Lim, Hyoung Jun;Choi, Hoil;Yoon, Sang-Jae;Lim, Sang Won;Choi, Chi-Hoon;Yun, Gun Jin
Composite Materials and Engineering
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제3권3호
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pp.221-239
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2021
This paper presents a multiscale modeling method for sheet molding compound (SMC) composites through a novel bundle packing reconstruction algorithm based on a micro-CT (Computed Tomography) image processing. Due to the complex flow pattern during the compression molding process, the SMC composites show a spatially varying orientation and overlapping of fiber bundles. Therefore, significant inhomogeneity and anisotropy are commonly observed and pose a tremendous challenge to predicting SMC composites' properties. For high-fidelity modeling of the SMC composites, the statistical distributions for the fiber orientation and local volume fraction are characterized from micro-CT images of real SMC composites. After that, a novel bundle packing reconstruction algorithm for a high-fidelity SMC model is proposed by considering the statistical distributions. A method for evaluating specimen level's strength and stiffness is also proposed from a set of high-fidelity SMC models. Finally, the proposed multiscale modeling methodology is experimentally validated through a tensile test.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권4호
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pp.19-24
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2017
In this paper, we propose an automatic segmentation method of left and right heart in computed tomography angiography (CTA) using separating energy function. First, we smooth the images by applying anisotropic diffusion filter to remove noise. Then, the volume of interest (VOI) is detected by using k-means clustering. Finally, we extract the left and right heart with separating energy function which we proposed to split the heart. We tested our method in ten CT images and they were obtained from a different patient. For the evaluation of the computational performance of the proposed method, we measured the total processing time. The average of total processing time, from first step to third step, was $14.39{\pm}1.17s$. We expect for our method to be used in cardiac diagnosis for cardiologist.
Torres, Fernanda Ferrari Esteves;Jacobs, Reinhilde;EzEldeen, Mostafa;de Faria-Vasconcelos, Karla;Guerreiro-Tanomaru, Juliane Maria;dos Santos, Bernardo Camargo;Tanomaru-Filho, Mario
Imaging Science in Dentistry
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제50권2호
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pp.161-168
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2020
Purpose: The aim of this study was to evaluate the influence of voxel size and different post-processing algorithms on the analysis of dental materials using micro-computed tomography (micro-CT). Materials and Methods: Root-end cavities were prepared in extracted maxillary premolars, filled with mineral trioxide aggregate (MTA), Biodentine, and Intermediate Restorative Material (IRM), and scanned using micro-CT. The volume and porosity of materials were evaluated and compared using voxel sizes of 5, 10, and 20 ㎛, as well as different software tools(post-processing algorithms). The CTAn or MeVisLab/Materialise 3-matic software package was used to perform volume and morphological analyses, and the CTAn or MeVisLab/Amira software was used to evaluate porosity. Data were analyzed using 1-way ANOVA and the Tukey test(P<0.05). Results: Using MeVisLab/Materialise 3-matic, a consistent tendency was observed for volume to increase at larger voxel sizes. CTAn showed higher volumes for MTA and IRM at 20 ㎛. Using CTAn, porosity values decreased as voxel size increased, with statistically significant differences for all materials. MeVisLab/Amira showed a difference for MTA and IRM at 5 ㎛, and for Biodentine at 20 ㎛. Significant differences in volume and porosity were observed in all software packages for Biodentine across all voxel sizes. Conclusion: Some differences in volume and porosity were found according to voxel size, image-processing software, and the radiopacity of the material. Consistent protocols are needed for research evaluating dental materials.
방사선과 의사들은 CT 및 MRI 스캐너로부터 얻어진 인체의 단면 영상을 연속적으로 보고 실제 3차원적으로 인체가 어떻게 구성되어 있는지를 상상하여 병변을 구별하는데, 의학영상을 이용한 인체 장기의 3차원 시각화는 2차원 형태의 인체 단면 영상들을 복잡한 알고리즘이나 고성능의 컴퓨팅 파워를 사용하여 실제 인체와 같이 3차원으로 재구성하여 보여준다. 단면 영상의 추적, 관심영역의 표시 및 추출등과 같은 2차원 영상분석은 시간이 많이 소모되고, 주관적일 수가 있으며, 수작업인 관계로 빈번한 에러가 발생하는 단점을 가지는데, 이와 같은 2차원 의료 영상 분석의 단점을 보완하기 위해 의학영상처리 기술과 접목한 3차원 의료 영상의 시각화는 필수적이라 할 수 있다. 명암값 임계치 방법, 영역확장(region growing) 방법, 윤곽선(contour) 추출 방법 및 변형모델(deformable model) 방법을 사용하여 인체의 각 장기를 분리하였으며, 텍스쳐분석(texture analysis)을 통하여 고안된 특징자를 이용하여 암 부분을 인식하는데 사용하였고, 원근투영(perspective projection) 및 볼륨 데이터의 표면을 렌더링하기 위해 마칭큐브(marching cube) 알고리즘을 사용하였다. 인체 및 분리된 장기에 대한 3차원 시각화는 방사선치료계획(radiation treatment planning), 외과 수술계획, 모의수술, 중재적(interventional)시술 및 영상유도수술(image guided surgery)에 효과적으로 사용될 수 있다.
