본 논문에서는 초 다중 밴드 환경의 효과적인 데이터 분류를 위해서 Roungh 집합 이론을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 다중 분광 이미지 데이터의 특성을 분석하고, 그 분석 결과를 토대로 Rough집합이론의 식별 능력을 이용하여 가장 효과적인 밴드를 선택할 수 있도록 한다. 실험으로는 Landsat TM으로부터 취득한 데이터에 적용시켰으며, 이를 통해 전통적인 밴드 특성에 의한 밴드 선택 방법과 본 논문에서 제안하는 러프 집합 이론을 이용한 밴드 선택 방법이 일치됨을 보이고 이를 통해 초다중 밴드 환경에서의 특징 추출에 대한 이론적 근거를 제시한다.
Kim, Young-Seok;Yi, Byong-Yong;Kim, Jong-Hoon;Ahn, Seung-Do;Lee, Sang-wook;Im, Ki-Chun;Park, Eun-Kyung
한국의학물리학회:학술대회논문집
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한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
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pp.103-105
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2002
Whole body stereotactic radiosurgery (WBSRS) technique is believed to be useful for the metastatic lesions as well as relatively small primary tumors in the trunk. Unlike stereotactic radiosurgery to intracranial lesion, inherent limitation on immobilization of whole body makes it difficult to achieve the reliable setup reproducibility. For this reason, it is essential to develop an objective and quantitative method of evaluating setup error for WBSRS. An evaluation technique using image registration has been developed for this purpose. Point pair image registrations with WBSRS frame coordinates were performed between two sets of CT images acquired before each treatment. Positional displacements could be determined by means of volumetric planning target volume (PTV) comparison between the reference and the registered image sets. Twenty eight sets of CT images from 19 WBSRS patients treated in Asan Medical Center have been analyzed by this method for determination of setup random error of each treatment. It is objective and clinically useful to analyze setup error quantitatively by image registration technique with WBSRS frame coordinates.
Look direction bias in a single look SAR image can often be misinterpreted in the geological application of radar data. This paper investigates digital processing techniques for SAR image data integration and compensation of the SAR data look direction bias. The two important approaches for reducing look direction bias and integration of multiple SAR data sets are (1) principal component analysis (PCA), and (2) wavelet transform(WT) integration techniques. These two methods were investigated and tested with the ERS-1 (VV-polarization) and CCRS*s airborne (HH-polarization) C-SAR image data sets recorded over the Sudbury test site, Canada. The PCA technique has been very effective for integration of more than two layers of digital image data. When there only two sets of SAR data are available, the PCA thchnique requires at least one more set of auxiliary data for proper rendition of the fine surface features. The WT processing approach of SAR data integration utilizes the property which decomposes images into approximated image ( low frequencies) characterizing the spatially large and relatively distinct structures, and detailed image (high frequencies) in which the information on detailed fine structures are preserved. The test results with the ERS-1and CCRS*s C-SAR data indicate that the new WT approach is more efficient and robust in enhancibng the fine details of the multiple SAR images than the PCA approach.
Hye Jung Choo;Sun Joo Lee;Dong Wook Kim;Yoo Jin Lee;Jin Wook Baek;Ji-yeon Han;Young Jin Heo
Korean Journal of Radiology
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제22권8호
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pp.1341-1351
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2021
Objective: To compare the quality of various polychromatic and monochromatic images with or without using an iterative metal artifact reduction algorithm (iMAR) obtained from a dual-energy computed tomography (CT) to evaluate total knee arthroplasty. Materials and Methods: We included 58 patients (28 male and 30 female; mean age [range], 71.4 [61-83] years) who underwent 74 knee examinations after total knee arthroplasty using dual-energy CT. CT image sets consisted of polychromatic image sets that linearly blended 80 kVp and tin-filtered 140 kVp using weighting factors of 0.4, 0, and -0.3, and monochromatic images at 130, 150, 170, and 190 keV. These image sets were obtained with and without applying iMAR, creating a total of 14 image sets. Two readers qualitatively ranked the image quality (1 [lowest quality] through 14 [highest quality]). Volumes of high- and low-density artifacts and contrast-to-noise ratios (CNRs) between the bone and fat tissue were quantitatively measured in a subset of 25 knees unaffected by metal artifacts. Results: iMAR-applied, polychromatic images using weighting factors of -0.3 and 0.0 (P-0.3i and P0.0i, respectively) showed the highest image-quality rank scores (median of 14 for both by one reader and 13 and 14, respectively, by the other reader; p < 0.001). All iMAR-applied image series showed higher rank scores than the iMAR-unapplied ones. The smallest volumes of low-density artifacts were found in P-0.3i, P0.0i, and iMAR-applied monochromatic images at 130 keV. The smallest volumes of high-density artifacts were noted in P-0.3i. The CNRs were best in polychromatic images using a weighting factor of 0.4 with or without iMAR application, followed by polychromatic images using a weighting factor of 0.0 with or without iMAR application. Conclusion: Polychromatic images combined with iMAR application, P-0.3i and P0.0i, provided better image qualities and substantial metal artifact reduction compared with other image sets.
