AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.
본 연구에서는 각기 다른 측정 부위에서 도출된 골밀도와 골소주 패턴 간의 상관관계를 복합적으로 분석하여 측정부위에 따른 평가변수의 골다공증 예측 가능성을 평가하고자 하였다. 실험대상은 40대 이상의 폐경기 이후 여성 40명을 선정하였고, T-Score 분류법에 따라 각각 20명의 정상군 및 골다공증군으로 분류하였다. 실험대상의 골밀도는 이중 에너지 X선 흡수 계측법을 통해 대퇴경부(Femoral Neck), 전자부(Trochanter) 및 워드 삼각부(Ward's Triangle)에서 측정하였다. 또한 각 측정부위에 $50{\times}50$ 픽셀 크기의 관심영역을 지정하고, 기존 연구에서 제안된 영상처리기법을 적용하여 각 영역의 골소주 패턴을 추출하였다. 골다공증을 예측하기 위한 평가변수는 구조적 변수(평균 회색조, 골면적, 골둘레, 골두께, 말단거리), 골격화 변수(골개수, 골길이) 및 프랙탈 차원(fractal dimension)으로 구분되는 총 8가지를 선정하였다. 실험결과, 골면적, 골둘레, 골두께, 말단거리, 골개수, 골길이 및 프랙탈 차원이 골밀도를 유의하게 반영하였고(p<0.003), 평가변수의 분석을 통한 골다공증의 높은 예측 가능성을 확인하였다.
이 연구의 목적은 과학적 가설 생성 과정의 두뇌 활성화 특성을 수리 연산 과정과 비교하여 3.0T fMRI를 이용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 16명의 건강한 남자 피험자가 실험에 자발적으로 참여하였으며, 과학적 가설 생성 과제와 수리 연산 과제를 684초 동안 수행하여 fMRI 영상을 측정하였다. 측정한 후 언어적 보고 자료를 수집하여 fMRI 영상 자료의 신뢰도를 확보하였다. 언어적 보고의 분석 결과 수집한 fMRI 영상 자료 전부를 통계적 분석 대상 자료에 포함시켰다. SPM2 프로그램을 이용하여 통계적으로 분석한 결과, 과학적 가설 생성 과정은 수리 연산 과정과 다른 독립적인 두뇌 네트 을 가지고 있는 것으로 나타났다. 과학적 가설 생성 과정에서는 측두엽의 방추이랑(fusiform gyrus)에서 의문 상황 분석으로 이끌어내진 의미가 전두엽에서 부호화하는 과정이 일어난다고 할 수 있다. 수리 연산 과정은 전두엽과 두정엽의 연합된 영역이 중요한 역할을 하며 기능적 숙련도는 두정엽 영역이 관여하는 것으로 생각된다. 또한 과학적 가설 생성 과정에서는 과학적 감성의 생성도 동반하는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구 결과는 과학적 가설 생성 과정을 두뇌 과학적 측면에서 고찰 할 수 있도록 하였으며, 과학적 가설 생성 학습 프로그램 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 과학적 가설 생성 학습 프로그램은 두뇌-기반 학습의 한 전형으로 제안할 수 있다.
Sheena Kim;Jeongin Choi;Eun Sol Kim;Gi Beom Keum;Hyunok Doo;Jinok Kwak;Sumin Ryu;Yejin Choi;Sriniwas Pandey;Na Rae Lee;Juyoun Kang;Yujung Lee;Dongjun Kim;Kuk-Hwan Seol;Sun Moon Kang;In-Seon Bae;Soo-Hyun Cho;Hyo Jung Kwon;Samooel Jung;Youngwon Lee;Hyeun Bum Kim
농업과학연구
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제50권4호
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pp.809-815
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2023
This study was conducted to find out the correlation between meat quality and muscle fat ratio in pork part meat (pork belly and shoulder butt) using CT (computed tomography) imaging technique. After 24 hours from slaughter, pork loin and belly were individually prepared from the left semiconductors of 26 pigs for CT measurement. The image obtained from CT scans was checked through the picture archiving and communications system (PACS). The volume of muscle and fat in the pork belly and shoulder butt of cross-sectional images taken by CT was estimated using Vitrea workstation version 7. This assemblage was further processed through Vitrea post-processing software to automatically calculate the volumes (Fig. 1). The volumes were measured in milliliters (mL). In addition to volume calculation, a three-dimensional reconstruction of the organ under consideration was generated. Pearson's correlation coefficient was analyzed to evaluate the relationship by region (pork belly, pork shoulder butt), and statistical processing was performed using GraphPad Prism 8. The muscle-fat ratios of pork belly taken by CT was 1 : 0.86, while that of pork shoulder butt was 1 : 0.37. As a result of CT analysis of the correlation coefficient between pork belly and shoulder butt compared to the muscle-fat ratio, the correlation coefficient was 0.5679 (R2 = 0.3295, p < 0.01). CT imaging provided very good estimates of muscle contents in cuts and in the whole carcass.
목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.
