• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.2
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• pp.257-274
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• 2021

Although image segmentation is a critical part of object-based analysis of high resolution imagery, there has been lack of studies to evaluate the quality of image segmentation. In this study, we aimed to find practical and effective methods to obtain optimal parameters for image segmentation. Evaluations of image segmentation are divided into unsupervised, supervised, and qualitative visual interpretation methods. Using the multispectral UAV images, sampled from urban and forest over the Incheon Metropolitan City Park, three evaluation methods were compared. In overall, three methods showed very similar results regardless of the computational costs and applicability, although the optimal parameters determined by the evaluations were different between the urban and forest images. There is no single measure that outperforms in the unsupervised evaluation. Any combinations of intra-segment measures (V, COV, WV) and inter-segment measures (MI, BSH, DTNP) provided almost the same results. Although supervised method may be biased by subjective selection of reference data, it can be easily applied to detect object of interest. The qualitative visual interpretation on the segmentation results corresponded with the unsupervised and supervised evaluations.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.84 no.6
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• pp.1244-1256
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• 2023

In prostate cancer, the bone is the most common site of metastasis, and it is essential to evaluate metastatic bone lesions to assess the tumor burden and treatment response. Castration-resistant prostate cancer refers to the state wherein the cancer continues to progress despite a significant reduction of the sex hormone level and is associated with frequent distant metastasis. The Prostate Cancer Working Group 3 (PCWG3) released guidelines that aimed to standardize the assessment of treatment effects in castration-resistant prostate cancer using bone scintigraphy. However, these guidelines can be challenging to comprehend and implement in practical settings. The purpose of this review was to provide an overview of a specific image acquisition method and treatment response assessment for bone scintigraphy-based evaluation of bone lesions in metastatic castration-resistant prostate cancer, in accordance with the PCWG3 guidelines.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.82-87
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• 2009

본 논문에서는 감성 기반으로 텍스타일을 자동으로 색인하고 검색 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상 수집기, 감성 색인기, 검색기(Matcher), 질의 인터페이스로 구성되어 있다. 감성 색인기는 텍스타일 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 기반으로 감성개념을 인식하고, 이를 이용하여 영상을 색인한다. 이때, 감성 어휘로 고바야시가 정의한 8개 (romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern)를 사용한다. 질의 인터페이스에서 사용자는 두 가지 방식으로 질의를 선택할 수 있다. 첫 번째 방법은 감성 키워드를 사용하는 것이고, 두 번째는 사용자의 의도를 설명할 수 있는 영상을 이용하는 예제 기반 질의 방식이다. 질의가 주어지면, 검색기는 랭킹 알고리즘을 사용하여 검색 결과를 생성한다. 이 때, 유사도 비교방식은 선택된 질의방식에 따라 달라진다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 웹 검색에 익숙한 50명(남자: 32명, 여자: 18명)을 대상으로 웹에서 수집한 3,416 장에 대해서 3가지 항목으로 사용자 평가를 하였다. 사용자 평가의 항목인 적합도(Relevance), 노력(Search Effort), 만족도(Satisfaction)의 결과로 사용자가 검색한 결과영상에서 적합도의 수치가 낮게 나왔지만, 만족도와 노력의 수치는 높게 평가되었다. 제안된 시스템에서 사용자는 자신이 선호하는 결과 영상을 상위 40개의 영상 내에서 얻을 수 있었다. 이는 제안된 시스템이 사용자들이 원하는 영상을 효율적으로 검색할 수 있다는 것을 증명했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.1042-1046
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• 2000

본 논문에서는 질감 정보를 나타낼 수 있는 Block-based 에지 히스토그램과 색상 정보를 표현할 수 있는 DCT 를 이용한 칼라 영상 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 최소의 특징량으로 최대의 검색효율을 얻기 위해 YCbCr 칼라 모델상에서 Y 영상으로부터는 전체적인 영상에 대한 히스토그램과 에지 히스토그램을 특징량으로 추출하고 Cb, Cr 영상으로부터는 DCT 계수를 특징량으로 추출하여 칼라 영상을 검색한다. 이는 칼라와 질감을 동시에 고려하면서 특징량의 크기가 적어 웹, 대용량 검색 시스템 및 동영상 검색에 적합하다. 성능 평가는 MPEG-7 의 칼라 특징자들의 성능평가를 위해 사용된 S1 및 S3 그룹 영상을 대상으로 실험하였으며 제안한 복합 특징량은 칼라 영상 검색에서 우수한 성능을 나타냄을 실험으로 확인 하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.18 no.3
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• pp.301-307
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• 2024

The Study Evaluated Radiography Images using the Mastoid Process Axial Oblique Projection (Arcelin) imaging method for the Diagnosis of Pyramid Ridge, Mastoid Process, Mastoid Process air cells, Tympanum, Internal auditory and petrous in Supine Position. The subjective ROC (receiver operation characteristic) evaluation method was conducted on five Radiological technologists who have worked in the Image medical Department of University Hospitals for more than 8 years, and the Objective Evaluation, signal-to-noise Ratio (SNR), was evaluated and Analyzed. The Cronbach Alpha value was significantly higher at 0.816. In the Image ROC Evaluation Taken by Tilting the X-ray Tube 5°, 10°, 15° toward the leg by 10°, it Scored 34 points, and in the overall evaluation, the SNR scored high at 6,549. In Addition, In the Image Evaluation taken by Tilting the X-ray Tube 5°, 10°, and 15° toward the head, it Scored 32 points In the Image ROC Evaluation taken by tilting 5°, and in the Objective Evaluation, SNR received the highest score of 6,732.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.223-227
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• 2006

