Background: Reconstructive surgery is often required for tumors of the oral and maxillofacial region, irrespective of whether they are benign or malignant, the area involved, and the tumor size. Recently, three-dimensional (3D) models are increasingly used in reconstructive surgery. However, these models have rarely been adapted for the fabrication of custom-made reconstruction materials. In this report, we present a case of maxillary reconstruction using a laboratory-engineered, custom-made mesh plate from a 3D model. Case presentation: The patient was a 56-year-old female, who had undergone maxillary resection in 2011 for intraoral squamous cell carcinoma that presented as a swelling of the anterior maxillary gingiva. Five years later, there was no recurrence of the malignant tumor and a maxillary reconstruction was planned. Computed tomography (CT) revealed a large bony defect in the dental-alveolar area of the anterior maxilla. Using the CT data, a 3D model of the maxilla was prepared, and the site of reconstruction determined. A custom-made mesh plate was fabricated using the 3D model (Okada Medical Supply, Tokyo, Japan). We performed the reconstruction using the custom-made titanium mesh plate and the particulate cancellous bone and marrow graft from her iliac bone. We employed the tunneling flap technique without alveolar crest incision, to prevent surgical wound dehiscence, mesh exposure, and alveolar bone loss. Ten months later, three dental implants were inserted in the graft. Before the final crown setting, we performed a gingivoplasty with palate mucosal graft. The patient has expressed total satisfaction with both the functional and esthetic outcomes of the procedure. Conclusion: We have successfully performed a maxillary and dental reconstruction using a custom-made, pre-bent titanium mesh plate.
본 논문에서는 스테레오 항공 영상으로부터 영상에 포함된 건물의 3차원 복원을 위해 건물 형태에 대한 모델을 생성하고 건물 모델을 구성하는 선소를 찾아 건물을 복원하는 알고리듬에 대해 다루고 있다. 건물을 검출하기 위해 일반적으로 필요한 에지 검출, 에지의 직선화, 선소의 연결 등의 복잡한 과정을 거치지 않고 복원하는 건물을 몇 개의 파라미터값으로 표현하고 건물 모델을 이용하여 원영상에서 건물의 선소들을 직접 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 선소 검출시 건물을 구성하는 각각의 선소에 대해 선소 측정 함수를 동시에 적용하여 독립적인 선소 검출 방법보다 건물 검출의 정확도를 높였다. 제안한 알고리듬을 스테레오 항공 영상에 적용한 결과, 건물의 정확한 검출 및 복원 결과를 얻을 수 있었다.
In this paper, we propose a rank-weighted reconstruction feature to improve the robustness of a feed-forward deep neural network (FFDNN)-based acoustic model. In the FFDNN-based acoustic model, an input feature is constructed by vectorizing a submatrix that is created by slicing the feature vectors of frames within a context window. In this type of feature construction, the appropriate context window size is important because it determines the amount of trivial or discriminative information, such as redundancy, or temporal context of the input features. However, we ascertained whether a single parameter is sufficiently able to control the quantity of information. Therefore, we investigated the input feature construction from the perspectives of rank and nullity, and proposed a rank-weighted reconstruction feature herein, that allows for the retention of speech information components and the reduction in trivial components. The proposed method was evaluated in the TIMIT phone recognition and Wall Street Journal (WSJ) domains. The proposed method reduced the phone error rate of the TIMIT domain from 18.4% to 18.0%, and the word error rate of the WSJ domain from 4.70% to 4.43%.
Inherent opportunities on research for restoring high resolution image from low resolution images are increasing in these days. Super resolution image reconstruction is the process of combining multiple low resolution images to form a higher resolution one. To achieve super resolution reconstruction, proper observation model which is based on subpixel shift information is required. In this context, the importance of the subpixel registration cannot be estimated because subpixel shift information cannot be obtained from original image. This paper presents a regularized adaptive super resolution reconstruction method based on phase correlated subpixel registration, where the Constrained Least Squares(CLS) Restoration is adopted as a post process.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제1권1호
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pp.32-36
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2014
Reconstruction of the maxilla is quite a difficult challenge for reconstructive surgeons. The maxilla is the most important part of the midface, which contributes to facial esthetics, mastication, swallowing, speech, supporting orbital contents and sinus function. Free fibular flap is most versatile to reconstruct jaw bone because of its adequate length, containing both soft and bony tissues and acceptance of dental implants. In this case report, a reconstruction of the maxilla using free fibular flap and dental implants is described in which rapid prototype was used before surgery to simulate the final prosthetic results.
