Objective: To investigate the pattern of accuracy change in artificial intelligence-assisted landmark identification (LI) using a convolutional neural network (CNN) algorithm in serial lateral cephalograms (Lat-cephs) of Class III (C-III) patients who underwent two-jaw orthognathic surgery. Methods: A total of 3,188 Lat-cephs of C-III patients were allocated into the training and validation sets (3,004 Lat-cephs of 751 patients) and test set (184 Lat-cephs of 46 patients; subdivided into the genioplasty and non-genioplasty groups, n = 23 per group) for LI. Each C-III patient in the test set had four Lat-cephs: initial (T0), pre-surgery (T1, presence of orthodontic brackets [OBs]), post-surgery (T2, presence of OBs and surgical plates and screws [S-PS]), and debonding (T3, presence of S-PS and fixed retainers [FR]). After mean errors of 20 landmarks between human gold standard and the CNN model were calculated, statistical analysis was performed. Results: The total mean error was 1.17 mm without significant difference among the four time-points (T0, 1.20 mm; T1, 1.14 mm; T2, 1.18 mm; T3, 1.15 mm). In comparison of two time-points ([T0, T1] vs. [T2, T3]), ANS, A point, and B point showed an increase in error (p < 0.01, 0.05, 0.01, respectively), while Mx6D and Md6D showeda decrease in error (all p < 0.01). No difference in errors existed at B point, Pogonion, Menton, Md1C, and Md1R between the genioplasty and non-genioplasty groups. Conclusions: The CNN model can be used for LI in serial Lat-cephs despite the presence of OB, S-PS, FR, genioplasty, and bone remodeling.
A new three dimensional fractal coding is proposed with a perceptually enhanced matching. Since most of medical images (e.g. computed tomoyaphy or magnetic resonance images) have three dimensional characters, searching regions are extended to adjacent slices. For a perceptually enhanced matching, a high frequency boost filter is used for pre-filtering images to be encoded, and a least mean square error matching is applied to the edge enhanced Images rather than the original images. From simulation with magnetic resonance images($255\times255$, 8bits/pixel), reconstructed images by the proposed compression algorithm show much improved subjective image quality with higher peak signnal-to-noise ratio compared to those by existing fractal coding algorithms at compression ratios of about 10.
Although artifacts in tomographic imaging can arise from a number of sources, this case presents an artifact caused by using inadequate acquisition parameters which do not match the collimator with which a camera equipped in Tc-99m ECD brain SPECT. Whenever the collimator in tomographic studies is changed, we should take care to use suitable parameters of acquisition protocol according to the collimator with which a camera is fitted. Other ways to prevent an error of this type is to use a point source.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.23-244
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2022
The Pulpose of this systematic review is aimed to establish the procedure of the injection with saftey and efficiency in the pre-hospital cardiac arrest patient performing the cardiopulmonary resuscitation (CPR), compared with traditional medication administration using Ampoule and medication administration with Prefilled Syringe. Databases were searched for CPR, heart arrest, resuscitation, Pre-filled Syringe, and Ampoule by the electronic data research including Pubmed, EMBASE and Cochran Library of Konyang University Library: 4 articles were selected by three co-authors using EndNote X20 and Covidence (Covidence.org) and were systematically reviewed. The Result of this study, the medication administration using Pre-fillled Syringe improves the safety of patients and Emergency medical workers by reducing the error in administration dose and administering the drug in safe than the medication adminisrtaion using Ampoule, also, contributes to the increment of survival rate of cardiac arrest and severe patients by decreasing the administration time that prevents the delay of medication administration.
When measuring cerebrovascular with 3D rotational angiography, the accuracy was verified by comparing the actual size and measurement size, respectively. It is intended to help select therapeutic materials and instruments during cerebrovascular intervention by comparing the average error rates for measured values in the 3DRA and CTA methods by examining with protocols such as brain CTA, which are always performed in emergency situations. The mean error rate between the groups of measurers was ±3.655% for radiation technologist and ±3.331% for university students, and the mean error rate of the student group was within tolerance (±10%), and the independent sample T-test result t =0.879, p=0.394 (p>0.05) showed no statistically difference between the two. In addition, the average error rate measured by both groups by 3DRA was measured below ±5% within the tolerance error rate (±10%), and most of CTA was measured within the tolerance range (±10%), but showed an average error rate of up to 5.65%, and the independent sample T-test result was statistically more accurate than 3DRA. Both the 3DRA method and the brain CTA method for measuring cerebrovascular size could be accurately measured within tolerance, but it would be better to measure cerebrovascular blood vessels using a more accurate 3DRA method during cerebrovascular intervention.
The conventional medical appraisal which was done in the process of medical lawsuit was requested from the court to the designated hospital and was delivered as a pattern of one question and one answer in each. However, the comprehensiveness of medical appraisal which was pursued, for example, in Korea Medical Dispute Mediation and Arbitration Agency, could be guaranteed in terms of in-depth medical analysis as well as the broader capacity of the causality estimation besides. The comprehensiveness of appraisal would also include how well organized hospital system of medical care is and how well correlated job system among medical staffs, when medical dispute was happened at the hospital. This comprehensiveness will exert a big contribution on making a demonstrative medical care to prevent from the medical dispute and it could achieve the national plan of building the patient safety net which is effective in restoring the worsened quality of contemporary medical service. Therefore, the comprehensiveness of medical appraisal has to be designed to go forward interdisciplinary fused speciality rather than one division of medicine, which is also aiming at the reliable and consistent appraisal with the supreme dignity from one window. In addition to that, the objective and concrete frame of comprehensive appraisal under the computed connection has to be deliberated to make itself possible in collaboration with positive participation of medical community. The comprehensiveness of medical appraisal would serve to expand not only the capacity of speciality but also the ability of influence on a restorative justice, so that it give effect to an increased number of mediation and arbitration rather than medical lawsuit as well as a decreased number of the social cost and social conflict.
