Karaman, M. Muge;Zhou, Christopher Y.;Zhang, Jiaxuan;Zhong, Zheng;Wang, Kezhou;Zhu, Wenzhen
Investigative Magnetic Resonance Imaging
/
제26권2호
/
pp.104-116
/
2022
The purpose of this study is to systematically determine an optimal percentile cut-off in histogram analysis for calculating the mean parameters obtained from a non-Gaussian continuous-time random-walk (CTRW) diffusion model for differentiating individual glioma grades. This retrospective study included 90 patients with histopathologically proven gliomas (42 grade II, 19 grade III, and 29 grade IV). We performed diffusion-weighted imaging using 17 b-values (0-4000 s/mm2) at 3T, and analyzed the images with the CTRW model to produce an anomalous diffusion coefficient (Dm) along with temporal (𝛼) and spatial (𝛽) diffusion heterogeneity parameters. Given the tumor ROIs, we created a histogram of each parameter; computed the P-values (using a Student's t-test) for the statistical differences in the mean Dm, 𝛼, or 𝛽 for differentiating grade II vs. grade III gliomas and grade III vs. grade IV gliomas at different percentiles (1% to 100%); and selected the highest percentile with P < 0.05 as the optimal percentile. We used the mean parameter values calculated from the optimal percentile cut-offs to do a receiver operating characteristic (ROC) analysis based on individual parameters or their combinations. We compared the results with those obtained by averaging data over the entire region of interest (i.e., 100th percentile). We found the optimal percentiles for Dm, 𝛼, and 𝛽 to be 68%, 75%, and 100% for differentiating grade II vs. III and 58%, 19%, and 100% for differentiating grade III vs. IV gliomas, respectively. The optimal percentile cut-offs outperformed the entire-ROI-based analysis in sensitivity (0.761 vs. 0.690), specificity (0.578 vs. 0.526), accuracy (0.704 vs. 0.639), and AUC (0.671 vs. 0.599) for grade II vs. III differentiations and in sensitivity (0.789 vs. 0.578) and AUC (0.637 vs. 0.620) for grade III vs. IV differentiations, respectively. Percentile-based histogram analysis, coupled with the multi-parametric approach enabled by the CTRW diffusion model using high b-values, can improve glioma grading.
본 연구는 스캐너로 입력한 사진을 법의학을 응용한 안면삼각법(facial triangle)과 사진분석법을 이용하여 수직각, 수평각 등을 측정한 각도에서 CCD 카메라로 두개골 영상을 입력받아 중첩시키기 위한 슈퍼임포즈 개인식별 영상시스템의 성능향상과 다양한 영상처리 응용 프로그램을 활용함으로서 자동식별을 위한 개인식별 능력을 향상하였다.
Because face has non-rigid structure and is influenced by illumination, we need robust face detection algorithm with the variations of external environments (orientation of lighting and face, complex background, etc.). In this paper we develop a new face detection algorithm to achieve robustness. First we transform RGB color into other color space, in which we can reduce lighting effect much. Second, hierarchical image segmentation technique is used for dividing a image into homogeneous regions. This process uses not only color information, but also spatial information. One of them is used in segmentation by histogram analysis, the other is used in segmentation by grouping. And we can select face region among the homogeneous regions by using facial features.
현재 색상에 관한 인간의 감성과 심리상태에 많은 연구가 진행 중이다. 그중에서 아동의 그림은 자신의 감정을 표출하는 수단이 될 수 있다. 그림에 사용된 색채와 그림의 위치는 무의식적으로 자신의 내면 심리 상태를 나타내는 경우가 많다. 본논문에서는 아동의 그림에 대한 심리를 분석하기 위하여 색채정보와 위치정보를 추출하는 방법을 제안한다. 색채정보는 히스토그램 클러스터링을 이용하여 추출하고 위치정보는 에지 정보를 구한 뒤 9등분 된 영역 내부의 에지 양을 계산하여 추출하였다. 색채정보와 위치정보에 따른 심리상태를 분석한 결과 일반적인 심리분석과 별 차이가 없음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 폐질환 조기 검출을 위하여 Broncho vascular, Emphysema, Ground Glass Reticular, Ground Glass, Honeycomb, Normal의 6가지 폐조직에 대한 새로운 분류기법을 제안하였다. 단순 베이즈 분류기와 아다부스트 학습 기법을 도입하여 459개의 결합 히스토그램 특징인자로부터 유효한 특징인자를 선별함으로써 폐조직을 분류하였다. 다중 해상도 해석, 체적 LBP 및 CT 휘도를 기반으로 하는 결합 히스토그램 특징인자는 정확도, 민감도, 특이도 결과에서 기존의 3D AMFM보다 우수한 결과를 보였다. 제안한 특징인자와 3D AMFM 특징인자의 정확도는 각각 90.1%과 85.3%로서 제안한 특징인자의 우수한 분류 성능을 확인하였다.
