• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.1889-1891
• /
• 2004

The differential white blood cell count plays an important role in the diagnosis of different diseases. It is a tedious task to count these classes of cell manually. An automatic counter using computer vision helps to perform this medical test rapidly and accurately. Most commercial-available automatic white blood cell analysis composed mainly 3 steps including segmentation, feature extraction and classification. In this paper we concentrate on the first step in automatic white-blood-cell analysis by proposing a segmentation scheme that utilizes a benefit of active contour. Specifically, the binary image is obtained by thresolding of the input blood smear image. The initial shape of active is then placed roughly inside the white blood cell and allowed to grow to fit the shape of individual white blood cell. The white blood cell is then separated using the extracted contour. The force that drives the active contour is the combination of gradient vector flow force and balloon force. Our purposed technique can handle very promising to separate the remaining red blood cells.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.9-16
• /
• 2018

본 논문에서는 광 회절 단층 촬영 (Optical Diffraction Tomography, ODT) 기법을 사용해 얻어진 세포 영상을 3차원 가상 공간에 시각적으로 표현하고 기존의 세포 영상들과의 일치감을 주는 색상 매핑 기술을 포함한 가시화 프레임 워크를 소개한다. 전체 볼륨을 구성하는 내부 구조에 대한 정보가 잘 알려져 있거나 명확하게 구분 가능한 인체의 장기 또는 산업 기기와 같은 기존의 볼륨 데이터와는 달리 세포 영상 데이터는 세포소기관들 간의 경계가 모호하거나 상황에 따라 형상의 변화가 다양하다는 특징을 가지고 있어, 세포의 형상에 대한 일관적인 시각 표현이 상대적으로 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해소하기 위해 세포의 3차원 형상을 실시간으로 렌더링 할 수 있는 가시화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 우선 세포의 3차원 형상을 나타내기 위해 볼륨 데이터의 가시화에서 널리 활용되고 있는 볼륨 렌더링 기법을 ODT 영상에 맞게 적용했으며, 빈 공간 교란 기법을 통한 렌더링 결과의 개선으로 세포내 구조의 연속성을 나타낼 수 있게 했다. 또한 다중 전이 함수에 대해 레이어 기반 독립 렌더링을 적용하는 것을 통해 다수의 세포내 구조를 하나의 화면에 표현하는 복합 가시화 기법을 제안했다. ODT 영상 및 염색 영상을 동시에 촬영 가능한 현미경으로부터 얻어진 세포 영상을 가시화 하는 것을 통해 제시된 가시화 기법의 유용성을 확인했다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.39-46
• /
• 2015

본 논문에서는 모바일 환경에서 미세세포 영상으로부터 셀을 자동 검출하고 계수하는 자동화 방법을 제시하였다. 셀 카운팅은 생물학 또는 병리학적 영상분석에 있어서 매우 중요한 과정이다. 과거에는 셀 카운팅은 수동적인 방법으로 진행되어 매우 지루하고 많은 시간을 필요로 하는 작업이었다. 이에 더하여 수동 계수 방법은 정확한 카운팅 결과를 도출하는데 어려움이 있었다. 따라서, 정확하고 일관된 셀 검출과 카운팅 결과를 생물학적인 영상으로부터 획득하기 위해서는 자동화방법이 필요하다. 제안된 다단계 셀 계수방법은 배양된 세포영상으로부터 셀을 자동으로 분할하고 분할된 셀의 위상학적 분석을 통하여 셀을 라벨링 한다. 셀 카운팅의 정확도를 높이기 위하여 워터쉐드 알고리듬에 의하여 서로 덩어리로 뭉쳐진 셀을 서로 분리하고 모폴로지 연산을 통하여 영상으로부터 획득한 개별 셀의 형태를 개선한다. 제안된 시스템은 모바일 환경에서 사용될 수 있도록 개발되었다. 따라서 셀 영상은 모바일 폰의 카메라로 획득하며 미세세포의 통계학적인 분석 데이터는 유비쿼터스 환경의 모바일 장치에 의해 전송 된다. 실험을 통하여 수동으로 계수한 셀의 숫자와 제안된 방법에 의해 자동 카운팅 된 셀의 수를 비교한 결과 제안된 방법이 매우 효과적이고 정확한 결과를 제시한다는 사실을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.147-153
• /
• 2018

In this paper, we propose an efficient WBC 14-Diff classification which performs using the WBC-ResNet-152, a type of CNN model. The main point of view is to use Super-pixel for the segmentation of the image of WBC, and to use ResNet for the classification of WBC. A total of 136,164 blood image samples (224x224) were grouped for image segmentation, training, training verification, and final test performance analysis. Image segmentation using super-pixels have different number of images for each classes, so weighted average was applied and therefore image segmentation error was low at 7.23%. Using the training data-set for training 50 times, and using soft-max classifier, TPR average of 80.3% for the training set of 8,827 images was achieved. Based on this, using verification data-set of 21,437 images, 14-Diff classification TPR average of normal WBCs were at 93.4% and TPR average of abnormal WBCs were at 83.3%. The result and methodology of this research demonstrates the usefulness of artificial intelligence technology in the blood cell image classification field. WBC-ResNet-152 based morphology approach is shown to be meaningful and worthwhile method. And based on stored medical data, in-depth diagnosis and early detection of curable diseases is expected to improve the quality of treatment.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.1635-1648
• /
• 2008

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.