최근 위성기술의 발전은 크게 두 가지 방향으로 진행되고 있다. 하나는 고해상도(High Resolution)라는 말로 대표되는 공간해상도(Spatial Resolution)의 향상이고, 다른 하나는 초분광(Hyperspectral)으로 대표되는 분광해상도(Spectral Resolution)의 향상이다. 특히 초분광영상(Hyperspectral Image)은 지상피복 및 대상물에 대해 실험실에서 얻을 수 있을 정도의 연속적이고 좁은 파장 간격의 분광정보를 제공하고 있어, 기존에 사용하던 다중분광영상(Multispectral Image) 보다 많은 양의 정보를 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 다중분광영상과 초분광영상의 분광 정보를 활용한 영상분류능력을 비교분석하고 그 결과를 평가하였다. 분석결과는 다중분광영상에서 식별이 어려웠던 초지, 농지, 나지에 대한 분석 능력이 초분광영상에서 상당히 향상됨으로써 감독분류에서 약 20% 정도의 정확도 향상을 가져왔으며, 무감독분류의 경우에는 미소한 차이로 그 정확도가 향상된다는 것이다. 이런 결과는 향후 초분광영상의 토지 피복분류 및 대상물 탐사에 긍정적인 활용 방안을 제시할 수 있음을 알려주고 있다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.3
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• pp.132-137
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• 2019

The amount of data generated from medical images is increasingly exceeding the limits of professional visual analysis, and the need for automated medical image analysis is increasing. For this reason, this study evaluated the classification and accuracy according to the presence or absence of tumor using Inception V3 deep learning model, using MRI medical images showing normal and tumor findings. As a result, the accuracy of the deep learning model was 90% for the training data set and 86% for the validation data set. The loss rate was 0.56 for the training data set and 1.28 for the validation data set. In future studies, it is necessary to secure the data of publicly available medical images to improve the performance of the deep learning model and to ensure the reliability of the evaluation, and to implement modeling by improving the accuracy of labeling through labeling classification.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.465-467
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• 2019

본 논문에서는 영상생성이 가능한 딥러닝 네트워크를 이용하여 조영증강 CT 영상을 획득하는 연구를 수행하였다. CT는 고해상도 영상을 바탕으로 환자의 질병 및 암 세포 진단에 사용되는 의료영상 기법 중 하나이다. 특히, 조영제를 투여한 다음 CT 영상을 획득되는 영상을 조영증강 CT 영상이라 한다. 조영증강된 CT 영상은 물질의 구성 성분의 영상대비를 강조하여 임상의로 하여금 진단 및 치료반응 평가의 정확성을 향상시켜준다. 하지많은 수의 환자들이 조영제 부작용을 갖기 때문에 이에 해당되는 환자의 경우 조영증강 CT 영상 획득이 불가능해진다. 따라서 본 연구에서는 조영증강 영상을 얻지 못하는 환자 및 일반 환자의 불필요한 방사선의 노출을 최소화 하기 위하여 영상생성 딥러닝 기법을 이용하여 CT 영상에서 조영증강 CT 영상을 생성하는 연구를 진행하였다. 영상생성 딥러닝 네트워크는 generative adversarial network (GAN) 모델을 사용하였다. 연구결과 아무런 전처리도 거치지 않은 CT 영상을 이용하여 영상을 생성하는 것 보다 히스토그램 균일화 과정을 거친 영상이 더 좋은 결과를 나타냈으며 생성영상이 기존의 실제 영상과 영상의 구조적 유사도가 높음을 확인할 수 있다. 본 연구결과 딥러닝 영상생성 모델을 이용하여 조영증강 CT 영상을 생성할 수 있었으며, 이를 통하여 환자의 불필요한 방사선 피폭을 최소하며, 생성된 조영증강 CT 영상을 바탕으로 정확한 진단 및 치료반응 평가에 기여할 수 있을거라 기대된다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.9 no.5
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• pp.307-314
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• 2015

This study was conducted in reducing the involuntary motion artifacts because of lungs and heart movements as well as the aliasing artifacts generated during the use of the reduced-FOV EPI technique while performing breast MRI. Performed on a total of 38 obesity female subjects who visited the clinic for pre-examination before surgery within the period from August 1 to November 30, 2014. The 3.0T MRI scanner equipped with a breast scanning coil. Qualitative and quantitative analyses were each used for the evaluation of the acquired images while an Paired T-test and Wilcoxon rank test were performed to check the statistical significance. The variation ratio rose by 15.69% with the additional application of a pre-saturation pulse in the lesion, by 13.72% near the lesion, and 20.63% in the fat and the contrast-to-noise ratio rose by 10.58% in and near the lesion and by 12.03% in the lesion and fat, respectively. there were increases of 22.05% and 21.42% at 0 and 1000 respectively in qulitative evaluation and growth of 16.10% in apparent diffusion coefficient. it showed a statistically significant result(p<0.05) in signal to noise ratio, contrast to noise ratio, diffusion slope coefficient and apparent diffusion coefficient. The involuntary movements artifacts that occur in the phase encoding direction and the aliasing artifacts are considered to be reduced to obtain the best image in the additional use of the pre-saturation pulse as DWI is acquired.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.84 no.1
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• pp.3-14
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• 2023

Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) is a communication and data tracking system that standardizes and controls the quality of reporting by presenting lexicon descriptors, assessment categories, and recommendations for managing breast lesions. Using standardized terminology recommended by BI-RADS, radiologists can concisely and reproducibly communicate breast imaging results to clinicians. They can also provide the estimated malignant probability of the lesions found and guide management for them by determining the final assessment category. The limitations of BI-RADS 5th edition currently in use are that there are some areas for which standardized terminologies still need to be established, and that the diagnostic criteria of MRI assessment categories 3 and 4 are ambiguous compared to those for mammography or ultrasound. The next revision of BI-RADS is expected to include solutions for overcoming current limitations.