셀 카운팅은 세포의 성장을 분석하는 방법으로써 생물학연구에서 가장 많이 사용된다. 최근까지도 다양한 자동 셀 카운팅 기법이 제안되고 있지만 암세포와 같이 분열 속도가 빠르고 군집하려는 성질을 갖는 세포들은 분리 및 검출이 쉽지 않아 세포 이미지 분석을 통하여 셀 카운팅의 신뢰도를 높이기가 어렵다. 본 논문에서는 암 연구의 연구재료로 매우 보편적으로 사용되는 HeLa 세포 이미지 분석을 이용한 자동 셀 카운팅 방법을 제시한다. 세포막 추출 기반의 세포 분할 알고리즘을 통하여 세포의 형태적 상황을 구분하고, 세포 간 경계가 희미한 세포군집 내의 세포 분할을 위하여 역추적 알고리즘을 사용함으로써 셀 카운팅 정확도를 높인다. 실험을 통하여 제안하는 세포 분할 알고리즘이 기존의 세포 분할 알고리즘에 비해 정확함을 입증하였고, 결과적으로 매우 높은 자동 셀 카운팅 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Purpose: This study has been conducted to develop a potato yield monitoring system, consisting of a segmentation algorithm to detect potatoes scattered on a soil surface and a counting system to count the number of potatoes and convert the data from two-dimensional images to masses. Methods: First, a segmentation algorithm was developed using top-hat filtering and processing a series of images, and its performance was evaluated in a stationary condition. Second, a counting system was developed to count the number of potatoes in a moving condition and calculate the mass of each using a mass estimation equation, where the volume of a potato was obtained from its two-dimensional image, and the potato density and a correction factor were obtained experimentally. Experiments were conducted to segment potatoes on a soil surface for different potato sizes. The counting system was tested 10 times for 20 randomly selected potatoes in a simulated field condition. Furthermore, the estimated total mass of the potatoes was compared with their actual mass. Results: For a $640{\times}480$ image size, it took 0.04 s for the segmentation algorithm to process one frame. The root mean squared deviation (RMSD) and average percentage error for the measured mass of potatoes using this counting system were 12.65 g and 7.13%, respectively, when the camera was stationary. The system performance while moving was the best in L1 (0.313 m/s), where the RMSD and percentage error were 6.92 g and 7.79%, respectively. For 20 newly prepared potatoes and 10 replication measurements, the counting system exhibited a percentage error in the mass estimation ranging from 10.17-13.24%. Conclusions: At a travel speed of 0.313 m/s, the average percentage error and standard deviation of the mass measurement using the counting system were 12.03% and 1.04%, respectively.
수 세기는 수 개념 및 연산과의 관련성으로 인해 수학 학습에서 기초적이면서도 중요한 위상을 차지한다. 특히 큰 수 세기는 수학 학습 초기의 수 개념 도입시 수 세기가 요구하는 일대일 대응이나 기수의 원리 등은 물론 자릿값의 이해를 포함하는 구조적 세기라는 점에서 핵심 학습 요소라 할 만하다. 본 연구는 현행 교과서 활동으로 구성되어 있지 않아 학생들의 경험이 전무할 것으로 예상되는 큰 수에 대한 수 세기 가능 여부 및 세기 전략을 파악하여 교수학적 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 세 자리 수까지 학습하였고 교과서 활동으로서 묶어 세기와 뛰어 세기를 경험한 초등학교 2학년 학생 89명을 대상으로 세 자리 수만큼의 대상이 불규칙적으로 배열된 그림에서 수 세기 및 세기 방법을 묻는 문항으로 구성된 검사지를 제공하였다. 학생 응답을 정오답률과 사용한 세기 전략 및 인지적 특징 측면에서 분석한 결과, 오답률이 매우 높고 십진 원리, 묶어 세기, 1씩 세기, 부분합 전략 등의 사용이 확인되었다. 이와 같은 분석 결과에 기초하여 교과서 활동으로서 큰 수 세기 활동을 포함할 필요성을 비롯한 몇 가지 교수학적 시사점을 도출하였다.
사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.
One of the main applications of digital image processing is the estimation of the number of certain types of objects (cells, seeds, peoples etc.) in an image. Difficulties of these counting problems depends on various factors including shape and size variation, degree of object clustering, contrast between object and background, object texture and its variation, and so on. In this paper, a new automatic colony counting algorithm is proposed. We focused on the two applications: counting the bacteria colonies on the agar plate and estimating the number of seeds from images captured by smartphone camera. To overcome the shape and size variations of the colonies, we adopted the distance transformation and peak detection approach. To estimate the reference size of the colony robustly, we also used k-means clustering algorithm. Experimental results show that our method works well in real world applications.