주성분분석(Principal component analysis, PCA)은 고차원 변수들 사이의 복잡한 상관성 구조를 더 낮은 차원으로 단순화하여 상관성의 구조를 쉽게 설명하기 위한 다변량분석기법으로 뇌영상 분석에서 자주 사용되는 방법이다. 주성분분석의 기본개념은 서로 직교하는 변수들의 선형결합을 통해서 원래의 뇌영상 자료가 가지고 있는 전체정보를 최대한 설명할 수 있는 서로 독립적인 새로운 변수들을 유도하는 것이다. 뇌영상분석에서 주성분분석의 효율성과 유용성을 알아보기 위해서 C[11]-PIB 영상을 이용하여 분석하였다. 대상 및 방법으로는 평균나이가 같은 9명의 정상인, 10명의 알츠하이머/경도인지장애환자들의 C[11]-PIB 영상을 이용하였다. PET-CT 장비로는 Biograph 6 Hi-Rez (Siemens-CTI, Knoxville, TN)를 영상을 획득하였고 9.6 MBq/kg C[11]-PIB를 정맥주사 한 후 40분 후에 20분 동안 3D acquisition mode로 방출영상을 얻었다. Attenuation map은 X-ray CT scan을 이용하여 재구성하였다(130 kVp, 240 mA). PIB template을 만들기 위해서 정상인에서 3T MRI T1-weighted 영상을 동시에 얻었다. 주성분분석을 위한전처리과정으로서 공간정규화 및 공간편평화를 SPM8을 이용하여 실시하였고 주성분분석은 Matlab2012b를 이용하여 분석하다. 결과는 주성분분석을 통해서 서로 독립적인 주성분영상들을 얻을 수 있었다. 주성분분석을 통해서 얻어진주성분영상은 C[11]-PIB brain PET 영상의 패턴을 몇 개의 주성분으로 단순화 할 수 있었으며 주로는 neocortex를 변동 나타내는 영상, white matter의 변동을 나타내는 영상 그리고 pons등 deep brain의 변동을 나타내는 영상 등으로 단순화되었다. 결론으로는 주성분분석은 C[11]-PIB brain 영상을 단순화하여 영상의 패턴을 해석하는데 매우 유용하였다. 이러한 주성분분석은C[11]-PIB영상 분석뿐만 아니라 뇌의 포도당 대사를 측정하는 FDG-PET 또는 뇌기능영상등의 다변량분석 방법으로서 그 적용범위가 클 것으로 기대된다.
뇌혈류 영상용 방사성의약품 Tc-99m HMPAO는 방사분해에 의해 발생하는 중간산물 때문에 화학적으로 불안정하고, 불순물 생성이 많아 표지효율 저하가 나타나기 쉽다. 과산화테크네슘(free pertechnetate)은 뇌혈류장벽을 통과하지 못하고 침샘과 구강 점막에 집적되며, 불순물이 제거되지 않으면 영상 품질이 저하되어 시각적 평가에 오류가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구는 Tc-99m HMPAO를 이용한 뇌혈류 단일광자방출단층촬영(brain perfusion SPECT)에서 타액분비촉진제(sialogogues) 투여가 침샘 및 구강 점막에 집적된 불순물을 줄여 영상 품질 향상에 유용한지 알아보고자 하였다. 뇌혈류 단일광자방출단층촬영을 시행한 환자 중 연구에 동의한 30명을 대상으로 침샘 섭취계수(uptake coefficient)와 뇌혈류 영상을 비교 분석 하였다. 방사성의약품 Tc-99m HMPAO 555 MBq을 투여 후 기저(basal) 두 경부 전면 영상과 뇌혈류 투사상(projection view)을 획득하였다. 타액분비촉진제 구연산(citric acid)을 사용하여 침샘을 자극시킨 후 기저영상 획득 방법과 동일하게 침샘 자극 후 영상(post-citric acid image)을 얻었다. Siemens사의 영상처리 프로그램을 사용하여 좌 우 침샘부위에 관심영역을 설정한 다음 타액분비촉진제 투여 전 후 침샘 섭취계수의 평균차이를 분석(paired t-test)하였으며, 뇌혈류 영상 비교는 획득한 투사상을 반복적재구성(iterative reconstruction) 방법으로 영상을 재구성하여 비교 분석하였다. 두 경부 전면 영상의 침샘 섭취계수를 비교 분석한 결과 구연산 투여 전 섭취계수의 평균값은 $12900{\pm}3101$, 투여 후 섭취계수의 평균값은 $10677{\pm}2742$였다. 타액분비촉진제 투여 후 불순물이 많이 감소되었으며 통계적으로 유의하게 나타났다(t = 10.78, P < 0.05). 뇌혈류 영상을 비교 한 결과 침샘과 구강점막에 집적되었던 불순물이 제거되어 이미지 품질이 크게 향상되었다. 타액분비촉진제를 투여하면 침샘 및 구강 점막에 집적된 불필요한 불순물이 제거되어, 생리적 섭취에 따른 영상 품질저하를 줄일 수 있어 정확한 뇌혈류 평가에 도움이 될 것이다.
