In general, texture images with regular patterns can be described by using the standard texture model regularity vectors for their shape analysis. Early methods not only take much time but also have computational complexity in obtaining regularity vectors. The proposed some improved preprocessing algorithms for texture analysis. Finally, we showed the utility of the proposed method through texture synthesis by making use of the results of texture analysis.
대한화장품학회 2003년도 IFSCC Conference Proceeding Book II
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pp.286-293
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2003
In cosmetic formulations, texture plays a key role in ingredient choice and formulation optimization. But texture parameters are often measured by sensorial analysis in the last stages of formulation development. Rheology or texture analysis, used separately, has the benefit of characterizing the behavior of raw materials (e.g. polymers) and controlling and predicting the stability of formulations. SEPPIC has developed rheology and texture analysis protocols to obtain a better understanding of the influence of raw materials on the cosmetic texture of formulations. When used in combination, these two methodologies are complementary and provide useful data regarding the impact of raw material choice on all the development steps: manufacturing procedure, formulation stability, skin feeling.
화소들 사이의 관계를 고려해 Texture 영상을 생성해 내는 것을 의미하는 Texture 영상화는 유용한 영상 분석 방법 중의 하나로 잘 알려져 있고, 대부분의 상업적인 원격 탐사 소프트웨어들은 GLCM이라는 Texture 분석 기능을 제공하고 있다. 본 연구에서는, GLCM 알고리즘에 기반한 Texture 영상화 프로그램이 구현되었고, 추가적으로 GLDV에 기반을 둔 Texture 영상화 모듈 프로그램을 제공한다. 본 프로그램에서는 Homogeneity, Dissimilarity, Energy, Entropy, Angular Second Moment(ASM), Contrast 등과 같은 GLCN/GLDV의 6가지 Texture 변수에 따라 각각 이에 해당하는 Texture 영상들을 생성해 낸다. GLCM/GLDV Texture 영상 생성에서는 방향 의존성을 고려해야 하는데, 이 프로그램에서는 기본적으로 동-서, 북동-남서, 북-남, 북서-남동 등의 기본적인 방향설정을 제공한다. 또한 이 논문에서 새롭게 구현된 커널내의 모든 방향을 고려해서 평균값을 계산하는 Omni 방향 모드와 커널내의 중심 화소를 정하고_그 주변 화소에 대한 원형 방향을 고려하는 원형방향 모드를 지원한다. 또한 본 연구에서는 여러 가지 변수와 모드에 따라 얻어진 Texture 영상의 분석을 위하여 가상 영상 및 실제 위성 영상들에 의하여 생성된 Texture 영상간의 특징 분석과 상호상관 분석을 수행하였다. Texture 영상합성 응용시에는 영상의 생성시에 적용된 변수들에 대한 이해와 영상간의 상관도를 분석하는 과정이 필요할 것으로 생각된다.
Jiseon Oh;Jeong Min Lee;Junghoan Park;Ijin Joo;Jeong Hee Yoon;Dong Ho Lee;Balaji Ganeshan;Joon Koo Han
Korean Journal of Radiology
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제20권4호
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pp.569-579
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2019
Objective: To investigate the usefulness of computed tomography (CT) texture analysis (CTTA) in estimating histologic tumor grade and in predicting disease-free survival (DFS) after surgical resection in patients with hepatocellular carcinoma (HCC). Materials and Methods: Eighty-one patients with a single HCC who had undergone quadriphasic liver CT followed by surgical resection were enrolled. Texture analysis of tumors on preoperative CT images was performed using commercially available software. The mean, mean of positive pixels (MPP), entropy, kurtosis, skewness, and standard deviation (SD) of the pixel distribution histogram were derived with and without filtration. The texture features were then compared between groups classified according to histologic grade. Kaplan-Meier and Cox proportional hazards analyses were performed to determine the relationship between texture features and DFS. Results: SD and MPP quantified from fine to coarse textures on arterial-phase CT images showed significant positive associations with the histologic grade of HCC (p < 0.05). Kaplan-Meier analysis identified most CT texture features across the different filters from fine to coarse texture scales as significant univariate markers of DFS. Cox proportional hazards analysis identified skewness on arterial-phase images (fine texture scale, spatial scaling factor [SSF] 2.0, p < 0.001; medium texture scale, SSF 3.0, p < 0.001), tumor size (p = 0.001), microscopic vascular invasion (p = 0.034), rim arterial enhancement (p = 0.024), and peritumoral parenchymal enhancement (p = 0.010) as independent predictors of DFS. Conclusion: CTTA was demonstrated to provide texture features significantly correlated with higher tumor grade as well as predictive markers of DFS after surgical resection of HCCs in addition to other valuable imaging and clinico-pathologic parameters.
