• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1000-1011
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• 2021

In recent years, using Deep Learning methods to apply for medical and biomedical image analysis has seen many advancements. In clinical, using Deep Learning-based approaches for cancer image analysis is one of the key applications for cancer detection and treatment. However, the scarcity and shortage of labeling images make the task of cancer detection and analysis difficult to reach high accuracy. In 2015, the Unet model was introduced and gained much attention from researchers in the field. The success of Unet model is the ability to produce high accuracy with very few input images. Since the development of Unet, there are many variants and modifications of Unet related architecture. This paper proposes a new approach of using Unet++ with pretrained EfficientNet as backbone architecture for breast tumor cell nuclei segmentation and uses the multi-organ transfer learning approach to segment nuclei of breast tumor cells. We attempt to experiment and evaluate the performance of the network on the MonuSeg training dataset and Triple Negative Breast Cancer (TNBC) testing dataset, both are Hematoxylin and Eosin (H & E)-stained images. The results have shown that EfficientUnet++ architecture and the multi-organ transfer learning approach had outperformed other techniques and produced notable accuracy for breast tumor cell nuclei segmentation.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.151-159
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• 2021

도표로 작성된 양식 문서에서 도표의 레이아웃 해석에 필요한 그리드 라인을 추출하기 위해 다양한 필터링 또는 모폴로지 등의 방법을 사용하여 직선 성분을 선명하게 개선시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 도표의 직선 성분을 선명화하더라도 직선 내부에 절단 점들이 존재하거나 기울어진 경우에는 직선 추출이 어렵고 도표 셀들의 레이아웃을 논리적으로 표현하는데 여전히 어려움을 겪을 수 있다. 본 연구에서는 직선에 절단점들이 존재하거나 기울어져도 직선을 검출할 수 있는 라인 추적 알고리즘을 제안하였다. 이를 이용하여 그리드 라인을 추출하고 라인들의 교차점 및 셀 정보들을 찾아 도표의 구조를 분석할 수 있는 알고리즘을 마련하였다. 제안한 알고리즘을 실제 양식 문서 영상을 대상으로 실험한 결과 평균 0.41초 처리시간에 96.4%의 도표 구조를 분석할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.8-13
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• 2010

Shape from focus (SFF) 방법은 이미지의 초점화된 영상을 이용하여 삼차원의 형상을 복원하는 방법이다. 그동안 많은 SFF 방법들이 연구되어 왔지만 노이즈에 대한 문제점과 영상특성으로 인한 최적화되지 못한 문제점이 남아있었다. 그러므로 노이즈를 제거하기 위한 필터링과 최적화 알고리즘을 제안한다. 성능 평가를 위하여 통계적인 판별기준인 평균제곱근오차 (RMSE)와 상관관계 (correlation) 수치를 이용한다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제35권7호
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• pp.1933-1938
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• 2014

Despite increasing importance of in vitro cell-based assays for the assessment of nanoparticles (NPs) cytotoxicity, their suitability for the assessment of NPs toxicity is still in doubt. Here, limitations of widely used cell viability assay protocol (i.e., MTT asssay) for the cytotoxicity assessment of P25 $TiO_2$ NPs were carefully examined and an alternative toxicity assessment method to overcome these limitations was proposed, where the artifacts caused by extracellularly formed formazan and light scattered by agglomerated NPs were minimized by measuring only the intracellular formazan via image cytometric methods.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.357-362
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• 1996

A way of quantitatively describing the tissue architecture we have investigated when developing a computer program for malignancy grading of transitional cell bladder carcinoma. The minimum spanning trees, MST was created by connecting the center points of the nuclei in the tissue section image. These nuclei were found by thresholding the image at an automatically determined threshold followed by a connected component labeling and a watershed algorithm for separation of overlapping nuclei. Clusters were defined in the MST by thresholding the edge lengths. For these clusters geometric and densitometric features were measures. These features were compared by multivariate statistical methods to the subjective grading by the pathologists and the resulting correspondence was 85% on a material of 40 samples.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.47-53
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• 1999

