본 연구는 TW3법에서 골성숙 가중치가 가장 높은 7부위를 선정하여 성장판과 골 말단부 사이의 길이를 측정하여 연령과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 실험은 2014년 3월에서 2015년 3월까지 성장판검사를 시행한 소아 72명(남 36명, 여 36명)을 대상으로 하였으며, 소아 손 전후영상에서 성장판과 골 말단부 사이의 길이를 측정하여 회귀분석을 하였다. 그 결과 각 연령마다 특정범위에 상응하는 평균과 표준편차 값이 나타났으며, 연령이 증가할수록 성장판과 골 말단부 사이 길이가 감소하였다. 또한 여아가 남아에 비해 평균값이 작게 나타났으며, 회귀분석 결과에서 성장판과 골 말단부 부위 측정 길이와 연령이 통계적으로 유의(p<0.001)한 것으로 나타났다. 따라서 소아 손 전후영상에서 TW3법의 응용을 통한 회귀방정식으로 골연령의 예측이 가능함을 알 수 있었다.
상 하지 촬영 시 서울 경기지역 병원의 FPD(Flat Pannel Detector) System 사용 실태와 격자 사용에 따른 환자 선량 및 C-D Phantom에 의한 화질평가, 임상 평가자들에 의한 영상평가를 한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. FPD system(12대)의 사용 실태 조사결과 격자비는 8 : 1에서 13 : 1까지이며, 12 : 1이 6대로 가장 많았다. 이 중 격자의 탈 부착이 가능한 장비는 8대이지만, 사용하지 않는 것이 5대(62.5%)로 격자를 그대로 사용하는 곳이 9곳(75.5%)이었다. 2. 실험에 사용된 장비에서 격자사용으로 환자가 받은 선량이 4.13배에서 4.79배까지 많이 받는 것으로 나타났다. 3. 노출조건(mAs)의 변화(0.5배나 2.0배)에 따라 환자가 받는 선량의 차이는 환자 두께에 따라 크게 차이 나지는 않았다. 4. C-D Phantom에 따른 영상의 화질평가는 격자 사용 시와 노출량이 많아질 때 영상의 식별은 잘 되었다. 5. 임상 평가는 두께가 얇은 Hand PA 영상에서는 격자사용을 하지 않는 것이 더 좋았다. 두께가 두꺼운 Knee AP 영상에서는 격자를 사용하는 것이 좋다는 평가를 받았다. 그러나 환자선량이 적어진다면 격자를 사용하지 않겠다는 의견이 5명 중 3명으로 더 많았다.
Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.
본 논문에서는 다중 카메라 감시 시스템에서의 효율적인 이동물체 추적기법을 제안한다. 시스템에 사용된 컬러 CCD 카메라는 고유의 IP를 할당받는 네트워크 카메라이며, 입력영상은 미디어 서버와 브릿지, 그리고 AP(Access Point)와의 무선통신을 통해 전송된다. 감시시스템은 네트워크를 통해 전송된 영상을 트래킹 모듈에 전달하게 되며, 컬러 매칭 기법을 이용하여 이동물체를 실시간으로 추적한다. 두 개의 트래킹 세트를 구성하여 이동물체가 특정 카메라의 FOV(Field of view)를 벗어날 경우, 카메라 간에 핸드 오버가 가능케 함으로써 계속해서 이동물체를 추적하도록 한다. 핸드 오버 발생시에 타깃이 되는 정확한 이동물체 추적을 위하여 배경 정보 처리와 컬러 정보를 이용한 MHI(Motion History Information)와 M-bin histogram 기법을 제안한다. MHI를 이용하여 이동물체의 운동방향과 속도를 계산해 낼 수 있으며, 이러한 정보를 바탕으로 예상 이동위치를 판단할 수 있다. MHI를 이용한 결과, 단순히 M-bin histogram 기법을 이용하여 템플릿 매칭을 했을 경우 보다 속도와 안정성에 있어서 성능 향상을 가져옴을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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