Wiener filtering method was applied to the dual energy imaging procedure in digital radiography(D.R.). A linear scanning photodiode arrays with 1024 elements(0.6mm H 1.3mm pixel size) were used to obtain chest images in 0.7 sec. For high energy image acquisition, X-ray tube was set at 140KVp, 100mA with a rare-earth phosphor screen. Low energy image was obtained with X-ray tube setting at 70KVp, 150mA. These measured dual energy images are represented in the vector matrix notation as a linear discrete model including the additive random noise. Then, the object images are restored in the minimum mean square error sense using Wiener filtering method in the transformed domain. These restored high and low energy images are used for computation of the basis image decomposition. Then the basis images are linearly combined to produce bone or tissue selective images. Using this process, we could improve the signal to noise ratio characteristics in the material selective images.
환자의 신변보호를 위하여 의료 영상에 비인가 된 사용자의 접근을 제한하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 의료 영상의 접근 제어를 위한 관심 영역(ROI, Region of Interest) 기반의 선택적 암호 기법들을 제안한다. 첫 번째 제안 기법은 웨이블릿 서브밴드들 중 관심영역에 속한 계수의 비트를 랜덤하게 변경하여 암호화를 수행하며, 이미지의 압축과 암호화가 동시에 수행되고 암호화로 인한 압축률에 대한 손실이 적은 특징을 가진다. 두 번째 제안 기법은 안전성의 향상을 위하여 압축된 코드스트림의 관심 영역에 대칭키 기반 암호 알고리즘을 적용하며, 암호화 과정에서 압축률에 영향을 미치지 않는 특징이 있다. 또한 제안 기법들은 JPEG2000의 코드스트림 표준 디코더와 호환성을 제공한다.
Point pattern matching schemes for finger print recognition do not guarantee robust matching performance for finger print images of poor quality. We present a finger print recognition scheme, where transformation parameter of matched ridge pairs are estimated by Hough transform and the matching hypothesis is verified by a new measure of the matching degree using selective directional information. Proposed method may exhibit extremely low FAR(False Accept Ratio) while maintaining low reject ratio even for the images of poor quality because of the robustness to the variation of minutia points.
도심지 모델링과 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 다른 시기나 다른 지역의 추가적인 고해상도 위성영상이 반드시 필요하다. 그러나 같은 지상 개체라 하더라도 서로 다른 영상에서 방사적인 불일치가 존재하며 이는 영상 처리와 분석의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 더욱이 도심지의 경우 건물, 수목, 교량, 기타 구조물 등 높이를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자를 발생시키며 이는 상대 방사 정규화의 질을 저하시킨다. 본 연구에서는 태양과 위성의 기하학적 위치 정보, 부가적인 수치 표고 모델이 없어도 적용이 가능한 단영상 기반의 그림자 추출기법을 적용하고 그림자의 영향을 배제한 선택적인 히스토그램 매칭 기법을 제안하였다. 건물의 에지 버퍼 영역에 대한 인접 정보와 분할을 통해 생성된 객체의 공간 및 분광인자를 이용하여 그림자를 추출한 후, 아스팔트 도로와 같이 그림자로 잘못 추출된 이상 객체를 제거하였다. 최종적으로 그림자 지역이 마스킹 된 Quickbird-2 다시기 영상을 이용하여 비그림자 지역만을 이용하여 선택적 히스토그램 매칭을 수행하였다.
Many of the studies of visual attention that are currently underway are seeking ways to make application systems that can be used in practice, and obtained good results using not only simulated images but also real-world images. However, despite that previous studies of selective visual attention are models intended to implement the human vision, few experiments verified the models with actual humans and there is no standardized data nor standardized experimental method for actual images. Therefore, in this paper, we propose a new performance evaluation techniques necessary for evaluation of visual attention systems. We developed an evaluation method for evaluating the performance of the visual attention system through comparison with the results of the human experiments on visual attention. Human experiments on visual attention is an experiments where human beings are instinctively aware of the unconscious when images are given to humans. So it can be useful for evaluating performance of the bottom-up attention system. Also we propose a new selective attention system that guides the user to effectively detect ROI regions by using spatial and temporal features adaptively selected according to the input image. We evaluated the performance of proposed visual attention system through the developed performance evaluation method, and we could confirm that the results of the visual attention system are similar to those of the human visual attention.
본 논문에서는 안저영상의 다중 스케일 정보를 다루기 위한 딥러닝 기반의 망막 혈관 분할 모델을 제안한다. 제안 모델은 이미지 분할 딥러닝 모델인 U-Net과 선택적 커널 합성곱을 통합한 합성곱 신경망으로 안저영상에서 눈과 관련된 질병을 진단하는데 중요한 정보가 되는 망막 혈관의 다양한 모양과 크기를 갖는 특징 정보를 추출하고 분할한다. 제안 모델은 일반적인 합성곱과 선택적 커널 합성곱으로 구성된다. 일반적인 합성곱 층은 같은 크기 커널 크기를 통해 정보를 추출하는 반면, 선택적 커널 합성곱은 다양한 커널 크기를 갖는 브랜치들에서 정보를 추출하고 이를 분할 주의집중을 통해 적응적으로 조정하여 결합한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 안저영상 데이터인 DRIVE와 CHASE DB1 데이터셋을 사용하였으며 제안 모델은 두 데이터셋에 대하여 F1 점수 기준 82.91%, 81.71%의 성능을 보여 망막 혈관 분할에 효과적임을 확인하였다.