의학분야에서 컴퓨터는 병원에서 발생하는 각종 업무데이터의 전산화에서 진단을 위해 사용하는 검사 의료기기들의 자동화, 그리고, 각종 의학영상들을 디지털화하여 처리하는 단계까지 활발하게 활용되고 있는 실정이다. 이러한 시점에서 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 늘어나고 있는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈구영상으로부터 적혈구를 분석하여 정상세포를 비롯한 비정상세포를 16부류로 나누어 분류하였다. 이를위해 UNL푸리에 특징과 불변 모멘트 알고리즘을 사용하여 세그먼트된 적혈구 영상으로부터 특징을 추출하고 이를 인식하기 위한 다단계 신경망을 구축하였다. 실제 임상에서 10명의 환자를 대상으로 실험한 결과 검사자가 참조가능 형태의 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권11호
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• pp.1285-1295
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• 1999

본 논문은 방대한 크기의 볼륨 데이타를 효율적으로 렌더링하기 위한 셀 기반 웨이브릿 압축 방법을 제시한다. 이 방법은 볼륨을 작은 크기의 셀로 나누고, 셀 단위로 웨이브릿 변환을 한 다음 복원 순서에 따른 런-길이(run-length) 인코딩을 수행하여 높은 압축율과 빠른 복원을 제공한다. 또한 최근 복원 정보를 캐쉬 자료 구조에 효율적으로 저장하여 복원 시간을 단축시키고, 에러 임계치의 정규화로 비정규화된 웨이브릿 압축보다 빠른 속도로 정규화된 압축과 같은 고화질의 이미지를 생성하였다. 본 연구의 성능을 평가하기 위하여 {{}} 해상도의 볼륨 데이타를 압축하여 쉬어-？ 분해(shear-warp factorization) 알고리즘에 적용한 결과, 손상이 거의 없는 상태로 약 27:1의 압축율이 얻어졌고, 약 3초의 렌더링 시간이 걸렸다.Abstract This paper presents an efficient cell-based wavelet compression method of large volume data. Volume data is divided into individual cell of {{}} voxels, and then wavelet transform is applied to each cell. The transformed cell is run-length encoded according to the reconstruction order resulting in a fairly good compression ratio and fast reconstruction. A cache structure is used to speed up the process of reconstruction and a threshold normalization scheme is presented to produce a higher quality rendered image. We have combined our compression method with shear-warp factorization, which is an accelerated volume rendering algorithm. Experimental results show the space requirement to be about 27:1 and the rendering time to be about 3 seconds for {{}} data sets while preserving the quality of an image as like as using original data.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.21-29
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• 2016

본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.

• 한국인쇄학회지
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• 제21권2호
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• pp.21-29
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• 2003

In gravure printing, all of the ink in the gravure cells does not leave the cell onto the substrate. The ink transfer from plate to paper in the gravure printing was simulated by computer. A few studies have dealt with cell withdrawal with simplified Newtonian flow models however, this work was performed with the non-Newtonian inks with different simulation software.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권2호
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• pp.89-98
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• 1991

This study is concerned on the automation for cell diagnosis which has better objectivity and speed of test than human beings. Diagnosis is on the basis of shape change of abnormal Cells. Used parameters are nucleus area, nucleus perimeter, nucleus shape, cytoplasm area, nucleus/cytoplsm ratio, which was obtained using image processing technics. A new mode method is proposed on the automatic threshold selection for superior process time compared with Otsu's. Contour of the cytoplasm of abnormal cell is obtained using me- dian filter and sorel operator. The mask to get only original shape of abnormal cells is formed uslng the contour filling algorithm. In the result the normal cells are separated from the abnormal cells and the abnormal cells can be distinguished through screwing of abnormal cell's image with reference data to judge abnormal cells. Owing to this study the number of inspections which the pathologists should examine will be decreased and the time for inspection will be shortened.