Objective: To evaluate the feasibility of texture analysis on non-contrast-enhanced T1 maps of cardiac magnetic resonance (CMR) imaging for the diagnosis of myocardial injury in acute myocardial infarction (MI). Materials and Methods: This study included 68 patients (57 males and 11 females; mean age, 55.7 ± 10.5 years) with acute ST-segment-elevation MI who had undergone 3T CMR after a percutaneous coronary intervention. Forty patients of them also underwent a 6-month follow-up CMR. The CMR protocol included T2-weighted imaging, T1 mapping, rest first-pass perfusion, and late gadolinium enhancement. Radiomics features were extracted from the T1 maps using open-source software. Radiomics signatures were constructed with the selected strongest features to evaluate the myocardial injury severity and predict the recovery of left ventricular (LV) longitudinal systolic myocardial contractility. Results: A total of 1088 segments of the acute CMR images were analyzed; 103 (9.5%) segments showed microvascular obstruction (MVO), and 557 (51.2%) segments showed MI. A total of 640 segments were included in the 6-month follow-up analysis, of which 160 (25.0%) segments showed favorable recovery of LV longitudinal systolic myocardial contractility. Combined radiomics signature and T1 values resulted in a higher diagnostic performance for MVO compared to T1 values alone (area under the curve [AUC] in the training set; 0.88, 0.72, p = 0.031: AUC in the test set; 0.86, 0.71, p = 0.002). Combined radiomics signature and T1 values also provided a higher predictive value for LV longitudinal systolic myocardial contractility recovery compared to T1 values (AUC in the training set; 0.76, 0.55, p < 0.001: AUC in the test set; 0.77, 0.60, p < 0.001). Conclusion: The combination of radiomics of non-contrast-enhanced T1 mapping and T1 values could provide higher diagnostic accuracy for MVO. Radiomics also provides incremental value in the prediction of LV longitudinal systolic myocardial contractility at six months.
Purpose: To minimize an interruption in chest compression, reduce the hands-off time, the American Heart Association has recommended the ratio of chest compression to ventilation ratio to 30:2 from 2005 CPR guideline to 2010 CPR guideline. However, current studies have shown that the hands-off time was > 10 seconds with that method. For this reason, we devised new CPR method that a ventilation to chest compression ratio of 2:30 to reduce pt assessment time and skipped the assessment step of carotid artery pulse would be a more effective way to reduce the hands-off time & the time to set the CPR. According to the more detailed purpose are listed below. 1) We would like to confirm efficiency of a ventilation to chest compression ratio of 2:30 than a chest compression to ventilation ratio of 30:2 to reduce the hands-off time & the time to set the CPR. 2) We would like to evaluate possibility of increasing for chest compression accuracy of a ventilation to chest compression ratio of 2:30 than a chest compression to ventilation ratio of 30:2 3) We would like to evaluate possibility of increasing for ventilation accuracy of a ventilation to chest compression ratio of 2:30 than a chest compression to ventilation ratio of 30:2 Methods: According to 2005 American Heart Association Guidelines, 60 paramedic students(20 students X freshmen, sophomore, junior) performed 5 cycles of 3~ chest compressions : 2 ventilations after A, B, C evaluation with Laerdal Resusci R Anne SkillReporters. After 5 minutes rest, the 60 students performed 5 cycles of 2 ventilations : 30 chest compressions after A, B evaluation with the manikins between 13 and 17 September 2010. The short reports including speed & accuracy of chest compression, respiratory, CPR cycle were gained from the manikins. Hands-off times were measured by assistants. Results: Recently, the importance of high quality CPR was emphasized in order to perform the CPR faster and more accurate. To find out improving the conventional CPR method, we switch the procedure of the compression and the ventilation. By switching the procedure back and forth, we are able to compare the effectiveness of CPR between two type of CPR method which are 2:30 and 30:2 methods. 2:30 is that the breaths is delivered twice, first and perform 30 compressions while 30:2 perform 30 compressions first and give 2 breaths followed by the ABC method. Also, we verify the effectiveness of the hands off time, compression accuracy of the compression through the comparison of the two procedure as mentioned earlier. Consequently research verified that 2:30 is the efficient by providing faster set up delivering more accurate chest compression. Conclusion: 2:30 can minimize a time delay from cardiac standstill until starting the chest compression. In addition, hands-off time which is an interruption in chest compression can be shortened by 2:30 method, which result to effective oxygenation of coronary artery & maintenance of the bloodstream. Once again, performing the 2:30 method provide lessen hands off time and increase the accuracy of the chest compression.