본 논문에서는 슬라이닥을 이용하는 새로운 역률보상시스템을 제안한다. 제안하는 역률보상시스템은 슬라이닥의 출력전압을 커패시터에 인가하여 역률을 보상하는 구조이다. 기존의 커패시터 뱅크 방법을 이용하는 역률보상시스템은 선택 가능한 커패시터 용량이 한정되어 있어 부하 상황에 따라 역률 보상 오차가 발생하지만, 제안 시스템은 커패시터 인가 전압을 슬라이닥을 이용하여 세밀하게 변화시킬 수 있어 변화하는 부하를 추종하여 오차 없이 역률을 100%까지 보상할 수 있다. 기존 시스템과 제안 시스템을 비교하여 제시하고, 제안 시스템의 역률 보상 성능이 우수함을 모의실험과 실험을 통해 확인한다. 제안 시스템을 수용가에 설치할 경우 역률 개선을 통한 전기료 감소, 선로손실 감소, 부하 용량 증대 효과가 기대된다. 특히 발전 사업가측에서는 역률 보상 성능의 향상으로 송전 여유 용량 확보와 발전량 절감이 가능하다.
Purpose : The purpose of this study was to supply basic data for the impact on the accuracy of basic CPR according to position and foot-board height of basic CPR provider. Methods : Study design was within - group design. Subjects were 25 EMT-P Students in K city. Interventions was basic CPR performed on a resuscitation manikin placed on a hospital bed, kneeling on the bed adjacent to the manikin. Data was analyzed using descriptive statistics and Friedman test. Results : In case of the basic CPR performed on a resuscitation manikin placed on a hospital bed, ventilation accuracy was the highest in less than 160 cm height, foot-board height : $34.2{\pm}1.48cm$, 91.4% and in 161-165 cm height, foot-board height : $26.0{\pm}2.14cm$, 88.4% and in 171-175 cm height, foot-board height : $23.0{\pm}1.41cm$, 91.3% and in the above 176 cm, kneeling on the bed, 95%. Chest compression accuracy was the highest in less than 160 cm height, foot-board height : $30.2{\pm}1.48cm$, 95.6% and in 161-165 cm height, kneeling on the bed, 97.6% and in 171-175 cm height, kneeling on the bed, 98.5% and in the above 176 cm, kneeling on the bed, 98.7% and foot-board height : $20.5{\pm}1.91cm$, 98.7%. Chest compression error was due to too weak : 2.0-35.4 times. There were ststistically significant differences in 191-195 cm group according to chest compression mean depths($x^2=10.824$, p = .013) and chest compression error (p = .040). Conclusion : In contrast to current guidelines, the position and foot-board height of basic CPR provider are very important to the accuracy of the basic CPR. Furthermore, we recommend that a using real time audiovisual feedaback system significantly improve the quality of chest compression and ventilation during resuscitation.
본 연구에서는 의료영상 저장 및 전송 시스템에 필수적인 무손실 의료영상 압축 기법을 제안하였다. 의료영상은 방사선 영상 중에서 유방영상(mammography)과 자기공명영상을 사용하였으며, 이들 영상을 무손실로 압축하기 위하여 영역성장에 의한 영상분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 원 영상이 에러 영상과 불연속 계수 영상, 그리고 상위 비트 데이터 등 세 가지의 부 영역으로 분할되도록 하였다. 그리고 영역성장 과정 후 생성된 불연속 계수 영상 데이터와 에러 영상을 국제 이진영상압축 표준이며 그레이코드(graycode)화된 영상의 압축에 적합한 JBIG(Joint Bi-level Image expert Group) 알고리듬을 이용하여 압축시켰다. 제안한 알고리듬과 타 연구에서 사용된 기법들을 비교 검토 한 결과 제안한 무손실 압축 기법을 적용하여 얻어지는 압축율은 JBIG, JPEG, LZ 기법에 비해 평균적으로 각각 3.7%, 7.9%, 23.6% 정도 개선됨을 알 수 있었다.
Purpose: It has been proposed that using new prediction methods, such as neural networks based on dental data, could improve age estimation. This study aimed to assess the possibility of exploiting neural networks for estimating age by means of the pulp-to-tooth ratio in canines as a non-destructive, non-expensive, and accurate method. In addition, the predictive performance of neural networks was compared with that of a linear regression model. Materials and Methods: Three hundred subjects whose age ranged from 14 to 60 years and were well distributed among various age groups were included in the study. Two statistical software programs, SPSS 21 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) and R, were used for statistical analyses. Results: The results indicated that the neural network model generally performed better than the regression model for estimation of age with pulp-to-tooth ratio data. The prediction errors of the developed neural network model were acceptable, with a root mean square error (RMSE) of 4.40 years and a mean absolute error (MAE) of 4.12 years for the unseen dataset. The prediction errors of the regression model were higher than those of the neural network, with an RMSE of 10.26 years and a MAE of 8.17 years for the test dataset. Conclusion: The neural network method showed relatively acceptable performance, with an MAE of 4.12 years. The application of neural networks creates new opportunities to obtain more accurate estimations of age in forensic research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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