KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.347-370
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2019
In the computer-aided detection (CAD) system of pulmonary nodules, a high false positive rate is common because the density and the computed tomography (CT) values of the vessel and the nodule in the CT images are similar, which affects the detection accuracy of pulmonary nodules. In this paper, a method of automatic detection of pulmonary nodules based on multi-scale enhancement filters and 3D shape features is proposed. The method uses an iterative threshold and a region growing algorithm to segment lung parenchyma. Two types of multi-scale enhancement filters are constructed to enhance the images of nodules and blood vessels in 3D lung images, and most of the blood vessel images in the nodular images are removed to obtain a suspected nodule image. An 18 neighborhood region growing algorithm is then used to extract the lung nodules. A new pulmonary nodules feature descriptor is proposed, and the features of the suspected nodules are extracted. A support vector machine (SVM) classifier is used to classify the pulmonary nodules. The experimental results show that our method can effectively detect pulmonary nodules and reduce false positive rates, and the feature descriptor proposed in this paper is valid which can be used to distinguish between nodules and blood vessels.
Detecting remote targets is important to active protection system (APS) or infrared search and track (IRST) applications. In normal situation, the well-known constant false alarm rate (CFAR) detector works properly. However, decoys in APS or closely spaced targets in IRST degrade the detection capability by increasing background noise level in the CFAR detector. This paper presents a context aware CFAR detector by the intensity sorting and selection of background region to reduce the effect of neighboring targets that lead to incorrect estimation of background statistics. The existence of neighboring targets can be recognized by intensity sorting where neighboring targets usually show highest ranks. The proposed background statistics (mean, standard deviation) estimation method from median local pixels can be aware of the background context and reduce the effects of the neighboring targets, which increase the signal-to-clutter ratio. The experimental results on the synthetic APS sequence, real adjacent target sequence, and remote pedestrian sequence validated that the proposed method produced an enhanced detection rate with the same false alarm rate compared with the hysteresis-CFAR (H-CFAR) detection.
Schwannoma is a benign well-encapsulated tumors arising from the sheath of Schwann cell of the peripheral motors, sensory, and cranial nerves, but not from the optic and olfactory nerves. Since it is relatively common in the head and neck region, it should be included in the differential diagnosis of head and neck tumor. However, reports of laryngeal involvement have rarely appeared in the literature. We have experienced a 50-year old woman and 39-year old woman with history of progressive voice change. We recognized a benign mass at the false cord area with the telelaryngoscope and CT. The tumors were successfully removed by transoral CO2 laser resection without tracheotomy.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.67-72
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2013
Cloud detection and analysis from satellite images has been a topic of research in many atmospheric and environmental studies; however, it still is a challenging task for many reasons. In this paper, we propose a new method for cloud-type classification using fuzzy logic. Knowing that visible-light images of clouds contain thickness related information, while infrared images haves height-related information, we propose a two-layered fuzzy logic based on the input source to provide us with a relatively clear-cut threshold in classification. Traditional noise-removal methods that use reflection/release characteristics of infrared images often produce false positive cloud areas, such as fog thereby it negatively affecting the classification accuracy. In this study, we used the color information from source images to extract the region of interest while avoiding false positives. The structure of fuzzy inference was also changed, because we utilized three types of source images: visible-light, infrared, and near-infrared images. When a cloud appears in both the visible-light image and the infrared image, the fuzzy membership function has a different form. Therefore we designed two sets of fuzzy inference rules and related classification rules. In our experiment, the proposed method was verified to be efficient and more accurate than the previous fuzzy logic attempt that used infrared image features.
Reversible DNA watermarking is capable of continuous DNA storage and forgery prevention, and has the advantage of being able to analyze biological mutation processes by external watermarking by iterative process of concealment and restoration. In this paper, we propose a reversible DNA watermarking method based on histogram multiple shifting of noncoding DNA sequence that can prevent false start codon, maintain original sequence length, maintain high watermark capacity without biologic mutation. The proposed method transforms the non-coding region DNA sequence to the n-th code coefficients and embeds the multiple bits of the n-th code coefficients by the non-recursive histogram multiple shifting method. The multi-bit embedding process prevents the false start codon generation through comparison search between adjacent concealed nucleotide sequences. From the experimental results, it was confirmed that the proposed method has higher watermark capacity of 0.004-0.382 bpn than the conventional method and has higher watermark capacity than the additional data. Also, it was confirmed that false start codon was not generated unlike the conventional method.
