획득한 영상의 강조는 강조된 그 자체를 이용한다는 것보다 이를 통하여 보다 낳은 결과를 얻기 위한 전처리의 한 부분이라고도 할 수 있다. 영상의 강조는 단지 화질을 보기 좋게 한다는 점이 아니라 주어진 영상으로부터 더 뚜렷한 화질을 얻는다는 것을 포함하기도 한다. 현재 영상의 개선 또는 강조 알고리즘들은 모든 영상에서 원하는 만큼의 뚜렷한 영상을 얻지 못하거나, 화질의 크기에 비례하여 많은 처리 시간을 필요로 하는 단점이 있다. 본 연구는 다양한 방법으로 촬영되는 영상에 있어서 차후 사용될 영상의 본래 활용 목적에 부합하도록 강조하는 방법이다. 이에 대한 새로운 알고리즘으로 히스토그램의 분포도를 조절하여 영상의 특징들을 강조하는 방법을 제안한다.
확산텐서영상(Diffusion Tensor Imaging)의 개념은 1980년대 중반 확산강조영상(Diffusion Weighted Imaging)의 개념이 도입되면서 거의 동시에 도입되었지만 MR 장비의 기계적 한계등으로 인해 최근에야 임상적으로 사용되기 시작했다. 확산텐서영상(DTI)과 확산강조영상(DWI)의 방법론적인 차이점은 단순히 확산강조영상의 경우 세 개의 다른방향 (X-, Y-, Z-축)으로 확산측정용 경사자장을 가하는 반면 확산텐서영상의 경우 이보다 많은 방향 (최소한 6 방향)으로 확산측정용 경사자장을 가한다는 점이다. 이러한 차이로부터 금방 알 수 있는 점은 확산강조영상은 확산텐서영상의 일부라는 점이다. 즉, 확산텐서영상의 경우 더 많은 방향으로 확산측정용 경사자장을 가했으므로 더 많은 정보를 획득할 수 있고 이중 세 개의 방향 (주로 X,Y,Z)에 대한 정보만을 이용하게 되면 확산강조영상이다. 이러한 이유로 확산텐서영상을 획득하면 확산강조영상에서 얻게 되는 방향별 확산강조영상, 등방성(isotropic) 확산강조영상, ADC (Apparent Diffusion Coefficient) map등도 기본적으로 얻게 되므로 추가로 확산강조영상을 획득할 필요가 없다. 본 강의에서는 이러한 확산(텐서)영상의 물리적 원리를 복잡한 수학적 설명보다는 개념 위주로 설명해 보고자 한다.
본 논문은 채널 강조(Channel Attentin)와 공간 강조(Spatial Attention) 방법을 결합한 딥 러닝 기반의 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도 과정에서 질감, 특징과 같은 주변 픽셀의 변화량이 큰 고주파 성분의 복원이 중요하다. 채널 강조와 공간 강조를 결합한 특징 강조를 이용한 초해상도 방법을 제안하였다. 기존의 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법은 깊은 네트워크의 학습이 어려우며, 고주파 성분의 강조가 부족하여 윤곽선이 흐려지거나 왜곡이 발생한다. 문제를 해결하기 위해 스킵-커넥션(Skip Connection)을 적용한 채널 강조와 공간 강조를 결합한 강조 블록과 잔차 블록(Residual Block)을 사용하였다. 방법으로 추출한 강조된 특징 맵을 부-픽셀 컨볼루션(Sub-pixel Convolution)을 통해 특징맵을 확장하여 초해상도를 진행하였다. 이를 통해 기존의 SRCNN과 비교하여 약 PSNR는 5%, SSIM은 3% 향상되었으며 VDSR과 비교를 통해 약 PSNR는 2%, SSIM은 1% 향상된 결과를 보였다.
