본 논문에서는 칼라맵 인덱스와 Hue 정보를 이용하여 반복적 병합을 통해 분할하는 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 벡터 양자화 한 후 양자화 칼라맵 인덱스를 이용해 초기 영역을 설정한다. 초기 영역으로 선택된 영역들은 Hue 정보를 이용하여 영역을 병합하였고 그 후 미소영역을 병합하였다. 이때 반복처리로 인해 수행시간이 많이 소요되는 것을 개선하기 위해 Hue 정보를 이용한 영역 병합 처리에서 두 개의 테이블을 이용하여 속도를 개선하였다. 후처리에서는 과분할된 영역을 제거하기 위해 RGB 칼라 성분의 유클리디언 거리를 이용하여 주변유사 영역에 병합하였다. 제안 방법은 다수의 칼라 영상에 적용하여 좋은 분할 결과와 빠른 처리속도를 보여주었다.
본 연구에서 돼지 난포란에서 채취된 난모 세포들을 체외성숙 후 형태적으로 선별하거나 극체 방출란을 선별하여 활성화 처리 후 48시간째에 분할란을 선별할 때 배발달율이 어느정도 향상되는지를 검토하였다. 난모 세포를 48시간 성숙 배양 후 형태적 선별과 극체의 방출 유무를 검사하고, 선별된 난모 세포들을 $16{\sim}18$시간 추가 배양한 후 7% ethanol로 활성화시키고 $5{\mu}g/ml$ cytochalasin B에 5시간 노출 후 PZM-5 배 양액으로 7일간 배양하였으며, 배양 중 4일째 5% FBS를 추가하였다. 48시간 성숙 후 형태적으로 선별하였을 때, 21.9%가 제거되고 78.1%가 선별되었으며, 극체 방출란을 선별하였을 때, 32.1%가 제거되고, 67.9%가 선별되었다. 형태적으로 선별한 난자를 활성화 처리하여 48시간째에 분할율을 검사하였을 때, 15.8%가 분할하지 않았으며, 52.6%가 정상 분할하였고, 31.6%가 과분할하였으며, 극체 방출란을 선별하여 활성화 처리 후 분할율을 검사하였을 때 7.1%가 분할하지 않았으며, 73.1%가 정상 분할하였고, 19.8%가 과분할하였다. 체외 성숙된 난모세포를 형태적으로 선별하고 활성화 처리 후 분할란을 선별하지 않았을 때, 16.7%가 배반포기로 발달하였고, 형태적으로 선별하고 분할란을 추가로 선별해 배양했을 때 31.7%가 배반포기로 발달하였으며, 극체 방출란만을 선별하여 활성화 처리 후 분할란을 선별하지 않았을 때 39.0%가 배반포기로 발달하였고, 극체 선별과 분할란 선별을 하였을 때 배반포기 발달율이 49.0%에 이르렀다. 48시간째 미분할 난자와 정상 분할 난자, 과분할 난자를 배양하였을 때 48시간째 미분할 난자는 배반포기로 발달하지 못했으며, 정상 분할 난자는 42.5%, 과분할 난자는 4.5%가 배반포기로 발달하였다. 분할하는 시기를 활성화처리 후 12시간 간격으로 조사하였을 때 $0{\sim}12$시간 사이에 4.1%가 분할하였고, $12{\sim}24$시간 사이에 68.6%, $24{\sim}36$ 시간 사이에 19.1%, $36{\sim}48$시간 사이에 2.3%, 48시간까지 미분할 난자가 5.9%였으며, $0{\sim}12$시간 사이에 분할한 난자나 $36{\sim}48$시간 사이에 분할한 난자에서 배반포기로 발달한 난자는 없었으며, $12{\sim}24$시간 사이에 분할한 난자의 39.1%, $24{\sim}36$시간 사이에 분할한 난자의 9.5%가 배반포기로 발달하였다. 이상의 결과로 극체 방출란만을 선별하여 $12{\sim}36$시간 사이에 분할하는 난자들만을 선별하여 배양한다면 배발생능을 가진 난자들의 비율을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
목적 : 국소적으로 진행된 병기 IIIA, IIIB 비소세포 폐암에서 과분할 방사선 치료의 효과를 알아보고자 하였다. 방법 : 1992년 10월부터 1995년 10원까지 병기결정과 병리조직 검사상 절제 불가능한 비소세포 폐암으로 확진된 환자 중 전신상태가 양호한 (ECOG score 2 이하) 61명을 대상으로 분석하였다. 방사선치료는 확진 후 2주내 시행하였으며 15 MV x-ray를 이용하여 일일 2회 (매 치료당 120 cGy) 주 5회 치료하였으며 방사선 총량은 6400-7080 cGy (중앙값 6934 cGy)가 되도록 조사하였다. 결과 : 치료후 종양의 완전관해 (CR)는 전체 61명 중 22명이었고 부분관해 (PH)가 32명에서 관찰되었으며 무반응 (NR)의 경우도 7명에서 관찰되었다. 완전관해의 경우 중앙 생존기간이 19.5개월로 부분관해의 11.7개월, 무반응의 6.3개월에 비해 높아 통계적 유의성이 있었으며 (p=0.0003), 1년 및 2년 생존율도 완전 관해군에서 70.0$\%$, 22.7$\%$로 부분관해의 46.8$\%$ 및 3.3$\%$보다 높았다. 전체 61명 환자 중 IIIA군이 29명 1110군이 32명이었고 완전 관해는 IIIA군에서 11명, IIIB군에서도 11명이었다. 