Taesuk Oh;Yunseok Jeong;Husam Khalefih;Yonghee Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권6호
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pp.2230-2245
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2023
KANT (KAIST Advanced Nuclear Tachygraphy) is a PWR core simulator recently developed at Korea Advance Institute of Science and Technology, which solves three-dimensional steady-state and transient multigroup neutron diffusion equations under Cartesian geometries alongside the incorporation of thermal-hydraulics feedback effect for multi-physics calculation. It utilizes the standard Nodal Expansion Method (NEM) accelerated with various Coarse Mesh Finite Difference (CMFD) methods for neutronics calculation. For thermal-hydraulics (TH) calculation, a single-phase flow model and a one-dimensional cylindrical fuel rod heat conduction model are employed. The time-dependent neutronics and TH calculations are numerically solved through an implicit Euler scheme, where a detailed coupling strategy is presented in this paper alongside a description of nodal equivalence, macroscopic depletion, and pin power reconstruction. For validation of the steady, transient, and depletion calculation with pin power reconstruction capacity of KANT, solutions for various benchmark problems are presented. The IAEA 3-D PWR and 4-group KOEBERG problems were considered for the steady-state reactor benchmark problem. For transient calculations, LMW (Lagenbuch, Maurer and Werner) LWR and NEACRP 3-D PWR benchmarks were solved, where the latter problem includes thermal-hydraulics feedback. For macroscopic depletion with pin power reconstruction, a small PWR problem modified with KAIST benchmark model was solved. For validation of the multi-physics analysis capability of KANT concerning large-sized PWRs, the BEAVRS Cycle1 benchmark has been considered. It was found that KANT solutions are accurate and consistent compared to other published works.
M채널 NPR(Near-Perfect Reconstruction) pseudo-QMF(Quadrature Mirror Filter) 뱅크의 설계는 일반적으로 SF(Spectral Factorization) 접근 방식을 혼합하여 많이 사용하며, 분리와 합성 필터들은 프로토타입 저역통과 필터(prototype lowpass filter : p-LPF)를 코사인 변조하여 사용한다. 그러나 이 방식은 $2M^{-th}$ 대역 필터 $G(z)=z^{-(N-1)}H(z^{-1})H(z)$의 SF 방식에 의해 p-LPF H(z)을 설계하기 때문에 p-LPF가 선형위상을 갖지 못할 뿐만 아니라 진폭왜곡이 최적화되지도 않았다. 따라서 대부분의 방법들이 재생 진폭왜곡 보다는 중첩상쇄왜곡을 줄이기 위한 p-LPF 설계를 제안하였다. 본 논문에서는 NPR pseudo-QMF 뱅크 구현에 필요한 p-LPF 설계를 위해 폐쇄형전달함수를 갖는 선형위상의 Maxflat(maximally flat) FIR 필터를 이용하는 새로운 방식을 제안하였다. 또한 폐쇄형주파수함수를 이용하여 $2M^{-th}$ 대역 필터 $G(z)=H^2(z)$로 표현되는 2M개 채널들의 전체진폭응답이 단일응답을 갖도록 p-LPF H(z)을 최적화하는 방법이 제안되었다. 실험 결과 시스템 최대진폭 왜곡이 $3.5{\times}10^{-4}\;({\simeq}-70dB)$보다 적고 각 분리 및 합성 필터들의 저지대역 감쇠가 -100dB 이상의 매우 뛰어난 NPR pseudo-QMF 뱅크 설계가 가능함이 증명되었다.
Seul Bi Lee;Youngtaek Hong;Yeon Jin Cho;Dawun Jeong;Jina Lee;Soon Ho Yoon;Seunghyun Lee;Young Hun Choi;Jung-Eun Cheon
Korean Journal of Radiology
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제24권4호
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pp.294-304
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2023
Objective: We aimed to investigate whether image standardization using deep learning-based computed tomography (CT) image conversion would improve the performance of deep learning-based automated hepatic segmentation across various reconstruction methods. Materials and Methods: We collected contrast-enhanced dual-energy CT of the abdomen that was obtained using various reconstruction methods, including filtered back projection, iterative reconstruction, optimum contrast, and monoenergetic images with 40, 60, and 80 keV. A deep learning based image conversion algorithm was developed to standardize the CT images using 142 CT examinations (128 for training and 14 for tuning). A separate set of 43 CT examinations from 42 patients (mean age, 10.1 years) was used as the test data. A commercial software program (MEDIP PRO v2.0.0.0, MEDICALIP Co. Ltd.) based on 2D U-NET was used to create liver segmentation masks with liver volume. The original 80 keV images were used as the ground truth. We used the paired t-test to compare the segmentation performance in the Dice similarity coefficient (DSC) and difference ratio of the liver volume relative to the ground truth volume before and after image standardization. The concordance correlation coefficient (CCC) was used to assess the agreement between the segmented liver volume and ground-truth volume. Results: The original CT images showed variable and poor segmentation performances. The standardized images achieved significantly higher DSCs for liver segmentation than the original images (DSC [original, 5.40%-91.27%] vs. [standardized, 93.16%-96.74%], all P < 0.001). The difference ratio of liver volume also decreased significantly after image conversion (original, 9.84%-91.37% vs. standardized, 1.99%-4.41%). In all protocols, CCCs improved after image conversion (original, -0.006-0.964 vs. standardized, 0.990-0.998). Conclusion: Deep learning-based CT image standardization can improve the performance of automated hepatic segmentation using CT images reconstructed using various methods. Deep learning-based CT image conversion may have the potential to improve the generalizability of the segmentation network.