한국정보디스플레이학회 2003년도 International Meeting on Information Display
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pp.451-462
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2003
At the paper the method of 3D holographic moving image reconstruction is discused. The main idea of this method is based on the substitution of optically created static hologram by equal diffraction array created by acoustical (AO) field which formed by bulk sound waves. Such sound field can be considered as dynamic optical hologram, which is electrically controlled. At the certain moment of time when the whole hologram already formed, the reference optical beam illuminates it, and due to acoustooptical interaction the original optical image is reconstructed. As the acoustically created dynamic optical hologram is electronically controlled, it can be used for moving 3-dimentional scene reconstruction in real time. The architecture of holographic display for moving scene reconstruction is presented at this paper. The calculated variant of such display laboratory model is. given and discussed. The mathematical simulation of step by step images recording and reconstruction is given. The pictures of calculated reconstructed images are presented. The prospects, application areas, shortcomings and main problems are discussed.
This paper presents a new method for building detection and reconstruction from aerial images. In our approach, we extract the useful building location information from the generated disparity map to obtain the segmentation of interested objects and thus reduce significantly unnecessary line segment extracted in low level feature extraction step. Hypothesis selection is carried out by using undirected graph in which close cycles represent complete rooftops hypotheses, and hypothesis are finally tested to contruct building model. We test the proposed method with synthetic images generated from Avenches dataset of Ascona aerial images. The experiment result shows that the extracted 3D line segments of the buildings can be efficiently used for the task of building detection and reconstruction from aerial images.
This paper presents a new method which is calculated to use only three vanishing points in order to compute the dimensions of object and its pose from a single image of perspective projection taken by a camera and the problem of recovering 3D models from three vanishing points of box scene. Our approach is to compute only three vanishing points without this information such as the focal length, rotation matrix, and translation from images in the case of perspective projection. We assume that the object can be modeled as a linear function of a dimension vector ν. The input of reconstruction is a set of correspondences between features in the model and features in the image. To minimize each the dimensions of the parameterized models, this reconstruction of optimization can be solved by the standard nonlinear optimization techniques with a multi-start method which generates multiple starting points for the optimizer by sampling the parameter space uniformly.
The reconstruction of archaeological fragments in 3D geometry is an important problem in pattern recognition and computer vision. Therefore, we implement an algorithm with the help of a 3D model to perform reconstruction from the real datasets using the slope features. This approach avoids the problem of gaps created through the loss of parts of the artifacts. Therefore, the aim of this study is to assemble the object without previous knowledge about the form of the original object. We utilize the edges of the fragments as an important feature in reconstructing the objects and apply multiple procedures to extract the 3D edge points. In order to assign the positions of the unknown parts that are supposed to match, the contour must be divided into four parts. Furthermore, to classify the fragments under reconstruction, we apply a backpropagation neural network. We test the algorithm on several models of ceramic fragments. It achieves highly accurate results in reconstructing the objects into their original forms, in spite of absent pieces.
This paper demonstrates the reconstruction of input signals from only the measured signal for the simulation and endurance test of automobiles. The aim of this research is concerned with input signal reconstruction using various iterative teaming algorithm under the condition of system characteristics. From a linear to nonlinear systems which provides the output signals are estimated in this algorithm which is based on the frequency domain. Our concerns are that the algorithm can assure an acceptable stability and convergence compared to the ordinary iterative learning algorithm. As a practical application, a f car model with nonlinear damper system is used to verify the restoration of input signal especially with a modified iterative loaming algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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