본 논문은 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상의 강체 정합을 통해 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하여 자궁내막암의 위치를 자동으로 찾는 방법을 제안한다. 영상해상도와 밝기값 분포가 서로 다른 두 영상간 정합의 정확성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하고 두 영상의 밝기값 신호 분포의 유사성을 강화시킨다. 유사성이 향상된 두 영상의 크기, 위치, 회전 변환 왜곡을 보정하기 위해 정규화 상호정보를 최대화 하는 강체 정합을 반복적으로 수행한다. 정합된 영상에서 악성 종양을 쉽게 판별 할 수 있도록 현상확상계수지도를 컬러맵으로 생성하여 T2강조 MR 영상에서 얻은 종양의 후보군에 매핑하여 T2강조 MR 영상과 융합한다. 실험을 위하여 최적화 반복 과정에 따른 정규화 상호정보 수치 수렴 과정을 확인하고, 융합 후 종양 영역이 매핑되는 것을 육안평가를 통해 분석하였다. 제안방법을 통하여 T2강조 MR 영상과 확산강조 MR 영상을 융합함으로써 종양의 위치를 자동으로 파악하고 자궁내막암의 병기를 확정하는 용도로 활용할 수 있다.
지금까지 많은 리뷰 연구가 이루어져 왔음에도 불구하고 소비자들이 남긴 리뷰들 중 대표적인 리뷰의 위치나 크기를 소비자들이 인식할 수준만큼 강조하는 리뷰, 이른바 강조된 리뷰에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 강조된 리뷰의 노출 방식에 따른 소비자들의 인식 차이를 확인하는 것이 주된 목표이다. 이를 위해 가상의 온라인 리뷰 페이지를 제작하여 최종적으로 강조된 리뷰가 없는 이미지를 보여주는 집단 23명, 긍정적으로 강조된 리뷰만 노출하여 보여주는 집단 61명, 그리고 긍정적으로 강조된 리뷰와 부정적으로 강조된 리뷰를 모두 노출하여 보여주는 집단 87명을 대상으로 분석하였다. 분석 결과, 강조된 리뷰의 노출 방식에 따른 차이는 리뷰의 유용성 측면에서는 유의한 수준으로 유용성에 양의 상관관계가 나타났으나, 회의감에는 유의한 영향을 주지 않았다. 또한 리뷰의 유용성과 플랫폼 신뢰도와는 유의한 양의 상관관계, 리뷰의 회의감과 플랫폼 신뢰도와는 유의한 음의 상관관계가 나타났으며, 최종적으로 플랫폼 신뢰도와 사용 의도와의 관계는 유의한 수준으로 긍정적인 영향을 미쳤다. 모든 분석 결과에서 상품군에 따른 차이는 거의 없었다. 이를 통해, 온라인 쇼핑몰의 리뷰를 설계할 때 잠재적인 소비자들의 사용 의도 및 신뢰도를 높이기 위해서 긍정적으로 강조된 리뷰와 부정적으로 강조된 리뷰를 모두 보여주는 것이 중요하다는 점을 시사할 수 있다.
최근 압축감도 부호화라는 새로운 기술의 개발로 인하여 기존보다 더 빠른 검사시간에 자기공명영상 검사가 가능하게 되었다. 감도 부호화를 이용한 터보 스핀 에코 확산강조 자기공명영상과 비교하였을 때, 압축감도 부호화를 사용한 확산강조영상에서 영상평가와 자기공명 신호 분석을 통해 적절한 영상품질을 유지하면서, 검사시간을 줄 일수 있어 확산강조영상에서에 유용하게 사용되리라 사료된다.
