Background: Ondansetron is both a central and peripheral serotonin (5HT) receptor antagonist and droperidol is a dopaminergic blocking drug which acts centrally at the chemoreceptor trigger zone. We assessed the efficacy and adverse effects of ondansetron, droperidol or both, in the prevention of postoperative emesis during postoperative intravenous patient-controlled analgesia (PCA) using butorphanol and ketorolac medication. Methods: We studied 60 women, aged 25-60 yrs, who underwent total abdominal hysterectomy (TAH), under general anesthesia using $N_2O-O_2$-enflurane. A bolus dose of 1 mg of butorphanol and 4 mg of ondansetron were given to patients and thereafter, PCA was started using 10 mg of butorphanol and 240 mg of ketorolac mixed into the 5% D/W solution (total volume; 100 ml, 1 ml of bolus dose, and 10 min of lockout interval). We also added ondansetron 4 mg (Group O, n = 20), ondansetron 4 mg and droperidol 2.5 mg (Group OD, n = 20), or droperidol 2.5 mg (Group D, n = 20) to the PCA drug. The severity of pain, nausea, vomiting, sedation and other side effects were assessed at 0, 1, 2, 6, 12, 24, 36 and 48 hr after awakening. Results: There was no difference in the incidence of nausea and vomiting between the three group [Group O: 4 (20%) and 3 (15%), respectively; Group OD: 1 (5%) and 1 (5%), respectively; Group D: 3 (15%) and 3 (15%), respectively]. Group O showed a lower sedation score than the other groups (P < 0.05). The pain score and other side effects did not show any difference between the groups. Conclusions: The combination of ondansetron and droperidol showed no clinical benefit compared with ondansetron or droperidol alone for prevention of postoperative nausea and vomiting during postoperative PCA using butorphanol and ketorolac.
The antigenic potential of CFA-001, cefazolin, a cephalosporin derivative produced by an enzy-matic semisynthesis, was determined in Hartley guinea pigs. A battery of tests employed consisted of active systemic anaphylaxis (ASA), passive cutaneous anaphylaxis (PCA), and indirect hemagglutination test (IHA). The results were as follows: 1) In ASA, no signs attributable to anaphylaxis was observed in guinea pigs sensitized with CFA-001, whereas OVA-sensitized animals induced severe anaphylactic symptoms; 2) guinea pigs did not produce antibodies against CFA-001 when sensitized with or without Freund's complete adjuvant (FCA) in homologous PCA tests. Meanwhile, antibodies against ovalbumin (OVA) were clearly detected; 3) No CFA-001-specific hemagglutination was observed in the IHA using sera obtained from CFA-001- sensitized guinea pigs. These results suggest that CFA-001 has no antigenicity potential in guinea pigs.
Park, Soon-Ho;Kim, Jae-Woo;Yun, Sung-Ho;Leem, Sun-Hee;Kahng, Hyung-Yeel;Kim, Seung-Il
Journal of Microbiology
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제44권6호
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pp.632-640
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2006
In this study, the biodegradative activities of monocyclic aromatic compounds were determined from the multi-drug resistant (MDR) Acinetobacter baumannii, which were studied in the form of clinical isolates from a hospital in Korea. These bacteria were capable of biodegrading monocyclic aromatic compounds, such as benzoate and p-hydroxybenzoate. In order to determine which pathways are available for biodegradation in these stains, we conducted proteome analyses of benzoate, and p-hydroxybenzoate-cultured A. baumannii DU202, using 2-DE/MS analysis. As genome DB of A. baumannii was not yet available, MS/MS analysis or de novo sequencing methods were employed in the identification of induced proteins. Benzoate branch enzymes [catechol 1,2-dioxygenase (CatA) and benzoate dioxygenase $\alpha$ subunit (BenA)] of the $\beta$-ketoadipate pathway were identified under benzoate culture condition and p-hydroxybenzoate branch enzymes [protocatechuate 3,4-dioxygenas $\alpha$ subunit (PcaG) and 3-carboxy-cis,cis-muconate cycloisomerase (PcaR)] of the $\beta$-ketoadipate pathway were identified under p-hydroxybenzoate culture condition, respectively, thereby suggesting that strain DU202 utilized the $\beta$-ketoadipate pathway for the biodegradation of monocyclic aromatic compounds. The sequence analysis of two purified dioxygenases (CatA and PcaGH) indicated that CatA is closely associated with the CatA of Acinetobacter radiresistance, but PcaGH is only moderately associated with the PcaGH of Acinetobacter sp. ADPI. Interestingly, the fused form of PcaD and PcaC, carboxymuconolactone decarboxylase (PcaCD), was detected on benzoate-cultured A. baumannii DU202. These results indicate that A. baumannii DU202 exploits a different $\beta$-ketoadipate pathway from other Acinetobacter species.
3점 굽힘 하중을 받는 단일 PET 및 평판형 압전 복합재료 작동기(PCA)의 파괴거동을 음향방출(AE) 법을 이용하여 살펴보았다. 단일 PET의 경우 최대 굽힘하중에서 발생한 AE신호는 고진폭 및 긴 유지시간을 갖는 특징을 보였으며 FFT에 의한 지배 주파수 대역을 확인한 결과 $100{\sim}230kHz$의 비교적 저주파수 대역이었다. PCA의 경우, stage 1에서 발생한 80dB이상의 고진폭 및 $170{\sim}223kHz$의 저 지배 주파수 대역을 갖는 신호는 PZT층에서의 취성파괴 및 PZT층과 인근 섬유층 사이의 층간분리에 의한 것으로 추정되었다. 상기의 AE거동 해석결과와 광학현미경 및 주사전자현미경에 의한 손상관찰에 근거하여 비대칭으로 적층된 PCA의 파괴거동과 관련한 AE특성을 규명하였다.
