Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.3
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pp.371-377
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2020
Currently used iris cameras are expensive and have many limitations in their use. Existing iris cameras are inconvenient in interworking with newly developed software, and light reflections generated during iris photography are inadequate for medical use. Therefore, it is impossible to utilize the existing camera to take an image by yourself. In this paper, the iris camera is newly constructed so that the iris can be photographed by ourselves and the area of interest can be seen well. Anyone can easily wear glasses-type iris cameras to acquire images using IoT devices, and the acquired images are linked to the iris analysis program and used to read genetic weak parts. The proposed iris camera module automatically provides light reflection, shake, and accurate focus when capturing images, increasing the accuracy of image analysis to 91.49%. In addition, we have proved through experiments that one image processing time is fast as 0.007ms due to accurate image input.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.11
no.3
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pp.28-31
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2016
In this study, it was investigated about optical simulation in highg brightness and high uniformity direct-type backlight design for medical application. Direct-type backlight has been used high-brightness backlight such as Medical LCD application. The key parameter in designing direct-type backlight was consists of three geometrical dimension such as the distance of two lamps, the gap of lamp and reflection plate and the number of lamps. It has many of variations in optical design and it causes the different properties in backlight system. It shows the best values of above parameters; 26mm of the distance of two lamps, 4.5mm of the gap of lamp and reflection plate and 16 lamps. And we produced the specimen as above condition, and acquired good result in backlight such as the value of the brightness is 6423 nit in center of emission area and less than 5% in brightness uniformity. It shows the effective ways of designing backlight system using optical simulation method for medical LCD application.
In this paper, we present a result of our study on how to construct a HIMCS(hospital image management and communication system) based on Windows system. The proposed HIMCS is composed of image acquisition units, image archiving and processing units, display units, and all units are interfaced with LAN. We construct high speed image transmission system for distributed database and retrieval of various medical pictures in ward through image transmission system and realize integrated image diagnosis. Hospital image management and communication systems(HIMCS) have been proposed as a way to meet the challenge presented by the growing volume of medical imaging data. These systems are based on the concept of handing images in digital form, there by marking use of advances in computer-based technology. A HIMCS offers a wide spectrum of advantages over filmbased imaging. Digital acquisition of images eliminates the need for film processing and associated costs in both time and materials.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.4
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pp.183-194
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2020
Recently, the number of hip dysplasia (DDH) that occurs during infant and child growth has been increasing. DDH should be detected and treated as early as possible because it hinders infant growth and causes many other side effects In this study, two modelling techniques were used for multiple training techniques. Based on the results after the first transformation, the training was designed to be possible even with a small amount of data. The vertical flip, rotation, width and height shift functions were used to improve the efficiency of the model. Adam optimization was applied for parameter learning with the learning parameter initially set at 2.0 x 10e-4. Training was stopped when the validation loss was at the minimum. respectively A novel image overlay system using 3D laser scanner and a non-rigid registration method is implemented and its accuracy is evaluated. By using the proposed system, we successfully related the preoperative images with an open organ in the operating room
After the outbreak of the SARS-CoV2 virus that causes COVID-19, it spreads around the world with the number of infections and deaths rising rapidly caused a shortage of medical resources. As a way to solve this problem, chest X-ray diagnosis using Artificial Intelligence(AI) received attention as a primary diagnostic method. The purpose of this study is to comprehensively analyze the detection of COVID-19 via AI. To achieve this purpose, 292 studies were collected through a series of Classification methods. Based on these data, performance measurement information including Accuracy, Precision, Area Under Cover(AUC), Sensitivity, Specificity, F1-score, Recall, K-fold, Architecture and Class were analyzed. As a result, the average Accuracy, Precision, AUC, Sensitivity and Specificity were achieved as 95.2%, 94.81%, 94.01%, 93.5%, and 93.92%, respectively. Although the performance measurement information on a year-on-year basis gradually increased, furthermore, we conducted a study on the rate of change according to the number of Class and image data, the ratio of use of Architecture and about the K-fold. Currently, diagnosis of COVID-19 using AI has several problems to be used independently, however, it is expected that it will be sufficient to be used as a doctor's assistant.
Recently, deep learning-based automated systems for identifying and detecting landmarks have been proposed. In order to train such a deep learning-based model without overfitting, a large amount of image and labeling data is required. Conventionally, an experienced reader manually identifies and labels landmarks in a patient's image. However, such measurement is not only expensive, but also has poor reproducibility, so the need for an automated labeling method has been raised. In addition, in the X-ray image, since various human tissues on the path through which the photons pass are displayed, it is difficult to identify the landmark compared to a general natural image or a 3D image modality image. In this study, we propose a geometric data augmentation technique that enables the generation of a large amount of labeling data in X-ray images. In addition, the optimal attention mechanism for landmark detection was presented through the implementation and application of various attention techniques to improve the detection performance of 16 major landmarks in the skull. Finally, among the major cranial landmarks, markers that ensure stable detection are derived, and these markers are expected to have high clinical application potential.
Minji Song; Sung Jin Kim;Hyun Jung Koo;Moon Young Kim;Jin Young Yoo
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.81
no.2
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pp.272-289
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2020
Current advances in CT techniques allow thorough evaluation of the beating heart. The strengths of cardiac CT relative to echocardiography and magnetic resonance imaging are its high availability in most institutions, rapid production of high-quality images, and outstanding delineation of the anatomy. For many normal variants and pathologic conditions, such as thrombi, masses, and congenital abnormalities of the left atrium, CT findings are sufficient to make a presumptive diagnosis. Assessments of the left atrium and left atrial appendage are particularly important for the management of atrial fibrillation, as various catheter-based procedures are aimed at the mechanical and electrical isolation of these structures. CT offers information crucial to a successful catheter-based procedure or surgery. Therefore, a comprehensive review of the geometry (shape, size, and relative position), along with various CT imaging features of pathologic states, should be provided in radiology reports to be of clinical value.
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