Kim, Joong-Hyuk;Kim, Jung-Chae;Kim, Kee-Deog;Yoo, Sun-K.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.1
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pp.29-38
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2012
The noise generated in the process of obtaining the medical image acts as the element obstructing the image interpretation and diagnosis. To restore the true image from the image polluted from the noise, the total variation optimization algorithm was proposed by the R.O. F (L.Rudin, S Osher, E. Fatemi). This method removes the noise by fitting the balance of the regularity and fidelity. However, the blurring phenomenon of the border area generated in the process of performing the iterative operation cannot be avoided. In this paper, we propose the adaptive total variation method by mapping the control parameter to the proposed transfer function for minimizing boundary error. The proposed transfer function is determined by the noise variance and the local property of the image. The proposed method was applied to 464 tooth images. To evaluate proposed method performance, PSNR which is a indicator of signal and noise's signal power ratio was used. The experimental results show that the proposed method has better performance than other methods.
Development of sensing technology and progress of digital media have been creating new art genre named interactive media art. digital mirror working based on convergence between computer vision technology and video art, is expressing reconstituted spectator's visual image through various mediums. From this aesthetical point and high accessibility towards spectators, many types of digital mirrors have been introducing. However, the majority of digital mirrors express visual images unrelated to degree of spectator's participation and this caused obstruction to spectator's continuous participation and interaction. This paper proposes digital mirror operated by spectator's movements read through particle system synchronized with motion detection algorithm based on analyzing image difference. This work extracted the data of spectator's movement by image processing and designed particle system changed by this data. And it expressed reconstructed spectator's image.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.175-179
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2016
Recent advances in technology of medical image have made surgical simulation that is helpful to diagnosis, operation plan, or education. Improving and enhancing the medical imaging have led to the availability of high definition images and three-dimensional (3D) visualization, it allows a better understanding in the surgical and educational field. The Real human field of view is stereoscopic. Therefore, with just 2D images, stereoscopic reconstruction process through the surgeon's head, is necessary. To reduce these process, 3D images have been used. 3D images enhanced 3D visualization, it provides significantly shorter time for surgeon for judgment in complex situations. Based on 3D image data set, virtual medical simulations, such as virtual endoscopy, surgical planning, and real-time interaction, have become possible. This article describes principles and recent applications of newer imaging techniques and special attention is directed towards medical 3D reconstruction techniques. Recent advances in technology of CT, MR and other imaging modalities has resulted in exciting new solutions and possibilities of shoulder imaging. Especially, three-dimensional (3D) images derived from medical devices provides advanced information. This presentation describes the principles and potential applications of 3D imaging techniques, simulation and printing in shoulder and elbow practice.
A depth-encoding detector module with silicon photomultipliers(SiPMs) using two layers of scintillation crystal array was designed, and the position measurement capability was verified using DETECT2000. The depth of interaction of the crystal pixels with the gamma rays was tracked through the image acquired with the combination of surface treatment of the crystal pixels and reflectors. The bottom layer was treated as a reflector except for the optically coupled surfaces, and the crystals of top layer were optically coupled each other except for the outer surfaces so that the light sharing was made easier than the bottom layer. Flood images were obtained through the combination of specular reflectors and random reflectors, grounded and polished surfaces of crystal pixels, and the positions at which layer images were generated were measured and analyzed. The images were reconstructed using the Anger algorithm, whose the SiPM signals were reduced as the 16-channels to 4-channels. In the combination of the grounded surface and all reflectors, the depth positions were discriminated into two layers, whereas it was impossible to separate the two layers in the all polished surface combinations. Therefore, using the combination of grounded surface crystal pixels and reflectors could improve the spatial resolution at the outside of the field of view by measuring the depth position in preclinical positron emission tomography.
This simulation study examined the effect of data acquisition error including the data type of TEM image, and incident beam intensity of the tilt series on 3D tomograms. Simulation was performed with the 3D head phantom model of Kak and Slaney, and the slightly modified 3D head phantom model with enhanced difference in absorption coefficients. Reconstructed tomogram for the original head phantom model using 8-bit gray-scale image was distorted with extremely high level of noise, while an acceptable result was obtained for the modified model. The results for the original model using wrong formulation for the transmitted beam intensity was proved to be incorrect. The high level of noise along the z direction was found in case of the modified model. On the other hand, the wrong value of incident beam intensity in both models gave distorted results. In order to reconstruct an artifacts-free 3D structure from the projections with invisible features in electron tomography, the 16-bit projection images should be used with the correct incident beam intensity which is applied to Beer's law.