The paper proposes a novel framework for 3D face verification using dimensionality reduction based on highly distinctive local features in the presence of illumination and expression variations. The histograms of efficient local descriptors are used to represent distinctively the facial images. For this purpose, different local descriptors are evaluated, Local Binary Patterns (LBP), Three-Patch Local Binary Patterns (TPLBP), Four-Patch Local Binary Patterns (FPLBP), Binarized Statistical Image Features (BSIF) and Local Phase Quantization (LPQ). Furthermore, experiments on the combinations of the four local descriptors at feature level using simply histograms concatenation are provided. The performance of the proposed approach is evaluated with different dimensionality reduction algorithms: Principal Component Analysis (PCA), Orthogonal Locality Preserving Projection (OLPP) and the combined PCA+EFM (Enhanced Fisher linear discriminate Model). Finally, multi-class Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to carry out the verification between imposters and customers. The proposed method has been tested on CASIA-3D face database and the experimental results show that our method achieves a high verification performance.
Purpose: The aim of this study was to provide sex-matched three-dimensional (3D) statistical shape models of the mandible, which would provide cephalometric parameters for 3D treatment planning and cephalometric measurements in orthognathic surgery. Materials and Methods: The subjects used to create the 3D shape models of the mandible included 23 males and 23 females. The mandibles were segmented semi-automatically from 3D facial CT images. Each individual mandible shape was reconstructed as a 3D surface model, which was parameterized to establish correspondence between different individual surfaces. The principal component analysis (PCA) applied to all mandible shapes produced a mean model and characteristic models of variation. The cephalometric parameters were measured directly from the mean models to evaluate the 3D shape models. The means of the measured parameters were compared with those from other conventional studies. The male and female 3D statistical mean models were developed from 23 individual mandibles, respectively. Results: The male and female characteristic shapes of variation produced by PCA showed a large variability included in the individual mandibles. The cephalometric measurements from the developed models were very close to those from some conventional studies. Conclusion: We described the construction of 3D mandibular shape models and presented the application of the 3D mandibular template in cephalometric measurements. Optimal reference models determined from variations produced by PCA could be used for craniofacial patients with various types of skeletal shape.
본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상에서 방향이 틀어지는 경우에도 인식을 가능하게 하기위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 영상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 제작에 사용 할 수 있다.
For the implementation of 3D Sound Localization system, the binaural filtering by HRTFs is generally employed. But the HRTF filter is of high order and its coefficients for all directions have to be stored, which imposes a rather large memory requirement. To cope with this, research works have centered on obtaining low dimensional HRTF representations without significant loss of information and synthesizing the original HRTF efficiently, by means of feature extraction methods for multivariate dat including PCA. In these researches, conventional linear PCA was applied to the frequency domain HRTF data and using relatively small number of principal components the original HRTFs could be synthesized in approximation. In this paper we applied neural network based nonlinear PCA model (NLPCA) and the nonlinear PLS repression model (NLPLS) for this low dimensional HRTF modeling and analyze the results in comparison with the PCA. The NLPCA that performs projection of data onto the nonlinear surfaces showed the capability of more efficient HRTF feature extraction than linear PCA and the NLPLS regression model that incorporates the direction information in feature extraction yielded more stable results in synthesizing general HRTFs not included in the model training.
최근 연구에서 모션 인식을 위해 여러 가지 인식 알고리즘을 사용하였다. 예를 들면, HMM, DTW, PCA 등의 기법을 이용하여 권투 모션을 인식하는 방법을 제시했다. 이러한 방법을 이용하기 위해서 연기자로부터 3차원 데이터를 얻기 위해 액티브 마커를 사용하여 손의 위치를 얻는다. 얻은 2차원 위치 정보는 다시 스테레오 기법을 이용하여 3차원 정보로 전환하여 구한다. 본 논문에서는 3차원 모션 데이터를 얻는 방법을 깊이 맵에 대한 알고리즘을 이용하여 구하였다. 그리고 3차원 위치 데이터 정보의 정확성 나타냈으며, 그리고 모션 동작에 대한 인식을 실험을 하였고, 그 실험 결과에 대해서 언급했다.
본 논문에서는 애니메이션을 위해서 얼굴의 특징표현(Action Units)의 조합하는 방법으로 얼굴 모델링을 하기 위한 3D대응점(3D dense correspondence)을 찾는 방법을 제시한다. AUs는 표정, 감정, 발음을 나타내는 얼굴의 특징표현으로 통계적 방법인 PCA (Principle Component Analysis)를 이용하여 만들 수 있다. 이를 위해서는 우선 3D 모델상의 대응점을 찾는 것이 필수이다. 2D에서 얼굴의 주요 특징 점은 다양한 알고리즘을 이용하여 찾을 수 있지만 그것만으로 3D상의 얼굴 모델을 표현하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 3D 얼굴 모델의 대응점을 찾기 위해 원기둥 좌표계 (Cylinderical Coordinates System)을 이용하여 3D 모델을 2D로 투사(Projection)시켜서 만든 2D 이미지간의 워핑(Warping) 을 통한 대응점을 찾아 역으로 3D 모델간의 대응점을 찾는다. 이것은 3D 모델 자체를 변환하는 것보다 적은 연산량으로 계산할 수 있고 본래 형상의 변형이 없다는 장점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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