Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.4
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pp.256-263
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2022
Skin cancer is one of the most common diseases in the world, and the incidence rate in Korea has increased by about 100% over the past five years. In the United States, more than 5 million people are diagnosed with skin cancer every year. Skin cancer mainly occurs when skin tissue is damaged for a long time due to exposure to ultraviolet rays. Melanoma, a malignant tumor of skin cancer, is similar in appearance to Atypical melanocytic nevus occurring on the skin, making it difficult for the general public to be aware of it unless secondary signs occur. In this paper, we propose a skin cancer lesion edge detection algorithm and a deep learning model, CRNN, which performs skin cancer lesion classification for early detection and classification of these skin cancers. As a result of the experiment, when using the contour detection algorithm proposed in this paper, the classification accuracy was the highest at 97%. For the Canny algorithm, 78% was shown, 55% for Sobel, and 46% for Laplacian.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.12
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pp.41-47
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2012
Every object over $O^{\circ}K$ emits radiant energy based on its own temperature. Uncooled thermal imaging system displays the detected incident radiant energy as an image by signal processing. Recently, the uncooled thermal imaging system is applied to various areas such as medical, industrial, and military applications. Also, several researches are in progress to find new applications of the uncooled thermal imaging system. In this paper, we present effective method for controlling TEC-less detector in the uncooled thermal imaging system and also present the efficient control scheme for maximizing the accuracy of temperature measurement. The proposed scheme is to apply TEC-less and temperature detection algorithm in Uncooled thermal imaging system. In results of tests performed by using the actual chamber, we acquired images of better quality than the former system and temperature measurement accuracy was improved to less than $1^{\circ}C$.
This study was purpose to method that applies for improving the image quality in CT and X-ray scan, especially in the lung region. Also, we researched the parameters of the image before and after applying for Histogram Equalization (HE) such as mean, median values in the histogram. These techniques are mainly used for all type of medical images such as for Chest X-ray, Low-Dose Computed Tomography (CT). These are also used to intensify tiny anatomies like vessels, lung nodules, airways and pulmonary fissures. The proposed techniques consist of two main steps using the MATLAB software (R2021a). First, the technique should apply for the process of normalization for improving the basic image more correctly. In the next, the technique actively rearranges the intensity of the image contrast. Second, the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) method was used for enhancing small details, textures and local contrast of the image. As a result, this paper shows the modern and improved techniques of HE and some advantages of the technique on the traditional HE. Therefore, this paper concludes that various techniques related to the HE can be helpful for many processes, especially image pre-processing for Machine Learning (ML), Deep Learning (DL).
X-rays with shorter wavelengths than ultraviolet light have very good penetration power. It is convergence in industrial and medical fields has been used a lot. n particular, in the industrial field, various researches have been conducted on the detection of foregin body inside metal that can occur in the production process of products such as metal using x-ray, a non-destructive inspection device. Detectors are becoming increasingly popular for the popularization of DR (Digital Radiography) photography methods that digitally acquire X-ray video images. However, there are cases where foreign body detection is impossible depending on the sensor noise and sensitivity inside the detector. When producing a metal product, since the defective rate of the produced product may increase due to contamination of the foreign body, accurate detection is necessary. In this paper, we provide a correction model for X-ray images acquired in order to improve the efficiency of defect detection such as foreign body inside metal. When applied to defect detection in the production process of metal products through the proposed model, it is expected that the detection of product defects can be processed accurately and quickly.
