We tried to build human models based on medical images of live Korean, instead of using standard data of human body structures. Characteristics of mechanical structures of human bodies were obtained from medical images such as CT and MR images. For each constitutional part of mechanical structures CT images were analyzed in terms of gray levels and MR images were analyzed in terms of pulse sequence. Characteristic features of various mechanical structures were extracted from the analyses. Based on the characteristics of each structuring element we peformed image segmentation on CT and MR images. We delineated bones, muscles, ligaments and tendons from CT and MR images using image segmentation or manual drawing. For the image segmentation we compared the edge detection method, region growing method and intensity threshold method and applied an optimal compound of these methods for the best segmentation results. Segmented mechanical structures of the head/neck part were three dimensionally reconstructed.
This paper presents an approach to segment an image into areas of surfaces, and to compute the surface properties from a gray-scale image in order to describe the surfaces for reconstruction of the 3-D shape of the objects. In general, an rigid body has several surfaces and many edges. But if it is not polyhedoron, it is necessary not only to describe the relation between surfaces, i.e. its line drawings but also to represent the surfaces' equations itself. In order to compute the surfaces' equation we use a probability of edge distribution. At first it is extracted edges from a gray-level image as much as possible. These are not only the points that maximize the change of an image intensuty but candidates which can be seemed to be edges. Next, other character of a surface (color, coordinates and image intensity) are extracted. In our study, we call the all feature of a surface as "texture", for example color, intensity level, orientation of an edge, shape of a surface and so on. These features of a surface on a pixel of an image plane are mapped to a point of the feature space, and segmented to each groups by cluster analysis on this space. These groups are considered to represent object surface in an image plane. Finally, the states of object surface in 3-D space are computed from distributional probability of local and overall statistical features of a surface, and from shape of a surface.a surface.
Texts in natural images contain significant and detailed informations about the images. Thus, to extract those texts correctly, we suggest a text extraction method using color variance feature. Generally, the texts in images have color variations with the backgrounds. Thus, if we express those variations in 3 dimensional RGB color space, we can emphasize the text regions that can be hard to be captured with a method using intensity variations in the gray-level images. We can even make robust extraction results with the images contaminated by light variations. The color variations are measured by color variance in this paper. First, horizontal and vertical variance images are obtained independently, and we can fine that the text regions have high values of the variances in both directions. Then, the two images are logically ANDed to remove the non-text components with only one directional high variance. We have applied the proposed method to the multiple kinds of the natural images, and we confirmed that the proposed feature can help to find the text regions that can he missed with the following features - intensity variations in the gray-level images and/or color continuity in the color images.
The precise calculation of gas absorption coefficient in the radiative transfer equation is very important to the prediction of radiative heat transfer induced from liquid engine plume in view of base insulation design. For this purpose, the WNB model for gas absorption coefficient is described with the selection of important parameters and then the calculated results are compared with those of SNB model for validation. Total emissivity, narrow band averaged intensity and total intensity are calculated and compared to the results of SNB model. As results, the total emissivity and the total intensity are well matched within 3.1% and roughly 5 % error, respectively. Moreover, the gas modeling database is constructed with estimation of the combustion gas composition of $CO_2$ and $H_2O$ for liquid engine plume.
Temporomandibular joint disorders (TMD) often show muscular disorder, internal derangement and degenerative change of articular surface of the condyle. It is important to choose adequate diagnostic method for obtaining data for the diagnosis and treatment. Magnetic Resonance Imaging (MRI) has some advantages, because it shows good resolution image for the soft tissue and it is not invasive to the human body. We have performed serial research about the retrodiscal tissue of the TMJ according to the progress of the disease, using T2 weighted image, since 2002. In this study, we applicated resized observation area to compare signal intensity between the retrodiscal tissue of the TMJ and cerebral gray matter, using T2 weighted image.
