• 제목/요약/키워드: Artificial retina

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망막 세포 특성에 의한 영상인식에 관한 연구 (A Study on Image Recognition based on the Characteristics of Retinal Cells)

  • 조재현;김도현;김광백
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.2143-2149
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    • 2007
  • 최근 시각 장애인을 위한 인공망막 모델 구현에 관한 연구 중 시피질 자극기 기술은 시각 자극 전달의 중간 단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 본 논문에서는 망막에서 시각 피질로 시각정보를 전달할 때 발생하는 시각 피질의 특성, 즉 방향성에 대한 반응 특성을 특징 데이터로 구성하여 인식함으로써 인간 시각 정보 처리와 유사한 영상 추출 및 인식 모델을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 특징을 추출 한 후 Delta-bar-delta 기반 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 영상의 특징들을 인식한다. 제시된 방법의 성능을 분석하기 위하여 다양한 숫자 패턴들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 망막 세포로부터 전달된 정보를 방향성에 대한 민감성을 고려하여 영상의 특성을 추출하여 인식하는 모델이 기존의 영상 추출 및 인식 모델보다 인식률에 있어서는 별 차이가 없지만 다양한 실험에서 확인할 수 있듯이 인간 시각과 같이 인식 성능이 민감하지 않는 것을 알 수 있었다.

시각정보처리과정을 이용한 인공시각시스템 (Artificial Vision System using Human Visual Information Processing)

  • 서창진
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권11호
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    • pp.349-355
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    • 2014
  • 본 논문은 인간의 생물학적 시각정보처리과정 특성과 웨이블릿을 이용한 인공시각시스템을 제안한다. 인공시각시스템은 인간의 생물학적 시각정보 처리과정을 이용하며 맹인의 인공시각시스템 제작 및 일반적인 인식시스템에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 인간의 망막에서 신경절 세포까지 정보 처리과정을 모델링하여 구성하였고 신경절 세포에서 후두엽 초기시각피질까지 전달되는 정보 복원과정을 모델링하여 초기시각피질에 표현되는 영상정보를 구성하였다. 실험과정은 인간의 시각정보 처리과정 특성인 저주파, 고주파 분해를 웨이블릿 변환으로 시각 정보를 구현하였고 이를 이용하여 인식 시스템에 적용하였다. 실험에 사용한 데이터는 AT&T 얼굴데이터베이스를 사용하였다. 그리고 제안하는 인간의 시각정보처리 과정 특성을 이용한 방법이 영상인식 시스템의 정확성을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 증명하고자 한다.

알약 자동 인식을 위한 딥러닝 모델간 비교 및 검증 (Comparison and Verification of Deep Learning Models for Automatic Recognition of Pills)

  • 이경윤;김영재;김승태;김효은;김광기
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.349-356
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    • 2019
  • When a prescription change occurs in the hospital depending on a patient's improvement status, pharmacists directly classify manually returned pills which are not taken by a patient. There are hundreds of kinds of pills to classify. Because it is manual, mistakes can occur and which can lead to medical accidents. In this study, we have compared YOLO, Faster R-CNN and RetinaNet to classify and detect pills. The data consisted of 10 classes and used 100 images per class. To evaluate the performance of each model, we used cross-validation. As a result, the YOLO Model had sensitivity of 91.05%, FPs/image of 0.0507. The Faster R-CNN's sensitivity was 99.6% and FPs/image was 0.0089. The RetinaNet showed sensitivity of 98.31% and FPs/image of 0.0119. Faster RCNN showed the best performance among these three models tested. Thus, the most appropriate model for classifying pills among the three models is the Faster R-CNN with the most accurate detection and classification results and a low FP/image.

최적선형필터를 이용한 망막신경절세포 Spike Train으로부터의 시각자극 세기 변화 추정 (Estimation of Visual Stimulus Intensity From Retinal Ganglion Cell Spike Trains Using Optimal Linear Filter)

  • 류상백;김두희;예장희;김경환;구용숙
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.212-217
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    • 2007
  • As a preliminary study for the development of electrical stimulation strategy of artificial retina, we set up a method fur the reconstruction of input intensity variation from retinal ganglion cell(RGC) responses. In order to estimate light intensity variation, we used an optimal linear filter trained from given stimulus intensity variation and multiple single unit spike trains from RGCs. By applying ON/OFF stimulation(ON duration: 2 sec, OFF duration: 5 sec) repetitively, we identified three functional types of ganglion cells according to when they respond to the ON/OFF stimulus actively: ON cell, OFF cell, and ON-OFF cell. Experiments were also performed using a Gaussian random stimulus and a binary random stimulus. The input intensity was updated once every 90 msec(i. e. 11 Hz) to present the stimulus. The result of reconstructing 11 Hz Gaussian and binary random stimulus was not satisfactory and showed low correlation between the original and reconstructed stimulus. In the case of ON/OFF stimulus in which temporal variation is slow, successful reconstruction was achieved and the correlation coefficient was as high as 0.8.

