• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3981-4004
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• 2019

This paper proposes a novel method for locating objects in real space from a single remote image and measuring actual distances between them by automatic detection and perspective transformation. The dimensions of the real space are known in advance. First, the corner points of the interested region are detected from an image using deep learning. Then, based on the corner points, the region of interest (ROI) is extracted and made proportional to real space by applying warp-perspective transformation. Finally, the objects are detected and mapped to the real-world location. Removing distortion from the image using camera calibration improves the accuracy in most of the cases. The deep learning framework Darknet is used for detection, and necessary modifications are made to integrate perspective transformation, camera calibration, un-distortion, etc. Experiments are performed with two types of cameras, one with barrel and the other with pincushion distortions. The results show that the difference between calculated distances and measured on real space with measurement tapes are very small; approximately 1 cm on an average. Furthermore, automatic corner detection allows the system to be used with any type of camera that has a fixed pose or in motion; using more points significantly enhances the accuracy of real-world mapping even without camera calibration. Perspective transformation also increases the object detection efficiency by making unified sizes of all objects.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1189-1196
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• 2015

In this paper, we proposed automatic extraction of brain tumor using morphological operation and statistical tumors size in MR images. Neurosurgery have used gamma-knife therapy by MR images. However, the gamma-knife plan systems needs the brain tumor regions, because gamma-ray should intensively radiate to the brain tumor except for normal cells. Therefore, gamma-knife plan systems spend too much time on designating the tumor regions. In order to reduce the time of designation of tumors, we progress the automatical extraction of tumors using proposed method. The proposed method consist of two steps. First, the information of skull at MRI slices remove using statistical tumors size. Second, the ROI is extracted by tumor feature and average of tumors size. The detection of tumor is progressed using proposed and threshold method. Moreover, in order to compare the effeminacy of proposed method, we compared snap-shot and results of proposed method.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-11
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• 2005

차량의 자동 추적은 도로 건설 계획을 수립하는데 있어서 중요한 자료인 교통의 흐름을 분석하거나, 비디오 영상의 교통량 분석 시스템에서 차량의 정확한 속도를 측정하는 등 여러 분야에서 그 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 비디오 영상에서 차량 추적 시 발생할 수 있는 가능한 경우들을 고려한 규칙기반 차량 추적 방법들을 제안한다. 제안된 방법들은 정화도의 관점에서 Mean-Shift방법에 비해 빠르고 좋은 성능을 나타내었다 본 논문에서 제안된 방법은 추적의 속도나 정확성을 높이기 위해 칼만 필터 예측기 및 칼라 정보를 이용한 탐색들을 융합한다면 더 우수한 추적 성능을 보일 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지
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• 제65권8호
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• pp.1424-1429
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• 2016

Segmentation is one of the first steps in most diagnosis systems for characterization of dental caries in an early stage. The purpose of automatic dental cavity detection system is helping dentist to make more precise diagnosis. We proposed the semi-automatic method for the segmentation of dental caries on digital x-ray images. Based on a manually and roughly selected ROI (Region of Interest), it calculated the contour for the dental cavity. A snake algorithm which is one of active contour models repetitively refined the initial contour and self-examination and correction on the segmentation result. Seven phantom tooth from incisor to molar were made for the evaluation of the developed algorithm. They contained a different form of cavities and each phantom tooth has two dental cavities. From 14 dental cavities, twelve cavities were accurately detected including small cavities. And two cavities were segmented partly. It demonstrates the practical feasibility of the dental lesion detection using Computer-aided Detection (CADe).

• 핵의학기술
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• 제13권1호
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• pp.63-66
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• 2009

Purpose: ACR (American College of Radiology) offers variable parameters to PET/CT quality control by using ACR Phantom. ACR Phantom was made to evaluate parameters which are uniformity, attenuation, scatter, contrast and resolution. Manual analysis method wasn't good for the use of QC because values of parameter were changed as it may user and it takes long time to analysis. Ki-Chun Lim, a nuclear scientist in AMC, developed program that automatically analysis values of parameter by using ACR Phantom to overcome above problems. In this study, we evaluated automatic analysis program's usability, through the comparing SUV of each method, reproducibility of SUV when repeated analysis and the time required. Materials and Methods: Using Flangeless Esser PET Phantom, the ideal ratio of 4 : 1 hot cylinder and BKG but it actually showed a ratio of 3.89 to 1 hot cylinder and BKG. SIEMENS Biograph True Point 40 was used in this study. We obtained images using ACR phantom at Fusion WB PET Scan condition (2 min/bed) and 120 kV, 100 mAs CT condition. Using True X method, 3 iterations, 14 subsets, Gaussian filter, FWHM 4 mm and Zoom Factor 1.0, $168{\times}168$ image size. We obtained Max. & Min. SUV and SUV Mean values at Cylinder (8, 12, 16, 25 mm, Air, Bone, Water, BKG) by automatic program and obtained SUV by manual method. After that, we compared manual and automatic method. we estimate the time required from opened the image data to final work sheet was completed. Results: Automatic program always showed same result and same the time required. At 8, 12, 16 and 25 m cylinder, manual method showed 6.69, 3.46, 2.59, 1.24 CV values. The larger cylinder size became, the smaller CV became. In manual method, bone, air, water's CV were over 9.9 except BKG (2.32). Obtained CV of Mean SUV showed BKG was low (0.85) and bone was high (7.52). The time required was 45 second, 882 second respectably. Conclusions: As a result of difference automatic method and manual method, automatic method showed always same result, manual method showed that the smaller hot cylinders became, the lager CV became. Hot cylinders mean region size, the smaller hot cylinder size becomes we had some trouble in doing ROI poison setting. And it means increase in variation of SUV. The Study showed the time required of automatic method was shorten then manual method.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.808-810
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• 2004

