Uneven light in real-world causes visual degradation for underexposed regions. For these regions, insufficient consideration during enhancement procedure will result in over-/under-exposure, loss of details and color distortion. Confronting such challenges, an unsupervised low-light image enhancement network is proposed in this paper based on the guidance of the unpaired low-/normal-light images. The key components in our network include super-resolution module (SRM), a GAN-based low-light image enhancement network (LLIEN), and denoising-scaling module (DSM). The SRM improves the resolution of the low-light input images before illumination enhancement. Such design philosophy improves the effectiveness of texture details preservation by operating in high-resolution space. Subsequently, local lightness attention module in LLIEN effectively distinguishes unevenly illuminated areas and puts emphasis on low-light areas, ensuring the spatial consistency of illumination for locally underexposed images. Then, multiple discriminators, i.e., global discriminator, local region discriminator, and color discriminator performs assessment from different perspectives to avoid over-/under-exposure and color distortion, which guides the network to generate images that in line with human aesthetic perception. Finally, the DSM performs noise removal and obtains high-quality enhanced images. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate that our approach achieves favorable results, which indicates its superior capacity on illumination and texture details restoration.
To improve the effect of image restoration and solve the image detail loss, an image dehazing enhancement algorithm based on mean guided filtering is proposed. The superpixel calculation method is used to pre-segment the original foggy image to obtain different sub-regions. The Ncut algorithm is used to segment the original image, and it outputs the segmented image until there is no more region merging in the image. By means of the mean-guided filtering method, the minimum value is selected as the value of the current pixel point in the local small block of the dark image, and the dark primary color image is obtained, and its transmittance is calculated to obtain the image edge detection result. According to the prior law of dark channel, a classic image dehazing enhancement model is established, and the model is combined with a median filter with low computational complexity to denoise the image in real time and maintain the jump of the mutation area to achieve image dehazing enhancement. The experimental results show that the image dehazing and enhancement effect of the proposed algorithm has obvious advantages, can retain a large amount of image detail information, and the values of information entropy, peak signal-to-noise ratio, and structural similarity are high. The research innovatively combines a variety of methods to achieve image dehazing and improve the quality effect. Through segmentation, filtering, denoising and other operations, the image quality is effectively improved, which provides an important reference for the improvement of image processing technology.
Monte Carlo 시뮬레이션을 이용하여 MV X, ${\gamma}$선에서의 선량증가 효과를 평가하였다. MCNPX code를 이용하여 ICRU 평판형(Slab) 모의피폭체를 전산모사하였으며, 입사 광자의 에너지, 선량증가 물질의 종류 및 농도에 따른 영향을 분석하였다. 선량증가 물질은 금(aurum), 가돌리늄(gadolinium), 요오드(iodine), 산화철(iron oxide)에 대해 비교 평가하였으며, 입사에너지는 선형가속기에서 발생된 4, 6, 10, 15 MV X선의 스펙트럼과 Co 60의 ${\gamma}$선원을 사용하였다. 모의피폭체 내에 7, 18, 30 mg/g 농도의 물질을 삽입하였으며, 선량증가 효과의 정량적 평가를 위해 선량증가비를 산출하였다. X선의 입사에너지가 낮을수록, 선량증가 물질의 농도가 높을수록 높은 선량증가비를 나타내었으며, 최대 선량증가비는 금 1.079, 가돌리늄 1.062, 요오드 1.049, 산화철 1.035를 보여 금, 가돌리늄, 요오드, 산화철 입자 순으로 높은 선량증가 효과를 보였다. 이러한 결과는 In-vivo, vitro 연구의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