N-3 지방산 결핍이 혈청 및 신경조직의 지방산 조성에 미치는 영향 (Effect of n-3 fatty acid deficiency on fatty acid compositions of nervous system in rats reared by artificial method.)

  • 임선영
    • 생명과학회지
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    • 제17권5호
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    • pp.634-640
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    • 2007
  • 인공사육시스템으로 사육된 n-3 지방산이 결핍된 군 및 n-3지방산이 적절히 함유된 군과 대조군으로 엄마쥐가 직접 수유하여 사육시킨 군의 혈장, 뇌 및 망막의 지방산 조성을 비교 검토한 결과, 혈장의 총 단일불포화지방산은 n-3 지방산 결핍군에서 n-3지방산 적절군과 대조군에 비해 증가하였으나 총 n-3 지방산의 경우에는 n-3 지방산 결핍군에서 94%로 감소하였다. N-6 지방산 계얼 중에서 22:4n-6와 DPAn-6 함량은 n-3 지방산 결핍군에서 n-3 지방산 적절군과 대조군에 비해 유의적으로 증가하였으나 22:5n-3과 DHA의 함량은 94%로 감소하였다(P<0.05). 뇌의 지방산 조성의 경우, 총 포화지방산 함량에는 유의적 차이가 없었으나, n-3 지방산 결핍군과 비교했을 때 n-3 지방산 적절군과 대조군보다 총 n-3 지방산의 함량이 유의적으로 높았다(P<0.05). 뇌의 DHA 함량의 경우, n-3 지방산 결핍군은 n-3 지방산 적절군과 대조군에 비해 그 함량이 58-61% 감소하였고 반면 n-6 계열인 DPAn-6의 함량은 상당히 증가하였음을 살펴 볼 수가 있었다(P<0.05). 망막의 총 포화지방산의 경우 n-3지방산 적절군에서 가장 낮은 수준을 나타내었고 총 단일불포화 지방산에서는 대조군에서의 함량이 가장 낮았다. 총 n-6 지방산과 그 중에서 22:4n-6와 DPAn-6의 함량은 n-3 지방산 결핍군에서 n-3 지방산 적절군과 대조군에 비해 유의적으로 증가하였으나 22:5n-3, DHA와 총 n-3 지방산의 함량은 상당히 감소하였음을 살펴 볼 수가 있었다(P<0.05). 이상의 결과로부터 뇌의 지방산 조성, 특히 감소된 DHA 함량과 증가된 DPAn-6 함량은 해마 신경조직의 신경돌기 성장과 뇌 기능에 악영향을 끼치므로 적절한 양의 DHA 함량의 유지가 뇌 기능 항상성에 필수적이라고 사료된다.례하여 증가하지 않았고 오히려 감소하는 경향이 나타났다. 4.본 연구에서는 용담댐 유역에 대한 BASINS/HSPF의 적용성을 검증하였으며, 현재 오염총량계산에 있어서 원단위방법에 의한 오염부하량산정의 개선필요성이 제기되고 있는 상황에서 BASINS/HSPF를 이용한 오염부하량 산정에 대한 적극적인 검토가 필요하다고 판단된다.반된다면, 수준별 수업의 효과가 극대화될 수 있다고 본다.수 있는 가능성을 포함하고 있었다. 또한 유입수량의 부족과 현재 수질개선을 위해 적용하고 있는 수중폭기시설등의 물리적인 영향도 직 ${\cdot}$ 간접적으로 작용하였을 것으로 추정되었다 따라서 향후 이에 대한 중장기적인 모니터링이 필요하였고 유역과 저수지의 통합적인 수질관리계획 이 요구되었다.group으로, 용존산소량, 전기전도도, pH, 인산염이 정점 3, 4, 5에서 같은 group으로 묶였다.유의적인 CAT 활성 증가효과가 나타났고, 간조직의 시토졸 1획분에서는 대조군 대비 15${\sim}$27%의 CAT 활성 증가효과가 인정되었다. 이상의 결과에서 목초액의 장기간 투여는 간조직 중의 활성산소의 억제효과뿐만 아니라 방어시스템으로서 활성산소 제거효소의 역할도 충실히 수행하여 노화를 효과적으로 예방하고 억제할 수 있을 것으로 기대된다.\sim502^{\circ}C)$의 온도범위(溫度範圍)에서 분해(分解)되며 공기중(空氣中)에서는 $750\sim935^{\circ}F$ 범위(範圍)에서 분해(分解)한다.첫째, 무엇보다 아동이 성장기임을 고려하여 지속적인 모니터링과 함께 아동들의 식이, 운동습관 및 비만과 관련된 행동의 변화가 생활 가운데 근본적으로 일어날 수 있어야 한다. 둘째, 체중 조절 프로그램은 식이 및 운동 지도와 아울러 긍정적 강화(positive reinforcement)