Constant false alarm rate(CFAR) processors are useful for detecting radar targets in background for which all parameters in the statistical distribution are not known and may be nonstationary. The well known "cell averging" (CA) CFAR processor is known to yield best performance in homogeneous case, but exhibits severe performance in the presence of an interfering target in the reference window or/and in the region of clutter edges. The "order statistics"(OS) CFAR processor is known to have a good performance above two nonhomogeneous cases. The modified OS-CFAR processor, known as "trimmed mean"(TM) CFAR processor performs somewhat better than the OS-CFAR processor by judiciously trimming the ordered samples. This paper proposes and analyzes the performance of a new CFAR processor called the "maximum trimmed mean"(MX-TM) CFAR processor combining the "greatest of"(GO) CFAR and TM-CFAR processors. The MAX operation is included to control false alarms at clutter edges. Our analyses show that the proposed CFAR processor has similar performance TM- and OS-CFAR processors in homogeneous case and in the precence of interfering targets, but can control the false rate in clutter edges. Simulation results are presented to demonstrate the qualitative effects of various CFAR processors in nonhomogeneous clutter environments.
A flame detector responds either to radiant energy visible to the human eye or outside the range of human vision. Such a detector is sensitive to glowing embers, coals, or flames which radiate energy of sufficient intensity and spectral quality to actuate the alarm. An infra-red detectors can respond to the total IR component of the flame alone or in combination with flame flicker in the frequency range of 5 to 30 Hz. A major problem in the use of infrared detectors receiving total IR radiation is the possible interference of solar radiation in the infrared region. When detectors are located in places shielded from the sun, such as vaults, filtering or shielding the unit from the sun's rays is unnecessary. In this study, we proposed method for redue a false alarm with using filtering & sensor technology for distinguish of causes of raise a false alarm and pure flame.
A direct authentication from gray-scale image, instead of the conventional multi-step preprocessing, is proposed using Gabor filter-based features from the gray-scale fingerprint around core point. The core point is located as a reference point for the translation invariant matching. And its principal symmetry axis is detected for the rotation invariant matching from its neighboring region centered at the core point. And then fingerprint is divided into non-overlapping blocks with respect to the core point and features are directly extracted form the blocked gray level fingerprint using Gabor filter. The proposed fingerprint authentication is based on the Euclidean distance between the corresponding Gabor features of the input and the template fingerprints. Experiments are conducted on 300${\times}$300 fingerprints obtained from a CMOS sensor with 500 dpi resolution, and the proposed method could lower the False Reject Rate(FRR) to 18.2% under False Acceptance Rate(FAR) of 0%.
마이크로파 탐색기를 이용하여 표적을 탐지, 추적하는 경우 하방 표적에 대해서는 지표면에서 반사되는 클러터 신호의 영향을 받는다. HPRF (high pulse repetition frequency) 모드를 사용하는 마이크로파 탐색기에서 부엽클러터 영역에 나타나는 퇴각표적을 탐지하기 위해서는 여러 지형과 상황에 따른 지표면 부엽클러터 전력의 통계적인 특징을 파악하여야 한다. HPRF 모드를 사용하는 탐색기의 항공기 탑재시험에서 지상 클러터의 전력을 측정한 자료를 기반으로, 각 지형과 안테나 시선각 등의 상황에 따라 부엽클러터의 확률분포 특성을 가장 근접하게 표현하는 확률밀도함수를 구하고 그 확률밀도함수의 매개변수를 추정하였다. 확률밀도함수 및 매개변수를 추정한 자료를 이용하여, 퇴각표적을 탐지할 때에 원하는 수준의 표적탐지 오류 확률을 가지는 표적탐지 임계값 설정에 관하여 분석하였다. 본 논문의 지표면 부엽클러터 전력의 확률분포 특성 분석과 표적탐지 임계값 설정에 관한 분석 자료는 표적탐지 방법 개발 및 일정 오경보 처리 등의 다양한 분야에 이용될 수 있다.
Purpose: Detecting laryngeal cartilages (triticeous and thyroid cartilages) on panoramic radiographs is important because they may be confused with carotid artery calcifications in the bifurcation region, which are a risk factor for stroke. This study assessed the efficiency of panoramic radiography in the diagnosis of calcified laryngeal cartilages using cone-beam computed tomography (CBCT) as the reference standard. Materials and Methods: A total of 312 regions(142 bilateral, 10 left, 18 right) in 170 patients(140 males, 30 females) were examined. Panoramic radiographs were examined by an oral and maxillofacial radiologist with 11 years of experience. CBCT scans were reviewed by 2 other oral and maxillofacial radiologists. The kappa coefficient(${\kappa}$) was calculated to determine the level of intra-observer agreement and to determine the level of agreement between the 2 methods. Diagnostic indicators(sensitivity, specificity, accuracy, and false positive and false negative rates) were also calculated. P values <.05 were considered to indicate statistical significance. Results: Eighty-two images were re-examined to determine the intra-observer agreement level, and the kappa coefficient was calculated as 0.709 (P<.05). Statistically significant and acceptable agreement was found between the panoramic and CBCT images (${\kappa}=0.684$ and P<.05). The sensitivity, specificity, diagnostic accuracy rate, the false positive rate, and the false negative rate of the panoramic radiographs were 85.4%, 83.5%, 84.6%, 16.5%, and 14.6%, respectively. Conclusion: In most cases, calcified laryngeal cartilages could be diagnosed on panoramic radiographs. However, due to variation in the calcifications, diagnosis may be difficult.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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