본 논문에서는 IBCA(Intermediate Boundary Cellular Automata)에 기반을 둔 여원 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)와 2D CAT(Cellular Automata Transform)를 단계적으로 이용하여 영상을 암호화하는 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저, 여원 MLCA를 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그리고, 원 영상과 생성된 수열을 XOR 연산하여 여원 MLCA 영상으로 변환한다. 그 후, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저 함수를 변환된 여원 MLCA 영상에 곱하여 암호화를 한다. 마지막으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 및 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
목적: 척수경색의 진단에서 현성확산계수 값의 측정을 포함한 확산강조자기공명영상의 유용성을 평가하고자하였다. 대상 및 방법: 척수 경색으로 진단받은 6명의 환자를 대상으로 후향적으로 분석하였다. 경색증상 발현 후 평균 5.4일이 지난 후에 1.5 T 초전도체 자기공명영상 기기를 이용하여 자기공명영상을 얻었다. 확산강조자기공명영상은 고식적인 b값($1000s/\textrm{mm}^2$)으로 하여 multi-shot echo planar imaging 기법을 이용하여 영상을 획득하였으며 개인용 컴퓨터로 옮겨져 현성확산계수 지도를 얻어 정상부위와 병변부위의 현성확산계수 값을 측정하였다. 자기공명영상에서 병변의 위치와 T1 과 T2 강조영상, 그리고 확산강조자기공명영상에서 나타나는 각각의 신호강도를 알아 보았고, 병변부위와 정상부위에서 측정한 현성확산계수 값을 비교하였다. 결과: T1강조영상에서 6예 중 4예에서 등신호강도를, 2예에서 저신호 강도를 보였고, T2강조 영상에서 6예 모두 고신호강도를 보였다. 또한 확산강조자기공명영상에서 6예 모두 고신호강도를 보였다. 현성확산계수 지도는 6예 전예에서 성공적으로 얻을 수 있었다. 현성확산계수 지도에서 6예 모두 정상과 뚜렷한 차이를 보이는 색조변화를 보였으며, 6예 모두 병변부위의 현성확산계수 값은 정상 부위의 현성확산계수의 값보다 더 낮았으며 통계적으로 유의하였다 (p<0.05 ). 결론: 척수경색 환자에서 척수병변의 확산강조자기공명영상과 현성확산계수 값의 측정이 가능하였다. 따라서 확산강조자기공명영상은 척수경색의 조기진단과 국재화(localization)에 유용하리라 보여진다.
목적 자기공명영상 근거 영상표현형과 생체분자학적 아형, 유전자 발현 프로파일 근거 위험도 등 유방암 유전체 특징의 관계를 분석하고자 하였다. 대상과 방법 The Cancer Genome Atlas와 and the Cancer Imaging Archive에 공개된 자료를 이용하였다. 122개의 유방암의 자기공명영상에서 영상표현형이 추출되었다. 유전자 발현 프로파일에 따라 PAM50아형을 분류하고 위험도를 지정하였다. 영상표현형과 생체분자학적 특징의 관계를 분석하였다. 예측모델을 알아보기 위해 penalized generalized regression analysis를 이용하였다. 결과 PAM50아형은 maximum 2D diameter (p = 0.0189), degree of correlation (p = 0.0386), 그리고 inverse difference moment normalized (p = 0.0337)와 유의하게 관련이 있었다. 위험도 시스템 중에 GGI와 GENE70이 통계적으로 유의하게 8개의 영상표현형 특징을 서로 공유하였다(p = 0.0008~0.0492). Maximum 2D diameter가 두 위험도 시스템에서 가장 유의하게 관련있는 특징이었으나(p = 0.0139, p = 0.0008) 예측모델의 전반적인 연관 정도는 약했고 가장 높은 연관계수는 GENE70이 0.2171이었다. 결론 영상표현형 중에 maximum 2D diameter, degree of correlation, 그리고 inverse difference moment normalized가 PAM50 아형 그리고 GENE70과 같은 유전자 발현 프로파일 근거 위험도와 그 연관도는 약하였으나 유의한 관련을 보였다.
흉부 이물은 응급실에 내원한 환자들에게서 빈번하게 볼 수 있으며 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 흉부 이물은 흡인, 섭취, 외상, 의인성 원인으로 발생할 수 있다. 영상 검사는 흉부 이물의 유무와 크기, 구조, 위치를 인지하는데 중요한 역할을 하기 때문에 영상의학과 의사는 중재적 시술 등 적절한 치료를 결정하기 위해 흉부 이물의 영상의학적 소견과 발생 가능한 합병증을 알아야 한다. 이 임상화보에서는 흉부 이물을 식별하기 위한 적절한 영상 검사 세팅, 원인에 따른 4가지 분류, 흉부 이물과 이로 인해 발생할 수 있는 합병증의 영상의학적 소견을 정리하였다.