Purpose : To compare cephalometric measurement between measuring methods in digital and conventional lateral cephalometric radiograph. Materials and Methods : Twenty digital and conventional lateral cephalometric radiographs were selected. In digital group, cephalometric measurements were performed manually using hardcopies and automatically using $V-Ceph^{TM}$ program on the monitor. In conventional group, the same measurements were performed manually on conventional films, and for automatic measurement conventional films were digitized by scanner. All measurements were performed twice by 4 observers, and 24 cephalometric variables were calculated and the time spent for each measurement was recorded. The differences in measurements data and the time spent for each measurement were compared within each group. Intra-observer and inter-observer comparisons were performed. Results : In both groups, no statistically significant difference between manual and automatic measurements was observed and most of the variables didn't show statistically significant differences between methods. The observer with less experience tended to show statistically significant differences of measurements between methods, and differences from other observers. The differences of measurements between methods in digital group were lesser than those of conventional group with statistical significance in 8 variables out of 24. With automatic method and in digital group, the spent time was shorter. Conclusion : With direct digital radiograph, automatic method using manually idenitified landmarks can be preferable in cephalometric analysis. (Korean J Oral Maxillofac Radiol 2005; 35 : 15-23)
다양한 형태의 지표면에서 일어나는 증발산은 지표면과 대기 사이의 상호작용을 이해하기 위해 꼭 필요한 수문학적 인자이다. 일반적으로 증발산은 증발접시, 침루계 등을 이용하여 경험적으로 측정하는 방법을 쓰고 있지만 한 지점에만 국한되어 적용되는 단점이 있어 외부환경에 대한 변동성이 큰 증발산의 공간적인 분포를 정확하게 알기 어렵다. 따라서 이러한 점들을 보완하고 해결하기 위해 원격탐사를 이용하여 증발산의 공간적인 분포를 산정하였다. 본 연구에서는 에너지 수지 방법을 기반으로 한 원격 이미지 처리 모형인 Mapping EvapoTranspiration with Internalized Calibration(METRIC) 모형을 이용하여 2003년 2월 1일, 2006년 9월 13일 Landsat 위성 관측 이미지를 경안천 유역에 적용, 에너지 수지식의 각 항을 이루는 순복사 에너지, 토양열 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 증발산을 통합적으로 처리하여 지도로 나타냈다. 모형 결과의 검증을 위한 기본 통계분석을 실시하였고 수원 기상청의 증발접시 증발량과 비교하여 각각 22%, 11%의 오차를 보여 모형이 유역 내에서 높은 신뢰성을 보인다는 것을 확인하였다. 또한 토지 피복 현황에 따른 증발산의 공간적 분포 경향을 분석하였고, 그 결과 식생의 밀도가 전반적인 증발산량 분포에 큰 영향을 준다는 것을 확인하였다. 계절적으로는 식생의 활동이 활발하게 일어나는 생장기의 증발산이 휴면기에 일어나는 증발산보다 더 큰 값을 보였다. 작성된 증발산 지도는 향후 유역 내 토지 피복, 식생 분포, 고도, 지형 등 외부 인자들의 변화에 따라 증발산이 어떠한 거동을 보이는지를 파악할 때 유용하게 이용될 것이다.
Cha, Jong Hyun;Moon, Myeong Ho;Lee, Yong Hae;Koh, In Chang;Kim, Kyu Nam;Kim, Chang Gyun;Kim, Hoon
Archives of Plastic Surgery
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제44권1호
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pp.26-33
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2017
Background The purpose of this study was to assess the correlation between the 2-dimensional (2D) extent of orbital defects and the 3-dimensional (3D) volume of herniated orbital content in patients with an orbital wall fracture. Methods This retrospective study was based on the medical records and radiologic data of 60 patients from January 2014 to June 2016 for a unilateral isolated orbital wall fracture. They were classified into 2 groups depending on whether the fracture involved the inferior wall (group I, n=30) or the medial wall (group M, n=30). The 2D area of the orbital defect was calculated using the conventional formula. The 2D extent of the orbital defect and the 3D volume of herniated orbital content were measured with 3D image processing software. Statistical analysis was performed to evaluate the correlations between the 2D and 3D parameters. Results Varying degrees of positive correlation were found between the 2D extent of the orbital defects and the 3D herniated orbital volume in both groups (Pearson correlation coefficient, 0.568-0.788; $R^2=32.2%-62.1%$). Conclusions Both the calculated and measured 2D extent of the orbital defects showed a positive correlation with the 3D herniated orbital volume in orbital wall fractures. However, a relatively large volume of herniation (>$0.9cm^3$) occurred not infrequently despite the presence of a small orbital defect (<$1.9cm^2$). Therefore, estimating the 3D volume of the herniated content in addition to the 2D orbital defect would be helpful for determining whether surgery is indicated and ensuring adequate surgical outcomes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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