$AlFe_2B_2$ produced by using a conventional arc melter has a ferromagnetic material with a Curie temperature ($T_C$) of around 300 K, but the arc-melt generates paramagnetic $Al_{13}Fe_4$ impurities during the synthesis of $AlFe_2B_2$. Impurities are brought to cause a decrease in magnetocaloric effects (MCEs). To investigate the effects of $Al_{13}Fe_4$ impurities on MCEs, we prepared and compared ascast and acid-treated samples, where the acid treatment was performed to remove the $Al_{13}Fe_4$ impurities. For the structural analysis, powder X-ray diffraction was carried out, and the measured data were subjected to a Rietveld refinement. The presence of $Al_{13}Fe_4$ impurities in the as-cast sample was observed in the phase analysis measurements. Magnetic properties were investigated by using Superconducting Quantum Interference Device (SQUID) measurements for the as-cast and the acid-treated $AlFe_2B_2$ samples. From isothermal magnetization measurements, Arrott plots were obtained showing that the transition of $AlFe_2B_2$ has a second-order magnetic phase transition (SOMT). The $T_C$ and the saturation magnetization increased for the acid-treated sample due to removal of the paramagnetic impurities. As a consequence, the magnetic entropy change ($-{\Delta}S$) increased in the pure $AlFe_2B_2$ samples, but the full width at half maximum in the plot of $-{\Delta}S$ vs. T decreased due to the absence of impurities.
Medical imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and Ultrasound (US) produce a large amount of digital medical images. Hence, compression of digital images becomes essential and is very much desired in medical applications to solve both storage and transmission problems. But at the same time, an efficient image compression scheme that reduces the size of medical images without sacrificing diagnostic information is required. This paper proposes a novel threshold-based medical image compression algorithm to reduce the size of the medical image without degradation in the diagnostic information. This algorithm discusses a novel type of thresholding to maximize Compression Ratio (CR) without sacrificing diagnostic information. The compression algorithm is designed to get image with high optimum compression efficiency and also with high fidelity, especially for Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) greater than or equal to 36 dB. This value of PSNR is chosen because it has been suggested by previous researchers that medical images, if have PSNR from 30 dB to 50 dB, will retain diagnostic information. The compression algorithm utilizes one-level wavelet decomposition with threshold-based coefficient selection.
Medical image compression using the wavelet transform has been tried. Due to the flexibility in representing nonstationary image signal in both time and frequency domains and its ability to adapt human visual characteristics, wavelet transform has unique advantage in images compression. In the proposed wavelet compression original image is decomposed into multi-scale bands. Different scale factors are employed in the quantization of wavelet decomposed images in different bands. For the lowest band, a predictor is designed and error signal is entropy coded. For high scale bands, runlength coding for toro run is used with Huffman coding. From simulation with magnetic resonance images($256\times256$ size, 256 graylevels) the proposed algorithm is superior to the JPEG by more than 2.5 dB in near lossless compression (CR = 8 - 10).
This study reports one approach for the classification of magnetic storms into recurrent patterns. A storm event is defined as a local minimum of Dst index. The analysis of Dst index for the period of year 1957 through year 2000 has demonstrated that a large portion of the storm events can be classified into a set of recurrent patterns. In our approach, the classification is performed by seeking a categorization that minimizes thermodynamic free energy which is defined as the sum of classification errors and entropy. The error is calculated as the squared sum of the value differences between events. The classification depends on the noise parameter T that represents the strength of the intrinsic error in the observation and classification process. The classification results would be applicable in space weather forecasting.
The temperature dependence of the partition coefficients of a neuropeptide, substance P (SP), in isotropic acidic bicelles was investigated by using a pulsed field gradient nuclear magnetic resonance diffusion technique. The addition of negatively charged dimyristoylphosphatidylserine to the neutral bicelle changed the SP partitioning a little, which implies that the hydrophobic interaction between the hydrophobic residues of SP and the acyl chains of lipid molecules is the major interaction while the electrostatic interaction is minor in SP binding in a lipid membrane. From the temperature dependence of the partition coefficients, thermodynamic functions were calculated. The partitioning of SP into the acidic bicelles is enthalpy-driven, as it is for small unilamellar vesicles and dodecylphosphocholine micelles, while peptide partitioning into a large unilamellar vesicle is entropy-driven. This may mean that the size of lipid membranes is a more important factor for peptide binding than the surface curvature and surface charge density.
In this study, a PDMS-based low-elasticity magnetorheological elastomer (MRE) was fabricated and the Taguchi method was used to identify the factors affecting the elastic modulus. The mixing entropy was calculated using optical microscopy to confirm particle dispersion, which was referenced in the process establishment. In the MRE process, four parameters, namely the curing agent, particle type, particle fraction, and applied magnetic field, were divided into three levels. The elastic modulus of the specimen was compared at the off-state and at 0.2 T using compression tests, and the obtained signal to noise ratio indicated that the softness and change in the elastic modulus of the MRE was mainly affected by the curing agent and the particle fraction.
