It is essential for living donor liver transplantation that surgeon must understand the hepatic vessel structure to improve the success rate of operation. In this paper, we extract the liver boundary without other surrounding structures such as heart, stomach, and spleen using the contrast enhanced MDCT liver image sequence. After that, we extract the major hepatic veins (left, middle, right hepatic vein) with morphological filter after review the basic structure of hepatic vessel which reside in segmented liver image region. The purpose of this study is provide the overall status of transplantation operation with size estimation of resection part which is dissected along with the middle hepatic vein. The method of liver extraction is as follows: firstly, we get rid of background and muscle layer with gray level distribution ratio from sampling process. secondly, the coincident images match with unit mesh image are unified with resulted image using the corse coordinate of liver and body. thirdly, we extract the final liver image after expanding and region filling. Using the segmented liver images, we extract the hepatic vessels with morphological filter and reversed the major hepatic vessels only with a results of ascending order of vessel size. The 3D reconstructed views of hepatic vessel are generated after applying the interpolation to provide the smooth view. These 3D view are used to estimate the dissection line after identify the middle hepatic vein. Finally, the volume of resection region is calculated and we can identify the possibility of successful transplantation operation.
Twitter has the fast propagation and diffusion of information compare to other SNS. Therefore, many researches about detecting real-time event using twitter are progressing. Twitter real-time event detecting system assumes every twitter user as a sensor and analyzes their written tweet in order to detect the event. Researches that are related to this twitter have already obtained good results but confronted the limits because of some problems. Especially, many existing researches are using the method that can trace an event location by using GPS coordinate. However, it can be suggested a definite limitation through the present user's skeptical responses about making personal location information public. Therefore, this paper suggests the method that traces the location information in tweet contents text without using the provided location information from twitter. Associated words were grouped by using the keyword that extracted in tweet contents text. The place that the events have occurred and whether the events have surely occurred are detected by this experiment using this algorithm. Furthermore, this experiment demonstrated the necessity of the suggested methods by showing faster detection compare to the other existing media.
In this paper we propose both the construction of image DB including information on the shooting location and direction of the captured outdoor images and the efficient retrieval method from the DB. Furthermore, for the automatic extraction of the location and direction information, we suggest to have the Digital Camera equipped with an expandable GPS modulo which has a function to calculate the location and direction and also to utilize GPS IFD tags in the EXIF. Then that will make it possible for us to retrieve quickly and precisely the target image with its geography and other objects on the ground included. In the previous retrieval method based only on the location, we eel some extra useless images due to the fact that all the images in the ROI(Region Of Interest) are searched on one condition, radius. However, with the proposed method in this paper, we can not only retrieve all the images selectively within the ROI but also achieve nearly 100% of precision when we search for the target images within DOI(Direction Of Interest) with another condition, direction, added. Applying this method to an image retrieval system, we can classify or retrieve natural images based on the location and direction information, which, in turn, will be vitally useful to diverse industrial fields such as disaster alarm system, fire and disaster prevention system, traffic information system, and so forth.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.3
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pp.471-479
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2018
Recently, the spread of smart TV based Android iOS Set Top box has become common. This paper propose a new approach to control the TV using gestures away from the era of controlling the TV using remote control. In this paper, the AdaBoost algorithm is applied to gesture recognition by using a mono camera. First, we use Camshift-based Body tracking and estimation algorithm based on Gaussian background removal for body coordinate extraction. Using global and local feature vectors, we recognized gestures with speed change. By tracking the time interval trajectories of hand and wrist, the AdaBoost algorithm with CART algorithm is used to train and classify gestures. The principal component feature vector with high classification success rate is searched using CART algorithm. As a result, 24 optimal feature vectors were found, which showed lower error rate (3.73%) and higher accuracy rate (95.17%) than the existing algorithm.
In order to improve formal presentation attitudes such as presentation of job interviews and presentation of project results at the company, there are few automated methods other than observation by colleagues or professors. In previous studies, it was reported that the speaker's stable speech and gaze processing affect the delivery power in the presentation. Also, there are studies that show that proper feedback on one's presentation has the effect of increasing the presenter's ability to present. In this paper, considering the positive aspects of correction, we developed a program that intelligently corrects the wrong presentation habits and attitudes of college students through facial analysis of videos and analyzed the proposed program's performance. The proposed program was developed through web-based verification of the use of redundant words and facial recognition and textualization of the presentation contents. To this end, an artificial intelligence model for classification was developed, and after extracting the video object, facial feature points were recognized based on the coordinates. Then, using 4000 facial data, the performance of the algorithm in this paper was compared and analyzed with the case of facial recognition using a Teachable Machine. Use the program to help presenters by correcting their presentation attitude.
Purpose: Patients with head and neck cancer (HNC) who undergo dental procedures during radiotherapy (RT) face an increased risk of developing osteoradionecrosis (ORN). Accordingly, new tools must be developed to extract critical information regarding the dose delivered to the teeth and mandible. This article proposes a novel approach for visualizing 3-dimensional planned dose distributions on panoramic reconstruction computed tomography (pCT) images. Materials and Methods: Four patients with HNC who underwent volumetric modulated arc therapy were included. One patient experienced ORN and required the extraction of teeth after RT. In the study approach, the dental arch curve (DAC) was defined using an open-source platform. Subsequently, pCT images and dose distributions were generated based on the new coordinate system. All teeth and mandibles were delineated on both the original CT and pCT images. To evaluate the consistency of dose metrics, the Mann-Whitney U test and Student t-test were employed. Results: A total of 61 teeth and 4 mandibles were evaluated. The correlation coefficient between the 2 methods was 0.999, and no statistically significant difference was observed (P>0.05). This method facilitated a straightforward and intuitive understanding of the delivered dose. In 1 patient, ORN corresponded to the region of the root and the gum receiving a high dosage (approximately 70 Gy). Conclusion: The proposed method particularly benefits dentists involved in the management of patients with HNC. It enables the visualization of a 3-dimensional dose distribution in the teeth and mandible on pCT, enhancing the understanding of the dose delivered during RT.
Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture
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v.37
no.2
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pp.20-29
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2019
The purpose of this study is to verify and reconstruct the record information for big old trees of Jeju on the basis of the precise map of Jeju island in 1918 which was produced 100 years ago. For the analysis of high altitude, coordinate system and georeferencing were performed by selecting representative points using ArcGIS. We extracted digitized information by using point extraction method and extracted attribute information based on legend type and relative size in map. Based on the map of the past 100 years ago, the present situation of the big old tree in Jeju was analyzed and their characteristics were analyzed. In addition, based on the information of the protected big old trees in present, we discussed the characteristics of past tree (1918), present tree (2019), and contribution of big old tree in Jeju landscape and vegetation. As a result, 1,013 individuals were distributed in Jeju Island 100 years ago. Even when it was intensive in the use of timber, the big old trees were protected, and contributed as a representative component of Jeju's unique landscape. The remaining distribution of Jeju's big old tree is 159 trees. As in the past, distribution has been confirmed around the lowlands, but declines in numbers are found throughout the island. The major factors for the decline of individuals are large-scale development projects such as reaching the limit of life, natural disturbance (typhoon, disease, pest, drought, etc.). However, it is presumed that a large number of individuals have played a leading role in shaping the current forests as contributing to important species sources in the restoration process of Jeju vegetation. However, it is presumed that a large number of individuals (405) have played a leading role in forming the present forest by contributing to the species pool in the restoration process of Jeju vegetation.
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