Generally uniform dose distribution is assumed to be formed in a target region when a conventional dose formation method using a broad proton beam, a fixed modulation technique, a bolus and an aperture is employed. However, actual situations differ. We usually find non-uniformity in the target region. This is due to the insertion of a range-compensating bolus before the patient. Since the range-compensating bolus has an irregular shape, the scattering in the bolus depends on the lateral position. Dose distribution is overlapping results of dose distribution of pencil-proton beams traversing different lateral positions of the bolus. The lateral extent of dose distribution of each pencil beam traversing the different position differs each other at the same depth in the target object. This is a cause of the non-uniformity of the dose distribution. Therefore the same lateral extent of dose distribution should be attained for different pencil beams at the same depth to obtain a uniform dose distribution. For that purpose, we propose here a bi-material bolus. The bi-material bolus consists of a low-Z material determining mainly the range loss and a high-Z material defining mainly the scattering in the bolus. After passing through the bi-material bolus, protons traversing different lateral positions will have different residual range yet with the same lateral spread at a certain depth. Using the optimized bi-material bolus, we can obtain a more uniform dose distribution in the target region as expected.
Thajeel, Salam A.;Mahmood, Ali Shakir;Humood, Waleed Rasheed;Sulong, Ghazali
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4005-4025
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2019
Copy-move forgery (CMF) in digital images is a detrimental tampering of artefacts that requires precise detection and analysis. CMF is performed by copying and pasting a part of an image into other portions of it. Despite several efforts to detect CMF, accurate identification of noise, blur and rotated region-mediated forged image areas is still difficult. A novel algorithm is developed on the basis of quaternion polar complex exponential transform (QPCET) to detect CMF and is conducted involving a few steps. Firstly, the suspicious image is divided into overlapping blocks. Secondly, invariant features for each block are extracted using QPCET. Thirdly, the duplicated image blocks are determined using k-dimensional tree (kd-tree) block matching. Lastly, a new technique is introduced to reduce the flat region-mediated false matches. Experiments are performed on numerous images selected from the CoMoFoD database. MATLAB 2017b is used to employ the proposed method. Metrics such as correct and false detection ratios are utilised to evaluate the performance of the proposed CMF detection method. Experimental results demonstrate the precise and efficient CMF detection capacity of the proposed approach even under image distortion including rotation, scaling, additive noise, blurring, brightness, colour reduction and JPEG compression. Furthermore, our method can solve the false match problem and outperform existing ones in terms of precision and false positive rate. The proposed approach may serve as a basis for accurate digital image forensic investigations.
Purpose: A noncentral composite design method is to be developed to explore farther region for the first factorial design. A general guideline for sequential experimentation is provided. Methods: (1) A non-overlapping noncentral composite design (NNCD) is developed, in which the second factorial design shares one design point that indicates the best response value in the first factorial design. (2) Four composite designs are compared in terms of the four design evaluation criteria, which are D-, A, G, and I-optimality. (3) A follow-up design strategy is suggested based on the interaction effect, direction of improvement, number of factors. Results: (1) NNCD and model building method are presented, which is useful for exploring farther region from first factorial design block. (2) The performances of the four composite designs are compared. (3) A follow-up design strategy is suggested. Conclusion: (1) NNCD will be useful to explore farther region for the first factorial design. (2) A follow-up design strategy can be beneficial to the experimental practitioners for product and process design and improvement.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.61-70
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2023
Image segmentation is a very crucial step in effective digital image processing. In the past decade, several research contributions were given related to this field. However, a general segmentation algorithm suitable for various applications is still challenging. Among several image segmentation approaches, graph-based approach has gained popularity due to its basic ability which reflects global image properties. This paper proposes a methodology to partition the image with its pixel, region and texture along with its intensity. To make segmentation faster in large images, it is processed in parallel among several CPUs. A way to achieve this is to split images into tiles that are independently processed. However, regions overlapping the tile border are split or lost when the minimum size requirements of the segmentation algorithm are not met. Here the contributions are made to segment the image on the basis of its pixel using min-cut/max-flow algorithm along with edge-based segmentation of the image. To segment on the basis of the region using a homogenous optimum cut algorithm with boundary segmentation. On the basis of texture, the object type using spectral partitioning technique is identified which also minimizes the graph cut value.
객체 추적은 영상의 첫 번째 프레임에서 annotation으로 제공되는 좌표 정보를 활용하여 비디오 시퀀스의 목표 추적에 활용된다. 본 논문에서는 객체 추적 정확도 향상을 위해 심층 특징과 영역 추론 모듈을 결합한 추적 알고리즘을 제안한다. 충분한 객체 정보를 획득하기 위해 Convolution Neural Network를 Siamese Network 구조로 네트워크를 설계하였다. 객체의 영역 추론을 위해 지역 제안 네트워크와 중첩 신뢰도 모듈을 적용하여 추적에 활용하였다. 제안한 추적 알고리즘은 Object Tracking Benchmark 데이터셋을 사용하여 성능검증을 수행하였고, Success 지표에서 69.1%, Precision 지표에서 89.3%를 달성하였다.