목적: 이 연구의 목적은 간 병변 발견에 있어 1.5-T 자기공명영상에서 자유 호흡 확산강조 영상과 호흡 유발 확산강조 영상의 유용성을 비교하는데 있다. 대상 및 방법: 47명의 환자(평균 57.9세, 남성:여성 = 25:22)가 한번의 간 자기공명 영상검사에서 자유호흡 확산 강조 영상과 호흡유발 확산 강조 영상을 동시에 시행하였다. 이를 두 명의 영상의학과 의사가 호흡유발 이미지 세트(B50, B400, B800 확산강조 영상과 ADC map)와 자유호흡 이미지 세트를 2주간의 시간 간격을 두고 무작위로 후향적 분석을 시행하였다. 영상분석을 위하여 특정영역(ROI)를 설정한 후에 간의 신호대 잡음비 (signal-to-noise ratio, SNR)와 대조도(contrast-to-noise ratio, CNR)를 계산하였다. 결과: 32개의 낭종, 13개의 혈관종, 7개의 간세포암, 6국소 호산구성 간질환, 2개의 전이, 1개의 초점성 결절성 과증식과 글리슨막의 가성지방종을 포함하는 총 62개의 병변이 두 명의 평가자에 의하여 분석되었다. 비록 통계적 유의성을 없었으나, 전체적인 병변 발견의 sensitivity는 호흡유발 확산강조 영상이 [평가자 1:평가자 2, 47/62(75.81%):45/62(72.58%)] 자유호흡 확산강조 영상보다 [44/62(70.97%):41/62(66.13%)] 더 높은 수치를 보였다. 특히 1 cm보다 작은 국소 간 병변 발견의 sensitivity는 호흡유발 확산강조 영상이 [24/30(80%): 21/30(70%)] 지유호흡 확산강조 영상보다 [17/30(56.7%):15/30(50%)] 더 우월하였다. 진단적 정확도활 계산하기 위하여 ROC curve (Az value)를 구하였으며 자유호흡 확산강조 영상과 호흡유발 확산강조 영상간에는 통계적 차이는 없었다. 간의 신호대 잡음비 (SNR)와 대조도 (CNR)는 호흡유발 확산강조 영상이 ($87.6{\pm}41.4$, $41.2{\pm}62.5$) 자유호흡확산강조 영상보다 ($38.8:{\pm}13.6$, $24.8{\pm}36.8$) 높았으며 통계적인 유의성이 있었다. (p value < 0.001). 결론: 1.5-T자기공명 시스템서 1 cm보다 작은 간 병변발견에 있어서 호흡유발 확산강조 영상이 자유호흡 확산강조 영상보다 좋으며 이는 호흡유발 확산강조 영상이 높은 신호대 잡음비 (SNR)와 대조도(CNR)를 보이기 때문이다.
본 연구는 Q방법을 활용하여 현행 우리나라 노인 장기요양인력 양성체계에 관하여 다양한 이해관계집단의 구성원들이 갖는 주관적인 인식을 찾고, 인식 유형별 특성 등 논의과정을 통해 현행 노인 장기요양인력 양성체계와 관련한 사회복지적 함의를 찾고자 하는데 있다. 노인 장기요양인력 양성체계에 관한 인식 연구 결과, 기존 인력의 재교육을 강조하는 유형(유형1: 재교육 강조형), 공공서비스 제공자로서 윤리의식을 강조하는 유형(유형2: 전문직 윤리지향형), 실기 실습 중심의 교육을 강조하는 유형(유형3: 실기 실습 중심 교육지향형), 정부의 정책 판단의 중요성 등 공공부문의 역할을 강조하는 유형(유형4: 정부의 정책 판단 강조형), 그리고 장기요양 수급자의 증가에 따른 인력 수요를 강조하는 유형(유형5: 장기요양 수요 강조형) 등 다섯 가지 유형으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 Q연구가 갖는 일반화의 한계를 보완하기 위한 양적 접근방법이자, 도출된 Q유형의 신뢰도와 타당도를 높이기 위한 Q사정도구로서 Q블록을 개발하였고, Q유형과 Q사정도구를 활용한 조사 결과에서는 높은 일치도를 나타내 보였다.
제51회 산업안전보건강조주간 행사가 지난 7월 2일(월)~6일(금)까지 서울 코엑스에서 개최됐다. 총 40,000여 명의 근로자, 사업주뿐만 아니라 모든 국민이 안전보건의 미래를 만들어 가기 위해 한자리에 모인 강조주간 행사에서는 국내 최대 안전보건 축제의 장이 열렸다.
최근 아파트 광고는 편안한 휴식 공간으로서의 집, 10년 뒤를 내다보는 인테리어, 자연스러운 주방 등 내부 공간의 중요성을 강조하고 있다. 외부 환경으로는 차별성을 강조할 수 없다는 건설사들의 판단에 따라 하루가 다르게 변화하는 최첨단 인테리어, 다양한 공간 활용을 강조함으로써 소비자들의 시선을 끌고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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