Since $Gr{\"{o}}nadhl$ et al introduced a digital subtraction radiography into periodontal dignosis in 1983, many reports using this system has aimed to assess the peroiodontal disease activity and the alveolar bone changes after periodontal treatment. The present study was performed to evaluate the usefulness of digital subtraction radiography for asessing an alveolar bone changes in 3 months after periodontal flap surgery. Serial intraral raiographs were taken from 5 normal subjects and 6 periodontally diseased patients using customized bite blocks attached to film holder in fxation device and digitized by image processing system(consisting of IBM 386, digital frame grabber, CCD camera, Image-pro II software). And the reference parameters were measured by pixel unit and compared with respective radiographs. The serial radiographs showed a little and statistically insignificant difference in reference paramenters. The conventional intraoral radiographs, the subtraction images and the clor enhanced subtraction images were reviewed by 4 examiners and the examiner's agreement rates were compared. The subtraction images and its color enhanced images showed higher examiner's agreement rate than the conventional radiographs. And the propotions of sites diagnosed with bone loss or gain after periodontal surgery were highter in the subtraction images and its color enhanced images than in the conventional radiographs. Especially, in color enhanced images, the unber of bone agin sites tended to increase according to post-surgery periods. These results indicate that projection geometry could be standardized with the divice used in this study, and the subtraction radiography may be useful to assess an alveolar bone changes after periodntal flap surgery.
This paper proposes an object detection method based on motion estimation using background subtraction in the fisheye images obtained through omni-directional camera mounted on the vehicle. Recently, most of the vehicles installed with rear camera as a standard option, as well as various camera systems for safety. However, differently from the conventional object detection using the image obtained from the camera, the embedded system installed in the vehicle is difficult to apply a complicated algorithm because of its inherent low processing performance. In general, the embedded system needs system-dependent algorithm because it has lower processing performance than the computer. In this paper, the location of object is estimated from the information of object's motion obtained by applying a background subtraction method which compares the previous frames with the current ones. The real-time detection performance of the proposed method for object detection is verified experimentally on embedded board by comparing the proposed algorithm with the object detection based on LKOF (Lucas-Kanade optical flow).
The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.
목적: 가도세틱산-조영증강 MRI에서 간세포암 피막 발견에 대한 영상차감기법의 진단적 가치를 알아보고자 하였다. 대상과 방법: 2015년 5월부터 2017년 2월까지 가도세틱산-조영증강 MRI를 시행 받고 수술을 시행한 hepatocellular carcinoma (이하 HCC) 고위험군 108명을 대상으로 하였다. 차감영상의 질 및 간문맥기와 이행기의 일반영상과 차감영상에서 피막 여부에 대해 평가하였고, 차감영상에서의 피막 여부가 Liver Imaging Reporting and Data System에 따른 간세포암 진단에 미치는 영향을 평가하였다. 결과: 수술 전 경동맥화학색전술을 시행 받았거나 차감영상의 질이 불만족스러운 34명의 환자를 제외한 74명의 환자에서 82개의 간 병변(간세포암 73개, 그 외 악성종양 5개, 양성종양 4개)에 대해 분석하였다. 피막의 발견에 대한 차감영상의 민감도, 정확도, 그리고 곡선하면적은 일반영상과 비교하여 통계적으로 유의하게 높았고(각 95.4%, 89.0%, 0.80; p < 0.001), 특이도는 동일하였다(64.7%). HCC의 진단에 대해서도 차감영상이 일반영상과 비교하여 민감도, 정확도, 그리고 곡선하면적이 통계적으로 유의하게 높았으며(각 82.2%, 79.3%, 0.69; p = 0.011), 특이도는 동일하였다(55.6%). 결론: 가도세틱산-조영증강 MRI에서 간문맥기 또는 이행기로부터의 차감영상은 간세포암 피막의 발견에 도움이 된다.
본 연구는 영상 분석에서 최근 좋은 연구 성과를 내고 있는 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network: CNN) 기법을 실외 CCTV 영상 분석에 적용하여 객체 유형을 분류하는 방법론은 제안한다. 배경 차분 (background subtraction)을 사용하여 찾고자 하는 객체 후보들을 추출해내고 이를 CNN을 이용해 분류함으로써 계산량을 줄이는 효과를 얻는 방법이다. CNN 학습용 CCTV 영상 수집을 위해 범죄 발생이 주로 일어나는 골목길, 놀이터 등에서 촬영한 CCTV 영상 DB를 구축하였으며 우선적으로 사람인 객체만 검출하는 분류기를 학습하였다. 다양한 학습 데이터 사이즈와 세팅에 맞게 실험하였으며 실험 결과 약 80%의 분류 정확도를 보였으며 새로운 CCTV 영상으로 테스트했을 때 약 67.5%의 성능을 보였다.