Background: Along with the advances in technology of three-dimensional (3D) printer, it became a possible to make more precise patient-specific 3D model in the various fields including oral and maxillofacial surgery. When creating 3D models of the mandible and maxilla, it is easier to make a single unit with a fused temporomandibular joint, though this results in poor operability of the model. However, while models created with a separate mandible and maxilla have operability, it can be difficult to fully restore the position of the condylar after simulation. The purpose of this study is to introduce and asses the novel condylar repositioning method in 3D model preoperational simulation. Methods: Our novel condylar repositioning method is simple to apply two irregularities in 3D models. Three oral surgeons measured and evaluated one linear distance and two angles in 3D models. Results: This study included two patients who underwent sagittal split ramus osteotomy (SSRO) and two benign tumor patients who underwent segmental mandibulectomy and immediate reconstruction. For each SSRO case, the mandibular condyles were designed to be convex and the glenoid cavities were designed to be concave. For the benign tumor cases, the margins on the resection side, including the joint portions, were designed to be convex, and the resection margin was designed to be concave. The distance from the mandibular ramus to the tip of the maxillary canine, the angle created by joining the inferior edge of the orbit to the tip of the maxillary canine and the ramus, the angle created by the lines from the base of the mentum to the endpoint of the condyle, and the angle between the most lateral point of the condyle and the most medial point of the condyle were measured before and after simulations. Near-complete matches were observed for all items measured before and after model simulations of surgery in all jaw deformity and reconstruction cases. Conclusions: We demonstrated that 3D models manufactured using our method can be applied to simulations and fully restore the position of the condyle without the need for special devices.
The main principle of radiation therapy is to deliver optimum dose to tumor to increase tumor cure probability while minimizing dose to critical normal structure to reduce complications. RTP system is required for proper dose plan in radiation therapy treatment. The main goal of this research is to develop dose model for photon, electron, and brachytherapy, and to display dose distribution on patient images with optimum process. The main items developed in this research includes: (l) user requirements and quality control; analysis of user requirement in RTP, networking between RTP and relevant equipment, quality control using phantom for clinical application (2) dose model in RTP; photon, electron, brachytherapy, modifying dose model (3) image processing and 3D visualization; 2D image processing, auto contouring, image reconstruction, 3D visualization (4) object modeling and graphic user interface; development of total software structure, step-by-step planning procedure, window design and user-interface. Our final product show strong capability for routine and advance RTP planning.
The 3D industry is drawing attention for its applications in various markets, including architecture, media, VR/AR, metaverse, imperial broadcast, and etc.. The current feature of the architecture we are introducing is to make 3D models more easily created and modified than conventional ones. Existing methods for generating 3D models mainly obtain values using specialized equipment such as RGB-D cameras and Lidar cameras, through which 3D models are constructed and used. This requires the purchase of equipment and allows the generated 3D model to be verified by the computer. However, our framework allows users to collect data in an easier and cheaper manner using cell phone cameras instead of specialized equipment, and uses 2D data to proceed with 3D modeling on the server and output it to cell phone application screens. This gives users a more accessible environment. In addition, in the 3D modeling process, object classification is attempted through deep learning without user intervention, and mesh and texture suitable for the object can be applied to obtain a lively 3D model. It also allows users to modify mesh and texture through requests, allowing them to obtain sophisticated 3D models.
