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.
Biologist must have to do 2DGE biological experiment for Protein Search and Analysis. This experiment coming into being 2 dimensional image. 2DGE (2D Gel Electrophoresis : two dimensional gel electrophoresis) image is the most widely used method for isolating of the objective protein by comparative analysis of the protein spot pattern in the gel plane. The process of protein spot analysis, firstly segment protein spots that are spread in 2D gel plane by image processing and can find important protein spots through comparative analysis with protein pattern of contrast group. In the algorithm which detect protein spots, previous 2DGE image analysis is applies gaussian fitting, however recently Watersheds region based segmentation algorithm, which is based on morphological segmentation is applied. Watersheds has the benefit that segment rapidly needed field in big sized image, however has under-segmentation and over-segmentation of spot area when gray level is continuous. The drawback was somewhat solved by marker point institution, but needs the split and merge process. This paper introduces a novel marker search of protein spots by watersheds-based hierarchical threshold, which can resolve the problem of marker-driven watersheds.
Kim, Seung-Jin;Jung, Yoon-Su;Kim, Bong-Seok;Won, Jong-Un;Won, Chul-Ho;Cho, Jin-Ho;Lee, Kuhn-Il
The KIPS Transactions:PartD
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v.10D
no.7
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pp.1171-1176
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2003
In this paper, we propose an effective bar code detection algorithm using the feature analysis and the labeling. After computing the direction of pixels using four line operators, we obtain the histogram about the direction of pixels by a block unit. We calculate the difference between the maximum value and the minimum value of the histogram and consider the block that have the largest difference value as the block of the bar code region. We get the line passing by the bar code region with the selected block but detect blocks of interest to get the more accurate line. The largest difference value is used to decide the threshold value to obtain the binary image. After obtaining a binary image, we do the labeling about the binary image. Therefore, we find blocks of interest in the bar code region. We calculate the gradient and the center of the bar code with blocks of interest, and then get the line passing by the bar code and detect the bar code. As we obtain the gray level of the line passing by the bar code, we grasp the information of the bar code.
The purpose of this study was to determine the evaluation parameters' osteoporosis predictability in accordance with measuring regions by analyzing the correlations between bone mineral density and trabecular patterns derived from different measuring regions. Experimental subjects were a total of 40 female patients after menopause aged over 40 years, and were classified into 20 control and 20 osteoporotic groups according to the T-score. Bone mineral density was measured on femoral neck, trochanter and ward's triangle by DEXA(Dual Energy X-ray Absorptiometry). We designated ROI(Region of Interest) with $50{\times}50$ pixel size on each measuring regions, and extracted trabecular patterns by using existing image processing method. We also selected a total of eight evaluation parameters that are categorized into structural(mean gray level, area, perimeter, thickness and terminal distance), skeletonized parameters(number, length) and fractal dimension. As a result, it was observed that area, perimeter, thickness, terminal distance, number, length and fractal dimension reflected the bone mineral density with high statistical validity(p<0.003). We also confirmed that the evaluation parameters could predict the osteoporosis more efficiently.
The land cover map derived from spectral features of high resolution optical images has low spectral resolution and heterogeneity in the same land cover class. For this reason, despite the same land cover class, the land cover can be classified into various land cover classes especially in vegetation area. In order to overcome these problems, detailed vegetation classification is applied to optical satellite image and SAR(Synthetic Aperture Radar) integrated data in vegetation area which is the result of pre-classification from optical image. The pre-classification and vegetation classification were performed with MLC(Maximum Likelihood Classification) method. The hierarchical land cover classification was proposed from fusion of detailed vegetation classes and non-vegetation classes of pre-classification. We can verify the facts that the proposed method has higher accuracy than not only general SAR data and GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) texture integrated methods but also hierarchical GLCM integrated method. Especially the proposed method has high accuracy with respect to both vegetation and non-vegetation classification.
Park, Hyonghu;Park, Jikoon;Choi, Ilhong;Kang, Sangsik;Noh, Sicheol;Jung, Bongjae
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.9
no.6
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pp.369-374
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2015
In this study we proposed a texture feature analysis algorithm that distinguishes between a normal image and a diseased image using CT images of some brain hemorrhage patients, and generates both Eigen images and test images which can be applied to the proposed computer aided diagnosis system in order to perform a quantitative analysis for 6 parameters. And through the analysis, we derived and evaluated the recognition rate of CT images of brain hemorrhage. As the results of examining over 40 example CT images of brain hemorrhage, the recognition rates representing a specific texture feature-value are as follows: some appeared to be as high as 100% including average gray level, average contrast, smoothness, and Skewness while others showed a little low disease recognition rate: 95% for uniformity and 87.5% for entropy. Consequently, based on this research result, if a software that enables a computer aided diagnosis system for medical images is developed, it will lead to the availability for the automatic detection of a diseased spot in CT images of brain hemorrhage and quantitative analysis. And they can be used as computer aided diagnosis data, resulting in the increased accuracy and the shortened time in the stage of final reading.
