Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.11
s.176
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pp.182-189
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2005
The human knee joint is the intermediate joint of the lower limb that is the largest and most complex joint in the body. Understanding of joint-articulating surface motion is essential for the joint wear, stability, mobility, degeneration, determination of proper diagnosis and so on. However, many studies analyzed the passive motion of the lower limb because of the skin marker artefact and some studies described medial and lateral condyle of a femur as a simple sphere due to the complexity of geometry. Thus, in this paper, we constructed a three-dimensional geometric model of the human knee from the geometry of its anatomical structures using non-uniform B-spline surface fitting as a study for the kinematic analysis of more realistic human knee model. In addition, we developed and verified 6-DOF contact model of the human knee joint using $C^2$ continuous surface of the inferior region of a femur, considering the relative motion of shank to thigh during locomotion.
Information that is acquired by adhered sensors on a body has been commonly used for the three-dimensional real-time motion capture algorithm. This paper describes realtime motion capture algorithm using computer vision. In a real-time image sequence, human body silhouette is extracted use a background subtraction between background image and the reference image. Then a human standing posture whether forward or backward is estimated by extraction of skin region in the silhoutte. After then, the principal axis is calculated in the torso and the face region is estimated on the principal axis. Feature points, which are essential condition to track the human gesture, are obtained ...
Large soft tissue defects around the knee joint are known to significantly diminish joint function. Severe soft tissue defects on the anterior aspect of the knee joint especially bring on significant joint motion limitation. Although simple split skin grafts can cover the skin defect, the progressing scar contracture of the grafted skin causes joint stiffness. One of the best solutions of large soft tissue defects around the knee joint is covering the defect with a good quality skin flap. Separated flaps with one vascular pedicle are good candidates for covering anterior and posterior aspects of the joint for example. Authors performed 12 cases of combined scapular and latissimus dorsi free flaps from 1984 to 2000. Among them, we experienced 5 cases of knee joint defect covering using the double free flap for coverage of the soft tissue defect with preservation of the knee joint function and satisfactory results. The system of flaps based on the subscapular artery and vein provides a variety of composite free flaps. The possible flaps that can be harvested based on this single vascular pedicle include the scapular and parascapular skin flap, the serratus anterior and latissimus dorsi muscular flap, the lateral scapular bone flap, the latissimus dorsi-rib flap, and the serratus anterior-rib flap. This combined flap is available for multiple tissue defects or complex defects because it can be incorporated with skin, muscle and bone flaps. A main advantage is the independent vascular pedicles of each component, which allow freedom in orientation of each components. Consequently it can be freely applied to any form of three dimensional defects on the upper and lower extremities. The combination of scapular cutaneous flap and latissimus dorsi musculocutaneous flap can be resurfaced for massive cutaneous defects on the extremities. We report the use of the combined scapular and latissimus dorsi free flap in five patients to reconstruct massive defects on the extremities with resultant improved joint function. There was no flap failure and minimal complications and disadvantages. The anatomy of this flap is reviewed and the indication and advantages are discussed. All of the five flaps survived and there was no scar contracture affecting the joint motion.
Kim, Gi-Ryon;Kim, Gwang-Nyeon;Choi, Byeong-Cheol;Jeon, Gye-Rok;Ham, Ki-Young;Suh, Duk-Joon;Jung, Dong-Keun
Journal of Sensor Science and Technology
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v.15
no.2
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pp.106-111
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2006
Pulse sensors generally have characteristics that cause a analytical error by the interference of signals according to tiny motion of body and pressure applied to skin. To resolve this problem, we implemented the sensor that is capable of simultaneously measuring pressure and PPG(photoplethymogram) in a state attached to skin. Pressure and PPG was recorded at the finger and wrist respectively to evaluate the usefulness of the implemented sensor. Then, it was observed that the shape of PPG from sensor changed by pressure pushing down skin. Results of this study suggested that it is possible to monitor a degree of skin pressurization and to guarantee a reliable measurement by simultaneously measuring pressure and PPG using implemented integrated sensor when measuring PPG on the wrist or the finger.
Purpose: The axillary web syndrome (AWS) is a selflimiting cause of morbidity in the early postoperative period after axillary surgery. This article presents a rare complication developed after surgical treatment for axillary osmidrosis. Methods: A 55-year-old male patient underwent surgical excision of skin and glandular tissue for axillary osmidrosis. Three weeks after the surgery, he visited our department due to a visible web of left axillary skin overlying palpable cord extends into the medial ipsilateral arm. There was a taut and tender cord of tissue under the skin and shoulder abduction was limited to less than 90 degrees. He was diagnosed with AWS and treated with conservative management. Results: Four months later, AWS resolved completely without any treatment and patient was free of pain or motion restriction. Conculsion: Axillary web syndrome has been described as frequent complication after axillary lymph node dissection or sentinel node biopsy, but not after surgical treatment of axillary osmidrosis. Surgeons must be aware of the risk of axillary web syndrome after treatment of axillary osmidrosis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1856-1869
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2015
This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.2
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pp.163-172
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2005
When tracking a human face in the moving pictures with complex background under irregular lighting conditions, the detected face can be larger including background or smaller including only a part of the face. Even background can be detected as a face area. To solve these problems, this paper proposes a new face tracking method using a block difference image and a Kalman estimator. The block difference image allows us to detect even a small motion of a human and the face area is selected using the skin color inside the detected motion area. If the pixels with skin color inside the detected motion area, the boundary of the area is represented by a code sequence using the 8-neighbor window and the head area is detected analysing this code. The pixels in the head area is segmented by colors and the region most similar with the skin color is considered as a face area. The detected face area is represented by a rectangle including the area and its four vertices are used as the states of the Kalman estimator to trace the motion of the face area. It is proved by the experiments that the proposed method increases the accuracy of face detection and reduces the fare detection time significantly.
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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.9
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pp.1172-1178
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2018
A system that control computer presentations by using the hand motion recognition and identification is proposed. The system recognizes and identifies various types of motion in hand motion, controlls the presentation without additional control devices. To recognize hand movements, it performs a face and hand region detection. Facial area is detected using Haar classifier and hand region is extracted according to skin color information on HSV color model. The face area is used to determine the beginning and end of hand gestures, the size and direction of motion. It recognizes various hand gestures and uses them to control computer presentations according to the hand motion identification rules that are proposed and set horizontal and vertical axes from the face area. It is confirmed that 97.2% recognition rate is obtained in about 1200 hand motion recognition experiments and the proposed algorithm is valid in presentation control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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