This study reviews the structure of wooden printing blocks in Japan, focusing on the blocks as three-dimensional objects. Inspection is more effective three-dimensionally than two-dimensionally, and for the first time in wooden printing block research, the study uses a 3D CT scanner and a high-resolution 3D digitizer. The 3D CT scanner examines cross sections of the blocks and identifies their grain and contents, including insects surviving within them. The 3D digitizer enables observation of objects up to 0.02 mm; this allows detailed collection of block surface information, which is difficult to identify with a conventional microscope.
상부기도 협착의 원인은 장기간의 기관 삽관, 외상, 감염, 종양, 및 선천적인 결함등에 의해 존재하며, 이에 대한 진단은 단순 촬영이나 전산화 단층 촬영술 등으로 쉽게 진단은 가능하나, 적절한 치료 계획을 세우기 위해서는 그 범위 및 정도를 정확히 파악하는 일이 중요하다 최근 방사선 촬영기술의 발달로 현재의 2차원적 단면 영상에서 3차원적 영상으로 발전해왔으며 상부기도 협착 또한 3차원적 영상으로 진단하려는 노력이 시도되고 있다. 이에 저자들은 최근에 경험한 기관 협착증 7례에서 3D CT를 시행하여 협착 부위의 상태를 기존의 단순 촬영 영상 및 2D CT 영상과 비교하였고, 7례의 기관 협착증 중 4례에서 기관 단단 문합술 및 후두 기관 문합술을 시행한 바 수술시 확인된 협착 상태를 3D CT 영상과 비교하였다.
의료영상에서의 혈관의 분할은 심혈관계질환의 진단 및 시술을 위한 3차원 가시화 및 가상내시경을 하기위한 필수 선행 단계로 이에 대한 연구가 많이 이루어 지고 있다. 조영제를 투여한 환자의 CT데이터에서 혈관분할의 가장 큰 문제점은 혈관의 밝기값이 뼈의 밝기값과 비슷하기 때문에 기존의 3차원 SRG방법으로 분할하는 경우 새나감의 문제를 가지고 있었다. 본 논문에서는 Cubic SRG라는 방법을 통해 기존의 3차원 SRG가 가지는 깔끔한 분할결과와 적응적인 특성등의 여러 장점을 그대로 취하며 Cubic이라는 구조적 특징을 이용하여 혈관을 빠르고 강인하게 분할하는 방법을 제안한다. Cubic SRG는 SRG가 픽셀단위의 성장을 통해 동질 영역을 분할하는 방법을 사용함에 반해 Cubic이라는 부피 단위를 지정하여 이를 SRG의 픽셀과 같이 퍼트리는 방식으로 기존의 3차원 SRG에 비해 2$\sim$5배 정도의 빠른 수행속도를 보이며 3차원 SRG의 장점인 적응적인 특성을 그대로 가질수 있도륵 구현되었다. 또한 복셀들을 Cubic이라는 단위로 묶음으로서 혈관의 구조적인 분석을 수행하여 혈관을 트리형태의 구조로 그룹화가 가능하기 때문에 혈관을 가지별로 분할하기에 용이한 특징을 가지도록 하였으며, 이를 통해 새나감이 시작된 가지를 찾아서 잘라내는 방법을 통하여 SRG의 가장 큰 문제인 새나감 방법을 효과적으로 해결하는 방법을 제시한다. 최종적으로 위의 방법을 기본으로 하여 적응형 임계값 기반의 분할 방법을 혼합하여 사용자가 지정한 두 지점사이의 혈관을 강인하게 분할할수 있도록 구현하였고, 제안한 방법으로 여러 환자의 CT데이터에 실험하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
Sung-Wook Hong;Deokgi Mun;Se-Yun Kim;Tong-Seok Han
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.37
no.2
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pp.143-149
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2024
Segmentation of material phases through image analysis is essential for analyzing the microstructure of materials. Micro-CT images exhibit variations in grayscale values depending on the phases constituting the material. Phase segmentation is generally achieved by comparing the grayscale values in the images. In the case of waste concrete used as a recycled aggregate, it is challenging to distinguish between hydrated cement paste and natural aggregates, as these components exhibit similar grayscale values in micro-CT images. In this study, we propose a method for automatically separating the aggregates in concrete, in micro-CT images. Utilizing the Unet-VGG16 deep-learning network, we introduce a technique for segmenting the 2D aggregate images and stacking them to obtain 3D aggregate images. Image filtering is employed to separate aggregate particles from the selected 3D aggregate images. The performance of aggregate segmentation is validated through accuracy, precision, recall, and F1-score assessments.
