Vi, Vo Thi Tuong;Oh, A-Ran;Lee, Guee-Sang;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Soo-Hyung
Smart Media Journal
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v.9
no.3
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pp.59-70
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2020
This paper presents a fully automatic tool to recognize the liver region from CT images based on a deep learning model, namely Multiple Filter U-net, MFUnet. The advantages of both U-net and Multiple Filters were utilized to construct an autoencoder model, called MFUnet for segmenting the liver region from computed tomograph. The MFUnet architecture includes the autoencoding model which is used for regenerating the liver region, the backbone model for extracting features which is trained on ImageNet, and the predicting model used for liver segmentation. The LiTS dataset and Chaos dataset were used for the evaluation of our research. This result shows that the integration of Multiple Filter to U-net improves the performance of liver segmentation and it opens up many research directions in medical imaging processing field.
Neuromuscular junction consist of presynaptic membrane, synaptic cleft and postsynaptic membrane. In the neuromuscular junction, presynaptic membrane is the motor nerve terminal, have many synaptic vesicle. Postsynaptic membrane is the motor end plate of muscle fiber and the most striking structural features are the deep infolding of the sarcolemma. Between the nerve and muscle cells, there is a synaptic cleft of some 50-100nm. This review shows the ultrastructure and function of neuromuscular junction, summarizes the current knowledge.
This is the first recorded case of Sarcoptes scabiei in a Korean female raccoon confirmed by light and scanning electron microscopies. Grossly the skin on the abdomen head and legs was markedly thickened with alopecia and encrustation. histopathologically skin showed epidermal hyperplasia with spongiotic degeneration and parakeratosis. Ectoparasites were present in superficial and deep epidermal layers. Small numbers of leukocytes predominantly neutrophils were associated with the parasitic infestation. Scanning electron microscopy examination of affected skin scraping demonstrated round to oval parasitic mites measuring approximately 180 -250 x 220 - 350 um in size. The mites possessed four pairs of legs of which the two anterior pairs appeared relatively long with unjointed stalks while the two posterior leg pairs were rudimentary. these morphological features were consistent with Sarcoptes scabiei.
The free muscle-sparing transverse rectus abdominis myocutaneous (MS-TRAM) and deep inferior epigastric perforator (DIEP) flaps involve transferring skin and subcutaneous tissue from the lower abdominal area and have many features that make them well suited for breast reconstruction. The robust blood supply of the free flap reduces the risk of fat necrosis and also enables aggressive shaping of the flap for breast reconstruction to optimize the aesthetic outcome. In addition, the free MS-TRAM flap and DIEP flap require minimal donor-site sacrifice in most cases. With proper patient selection and safe surgical technique, the free MS-TRAM flap and DIEP flap can transfer the lower abdominal skin and subcutaneous tissue to provide an aesthetically pleasing breast reconstruction with minimal donor-site morbidity.
The characteristic features of mylonitic granite in the Unbong-Ayoung area is as follow; (1) Mylonitic granite is a shearing product from porphyritic granite of Namweon Granites. (2) This rock megascopically shows foliated texture, and their modal compositions according to classification of dynamically metamorphosed rock are correspond to blastomylonite. (3) This rock generated by dextral strike slip movement at deep level. (4) The geochronological data of hornblendes from this rock undertaken by $^{40}Ar/^{89}Ar$ method are 191Ma to 195Ma. (5) The geochronological data of this rock suggests that Namweon Granites might be a product of intrusion and crystallization at the late Triassic or the Jurassic.
The MM-22 medical microtron at Korea Cancer Center Hospital is now operational for high energy electron and photon therapy, This microtron is designed to produce 5.3-22.5 MeV electron beams and deliver these to the treatment head through beam transport system with an intensity and stability suitable for cancer treatment. The availability of high quality radiation modalities from the MM-22 shows new possibilities in the treatment of deep seated tumours. Principle of operation, system structures and operating characteristics of the MM-22 are described in this paper.
With globally increasing interests in climate-soil-vegetation system, a new stochastic model of soil water and plant water stress is derived for better understanding of the soil water and plant water stress dynamics and their role in water-controlled ecosystem. The steady-state assumption is used for simplifying the equations. The derived model is simple yet realistic that it can account for the essential features of the system. The model represents the general characteristics of rainfall, soil, and vegetation; i.e. the soil moisture constitutes the decrease form of the steady-state and the plant water stress becomes increasing with the steady state when the rainfall is decreased. With this model, further deep study for the effects of soil water and plant water stress on the system will be accomplished.
Seo, Hong Joo;Ryu, Sang Wan;Lee, Mi Ja;Kim, Dong Hun;Kim, Hyung Ho
Journal of Chest Surgery
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v.49
no.1
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pp.67-69
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2016
Nodular fasciitis is a benign reactive proliferation that usually involves the deep fascia. Although it is relatively common in the adult population, it is often misdiagnosed as sarcoma due to its rapid growth and pathological features. It rarely presents as a chest wall tumor in young patients. Here, we report a case of nodular fasciitis involving the chest wall of an 18-year-old woman and its surgical management. This case underscores the need to consider nodular fasciitis in the differential diagnosis of chest wall tumors in young patients.
Faced with the increasing demand for image recognition on mobile devices, how to run convolutional neural network (CNN) models on mobile devices with limited computing power and limited storage resources encourages people to study efficient model design. In recent years, many effective architectures have been proposed, such as mobilenet_v1, mobilenet_v2 and PeleeNet. However, in the process of feature selection, all these models neglect some information of shallow features, which reduces the capture of shallow feature location and semantics. In this study, we propose an effective framework based on Feature Pyramid Networks to improve the recognition accuracy of deep and shallow images while guaranteeing the recognition speed of PeleeNet structured images. Compared with PeleeNet, the accuracy of structure recognition on CIFA-10 data set increased by 4.0%.
Learning and analyzing 3D point clouds with deep networks is challenging due to the limited and irregularity of the data. In this paper, we present a data-driven point cloud augmentation technique. The key idea is to learn multilevel features per point and to reconstruct to a similar point set. Our network is applied to a projection loss function that encourages the predicted points to remain on the geometric shapes with a particular target. We conduct various experiments using ShapeNet part data to evaluate our method and demonstrate its possibility. Results show that our generated points have a similar shape and are located closer to the object.
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