Teng Ma;Tiwu Peng;Yang Lin;Mindi Zhang;Guanghui Ren
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제15권3호
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pp.145-154
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2023
PURPOSE. The objective of this study was to investigate how internal structures influence the overall and marginal accuracy of full arch preparations fabricated through additive manufacturing in different printing systems. MATERIALS AND METHODS. A full-arch preparation digital model was set up with three internal designs, including solid, hollow, and grid. These were printed using three different resin printers with nine models in each group. After scanning, each data was imported into the 3D data processing software together with the master cast, aligned and trimmed, and then put into the 3D data analysis software again to compare the overall and marginal deviation whose results are expressed using root mean square values and color maps. To evaluate the trueness of the resin model, the test data and reference data were compared, and the precision was evaluated by comparing the test data sets. Color maps were observed for qualitative analysis. Data were statistically analyzed by one-way analysis of variance and Bonferroni method was used for post hoc comparison (α = .05). RESULTS. The influence of different internal structures on the accuracy of 3D printed resin models varied significantly (P < .05). Solid and grid models showed better accuracy, while the hollow model exhibited poor accuracy. The color maps show that the resin models have a tendency to shrink inwards. CONCLUSION. The internal structure design influences the accuracy of the 3D printing model, and the effect varies in different printing systems. Irrespective of the kind of printing system, the printing accuracy of hollow model was observed to be worse than those of solid and grid models.
SBRT는 1회나 또는 3~5회에 걸쳐 치료 Fraction이 30분에서 최대 1시간 걸리므로 치료 중 자세오차가 발생할 가능성이 있다. 이러한 set-up의 오차를 줄이고 정확한 선량을 주기위해 SBRT 환자 치료 시 치료 전 CBCT를 사용하여 보정 후 좌표 값들을 적용하여 치료한 값과 치료 후 긴 치료시간으로 인해 자세 움직임 여부를 확인하기 위해 다시 CBCT를 촬영하여 치료 전.,후 오차 값들의 유용성을 평가하고자 한다. 계통오차 범위는 평균적으로 X, Y, Z축에서 0.032~0.17 cm으로 나타나 치료 후에도 움직임의 변화가 매우 적음을 확인하였다. 호흡동조에 의한 종양 중심체 변화 (±SD)는 X, Y 및 Z 방향에서 0.11(±0.12) cm, 0.27(±0.15) cm, 0.21cm(±0.31cm)였다. 종양 에지 (±SD)은 각각 X, Y및 Z 방향에서 0.21(±0.18) cm, 0.30(±0.23) cm, 0.19cm(±0.26) cm이었다. 종양 교정된 변위의 (±SD)은 각각 RL, AP 및 SI 방향에서 0.03(±0.16) cm, 0.05(±0.26) cm, 0.02(±0.23) cm이었다. 3차원 벡터 값의 범위는 치료 전과 CBCT를 비교했을 때 평균적으로 0.11~0-.18 cm 교정된 셋업 오차는 0.3 cm 이내에 있음을 확인하였다. 따라서, 일부 나이가 많은 환자, 치료 당일 컨디션, 체형에 따라 다소 값들의 변화가 있었지만 유의 범위 내에 있음을 확인하였다.
목 적: 본 연구는 뇌 정위 방사선수술에서 비 동일 면빔 사용 시 couch 회전에 따른 Set-up 오차에 대한 상관관계를 알아보고 선량 학적 차이 평가를 통해 치료 용적의 추가적인 margin 설정을 제안하고자 한다. 대상 및 방법: 4개의 Arc beam을 사용하였으며 전체 beam 중에 non coplanar beam의 빈도 수를 달리하는 각각의 시나리오 치료 계획을 만들었다. 이후 couch를 회전한 후 Exact system을 이용하여 couch Setup 오차 값을 측정하였다. 이를 적용하여 재 치료 계획을 만들어 선량적 정확성을 평가하였다. 결 과 : Couch가 30°, 45°, 60°, 90°로 회전하였을 시 X축 이동 값의 평균은 각 0.29 mm, 0.26 mm, 0.51 mm, 0.08 mm으로 측정되었다. Y축 이동 값의 평균은 각 0.75 mm, 0.5mm, 0.35 mm, 0.29 mm 으로 측정되었다. Z축 이동 값의 평균은 각 0.5 mm, 0.28 mm, 0.22 mm, 0.1 mm으로 측정되었다. 선량 학적 결과로는 1-NC VMAT, 2-NC VMAT, 3-NC VMAT 모두 각 initial plan 대비 D99에서 0.1%, 3.1%, 1.9% 선량 감소하였고 1-NC VMAT의 GTV의 CI(Conformity Index)는 0.8이며 2-NC VMAT는 0.79, 3-NC VMAT는 0.75이다. 결 론 : NC-VMAT의 뇌 정위 방사선수술 시 전체 beam의 개수 중 50% 이상의 non coplanar beam을 사용하여 치료하는 경우 couch 회전 시 image verification 이 각각 필요하다. 그러나 선형가속기 장비 특성상 couch가 회전된 상태에서 image verification이 가능하지 않다면 GTV에 couch 회전으로 인한 최대 오차 값을 포함하는 1.5 mm margin을 추가하여 치료 계획을 수립하는 것이 유용할 것으로 사료된다.