목적 : 유방자기공명영상에서 3 차원 최대 강도 투사 (3D MIP) 재건 영상의 유용성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 유방암으로 진단받고 유방자기공명영상을 시행한 27명의 환자의 54개의 유방을 대상으로 하였다. GE Signa Excite Twin speed (GE medical system, Wisconsin, USA) 1.5 T 기기를 이용하여 기본 영상으로 축면 T2 강조 T1 강조 영상과 시상면 T1 강조 지방 억제 영상, 역동적 조영 증강 영상과 감산 영상을 얻었다. 이후 초기 역동적 조영증강 영상의 감산영상으로 워크스테이견 (GE Medical system)을 이용하여 3D MIP 영상을 얻었다. 3D MIP 영상과 기본 유방자기공명영상에서 발견된 병변을 ACR BI-$RADS^{(R)}$ MRI lexicon에 따라 분석하였다. 각각의 영상에서 발견된 병변의 소견들을 비교하고 3D MIP에서 기본자기공명영상에서 보다 추가적인 정보를 얻을 수 있는지 알아보았다. 결과 : 종괴의 경우 기본 유방자기공명영상에서 보이는 56개 중 43개가 3D MIP 영상에서 발견되었다 (76.8%). 비종괴성 조영 증강의 경우 20개 중 17개가 발견되었다 (85%). 169개의 초점성 조영증강 병변이 3D MIP 영상에서, 109개가 기본 유방자기공명영상에서 확인되었다. 3D MIP 영상에서 60.9%의 category 3병변이 발견되었고(14/23), 68.87%의 category 4 병변 (11/16), 100%의 category 5병변 (28/28)이 발견되었다. 3D MIP 영상에서 분석된 조영증강 병변들의 category가 기본 유방 자기공명 영상의 결과들과 통계적으로 일치하였다(p-value < 0.0001). 기본 유방 자기공명 영상에서 초점으로 분석된 2개의 병변들이 3D MIP 영상에서는 다초점성의 악성 병변으로 발견되었고, 1개의 추가적 병변이 3D MIP 영상에서만 발견되었다. 결론 : 3D MIP 영상은 한계점들을 갖고 있으나, 기본 유방자기공명영상의 분석에 있어 추가적으로 이용 시 유용하다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권4호
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pp.275-279
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2015
There are several methods to record three dimensional (3D) information of objects such as lens array based integral imaging, synthetic aperture integral imaging (SAII), computer synthesized integral imaging (CSII), axially distributed image sensing (ADS), and axially distributed stereo image sensing (ADSS). ADSS method is capable of recording partially occluded 3D objects and reconstructing high-resolution slice plane images. In this paper, we present a computational method for depth extraction of partially occluded 3D objects using ADSS. In the proposed method, the high resolution elemental stereo image pairs are recorded by simply moving the stereo camera along the optical axis and the recorded elemental image pairs are used to reconstruct 3D slice images using the computational reconstruction algorithm. To extract depth information of partially occluded 3D object, we utilize the edge enhancement and simple block matching algorithm between two reconstructed slice image pair. To demonstrate the proposed method, we carry out the preliminary experiments and the results are presented.
One of the important things in the full mouth reconstruction is the determination of therapeutic position. Centric jaw relation is used as a therapeutic position for the full mouth reconstruction. There are several techniques associated with recording this position. Five clinically acceptable techniques are as follows: 1) Swallowing or free closure, 2) Chin point guidance, 3) Bimanual method 4) Myo-monitor technique, 5) Anterior deprogrammer. Centric relation obtained utilizing the anterior acrylic resin platform in this case. Another important thing in full mouth reconstruction is provisional restoration. Provisional restorations are an excellent diagnostic instrument, especially in full remain esthetics, phonetics, function, parafunction, and dysfunction after evaluation and acceptance through clinical trial with the provisional restorations should be accurately transferred to the final restorations to ensure the same clinical success. Especially, anterior guidance should be accurately transferred to the final restorations. An accurate anterior guidance is critical for optimal esthetics, phonetics, comfort, function, stress minimization, and longevity of teeth and restorations. To record optimum anterior guidance, customized anterior guide table is used in this case. Considering previously mentioned points, we did successive treatment. And it resulted in a better situation esthetically and functionally. Followings are what we cared in treating a patient in this case. 1) Accurate centric relation recording 2) Accurate transference of anterior guidance to the final restorations.
본 논문에서는 비디오에서 비보정 3차원 좌표의 복원과 카메라의 움직임 추정을 통하여 가상 객체를 비디오에 자연스럽게 합성하는 방법을 제안한다. 비디오의 장면에 부합되도록 가상 객체를 삽입하기 위해서는 장면의 상대적인 구조를 얻어야 하고 비디오 프레임의 흐름에 따른 카메라 움직임의 변화도 추정해야 한다. 먼저 특장점을 추적하고 비보정 절차를 수행하여 카메라 파라메터와 3차원 구조를 복원한다. 각 프레임에서 카메라 파라메터들을 고정시켜 촬영하고 이들 카메라 파라메터는 일정 프레임 동안 불변으로 가정하였다. 제안된 방법으로 세 프레임 이상에서 작은 수의 특징점 만으로도 올바른 3차원 구조를 얻을 수 있었다. 가상객체의 삽입 위치는 초기 프레임에서 특정 면의 모서리점의 대응점을 지정하여 결정한다. 가상 객체의 투사 영역을 계산하고 이 영역에 이음새가 없도록 텍스처를 혼합하여 가상객체와 비디오의 부자연스러운 합성 문제를 해결하였다. 제안 방법은 비보정 절차를 선형으로만 구현하여 기존의 방법에 비해서 안정성과 수행속도의 면에서 우수하다. 실제 비디오 스트림에 대한 다양한 실험을 수행한 결과 여러 증강현실 응용 시스템에 유용하게 사용될 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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