본 논문은 흉부 X-선 기반으로 전역적 특성을 고려한 1차 영역 분할과 지역적 특성을 고려한 2차 영역 분할을 결합한 폐 영역 분할 방법을 제안한다. 1차 영역 분할은 랜드마크 기반의 학습 데이터를 사용하여 생성한 모델을 기반으로 일정 형태를 유지하며 경계선을 탐색하는 능동 형태 모델을 적용하였다. 2차 영역 분할은 국부 영역에 대하여 에너지를 산출하고 에너지가 최소가 되는 윤곽선을 탐색하는 국부 영역 기반 윤곽 모델을 사용하였다. 마지막으로 정확도를 평가하기 위해 5장의 영상을 전문가가 수동으로 분할한 영역과 제안한 방법을 통해 분할된 영역의 결과에 대한 다이스 계수를 계산하였으며, 유사도는 $95.33%{\pm}0.93%$로 나타났다. 효과적인 영상 분할 방법은 흉부 x-ray 영상에서 더 정확한 초기 진단과 예후 추정을 위한 컴퓨터 보조 진단 시스템의 개발에 필수적인 요소가 될 것으로 기대한다.
Al Shidaifat, Ala'a Ddin;Al-Shdefat, Ramadan;Choi, Heung-Kook
한국멀티미디어학회논문지
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제17권5호
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pp.566-572
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2014
The hippocampus has been known as one of the most important structure related to many neurological disorders, such as Alzheimer's disease. This paper presents the snake model to segment hippocampus from brain MRI. The snake model or active contour model is widely used in medical image processing fields, especially image segmentation they look onto nearby edge, localizing them accurately. We applied a snake model on brain MRI. Then we compared our results with an active shape approach. The results show that hippocampus was successfully segmented by the snake model.
In this paper, we propose an active shape image segmentation method for three-dimensional(3-D) medical images using a generation method of the 3-D shape model. The proposed method generates the shape model using a distance transform and a tetrahedron method for landmarking. After generating the 3-D model, we extend the training and segmentation processes of 2-D active shape model(ASM) and improve the searching process. The proposed method provides comparative results to 2-D ASM, region-based or contour-based methods. Experimental results demonstrate that this algorithm is effective for a semi-automatic segmentation method of 3-D medical images.
본 논문에서는 지오데식 동적 윤곽선 모델에서 곡선을 물체의 경계에 수렴시키기 위하여 사용되는 기존의 에지지시함수를 대신하여 CT 폐영상에서 폐실질 영역의 CT계수를 기반으로 하는 곡선제어함수를 제안하였다. 제안한 방법이 기존의 방법보다 폐실질 영역을 잘 검출할 수 있음을 세 가지 척도를 이용하여 보였다. 실제 폐영상에 적용시켜 폐실질 검출 과정과 결과를 시각적으로 관측함으로써 제안한 방법의 유효성을 검증하였다. 제안한 방법을 이용하여 실제 EBCT(electron beam computer tomography) 폐 영상에서 폐실질 영역이 정확하게 검출되었으므로 폐질환 및 국소적 폐기능 이상을 조기진단에 도움을 줄 수 있음을 확인하였다.
의료영상에서 심장 영역을 추출하는 것은 심장의 질환 진단 및 삼차원 가시화를 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 EBT (electron beam tomography) 의료 영상에서 심장 영역을 자동으로 추출하는 방법을 제시한다. EBT 영상에서 심장 영역을 추출하는 과정은 대비를 이용한 이진화, 해부학적 지식과 수학적 형태학을 이용하여 대략적인 심장 영역을 추출하고, active contour model (snake)을 사용하여 정확한 심장영역을 추출하였다. 특히 대비를 이용한 이진화 방법은 EBT 영상과 같이 복잡한 영상에서 좋은 결과를 보인다. 자동으로 추출한 심장 영역의 결과를 의학 전문가의 추출 결과와 비교하여 분석하였다.
