In the present study, a fibular osteotomy guide based on a computer simulation was applied to a patient who had undergone mandibular segmental ostectomy due to oncological complications. This patient was a 68-year-old woman who presented to our department with a biopsy-proven squamous cell carcinoma on her left gingival area. This lesion had destroyed the cortical bony structure, and the patient showed attenuation of her soft tissue along the inferior alveolar nerve, indicating perineural spread of the tumor. Prior to surgery, a three-dimensional computed tomography scan of the facial and fibular bones was performed. We then created a virtual computer simulation of the mandibular segmental defect through which we segmented the fibular to reconstruct the proper angulation in the original mandible. Approximately 2-cm segments were created on the basis of this simulation and applied to the virtually simulated mandibular segmental defect. Thus, we obtained a virtual model of the ideal mandibular reconstruction for this patient with a fibular free flap. We could then use this computer simulation for the subsequent surgery and minimize the bony gaps between the multiple fibular bony segments.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제14권4호
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pp.471-477
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2014
In this paper, a modeling and co-simulation methodology is proposed to predict the radiated electromagnetic interference (EMI) from on-chip switching I/O buffers. The output waveforms of I/O buffers are simulated including the on-chip I/O buffer circuit and the RC extracted on-chip interconnect netlist, package, and printed circuit board (PCB). In order to accurately estimate the EMI, a full-wave 3D simulation is performed including the measurement environment. The simulation results are compared with near-field electromagnetic scan results and far-field measurements from an anechoic chamber, and the sources of emission peaks were analyzed. For accurate far-field EMI simulation, PCB power trace models considering IC switching current paths and external power cable models must be considered for accurate EMI prediction. With the proposed EMI simulation model and flow, the electromagnetic compatibility can be tested even before the IC is fabricated.
Three-dimensional body scanners were used for years in the clothing manufacturing fields. The 3D body surface provide essential data to draft patterns for mass customization, virtual fit model, and computerized patternmaking systems. This research proposed the methods of drafting patterns for men's jacket by using three dimensional body scan data. Eight male subjects were scanned, the surface data was flattened. The differentials of the flattened body surface and the jacket draft were measured, and analyzed the regressions. To verify the fit of the patterns, the jacket was constructed by the regression formulae and tested by experts. The fit of the jacket were significantly improved rather than a ready-made suit especially the shoulder areas. This means that the methods that we proposed were good to improve the fit of the garments and could be used effectively to implement mass customization strategies in the apparel retail industry.
The finite element method is wide used in simulation in the biomechanical structures, but a lack of studies concerning finite element mesh quality in biomechanics is a reality. The present study intends to analyze the importance of the mesh quality in the finite element model results from humeral structure. A sensitivity analysis of finite element models (FEM) is presented for the humeral bone and cartilage structures. The geometry of bone and cartilage was acquired from CT scan and geometry reconstructed. The study includes 54 models from same bone geometry, with different mesh densities, constructed with tetrahedral linear elements. A finite element simulation representing the glenohumeral-joint reaction force applied on the humerus during $90^{\circ}$ abduction, with external load as the critical condition. Results from the finite element models suggest a mesh with 1.5 mm, 0.8 mm and 0.6 mm as suitable mesh sizes for cortical bone, trabecular bone and humeral cartilage, respectively. Relatively to the higher minimum principal strains are located at the proximal humerus diaphysis, and its highest value is found at the trabecular bone neck. The present study indicates the minimum mesh size in the finite element analyses in humeral structure. The cortical and trabecular bone, as well as cartilage, may not be correctly represented by meshes of the same size. The strain results presented the critical regions during the $90^{\circ}$ abduction.
Finite element analysis is one of the most used tools for studying femoral neck fracture. Nerveless, consensus concerning either the choice of material characteristics, damage law and /or geometric models (linear on nonlinear) remains unreached. In this work, we propose a numerical quasi-brittle damage model to describe the behavior of the proximal femur associated with two methods to evaluate the Young modulus. Eight proximal femur finite elements models were constructed from CT scan data (4 donors: 3 women; 1 man). The numerical computations showed a good agreement between the numerical curves (load - displacement) and the experimental ones. A very encouraging result is obtained when a comparison is made between the computed fracture loads and the experimental ones ($R^2=0.825$, Relative error =6.49%). All specific numerical computation provided very fair qualitative matches with the fracture patterns for the sideway fall simulation. Finally, the comparative study based on 32 simulations adopting linear and nonlinear meshing led to the conclusion that the quantitatively results are improved when a nonlinear mesh is used.