각 병기에 따른 1년 및 2년 생존율은 IIIA군이 각각 63.3$\%$, 16.8$\%$이고 IIIB군이 43.3$\%$, 3.5$\%$ 로 통계적 유의성이 있었고 (p=0.043), 중앙 생존기간은 IIIA가 16.7개월, IIIB가 11.4개월이었다. 국소 치료 실패율은 양군에서 유사한 정도로 관찰되었으나 (IIIA 74.4$\%$, IIIB 75$\%$), 원격전이는 IIIB 환자가 높게 나타났다 (IIIA 24.1$\%$, IIIB 43.8$\%$). 조직학적으로도 편평상피암과 선암의 경우 국소치료 실패율은 비슷하였으나 (편평상피암 74.5$\%$, 선암71.4$\%$), 원격전이는 선암이 많았다 (편평상피암 29.8$\%$, 선암 50.0$\%$). 과분할 방사선 치료에 대한 합병증은 전체 61명 환자 중 43명에서 Grade I-II의 방사선 식도염이 관찰되었고 치료 종결후 2개월 내에 2명의 환자에서 급성 방사선 폐렴이 나타났고, 만성 방사선 폐렴은 1명에서 나타났으며 13개월만에 만성 방사선 폐렴에서 폐 섬유화가 진행되어 사망하였다. 결론 : 국소적으로 진행되어 수술 불가능한 비소세포성 폐암중 특히 IIIA의 경우 치료에 대한 독성을 감안하더라도 과분할 방사선 치료를 시도하여 완전 관해율을 향상시킴으로써 생존율 향상에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
포도 "캠벨얼리" 송이에 새로 개발된 봉지를 괘대하여 봉지 내부의 미기상의 변화, 생리장해 및 병 발생, 과실품질, 수확기 판정의 편이성을 조사하였다. 개발봉지의 미기상은 온도 및 광투과율은 차이가 없었으나, 상대습도 및 봉지 표면의 수분 증발량은 변화를 주었다. 수정불량과, 착색불량과, 동녹 발생율 및 회색곰광이 발생율은 처리 간 큰 차이가 없었다. 열과 및 탄저병 발생은 무대과에 비하여 개발봉지가 현저히 감소하였다. 특히 탄저병 발생정도는 개발봉지가 현저히 덜 심하였다. 과방, 과립 및 과경의 생장 및 가용성고형물, 산 함량, 과색과 과분 발생에는 큰 차이가 없었다. 개발봉지는 수확기 판정의 편이성이 우수하였으며, 과색 및 과분 발생정도가 높아 과실의 품질을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 분수계 기반 영상 분할의 속도 개선을 위한 새로운 전처리 방법을 제안하였다 영상 분할을 위한 분수계 변환에 있어서, 단순히 단일척도 또는 다중척도의 형태학적 기울기 연산자를 사용하여 만드는 기존의 기준 영상과는 달리, 제안한 방법에서는 원 영상에 라플라시안 연산을 수행해 램프 에지의 위치와 에지 폭을 구한후 이로부터 램프 에지 기울기 보정값을 구하였다 그런후, 단일척도 기울기 연산자를 사용한 영상에 이들 램프 에지의 위치에만 보정값을 더하여 기준 영상을 만들었다 여기에 마커 영상을 만들어 부식에 의해 재구성하여 얻은 영상을 분수계 변환함으로써, 단일 또는 다중 척도 기울기 연산에 의한 기준 영상을 사용한 경우보다 과분할을 방지할 수 있어서, 분수계 기반 영상 분할 처리 시간의 대부분을 차지하는 영역 병합을 대폭 줄여 총 영상 분할 시간을 단축하였다 기존의 방법들과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법은 램프 에지나 에지 밀집 지역의 주요 에지들의 소실 없이 과분할을 줄여 전체 영상 분할 속도를 약 2배 가까이 향상시킬 수 있음을 확인하였다
디스플레이 기기들이 고도화 되면서, 사용자의 목적에 부합하는 영상이 요구되어져 가고 있다. 따라서, 3D 디스플레이에서 필요하게 되는 깊이 정보가 요구될 때 디스플레이 기기들은 객체 기반의 영상 정보를 제공 할 수 있어야 한다. 따라서, 본 논문에서 깊이 정보 생성을 위한 히스토그램 기반의 영상분할 알고리즘을 제안한다. 기존의 K 군집 알고리즘에서 군집의 수를 파라미터화 하여, 영상에 적응적으로 군집 수를 결정할 수 없게 되는 한계를 지닌다. 또한, k 군집 알고리즘이 지니고 있던 지역 최소점에 빠져 영상 분할에 있어 과분할을 야기하는 지역 최소점에 빠지게 되는 경향이 있다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 분할해야할 군집 선정에서 계산량을 고려하여 적응적으로 선택 가능할 수 있게 하는 히스토그램 기반의 알고리즘을 설계하여 적응적으로 선택 가능하게 하였다. 기존 알고리즘이 가지고 있었던 지역 최소점에 빠지지 않도록 방지하게 하여 결과 영상에서 객체 기반의 결과를 보여줄 수 있도록 설계 했다. 이 후 연결요소 알고리즘을 통해 과분할 요소를 제거했다. 따라서, 제안하는 알고리즘은 객체 기반의 깊이 정보 결과를 보여 줄 뿐만 아니라, 벤치마크 방법에 비해 확률 랜드 인덱스, 분할 커버링 측면에서도 각각 벤치마크 방법에 비해 0.017, 0.051으로 향상된 결과치를 보여준다.