The extraction of important features in cancer cell image analysis is a key process in grading renal cell carcinoma. In this study, we applied three-dimensional (3D) texture feature extraction methods to cell nuclei images and evaluated the validity of them for computerized cell nuclei grading. Individual images of 2,423 cell nuclei were extracted from 80 renal cell carcinomas (RCCs) using confocal laser scanning microscopy (CLSM). First, we applied the 3D texture mapping method to render the volume of entire tissue sections. Then, we determined the chromatin texture quantitatively by calculating 3D gray-level co-occurrence matrices (3D GLCM) and 3D run length matrices (3D GLRLM). Finally, to demonstrate the suitability of 3D texture features for grading, we performed a discriminant analysis. In addition, we conducted a principal component analysis to obtain optimized texture features. Automatic grading of cell nuclei using 3D texture features had an accuracy of 78.30%. Combining 3D textural and 3D morphological features improved the accuracy to 82.19%. As a comparative study, we also performed a stepwise feature selection. Using the 4 optimized features, we could obtain more improved accuracy of 84.32%. Three dimensional texture features have potential for use as fundamental elements in developing a new nuclear grading system with accurate diagnosis and predicting prognosis.
Park, Yong Sung;Kang, Joo Hyun;Lim, Sang Moo;Woo, Sang-Keun
한국컴퓨터정보학회논문지
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제21권11호
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pp.17-21
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2016
Heterogeneity assessment of tumor in oncology is important for diagnosis of cancer and therapy. The aim of this study was performed assess heterogeneity tumor region in PET image using texture analysis. For assessment of heterogeneity tumor in PET image, we inserted sphere phantom in torso phantom. Cu-64 labeled radioisotope was administrated by 156.84 MBq in torso phantom. PET/CT image was acquired by PET/CT scanner (Discovery 710, GE Healthcare, Milwaukee, WI). The texture analysis of PET images was calculated using occurrence probability of gray level co-occurrence matrix. Energy and entropy is one of results of texture analysis. We performed the texture analysis in tumor, liver, and background. Assessment textural features of region-of-interest (ROI) in torso phantom used in-house software. We calculated the textural features of torso phantom in PET image using texture analysis. Calculated entropy in tumor, liver, and background were 5.322, 7.639, and 7.818. The further study will perform assessment of heterogeneity using clinical tumor PET image.
Texture electron diffraction pattern을 이용한 결정구조 해석 이론은 러시아어로 씌여졌거나, 영문판 저서의 일부에 간단히 소개 되어있어 이해에 어려움이 있다. 이들의 이론은 벡터의 이론과 관련된 여러 관계식을 이용해서 설명될 수 있으며, 이로서 몇 개의 식에 포함된 오류를 수정하였다.
Texture imaging, which means texture image creation by co-occurrence relation, has been known as one of useful image analysis methodologies. For this purpose, most commercial remote sensing software provides texture analysis function named GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix). In this study, texture-imaging program for GLCM algorithm is newly implemented in the MS Visual IDE environment. While, additional texture imaging modules based on GLDV (Grey Level Difference Vector) are contained in this program. As for GLCM/GLDV texture variables, it composed of six types of second order texture function in the several quantization levels of 2(binary image), 8, and 16: Homogeneity, Dissimilarity, Energy, Entropy, Angular Second Moment, and Contrast. As for co-occurrence directionality, four directions are provided as $E-W(0^{\circ}),\;N-E(45^{\circ}),\;S-W(135^{\circ}),\;and\;N-S(90^{\circ}),$ and W-E direction is also considered in the negative direction of E- W direction. While, two direction modes are provided in this program: Omni-mode and Circular mode. Omni-mode is to compute all direction to avoid directionality problem, and circular direction is to compute texture variables by circular direction surrounding target pixel. At the second phase of this study, some examples with artificial image and actual satellite imagery are carried out to demonstrate effectiveness of texture imaging or to help texture image interpretation. As the reference, most previous studies related to texture image analysis have been used for the classification purpose, but this study aims at the creation and general uses of texture image for urban remote sensing.
In this paper we propose a new algorithm which extracts spatial arrangement information of texture elements in structural textures. In the proposed algorithm, by the use of projection information in several directions obtained from the texture image we can get two directions which determine the texture structure and the parallelogram grid which isolates texture elements. The isolated texture elements are analyzed and used to synthesize texture images. Computer simulation shows that the proposed method can extract proper spatial structure of the texture element even when the texture image is highly corrupted by additive noise.
구조적인 텍스처는 텍스처를 구성하는 기본요소인 텍셀 (texel)이 규칙적으로 반복되는 형태로 정의된다. 구조적 텍스처 분석/인식은 직물류의 자동검사, 금속표면 자동테스트 및 마이크로 이미지의 자동 분석 등, 산업적인 응용이 다양하다. 본 논문에서는 구조적 텍스처 분석을 위한 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 기반의 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 합성곱신경망이 분류 대상 텍스처들의 구성 요소인 텍셀을 학습한다. 인식 단계에서는 입력되는 텍스처 영상에서 얻은 부분 영상을 이용하여 학습된 합성곱신경망이 텍스처를 인식하다. 실제 구현 및 실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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