This study was carried out to investigate the in vitro and in vivo moisturizing properties and percutaneous absorption of PEG-impregnated Aloe vera gel. The PEG-i-Aloe gel was obtained from dewatering and impregnation by soaking (DIS) of Aloe vera leaf slice. The moisturizing property of the obtained sample was evaluated by moisture determination using gravimetric method in desiccator under different RH% and by water sorption-desorption test on human skin. The transdermal penetration characteristics of PEG-i-Aloe gel was investigated by Franz diffusion cell in vitro transdermal absorption method. PEG-i-Aloe gel had high moisture retention ability and could significantly lead the enhancing skin hydration status as well as reducing the skin water loss due to the film formation as a skin barrier. The skin penetration rate of PEGi- Aloe gel at steady state was 9.76 ${\mu}g/(h{\cdot}cm^2)$ and the quantity of the transdermal absorption was 144 ${\mu}g/cm^2$ in 9 hr. The penetration mechanism was well fitted with Higuchi model ($R^2$ = 0.974-0.994). The results show that PEG-i-Aloe gel has the significant moisturizing effect and strong penetration of the animal skin. It could be used as the moisturizing additive in cosmetic skin products.
본 연구에서는 유사한 여러 물체들이 인접하여 나타나는 영상열로부터 물체들을 개별적으로 분리할 수 있는 B-spline 적합(fitting) 알고리즘을 제안한다. 기존의 스네이크(snake) 알고리즘들은 초기화의 어려움과 다수의 극점 존재로 인해서 이러한 영상자료에서 물체의 영역을 개별적으로 분리하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이 문제를 극복하고 다양한 형태의 물체가 인접해 있는 유사한 물체들로부터 효과적으로 분할 할 수 있는 유전자(genetic) 알고리즘 기반 B-spline 적합방안을 제안한다. 실제 상황을 고려하여 생성된 영상자료와 실제 치아 CT 영상을 이용한 평가에서 제안된 방법은 서로 인접해 있는 유사한 형태와 자기의 물체들을 개별적으로 정확하게 분할할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘의 결과는 이상적으로 추출된 영역과의 일치성과 false positive 오류 그리고 false negative오류가 계산되어 검증되었다.
Virtual Brain-endoscopy is an effective method to detect lesion in brain. Brain is the most part of the human and is not easy part to operate so that reconstructing in 3D may be very helpful to doctors. In this paper, it is suggested that to increase the reliability, method of matching 3D object with the 2D CT slice. 3D Brain-endoscopy is reconstructed with 35 slices of 2D CT images. There is a plate in 3D brain-endoscopy so as to drag upward or downward to match the relevant 2D CT image. Relevant CT image guides the user to recognize the exact part he or she is investigating. VRML Script is used to make the change in images and PlaneSensor node is used to transmit the y coordinate value with the CT image. The result is test on the PC which has the following spec. 400MHz Clock-speed, 512MB ram, and FireGL 3000 3D accelerator is set up. The VRML file size is 3.83MB. There was no delay in controlling the 3D world and no collision in changing the CT images. This brain-endoscopy can be also put to practical use on medical education through internet.
Magnetic resonance electrical impedance tomography (MREIT) enables us to perform high-resolution conductivity imaging of an electrically conducting object. Injecting low-frequency current through a pair of surface electrodes, we measure an induced magnetic flux density using an MRI scanner and this requires a sophisticated MR phase imaging method. Applying a conductivity image reconstruction algorithm to measured magnetic flux density data subject to multiple injection currents, we can produce multi-slice cross-sectional conductivity images. When there exists a local region of fat, the well-known chemical shift phenomenon produces misalignments of pixels in MR images. This may result in artifacts in magnetic flux density image and consequently in conductivity image. In this paper, we investigate chemical shift artifact correction in MREIT based on the well-known three-point Dixon technique. The major difference is in the fact that we must focus on the phase image in MREIT. Using three Dixon data sets, we explain how to calculate a magnetic flux density image without chemical shift artifact. We test the correction method through imaging experiments of a cheese phantom and postmortem canine head. Experimental results clearly show that the method effectively eliminates artifacts related with the chemical shift phenomenon in a reconstructed conductivity image.
