the future and propose a more effective quality inspection system.
As a part of the KIAPS (Korea Institute of Atmospheric Prediction Systems) Package for Observation Processing (KPOP), we have developed the modules for Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) pre-processing and its bias correction. The KPOP system calculates the airmass bias correction coefficients via the method of multiple linear regression in which the scan-corrected innovation and the thicknesses of 850~300, 200~50, 50~5, and 10~1 hPa are respectively used for dependent and independent variables. Among the four airmass predictors, the multicollinearity has been shown by the Variance Inflation Factor (VIF) that quantifies the severity of multicollinearity in a least square regression. To resolve the multicollinearity, we adopted simple linear regression and Principal Component Regression (PCR) to calculate the airmass bias correction coefficients and compared the results with those from the multiple linear regression. The analysis shows that the order of performances is multiple linear, principal component, and simple linear regressions. For bias correction for the AMSU-A channel 4 which is the most sensitive to the lower troposphere, the multiple linear regression with all four airmass predictors is superior to the simple linear regression with one airmass predictor of 850~300 hPa. The results of PCR with 95% accumulated variances accounted for eigenvalues showed the similar results of the multiple linear regression.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.1
no.1
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pp.23-26
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2014
The aim of this report is to evaluate accuracy using3D surgical simulationand digitally printedwafer in orthognathic surgery. 22-year-old female was diagnosed with mandibular prognathism and apertognathia based on 3D diagnosis using CT. Digital dentition images were taken by laser scanning from dental cast, and each STL images were integrated into one virtual skull using simulation software. Digitalized intermediate wafer was manufactured using CAD/CAM software and 3D printer, and used to move maxillary segment in real patient. Constructed virtual skull from 1 month postoperative CT scan was superimposedinto simulated virtual model to reveal accuracy. Almost maxillo-mandibular landmarks were placed in simulated position within 1 mm differences except right coronoid process. Thus 3D diagnosis, surgical simulation, and digitalized wafer could be useful method to orthognathic surgery in terms of accuracy.
Unstandardized medical data collection and management are still being conducted manually, and studies are being conducted to classify CT data using deep learning to solve this problem. However, most studies are developing models based only on the axial plane, which is a basic CT slice. Because CT images depict only human structures unlike general images, reconstructing CT scans alone can provide richer physical features. This study seeks to find ways to achieve higher performance through various methods of converting CT scan to 2D as well as axial planes. The training used 1042 CT scans from five body parts and collected 179 test sets and 448 with external datasets for model evaluation. To develop a deep learning model, we used InceptionResNetV2 pre-trained with ImageNet as a backbone and re-trained the entire layer of the model. As a result of the experiment, the reconstruction data model achieved 99.33% in body part classification, 1.12% higher than the axial model, and the axial model was higher only in brain and neck in contrast classification. In conclusion, it was possible to achieve more accurate performance when learning with data that shows better anatomical features than when trained with axial slice alone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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