Recently, there has been an increased interest in the remanufacturing of mechanical parts using metal additive manufacturing processes in regards to resource recycling and carbon neutrality. DED (directed energy deposition) process can create desired metallic shapes on both even and uneven substrate via line-by-line deposition. Hence, DED process is very useful for the repair, retrofit and remanufacturing of mechanical parts with irregular damages. The objective of the current paper is to investigate the effects DED process parameters, including the effects of power and the scan speed of the laser, on deposition and residual stress characteristics for remanufacturing of mechanical parts using experiments and finite element analyses (FEAs). AISI 1045 is used as the substrate material and the feeding powder. The characteristic dimensions of the bead shape and the heat affected zone (HAZ) for different deposition conditions are obtained from the experimental results. Efficiencies of the heat flux model for different deposition conditions are estimated by the comparison of the results of FEAs with those of experiments in terms of the width and the depth of HAZ. In addition, the influence of the process parameters on residual stress distributions in the vicinity of the deposited region is investigated using the results of FEAs. Finally, a suitable deposition condition is predicted in regards to the bead formation and the residual stress.
Traditional wooden buildings deform over time and are vulnerable to fire or earthquakes. Therefore, traditional wooden buildings require continuous management and repair, and securing architectural drawings is essential for repair and restoration. Unlike modernized CAD drawings, traditional wooden building drawings scan and store hand-drawn drawings, and in this process, many noise is included due to damage to the drawing itself. These drawings are digitized, but their utilization is poor due to noise. Difficulties in systematic management of traditional wooden buildings are increasing. Noise removal by existing algorithms has limited drawings that can be applied according to noise characteristics and the performance is not uniform. This study presents deep artificial neural network based noised reduction for architectural drawings. Front/side elevation drawings, floor plans, detail drawings of Korean wooden treasure buildings were considered. First, the noise properties of the architectural drawings were learned with both a cycle generative model and heuristic image fusion methods. Consequently, a noise reduction network was trained through supervised learning using training sets prepared using the noise models. The proposed method provided effective removal of noise without deteriorating fine lines in the architectural drawings and it showed good performance for various noise types.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.119-126
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2024
Disease caused by the coronavirus (COVID-19) is sweeping the globe. There are numerous methods for identifying this disease using a chest imaging. Computerized Tomography (CT) chest scans are used in this study to detect COVID-19 disease using a pretrain Convolutional Neural Network (CNN) ResNet50. This model is based on image dataset taken from two hospitals and used to identify Covid-19 illnesses. The pre-train CNN (ResNet50) architecture was used for feature extraction, and then fully connected layers were used for classification, yielding 97%, 96%, 96%, 96% for accuracy, precision, recall, and F1-score, respectively. When combining the feature extraction techniques with the Back Propagation Neural Network (BPNN), it produced accuracy, precision, recall, and F1-scores of 92.5%, 83%, 92%, and 87.3%. In our suggested approach, we use a preprocessing phase to improve accuracy. The image was enhanced using the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) algorithm, which was followed by cropping the image before feature extraction with ResNet50. Finally, a fully connected layer was added for classification, with results of 99.1%, 98.7%, 99%, 98.8% in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score.
Using the Monte Carlo method, the impact of the angular distribution of the electron source on the dose distribution for the 2.5 MeV ELV electron accelerator was explored. The experiment measured the 3-D dose distribution in the irradiation chamber for electron energies of 1.0 MeV and 2.5 MeV. The simulation used the MCNP6.2 code to evaluate three angular distribution models of the source: a mono-directional beam, a cone shape, and a triangular shape. Of the three models, the triangular shape with angles θ = 30°, φ = 0° best represents the angle of the scan hood through which the electron beam exits. The MCNP6.2 simulation results demonstrated that the triangular model is the most accurate representation of the angular distribution of the electron source for the 2.5 MeV ELV electron accelerator.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제1권1호
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pp.37-40
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2014
Purpose For living donor liver transplantation, liver segmentation is difficult due to the variability of its shape across patients and similarity of the density of neighbor organs such as heart, stomach, kidney, and spleen. In this paper, we propose an automatic segmentation of the liver using multi-planar anatomy and deformable surface model in portal phase of abdominal contrast-enhanced CT images. Method Our method is composed of four main steps. First, the optimal liver volume is extracted by positional information of pelvis and rib and by separating lungs and heart from CT images. Second, anisotropic diffusing filtering and adaptive thresholding are used to segment the initial liver volume. Third, morphological opening and connected component labeling are applied to multiple planes for removing neighbor organs. Finally, deformable surface model and probability summation map are performed to refine a posterior liver surface and missing left robe in previous step. Results All experimental datasets were acquired on ten living donors using a SIEMENS CT system. Each image had a matrix size of $512{\times}512$ pixels with in-plane resolutions ranging from 0.54 to 0.70 mm. The slice spacing was 2.0 mm and the number of images per scan ranged from 136 to 229. For accuracy evaluation, the average symmetric surface distance (ASD) and the volume overlap error (VE) between automatic segmentation and manual segmentation by two radiologists are calculated. The ASD was $0.26{\pm}0.12mm$ for manual1 versus automatic and $0.24{\pm}0.09mm$ for manual2 versus automatic while that of inter-radiologists was $0.23{\pm}0.05mm$. The VE was $0.86{\pm}0.45%$ for manual1 versus automatic and $0.73{\pm}0.33%$ for manaual2 versus automatic while that of inter-radiologist was $0.76{\pm}0.21%$. Conclusion Our method can be used for the liver volumetry for the pre-surgery planning of living donor liver transplantation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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