Despite improvements in operative techniques and perioperative care, post-hepatectomy liver failure (PHLF) remains the most serious cause of morbidity and mortality after surgery, and several risk factors have been identified to predict PHLF. Although volumetric assessment using imaging contributes to surgical simulation by estimating the function of future liver remnants in predicting PHLF, liver function is assumed to be homogeneous throughout the liver. The combination of volumetric and functional analyses may be more useful for an accurate evaluation of liver function and prediction of PHLF than only volumetric analysis. Gadoxetic acid is a hepatocyte-specific magnetic resonance (MR) contrast agent that is taken up by hepatocytes via the OATP1 transporter after intravenous administration. Gadoxetic acid-enhanced MR imaging (MRI) offers information regarding both global and regional functions, leading to a more precise evaluation even in cases with heterogeneous liver function. Various indices, including signal intensity-based methods and MR relaxometry, have been proposed for the estimation of liver function and prediction of PHLF using gadoxetic acid-enhanced MRI. Recent developments in MR techniques, including high-resolution hepatobiliary phase images using deep learning image reconstruction and whole-liver T1 map acquisition, have enabled a more detailed and accurate estimation of liver function in gadoxetic acid-enhanced MRI.
Based on many experimental results on fine silica sands, the strength relation between triaxial and plane strain tests is expressed as a function of both density and mean effective principal stress at failure. Stress ratio of mean normal stress to deviatoric stress at failure is a well defined function of shear angle of friction, This ratio decreases with increasing shear angle of friction. Intermediate principal stress is also expressed in terms of major and minor principal stresses and a relatively good agreement between theoretical and observed angles of failure plane in plane strain test is confirmed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.6
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pp.685-692
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2004
A stochastic approach has been presented for superplastic deformation of Ti-6Al-4V alloy, and probability functions are used to model the heterogeneous phase distributions. The experimentally observed spatial correlation functions are developed, and microstructural evolutions together with superplastic deformation behavior have been investigated by means of the two-point and three-point probability functions. The results have shown that the probability varies approximately linearly with separation distance, and deformation enhanced probability changes during the process. The stress-strain behavior with the evolutions of probability function can be correctly predicted by the model. The finite element implementation using Monte Carlo simulation associated with reconstructed microstructures shows that better agreement with experimental data of failure strain on the test specimen.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.6
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pp.1169-1175
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2009
In this paper, the inferences of data obtained from periodic inspection and type I censoring for the step-stress accelerated life test are studied. The exponential distribution with a failure rate function that a log-linear function of stress and the tampered failure rate model are considered. The maximum likelihood estimators of the model parameters are estimated and also the optimal stress change time which minimize the asymptotic variance of maximum likelihood estimators of parameters is determined. A numerical example will be given to illustrate the proposed inferential procedures and the sensitivity of the asymptotic variance of the estimated mean by the guessed parameters is investigated.
reliability from components reliability. In this case, it assumes that components failure is mutually independent, but it may not true in real systems. In this study, the mean cost per unit time is computed as the ratio of mean life to the mean cost. The mean life is obtained by the reliability function under power rule model. The mean cost is obtained by the mathematical model based on the inspection interval. A heuristic method is proposed to determine the optimal number of redundant units and the optimal inspection interval to minimize the mean cost per unit time. The assumptions of this study are as following : First, in the load-sharing k-out-of-n:G system, total loads are applied to the system and shared by the operating components. Secondly, the number of failed components affects the failure rate of surviving components as a function of the total load applied. Finally, the relation between the load and the failure rate of surviving components is set by the power rule model. For the practical application of the above methods, numerical examples are presented.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.4
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pp.1375-1386
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2006
In life testing, the lifetimes of test units under the usual conditions are so long that life testing at usual conditions is impractical. Testing units are subjected to conditions of high stress to yield informations quickly. In this paper, the inferences of parameters on the three step-stress accelerated life testing are studied. The two-parameter exponential distribution with a failure rate function that a log-quadratic function of stress and the tempered failure rate model are considered. We obtain the maximum likelihood estimators of the model parameters and their confidence regions. A numerical example will be given to illustrate the proposed inferential procedures.
In mass production industries such as steel making that have large equipment, sudden stops of production process due to machine failure can cause severe problems. To prevent such situations, machine diagnosis techniques play important roles. Many methods have been developed focusing on this subject. In this paper, we propose a method for the early detection of the failure on rotating machine, which is the most common theme in the machine failure detection field. A simplified method of calculating autocorrelation function is introduced and is utilized for ARMA model identification. Furthermore, an absolute deterioration factor such as Bicoherence is introduced. Machine diagnosis can be executed by this simplified calculation method of system parameter distance with weight. Proposed method proved to be a practical index for machine diagnosis by numerical examples.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.6
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pp.1195-1202
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2012
In this paper, we determine the expected total cost from the user's perspective for the replacement model with the extended warranty when minimal repair cost is a function of failure time. To do so, we define the extended warranty and assume the replacement model following the expiration of extended warranty from the user's perspective. Especially, we propose the criterion to buy the extended warranty and the numerical examples are presented to illustrate the purpose when the failure time of the system has a Weibull distribution.
Acute kidney injury (AKI), formerly referred to as acute renal failure (ARF) is defined as the sudden impairment of kidney function (estimated from the glomerular filtration rate [GFR]) that results in the lack of excretion of waste products. More than 30 definitions of AKI exist in the literature, most of which are based on serum creatinine. Lack of a uniform and multidimensional AKI definition has led to failure to recognize significant renal injury, delays in treatment, and inability to generalize single-study results. The RIFLE criteria were developed to standardize the diagnosis of ARF and in the process the term AKI has been proposed to encompass the entire spectrum of the syndrome from minor changes in renal function to requirement for renal replacement therapy. Large prospective studies are needed to test definitions and to better understand risk factors, incidence, independent outcomes, and mechanisms that lead to poor short- and long-term outcomes. Early biomarkers of AKI need to be explored in critically ill neonates.
Purpose: This paper proposes a procedure that may infer and identify interaction failures in a module. Methods: In design FMEA, we defined an interaction model between components and proposed a method for selecting a single component by using the standard specification classification table and four methods for choosing the related components. We also introduced the function tree for function and requirement characteristic analysis and proposed utilization of standard stress lists and 1st and 2nd stress analysis tables to determine the effect the stress analysis has on interactions. Finally, the interaction mechanism diagram was proposed and used to infer the failure mechanism. Process FMEA also established procedures in a similar way. Results: We established a procedure for predicting the failure mode due to interaction between components based on Company A's multi-step FMEA procedure. Conclusion: By applying the proposed interaction FMEA procedure to the development model, we were able to confirm the effect of the new derivation on the failure mode of interaction, which was not predicted by the existing FMEA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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