Kim, Ju-Wan;Byun, Ki-Jong;Lee, Dong-Chun;Jang, Byung-Tae
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2001.10a
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pp.635-638
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2001
증강현실은 사용자가 보고 있는 실세계의 영상과 컴퓨터가 생성한 가상의 영상이 실시간으로 합성된 영상을 제공하여 사용자에게 실세계에 대한 이해 및 현실감을 높여 줄 수 있는 기술로서 국방, 의료, 교육, 건축설계, 게임, 방송 등 여러 응용 분야에서 연구가 진행 중이거나 활용 중에 있다. 증강현실에서 실세계의 대상 물체들과 관련된 부과 정보의 실시간 정합 기술은 매우 중요하다. 본 논문은 옥외 실험 환경에서 실시간 정합을 위해 지역 및 전역 트래커의 오차에 대한 보정방법과 지역 및 전역 트래커의 데이터를 이용한 실세계 영상 및 부과 정보 영상의 시점 계산 방법을 소개한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.862-863
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2015
본 연구에서는 조영증강 초음파 진단에서 혈류의 패턴을 효과적으로 판단할 수 있게 하기 위하여 조영제의 확산패턴을 영상으로 표현하는 방법론을 제안한다. 초음파 영상에서 조영제의 전이 시간에 대한 파라미터의 가시화 기법과, 단계별 전이패턴을 단일 영상으로 표현하는 방법을 제시함으로써, 병변의 진단 및 분석과정에서 대상 영역 내 혈류의 형태와 속도를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 분석과정의 필요에 따라 영상에서 정밀도를 선택적으로 적용할 수 있도록 하였으며, 노이즈 제거를 위한 필터링 과정과 단계별 전이 시점의 위치에 대한 영역 분할 과정을 거쳐 영상 생성결과를 개선할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.488-491
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2012
최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1312-1314
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2013
본 연구에서는 조영증강 의료 초음파 영상에서 효과적인 병변 탐색을 위한 방법론을 고찰한다. 병변 영상을 포함하는 ROI 추출을 위하여 조영효과의 전이 형태에 대한 단계 분할 기법과 동적 프로젝션 데이터의 분석 기법을 제안한다. 프레임간 유사도 척도의 분석을 통하여 비정상 프레임을 제거한 후 조영제의 도달시간(AT: Arrival Time)과 확산구간을 추출하여 탐색 대상 데이터의 양을 감소시킨다. 대상구간에서 초음파 영상의 수평방향 및 수직방향 프로젝션 데이터에 대한 동적 특성을 분석함으로써 후보영역을 추출하며 마이크로 버블의 추출, 조영효과의 증가속도 및 비율 등의 요소를 고려하여 ROI 를 선별하고 그 형태를 재조정한다. 부수적으로, 대상영역에서의 각 픽셀정보에 대하여 명도변화곡선(TIC) 특성분석을 통하여 영상을 재구성하고 병변영상의 형태와 윤곽선을 추출하게 된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.117-120
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2008
동영상의 다중 물체 인식 및 추적은 의료영상이나 무인 주행 시스템 등의 응용분야에서 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 스포츠 동영상의 다중 물체를 인식 및 추적하기 위해 칼만필터 알고리즘을 사용한다. 칼만필터 알고리즘을 이용한 물체의 이동 궤적 관리를 통해 표적 겹침 현상에 대한 추적 실패를 극복하도록 하였다. 표적 겹침이 일어나는 동영상을 입력 영상으로 이용하여 제안한 실시간 시뮬레이터의 추적 성능을 분석하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.5
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pp.960-966
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2017
In this paper, we proposed an algorithm that can extract lesion by inputting a medical image. Feature points are extracted using SIFT algorithm to extract genetic training of medical image. To increase the intensity of the feature points, the input image and that raining image are matched using vector similarity and the lesion is extracted. The vector similarity match can quickly lead to lesions. Since the direction vector is generated from the local feature point pair, the direction itself only shows the local feature, but it has the advantage of comparing the similarity between the other vectors existing between the two images and expanding to the global feature. The experimental results show that the lesion matching error rate is 1.02% and the processing speed is improved by about 40% compared to the case of not using the feature point intensity information.
Kim, Sea-Jung;Yoo, Seo-Bin;Byeon, Jung-Hun;O, Ye-eun;Ryu, Jong Hyun;Jun, Hong Young;Jeong, Kil Hwan;Kim, Kou Gyeom
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.05a
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pp.314-317
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2020
환자의 생체신호 측정 및 관찰, 영상 위생 등을 포함하는 직접간호는 간호사들의 총 간호활동 시간 중 내과는 48%, 외과는 40% 로 간호사들의 업무 부담이 되고 있다. 또한 의료기관에서 사용되는 의료기기들은 여러 회사에서 구매하여 사용되기 때문에 각 회사마다 상이한 프로토콜을 가지고 있어 하나의 시스템으로 생체신호를 모으기가 쉽지 않다. 따라서 여러 장비에서 생체신호를 실시간으로 취득하여 통합 관리할 수 있는 시스템 개발을 통해 간호사의 직접간호 업무량을 줄여 간호사의 근무환경 개선뿐만 아니라 중증환자의 경우 환자 생체신호에 대한 실시간 원격감시가 가능하고 환자에게서 발생된 모든 생체신호가 데이터베이스 시스템으로 기록관리 됨으로 인해 환자의 생체 신호에 대한 이력 추적관리가 가능함으로써, 양질의 의료 서비스가 가능한 환자케어시스템을 개발하고자 한다.
Image reconstruction of Inverse Fourier Transform after Frequency Domain Data is filtered applies to Image signal acquired from MR. There are various kinds of image processing techniques; image preprocessing, image reconstruction, image compression, image restoration image mixture, noise and artifact elimination, and image quality improvement. In this paper, optimum filter applicable to diagnosis in clinic by comparing and analyzing the characteristics of the filter will be explained. Fermi-Dirac filter will improve the image quality better than the previous MR image.
This paper proposes a novel algorithm for the efficient classification and annotation of medical images, especially X-ray images. Since X-ray images have a bright foreground against a dark background, we need to extract the different visual descriptors compare with general nature images. In this paper, a Color Structure Descriptor (CSD) based on Harris Corner Detector is only extracted from salient points, and an Edge Histogram Descriptor (EHD) used for a textual feature of image. These two feature vectors are then applied to a multi-class Support Vector Machine (SVM), respectively, to classify images into one of 20 categories. Finally, an image has the Annotation Code Array based on the pre-defined hierarchical relations of categories and priority code order, which is given the several optimal keywords by the Annotation Code Array. Our experiments show that our annotation results have better annotation performance when compared to other method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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