Corticosterone is known to modulate GABAergic synaptic transmission in the hypothalamic paraventricular nucleus. However, the underlying receptor mechanisms are largely unknown. In the anterior hypothalamic area (AHA), the sympathoinhibitory center that project GABAergic neurons onto the PVN, we examined the expression of glucocorticoid receptor (GR) and mineralocorticoid receptor (MR) of GABAergic neurons using intact GAD65-eGFP transgenic mice, and the effects of corticosterone on the burst firing using adrenalectomized transgenic mice. GR or MR immunoreactivity was detected from the subpopulations of GABAergic neurons in the AHA. The AHA GABAergic neurons expressed mRNA of GR (42%), MR (38%) or both (8%). In addition, in brain slices incubated with corticosterone together with RU486 (MR-dominant group), the proportion of neurons showing a burst firing pattern was significantly higher than those in the slices incubated with vehicle, corticosterone, or corticosterone with spironolactone (GR-dominant group; 64 vs. 11~14%, p<0.01 by $x^2$-test). Taken together, the results show that the corticosteroid receptors are expressed on the GABAergic neurons in the AHA, and can mediate the corticosteroid-induced plasticity in the firing pattern of these neurons. This study newly provides the experimental evidence for the direct glucocorticoid modulation of GABAergic neurons in the AHA in the vicinity of the PVN.
이 논문에서는 다상 다운 샘플링 (Polyphase down sampling)에 기반 한 다중 부호화 기법 (multiple description coding)을 H.264 동영상 기술에 적용한 기술을 제시한다. 먼저 입력된 원 매크로블록에 대해서, 움직임 보상된 잔여 매크로블록을 계산한다. 제안하는 기술은 이 잔여 매크로블록을 DCT, 양자화, 엔트로피 부호화 과정을 거쳐 부호화화는 H.264 동영상 부호화 기술에 있어서 DCT 처리 이전에 다상 다운 샘플링을 적용하여 하나의 매크로블록을 4 개의 기술(description)로 나누어 각각을 부호화한다. 복호화에 있어 4 개의 기술이 모두 수신되면, 원래의 영상을 완전히 복호하고, 일부 기술이 수신되지 않으면, 에러 없이 수신된 기술로부터 보간법에 의해 원래의 영상과 유사한 영상을 복호한다. 모의실험은 JVT SVC(Scalable Video Coding) 표준화를 위한 9 개 시험 동영상 전체에 대해 다양한 패킷 손실 형태의 환경에서 수행 되었다. 실험 결과는 제안된 방법이 H.264 기반의 슬라이스 그룹 맵에 기반 한 에러 숨김 방법보다 0.5-5 dB 향상된 성능을 보여주었다.
Objectives: The aim of this study was to compare the push-out bond strength and dentinal tubule penetration of root canal sealers used with coated core materials and conventional gutta-percha. Materials and Methods: A total of 72 single-rooted human mandibular incisors were instrumented with NiTi rotary files with irrigation of 2.5% NaOCl. The smear layer was removed with 17% ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA). Specimens were assigned into four groups according to the obturation system: Group 1, EndoRez (Ultradent Product Inc.); Group 2, Activ GP (Brasseler); Group 3, SmartSeal (DFRP Ltd. Villa Farm); Group 4, AH 26 (Dentsply de Trey)/gutta-percha (GP). For push-out bond strength measurement, two horizontal slices were obtained from each specimen (n = 20). To compare dentinal tubule penetration, remaining 32 roots assigned to 4 groups as above were obturated with 0.1% Rhodamine B labeled sealers. One horizontal slice was obtained from the middle third of each specimen (n = 8) and scanned under confocal laser scanning electron microscope. Tubule penetration area, depth, and percentage were measured. Kruskall-Wallis test was used for statistical analysis. Results: EndoRez showed significantly lower push-out bond strength than the others (p < 0.05). No significant difference was found amongst the groups in terms of percentage of sealer penetration. SmartSeal showed the least penetration than the others (p < 0.05). Conclusions: The bond strength and sealer penetration of resin-and glass ionomer-based sealers used with coated core was not superior to resin-based sealer used with conventional GP. Dentinal tubule penetration has limited effect on bond strength. The use of conventional GP with sealer seems to be sufficient in terms of push-out bond strength.
