Comprehensive deep learning-based framework for automatic organs-at-risk segmentation in head-and-neck and pelvis for MR-guided radiation therapy planning

Introduction: The excellent soft-tissue contrast of magnetic resonance imaging (MRI) is appealing for delineation of organs-at-risk (OARs) as it is required for radiation therapy planning (RTP). In the last decade there has been an increasing interest in using deep-learning (DL) techniques to shorten the labor-intensive manual work and increase reproducibility. This paper focuses on the automatic segmentation of 27 head-and-neck and 10 male pelvis OARs with deep-learning methods based on T2-weighted MR images.Method: The proposed method uses 2D U-Nets for localization and 3D U-Net for segmentation of the various structures. The models were trained using public and private datasets and evaluated on private datasets only.Results and discussion: Evaluation with ground-truth contours demonstrated that the proposed method can accurately segment the majority of OARs and indicated similar or superior performance to state-of-the-art models. Furthermore, the auto-contours were visually rated by clinicians using Likert score and on average, 81% of them was found clinically acceptable

Якість поверхні отворів після хонінгування як функція сили притиску

The effect of the pressure force and tool material structure on the surface roughness and straightness of honed bores is studied in this paper. We measured the vertical straightness, the arithmetic average and the maximum height of the roughness profile in our experiments, which contained 9 setups. We compared the registered profiles from the measuring devices in addition to the values of the three quality parameters.У статті вивчається вплив сили притиску і структури матеріалу інструменту на шорсткість поверхні і прямолінійність хонінгованих гільз автомобільних блоків циліндрів. Для експериментів по хонінгуванню були вибрані гільзи з діаметром отвору 88 мм і довжиною 192 мм, Матеріал заготовки - пластинчастий сплав чавуну. У ході експериментів на хонінгувальному верстаті WMW 270/700 використовувалися три типи абразивних ріжучих інструментів з оксиду алюмінію з різною структурою, розмірами зерна і зв'язуючим матеріалом. Прямолінійність виміряли по вертикалі (STRt), середнє арифметичне (Ra) і максимальну висоту (Rz) профілю шорсткості вимірювали на трьох твірних кожного отвору. Для відповідних параметрів були розраховані середні значення. Були проведені дослідження прямолінійності поверхні і шорсткість хонінгованих внутрішніх циліндричних отворів при різних силах притиску і при різній структурі абразивного інструменту. Аналізуючи результати вимірювання шорсткості стало видно, що більш гладка поверхня може бути досягнута за допомогою інструменту з меншим розміром зерна і більш щільною структурою. На підставі отриманих значень можна зробити висновок, що найбільш сприятлива шорсткість досягається інструментом з меншим розміром зерна при всіх тисках. Мета даного дослідження - проаналізувати ефект зміни сили притиску, тому для кожного хонінгувального інструменту були скориговані 3 значення тиску (7 бар, 10 бар і 13 бар). Параметри для отриманих 9 установок були зведені в таблиці. З аналізу 9 установок видно, що для прямолінійності поверхні краще більший розмір зерна і менша щільність. Крім того, самий низький рівень помилки шорсткості вимірюється при тиску 10 бар з вибраних значень. Обидва вивчених параметри істотно впливають на шорсткість поверхні. Шорсткість поверхні може бути ефективно зменшена шляхом збільшення тиску між інструментом і оброблюваною деталлю і шляхом зменшення розміру зерна, коли інші параметри процесу залишаються незмінними

A Fuzzy Model for Representing Uncertain, Subjective, and Vague Temporal Knowledge in Ontologies.

Time modeling is a crucial feature in many application domains. However, temporal information often is not crisp, but is uncertain, subjective and vague. This is particularly true when representing historical information, as historical accounts are inherently imprecise. Similarly, we conjecture that in the Semantic Web representing uncertain temporal information will be a common requirement. Hence, existing approaches for temporal modeling based on crisp representation of time cannot be applied to these advanced modeling tasks. To overcome these difficulties, in this paper we present fuzzy interval-based temporal model capable of representing imprecise temporal knowledge. Our approach naturally subsumes existing crisp temporal models, i.e. crisp temporal relationships are intuitively represented in our system. Apart from presenting the fuzzy temporal model, we discuss how this model is integrated with the ontology model to allow annotating ontology definitions with time specifications. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2003