The purpose of this paper is to recognize the usefulness of the Phantom produced with 3D printing technology by reproducing the original phantom with 3D printing technology. Using CT, we obtained information from the original phantom. The acquired file was printed by the SLA method of ABS materials. For inspection, SPECT/CT was used to obtain images. We filled the both Phantom with a solution mixed with 99mTcO4 1 mCi in 1 liter of water and acq uired images in accordance with the standard protocol. Using Image J, the SNR for each slice of the image was obtained. As a reference images, AC images were used. For the analysis of acquired images, ROI was set in the White mater and Gray mater sections of each image, and the average Intensity Value within the ROI were compared. According to the results of this study, 3D printed phantom's SNR is about 0.1 higher than the conventional phantom. And the ratio of Intensity Value was shown in the original 1 : 3.4, and the printed phantom was shown to be 1 : 3.2. Therefore, if Calibration Value is applied, It is assumed that it can be used as an alternative to the original.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.149-152
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2016
In this paper, we propose an algorithm to track human body of input video from a single camera. The proposed method gets the difference image between gray image of input image and one of background image and also the difference image between hue image of input image and one of background image. Then we combine the results, splits foreground and background and detect human body objects. Then each object is numbered and is tracked. The proposed method tracks each object using the intensity and hue histogram of local area in objects. The proposed method is applied to video from a camera and tracked well the hided objects and the overlapped objects.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.9
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pp.179-185
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2001
In this study, a visual sensor system for weld seam tracking the I-butt weld joints in GMA welding was constructed. The sensor system consists of a CCD camera, a diode laser with a cylindrical lens and a band-pass-filter to overcome the degrading of image due to spatters and arc light. In order to obtain the enhanced image, quantitative relationship between laser intensity and iris number was investigated. Throughout the repeated experiments, the shutter speed was set at 1-milisecond for minimizing the effect of spatters on the image, and therefore most of the spatter trace in the image have been found to be reduced. Region of interest was defined from the entire image and gray level of searched laser line was compared to that of weld line. The differences between these gray levels lead to spot the position of weld joint using central difference method. The results showed that, as long as weld line was within $^\pm$15$^\circ$from the longitudinal straight fine, the system constructed in this study could track the weld line successful1y. Since the processing time reduced to 0.05 sec, it is expected that the developed method could be adopted to high speed welding such as laser welding.
Objectives : The aim of this study was to investigate the effect of various electroacupuncture stimulation on neuronal nitric oxide synthase(nNOS) in cerebral cortex, brain stem, cerebellum of spontaneously hypertensive rats. Methods : We evaluated the changes of nNOS-positive neurons using a immunohistochemical method. The staining intensity of nNOS positive neurons was assessed in a quantitative fashion using a microdensitometrical method based on optical density by means of an image analyzer. Results : The average optical density of nNOS-positive neurons of 100 Hz (bipolar square wave 0.2 ms duration and 100 Hz frequency) electroacupuncture treatment group significantly decreased in most cortical areas comparison between the manual acupuncture and 2 Hz (bipolar square wave 0.2 ms duration and 2 Hz frequency) electroacupuncture groups. In the brain stem, the optical density of nNOS-positive neuron at superficial gray layer of the superior colliculus area, dorsolateral periaqueductal gray area and paralemniscal nucleus were same as cerebral cortex. Conclusion : We conclude that the morphological evidence for nNOS-positive neurons may be have regional change in cerebral cortex brain stem and cerebellum according to various electroacupuncture stimulations.
Most of the edge detection methods available in literature are gradient based, which further apply thresholding, to find the final edge map in an image. In this paper, we propose a novel method that is based on fuzzy logic for edge detection in gray images without using the gradient and thresholding. Fuzzy logic is a mathematical logic that attempts to solve problems by assigning values to an imprecise spectrum of data in order to arrive at the most accurate conclusion possible. Here, the fuzzy logic is used to conclude whether a pixel is an edge pixel or not. The proposed technique begins by fuzzifying the gray values of a pixel into two fuzzy variables, namely the black and the white. Fuzzy rules are defined to find the edge pixels in the fuzzified image. The resultant edge map may contain some extraneous edges, which are further removed from the edge map by separately examining the intermediate intensity range pixels. Finally, the edge map is improved by finding some left out edge pixels by defining a new membership function for the pixels that have their entire 8-neighbourhood pixels classified as white. We have compared our proposed method with some of the existing standard edge detector operators that are available in the literature on image processing. The quantitative analysis of the proposed method is given in terms of entropy value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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