Purpose: Cross-modality coregistration of positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MR) could enhance the clinical information. In this study we propose a refined technique to improve the robustness of registration, and to implement more realistic visualization of the coregistered images. Materials and Methods: Using the sinogram of PET emission scan, we extracted the robust head boundary and used boundary-enhanced PET to coregister PET with MR. The pixels having 10% of maximum pixel value were considered as the boundary of sinogram. Boundary pixel values were exchanged with maximum value of sinogram. One hundred eighty boundary points were extracted at intervals of about 2 degree using simple threshold method from each slice of MR images. Best affined transformation between the two point sets was performed using least square fitting which should minimize the sum of Euclidean distance between the point sets. We reduced calculation time using pre-defined distance map. Finally we developed an automatic coregistration program using this boundary detection and surface matching technique. We designed a new weighted normalization technique to display the coregistered PET and MR images simultaneously. Results: Using our newly developed method, robust extraction of head boundary was possible and spatial registration was successfully performed. Mean displacement error was less than 2.0 mm. In visualization of coregistered images using weighted normalization method, structures shown in MR image could be realistically represented. Conclusion: Our refined technique could practically enhance the performance of automated three dimensional coregistration.
Monaural and binaural hearing aid performance under quiet and noisy conditions were compared in regard to (1) the degree of hearing impairment, (2) the symmetry of pure tone audiogram, (3) the automatic gain control of the hearing aid. (4) hearing impairement with recruitment and, word discrimination ability. Performance using binaural hearing aids was consistently superior to that using monaural hearing aids. The results were as follows. 1. Speech detection thresholds were enhanced by a mean of 4.25dB when tested with danavox 747 PP stereo type hearing aid and by a mean of 4.12 dB when tested hearing aids connected seperately to the right and left ears. 2. Binaurally tested speech reception thresholds were superior to monaurally tested thresholds by a mean of 3.56dB when tested in quiet and by a mean of 5.56dB when tested in noise. 3. Binaurally tested word discrimination scores were also superior by a mean of 17.09% in quiet and by a mean 19.63% in noise. 4. Both SRT and word discrimination scores were performed best by subjects with moderately-severe impairement. The performance by one mildly impaired subject was the poorest of all performances. The levels of performance order were; moderately-severe loss, severe loss. moderate loss and mild loss. 5. The data obtained using AGC aids when compaired with that of linear amplification show that when AGC aids were worn in both ears. the results were very poor but when one AGC aid was worn in one ear and linear amplification in the other. the results were good. 6. The advantages of binaural hearing aids were obvious even in cases 1) with great diferences in hearing thresholds between right and left ears, 2) when the subject was unable to discriminate words without vision and. 3) when the subject had extreme recruitme t phenomenon.
Park, Hyong-Hu;Park, Ji-Koon;Choi, Il-Hong;Kang, Sang-Sik;Noh, Si-Cheol;Jung, Bong-Jae
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.10
no.2
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pp.81-87
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2016
In this study we proposed a texture feature analysis algorithm that distinguishes between a normal image and a diseased image using CT images of some fatty liver patients, and generates both Eigen images and test images which can be applied to the proposed computer aided diagnosis system in order to perform a quantitative analysis for 6 parameters. And through the analysis, we derived and evaluated the recognition rate of CT images of fatty liver. As the results of examining over 30 example CT images of fatty liver, the recognition rates representing a specific texture feature-value are as follows: some appeared to be as high as 100% including Average Gray Level, Entropy 96.67%, Skewness 93.33%, and Smoothness while others showed a little low disease recognition rate: 83.33% for Uniformity 86.67% and for Average Contrast 80%. Consequently, based on this research result, if a software that enables a computer aided diagnosis system for medical images is developed, it will lead to the availability for the automatic detection of a diseased spot in CT images of fatty liver and quantitative analysis. And they can be used as computer aided diagnosis data, resulting in the increased accuracy and the shortened time in the stage of final reading.
In this study, we are using a computer tomography image of the abdomen, as an experimental linear research for the image of the fatty liver patients texture features analysis and computer-aided diagnosis system of implementation using the ROC curve analysis, from the computer tomography image. We tried to provide an objective and reliable diagnostic information of fatty liver to the doctor. Experiments are usually a fatty liver, via the wavelet transform of the abdominal computed tomography images are configured with the experimental image section, shows the results of statistical analysis on six parameters indicating a feature value of the texture. As a result, the entropy, average luminance, strain rate is shown a relatively high recognition rate of 90% or more, the control also, flatness, uniformity showed relatively low recognition rate of about 70%. ROC curve analysis of six parameters are all shown to 0.900 (p = 0.0001) or more, showed meaningful results in the recognition of the disease. Also, to determine the cut-off value for the prediction of disease six parameters. These results are applicable from future abdominal computed tomography images as a preliminary diagnostic article of diseases automatic detection and eventual diagnosis.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.4
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pp.785-802
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2017
As cyber threats using malicious code continue to increase, many security and vaccine companies are putting a lot of effort into analysis and detection of malicious codes. However, obfuscation techniques that make software analysis more difficult are applied to malicious codes, making it difficult to respond quickly to malicious codes. In particular, commercial obfuscation tools can quickly and easily generate new variants of malicious codes so that malicious code analysts can not respond to them. In order for analysts to quickly analyze the actual malicious behavior of the new variants, reverse obfuscation(=de-obfuscation) is needed to disable obfuscation. In this paper, general analysis methodology is proposed to de-obfuscate the software used by a commercial obfuscation tool, Themida. First, We describe operation principle of Themida by analyzing obfuscated executable file using Themida. Next, We extract original code and data information of executable from obfuscated executable using Pintool, DBI(Dynamic Binary Instrumentation) framework, and explain the implementation results of automated analysis tool which can deobfuscate to original executable using the extracted original code and data information. Finally, We evaluate the performance of our automated analysis tool by comparing the original executable with the de-obfuscated executable.