본 논문에서는 집적 영상과 컴퓨터 재생 기술을 활용한 3차원 QR 코드 생성 기술을 제안한다. 제안하는 기술에서는 2차원 QR 코드를 네 개의 면으로 나누어 각각의 면을 서로 다른 깊이에 배치한 뒤 깊이가 추가된 3차원 QR 코드를 합성조리개 집적 영상과 컴퓨터 재생 기술을 사용하여 생성한다. 이 과정에서 3차원 영상 기술 중 하나인 집적 영상 기술을 사용한다. 마지막으로, 3차원 QR 코드를 집적영상을 이용하여 컴퓨터 재생을 한 뒤 각 면을 배치했던 깊이 부분에서 영상을 재생하고 조합하면 3차원 QR 코드를 읽을 수 있다. 따라서 QR 코드를 읽을 때 보안을 강화할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술이 QR 코드를 읽을 때 보안을 강화할 수 있음을 보이기 위하여 광학적 실험과 컴퓨터 재생을 수행하였다. 또한, 재생 깊이를 알고 있을 때, 3차원 QR 코드를 읽을 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 동영상 자극과 정지 영상 자극을 사용하여 얼굴 표정의 영역(얼굴 전체/눈 영역/입 영역)에 따른 정서 상태 전달 효과를 알아보고자 하였다. 동영상 자극은 7초 동안 제시되었으며, 실험 1에서는 12개의 기본 정서에 대한 얼굴 표정 제시 유형과 제시 영역에 따른 정서 인식 효과를, 실험 2에서는 12개의 복합 정서에 대한 얼굴 표정 제시 유형과 제시 영역에 따른 정서 인식 효과를 살펴보았다. 실험 결과, 동영상 조건이 정지 영상 조건보다 더 높은 정서 인식 효과를 보였으며, 입 영역과 비교하였을 때 동영상에서의 눈 영역이 정지 영상 보다 더 큰 효과를 보여 눈의 움직임이 정서 인식에 중요할 것임을 시사하였다. 이는 기본 정서 뿐 아니라 복합 정서에서도 어느 정도 관찰될 수 있는 결과였다. 그럼에도 불구하고 정서의 종류에 따라 동영상의 효과가 달라질 수 있기 때문에 개별 정서별 분석이 필요하며, 또한, 얼굴의 특정 영역에 따라서도 상대적으로 잘 나타나는 정서 특성이 다를 수 있음을 사사해 준다.
본 논문에서는 효율적으로 의료 영상을 보호하기 위하여 C-MLCA와 1차원 CAT를 이용한 암호화 방법을 제안한다. 먼저, Wolfram 규칙으로 상태 전이 행렬을 생성한 후 최대 길이의 수열을 만든다. 다음으로 여원 벡터를 곱하여 복잡한 수열로 변환한다. 그리고 두 수열을 행과 열로 곱하여 원 의료 영상 크기의 기저 영상을 생성한 후 XOR 연산을 한다. 마지막으로 게이트 웨이값을 설정하여 만들어진 1차원 CAT 기저함수와 CAT 변형 계수가 적용된 영상을 연산하면, 최종적으로 암호화된 영상을 얻을 수 있다. 암호화된 영상은 원 의료 영상과 비교하기 위해 히스토그램과 PSNR을 사용하여 평가한다. 또한 NPCR과 키 공간 분석을 통하여 제안한 방법의 안정성을 검증한다.
Gerstmann-Strssler-Scheinker (이하 GSS) disease는 드문 유전성 프라이온 질환으로 초기에 발생해 진행하는 소뇌실조와 후기에 발생하는 인지기능 저하가 특징적이다. 저자들은 진행하는 보행장애와 5개월 후 발생한 구음 장애, 인지 기능 저하를 주소로 내원한 39세 남성 환자의 증례를 보고하고자 한다. 뇌 MRI에서 양측 대뇌피질과 기저핵, 시상에 확산 저하를 동반한 T2 강조영상에서의 고신호 강도 병변이 관찰되었다. 환자는 모두 40-50대에 비슷한 증상을 호소하였던 가족력을 동반하였으며 PRNP 유전자 검사를 통해 GSS로 확진되었다.
본 연구는 강원도 일부 지역의 치위생과 학생들을 대상으로 수업방법에 따른 수업 인식과 진로 인식의 변화를 살펴보기 위한 연구이다. 동일한 설문지를 사용하여, 2019년 12월에 대면 수업 후 1차 설문을 진행하였고, 2020년 7월에 비대면 수업 후 2차 설문을 진행하였다. 통계분석은 SPSS 24.0을 사용하였으며 결과는 다음과 같다. 학년에 따른 수업 인식과 진로 인식에 차이를 보였고, 학교생활 만족도와 치면세마 수업 만족도에 따라 진로 관심과 진로 호기심, 진로 자신감 차이를 보였다. 비대면 수업의 경우 인터넷을 통한 진로 결정의 비중이 높아졌으며, 진로 자신감도 상승하였다. 이 결과들은 실기과목 수업 운영에 있어 융복합적 측면을 고려한 플립러닝 수업과 같은 방법의 활용과 실기시험을 위한 표준화된 실기 동영상 제작에 필요한 기초자료로 제공될 수 있을 것이다.
최근 위성 탑재 센서의 종류와 영상의 공간해상도가 다양해지고 서로 다른 시기에 관측 수집된 영상자료를 모자이크하여 지형공간정보체계(GIS)와 같은 응용분야에서의 활용에 대한 필요성이 점차 커지고 있다. 영상 모자이크에는 영상정합, 분광정보 조정과 같은 다양한 기법들이 필요하다. 웨이블렛 변환 기반 영상정합 기법을 적용하여 영상 모자이크의 자동화에 대해 연구하고자 하였다. 본 논문에서는 폴리곤 클리핑 기법을 적용하여 두 영상에서 중복 영역을 추출하고자 중복영역에 대하여 형상 기반 정합과 영역 기반 정합을 동시에 적용하는 웨이블렛 변환 기법을 이용함으로써 자동으로 접합점을 추출하였다. 또한 영상 모자이크를 수행함에 있어서 두 영상의 분광 정보를 조정하기 위한 방사 보정기법은 히스토그램 정합 기법을 적용하여 연구 분석하였다. 본 연구에서 적용한 폴리곤 클리핑 기법 결과로 중복영역과 모자이킹 영역을 자동을 추출할 수 있었다. 그리고 다해상도 웨이블렛 분석 기법을 이용하여 특징점에 대해 영상정합을 수행하고 이를 이용하여 모자이킹 접합선을 추출한 결과 접합부분에서 불연속 부분 없이 모자이킹 영상을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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