Purpose: This study aimed to compare the accuracy of 3-dimensional(3D) printed models derived from multidetector computed tomography (MDCT) and cone-beam computed tomography (CBCT) systems with different fields of view (FOVs). Materials and Methods: Five human dry mandibles were used to assess the accuracy of reconstructions of anatomical landmarks, bone defects, and intra-socket dimensions by 3D printers. The measurements were made on dry mandibles using a digital caliper (gold standard). The mandibles then underwent MDCT imaging. In addition, CBCT images were obtained using Cranex 3D and NewTom 3G scanners with 2 different FOVs. The images were transferred to two 3D printers, and the digital light processing (DLP) and fused deposition modeling (FDM) techniques were used to fabricate the 3D models, respectively. The same measurements were also made on the fabricated prototypes. The values measured on the 3D models were compared with the actual values, and the differences were analyzed using the paired t-test. Results: The landmarks measured on prototypes fabricated using the FDM and DLP techniques based on all 4 imaging systems showed differences from the gold standard. No significant differences were noted between the FDM and DLP techniques. Conclusion: The 3D printers were reliable systems for maxillofacial reconstruction. In this study, scanners with smaller voxels had the highest precision, and the DLP printer showed higher accuracy in reconstructing the maxillofacial landmarks. It seemed that 3D reconstructions of the anterior region were overestimated, while the reconstructions of intra-socket dimensions and implant holes were slightly underestimated.
Maria Aparecida Barbosa de Sa;Eduardo Nunes ;Alberto Nogueira da Gama Antunes ;Manoel Brito Junior ;Martinho Campolina Rebello Horta ;Rodrigo Rodrigues Amaral;Stephen Cohen ;Frank Ferreira Silveira
Restorative Dentistry and Endodontics
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제46권4호
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pp.53.1-53.11
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2021
Objectives: This study evaluates the bond strength and marginal adaptation of mineral trioxide aggregate (MTA) Repair HP and Biodentine used as apical plugs; MTA was used as reference material for comparison. Materials and Methods: A total of 30 single-rooted teeth with standardized, artificially created open apices were randomly divided into 3 groups (n = 10 per group), according to the material used to form 6-mm-thick apical plugs: group 1 (MTA Repair HP); group 2 (Biodentine); and group 3 (white MTA). Subsequently, the specimens were transversely sectioned to obtain 2 (cervical and apical) 2.5-mm-thick slices per root. Epoxy resin replicas were observed under a scanning electron microscope to measure the gap size at the material/dentin interface (the largest and smaller gaps were recorded for each replica). The bond strength of the investigated materials to dentin was determined using the push-out test. The variable bond strengths and gap sizes were evaluated independently at the apical and cervical root dentin slices. Data were analyzed using descriptive and analytic statistics. Results: The comparison between the groups regarding the variables' bond strengths and gap sizes showed no statistical difference (p > 0.05) except for a single difference in the smallest gap at the cervical root dentin slice, which was higher in group 3 than in group 1 (p < 0.05). Conclusions: The bond strength and marginal adaptation to root canal walls of MTA HP and Biodentine cement were comparable to white MTA.
Thomas Weikert;Luca Andre Noordtzij;Jens Bremerich;Bram Stieltjes;Victor Parmar;Joshy Cyriac;Gregor Sommer;Alexander Walter Sauter
Korean Journal of Radiology
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제21권7호
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pp.891-899
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2020
Objective: To assess the diagnostic performance of a deep learning-based algorithm for automated detection of acute and chronic rib fractures on whole-body trauma CT. Materials and Methods: We retrospectively identified all whole-body trauma CT scans referred from the emergency department of our hospital from January to December 2018 (n = 511). Scans were categorized as positive (n = 159) or negative (n = 352) for rib fractures according to the clinically approved written CT reports, which served as the index test. The bone kernel series (1.5-mm slice thickness) served as an input for a detection prototype algorithm trained to detect both acute and chronic rib fractures based on a deep convolutional neural network. It had previously been trained on an independent sample from eight other institutions (n = 11455). Results: All CTs except one were successfully processed (510/511). The algorithm achieved a sensitivity of 87.4% and specificity of 91.5% on a per-examination level [per CT scan: rib fracture(s): yes/no]. There were 0.16 false-positives per examination (= 81/510). On a per-finding level, there were 587 true-positive findings (sensitivity: 65.7%) and 307 false-negatives. Furthermore, 97 true rib fractures were detected that were not mentioned in the written CT reports. A major factor associated with correct detection was displacement. Conclusion: We found good performance of a deep learning-based prototype algorithm detecting rib fractures on trauma CT on a per-examination level at a low rate of false-positives per case. A potential area for clinical application is its use as a screening tool to avoid false-negative radiology reports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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