Journal of International Society for Simulation Surgery
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제3권1호
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pp.1-8
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2016
In the field of Radiology, the Computer Aided Diagnosis is the technology which gives valuable information for surgical purpose. For its importance, several computer vison methods are processed to obtain useful information of images acquired from the imaging devices such as X-ray, Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT). These methods, called pattern recognition, extract features from images and feed them to some machine learning algorithm to find out meaningful patterns. Then the learned machine is then used for exploring patterns from unseen images. The radiologist can therefore easily find the information used for surgical planning or diagnosis of a patient through the Computer Aided Diagnosis. In this paper, we present a review on three widely-used methods applied to Computer Aided Diagnosis. The first one is the image processing methods which enhance meaningful information such as edge and remove the noise. Based on the improved image quality, we explain the second method called segmentation which separates the image into a set of regions. The separated regions such as bone, tissue, organs are then delivered to machine learning algorithms to extract representative information. We expect that this paper gives readers basic knowledges of the Computer Aided Diagnosis and intuition about computer vision methods applied in this area.
This paper proposes a steering control algorithm for non-holonomic mobile robots. The steering control algorithm is essential to navigate autonomous vehicles which employ comination of the dead reckoning and absolute sensor system such as a machine vison for detecting landmarks in order to estimate the current location of the mobile robot. The proposed algorithm is based on the minimum time BANG-BANG controller and curvature-continuity curve design method. In the BANG-BANG control scheme we introduce velocity/acceleration limiter to avoid any slippage of driving wheels. The proposed scheme is robot-independent and hence can be applied to various kinds of mobile robot or vehicles. To show the effectness of the proposed control algorithm, a series of computer simulations were conducted for two-wheel driven mobile robot.
Image segmentation is teh important step in image infromation extraction for computer vison sytems. Fuzzy clustering methods have been used extensively in color image segmentation. Most analytic fuzzy clustering approaches are derived from the fuzzy c-means (FCM) algorithm. The FCM algorithm uses th eprobabilistic constraint that the memberships of a data point across classes sum to 1. However, the memberships resulting from the FCM do not always correspond to the intuitive concept of degree of belongingor compatibility. moreover, the FCM algorithm has considerable trouble above under noisy environments in the feature space. Recently, the possibilistic C-mean (PCM) for solving growing for color image segmentation. In the PCM, the membersip values may be interpreted as degrees of possibility of the data points belonging to the classes. So, the problems in the FCM can be solved by the PCM. The clustering results by just PCM are not smoothly bounded, and they often have holes. So, the region growing was used as a postprocessing. In our experiments, we illustrated that the proposed method is reasonable than the FCM in noisy enviironments.
Heart Rate is a crucial physiological parameter that provides basic information about the state of the human body in the cardiovascular system, as well as in medical diagnostics and fitness assessments. At present day, it has been demonstrated that facial video-based photoplethysmographic signal captured using a low-cost RGB camera is possible to retrieve remote heart rate. Traditional heart rate measurement is mostly obtained by direct contact with the human body, therefore, it can result inconvenient for long-term measurement due to the discomfort that it causes to the subject. In this paper, we propose a non-contact-based remote heart rate measuring approach of the subject which depends on the color intensity variation of the subject's facial skin. The proposed method is applied in two regions of the subject's face, forehead and cheeks. For this, three different algorithms are used to measure the heart rate. i.e., Fast Fourier Transform (FFT), Independent Component Analysis (ICA) and Principal Component Analysis (PCA). The average accuracy for the three algorithms utilizing the proposed method was 89.25% in both regions. It is also noteworthy that the FastICA algorithm showed a higher average accuracy of more than 92% in both regions. The proposed method obtained 1.94% higher average accuracy than the traditional method based on average color value.
본 연구는 노인운전자의 운전 면허를 갱신 할 때 필요한 추가 검사를 제안할 목적으로 실시되었다. 우리나라에서는 고령 인구가 빠르게 증가하면서 고령 운전자의 비율이 높아지고 있다. 전반적으로 교통사고율이 감소하고 있지만, 고령 운전자에서는 교통사고율과 교통사고로 인한 사망률이 증가하고 있다. 본 연구에서는 우리나라에서 실시하고 있는 고령 운전자의 운전면허 갱신 시 실시하고 있는 검사와 교육을 알아보고 외국의 현황과 비교하여 필요한 검사를 알아보기 위해 시행했다. 운전능력과 관련된 신체기능은 크게 시각, 인지, 운동 및 체성감각의 세 영역에 대해 평가하는 것이 적절하지만, 현재 우리나라에서는 시각 중 시력만을 평가하고 있고, 인지 영역에서는 경증 인지 손상은 알아볼 수 없는 MMSE-K와 시계 그리기 검사만을 진행하고 있다. 운전을 수행하는 운동능력에 대해서는 전혀 평가하고 있지 않다. 따라서 고령 운전자의 안전운전을 위해서는 운전면허 갱신 시 실시하는 검사에 시각에서는 시야와 대조대비력 검사, 인지 기능에서는 경증 인지장애를 구별할 수 있는 검사, 운동기능을 평가하기 위한 검사를 보완해야 할 것이다.
이 논문은 지상에서 초소형 위성의 랑데부/도킹 알고리즘 개발을 위하여 미세중력환경을 모사해주는 5자유도 지상 테스트베드에 관하여 기술한다. 테스트베드는 지면과의 마찰력을 없애주는 하부와 이 하부에 연결되어 3자유도의 회전운동을 하는 상부로 구성된다. 영상기반의 항법알고리즘 개발을 위하여 카메라와 LIDAR, AHRS 센서를 사용하였고 액추에이터로는 8개의 냉가스 추력기와 3축 방향의 반작용 휠을 사용하였다. 모든 시스템 소프트웨어는 온보드와 리눅스를 기반으로 C++을 사용하여 구현되었다.
2차원 영상으로 부터 3차원 영상으로 복원하는 일은 일반적으로 카메라의 초점에서 영상 프레임의 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 식나과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 카메라의 움직임이 포함되어 있는 단안 영상 시퀸스로부터 3차원 영상 제작에 필요한 상대적인 깊이 정보를 실시간으로 추출하는 알고리즘을 제안하고, 하드웨어를 구현하기 위한여 알고리즘을 단순화하였다. 이 알고리즘은 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보의 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 불록매칭 알고리즘에 기반을 둔 전역 움직임 탐색에 의한 움직임 벡터를 추출한 후, 카메라 회전과 확대/축소에 관한 카메라 움직임 보상을 실행하고 깉이 정보 추출 과정이 전개된다. 깊이 정보 추출 과정은 단안 영상에서 객체의 이동처리를 분석하여 움직임 벡터를 구하고 프레임내의 모든 픽셀에 대한 평균 깊이를 계산한 후, 평균 깊이에 대한 각 블록의 상대적 깊이를 산출하였다. 모의 실험 결과 전경과 배경에 속하는 영역의 깊이는 인간 시각 체계가 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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