Microarray information system is a complex system to manage, analyze and interpretate microarray gene expression data. Establishment of well-defined development process is very essential for understanding the complexity and organization of the system. We performed object-oriented analysis using Unified Modeling Language (UML) in specifying, visualizing and documenting microarray information system. The object-oriented analysis consists of three major steps: (i) use case modeling to describe various functionalities from the user's perspective (ii) dynamic modeling to illustrate behavioral aspects of the system (iii) object modeling to represent structural aspects of the system. As a result of our modeling activities we provide the UML diagrams showing various views of the microarray information system. We believe that the object-oriented analysis ensures effective documentations and communication of information system requirements. Another useful feature of object-oriented technique is structural continuity to standard microarray data model MAGE-OM (Microarray Gene Expression Object Model). The proposed modeling e(forts can be applicable for integration of biomedical information system.
Accurate electroencephalography (EEG) forward calculation is of importance for the accurate estimation of neuronal electrical sources. Conventional studies concerning the EEG forward problems have investigated various factors influencing the forward solution accuracy, e.g. tissue conductivity values in head compartments, anisotropic conductivity distribution of a head model, tessellation patterns of boundary element models, the number of elements used for boundary/finite element method (BEM/FEM), and so on. In the present paper, we investigated the influence of modeling errors in the boundary element volume conductor models upon the accuracy of the EEG forward solutions. From our simulation results, we could confirm that accurate construction of boundary element models is one of the key factors in obtaining accurate EEG forward solutions from BEM. Among three boundaries (scalp, outer skull, and inner skull boundary), the solution errors originated from the modeling error in the scalp boundary were most significant. We found that the nonuniform error distribution on the scalp surface is closely related to the electrode configuration and the error distributions on the outer and inner skull boundaries have statistically meaningful similarity to the curvature distributions of the boundary surfaces. Our simulation results also demonstrated that the accumulation of small modeling errors could lead to considerable errors in the EEG source localization. It is expected that our finding can be a useful reference in generating boundary element head models.
In this study, a three-dimensional geometrical parameterized finite element modeling of the lumbar spine is compared with the 3-D reconstruction model from 2-D CT image. feasibility and accuracy of the parameterized modeling method is evaluated compared with conventional 3-D reconstruction method from 2-D CT image.
Various methods have been investigated to increase photon density in soft tissue, an important factor in low-level laser therapy. Previously we developed a compression-controlled low-level laser probe (CCLLP) utilizing mechanical negative compression, and experimentally verified its efficacy. In this study, we used Bezier curves to numerically simulate the skin deformation and photon density variation generated by the CCLLP. In addition, we numerically modeled changes in optical coefficients due to skin deformation using a linearization technique with appropriate parameterization. The simulated results were consistent with both human in vivo and porcine ex vivo experimental results, confirming the efficacy of the CCLLP.
Nguyen, Cuong C.;Ranasinghe, Damith C.;Al-Sarawi, Said F.
Smart Structures and Systems
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제21권3호
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pp.335-347
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2018
The fast-growing number of mobile and wearable applications has driven several innovations in small-scale electret-based energy harvesting due to the compatibility with standard microfabrication processes and the ability to generate electrical energy from ambient vibrations. However, the current modeling methods used to design these small scale transducers or microgenerators are applicable only for constant-speed rotations and small sinusoidal translations, while in practice, large amplitude sinusoidal vibrations can happen. Therefore, in this paper, we formulate an analytical model for electret-based microgenerators under general sinusoidal excitations. The proposed model is validated using finite element modeling combined with numerical simulation approaches presented in the literature. The new model demonstrates a good agreement in estimating both the output voltage and power of the microgenerator. This new model provides useful insights into the microgenerator operating mechanism and design trade-offs, and therefore, can be utilized in the design and performance optimization of these small structures.
The primary purpose of this study was to analyze the motion of the scaphoid, capitate, and lunate during dart-throwing motion by three-dimensional modeling. Five series of CT images of five normal right wrists were acquired from five motion steps from radial extension to ulnar flexion in the dart-throwing motion plane. Segmentation and three-dimensional modeling of bones from CT images was performed using Analyze. Distances among centroids of the scaphoid, capitate and lunate and angles between principal axes of three carpal bones were calculated to analyze the motion by using MATLAB. As the wrist motion changed from radial extension to ulnar flexion, the distance between two adjacent bones decreased. The scaphoid and lunate rotated less than the capitates during dart-throwing motion. This study reports the Three-dimensional in vivo measurement of carpal motion using CT images.
NIRS (Near-infrared Spectroscopy) and DOI (Diffuse Optical Imaging) are relatively new, non-invasive, and non-ionizing methods that measure or image optical properties (Scattering and Absorption Coefficient) and physiological properties (Water Fraction, concentration of Oxy-, Deoxy-Hemoglobin, Cytochrome Oxidase, etc) of biological tissues. In this paper, three different types of NIRS systems, mathematical modeling, and reconstruction algorithms are described. Also, recent applications such as functional brain imaging, optical mammography, NIRS based BMI (Brain-Machine Interface), and small animal study are reviewed.
A new pattern classification algorithm using cepstrum to analyze lung sounds for the classification of pattern with pulmonary and bronchial disorders is proposed. To evaluate the perfomance of the proposed method, the results are compared to the pattern classification with the AR modeling method. In the experiment lung sounds recorded for the training of physician used. As a results, the accuracy of the cepstrum classification is 92.3 % and AR modeling is the 53.8 %, therefore cepstrum modeling method has very high performance than AR and it turned out to be a very efficient algorithm.
Femoral neck anteversion is the angle between the neck and the knee axis projected on a plane perpendicular to the longitudinal axis. Conventional methods that use cross-sectional Computed Tomography(CT) images to estimate femoral anteversion have several problems because of the complex 3D structure of the femur. These are the ambiguity of defining the longitudinal axis, the femoral neck axis and condylar line, and the dependence on patient positioning. Especially the femoral neck axis that is known as a major source of error is hard to determine from a single or multiple 2D transverse images. So we developed a new method for measuring femoral anteversion by 3D modeling method. In this method, femoral head is modeled as a sphere. The center of femoral neck is the mid-point of the 2D reconstructed oblique image in the femoral neck part. Then neck axis is a line connecting foregoing two centers. We model the longitude of femur as a cylinder, and the long axis is defined from the fitted cylinder. The knee axis which is tangent to the back of the femoral condyles is easily determined by table-top method. By the definition of femoral anteversion, the femoral anteversion is easily calculated from this model.
In this paper, our proposed Nonlinear Autoregressive Exogenous (NARX) based on Least Square-Support Vector Regression (LS-SVR) is introduced and tested for producing natural sounds. This nonlinear synthesizer perfectly reproduce voiced sounds, and also conserve the naturalness such as jitter and shimmer, compared to LPC does not keep these naturalness. However, the results of some phonation are quite different from the original sounds. These results are assumed that single-band model can not afford to control and decompose the high frequency components. Therefore multi-band model with wavelet filterbank is adopted for substituting single band model. As a results, multi-band model results in improved stability. Finally, nonlinear speech modeling using NARX based on LS-SVR can successfully reconstruct synthesized sounds nearly similar to original voiced sounds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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