This study explored the use of artificial intelligence(AI) to detect foreign bodies in chest X-ray images. Medical imaging, especially chest X-rays, plays a crucial role in diagnosing diseases such as pneumonia and lung cancer. With the increase in imaging tests, AI has become an important tool for efficient and fast diagnosis. However, images can contain foreign objects, including everyday jewelry like buttons and bra wires, which can interfere with accurate readings. In this study, we developed an AI algorithm that accurately identifies these foreign objects and processed the National Institutes of Health chest X-ray dataset based on the YOLOv8 model. The results showed high detection performance with accuracy, precision, recall, and F1-score all close to 0.91. Despite the excellent performance of AI, the study solved the problem that foreign objects in the image can distort the reading results, emphasizing the innovative role of AI in radiology and its reliability based on accuracy, which is essential for clinical implementation.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1996.05a
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pp.6-6
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1996
컴퓨터 통신망의 활용이 각 분야에서 걸쳐서 점차 확대되고 있으며 의료 분야에서도 원격진료(tele-medicine), 원격교육(tele-education), 원격수술(tele-surgery) 등에 대한 시스템 개발이 관심을 끌고 있다. 본 연구에서는 초고속 정보통신망 환경에서 정형외과 모의수술을 하기 위한 시뮬레이터의 프로토타입을 구현하였다. 원격 모의수술 시뮬레이터를 구축하기 위해서는 CT, MRI와 같은 의학영상 처리, 다지점간의 회의를 제어할 수 있는 통신 제어, 환자의 진료를 위한 멀티미디어 데이터의 저장 및 검색을 위한 데이터베이스 구축 등 다양한 기술들의 총체적인 결합이 요구되어진다. 구축 시뮬레이터는 세가지 주요 서브 시스템으로 구성된다. 첫째, 원격 시뮬레이션을 위한 전반적인 관리, 운영, 제어를 담당하는 수술회의 시스템, 둘째, 모의수술을 가능케 하기 위한 2차원 영상의 전처리 3차원 영상 재구성 및 조작을 통한 모의수술 시스템, 셋재, 멀티미디어 환자 자료의 검색 및 관리를 하기 위한 데이터베이스 운영시스템으로 구성된다. 제안된 원격 모의수술 시뮬레이터는 서버-클라이언트 구조를 기반으로 하고, 여러명의 의사가 공동작업(CSCW: Computer Supported Cooperative Work)에 의해 모의수술을 할 수 있도록 공용 윈도우를 기반으로 한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공한다. 멀티미디어 의료 데이터의 전송은 TCP/IP 프로토콜을 사용하고, 사용자 인터페이스는 X-window를 이용하여 구축하였다. 본 시뮬레이터는 SUN Server 1000을 서버로 하고, 두대의 SDT Workstation을 클라이언트로 하여 Ethernet 환경에서 구현 및 검증하였다. 또한 ATM Network에서 본 시뮬레이터를 시험함으로써 국책 사업으로 구축되는 초고속 정보통신망 환경에서의 사용 가능성을 입증하였다. 판단된다.원과 섭식장소, 수중생물의 경우는 특히 수온, 수량 영양원등이다.(중략). 본 연구의 접근방법으로는 ASRS의 개념적인 Reference Model을 수립하고 이 Reference Model에 대한 Formal Model로 DEVS(Discrete Event System Specification)을 이용하여 시스템을 Modeling하였다. 이의 Computer Simulation을 위하여 DEVS형식론 환경에서의 Simulation Language인 DEVSim ++ⓒ를 이용하여 시스템을 구현하였다.. 실형 결과로는 먼저 선형 상미분방정식의 예로 mass-damper-spring system, 비선형 상미분방정식의 예로는 van der Pol 방정식, 연립 상미분방정식의 예로는 mixing tank problem 등을 보였으며, 그의 공학에서 일어나는 여러 가지 문제들도 다루었다.화물에 대한 방어력이 증가되어 나타난 결과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어([$[W1]_{XO-}$$[W1]_{
Kim, Gye-Hwan;Choi, Hyeon-Joon;Lee, Hong-Jae;Kim, Jin-Eui;Kim, Hyun-Joo
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.14
no.2
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pp.38-40
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2010
Purpose: This study was performed to find the current problems of PET/CT data from other hospitals. Materials and Methods: The subjects were acquired from 64 hospitals referred to our department for image interpretation. The formats and contents of PET/CT data were reviewed and the phone questionnaire survey about these were performed. Results: PET/CT data from 39 of 64 hospitals (61%) included all transaxial CT and PET images with DICOM (Digital Imaging Communications in Medicine) standard format which were required for authentic interpretation. PET/CT data from the others included only secondary capture images or fusion PET/CT images. Conclusion: The majority of hospitals provided limited PET/CT data which could be inadequate for accurate interpretation and clinical decision making. It is necessary to standardize the format of PET/CT data to transfer including all transaxial CT and PET images with DICOM standard format.
