• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.6
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• pp.1281-1285
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• 2013

In this paper, we propose a method to extract the area of appendix from ultrasonographic image via computational vision. A series of image processing techniques such as Ends-in search stretching for enhancing the brightness contrast, block binarization, grassfire algorithm for extracting lower part of fascia, and fuzzy sigma binarization method to finalize the appendix area are used to achieve our goal. The strength of this paper is using fuzzy sigma binarization instead of other binarization technique to handle the sensitivity of extracting the target area from regio hypogastrica. The experiment verifies the efficacy of the proposed method successfully.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.35-38
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• 2012

본 논문에서는 경추 초음파 DICOM 영상에서 심부 경부 굴곡근의 하단 후보 경계선을 이용하여 경추가 위치하는 후보 영역을 추출한다. 추출한 경추 후보 영역에 퍼지 시그마 이진화 기법을 적용하여 경추 객체를 추출한다. 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정하기 위한 측정 기준점을 정확하게 추출하기 위해 심부 경부 굴곡근의 하단 경계선의 위치 정보를 이용하여 심부 경부 굴곡근내의 지방이 경추 객체로 추출되는 문제점을 개선하고, 개선된 영상에서 경추 객체들이 가진 픽셀 좌표를 이용하여 측정 기준점을 설정한다. 그 후, 객체들의 위치 정보를 이용하여 측정 기준점을 다시 설정한다. 심부 경부 굴곡근 영역과 측정 기준점을 이용하여 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정한다. 제안된 방법을 경추 초음파 DICOM 영상에 적용하여 심부 경부 굴곡근의 두께를 측정한 결과, 기존의 심부 경부 굴곡근 두께 측정 방법보다 정확한 결과를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.