The image quality of imageguide depends on the structure, material, length of microfibers and the phenomena such as cross-talk and leaky ray between adjacent fibers. These Parameters should be considered as important factors in the image transmission qualify of fibers. However it is considered to be very difficult to assess all the parameters in a consistent way Therefore. two image characteristics, image resolution and image brightness are measured and analyzed to determine the image quality of imageguide. But the exact methods to measure two image characteristics of imageguide are not reported. In this study, the image brightness of imageguide for ultrathin endoscope is determined by measuring of the numerical aperture. the packing fraction and the attenuated power ratio of imageguide. Especially it is possible to obtain more exact results from measuring the numerical aperture of whole image guide than those from theoretical calculation of the single microfiber in an image guide. The image brightness of the image guide which has $3.1\mu m$ microfibers is about 37% less than that with $4.1\mu m$ microfibers.
In this research, 15 patients were diagnosed with 1.5T and 3.0T MRI instruments (Philips, Medical System, Achieva) to minize Ferromagnetic artifact and find the optimized Tesla. Based on the theory that the 3.0T, when compared to 1.5T, show relatively high signal-to-ratio(SNR), Scan time can be shortened or adjust the image resolution. However, when using the 3.0T MRI instruments, various artifact due to the magnetic field difference can degrade the diagnostic information. For the analysis condition, area of interest is set at the background of the T1, T2 sagittal image followed by evaluation of L3, L4, L5 SNR, length of 3 parts with Ferromagnetic artifact, and Histogram. The validity evaluation was performed by using the independent t test. As a result, for the SNR evaluation, mere difference in value was observed for L3 between 1.5T and 3.0T, while big differences were observed for both L4, and L5(p<0.05). Shorter length was observed for the 1.5T when observing 3 parts with Ferromagnetic artifact, thus we can conclude that 3.0T can provide more information on about peripheral tissue diagnostic information(p<0.05). Finally, 1.5T showed higher counts values for the Histogram evaluation(p<0.05). As a result, when we have compared the 1.5T and 3.0T with SNR, length of Ferromagnetic artifact, Histogram, we believe that using a Low Tesla for Spine MRI test can achieve the optimal image information for patients with disk operation like PLIF, etc. in the past.
In this study, we evaluated image quality by changing collimator length and detector thickness using the Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE) simulation tool. The gamma camera based on the Cadimium Zinc Telluride (CZT) and NaI detectors is modeled. In addition the images were acquired by setting 1, 2, 3, 4, 5, and 6 cm collimator length and 1, 3, 5, and 7 mm detector thickness using point source and phantom, which is designed by each diameter (4.45, 3.80, 3.15, 2.55 mm) with 447, 382, 317, and 256 Bq. The sensitivity (cps/MBq) for point source, and signal to noise ratio (SNR) and profile for phantom at the 4.45 mm by drwan the region of interests were used for quantitative analysis. Based on the results, the sensitivity according to collimator length is 2.3 ~ 48.6 cps/MBq for CZT detector, and 1.8 ~ 43.9 cps/MBq for NaI detector. The SNR using phantom is 3.6~9.8 for CZT detector, and 2.9~9.5 for NaI detector. As the collimator length is increased, the image resolution is also improved according to profile results based on the CZT and NaI detector. In addition, the senistivity for detector thickness is 0.04 ~ 0.12 cps/MBq for CZT detector, and 0.03 ~ 0.11 cps/MBq. The SNR using phnatom is 7.3~9.8 count for CZT detector, and 5.9~9.5 for NaI detector. As the detector thickness is increased, the image resolution is decreased according to profile results based on the CZT and NaI detector due to scatter ray. In conclusion, we need to set the geometric material such as detector and collimator to acuquire suitable image quality in nuclear medicine.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.11a
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pp.391-395
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2000
본 논문에서는 영상을 구성하는 객체들이 가지고있는 형태 특징을 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 형태 특징을 추출하기 위한 과정은 입력 영상에 Chain Code를 이용 경계면의 좌표와 길이를 구하는 과정, 경계면에 대한 무게 중심 추출과정으로 구성되고, 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장축/단축 비율 그리고 히스토그램 등을 특징 정보로 이용한다. 영상을 이루는 객체의 회전이나, 이동 등으로 인한 변화에 둔감하게 하고 형태 특징 중심으로 영상을 검색하도록 설계하였다. 실험 대상으로는 170개의 폐곡선을 이루는 이진 도형 영상에 대한 검색 실험을 실시하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1997.11a
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pp.129-133
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1997
카메라로부터 얻은 영상은 이를 얻는 과정에서 카메라의 떨림 및 추가되는 노이즈에 의하여 손상을 입을 수 있으며, 이런 과정으로 손상된 영상에는 움직임 번짐현상(motion blur)이 발생하며 이는 영상의 명확도를 현저하게 떨어지게 한다. 움직임 번짐현상은 주파수 영역에서 움직임의 방향으로 주기적인 영점을 발생시키며 그 주기는 움직임의 길이에 반비례한다. 이러한 영점은 원 영상에 의한 영점과 노이즈에 의하여 소실되므로 이들의 영향을 power 영역에서의 평균법으로 최소화시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 원영상과 노이즈의 영향인 최소화된 상태에서 2차원 cepstrum을 통하여 번짐현상을 주기와 방향을 계산해내는 알고리즘을 제안한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.28
no.6
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pp.663-668
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2010
In this study a stereo digital camera system was developed. Using this system, we can collect informations such as coordinates, lengths of all objects shown in the photo image just by taking digital photograph in field. This system has the advantage of obtaining stereo images with settled exterior orientation parameters, while the accuracy slightly worsen because in a close range photogrammetry with stereo digital camera system, the base line distance is restricted within about 1m. We took images with various exposure distances and angles to objects for experimental error assessment, and analyzed the affection of image coordinates errors.
