• 제목/요약/키워드: artificial resonance

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진단 엑스선 영상에서 환자 위치잡이의 자동화 (Auto-Positioning of Patient in X-ray Diagnostic Imaging)

  • 양원석;손정민;천권수
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.793-799
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    • 2018
  • 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 의료분야에서도 활발하게 인공지능이 연구되고 있다. 현재 국내에서는 엑스선 촬영, 컴퓨터단층촬영(Computer Tomography), 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging) 등의 의료영상장치에 인공지능이 접목되고 있으며 향후 방사선사 없이 환자의 방사선 영상을 획득 할 수 있는 인공지능을 탑재한 의료기기가 발명 될 것으로 예상된다. 본 연구는 엑스선 촬영에 있어서 환자 위치잡이에 대한 자동화에 대해서 초기 연구를 했다. 위치잡이에 대한 평가를 위해 엑스선 장비와 인체 팬텀을 사용했다. 프로그램은 Visual Studio 2010 MFC로 구현했으며 영상은 $1,450{\times}1,814$ 크기로 했다. 픽셀 값을 눈으로 식별 가능한 0 ~ 255 값을 갖는 명암으로 변환하여 모니터에 출력했다. 출력한 영상에 세 픽셀 좌표 값을 통해 각도를 예측하고 각도에 따른 음성안내에 따라 환자가 바른 위치잡이를 하도록 유도하는 절차 알고리즘 프로그램을 개발 했다. 다음 연구에서는 사용자가 좌표의 기준을 인공지능에게 전달하는 것이 아닌 인공지능 스스로 구조물을 파악하여 각도를 계산하는 연구를 진행할 것이다. 향후 위치잡이의 자동화를 통해 촬영부터 위치잡이까지 인공지능이 실시하도록 하는 연구에 도움이 될 것으로 예상된다.

Adaptive Resonance Theory 2를 이용한 네트워크 기반의 침입 탐지 모델 연구 (Network based Intrusion Detection System using Adaptive Resonance Theory 2)

  • 김진원;노태우;문종섭;고재영;최대식;한광택
    • 정보보호학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.129-139
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    • 2002
  • 인터넷의 확장에 따라서 네트워크를 통한 침입이 증가되고 있다. 이에 따라 네트워크를 통한 침입에 대하여 즉각적으로 탐지하고 대처하는 기술이 필요하게 되었다. 본 논문은 인터넷의 특성을 악용하여 침입하는 공격들을 탐지하기 위하여 Adaptive Resonance Theory2(ART2) 이론을 이용한다. 정상적인 packet과 여러 가지 공격툴을 사용하여 생산한 인위적인 공격 패킷에 대하여 ART2를 학습한 후 실험한 결과와 기존의 방식들과 비교 분석하였다.

적응 템플릿 필터링에서 복셀의 부분 볼륨 효과로 인한 헤지 아티팩트의 제거 (Removal of Edge Artifact due to Pertial Volume Effect in the Adaptive Template Filtering)

  • 안창범;송영철
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제4권2호
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    • pp.120-127
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    • 2000
  • 최근에 해상도의 손실없이 신호대잡음비를 개선시킬 수 있는 적응 템플릿 필터링이 제안되었다. 적응 템플릿 필터링은 다중 템플릿들 중에서 현재 복셀의 주변 구조와 가장 잘 매칭이 되는 템플릿을 선택하여 적응필터 링을 적용하는 방법이다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나, $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 이것은 자기 공명영상에서 복셀의 부분적인 볼륨 효과에 기인하는 것으로 여러 조직의 성분을 포함하고 있는 경계면의 복셀들에 적응 템플릿 필터링이 적용될 경우 다중성분을 가진 복셀들의 그레이레벨이 인접한 단일성분의 그레이레벨 값에 가까워져 에지가 강조되기 때문이다 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 $T_1$ 자기공명영상과 팬텀 영상에 적용한 결과 에지 artifact가 사라지는 것을 확인할 수 있었으며, 최대 신호대잡음비 면에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

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Numerical Methods for Wave Response in Harbor

  • Kim, D.J.;Bai, K.J.
    • Selected Papers of The Society of Naval Architects of Korea
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    • 제1권1호
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    • pp.4-14
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    • 1993
  • A natural and an artificial harbor can exhibit frequency (or period) dependent water surface oscillations when excited by incident waves. Such oscillations in harbors can cause significant damages to moored ships and adjacent structures. This can also induce undesirable current in harbor. Many previous investigators have studied various aspects of harbor resonance problem. In the present paper, both a localized finite element method(LFEM) which is based on the functional constructed by Chen & Mei(1974) and Bai & Yeung(1974) and an integral equation method which was used by Lee(1969) are applied to harbor resonance problem. The LFEM shows computationally more efficient than the integral equation method. Our test results show a good agreement compared with other results. In the present computations, specifically two harbor geometris are treated here. The present method by LFEM can be extended to a fully three dimensional harbor problem.