• 대한기계학회논문집B
• /
• 제37권9호
• /
• pp.823-828
• /
• 2013

실리콘 태양전지의 두께를 줄일 경우 여러 문제점이 발생하게 되는데 그 중에서 태양전지의 휨 현상은 제품 수율의 직접적인 원인이 되어 제품 상용화에 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 연구에서는 태양전지의 실리콘 웨이퍼 두께를 가변하였을 때의 휨 정도에 대해 정밀하게 측정하고자 하였다. 측정결과의 신뢰성을 높이고 비 대칭성 형상에 대해 자세하고 정밀하게 분석하기 위해 3D 이미지 스캐너를 사용하였다. 그 결과 실리콘 웨이퍼의 두께가 감소할수록 휨 정도는 급격하게 증가하고 곡률 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 실리콘 웨이퍼의 두께가 감소할 수록 휨 정도의 편차가 증가하여 형상의 비 대칭성이 증가하는 것 또한 확인되었다. 또한 Ag 전극의 부착이 휨 현상을 어느 정도 감소시키는 것을 알 수 있었다.

• 전기학회논문지
• /
• 제61권3호
• /
• pp.407-412
• /
• 2012

This study investigated the process of thermal-induced growth of micro-crack developed at the crystalline solar cell using EL image, determined the output characteristic according to the pattern of micro-crack, analyzed the I-V characteristic according to the pattern of crack growth, and predicted the output value using simulation. The purpose of this study was, therefore, to investigate the process of thermal-induced growth of micro-crack developed at the early stage of PV module completion using EL image, to analyze the resulting decrement of output and predict the output value using simulation. It was observed that the crack grew increasingly by the thermal condition, and accordingly the lowering of output was accelerated. The output values of crack patterns with various direction were predicted using simulation, resulting in close I-V curve with only around 4% of error rate. It is considered that it is possible to predict the electric characteristic of solar cell module using only pattern of micro-crack occurred at solar cell based on our results.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.179-181
• /
• 2005

There is asymmetric in horizontal and vertical side of PDP cell. Every vertical line has BM(Black Mask) to improve luminance contrast. When error diffusion is processed in PDP system, these problems make an error bigger. In 4 inch PDP system, every red, green, blue color of test pattern is presented and each luminance is measured. That is called horizontal(H), diagonal right(R), diagonal left(L) and vertical(V). In red channel, high luminance descending order is V-H-R-L. In green channel, V-H-L-R. In blue channel, V-M-R=L. After average luminance of each direction is calculated. new weighted error diffusion(Weighted ED) is proposed. In digital image signal processing, the error in weighted ED is differ from ED's. The image of weighted ED is more less error compare to conventional ED and close to original image. As the gray level linearity and big size panel is adopted, weighted ED could produce good image.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권11호
• /
• pp.2493-2499
• /
• 2011

나노 바이오산업의 발전과 더불어 세포 성장 과정에서 발견되는 세포의 이동, 분열, 통합, 아포토시스(apoptosis), 모양 변형, 세포들 간의 상호 작용 등을 포함하는 세포의 행동을 분석하기 위한 자동화된 시스템의 개발은 매우 중요하다. 본 연구에서는 세포 배양 과정에서 광학현미경을 통해 얻은 세포의 실시간 이미지들의 변화/변형 과정을 2D 또는 3D 분석 하기위한 전처리 방법과 세포와 클러스터(둘 이상의 세포의 결합)를 자동 식별하기 위한 방법, 시간의 흐름에 따라 변화되는 세포와 클러스터의 개수를 계수하기 위한 방법을 제시한다. 제안된 방법들은 30분 간격으로 촬영한 3T3 세포 배양 이미지들을 이용하여 실험하였으며 세포 및 클러스터를 분류하고 각각의 개수를 자동계수한 결과 평균 99.8%의 정확도를 보여 주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권7호
• /
• pp.979-985
• /
• 2017

This paper, which covers a fluorescence microscopy image of brain tumor cells, looks at drug reactions by treating different types and concentrations of drugs on a plate of $24{\times}16$ wells. Due to the limitation of the field of view, a well was taken into 9 field images, and each has an overlapping area with its neighboring fields. To analyze more precisely, image stitching is needed. The basic method is finding a similar area using normalized cross-correlation (NCC). The problem is that some overlapping areas may not have any duplicated cells that help to find the matching point. In addition, the cell objects have similar sizes and shapes, which makes distinguishing them difficult. To avoid calculating similarity between blank areas and roughly distinguishing different cells, thresholding is added. The thresholding method classifies background and cell objects based on fixed thresholds and finds the location of the first seen cell. After getting its location, NCC is used to find the best correlation point. The results are compared with a simple boundary stitched image. Our proposed method stitches images that are connected in a grid form without collision, selecting the best correlation point among areas that contain overlapping cells and ones without it.