The aim of this study was to clarify the impacts of acquisition parameters on artifacts in four-dimensional computed tomography (4D CT) images, such as the partial volume effect (PVE), partial projection effect (PPE), and mis-matching of initial motion phases between adjacent beds (MMimph) in cine mode scanning. A thoracic phantom and two cylindrical phantoms (2 cm diameter and heights of 0.5 cm for No.1 and 10 cm for No.2) were scanned using 4D CT. For the thoracic phantom, acquisition was started automatically in the first scan with 5 sec and 8 sec of gantry rotation, thereby allowing a different phase at the initial projection of each bed. In the second scan, the initial projection at each bed was manually synchronized with the inhalation phase to minimize the MMimph. The third scan was intentionally un-synchronized with the inhalation phase. In the cylindrical phantom scan, one bed (2 cm) and three beds (6 cm) were used for 2 and 6 sec motion periods. Measured target volume to true volume ratios (MsTrueV) were computed. The relationships among MMimph, MsTrueV, and velocity were investigated. In the thoracic phantom, shorter gantry rotation provided more precise volume and was highly correlated with velocity when MMimph was minimal. MMimph reduced the correlation. For moving cylinder No. 1, MsTrueV was correlated with velocity, but the larger MMimph for 2 sec of motion removed the correlation. The volume of No. 2 was similar to the static volume due to the small PVE, PPE, and MMimph. Smaller target velocity and faster gantry rotation resulted in a more accurate volume description. The MMimph was the main parameter weakening the correlation between MsTrueV and velocity. Without reducing the MMimph, controlling target velocity and gantry rotation will not guarantee accurate image presentation given current 4D CT technology.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.473-475
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2000
폐암의 변이 형태는 크게 침륜형과 팽창형의 두 가지로 나눌 수 있는데, 팽창형은 암의 크기가 크고 성장속도는 느린 특징을 가지고 있으며, 침륜형은 암의 크기가 작고 성장 속도는 빠르며 괴사 부분이 많고 경계선이 불규칙적인 특성을 가지고 있다. 본 논문은 병리 전문가의 이와 같은 시각적인 진단요소를 폐암 변이 분석을 위한 영상의 특성으로 추출하여, 형태학적 특성과 절감특성으로 분석한 후 의료 영상에 대한 진단을 전문가의 진단 견해와 비교해 보았다. 의료 영상에 대한 진단은 영상의 특성과 함께 전문가의 진단 기준에 대한 특성을 최대한 반영하는 특성에 의한 것이어야 할 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.06b
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pp.109-114
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1999
동영상을 효율적으로 검색하기 위해서 동영상을 장면 단위로 분할하는 과정이 필요하다 이 논문에서는 동영상에서 장면이 전환되는 지점을 빠르게 검출하는 방법을 제안한다. 먼저 MPEG 압축 영상에 대하여 시간적 표본화를 통하여 추출된 압축 영역의 데이터를 사용하여 장면 전환의 후보 구간들을 정하고, 다음으로 이들 구간 안에서 각 프레임의 화소값을 얻고, 이를 사용하여 정확한 장면 전환 지점을 찾아낸다. 제안된 방법은 빠른 검출 속도와 함께 높은 정확성을 갖는다. 또한 카메라 플래시 때문에 장면 전환으로 잘못 검출되는 것을 방지할 수 있는 방법을 제안한다.
CORONA는 미국이 1960년에서 1972년까지 냉전시대 관심지역에 대한 첩보영상을 취득하기 위하여 운영한 영상취득시스템으로 1995년 일반에 자료가 공개됨에 따라 과거의 고해상도 영상자료를 이용할 수 있는 길이 열리게 되었다. 그러나 현재까지 CORONA 영상처리를 위한 모듈을 제공하는 원격탐측 소프트웨어가 개발되어 있지 않기 때문에 CORONA 영상을 이용하여 수치표고모형이나 정사영상을 제작하기 위해서는 적절한 모델링 방법이 필요하다. CORONA 영상은 파노라마 영상으로 필름 가장자리로 갈수록 왜곡이 많이 생기며 사진기 지표가 없고 위성의 궤도와 위치, 자세, 속도, IMC(Image Motion Compensation)에 대한 자세한 자료를 제공하지 않는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 지형복원을 위하여 지상기준점을 이용하는 2가지 모델링 방법을 이용하였다. 첫 번째는 파노라마 왜곡과 촬영 비행체 이동에 의한 왜곡, IMC에 의한 왜곡을 보정하는 모형식을 구성하여 이용하였으며, 두 번째는 위성과 센서에 대한 정보를 필요로 하지 않는 다항식비례모형(RFM; Rational Function Model)을 이용하였다. 대상지역은 서울지역의 입체영상으로 대략 $33km{\times}26km$ 지역이다. 영상은 지상해상도 약 2.7m로 스캐닝하였고 1:1000 수치지도를 통해 20개의 기준점과 36개의 검사점을 관측하였다. 검사점의 위치정확도를 평가해 본 결과 첫 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.9m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 4.2m의 오차를 보여주었다. 두 번째 방법은 수평방향으로 평균 3.2m(X), 2.8m(Y)의 오차를 보였으며 표고의 경우 5.5m의 오차를 보여주었다. 지형복원 정확도를 검증하기 위하여 첫 번째 방법을 이용하여 대상지역 중 일부인 서울 남산지역에 대해 정사영상과 10m간격의 DEM을 제작하였으며 1:1000 수치지도를 통해 제작된 DEM과 비교한 결과 총 43990개 격자점의 표고 차이는 평균 5.98m였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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