Automatic counting of yeast cells in baker's yeast culture was tried using a conventional light microscope equipped with a pc camera. Relatively good binary image was obtained by using white LED as microscope light source, but uneven brightness distribution in original image hindered counting accuracy. A block binarization method using local thresholds proportional to local brightnesses was used to get improved binary images. The brightnesses of the blocks were expressed as the value component in HSV color model. Good quality binary images were obtained by binarization on $8{\times}6$ blocks of original images and connected-component labelling of the binarized images produced reliable counting results in the concentration range $1.4{\times}10^5/mL{\sim}1.4{\times}10^7\;cells/mL$.
Seo B. K.;Kim G. H.;Jung Y. H.;Woo Z. H.;Oh W. Z.;Lee K. W.;Han M. J.
한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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한국방사성폐기물학회 2005년도 Proceedings of The 6th korea-china joint workshop on nuclear waste management
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pp.269-279
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2005
In this study, detectors characteristics for simultaneous counting of alpha and beta ray in a pipe were estimated. The detector were composed of thin ZnS(Ag) scintillator and plastic detector. The scintillator for counting alpha particles has been applied a polymer composite sheet, having a double layer structure of an inorganic scintillator ZnS(Ag) layer adhered onto a polymer sub-layer. The other for counting beta particles used a commercially available plastic scintillator. It was confirmed that the detectors were suitable for counting the in-pipe contamination.
This paper discusses a photon-counting linear discriminant analysis (LDA) with computational integral imaging (II). The computational II method reconstructs three-dimensional (3D) objects on the reconstruction planes located at arbitrary depth-levels. A maximum likelihood estimation (MLE) can be used to estimate the Poisson parameters of photon counts in the reconstruction space. The photon-counting LDA combined with the computational II method is developed in order to classify partially occluded objects with photon-limited images. Unknown targets are classified with the estimated Poisson parameters while reconstructed irradiance images are trained. It is shown that a low number of photons are sufficient to classify occluded objects with the proposed method.
방사선계측에서는 방사선검출기(detector)로부터 나오는 pulse를 처리하는 데 있어서 pulse의 counting 손실이 발생한다. 이 손실을 최소화하거나 보상하기 위한 여러가지 방법들이 제시되어 왔으나, 아직도 절대적인 해답이 확립되지 않은 실정이다. 본 연구에서는 기 제시된 보상알고리즘들을 그 기능을 구현하는 전자회로와 함께 기술하고 특징을 분석하였다. 또한 본 연구를 통해 pulse의 counting손실을 보상하는 한가지 알고리즘 개선방향을 제시하였다.
Background: Tritium (3H) analysis in groundwater was difficult because of its low activity. Therefore, the electrolytic enrichment method was used. To improve the detection limit and for performing simple analysis, a high-volume counting vial with the available liquid scintillation counter (LSC) was investigated. Further, it was compared with a conventional 20-mL counting vial. Materials and Methods: The LSC with the electrolytic enrichment method was used 3H analysis in groundwater. A high-volume 145-mL counting vial was compared with a conventional 20-mL counting vial to determine the counting characteristics of different LSCs. Results and Discussion: When a Quantulus LSC was used, the counting window between channels 35 and 250 was used. The background count was approximately 1.86 cpm, and the counting efficiency increased from 8% to 40% depending on the mixing ratio of the volume of sample and cocktail solution. For LSC-LB7, the optimum counting window was between 1 and 4.9 keV, which was selected by the factory (Hitachi Aloka Medical Ltd., Japan) by considering quenching using a standard external gamma source. The background count of LSC-LB7 was approximately 3.60 ± 0.29 cpm when the 145-mL vial was used and 2.22 ± 0.17 cpm when the 20-mL vial was used. The minimum detectable activity (MDA) of the 20-mL vial was greater for LSC-LB7 than for Quantulus. The MDA with the 145-mL vial was improved to 0.3 Bq/L when compared with the value of 1.6 Bq/L for the 20-mL vial. Conclusion: The counting efficiency when using the 145-mL vial was 27%, whereas it was 18% when using the 20-mL vial. This difference can be attributed to the vial volume. The figure of merit (FOM) of the 145-mL vial was four times greater than that of the 20-mL vial because the volume of the former vial is approximately seven times greater than that of the latter. Further, the MDA for 3H decreased from 1.6 to 0.3 Bq/L. The counting efficiency and FOM of LSC-LB7 was slightly less than those of Quantulus when the 20-mL vial was used. The background counting rate of the Quantulus was lower than that of the LSC-LB7.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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