• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제28권6호
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• pp.520-530
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• 2006

Undifferentiated mesencymal stem cells(UMSCs) have been thought to be multipotent cells that can replicate as undifferentiated cells and that have the potential to differentiate into lineages of mesenchymal tissue including the bone, cartilage, fat, tendon, muscle, and marrow stroma. It can be used to sinus lifting, Guided bone regeneration, other bone graft in dental part. The purpose of this study is to evaluate the effect of mesencymal stem cells on sinus augmentation with autogenous bone, fibrin glue mixture in a rabbit model. 8 New Zealand white rabbits were divided randomly into 4 groups based on their time of sacrifice(1, 2, 4 and 8 weeks). First, undifferentiated mesenchymal stem cells were isolated from iliac crest marrow of rabbits and expanded in vitro. cell culture was performed in accordance with the technique described by Tsutsumi et al. In the present study, The animals were sacrificed at 1, 2, 4 and 8 weeks after transplantation, and the bone formation ability of each sides was evaluated clinically, radiologically, histologically and histomorphologically. According to the histological observations, Stem cell group showed integrated graft bone with host bone from sinus wall. At 2 and 4weeks, It showed active newly formed bone and neovascularization. At 8 weeks, lamella bone was observed in sinus graft material area. Radiologically, autobone with stem cell showed more radiopaque than autobone without stemcell. there were significant differences in bone volume between 2 and 4 weeks (p<0.05). In summary, the autobone with stem cells had well-formed, newly formed bone and neovasculization, compared with the autobone without stem cells (esp. 2 weeks and 4 weeks) The findings of this experimental study indicate that the use of a mixture of mesenchymal stem cell yielded good results in osteogenesis and bone volume comparable with that achieved by autogenous bone. Therefore, this application of this promising new sinus floor elevation method for implants with tissue engineering technology deserves further study.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.63-70
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• 2022

2D 객체 감지 시스템은 최근 몇 년 동안 심층 신경망과 대규모 이미지 데이터세트의 사용으로 크게 개선되었지만, 아직도 범주 내에서 데이터 부족, 다양한 외관 및 객체 형상 때문에 자율 탐색 등과 같은 로봇 공학과 관련된 응용에서 2D 물체 감지 시스템은 적절하지 않다. 최근에 소개되고 있는 구글 Objectron 또한 증강 현실 세션 데이터를 사용하는 새로운 데이터 파이프라인이라는 점에서 도약이라 할 수 있지만, 3D 공간에서 2D 객체 이해라는 측면에서 마찬가지로 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 더 성숙한 2D 물체 감지 방법을 Objectron에 도입하는 3D 물체 감지 시스템을 나타낸다. 대부분의 객체 감지 방법은 경계 상자를 사용하여 객체 모양과 위치를 인코딩한다. 본 작업에서는 가우스 분포를 사용하여 객체 영역의 확률적 표현을 탐색하는데, 일종의 확률적 IoU라 할 수 있는 Hellinger 거리를 기반으로 하는 가우스 분포에 대한 유사성 측도를 제시한다. 이러한 2D 표현은 모든 객체 감지기에 원활하게 통합할 수 있으며, 실험 결과 데이터 집합에서 주석이 달린 분할 영역에 더 가까워서 Objectron의 단점이라 할 수 있는 3D 감지 정확도를 높일 수 있다.