After reading a document, people construct a concept about the information they consumed and merge multiple words to set up keywords that represent the material. With that in mind, this study suggests a smarter and more efficient keyword extraction method wherein scholarly journals are used as the basis for the establishment of production rules based on a concept information of words appearing in a document in a way in which author-provided keywords are functional although they do not appear in the body of the document. This study presents a new way to determine the importance of each keyword, excluding non-relevant keywords. To identify the validity of extracted keywords, titles and abstracts of journals about natural language and auditory language were collected for analysis. The comparison of author-provided keywords with the keyword results of the developed system showed that the developed system was highly useful, with an accuracy rate as good as up to 96%.
In this paper, build up of fan performance tester in KITECH was introduced. The fan tester was set up based on AMCA standards 210-99, ANSI/ASHRAE 51-1999 with maximum flowrate within $1000\;m^{3}/min$. Both of inlet and outlet chamber setup with multiple nozzles described in AMCA 210 were established. The development of fully automatic control and measurement system are described. With this system, the accuracy of fan performance test can be maintained through the various flowrate and the uncertainty can be reduced.
This research examines deep learning based image recognition models for beef sirloin classification. The sirloin of beef can be classified as the upper sirloin, the lower sirloin, and the ribeye, whereas during the distribution process they are often simply unified into the sirloin region. In this work, for detailed classification of beef sirloin regions we develop a model that can learn image information in a reasonable computation time using the MobileNet algorithm. In addition, to increase the accuracy of the model we introduce data augmentation methods as well, which amplifies the image data collected during the distribution process. This data augmentation enables to consider a larger size of training data set by which the accuracy of the model can be significantly improved. The data generated during the data proliferation process was tested using the MobileNet algorithm, where the test data set was obtained from the distribution processes in the real-world practice. Through the computational experiences we confirm that the accuracy of the suggested model is up to 83%. We expect that the classification model of this study can contribute to providing a more accurate and detailed information exchange between suppliers and consumers during the distribution process of beef sirloin.
NC controller parameters are fixed when the controller is combined with a machine. However, the characteristics of controller could be changed as it has being used by the machine or other environmental conditions. Ultimately, it results in tool positioning accuracy changing. The loading torque in servo motor also influences on the positioning accuracy. This study focus on a measuring and analysing method for verifying the angular positioning accuracy of NC servo motor. We used a high resolution A/D converter for acquiring analogue signal of rotary encoder in servo motor. Generating tool path by the combination of axial movements (X,Y,Z) is compared with the encoder signals with the servo motor torque. The current variation signal is also read from the servo motor power using a hall sensor and converted to the motor torque. The method of analysing proposed in this study will be used for determining the gains (tuning) of parameter in NC controller, when the controller is set up at a machine initially or the controller condition is changed during the work.
There have been many autonomous robot calibration methods which form closed loop structures through the various attached sensors and mechanical fixtures. Single point calibration among them has been used for on-site calibration due to its convenience of implementation. The robot can reach a single point with infinitely many configurations so that single point calibration algorithm can be set up and easily implemented relative to the other methods. However, it is not still easy to drive the robots' sharp edge to its corresponding edge of the fixture. This is error-prone process. In this paper, we propose a 3 dimensional small displacement measuring sensor and a robot calibration algorithm based on this sensor. This method relieves the difficulty of matching two edges in the single point calibration and improves the resulting robot accuracy. Simulated study is carried out on a Hyundai HA06 robot to show the effectiveness of the proposed method over the single point calibration. And also, the resulting robot accuracy is compared with that from 3D laser tracker based calibration to show the dependency of robot accuracy on range of the workspace where the measurement data are collected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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