Background subtraction is the first processing stage in video surveillance. It is a general term for a process which aims to separate foreground objects from a background. The goal is to construct and maintain a statistical representation of the scene that the camera sees. The output of background subtraction will be an input to a higher-level process. Background subtraction under dynamic environment in the video sequences is one such complex task. It is an important research topic in image analysis and computer vision domains. This work deals background modeling based on modified adaptive Gaussian mixture model (GMM) with three temporal differencing (TTD) method in dynamic environment. The results of background subtraction on several sequences in various testing environments show that the proposed method is efficient and robust for the dynamic environment and achieves good accuracy.
Purpose : To develop a new subtraction program for registering digital periapical images based on the correspondence of anatomic structures. Materials and Methods: The digital periapical images were obtained by Digora system with Rinn XCP equipment after translation of 1-16 mm, and rotation of 2-20° at the premolar and molar areas of the human dried mandible. The new subtraction program, NIH Image program and Emago/Advanced program were compared by the peak-signal-to noise ratio (PSNR). Results : The new subtraction program was superior to NIH Images program and Emagol Advanced program up to 16 mm translation and horizontal angulation up to 4°. Conclusion: The new subtraction program can be used for subtracting digital periapical images.
본 연구에서는 자연치아 주위 골조직의 미세 변화를 검출하는 의료영상처리 기술에 대한 방안을 제안한다. 제안된 방법은 먼저, 입력되는 두장의 디지털 방사선 영상에서 자연치아의 형태 분석을 통하여 자연치아의 외곽선 및 직선선분을 검출하고, 검출된 외곽선 및 직선선분을 이용하여 예상되는 환부영역(관심영역)을 분리한다. 분리된 환부영역을 중심으로 에지기반 정합을 통한 영상정렬을 수행함으로써 기존의 관심영역이외의 영역에서 오류 정보가 표시되는 문제점을 해결하고, 또한 기존의 수동적인 방법을 통한 결과의 객관성 및 정확성에 대한 문제를 해결하였다. 실험 결과, 신속하고 정확하게 자연치아 주위의 미세 변화에 대한 검출이 가능하였고, 보다 객관적이고 정량적인 결과를 제시할 수 있음을 보여주었다.
Purpose : To assess the methods for the clinical evaluation of the longitudinal bone changes after implantation of tooth ash-plaster mixture into the defect area of human jaws. Materials and methods : Tooth ash-plaster mixtures were implanted into the defects of 8 human jaws. 48 intraoral radiograms taken with copper step wedge as reference at soon, 1st, 2nd, 4th, and 6th week after implantation of mixture were used. X-ray taking was standardized by using Rinn XCP device customized directly to the individual dentition with resin bite block. The images inputted by Quick scanner were digitized and analyzed by NIH image program. Cuequivalent values were measured at the implanted sites from the periodic digital images. Analysis was performed by the bidirectional subtraction with color enhancement and the surface plot of resliced contiguous image. The obtained results by the two methods were compared with Cuequivalent value changes. Results : The average determination coefficient of Cu-equivalent equations was 0.9988 and the coefficient of variation of measured Cu values ranged from 0.08~0.10. The coefficient of variation of Cu-equivalent values measured at the areas of the mixture and the bone by the conversion equation ranged from 0.06 ~0.09. The analyzed results by the bidirectional subtraction with color enhancement were coincident with the changes of Cu-equivalent values. The surface plot of the resliced contiguous image showed the three dimensional view of the longitudinal bone changes on one image and also coincident with Cu-equivalent value changes after implantation. Conclusion : The bidirectional subtraction with color enhancement and the surface plot of the resliced contiguous image was very effective and reasonable to analyze clinically and qualitatively the longitudinal bone change. These methods are expected to be applicable to the non-destructive test in other fields.
실시간 동작영역 검출 알고리즘의 차영상 기법은 배경프레임을 이용한 방식과 이전프레임을 이용한 방식으로 구분된다. 배경프레임을 이용한 방식은 사전에 분석한 배경정보를 기반으로 정확한 동작영역을 검출할 수 있는 방법이다. 하지만 배경정보가 변경될 경우 정보갱신이 요구되므로, 실시간 응용분야에 제한적이다. 이전프레임을 이용한 방식은 현재프레임과 시차간격이 존재하는 이전프레임을 취득하여 동작의 윤곽선을 검출한다. 하지만 실제 윤곽선과 오차를 보여 보정이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문이 제안하는 3 way-diff 알고리즘은 프레임 제작과정 중 발생되는 반사된 빛 영역과 차영상 기법을 이용해 동작의 윤곽선을 구하므로, 기존 방식들에 배경의존성 및 부정확성을 보완한다. 다중 차영상 기법 및 비트단위의 AND 연산으로 수행되며, 이 과정으로 배경프레임을 이용한 방식의 정확성과 이전프레임을 이용한 방식의 환경적응력을 융합하며 노이즈의 발생을 감소시킨다. 또한 제안하는 기법의 성능은 CASIA의 Gait 데이터베이스 샘플을 이용해 각 기법에 대한 성능평가로 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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