본 논문에서는 옥타브(sacle vector, octave)를 0, 시그마(sigma)는 1.6, 간격(intervals)은 3으로 설정하여 검출한 RobHess SIFT 특징들로 데이터 셋을 만들어 딥 러닝 모델인 VGG-16을 기반으로 SIFT 이미지 특징을 검출하는 방법을 제안한다. DIV2K 데이터 셋을 $33{\times}33$ 크기로 잘라서 데이터 셋을 구성하였고, 흑백 영상으로 판별하는 SIFT와는 달리 RGB 영상을 사용 하였다. 영상을 좌 우 반전, 밝기, 회전, 크기를 조절하여 원본 영상을 변형시켜 네트워크 학습 및 평가를 진행하였다. 네트워크는 영상의 가운데에 위치한 픽셀이 특징점인지 아닌지를 판별한다. 검증 데이터의 결과 98.207%의 정확도를 얻었다.
엑스선 의료영상이 디지털 시스템으로 발전함에 따라 의료영상의 평가 방법 또한 디지털 시스템에 맞춰 새롭게 개선되었으며 그 중 MTF(Modulation Transfer Function) 측정법은 Fujita이론에 기초한 에지법으로 ISO에 규정되었다. 에지법의 기초인 Fujita이론은 MTF 측정을 위해 슬릿의 각도를 디지털 검출기의 픽셀 열에 대하여 $1^{\circ}{\sim}2^{\circ}$ 기울여 영상을 획득한 후 LSF를 합성하는 것으로 샘플링 간격은 각도에 따라 크게는 1/54배, 작게는 1/28배 감소하게 된다. 본 연구에서 사용된 장비는 Simens사의 MAMMOMAT Inspiration으로 비정질 셀레늄(amorphous selenium) 기반의 $0.085{\times}0.085mm^2$ 의 픽셀 사이즈를 갖는 검출기를 이용하여 presampling MTF를 측정하였다. 측정 방법은 Fujita의 슬릿법와 동일한 방법인 와이어법를 이용하였으며 측정된 영상에서 얻은 픽셀값을 이용하여 엑셀에서 이산 푸리에 변환을 시행하였다. 실험 결과 Fujita이론 대비 약 3배 이상의 샘플링 간격(sampling interval)의 경우 해상도 평가 지수인 10% MTF에서 약 85% 이하의 정확도를 보였으며 선예도 평가 지수인 50% MTF에서 약 93% 이하의 정확도를 나타내었다. 하지만 샘플링 간격이 Fujita 이론 대비 2배 정도 늘어난 경우는 50%와 10% MTF 모두 96% 이상의 정확도를 가진다는 것을 알 수 있었다.
이상기상으로 인해 노지 작물이 스트레스 상황에 노출되는 빈도가 증가하고 있다. 우리나라에서도 대표적인 벼 재배지역에서 대규모의 병해가 발생하는 사례가 나타났으며, 특정 시기에 대규모 필지에서 발생하는 피해를 현장방문으로 조사하는 것은 한계가 있다. 위성 기반의 원격탐사 기법은 시군 영역을 대상으로 작물을 모니터링하기에 유용하나 작물의 생육이상에 따른 민감도 평가가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 벼 병해 발생 지역에서 서로 다른 공간해상도를 가지는 위성 기반의 정규화식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 드론 영상을 이용하여 평가하였다. 10 m와 30 m의 공간해상도를 가지는 Sentinel-2, Landsat-8 위성 영상을 평가하였으며, 드론 영상은 약 8-10 cm의 공간해상도를 가졌다. 위성 영상에 맞춰 리샘플링(resampling)된 드론 NDVI는 Sentinel-2 NDVI 와 0.867-0.940의 상관관계를 가졌으며, Landsat-8 NDVI와는 0.813-0.934의 상관관계를 가졌다. 센서의 차이, 관측 시점의 차이 등으로 인한 편향(bias) 영향을 최소화하였을 때, Sentinel-2 NDVI는 Landsat-8 NDVI에 비해 드론 NDVI와 0.2-2.8% 더 적은 정규화된 평균 제곱근 오차를 가졌다. 또한, Sentinel-2 NDVI는 드론 NDVI와 병해 피해 정도와 관계없이 일정한 오차를 가졌으나 Landsat-8 NDVI는 병해 피해 정도에 따라 드론 NDVI와 오차 특성이 다르게 나타났다. 농경지 경계에서 오차가 크다는 것을 고려했을 때 공간해상도가 높은 영상을 활용하는 것이 작물 모니터링에 효과적이라고 판단된다.