This study is to compare the accuracy of evaluation regarding the volume of the prostate, which three-dimensional volume rendering was produced the shape of protrusion, by measuring two kinds of craniocaudal length from the top of the protrusion and from the exclusion of the protrusion as the starting points. For the imaginary protrusion prostate models, total of 10 models were roughly made by using devils-tongue jelly and changing each of the 10 ml of capacity from 10 ml to 100 ml. For the protrusion prostate models aimed at estimating the real volume, through 64 cannel computed tomography (CT) and 3.0 tesla magnetic resonance image (MRI) were conducted by planimetry technique from three-dimensional volume rendering. And then we performed to evaluate on significance of these volumes by wilcoxon signed rank test. Also the obtained volumes data by ellipsoid volume formula were measured the volume of protrusion prostate models two times with each method using the two kinds of craniocaudal length from top of the protrusion and from exclusion of the protrusion as the starting points. Finally, the significance of differences using wilcoxon signed rank test was evaluated between the real volume by planimetry technique and the measured volume by ellipsoid volume formula from three-dimensional volume rendering. The average of the protrusion length on the models was $0.90{\pm}0.18\;mm$ in CT and was $0.75{\pm}0.11\;mm$ in MRI. There were not statistically significant difference between MRI and CT from the volume of protrusion prostate models (p=0.414). In MRI (p=0.139) and CT (p=0.057), there were not statistically significant difference between the real volume by planimetry technique and the measured volume by ellipsoid volume from exclusion of the protrusion as the starting points. While, there were statistically significant difference between the real volume by planimetry technique and the measured volume by ellipsoid volume from top of the protrusion as the starting points in MRI (p=0.005) and CT (p=0.005). For the accurate measurement of the protrusion prostate models, the craniocaudal length of the prostate should be measured from the exclusion of the protrusion as the starting points.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.634-637
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2002
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치와 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이 데이터는 2D 슬라이스들의 연속으로 표현되므로 이것을 보다 편리하게 가시화. 조작, 분석이 용이한 상태로 바꾸기 위해서는 3차원 구조로의 재구성이 필요하게 된다. 이것을 위하여 무엇보다도 먼저 CT나 MR을 통하여 얻어진 영상을 분석하여 특정 장기의 영상 부분를 다른 조직의 영상부분으로부터 분리(segmentation)할 필요가 있다. 이러한 Segmentation방법에는 여러가지가 있는데, 수작업의 결합 등으로 인해서 비효율적인 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 보다 효율적인 segmentation의 처리를 위하여 region-based 기법을 응용하여 새로운 segmentation 방법을 개발하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 간(liver)의 추출을 시도하였고 향상된 성능을 확인할 수 있었다.
In this paper. we Propose a robust and fast image registration technique for motion correction in brain CT-CT angiography obtained from same patient to be taken at different time. First, the feature points of two images are respectively extracted by 3D edge detection technique, and they are converted to locally weighted 3D distance map in reference image. Second, we search the optimal location whore the cross-correlation of two edges is maximized while floating image is transformed rigidly to reference image. This optimal location is determined when the maximum value of cross-correlation does't change any more and iterates over constant number. Finally, two images are registered at optimal location by transforming floating image. In the experiment, we evaluate an accuracy and robustness using artificial image and give a visual inspection using clinical brain CT-CT angiography dataset. Our proposed method shows that two images can be registered at optimal location without converging at local maximum location robustly and rapidly by using locally weighted 3D distance map, even though we use a few number of feature points in those images.
이 논문에서는 3 차원 CT/CTA 영상 데이터에 대하여 고속 자동 정합 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다해상도 (multi-resolution) 구조의 정규 상호 정보량(normalized mutual information) 을 최대화하는 정합 방식에서, 정합 유사도를 계산하는 볼륨 영역을 효율적으로 줄여 정합 속도를 증가시키는 방법이다. 제안된 정합방식을 CT/CTA (CT angiography) 팬텀 데이터와 7 세트의 실제 CT/CTA 임상 데이터에 적용하여 테스트하였다. 이로부터 제안하는 방식이, 정합 정확도를 유지하는 동시에 정합 속도를 10 ∼ 60% 로 감소시킴을 확인 할 수 있었다. 또한 제안된 정합 방식을 DS-CTA (digital subtraction CT angiography) 에 적용하여, CT/CTA 영상으로부터 혈관 영상을 성공적으로 추출하였다.
In this study, the heterogeneity of internal structure of various igneous rocks acquired in Korea was quantified and correlated with the seismic velocity and the point load strength. Three-dimensional X-ray Computed Tomography (CT) was used to obtain information on the internal structure of the rock specimen, and the representative unit length (LR) was calculated by applying a statistical technique to the CT images. We also proposed an estimation equation to predict the mechanical properties of rocks from the relationship between LR, acoustic velocity and point load strength. In the proposed method, it is shown that the characterization of internal structure of rocks could be utilized as an indirect index to account for the mechanical behavior of rocks by substituting physical laboratory testing for non-destructive test.
Kim, Young Jae;Lee, Seung Hyun;Choi, Ja Young;Sun, Hye Young;Kim, Kwang Gi
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.10
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pp.887-895
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2013
Metastatic bone cancer, the cancer which occurred in the various organs and progressively spread to bone, is one of the complications in cancer patients. This cancer is divided into the osteoblast and osteolytic metastasis. Although Computer Tomography(CT) could be an useful tool in diagnosis of bone metastasis, lesions are often missed by the visual inspection and it makes clinicians difficult to detect metastasis earlier. Therefore, in this study, we construct a three-dimensional(3D) volume rendering data from tomography images of the chest CT, and apply a 3D based image processing algorithm to them for detection bone metastasis lesions. Then we perform a three-dimensional visualization of the detected lesions.From our test using 10 clinical cases, we confirmed 94.1% of average sensitivity for osteoblast, and 90.0% of average sensitivity, respectively. Consequently, our findings showed a promising possibility and potential usefulness in diagnosis of metastastic bone cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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