Park, Sang-Joon;Kim, Jong-Hyo;Kim, Kwang-Gi;Lee, Sang-Ho
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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pp.279-280
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2007
Airway wall thickness is an important bio-marker for evaluation of pulmonary diseases such as stenosis, bronchiectasis. Nevertheless, an image-based analysis of the airway tree can provide precise and valuable airway size information, quantitative measurement of airway wall thickness in CT images involves various sources of error and uncertainty. So we have developed an accurate airway wall measurement technique for small airways with three-dimensional (3-D) approach. To illustrate performance of these techniques, we used airway phantom that consisted of 4 acryl tubes with various inner and outer diameters. Results show that evaluation of interpolation and deconvolution methods of airways in 3-D CT images, and significant improvement over the full-width-half-maximum method for measurement of not only location of the luminal and outer edge of the airway wall but airway wall thickness.
The growth of telemedicine-based wireless communication for images-magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT)-leads to the necessity of learning the concept of image compression. Over the years, the transform based and spatial based compression techniques have attracted many types of researches and achieve better results at the cost of high computational complexity. In order to overcome this, the optimization techniques are considered with the existing image compression techniques. However, it fails to preserve the original content of the diagnostic information and cause artifacts at high compression ratio. In this paper, the concept of histogram based multilevel thresholding (HMT) using entropy is appended with the optimization algorithm to compress the medical images effectively. However, the method becomes time consuming during the measurement of the randomness from the image pixel group and not suitable for medical applications. Hence, an attempt has been made in this paper to develop an HMT based image compression by utilizing the opposition based improved harmony search algorithm (OIHSA) as an optimization technique along with the entropy. Further, the enhancement of the significant information present in the medical images are improved by the proper selection of entropy and the number of thresholds chosen to reconstruct the compressed image.
본 논문은 인공지능 플랫폼 기반의 요로결석 진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 기반의 플랫폼을 기반으로 하며, 인공지능 기반의 진단 알고리즘을 장착하여 빠르게 요로결석 환자의 스크리닝에 목적을 두고 있다. 병원정보시스템의 PACS와 EMR과 연계와 Deep learning 진단 알고리즘을 적용한 요로결석 자동판독 시스템을 개발하였다. 특히, 기 구축된 인공지능 플랫폼을 통해 추출한 데이터셋을 기반으로 진단 알고리즘 개발 방법과 수행 결과를 보인다. 제안한 시스템은 요로결석 진단과 수술여부에 의사결정지원 시스템으로 임상에서 활용될 것으로 기대하고 있다.
Recently, to make a diagnosis of the patient different X-Ray examinations are used. To name a few, Computed Tomography(CT). Magnetic Resonance Image(MRI) Single Photon Emission Computed Tomography(SPET) and Positron Emission Tomography(PET). But diagnosticians face difficulties sometimes when they make a diagnosis with images from those examinations. One of the problem is whether the Lesions of the patient is captured in the image correctly. Another one is whether the images are taken with same angle. in this paper, a study 9 on the method to obtain the hybrid image from the different images to different examinations. The procedure done in this paper is described as future study. Although small errors in position between images would occurred, this method more useful as it does not make patients in convenient. To reconstruct a image, some images are scanned by scanner and stored to personal computer for further image processing with Aldus photostyler program. The method to generate a sharpened image are also described.
Image Registration is used many works in image processing widely. But It is difficult to find the accuracy informations such as translation, rotation, and scaling between images. This paper proposes an algorithm that Fourier based image registration using the pyramid edge detection and line fitting. It can be estimated the informations by each sub-pixels. The proposed algorithm can be used for image registrations which high efficiency is required such as GIS, or MRI, CT, image mosaicing, weather forecasting, etc.
다공질 암석의 공극구조는 그 암석의 수리-역학적 거동에 매우 큰 영향을 미친다. 다공질 암석의 공극구조 특성을 표현하는 대표적인 방법은 공극률, 공극크기분포, 방향성 등이 있다. 암석의 유효공극률은 실험적으로 비교적 쉽게 구할 수 있지만, 공극의 크기분포 특성을 파악하는 것은 매우 어려운 실정이다. 본 연구에서는 X-ray CT를 이용하여 대표적 다공질 암석인 베레아 사암의 공극구조 중 공극크기분포를 이미지 기반으로 평가하였다. 공극크기분포 평가를 위해 본 연구에서는 이미지 필터링, 이진화, 골격화 등의 이미지 기반 처리 작업을 수행하였으며, 국부 두께평가 및 star chord를 이용하여 베레아 사암의 공극크기분포를 구하였다. 본 연구에서 제시된 X-ray CT 기반의 공극크기분포 평가방법을 이용하여 향후 다공질 재료의 공극구조 평가에 새롭고 효율적인 방안을 제시하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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