단 반감기 핵종을 이용한 PET검사는 방사성동위원소의 빠른 물리적 붕괴로 인하여 영상 획득을 위한 계수검출이 제한적이다. 이러한 이유로 비교적 낮은 감도의 검사에서는 보다 정확한 정량적 평가를 위하여 긴 시간동안 영상 획득을 적용하기도 한다. 본 연구에서는 $^{11}C$와 $^{18}F$를 이용한 PET 검사 시 영상 획득 시간에 따른 차이를 평가하여 합리적인 영상 획득 시간에 관하여 알아보고자 한다. 1994 NEMA Phantom에 $^{11}C$은 $30.08{\pm}4.22MBq$, $^{18}F$은 $40.08{\pm}8.29MBq$을 증류수에 희석하여 채운 후 $^{11}C$은 동적영상 1분씩 20회, 정적 영상 20분, $^{18}F$은 동적영상 2분30초씩 20회, 정적영상 50분을 획득하였다. 모든 데이터는 동일한 재구성법을 적용하였으며, 시간의 경과에 따른 붕괴보정을 적용하였다. 방출영상에 관심영역을 설정하고 최대 방사능 농도값(kBq/mL)을 비교하였으며, 각각의 동적영상을 영상 획득 시간의 증가에 따라 1개씩 증가시켜 영상 합산(Image summation) 후 영상의 관심 영역 내에서의 최대 방사능 농도값(kBq/mL)을 평가하였다. $^{11}C$ 동적영상의 시간 경과에 따른 최대 방사능 농도값은 $3.85{\pm}0.45{\sim}5.15{\pm}0.50kBq/mL$, 정적영상은 $2.15{\pm}0.26kBq/mL$였다. $^{18}F$ 동적영상은 $9.09{\pm}0.42{\sim}9.48{\pm}0.31kBq/mL$, 정적영상은 $7.24{\pm}0.14kBq/mL$였다. $^{11}C$의 동적영상 합산에서 영상 획득 시간의 합이 5, 10, 15, 20분으로 증가할수록 $2.47{\pm}0.4$, $2.22{\pm}0.37$, $2.08{\pm}0.42$, $1.95{\pm}0.55kBq/mL$으로 감소하였으며, $^{18}F$의 경우 합산된 영상 획득 시간의 합이 12분 30초, 25분, 37분 30초, 50분으로 증가할수록 $7.89{\pm}0.27$, $7.61{\pm}0.23$, $7.36{\pm}0.21$, $7.31{\pm}0.23kBq/mL$으로 감소하였다. 영상의 질을 평가 하는 SNR에서는 $^{11}C$과 $^{18}F$ 모두 동적영상획득 방법에서는 주사 후 시간이 흐를수록 SNR가 저하 되었으나, 영상 합산획득 방법에서는 합산 횟수가 증가 할수록 SNR가 향상 되는 것을 알 수 있었다. 동적영상에서 시간 경과에 따른 최대 방사능 농도값은 $^{11}C$과 $^{18}F$에서 증가하였고, 동적영상 합산의 경우는 합산수가 증가함에 따라 최대 방사능 농도값은 $^{11}C$과 $^{18}F$ 감소함을 보였다. $^{18}F$을 이용할 경우에는 시간 경과에 따른 정량평가의 오차를 크게 고려하지 않아도 될 것으로 사료되고, $^{11}C$를 이용한 PET 검사는 시간경과에 따른 감쇠 보정의 오차를 감안하여 추가의 감쇠 보정법을 적용하거나 30%정도의 오차를 적용하여 정적영상 획득시간을 반감기의 25% 이내인 5분 내외로 설정해야 할 것이다.
목적 : 재발성 요통을 호소하는 환자들에서 최초 증상 발생시 촬영한 요추부 자기공명영상과 증상 재발시 촬영한 추적 요추부 자기공명영상을 비교하여 요추간판 병변의 변화 양상을 알아보고자 한다. 대상 및 방법 : 요통이 재발하여 추적 요추부 자기공명영상을 촬영한 50명의 환자 (연령범위 15~79세, 평균나이 49.8세)의 추간판 소견을 후향적으로 분석하였다. 최초 증상 발생시 촬영한 요추부 자기공명영상과 비교하여, 추적 자기공명영상에서 제 1-2 요추간판부터 제 5 요추-1천골 추간판 각각에 대한 형태학적 변화 유무와 변화가 있을 경우 호전 또는 악화를 평가하였다. 결과 : 50명의 환자, 250개의 추간판에서 219개 (87.6%)의 추간판은 변화를 보이지 않았다. 반면에 변화를 보인 31개 (12.4%)의 추간판에서 24개는 악화되었고, 7개는 완화되었다. 최초 추간판의 형태학적 상태를 기준으로 추적 관찰시, 형태학적 변화를 보인 경우는 모두 최초 자기 공명영상에서 추간판의 팽대, 돌출 혹은 탈출을 보였는데, 그 중 탈출되었던 추간판이 33.3%로 가장 많은 변화를 보였다. 요추간판 level을 기준으로 추적 관찰시, 제 4-5 요추간판이 15개로 가장 많은 변화를 보였다. 결론 : 재발성 요통은 추적 자기공명영상에서 추간판 탈출의 악화와 연관성이 낮은 것으로 판단되며, 요통을 유발할 수 있는 다른 원인에 대한 종합적인 평가가 필요하다고 본다.