이 논문은 입술의 형태와 입술 외곽선 부근의 화소값을 이용하여 입술을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하였다. 입술의 형태는 학습 영상을 통계적으로 분석하는 능동적 형태 모델을 기반으로 구성하였다. 이 방법은 탐색시 초기 위치의 영향을 받기 때문에 이 논문에서는 입술의 형태에 기반한 가중치 벡터를 이용하여 두 입술 사이의 경계선을 찾고 탐색의 초기 위치로 사용하였다. 다양한 입술 영상들을 대상으로 실험하여 좋은 결과를 얻었다.
본 논문에서는 인공위성 근접운용을 위한 단일 영상 기반 상대항법에 대한 연구를 수행하였다. 추적 위성은 하나의 카메라 센서만을 이용하여 표적 위성을 관측하고 영상추적을 통해 표적 위성의 위치 정보를 얻게 된다. 그러나 단일 영상만을 이용할 경우, 표적과의 상대 거리에 해당하는 깊이 정보를 얻기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 능동 윤곽 기법을 영상 추적에 적용하였다. 능동 윤곽 기법을 통해 표적의 이미지 크기를 얻을 수 있고 이러한 형상 정보를 바탕으로 상대 거리를 간접적으로 계산할 수 있다. 두 인공 위성이 상대 운동을 하는 우주환경을 구현하고 가상의 카메라 영상을 생성하기 위해 3차원 가상현실이 이용되었다. 추적 위성은 UKF를 이용하여 표적 위성에 대한 상대위치를 추정하면서 글라이드슬로프 접근 기법을 이용하여 표적 위성에 근접한다. 상대항법의 성능을 분석하기 위해서 폐 루프 시뮬레이션을 수행하였다.
Facial feature detection is a fundamental function in the field of computer vision such as security, bio-metrics, 3D modeling, and face recognition. There are many algorithms for the function, active shape model is one of the most popular local texture models. This paper addresses issues related to face detection, and implements an efficient extraction algorithm for extracting the facial feature points to use on iOS platform. In this paper, we extend the original ASM algorithm to improve its performance by four modifications. First, to detect a face and to initialize the shape model, we apply a face detection API provided from iOS CoreImage framework. Second, we construct a weighted local structure model for landmarks to utilize the edge points of the face contour. Third, we build a modified model definition and fitting more landmarks than the classical ASM. And last, we extend and build two-dimensional profile model for detecting faces within input images. The proposed algorithm is evaluated on experimental test set containing over 500 face images, and found to successfully extract facial feature points, clearly outperforming the original ASM.
In this paper, we investigate path compensation scheme for the machining errors due to tool deflection in 2D contour machining. The significance of the deflection error is first shown by experiments, and a direct compensation scheme is sought. In the presented scheme, the tool path is evaluated and correcte based on the instantaneous deflection force model, until the desired contour can be obtained under the presence of tool deflection in actual machining. In the sense that the developed method estimates and compensates the machining errors via modifying the tool path, it is distinguished from the previous approach based on geometric simulation and cutting simulation. Further, it can be viewed as a direct and active method toward direct shape control in CNC machining. Simulation results are included to show the validity and adequacy of the path-modification scheme under various cutting conditions.
본 논문에서는 스테레오 안저 영상에서 시각신경원반의 깊이 값을 고려하는 시각신경원반과 시각신경패임 영역의 새로운 분할방법을 제안하였다. 스테레오 안저 영상에서 스테레오 정합을 수행할 때 발생할 수 있는 오류의 요인들을 분석하여 보정 방법들을 구현하였다. 또한, 시각신경원반과 시각신경패임 영역을 정확하게 추출하기 위하여 시각신경원반의 3차원 깊이 정보를 이용하는 새로운 동적 윤곽선 모델을 제안하였다. 다양한 스테레오 안저 영상을 대상으로 한 실험결과, 제안한 방법이 시각신경원반과 시각신경패임을 효과적으로 분할 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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