Mobility and cloud platform have become the dominant paradigm to develop web services dealing with huge and diverse digital contents for scientific solution or engineering application. These two trends are technically combined into mobile cloud computing environment taking beneficial points from each. The intention of this study is to design and implement a mobile cloud application for remotely sensed image fusion for the further practical geo-based mobile services. In this implementation, the system architecture consists of two parts: mobile web client and cloud application server. Mobile web client is for user interface regarding image fusion application processing and image visualization and for mobile web service of data listing and browsing. Cloud application server works on OpenStack, open source cloud platform. In this part, three server instances are generated as web server instance, tiling server instance, and fusion server instance. With metadata browsing of the processing data, image fusion by Bayesian approach is performed using functions within Orfeo Toolbox (OTB), open source remote sensing library. In addition, similarity of fused images with respect to input image set is estimated by histogram distance metrics. This result can be used as the reference criterion for user parameter choice on Bayesian image fusion. It is thought that the implementation strategy for mobile cloud application based on full open sources provides good points for a mobile service supporting specific remote sensing functions, besides image fusion schemes, by user demands to expand remote sensing application fields.
본 논문에서는 중복되지 않는 서로 다른 카메라의 영상을 활용한 동일 객체 판단 및 추적 기술에 대하여 소개한다. 영상분석에서 색상 정보는 가장 기본이 되는 중요한 정보라 할 수 있다. 특히 색상 정보를 이용하는 히스토그램은 일반적으로 추적, 인식 등에 많이 사용되고 있으나 이동 객체나 조도 변화 등에 따라 성능에 차이를 보인다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 동일 객체 판단을 위해 대표적으로 사용되는 히스토그램 정합의 두 알고리즘(HSV 공간에서의 Histogram matching 방법과 RGB 공간에서의MCSHR 알고리즘) 결합을 통해 분할 히스토그램은 객체를 3조각으로 나누어 전체와 각각의 히스토그램을 구하며 MCSHR을 RGB공간이 아니 Hue 공간 히스토그램으로 변경하여 유사도를 도출 하였으며 조도 변화에 강인한 모델을 만들기 위해 Controlled equalization기법을 사용하여 원 영상의 히스토그램의 확률과 평활화한 히스토그램의 확률 융합을 시도 하였다. 해당 실험의 비교 결과 기존 HSV공간에서 Histogram matching을 통한 유사도 비교보다 12.9% 향상된 정합율의 결과를 보였다. 또한 영상 정보와 스마트 기기를 통한 인식 방법의 융합을 통해 영상 내에서 동일 객체 판단에 대한 추가 정보 제공에 대해 방법론 적인 부분을 제안 하였다.
본 논문은 컬러 영상의 색상분석 기반의 화염 검출 알고리즘에 최적인 컬러모델을 도출하여 화재감시 시스템에 적용하기 위한 컬러모델의 화염 색상 비교 분석에 대하여 기술한다. 기존 화재검출 알고리즘에서 많이 사용되는 RGB, YCbCr, CIE Lab, HSV 국제 표준 컬러모델에서 화염과 비화염 영역간의 색상 분리도 특성을 영상의 히스토그램 교차 분석(Histogram Intersection) 기법을 사용하여 정량화하고 분석한다. 4가지 국제 표준 컬러모델에 대한 히스토그램 교차 분석 결과, YCbCr 컬러모델의 평균 히스토그램 교차값이 0.0575로서 화염과 비화염간의 색상 분리도가 가장 우수한 컬러모델임을 확인하였으며, 각 컬러모델을 구성하는 12개 성분들 중에서는 청색차(Cb) 성분, 적색(R) 성분, 적색차(Cr) 성분이 각각 0.0433, 0.0526, 0.0567 로서 화염과 비화염 영역의 색상 분리도 특성이 매우 우수하여, 색상 분석 기반의 화염 검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델과 성분임을 확인하였다.
배관의 누설 검출은 주로 AE(acoustic emission) 센서와 같은 접촉식 센서가 이용되고 있다. 그러나 이러한 접촉식 센서는 고온이나 고방사능 지역에서 설치 및 운용의 어려움이 따른다. 이에 최근 원거리 감시 및 광역감시가 가능한 카메라를 이용한 누설 검출 방법에 대한 연구가 진행되어 왔다. 기존 카메라를 이용한 방법은 누설 검출을 위해 차영상 기법을 이용하고 있다. 그러나 이 방법은 누설뿐만 아니라 구조물의 진동이 누설로 검출되는 오류를 보이고 있다. 본 논문에서는 카메라를 이용한 누설 검출 방법에서 누설 검출 오류를 줄이기 위한 이동평균 차영상 및 히스토그램 분석법을 제안하였으며 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
얼굴의 윤곽선을 검출하기 위해서는 일반적으로 입력 영상에 직접 동적 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 적용하는 방법을 많이 사용한다. 그러나 동적 윤곽선 모델은 초기의 위치 설정과 사용되는 에너지 함수의 계수 값에 따라 성능에 영향을 받기 때문에, 다양한 조명조건과 환경조건에 따라 최적화된 파라미터들을 설정해야 하는 번거로움이 있다. 또한 섬세한 윤곽선의 검출을 위해서는 모델에서 사용되는 정점의 수를 증가시켜야 하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 입력영상의 분할된 영역에서의 히스토그램 분석을 통하여, 얼굴 영역과 배경 영역의 픽셀 값을 구분할 수 있는 임계값을 자동으로 찾아, 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하는 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력 영상의 분석을 통하여 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하기 때문에 다양한 조명과 배경 조건하에서도 높은 성능으로 얼굴의 윤곽선 영역을 검출하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.