왜소증 조기진단을 위한 왼쪽 손의 방사선 영상을 통한 방법은 일반적으로 나이와 성별에 따른 방사선 영상들과 비교하여 의사가 직접 눈으로 비슷한 영상을 찾아 뼈 나이를 추정한다. 하지만 나이, 성별, 민족 등 여러 요인에 따라서 측정결과가 달라질 수 있고 각 나라별로 독자적인 기준이 필요하므로 본 논문에서는 한국인의 Carpal bone 분석과 이에 따른 Computerized Bone Age System을 제안한다. 뼈 나이 측정을 위해 6개의 연골을 측정하고, 분석할 6개의 연골 ROI(Region of Interest)를 찾기 위하여 연골들의 에지를 검출하였다. 영상의 에지를 검출하기 위하여 DoG (Difference of Gaussian) Filtering을 사용하였으며, Carpal Bone을 분석한 뒤 2차원 특징들로 ㅂW 나이 추정에 대한 진단의 정확도를 확인 할 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제67권12호
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• pp.1678-1684
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• 2018

Dental caries is one of the most popular oral disease. The aim of automatic dental cavity detection system is helping dentist to make accurate diagnosis. It is very important to separate cavity from the teeth in the detection system. In this paper, We compared two active contour algorithms, Snake and DRLSE(Distance Regularized Level Set Evolution). To improve performance, image is selected ROI(region of interest), then applied bilateral filter, Canny edge. In order to evaluate the algorithms, we applied to 7 tooth phantoms from incisor to molar. Each teeth contains two cavities of different shape. As a result, Snake is faster than DRLSE, but Snake has limitation to compute topology of objects. DRLSE is slower but those of performance is better.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2121-2127
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• 2017

본 논문에서는 세라믹 소재의 영상에서 비파괴 검사를 위한 사람 눈으로 판단하기 어려운 결함 영역을 검출하기 위해 다양한 영상 처리 기법을 활용하여 자동으로 결함 의심 부분을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 명암도의 차이를 통해 배경이 제거된 관심 영역에서 개선된 명암 대비 스트레칭 기법을 적용하여 관심 영역의 명암 대비를 강조한다. 우리가 제안한 방법은 다양한 두께의 세라믹 소재 영상에 대해 안정적으로 결함을 추출하기 위해 설계되었다. 실험은 명암이 강조된 ROI 영역에서 8, 10, 11, 16, 22mm 영상의 결함 영역 검출을 실험했는데 다른 경우는 히스토그램 이진화 기법을 적용하여 결함의 후보 영역을 추출하지만 8mm 영상은 다른 영상에 비해 결함의 밝기값과 잡음의 밝기값이 유사하여 허위 양성 영역이 결함으로 추출되는 문제점이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 8mm는 개선된 퍼지 이진화 기법을 적용하여 결함 후보 영역을 추출한다. 제안된 방법을 다섯 종류의 세라믹 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 검출 방법이 기존의 검출 방법보다 모든 두께의 세라믹 영상에서 효과적으로 결함 영역이 검출되는 것을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권2호
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• pp.111-117
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• 2004

현재 치과 방사선 영상에 적용되고 있는 대부분의 영상공제술은 기준점을 이용한 정한에 근거하고 있다. 본 연구에서는 수작업에 의한 기준점 설정 방법을 이용하지 않고 자동적으로 정참을 수행하는 방법을 개발하였다. 두 영상의 기하학적 매칭을 국소적 관심영역(ROI)에 한정시켜서 이 관심영역 간의 상관계수를 비교한다. 두 영역의 상관계수가 최대화되는 affine 또는 perspective 변환 파라미터를 고속의 탐색전략을 이용하여 반복적으로 찾는다. 우선 1/4 스케일 영상에 대하여 근사적인 파라미터를 탐색한 후 다시 원래 영상에 대하여 미세한 매칭이 이루어진다. 개발된 방법은 Gaussian 잡음에 의해 손상된 모의영상을 모의변환을 하지 않은 영상과 동일한 정도의 정확도를 가지고 정합 할 수 있다. 개발된 방법의 perspective 변환을 이용한 정합의 정확도는 수작업에 의한 것보다 17%향상된 결과를 보였다. 결론적으로, 이 방법의 치과 임플란트 영상에의 적용은 거의 실시간으로 자동적이고 잡음에 강인한 정합을 제공한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권6호
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• pp.231-236
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• 2014

의료 초음파 영상에서 조영제의 전이시간과 조영효과 변화 곡선 특성에 대한 파라미터는 각종 소화기 질환을 진단하는 중요한 인자가 된다. 이러한 진단인자들에 대한 육안판별의 어려움을 극복하기 위하여 파라미터 영상의 자동 생성 기법을 구현할 수 있는데 이 과정에서 마이크로 버블형태의 노이즈와 호흡에 의한 흔들림 현상은 추출된 영상의 신뢰도를 저하 시킨다. 이에 본 연구에서는 MRF(Markov Random Field) 모델을 기반으로 하는 최적화 기법을 적용하여 파라미터 영상을 개선하는 방법을 고찰하며, 호흡에 의한 영상의 흔들림을 보정하기 위한 영상추적 기법을 제시한다. 세부적으로 초음파 동영상 원시 데이터로부터 호흡주기 추출 기법을 구현하였으며, 추출된 주기를 기반으로 모멘텀 요소와 동적 가중치를 반영하는 ROI(Region of Interest) 추적 알고리즘을 적용하였다. 또한 영상 개선 기법에 적용되는 Gibbs 샘플러의 에너지 함수를 정의하고 실제 간질환 진단 데이터를 대상으로 영상 개선 효과를 실험적으로 평가하였다.