방사선 선량 증강은 물질과의 상호작용 단면적을 높여 국소 부위에 대한 선량을 증가시키는 방법으로 선에너지부여 및 상대적 생물학적 효과비 증가로 치료가능비 향상에 기여할 수 있다. 선량 증강에 대한 선행 연구는 X, ${\gamma}$선에 대한 보고가 주를 이루고 있으나, 본 연구에서는 MCNP6를 이용한 몬테칼로 시뮬레이션을 바탕으로 양성자 선원에 대해 선량 증강 현상을 분석하였다. 수학적 모델 방법에 따라 확산된 피크의 양성자 선원에 대한 에너지 분포와 상대적 강도를 산출하였으며, 금, 아이오딘, 가돌리늄의 선량 증강 물질에 대한 선량증강비와 깊이 변화에 따른 에너지 분포를 평가하였다. 금을 이용한 증강 현상에서 1.085-1.120배, 가돌리늄에서는 1.047-1.091배의 선량증강비를 나타내었다. 또한 깊이에 따른 흡수에너지 변화로 인해 실질 비정과 95% 선량 구간의 감소를 나타내었으며, 이는 선량 증강 현상과 더불어 종양조직에 불확실한 선량 전달로 이어질 수 있으므로 증강 물질의 질량 저지능으로부터 확산된 피크 구간의 적절한 보정이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구에서 모의모사를 통한 선량 증강 현상의 분석은 실질적인 증강 효과 확인을 위한 체내 외 실험의 기초자료로써 활용될 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 대구광역시교육청의 학부모 자녀교육 역량강화 사업의 다양한 성과를 분석하는 것이다. 이를 위해 학부모 교육역량 강화 정책의 전개과정 및 학부모 자녀교육 역량강화 사업의 주요 내용을 탐색하였다. 이를 토대로 학부모 자녀교육 역량강화 사업의 주요 성과를 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 학부모 자녀교육 역량강화 사업을 통해 학부모들의 자녀교육 역량을 강화하기 위한 시스템을 완성하였다. 둘째, 학부모 자녀교육 역량강화 사업을 통해 학부모교육을 위한 인력을 양성하였다. 셋째, 학부모 자녀교육 역량강화 사업을 통해 교육수요자인 학부모의 요구를 적극 반영하여 기본과정, 심화과정 등을 개발하였다. 마지막으로 학생, 학부모, 교원 교육전문직을 대상으로 한 평가의 결과는 학부모 자녀교육역량 강화사업에 대해 비교적 높은 만족도를 보이고 있으나, 운영시간 및 방법의 다양성과 강사 및 프로그램의 전문성이 보완될 필요가 있으며, 다양한 학교유형에 따른 학부모 맞춤형 지원이 필요하다는 것을 보여주었다. 이러한 주요 결과에 대한 시사점 등이 논의되었다.
Zhe Huang;Xue-Qing Cheng;Ya-Ni Liu;Xiao-Jun Bi;You-Bin Deng
Korean Journal of Radiology
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제24권4호
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pp.338-348
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2023
Objective: Patients with a history of ischemic stroke are at risk for a second ischemic stroke. This study aimed to investigate the relationship between carotid plaque enhancement on perfluorobutane microbubble contrast-enhanced ultrasonography (CEUS) and future recurrent stroke, and to determine whether plaque enhancement can contribute to risk assessment for recurrent stroke compared with the Essen Stroke Risk Score (ESRS). Materials and Methods: This prospective study screened 151 patients with recent ischemic stroke and carotid atherosclerotic plaques at our hospital between August 2020 and December 2020. A total of 149 eligible patients underwent carotid CEUS, and 130 patients who were followed up for 15-27 months or until stroke recurrence were analyzed. Plaque enhancement on CEUS was investigated as a possible risk factor for stroke recurrence and as a possible adjunct to ESRS. Results: During follow-up, 25 patients (19.2%) experienced recurrent stroke. Patients with plaque enhancement on CEUS had an increased risk of stroke recurrence events (22/73, 30.1%) compared to those without plaque enhancement (3/57, 5.3%), with an adjusted hazard ratio (HR) of 38.264 (95% confidence interval [CI]:14.975-97.767; P < 0.001) according to a multivariable Cox proportional hazards model analysis, indicating that the presence of carotid plaque enhancement was a significant independent predictor of recurrent stroke. When plaque enhancement was added to the ESRS, the HR for stroke recurrence in the high-risk group compared to that in the low-risk group (2.188; 95% CI, 0.025-3.388) was greater than that of the ESRS alone (1.706; 95% CI, 0.810-9.014). A net of 32.0% of the recurrence group was reclassified upward appropriately by the addition of plaque enhancement to the ESRS. Conclusion: Carotid plaque enhancement was a significant and independent predictor of stroke recurrence in patients with ischemic stroke. Furthermore, the addition of plaque enhancement improved the risk stratification capability of the ESRS.