단일 단계 검출 방법을 위한 이미지 합성기반 학습 데이터 증강에 관한 연구 (A Study on Synthesizing Training Data for One-stage Object Detector)

  • 이선경;정치윤;문경덕;김채규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.446-450
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    • 2020
  • 딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

재난지역에서의 신속한 건물 피해 정도 감지를 위한 딥러닝 모델의 정량 평가 (Quantitative Evaluations of Deep Learning Models for Rapid Building Damage Detection in Disaster Areas)

  • 서준호;양병윤
    • 한국측량학회지
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    • 제40권5호
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    • pp.381-391
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    • 2022
  • 본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

Multiple consecutive-biphasic pulse stimulation improves spatially localized firing of retinal ganglion cells in the degenerate retina

  • Jungryul Ahn;Yongseok Yoo;Yong Sook Goo
    • The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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    • 제27권6호
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    • pp.541-553
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    • 2023
  • Retinal prostheses have shown some clinical success in restoring vision in patients with retinitis pigmentosa. However, the post-implantation visual acuity does not exceed that of legal blindness. The reason for the poor visual acuity might be that (1) degenerate retinal ganglion cells (RGCs) are less responsive to electrical stimulation than normal RGCs, and (2) electrically-evoked RGC spikes show a more widespread not focal response. The single-biphasic pulse electrical stimulation, commonly used in artificial vision, has limitations in addressing these issues. In this study, we propose the benefit of multiple consecutive-biphasic pulse stimulation. We used C57BL/6J mice and C3H/HeJ (rd1) mice for the normal retina and retinal degeneration model. An 8 × 8 multi-electrode array was used to record electrically-evoked RGC spikes. We compared RGC responses when increasing the amplitude of a single biphasic pulse versus increasing the number of consecutive biphasic pulses at the same stimulus charge. Increasing the amplitude of a single biphasic pulse induced more RGC spike firing while the spatial resolution of RGC populations decreased. For multiple consecutive-biphasic pulse stimulation, RGC firing increased as the number of pulses increased, and the spatial resolution of RGC populations was well preserved even up to 5 pulses. Multiple consecutive-biphasic pulse stimulation using two or three pulses in degenerate retinas induced as much RGC spike firing as in normal retinas. These findings suggest that the newly proposed multiple consecutive-biphasic pulse stimulation can improve the visual acuity in prosthesis-implanted patients.

수용체를 사용한 새로운 잡영 감소 기법 (A New Noise Reduction Technique using Receptive Fields)

  • 이호석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.436-439
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    • 2007
  • 영상에서 잡영(noise)을 감소시키는 것은 영상의 품질 향상을 위하여 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 수용체 (receptive field)의 On/Off 공간적-시간적 구조를 영상에 적용하여 영상의 잡영을 감소시키는 새로운 기법에 대하여 논의한다. 또한 구 모양의 망막 구성, 수용체의 개량된 On/Off 공간적-시간적 구조, 반맹증을 실험할 수 있는 신경교차(chiasm) 등을 구성하여 구조적으로 향상된 인공 시각 시스템을 개발할 것을 제안한다.

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Towards Evolutionary Approach for Thermal Aware In Vivo Sensor Networks

  • Kamal, Rossi;Hong, Choong-Seon
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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    • pp.369-371
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    • 2012
  • Wireless sensor networks have taken immense interest in healthcare systems in recent years. One example of it is in an in vivo sensor that is deployed in critical and sensitive healthcare applications like artificial retina, cardiac pacemaker, drug delivery, blood pressure, internal heat calculation, glucosemonitoring etc. In vivo sensor nodes exhibit temperature that may be very dangerous for human tissues. However, existing in vivo thermal aware routing approaches suffer from hotspot creation, delay, and computational complexity. These limitations motivate us toward an in vivo virtual backbone, a small subset of nodes, connected to all other nodes and involved in routing of all nodes, -based solution. A virtual backbone is lightweight and its fault-tolerant version allows in vivo sensor nodes to disconnect hotspot paths and to use alternative paths. We have formulated the problem as m-connected k-dominating set problem with minimum temperature cost in in vivo sensor network. This is a combinatorial optimization problem and we have been motivated to use evolutionary approach to solve the problem.