Fracture Identification(골절 식별)란 무엇입니까?
Fracture Identification 골절 식별 - Compared with the centered electrical well logging method, the Micro Spherical Focused Logging (MSFL) is more suitable for micro-fracture identification due to its high resolution and near borehole wall measuring method. [1] This mechanism allows that attenuation can be applied in hydrocarbon exploration to identify lithology, porosity, fluid content and fracture identification. [2] The results show that the genetic algorithm has high inversion accuracy for density, shear wave velocity and fracture density of background medium, and has certain reference significance for fracture identification. [3] For fracture identification and segmentation, a convolution neural network (CNN) based on U-Net with auxiliary classification head (U-Net-CH) is designed. [4] Reader confidence (five-point Likert scale) for fracture identification and anatomical regions where oedema was present was also recorded. [5] Conclusion Our study shows that neural networks can be used not only for fracture identification but also for more detailed classification of fractures around the knee joint. [6] The characterization proves that this technology has great application potential in fracture identification. [7] 5%) for fracture identification when compared to individual views (41. [8] The ability of Sonic Scanner to distinguish between open and close fractures, refine the fracture identification from borehole image and provides accurate open fracture sets that can be used for fracture aperture estimation. [9] This paper introduces the working principle of dielectric logging and the key technology and main advantages of the new generation of the dielectric logging tool, and then analyses the difficult logging technology problems which dielectric logging can solve, mainly including fluid property analysis of the freshwater formation, fluid property analysis in the heavy oil reservoir, fracture identification and fluid property identification of the fractured formation, thin interbed identification and fine stratification, the distribution of the salinity of the formation water in the sandstone-mudstone sedimentary sequence, evaluation of the water flooding grade and estimation of the structural index of the carbonate profile, analysis of the anisotropy of the formation. [10] MethodsThe criteria used were patient identification, patient evaluation, post-fracture assessment timing, vertebral-fracture identification, blood and bone mineral density (BMD) testing, falls prevention, multifaceted health and lifestyle risk-factor assessment, and medication initiation and review. [11] This systematic review suggests an important difference in fracture risk between HD, PD, and KT population, which vary according to the diagnosis method for fracture identification. [12] The accuracy of fracture identification is seriously affected. [13] The objectives were to develop MRI criteria for root crack/fracture identification and to establish reliability and accuracy in their detection. [14] ABSTRACT Clinicians, including practitioners in primary care and across numerous specialties, are essential to the interpretation of imaging for correlating clinical presentation with fracture identification on plain radiographs. [15]MSFL(Micro Spherical Focused Logging)은 중심 전기 우물 로깅 방법과 비교하여 고해상도 및 시추공 벽 측정 방법으로 인해 미세 균열 식별에 더 적합합니다. [1] 이 메커니즘을 통해 탄화수소 탐사에 감쇠를 적용하여 암석학, 다공성, 유체 함량 및 균열 식별을 식별할 수 있습니다. [2] 결과는 유전 알고리즘이 배경 매체의 밀도, 전단파 속도 및 파괴 밀도에 대해 높은 반전 정확도를 가지며 골절 식별에 대한 특정 참조 중요성을 가지고 있음을 보여줍니다. [3] 골절 식별 및 분할을 위해 보조 분류 헤드(U-Net-CH)가 있는 U-Net 기반의 CNN(Convolution Neural Network)이 설계되었습니다. [4] 골절 식별 및 부종이 있는 해부학적 영역에 대한 독자 신뢰도(5점 리커트 척도)도 기록되었습니다. [5] 결론 우리 연구는 신경망이 골절 식별뿐만 아니라 무릎 관절 주변 골절의 보다 상세한 분류에도 사용될 수 있음을 보여줍니다. [6] 특성화는 이 기술이 골절 식별에 큰 응용 가능성이 있음을 증명합니다. [7] 5%) 개별 보기와 비교할 때 골절 식별을 위해(41. [8] 개방 골절과 폐쇄 골절을 구별하는 Sonic Scanner의 기능은 시추공 이미지에서 골절 식별을 개선하고 골절 조리개 추정에 사용할 수 있는 정확한 개방 골절 세트를 제공합니다. [9] 이 논문은 유전체 로깅의 작동 원리와 차세대 유전체 로깅 도구의 핵심 기술 및 주요 장점을 소개한 다음 주로 담수 형성의 유체 특성 분석을 포함하여 유전체 로깅이 해결할 수 있는 어려운 로깅 기술 문제를 분석합니다. 중질유저류유동성 분석, 파쇄층의 파단식별 및 유체성상식별, 얇은 층간식별 및 미세성층화, 사암-이암질 퇴적층의 지층수의 염분분포, 침수등급 평가 및 탄산염 프로파일의 구조적 지수 추정, 지층의 이방성 분석. [10] 방법 사용된 기준은 환자 식별, 환자 평가, 골절 후 평가 시기, 척추 골절 식별, 혈액 및 골밀도(BMD) 검사, 낙상 예방, 다면적 건강 및 생활 습관 위험 요인 평가, 약물 시작 및 검토였습니다. [11] 이 체계적인 고찰은 골절 식별을 위한 진단 방법에 따라 달라지는 HD, PD, KT 집단 간의 골절 위험도의 중요한 차이를 시사한다. [12] 골절 식별의 정확도는 심각한 영향을 받습니다. [13] 목적은 뿌리 균열/골절 식별을 위한 MRI 기준을 개발하고 탐지의 신뢰성과 정확성을 확립하는 것이었습니다. [14] 요약 1차 진료 및 다양한 전문 분야의 종사자를 포함한 임상의는 단순 방사선 사진에서 골절 식별과 임상적 표현을 연관시키기 위한 영상 해석에 필수적입니다. [15]
Vertebral Fracture Identification 척추 골절 식별
CONCLUSION CNNs for vertebral fracture identification are highly sensitive to scan mode. [1] One way to improve both vertebral fracture identification and the diagnosis of osteoporosis is to assess a patient’s spine or hips during routine computed tomography (CT) scans. [2] Recent findings The diagnosis of osteoporosis has shifted in recent years away from a bone mineral density-centric to a fracture-focused approach, with particular emphasis on early vertebral fracture identification (one of the key triggers for osteoporosis intervention). [3]결론 척추 골절 식별을 위한 CNN은 스캔 모드에 매우 민감합니다. [1] 척추 골절 식별과 골다공증 진단을 모두 개선하는 한 가지 방법은 일상적인 컴퓨터 단층 촬영(CT) 스캔 중에 환자의 척추 또는 엉덩이를 평가하는 것입니다. [2] 최근 연구 결과 골다공증의 진단은 최근 몇 년 동안 골밀도 중심에서 골절 중심 접근 방식으로 바뀌었으며 특히 조기 척추 골절 식별(골다공증 중재의 주요 원인 중 하나)에 중점을 둡니다. [3]
fracture identification method
The fracture identification method using the DWT and SW box fractal dimension has good effects, and its accuracy is verified by Fullbore Formation MicroImager (FMI) logging in L69 well. [1] Hence, reflecting the significance of tight gas sandstone reservoir fracture identification method. [2]DWT와 SW box fractal 차원을 이용한 파단 식별 방법은 좋은 효과를 보이며 그 정확도는 FMI(Fullbore Formation MicroImager) logging in L69 well에 의해 검증되었다. [1] 따라서 기밀 가스 사암 저장소 균열 식별 방법의 중요성을 반영합니다. [2]