영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.
두부 모의피폭체를 활용하여 MV X, ${\gamma}$선에서의 선량증가 효과와 금 나노입자의 크기, 물질의 농도에 대한 의존성을 평가하였다. MCNPX code를 이용하여 Monte Carlo 시뮬레이션 기법을 적용하였으며, 입사 에너지는 4, 6, 10, 15 MV X선, Co60 ${\gamma}$선을 사용하였다. 두부 모의피폭체 내에 종양을 묘사하고 내부에 25, 75, 125 nm 직경의 금 나노입자를 삽입하였다. 나노입자의 농도는 5, 15, 25 mg/g을 적용하였으며, 선량 증가 물질이 없을 때를 기준으로 하여 선량증가비를 산출하였다. 입사 에너지가 낮을수록, 선량증가 물질의 농도가 높을수록 높은 선량증가비를 나타내었다. 나노입자의 크기는 입사 에너지가 낮고, 물질의 농도가 높을수록 상대적으로 높은 의존성을 보였다. 금 나노입자를 이용한 선량증가 효과를 나타내는데 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 도로 주행에서 취득한 영상을 개선하는 방법을 제안한다. 일반적인 도로주행 영상은 다양한 조명 환경과 날씨 상태로 인하여 선명하지 못한 영상이 취득되기도 한다. 특히 역광이나 야간에는 품질이 좋은 선명한 영상을 얻기가 더욱 어려우며, 이는 비전기반 지능형 자동차 기술의 응용에 많은 어려움을 준다. 인간의 시각 인지방법은 여러 가지조명 조건을 고려하여 색을 지각한다. 하지만 기존의 영상 개선 방법들은 광원의 위치와 광도, 기하학적 관계를 고려하지 않기 때문에 완벽한 결과를 얻기가 어려우며, 오히려 영상의 질이 떨어지는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 1) 주어진 입력 영상의 전처리 과정을 수행한 후, 2) 선명도를 추정하여 색채의 대비를 평가하고, 3) 과대 및 과소평가 결과를 전처리된 영상과 혼합하여 사람이 지각하는 색상과 같이 개선된 영상을 얻는 효과적인 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시각적으로 개선된 결과를 보여줄 뿐만 아니라 비전기반 지능형 자동차 기술의 한 응용분야인 교통표지판 검출의 전처리 과정으로 적용되어 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study was to examine effects of smoking cessation program in large size company using motivational enhancement counseling. Methods: A quasi-experimental design was conducted. 72 workers in intervention group and 65 workers in control group participated in 7 large size companies. Smoking cessation program consisted of a campaign, smoking cessation education, and 6 weeks motivational enhancement counseling. The motivational enhancement counseling was tailored to the individual's stage of change. Stages of smoking behavior, smoking cessation rate, nicotine dependence, and confidence of smoking cessation were assessed after intervention. Results: The results showed that intervention had a significant impact on improving stages of smoking behavior and smoking cessation rate, and impact on decreasing nicotine dependence, compared to those of a control group. Conclusion: The effects and feasibility of smoking cessation program including motivational enhancement counseling were revealed in the large size company. These results might provide information that can be used in improving cultures of smoking cessation for workers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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