본 논문은 현재 임상에서 사용되고 있는 비정질 셀레늄을 이용한 평판형 X선 영상 검출기를 통해 획득된 영상의 변조전달함수(MTF)에 대한 정량적인 값을 도출하였다. 영상 질(quality)의 주요변수인 MTF의 측정은 먼저 test pattern 영상을 획득한 다음, contrast method를 이용하여 공간주파수(spatial frequency)에서의 line profile을 디지털 값으로 획득하여 MTF를 계산하였다. 측정 결과, test pattern 영상에서 3.0 lp/mm에서 36.1%의 MTF 값을 나타냈으며, 종래의 필름 영상보다 약 2배 높은 해상력을 가짐을 알 수 있었다. 측정된 값은 비정질 셀레늄을 이용한 직접방식의 디지털 방사선 검출기의 임상적 사용가치가 충분함을 뒷받침 할 수 있는 기초 자료로서 제공될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 컴퓨터 방사선영상에서 X-선 초점 크기와 디지털영상후처리에 따른 공간분해능을 정량적으로 분석하고자 하였다. 초점의 크기는 소초점(0.6 mm)와 대초점(1.2 mm)을 이용하였다. 공간분해능의 정량적 분석은 엣지 측정법의 변조전달함수(MTF)를 이용하였다. 디지털영상후처리는 다단계 이미지 대비 증폭 알고리즘을 이용하여 경계면 증강과 대조도 증강에 따른 50%와 10%의 MTF를 평가하였다. 그 결과 모든 초점에서 MTF 50%의 공간분해능이 대조도 증강보다 경계면 증강에서 유의하게 높았다. 또한 대초점에서 획득된 영상은 디지털영상처리를 통해 공간분해능이 향상되었다. 결론적으로 이러한 결과는 컴퓨터 방사선영상에서 골격계 및 흉부영상과 같은 고 공간분해능 임상영상을 얻기 위한 기초자료로 활용할 수 있다.
대용량 동영상 데이터의 효율적인 관리와 검색을 위해서는 장면 단위의 정확한 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 동영상의 시각적인 내용에 기반한 장면 전환 검출 방법을 연구하였다. 본 논문에서는 프레임 단위의 특징과 프레임 내의 부분영역 단위의 특징을 결합한 다중 특징을 사용한 장면 전환 검출 방법을 제안한다. 실험을 통한 성능 평가에서는 기존의 방법들에 비해 Recall과 Precision에서 각각 7.7%, 10%의 향상을 보였다.
이 논문은 Matched Filter 기술을 사용해 얼굴 특징점 위치를 추출하는 연구에 대해서 기술한다. 기본 목표는 얼굴의 서로 다른 8개( 양쪽 눈과 눈썹, 머리선, 코, 입, 턱 )의 부분을 구분할 수 있는 필터들을 개발하는 것이다. 이런 Matched Filter는 Fourier 역변환을 사용해 훈련영상(Training Image)으로부터 얻을 수 있다. 실험평가는 베른대학의 얼굴 데이터베이스에 근거한다. 우리는 여기서 다양한 얼굴의 방향성에 효과적으로 적용할 수 있도록 하는 훈련 영상자료가 무엇인지 알 수 있다. 그리고 안경을 썼을 때 얼굴을 인식할 수 있는 가장 좋은 방법도 알아본다.
인터넷의 광범위 한 보급에 따라 네트워크를 이용한 멀티미디어 컨텐츠(정지영상, 동영상, 오디오 등)의 유통·판매가 본격화되고 있다 그러나 멀티미디어 컨텐츠는 컴퓨터 상에서 모든 작업(작성ㆍ편집·복사·배포 등)이 수행되고 또 그 취급이 용이하기 때문에 위법임에도 불구하고 무단으로 복제되기 쉬운 저작권 보호의 문제가 심각한 실정이다. 이와 같이 취급이 용이한 멀티미디어 컨텐츠의 불법복제에 대응하기 위한 저작권보호 기술로서 디지털 워터마킹(digital watermarking)이 주목되고 있다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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