This paper presents a new approach to investigate spatial correlation between independent components of brain alpha activity in functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalography (EEG). To avoid potential problems of simultaneous fMRI and EEG acquisitions in imaging pure alpha activity, data from each modality were acquired separately under a 'three conditions' setup where one of the conditions involved closing eyes and relaxing, thus making it conducive to generation of alpha activity. The other two conditions -- eyes open in a lighted room or engaged in a mental arithmetic task, were designed to attenuate alpha activity. Using a Mixture Density Independent Component Analysis (MD-ICA) that incorporates flexible non-linearity functions into the conventional ICA framework, we could identify the spatiotemporal components of fMRI activations and EEG activities associated with the alpha rhythm. Then, the sources of the individual EEG alpha activity component were localized by a Maximum Entropy (ME) method that is specially designed to find the most probable dipole distribution minimizing the localization error in sense of LMSE. The resulting active dipoles were spatially transformed to 3D MRls of the subject and compared to fMRI alpha activity maps. A good spatial correlation was found in the spatial distribution of alpha sources derived independently from fMRI and EEG, suggesting the proposed method can localize the cortical areas responsible for generating alpha activity successfully in either fMRI or EEG. Finally a functional connectivity analysis was applied to show that alpha activity sources of both modalities were also functionally connected to each other, implying that they are involved in performing a common function: 'the generation of alpha rhythms'.
수용액내에서 gadolinium-벤조산 착물형성 반응의 열역학적 함수값들을 이온상수 0.1M $NaClO_4$, $25^{\circ}C$ 조건하에서 구하였다. gadolinium-벤조산 착물의 안정도는 여분의 엔트로피 효과에 기인하는 것으로 판단되며, 벤조산 리간드의 경우 한 자리 리간드에 비해 높은 안정도 상수값을 나타내었다. 이러한 높은 안정도는 리간드내의 벤젠고리의 공액효과로 예측되었다. 합성된 Ga$(ben)_3$의 고체 IR스펙트럼 결과, 벤조산 리간드가 두 자리 리간드로 작용하여 킬레이트를 형성하였으며, 80${\sim}$300K 온도 범위에서의 자화율 데이터는 Curie-Weiss 법칙에 잘 적용됨을 알 수 있었다.
Madusanka, Nuwan;Choi, Yu Yong;Choi, Kyu Yeong;Lee, Kun Ho;Choi, Heung-Kook
한국멀티미디어학회논문지
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제20권2호
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pp.205-215
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2017
The brain magnetic resonance images (MRI) is an important imaging biomarker in Alzheimer's disease (AD) as the cerebral atrophy has been shown to strongly associate with cognitive symptoms. The decrease of volume estimates in different structures of the medial temporal lobe related to memory correlates with the decline of cognitive functions in neurodegenerative diseases. During the past decades several methods have been developed for quantifying the disease related atrophy of hippocampus from MRI. Special effort has been dedicated to separate AD and mild cognitive impairment (MCI) related modifications from normal aging for the purpose of early detection and prediction. We trained a multi-class support vector machine (SVM) with probabilistic outputs on a sample (n = 58) of 20 normal controls (NC), 19 individuals with MCI, and 19 individuals with AD. The model was then applied to the cross-validation of same data set which no labels were known and the predictions. This study presents data on the association between MRI quantitative parameters of hippocampus and its quantitative structural changes examination use on the classification of the diseases.
고온에서 만들어진 인조흑연을 음극 재료로 사용하여, 전기화학적으로 완전 충전된 상태에서 형성된 리튬이 층간 삽입된 인조흑연 화합물에 대하여 XRD와 DSC 분석 및 $^7Li-NMR$를 사용하여 특성화하였다. X-선 회절 결과로부터, 음극에 리튬이 충전된 상태의 인조 흑연 층간화합물의 경우, 1 stage가 주요한 회절선으로 강하게 나타났음 알 수 있었다. 리튬의 기저 평면 사이에 열적 안정성과 관련하여, 발열반응과 흡열반응의 변화량으로부터 리튬의 흑연 층간에서의 발산과 상관관계가 있음을 알 수 있다. $^7Li-NMR$ 스펙트럼 결과로부터, 방향족성의 증가와 삽입된 리튬의 거동으로부터 흡수선의 이동과 흡수밴드의 변이가 수반됨을 나타내었다. 이들 결과로부터, 리튬이 흑연층에 이상적으로 채워짐에 따라 높은 파장 쪽에서 이동이 나타남을 알 수 있다. 이러한 현상은 채워지지 않은 전자껍질에 전하이동밀도의 증가때문으로 여겨진다. 또한 리튬이 탄소층 사이에 채워짐과 관련하여 채워진 리튬의 무질서한 전자 스핀 방향과 불균일한 자기차수로 인하여 흡수밴드가 좁아진 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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