지문인식의 주요 기법으로 사용되어 온 점 패턴 정합 기법은 영상의 질이 열악할 경우 정합 결과의 신뢰성을 보장하기 어려운 단점이 있다 본 논문에서는 유사한 융선 패턴 쌍의 변환 파라메터를 Hough 변환에 의해 산출하여 정합 쌍을 구하고 지문 방향정보를 선택적으로 사용하는 정합률 산출기법에 의해 정합 결과의 검증하는 지문언식 기법을 제안하였다 제안한 기법은 특이점의 개수와 좌표의 변화에 민감하지 않은 특성을 가지므로 열악한 지문영상에서도 낮은 거부율을 유지하면서 0%에 가까운 FAR(False accept rate)를 보장할 수 있다.
Journal of Cerebrovascular and Endovascular Neurosurgery
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제26권2호
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pp.119-129
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2024
Knowledge of the venous anatomy is essential for appropriately treating dural arteriovenous fistulas (AVFs). It is challenging to determine the overall venous structure despite performing selective angiography for dural AVFs with feeder from multiple selected arteries. This is because only a part of the veins can be observed through the shunt in the selected artery. Therefore, after performing selective angiography of all vessels to understand the approximate venous anatomy, the venous anatomy can be easily understood by closely examining the source image of computed tomographic angiography or magnetic resonance angiography. Through this, it is possible to specify the vein that is to be blocked (target embolization), thereby avoiding extensive blocking of the vein and avoiding various complications. In the case of dural AVF with feeder from single selected artery, if the multiplanar reconstruction image of the three-dimensional rotational computed tomography obtained by performing angiography is analyzed thoroughly, a shunted pouch can be identified. If embolization is performed by targeting this area, unnecessary sinus total packing can be avoided.
For this research with the objects of spaces in two department stores which can be referred to as representative facility of commercial space, observation test has carried out to estimate how much visitors rivet their eyes to the display of shops. In addition, to find out what effect the difference among the department types has on the selective attention to space element, the observation time was applied as a medium for estimation. The followings are the result from analyzing the observation frequency and the observation intensity feature of each section where the characteristics of design could be found at attention. First, both images of A and B had concentrative dominant-observation at left shops. In case of Image A, Customers began to observe the right shops very attentively after 25 seconds, and with Image B, the attentive observation at right and left took place alternatively after 35 seconds. In other words, regardless of the characteristics of shop displays, the left shops were observed first while in case of the observation after the early and middle time-frame the characteristics of shops were found to have effects on observation. Second, the normal observation showed some difference among attention sections over time while on the whole both images of A and B had the same highly attentive observation at the middle space. Accordingly, it could be concluded that the middle space was playing a faithful role as background for commercial spaces. Third, the ignorant observation, which is the opposite to the attentive observation, was found different between the images of A and B. When the ignorant observation is considered to have intentionality, it will be possible to set up the display which may attract the attention aggressively by the process of figuring out the characteristics of ignored shops.
단일 볼륨랜더링과 다중 볼륨랜더링의 가장 큰 차이점은 데이타 혼합방법으로 본 논문에서는 특정 볼륨을 표면수준에 따라 선택적으로 빠르게 가시화하는 선택적 랜더링방법과 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방법을 제안한다. 선택적 랜더링방법은 관심부위를 구성하는 외곽선으로부터 최소거리를 결정하는 거리변환을 통하여 거리변환볼륨을 생성하고 이를 랜더링하는 방법이며, 다중 볼륨을 위한 데이타 혼합방 법은 명암도 가중치 방법, 불투병도 가중치 방법, 깊이 정보를 고려한 불투병도 가중치 방법을 이용하여 여러 개의 볼륨을 혼합하는 방법이다. 실험 결과로는 EBCT 가슴부위 영상에 선택적 랜더링방법을 적용하여 생성한 좌심실, 우심실 영상을 제시하며, 가슴부위 볼륨과 좌심실 볼륨 또는 우심실 볼륨에 세 가지 다른 혼합방법을 적용하여 얻은 혼합 영상을 제시한다. 본 제안방법은 거리변환볼륨을 사용함으로써 표면수준에 따라 특정 볼륨을 가시화하고 가시화 시간을 가속화시킬 수 있으며, 데이타 혼합을 통하여 단일 볼륨랜더링 한계를 극복하여 동일 공간 상에 다중 영상을 함께 표현함으로써 복잡한 형태로부터 관심부위의 형태와 상대적 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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