Purpose: The brain perfusion SPECT is the examination which is able to know adversity information related brain disorder. But brain perfusion SPECT has also high failure rates by patient's motions. In this case, we have to use two days method and patients put up with many disadvantages. We think that we don't use two days method in brain perfusion SPECT, if we can use registration method. So this study has led to look over registration method applications in brain perfusion SPECT. Materials and Methods: Jaszczak, Hoffman and cylindrical phantoms were used for acquiring SPECT image data on varying degree in x, y, z axes. The phantoms were filled with $^{99m}Tc$ solution that consisted of a radioactive concentration of 111 MBq/mL. Phantom images were acquired through scanning for 5 sec long per frame by using Triad XLT9 triple head gamma camera (TRIONIX, USA). We painted the ROI of registration image in brain data. So we calculated the ROIratio which was different original image counts and registration image counts. Results: When carring out the experiments under the same condition, total counts differential was from 3.5% to 5.7% (mean counts was from 3.4% to 6.8%) in phantom and patients data. In addition, we also run the experiments in the double activity condition. Total counts differential was from 2.6% to 4.9% (mean counts was from 4.1% to 4.9%) in phantom and patients data. Conclusion: We can know that original and registration data are little different in image analysis. If we use the image registration method, we can improve disadvantage of two days method in brain perfusion SPECT. But we must consider image registration about the distance differences in x, y, z axes.
Recently, many 3D contents have been produced through the multiview camera system. In this system, since a difference of the viewpoint between color and depth cameras is inevitable, the camera parameter plays the important role to adjust the viewpoint as a preprocessing step. The conventional camera calibration method is inconvenient to users since we need to choose pattern features manually after capturing a planar chessboard with various poses. Therefore, we propose a semi-auto camera calibration method using a circular sampling and an homography estimation. Firstly, The proposed method extracts the candidates of the pattern features from the images by FAST corner detector. Next, we reduce the amount of the candidates by the circular sampling and obtain the complete point cloud by the homography estimation. Lastly, we compute the accurate position having the sub-pixel accuracy of the pattern features by the approximation of the hyper parabola surface. We investigated which factor affects the result of the pattern feature detection at each step. Compared to the conventional method, we found the proposed method released the inconvenience of the manual operation but maintained the accuracy of the camera parameters.
Kim, Tae-Yun;Seo, Sang-Sin;Kim, Young-Jae;Yang, Hee-Kyung;Hwang, Jeong-Min;Kim, Kwang-Gi
Journal of Korea Multimedia Society
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v.15
no.5
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pp.595-605
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2012
Various methods for measuring strabismus have been developed and used in clinical diagnosis. However, most of them are based on the visual inspection by clinicians. For this reason, there is a high possibility of subjective evaluation in clinical decisions and they are only useful for cooperative patients. Therefore, the development of a more objective and reproducible method for measuring strabismus is needed. In this paper, we introduce a new software to complement the limitations of previous diagnostic methods. Firstly, we simply obtained facial images of patients and performed several preprocessing steps based on the spherical RGB color model with them. Then, the measurement of strabismus was performed automatically by using our 3D eye model and mathematical algorithm. To evaluate the validity of our software, we performed statistical correlation analysis of the results of the proposed method and the Krimsky test by two clinicians for ten patients. The coefficients of correlation for two clinicians were very high, 0.955 and 0.969, respectively. The coefficient of correlation between two clinicians also showed 0.968. We found a statistically significant correlation between two methods from our results. The newly developed software showed a possibility that it can be used as an alternative or effective assistant tool of previous diagnostic methods for strabismus.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.40
no.4
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pp.18-27
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2012
This paper proposes a management method for a coastal black pine forest landscape considering the parallax effect. For the study, 10 coastal black pine forests in Gangneung were investigated about the average width of the coastal forests, the average diameters, and the intervals of the pines. Categorizations were realized for the 3 types of scene(sea, field, mountain, residential area, commercial area), diameter(16cm, 22cm, 28cm) and interval(5m, 7m, 10m) to produce a total of 45 scenic simulations. An investigation was made on the scenic preferences using 45 simulation images with S.D, and Likert Scales. The results were as follows: According the comparison of scenic preferences, natural landscapes(sea, field, and mountain) ranked high among preferences, with fabricated landscapes(residential area, commercial area) ranked low. The highest scenic preferences were shown with the seascape and an interval of 7m between the trees. On the contrary, the interrelationship was very low between the visual quantity of the scenic's elements(green, sky, building, road etc.) and the scenic preferences. As the results of the factor analysis, the 3 sense factors of "Depth(78.0%)" "Diversity(l5.6%)" and "Spatiality(6.4%)" explained coastal scenic preferences. "Spatiality" showed significant differences at intervals of 5~7m, and 10m between trees. This shows coastal forest management based on the interval of 10m standard affecting scenic preference.