본 논문에서는 영상의 동질성 문턱 값(Homogeneity Threshold:$H_T$)을 이용한 영상분할방법에서 영상의 과분할 발생을 해결하기 위한 개선된 영상분할 방법을 제안한다. $H_T$을 기반으로 한 영역성장(Region Growth) 알고리듬은 선택된 윈도우의 중심화소만을 사용하기 때문에 과 분할이 발생하였으나, 제안한 방법에서는 선택된 윈도우에 대한 동질성 여부를 조사하여 동질성을 만족할 경우 선택된 윈도우 화소전체를 영역병합에 사용하고 선택 윈도우가 동질성 윈도우를 만족하지 않을 때에는 윈도우의 중심화소를 사용함으로써 영역의 과 분할을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위하여 기존방법과 동일한 영상을 동일한 조건으로 실험하였으며, 그 결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 영역의 개수를 40% 이상 줄이면서도 시각적으로 영상의 품질에 차이가 없음을 볼 수 있었다. 특히 분할된 영역의 크기순으로 결합한 영상을 가지고 비교 했을 때, 기존방법에서는 분할된 영역의 큰 영역으로부터 1,000개 이상의 영역을 결합하여도 어떠한 영상인지 구분하기가 힘들었으나, 제안한 방법에서는 10개 내외의 영역만 결합하여도 어떠한 이미지인지 식별할 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 제안한 방법은 특정 영상으로부터의 객체 추출이나 정보검색 혹은 해부학이나 생물학 분야의 연구 및 영상 시각화와 애니메이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
객체 기반 영상 분석은 영상의 복잡도를 낮추는 동시에 영상의 특성을 유지한다는 점에서 픽셀 기반 영상 분석보다 높은 효율성과 정보 활용 가능성을 지닌다. Superpixel은 일반적인 영상 분할보다 작은 영상 단위로 영상을 과분할함으로써 영상 내의 경계를 보다 잘 유지할 수 있다. 이 가운데 SLIC(Simple linear iterative clustering) superpixel 기법은 기존의 기법들보다 높은 품질의 영상 분할 결과를 제시하는 것으로 알려져 있다. 이러한 SLIC 기법의 입력 파라미터인 superpixel의 개수는 영상 분할 결과에 큰 영향을 미침에도 이에 대한 연구는 선행 연구에서 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT 영상을 이용하여 변화 탐지 활용 연구를 위한 SLIC 계열 superpixel 기법의 최적 파라미터 분석 및 변화 탐지 성능 비교를 수행하였다. 사용된 superpixel 기법은 SLIC, SLIC0(SLIC의 무변수 버전), SNIC(Simple non-iterative clustering) 의 세 가지 기법으로, $5{\times}5$(픽셀)에서 $50{\times}50$(픽셀)의 superpixel 크기 범위에 대해서 superpixel 개수를 지정하여 superpixel 분할 영상을 생성하고 변화 탐지 참조 영상에 대한 재현율을 분석하였다. 이를 통해 얻어진 최적 superpixel 크기를 바탕으로 변화를 탐지하고자 하는 두 영상의 차 영상을 분할한 후 일정 크기의 객체로 clustering하였다. 두 시기(bi-temporal) 영상으로부터 얻어진 공통된 영상경계는 전후 영상에 각각 적용함으로써 각 superpixel의 feature(Lab 색상 차이) 변화를 탐지하였다. 최종적인 변화 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능이 분석하였으며, 영상의 과분할 정도가 높지 않더라도 규칙적인 크기와 형태의 superpixel을 통해 높은 변화 탐지 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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