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항만내의 파도 응답에 관한 수치 계산 (Numerical Methods for Wave Response in Harbor)

  • 김대준;배광준
    • 대한조선학회지
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    • 제25권3호
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    • pp.3-12
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    • 1988
  • A natural or an artificial harbor can exhibit frequency(or period) dependent water surface oscillations when excited by incident waves. Such oscillations in harbors can cause significant damage to moored ships and adjacent structures. This can also induce undesirable current in harbors. Many previous investigators have studied various aspects of harbor resonance problem. In the percent paper, both a localizes finite element method(LFEM) which is based on the functional constructed by Chen & Mei(1974) and Bai & Yeung(1974) and an integral equation method which was used by Lee(1969) are applied to harbor resonance problem. The present method(LFEM) shows computationally more efficient than the integral equation method. Our test results shows good agreement compared with other results. This enhanced computational efficiency is due to the fact that the present method gives a banded symmetric coefficients matrix and requires much less computational time in the calculation of the influence coefficients matrix than the integral equation method involved with Green's function. To test the present numerical scheme, two models are treated here. The present method(LFEM) can be extended to a fully three dimensional harbor problem with the similar computational advantage.

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적응 템플릿 필터링에서의 Edge artifact 제거 (Reduction of Edge Artifact in Adaptive Template Filtering)

  • 안창범;송영철
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2921-2923
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    • 2000
  • Adaptive template filtering has been proposed recently for an enhancement of signal-to-noise ratio. In some magnetic resonance images whose gray levels have relatively small dynamic ranges, e.g., T1 imaging, however, artificial stair-like artifact is observed in edge regions. This is partially due to edge enhancement effect in such voxels that contain multiple compounds at the boundaries of tissues. The gray levels of these voxels tend to change those of near voxels that contain single compound by the adaptive filtering, which exaggerate edge discontinuities. In this paper, we propose a technique to eliminate such artifact by identifying those voxels and assigning a larger template for them. Filtered images with the proposed technique show substantial visual enhancement at the edges without degradation of peak signal-to-noise ratio compared to the original adaptive template filtering for both magnetic resonance images and phantom images

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$^7Li$ NMR studies of LiMn$_2$O$_4$ prepared by eutectic self-mixing method without any mixing

  • Lee, Youngil;Kyooseung Han;Hyunkoo Kang;Jaebum Choo
    • 한국자기공명학회:학술대회논문집
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    • 한국자기공명학회 2002년도 International Symposium on Magnetic Resonance
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    • pp.85-85
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    • 2002
  • Lithiated transition metal oxides such as LiMn2O4, Lil-xMnO$_2$, LiNiO$_2$, LiCoO$_2$, and their solid solution phases are used as cathode materials for lithium rechargeable batteries. We prepared the cathode materials using a novel eutectic self-mixing method without any artificial mixing procedures. This method provides an extraordinarily simple way to make the cathode materials, and it is possible to prepare at very low temperature such as 25$0^{\circ}C$. Furthermore, the cathode materials produced have discharge capacities that are much better than cathode materials prepared by previously reported synthetic methods. The spontaneous and homogeneous mixing is verified by $^{7}$ Li magic-angle-spinning (MAS) NMR spectroscopy.

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Radiomics and Deep Learning in Brain Metastases: Current Trends and Roadmap to Future Applications

  • Park, Yae Won;Lee, Narae;Ahn, Sung Soo;Chang, Jong Hee;Lee, Seung-Koo
    • Investigative Magnetic Resonance Imaging
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    • 제25권4호
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    • pp.266-280
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    • 2021
  • Advances in radiomics and deep learning (DL) hold great potential to be at the forefront of precision medicine for the treatment of patients with brain metastases. Radiomics and DL can aid clinical decision-making by enabling accurate diagnosis, facilitating the identification of molecular markers, providing accurate prognoses, and monitoring treatment response. In this review, we summarize the clinical background, unmet needs, and current state of research of radiomics and DL for the treatment of brain metastases. The promises, pitfalls, and future roadmap of radiomics and DL in brain metastases are addressed as well.

Performance Evaluation of Pixel Clustering Approaches for Automatic Detection of Small Bowel Obstruction from Abdominal Radiographs

  • Kim, Kwang Baek
    • Journal of information and communication convergence engineering
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    • 제20권3호
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    • pp.153-159
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    • 2022
  • Plain radiographic analysis is the initial imaging modality for suspected small bowel obstruction. Among the many features that affect the diagnosis of small bowel obstruction (SBO), the presence of gas-filled or fluid-filled small bowel loops is the most salient feature that can be automatized by computer vision algorithms. In this study, we compare three frequently applied pixel-clustering algorithms for extracting gas-filled areas without human intervention. In a comparison involving 40 suspected SBO cases, the Possibilistic C-Means and Fuzzy C-Means algorithms exhibited initialization-sensitivity problems and difficulties coping with low intensity contrast, achieving low 72.5% and 85% success rates in extraction. The Adaptive Resonance Theory 2 algorithm is the most suitable algorithm for gas-filled region detection, achieving a 100% success rate on 40 tested images, largely owing to its dynamic control of the number of clusters.