Onuf's nucleus, which is located in the ventral horn, has been known to innervate the striated muscles of the urethral and anal sphincter muscles via the pudendal nerve Onuf's nuclei are resistant to pathologic condition such as poliovirus. The reason why the motor neurons in Onuf's nucleus are less degenerated is not certain until now. The present study aims at updating the microscopical characteristics including its location the Onuf's nucleus innervating the external urethral sphincter, and ultrastructures of the zinc-enriched (ZEN) terminals synaptically-contacting with Onuf's motor neurons in the rat spinal gray matter by using HRP tracing method and zinc selenium autometallography, respectively. Based on HRP tracing method, Onuf's nuclei were located adjacent lateral dendritic projections of the ventral horn. Their shape was almost round at lumbar level, but oval at sacral segment of spinal cord. In size, their somata were smaller than that of other motor nuclei. In AMG stained sections, Onuf's nuclei were innervated by highly concentrated ZEN terminals, and contained small and middle-sized ZEN, but totally void of large ZEN terminals. AMG silver grains were confined to presynaptic ZEN terminals against dendritic elements and somata of the Onuf's motor neurons. A majority of the ZEN terminals contained flattened synaptic vesicles and made symmetrical synaptic specializations.
The role of radiology department has been greatly increased in the past few years as the technology in the medical imaging devices improved and the introduction of PACS (Picture Archiving and Communications System) to the conventional film-based diagnostic structure is a truly remarkable factor to the medical history. In addition, the value of using digital information in medical imaging is highly expected to grow as the technology over the computer and the network improves. However, the current medical practice, using PACS is somewhat limited compared to the film-based conventional one due to a poor image quality. The image quality is the most important and inevitable factor in the PACS environment and it is one of the most necessary steps to more wide practice of digital imaging. The existing image quality control tools are limited in controlling images produced from the medical modalities, because they cannot display the real image changing status. Thus, the image quality is distorted and the ability to diagnosis becomes hindered compared to the one of the film-based practice. In addition, the workflow of the radiologist greatly increases; as every doctor has to perform his or her own image quality control every time they view images produced from the medical modalities. To resolve these kinds of problems and enhance current medical practice under the PACS environment, we have developed a program to display a better image quality by using the ROI optical density of the existing gray level values. When the LUT is used properly, small detailed regions, which cannot be seen by using the existing image quality controls are easily displayed and thus, greatly improves digital medical practice. The purpose of this study is to provide an easier medical practice to physicians, by applying the technology of converting the H-D curves of the analog film screen to the digital imaging technology and to preset image quality control values to each exposed body part, modality and group of physicians for a better and easier medical practice. We have asked to 5 well known professional physicians to compare image quality of the same set of exam by using the two different methods: existing image quality control and the LUT technology. As the result, the LUT technology was enormously favored over the existing image quality control method. All the physicians have pointed out the far more superiority of the LUT over the existing image quality control method and highly praised its ability to display small detailed regions, which cannot be displayed by existing image quality control tools. Two physicians expressed the necessity of presetting the LUT values for each exposed body part. Overall, the LUT technology yielded a great interest among the physicians and highly praised for its ability to overcome currently embedded problems of PACS. We strongly believe that the LUT technology can enhance the current medical practice and open a new beginning in the future medical imaging.
Off-line handwritten character recognition is in difficulty of incomplete preprocessing because it has not dynamic information has various handwriting, extreme overlap of the consonant and vowel and many error image of stroke. Consequently off-line handwritten character recognition needs to study about preprocessing of various methods such as binarization and thinning. This paper considers running time of watershed algorithm and the quality of resulting image as preprocessing for off-line handwritten Korean character recognition. So it proposes application of effective watershed algorithm for segmentation of character region and background region in gray level character image and segmentation function for binarization by extracted watershed image. Besides it proposes thinning methods that effectively extracts skeleton through conditional test mask considering routing time and quality of skeleton, estimates efficiency of existing methods and this paper's methods as running time and quality. Average execution time on the previous method was 2.16 second and on this paper method was 1.72 second. We prove that this paper's method removed noise effectively with overlap stroke as compared with the previous method.
Objectives: It has been well known that electroacupuncture(EA) has an analgesic effect and there is a pain control system in the central nervous system(CNS). The pain control system is composed of three major nuclei, which are periaqueductal gray(PAG), raphe nuclei, and the pain inhibitory complex located in the spinal cord. It has been suggested that the analgesic effect of EA might be the result of activation of the pain control system in the CNS. However, there may be a possibility that other nuclei are also involved in this pain modulation. Thus, we investigated whether the posterior intralaminar thalamic nuclei (PTIN) are involved in the pain modulation. Methods: To measure the level of pain, the jaw opening reflex (JOR) was used as a pain index. The magnitude of JOR is estimated by averaging the area of 10 successive responses. JOR was evoked by tooth-pulp stimulation with bipolar electrode carrying stimulus with the following parameters: intensity ranging from 420uA to 680ulA, 0.3ms duration of square pulse, and 0.5 Hz. Hapkog($LI_4$) and Taechung ($LR_3$) were the chosen acupoints. The Hapkog point was stimulated ipsilaterally at 5V, 3 Hz, for 15min in total, and the Taechung was stimulated at 2-3 V, 3 Hz, and for a total of 15 or 30 minutes. Different intensities of stimulation were given the PITN; one was given at $300{\mu}A$ and the other was at 500uA. The position stimulated in these nuclei by Paxinos Atlas was AP; from bregma $-4.0{\sim}-4.3mm,\;L; 0.5{\sim}1.8mm,\;D;\;4.8{\sim}6.3mm$. Results: The Hapkog point had a significant analgesic effect (P<0.05). However, the Taechung point had no effect. Both types of stimulation in the PITN did not reveal any analgesic effects. Conclusions: From these results, it was suggested that the posterior intralaminar thalamic nuclei are not involved in the modulation of pain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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