Microsatellite is one of the most suitable marker for cultivar identification as it has great discrimination power for cultivars with narrow genetic variation. The polymorphism level between 358 microsatellite primer pairs and 11 commercial cucumber cultivars was investigated. Thirty-one primer pairs showed high polymorphism within cucumber cultivars with different fruit types. These markers were applied for the constructing DNA profile data base of 110 commercial cucumber cultivars through multiplex PCR and fluorescence based automatic detection system. A total of 139 polymorphic amplified fragments were obtained by using 31 microsatellite markers. The average of PIC value was 0.610 ranging from 0.253 to 0.873. One hundred and thirty nine microsatellite loci were used to calculate Jaccard's distance coefficients for UPGMA cluster analysis. A clustering group of varieties, based on the results of microsatellite analysis, were categorized into plant shape and fruit type. Almost the cultivars were discriminated by marker genotypes. This information may be useful to compare through genetic relationship analysis between existing variety and candidate varieties in distinctive tests and protection of plant breeders' intellectual property rights through variety identification.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.5
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pp.1119-1127
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2018
Most of the cyber attacks are caused by malicious codes. The damage caused by cyber attacks are gradually expanded to IoT and CPS, which is not limited to cyberspace but a serious threat to real life. Accordingly, various malicious code analysis techniques have been appeared. Dynamic analysis have been widely used to easily identify the resulting malicious behavior, but are struggling with an increase in Anti-VM malware that is not working in VM environment detection. On the other hand, static analysis has difficulties in analysis due to various packing techniques. In this paper, we proposed malware classification techniques regardless of known packers or unknown packers through the proposed model. To do this, we designed a model of supervised learning and unsupervised learning for the features that can be used in the PE structure, and conducted the results verification through 98,000 samples. It is expected that accurate analysis will be possible through customized analysis technology for each class.
This study aimed to propose an accurate diagnostic method for osteoporosis by realizing a computer-aided diagnosis system with the application of the statistical analysis of texture features using digital images of lateral lumbar spine of patients with osteoporosis and providing reliable supplementary diagnostic information by model experimental research for early diagnosis of diseases. For these purposes, digital images of lateral lumbar spine of normal individuals and patients with osteoporosis were used in the experiments, and the values of statistical texture features on the set ROI were expressed in six parameters. Among the texture feature values of the six parameters of osteoporosis, the highest and lowest recognition rates of 95 and 80% were shown in average gray level and uniformity, respectively. Moreover, all the six parameters showed recognition rates of over 80% for osteoporosis: 82.5% in average contrast, 90% in smoothness, 87.5% in skewness, and 87.5% in entropy. Therefore, if a program developing into a computer-aided diagnosis system for medical images is coded based on the results of this study, it is considered possible to be applied to preliminary diagnostic data for automatic detection of lesions and disease diagnosis using medical images, to provide information for definite diagnosis of diseases, to diagnose by limited device, and to be used to shorten the time to analyze medical images.
In the information communication technology, it is world-widely apparent that trend movement from internet web to smartphone app by users demand and developers environment. So it needs kinds of appropriate technological responses from geo-spatial domain regarding this trend. However, most cases in the smartphone app are the map service and location recognition service, and uses of geo-spatial contents are somewhat on the limited level or on the prototype developing stage. In this study, app for extraction of corner point features using geo-spatial imagery and their linkage to database system are developed. Corner extraction is based on Harris algorithm, and all processing modules in database server, application server, and client interface composing app are designed and implemented based on open source. Extracted corner points are applied LOD(Level of Details) process to optimize on display panel. Additional useful function is provided that geo-spatial imagery can be superimposed with the digital map in the same area. It is expected that this app can be utilized to automatic establishment of POI (Point of Interests) or point-based land change detection purposes.
This paper proposes an automatic highlight building algorithm for soccer video by using the structural characteristics of broadcasted sports video that an interesting (or important) event (such as goal or foul) in sports video has a continuous replay shot surrounded by gradual shot change effect like wipe. This shot editing rule is used in this paper to analyze the structure of broadcated soccer video and extracts shot involving the important events to build a highlight. It first uses the spatial-temporal image of video to detect wipe transition effects and zoom out/in shot changes. They are used to detect the replay shot. However, using spatial-temporal image alone to detect the wipe transition effect requires too much computational resources and need to change algorithm if the wipe pattern is changed. For solving these problems, a two-pass detection algorithm and a pixel sub-sampling technique are proposed in this paper. Furthermore, to detect the zoom out/in shot change and replay shots more precisely, the green-area-ratio and the motion energy are also computed in the proposed scheme. Finally, highlight shots composed of event and player shot are extracted by using these pre-detected replay shot and zoom out/in shot change point. Proposed algorithm will be useful for web services or broadcasting services requiring abstracted soccer video.
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