In recent years, as frequency and intensity of severe weather disasters such as flash flood have been increasing, providing accurate and prompt information to the public is very important and needs of user-friendly monitoring/warning system are growing. This paper introduces a method that re-produces radar observations as multimedia contents and applies reproduced data to mesh-up services. In addition, a accurate GIS matching technique to help to track the exact location going on serious atmospheric phenomena is presented. The proposed method create multimedia contents having structures such as two dimensional images, vector graphics or three dimensional volume data by re-producing various radar variables obtained from a weather radar. After then, the multimedia formatted weather radar data are matched with various detailed raster or vector GIS map platform. Results of simulation test with various scenarios indicate that the display system based on the proposed method can support for users to figure out easily and intuitively routes and degrees of risk of severe weather. We expect that this technique can also help for emergency manager to interpret radar observations properly and to forecast meteorological disasters more effectively.
In this study, numerical analysis of debris flow was performed using the SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) technique to analyze the mechanism of debris flow, and the applicability of soil parameters was verified by comparison with previous studies. In addition, after performing aerial photographic survey using a drone, a topographic model was created based on this survey to check the applicability of the site to the valley part of Jagul Mountain basin. And after numerical analysis of debris flow was performed using NFLOW, and the result was compared and analyzed with the existing satellite image based method. As a result of this study, the numerical analysis method using drone image and NFLOW was found to have a higher applicability to predicting the impact of debris flow, because it can reflect the actual topography better than the existing method based on satellite imagery. Therefore, it is considered that this study can be used as basic data to establish the preventive measures for debris flow such as location selection of the eruption control dam.
Recently, MR Cholangiography used mainly bu controlling of patient's breathing. There is breathing hold techniques to get images within shopt time and gating technique adjusted to respiration cycle for high resolution image. In this study, the aim of this experiment is to know on clinical usefulness compared with PACE and RTG thchniques. This study's period is from 2006 in November to 2007 in January. A total of 21 patients investigated at MAGNETOM Sonata 1.5T (SIEMENS Erlangen) with use of 12ch body coil. MR acquisition protocol used 3D turbo spin echo coronal sequence. Scan parameters applied to potimal setting in use as gating techniques, respectively. Analysis of consuming timing evaluated with rapidness. As analysis of quantity, the common bile duct, gall bladder measured in signal intensities, then these data were calculated by signal to noise ratio and contrast to noise ratio. Qualitative analysis, experienced 2radiologists and 3 RTs were evaluated into 3groups about artifact, accuracy of lesions, sharpness of the common bile duct or gall bladder. As a result of analysis, when compared to PACE, consuming time of the RTG took less than PACE, On both CNRs and SNRs, PACE technique was slightly high values than RTG(p<0.05). Qualitative analysis' results, discrimination of lesions in the common bile duct, gall bladder get a significance level in both RTG and PACE techniques but presence's artifact of breathing and pulsation highly demonstrate in PACE techniques. In conclusion, both PACE and RTG methods at MRCP provided prominently clinical information for the common bile duct, gall bladder. If machines have not limitation with performance, induction of breathing holding also will help getting diagnistic quality.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.5
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pp.667-674
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2023