본 논문에서는 이진 집합하에서 칼라 공간과 형태 정보를 가지고 새로운 영상검색 방법을 제시한다. 각 영상에 대한 칼라 공간 정보는 칼라 이진세트에 의해 구해지고 형태정보는 영역 세그멘테이션에 의해서 구해진다. 영상 검객 과정에서, 질의 영상과 데이터베이스 영상들의 칼라 및 영상 이진세트들을 비교하여 검색될 후보영상의 집합이 결정된다. 특히, 유사도 측정은 시차적으로 유사한 칼라들의 분포와 객체의 칼라공간 및 형태 특징에 가중치를 고려한 검색이 가능하도록 하였다. 또한 검색 과정의 속도를 향상시키기 위해 후보영상에 대한 복잡한 유사도 측정을 단순히 수행할 수 있도록 새로운 검색 기법을 제안하였다. 위에서 제안한 방법과 3,000개의 화상들로 이루어진 영상 데이터베이스에 대한 구현 실험을 수행하여 제안된 칼라 공간 및 형태특징을 기반으로 한 영상 검색이 비교적 효과적인 결과를 보였다.
In this paper, we define generalized quasi-preclosed sets and gqp-closed functions and obtain some new characterizations of quasi P-normal spaces and quasi P-regular spaces due to Tapi et al. [9,11]. It is shown that the pairwise continuous pre gqp-closed (resp. pairwise preopen pre gqp-closed) surjective image of quasi P-normal (resp. quasi P-regular) space is quasi P-normal (resp. quasi P-regular).
In this paper some properties of sequentially closed sets and $k$-closed sets in a topological space are discussed, it is shown that a space is a $k$-quotient image of a metric space if and only if its each sequentially closed set is $k$-closed, and some related examples about connectedness are obtained.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.578-581
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2006
Usually to achieve precise geolocation of satellite images, we need to get GCPs (Ground control points) from individual scenes. This requirement greatly increases the cost and processing time for satellite mapping. In this article, we focus on finding appropriate sensor models for entire image strips composing of several adjacent scenes. We tested the feasibility of modelling whole satellite image strips by establishing sensor models of one scene with GCPs and by applying the models to neighboring scenes without GCPs. For this, we developed two types of sensor models: collinearity-based type and orbit-based type and tested them using different sets of unknowns. Results indicated that although the performance of two types was very similar, for modelling individual scenes, it was not for modelling the whole strips. Moreover, the performance of sensor models was remarkably sensitive to different sets of unknowns. It was found that the orbit-based model using attitude biases as unknowns can be used to model SPOT image strips of 420 Km in length.
Multimodal medical image fusion is the process of retrieving valuable information from medical images. The primary goal of medical image fusion is to combine several images obtained from various sources into a distinct image suitable for improved diagnosis. Complexity in medical images is higher, and many soft computing methods are applied by researchers to process them. Intuitionistic fuzzy sets are more appropriate for medical images because the images have many uncertainties. In this paper, a new method, based on Sugeno's intuitionistic fuzzy set (SIFS), is proposed. First, medical images are converted into Sugeno's intuitionistic fuzzy image (SIFI). An exponential intuitionistic fuzzy entropy calculates the optimum values of membership, non-membership, and hesitation degree functions. Then, the two SIFIs are disintegrated into image blocks for calculating the count of blackness and whiteness of the blocks. Finally, the fused image is rebuilt from the recombination of SIFI image blocks. The efficiency of the use of SIFS in multimodal medical image fusion is demonstrated on several pairs of images and the results are compared with existing studies in recent literature.
뇌하수체 종양의 치료 계획 시 다양한 영상 융합 프로토콜이 실제 PTV (planning target volume) coverage 및 OAR (organ at risk) 보호에 미치는 선량학적 영향을 확인하고자 하였다. 선량 체적 히스토그램(DVH, dose volume histogram)을 이용하여 각 프로토콜 별 실제 PTV의 coverage 및 그 변화 그리고 시각경로(optic pathway) 및 뇌간(brainstem)의 최대 흡수 선량과 임계 선량을 초과한 체적을 획득하였고 축상면(axial plane)과 관상면(coronal) 영상을 함께 사용하여 S-I (superior-inferior) 방향의 불확정도를 보정한 영상 융합 프로토콜이 축상면 만을 이용한 경우보다 시각경로 및 뇌간의 최대 흡수 선량과 임계 선량을 초과한 체적 모두 감소된 수치를 보임을 확인 하였다. 본 case에 한해 축상면 그리고 관상면 영상을 함께 사용하는 것이 OARs 보호에 가중치를 둔 방사선 수술 치료 계획 수립에 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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