In this paper, we present a result of our study on how to construct a HIMCS(hospital image management and communication system) based on Windows system. The proposed HIMCS is composed of image acquisition units, image archiving and processing units, display units, and all units are interfaced with LAN. We construct high speed image transmission system for distributed database and retrieval of various medical pictures in ward through image transmission system and realize integrated image diagnosis. Hospital image management and communication systems(HIMCS) have been proposed as a way to meet the challenge presented by the growing volume of medical imaging data. These systems are based on the concept of handing images in digital form, there by marking use of advances in computer-based technology. A HIMCS offers a wide spectrum of advantages over filmbased imaging. Digital acquisition of images eliminates the need for film processing and associated costs in both time and materials.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.24
no.1
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pp.31-38
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2019
In this paper, we develop a beamforming front end platform with pipeline circuit configuration method that can apply various clinical diagnostic applications of ultrasound image technology. Hardware design targets compression applications as well as scalable applications where power, integration levels and replication possibilities are important. Firmware design was implemented to achieve optimal FPGA parallel processing level by constructing new IP and system-oriented design environment to accelerate design productivity with maximum productivity improvement using Vivado HLS tool, which is a next generation high level synthesis tool. Former supports the high-speed management function of scan data that can create an image area arbitrarily and can be appropriately corrected and supplemented when reconfiguring or changing system specifications in the future.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.3
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pp.51-57
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2012
Hepatic vessel tree is the key structure for hepatic disease diagnosis and liver surgery planning. Especially, it is used to evaluate the donors' and recipients' liver for the LDLT(Living Donors Liver Transplantation) and estimate the volumes of left and right hepatic lobes for securing their life in the LDLT. In this study, we propose a method to apply canny edge detection that is not affected by noise to the liver images for automatic segmentation of hepatic vessels tree in contrast abdominal MDCT image. Using histograms and average pixel values of the various liver CT images, optimized parameters of the Canny algorithm are determined. It is more time-efficient to use the common parameters than to change parameters manually according to CT images. Candidates of hepatic vessels are extracted by threshold filtering around the detected the vessel edge. Finally, using a system which detects the true-negatives and the false-positives in horizontal and vertical direction, the true-negatives are added in candidate of hepatic vessels and the false-positives are removed. As a result of the process, the various hepatic vessel trees of patients are accurately reconstructed in 3D.
Handwritten character recognition is classified into on-line handwritten character recognition and off-line handwritten character recognition. On-line handwritten character recognition has made a remarkable outcome compared to off-line hacdwritten character recognition. This method can acquire the dynamic written information such as the writing order and the position of a stroke by means of pen-based electronic input device such as a tablet board. On the contrary, Any dynamic information can not be acquired in off-line handwritten character recognition since there are extreme overlapping between consonants and vowels, and heavily noisy images between strokes, which change the recognition performance with the result of the preprocessing. This paper proposes a method that effectively extracts the stroke including dynamic information of characters for off-line Korean handwritten character recognition. First of all, this method makes improvement and binarization of input handwritten character image as preprocessing procedure using watershed algorithm. The next procedure is extraction of skeleton by using the transformed Lu and Wang's thinning: algorithm, and segment pixel array is extracted by abstracting the feature point of the characters. Then, the vectorization is executed with a maximum permission error method. In the case that a few strokes are bound in a segment, a segment pixel array is divided with two or more segment vectors. In order to reconstruct the extracted segment vector with a complete stroke, the directional component of the vector is mortified by using right-hand writing coordinate system. With combination of segment vectors which are adjacent and can be combined, the reconstruction of complete stroke is made out which is suitable for character recognition. As experimentation, it is verified that the proposed method is suitable for handwritten Korean character recognition.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.7
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pp.326-334
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2024
Extra-oral imaging techniques such as Panoramic X-rays (PXs) and Cone Beam Computed Tomography (CBCT) are the most preferred imaging modalities in dental clinics owing to its patient convenience during imaging as well as their ability to visualize entire teeth information. PXs are preferred for routine clinical treatments and CBCTs for complex surgeries and implant treatments. However, PXs are limited by the lack of third dimensional spatial information whereas CBCTs inflict high radiation exposure to patient. When a PX is already available, it is beneficial to reconstruct the 3D oral structure from the PX to avoid further expenses and radiation dose. In this paper, we propose 3DentAI - an U-Net based deep learning framework for 3D reconstruction of oral structure from a PX image. Our framework consists of three module - a reconstruction module based on attention U-Net for estimating depth from a PX image, a realignment module for aligning the predicted flattened volume to the shape of jaw using a predefined focal trough and ray data, and lastly a refinement module based on 3D U-Net for interpolating the missing information to obtain a smooth representation of oral cavity. Synthetic PXs obtained from CBCT by ray tracing and rendering were used to train the networks without the need of paired PX and CBCT datasets. Our method, trained and tested on a diverse datasets of 600 patients, achieved superior performance to GAN-based models even with low computational complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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