In the event of a disaster occurring within a building, the prompt and efficient evacuation and rescue of occupants within the building becomes the foremost priority to minimize casualties. For the purpose of such rescue operations, it is essential to ascertain the distribution of individuals within the building. Nevertheless, there is a primary dependence on accounts provided by pertinent individuals like building proprietors or security staff, alongside fundamental data encompassing floor dimensions and maximum capacity. Consequently, accurate determination of the number of occupants within the building holds paramount significance in reducing uncertainties at the site and facilitating effective rescue activities during the golden hour. This research introduces a methodology employing computer vision algorithms to count the number of occupants within distinct building locations based on images captured by installed multiple CCTV cameras. The counting methodology consists of three stages: (1) establishing virtual Lines of Interest (LOI) for each camera to construct a multi-camera network environment, (2) detecting and tracking people within the monitoring area using deep learning, and (3) aggregating counts across the multi-camera network. The proposed methodology was validated through experiments conducted in a five-story building with the average accurary of 89.9% and the average MAE of 0.178 and RMSE of 0.339, and the advantages of using multiple cameras for occupant counting were explained. This paper showed the potential of the proposed methodology for more effective and timely disaster management through common surveillance systems by providing prompt occupancy information.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.51
no.6
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pp.61-74
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2023
The concept of "green infrastructure" emphasizes the close relationship between natural and urban social systems, thereby providing services that protect the ecological environment and improve the quality of human life. The Green View Index(GVI) is an important indicator for measuring the supply of urban green space and contains more 3D spatial elements concerning the green space ratio. This study focused on an area within the Third Ring Road in the city of Chengdu, Sichuan Province, China. The purposes of this study were three-fold. First, this study analyzed the spatial distribution characteristics of the GVI in urban streets and its correlation with the urban park green space system using Street View image data. Second to analyze the characteristics of low GVI streets were analyzed. Third, to analyze the connectivity between road traffic and street GVI using space syntax were analyzed. This study found that the Street GVI was higher in the southwestern part of the study area than in the northeastern part. The spatial distribution of the street GVI correlated with urban park green space. Second, the street areas with low GVI are mainly concentrated in areas with dense commercial facilities, areas with new construction, areas around elevated roads, roads below Class 4, and crossroads areas. Third, the high integration and low GVI areas were mainly concentrated within the First Ring Road in the city as judged by the concentration of vehicles and population. This study provides base material for future programs to improve the GVI of streets in Chengdu, Sichuan Province.
Chae Jung Park;Jihoon Cha;Sung Soo Ahn;Hyun Seok Choi;Young Dae Kim;Hyo Suk Nam;Ji Hoe Heo;Seung-Koo Lee
Korean Journal of Radiology
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v.21
no.12
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pp.1334-1344
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2020
Objective: Compressed sensing (CS) has gained wide interest since it accelerates MRI acquisition. We aimed to compare the 3D post-contrast T1-weighted volumetric isotropic turbo spin echo acquisition (VISTA) with CS (VISTA-CS) and without CS (VISTA-nonCS) in intracranial vessel wall MRIs (VW-MRI). Materials and Methods: From April 2017 to July 2018, 72 patients who underwent VW-MRI, including both VISTA-CS and VISTA-nonCS, were retrospectively enrolled. Wall and lumen volumes, signal-to-noise ratio (SNR), and contrast-to-noise ratio (CNR) were measured from normal and lesion sites. Two neuroradiologists independently evaluated overall image quality and degree of normal and lesion wall delineation with a four-point scale (scores ≥ 3 defined as acceptable). Results: Scan coverage was increased in VISTA-CS to cover both anterior and posterior circulations with a slightly shorter scan time compared to VISTA-nonCS (approximately 7 minutes vs. 8 minutes). Wall and lumen volumes were not significantly different with VISTA-CS or VISTA-nonCS (interclass correlation coefficient = 0.964-0.997). SNR was or trended towards significantly higher values in VISTA-CS than in VISTA-nonCS. At normal sites, CNR was not significantly different between two sequences (p = 0.907), whereas VISTA-CS provided lower CNR in lesion sites compared with VISTA-nonCS (p = 0.003). Subjective wall delineation was superior with VISTA-nonCS than with VISTA-CS (p = 0.019), although overall image quality did not differ (p = 0.297). The proportions of images with acceptable quality were not significantly different between VISTA-CS (83.3-97.8%) and VISTA-nonCS (75-100%). Conclusion: CS may be useful for intracranial VW-MRI as it allows for larger scan coverage with slightly shorter scan time without compromising image quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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