Viral surface proteins are known to play an essential role in attachment of the virus particle to the host cell membrane. In case of the hepatitis B virus (HBV) several reports have described potential receptors on the target cell side, but no definite receptor protein has been isolated yet. As for the viral side, it has been suggested that the preS region of the envelope protein, especially the preS1 region, is involved in binding of HBV to the host cell. In this study, preS1 region was recombinantly expressed in the form of a maltose binding protein (MBP) fusion protein and used to identify and visualize the expression of putative HBV receptor(s) on the host cell. Using laser scanned confocal microscopy and by FACS analysis, MBP-preS1 proteins were shown to bind to the human hepatoma cell line HepG2 in a receptor-ligand specific manner. The binding kinetic of MBP-preS1 to its cellular receptor was shown to be temperature and time dependent. In cells permeabilized with Triton X-100 and treated with the fusion protein, a specific staining of the nuclear membrane could be observed. To determine the precise location of the receptor binding site within the preS1 region, several short overlapping peptides from this region were synthesized and used in a competition assay. In this way the receptor binding epitope in preS1 was revealed to be amino acid residues 27 to 51, which is in agreement with previous reports. These results confirm the significance of the preS1 region in virus attachment in general, and suggest an internalization pathway mediated by direct attachment of the viral particle to the target cell membrane.
본 논문에서는 밝은 영역에서 K(Black) 대신에 C(Cyan), M(Magenta), Y(Yellow)를 공간적으로 흩어서 출력하는 새로운 방법을 제안하였다. 어두운 영역에서 검은 점의 겹침은 밝기값을 감소시키며 밝은 영역에서의 검은 점은 인간 시각 체계에 민감하다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서 하나의 마스크로 CMY를 동시에 사용하는 새로운 방법이 제안되었으며, CMY 점이 검은 점 대신에 밝은 영역에서 공간적으로 흩어서 출력된다. 그리고 어두운 영역의 그레이 값을 고려하기 위해서 톤 곡선 연결을 하였다. 기존의 방법에서 BNM(Blue Noise Mask)는 높은 낟알 특성(granularity)과 밝기값 범위가 좁은데 반하여, 제안한 방법은 낮은 낟알 특성과 넓은 밝기 범위와 높은 대비도를 가진다. 제안한 방법이 기존의 방법보다 공간적으로 다른 리치에 세 배에 해당하는 점을 사용하기 때문이다. 따라서 제안한 방법은 더 많은 공간적인 정보를 표현하고 기존의 BNM 방법과 비교하여 더욱 원 영상과 유사하게 표현할 수 있다.
릴레이를 이용한 다중 홉 시스템은 기존의 단일 홉 시스템과 달리 주어진 전체 리소스 영역의 일부를 릴레이 통신에 할당하게 되어 효율적인 자원할당 알고리즘을 도입하지 않으면, 실제 사용이 가능한 리소스의 손실을 초래하게 된다. 또한, 릴레이 기반 셀룰러 시스템에서 생기는 인접 셀 간섭으로 인해 기지국과 단말기 또는 릴레이와 단말기 사이의 높은 링크 성능을 보장하지 못하는 경우가 발생해 리소스 효율이 급격히 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 3GPP (3rd Generation Partnership Project) LTE (Long Term Evolution)-Advanced 시스템의 하향링크 릴레이 협력 네트워크에서의 효율적인 자원할당 기법을 제안한다. 릴레이 협력 네트워크에서 각각의 통신 링크마다 고정 리소스 영역을 갖는 기존의 기법과는 달리, 제안된 자원할당 알고리즘은 각 통신 링크 간의 채널 상태 및 전송 가능 용량 등을 고려하여 각 리소스 블록 단위 별로 적응적으로 자원을 할당하는 기법이다. 또한 셀 또는 단말의 추가적인 전송률 증대를 위해 특정 통신 링크가 할당된 리소스 영역에 다른 통신 링크의 리소스를 중복하여 자원을 재사용하는 기법을 제안한다. 제안된 리소스 중복 할당 방식은 리소스 중복으로 인한 추가적인 간섭을 미리 고려하여 동적으로 자원을 할당하는 방식으로 단말기에서 간섭 제거 등의 추가적인 절차가 불필요하다.
본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.
A content-based image retrieval method using color, texture, and shape features is proposed in this paper. A region segmentation technique using PIM(Picture Information Measure) entropy is used for similarity indexing. For segmentation, a color image is first transformed to a gray image and it is divided into n$\times$n non-overlapping blocks. Entropy using PIM is obtained from each block. Adequate variance to perform good segmentation of images in the database is obtained heuristically. As variance increases up to some bound, objects within the image can be easily segmented from the background. Therefore, variance is a good indication for adequate image segmentation. For high variance image, the image is segmented into two regions-high and low entropy regions. In high entropy region, hue-saturation-intensity and canny edge histograms are used for image similarity calculation. For image having lower variance is well represented by global texture information. Experiments show that the proposed method displayed similar images at the average of 4th rank for top-10 retrieval case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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