Recently, studies of image analysis, as the preprocessing stage for medical image analysis or image retrieval, are actively carried out. This paper intends to propose a way of utilizing color components for image retrieval. For image retrieval, it is based on color components, and for analysis of color, CLCM (Color Level Co-occurrence Matrix) and statistical techniques are used. CLCM proposed in this paper is to project color components on 3D space through geometric rotate transform and then, to interpret distribution that is made from the spatial relationship. CLCM is 2D histogram that is made in color model, which is created through geometric rotate transform of a color model. In order to analyze it, a statistical technique is used. Like CLCM, GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix)[1] and Invariant Moment [2,3] use 2D distribution chart, which use basic statistical techniques in order to interpret 2D data. However, even though GLCM and Invariant Moment are optimized in each domain, it is impossible to perfectly interpret irregular data available on the spatial coordinates. That is, GLCM and Invariant Moment use only the basic statistical techniques so reliability of the extracted features is low. In order to interpret the spatial relationship and weight of data, this study has used Principal Component Analysis [4,5] that is used in multivariate statistics. In order to increase accuracy of data, it has proposed a way to project color components on 3D space, to rotate it and then, to extract features of data from all angles.
The purpose of this study was to comparison of measure signal to noise ratio (SNR) according to change of kernel size from region of interest (ROI) of heart shadow in chest image. We examined images of chest image of 100 patients in a University-affiliated hospital, Seoul, Korea. Chest images of each patient were calculated by using ImageJ. We have analysis socio-demographical variables, SNR according to images, 95% confidence according to SNR of difference in a mean of SNR. Differences of SNR among change of equalization were tested by SPSS Statistics21 ANOVA test for there was statistical significance 95%(p<0.05). In SNR results, with the quality of distributions in the order of kernel size 9*9 image, kernel size 7*7 image and original chest image, kernel size 3*3 image (p<0.001). In conclusion, this study would be that quantitative evaluation of heart shadow on chest image can be used as an adjunct to the kernel size chest image.
Wrist PA-grip view is used to diagnose triangular fibrocartilage complex (TFCC) tear because it can easily diagnose damage to the surrounding wrist ligaments. However, despite advances in radiology equipment, distortion of images due to geometric elements still has many limitations. In this paper, we propose a method that can minimize the distortions of images by analyzing the distortions occurring in the wrist PA-grip view. A source of image distance (SID) were set at 130 cm and 150 cm for comparison with 110 cm. Depending on the SID, the phantom of wrist was moved at 0, 2, 4, 6, 8, and 10 cm in the X-axis and Y-axis directions, respectively. For quantitative evaluation, the difference of distance between the radius and ulna was measured in picture archiving and communication system (PACS) system. As a qualitative evaluation, survey was conducted among 20 radiologic technologists who examined the Wrist PA-grip view. The Kruskal Wallis test was performed to compare the distortion according to the phantom movement in the X-axis and Y-axis directions based on the SID, and the Tukey test was performed as a post-test. In the quantitative evaluation results, the measured values obtained in the X-axis was not significantly different in all groups (p>0.05). The measured values obtained in the Y-axis was significantly different in the most groups (p<0.05). Therefore, to reduce distortion while maintaining image quality, we recommend what examine the SID at 150 cm than 110 cm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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