디지털화된 영상은 실재로 개인에게 보이기 위해서는 압축, 저장또는 전송 과정을거친다. 이 과정에서 사용자는 영상의 특정 부분을 먼저 볼 수도 있으며, 시스템의 특성에 따라 또는 영상의 해상도가 아주 큰 경우에 영상이 사용자에게 보이는 데 다소 시간이 걸릴 수 있다. 이 때, 사용자가 원하는 부분을 먼저 보이게 하고, 나머지 부분을 보이게 한다면 좋을 것이다. 이를 위해 JPEG2000에는 관심영역(ROI)으로 제공하고 있다. ROI의 추출은 사용자가 임의로 지정할 수 있으면 가장 좋겠지만, 모든 영상에 사람이 관여할 수 있는 것은 아니다. 영상이 아주 많은 경우에는 자동으로 ROI를 추출하여 저장해야 될 필요가 있으며, ROI 없이 압축, 저장되어 있다면 전송 시에 ROI를 자동 추출하여 전송해야 한다. 본 연구에서는 ROI를 자동 추출하여 ROI 마스크를 생성하여 마스킹 된 부분의 영상만 우선적으로 전송하고 나머지 부분을 전송하는 방법을 제안하고, ROI 처리가 되지 않은 전송 기법과 비교 실험한다.
신장의 기능을 평가하는데 있어 신장 상대 섭취율(Renal Relative Uptake: %)은 매우 중요한 의미를 가지며, 이는 신장과 background의 Region Of Interest (ROI) 설정에 따라 많은 영향을 받게 된다. 특히 hydronephrosis 환자의 경우 육안으로 신장의 위치와 형태, 크기 등을 식별하기 어려운 경우도 있어 사용자가 설정하는 ROI에 따라 결과 값이 많은 차이를 나타내기도 한다. 본 연구는 일정한 신장의 ROI를 전제로 background ROI 설정을 변화시키며 신장 상대 섭취율을 분석하여 결과에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다. 2012년 1월부터 2013년 2월까지 삼성서울병원을 내원하여 Kidney MAG3 검사를 실시한 hydronephrosis 환자 27명을 대상으로 하였다. 환자에게 $^{99m}Tc-MAG3$ 185 MBq (5 mCi)을 정맥주사 후 데이터를 획득하였고, 환자의 영상을 재구성하면서 ROI를 설정하는 과정에서 background ROI를 변화시켰다. 첫째, renal processing 과정에서 자동으로 설정되는 automatic ROI와 사용자가 직접 설정하는 manual ROI를 비교하였다. 둘째, ROI 설정 위치를 신장의 위, 옆, 아래 부분으로 구분하여 설정하였다. 셋째 background 설정 시간을 1-2분, 2-3분으로 구분하여 비교하였다. Automatic ROI와 manual ROI의 신장 상대섭취율을 비교한 결과 약 3.7%p 차이가 나타났고, hydronephrosis가 있는 신장은 직접 ROI를 설정하는 경우 신장 상대 섭취율이 소폭 감소하는 경향을 보였다. ROI 위치에 따른 연구에서 아래쪽에 background를 설정한 결과 값이 가장 근접한 신장 상대 섭취율을 나타내었고, 위쪽의 경우 매우 큰 편차를 보였다. Background 설정 시간에 따른 결과에서 4%p 차이를 확인할 수 있었다. Hydronephrosis의 환자의 경우, automatic ROI는 위치를 설정하는데 오차가 적지 않게 나타났고, 사용자가 설정하는 ROI 위치에 따라서도 큰 폭의 변동성을 나타내었다. 이는 정상 신장에 비해 적은 count 섭취와 주변 조직과의 상대적인 관계에서 야기된 것으로 보인다. 따라서 신장과 background의 ROI를 설정할 시 보다 폭넓게 다양한 변수를 고려하여 오차를 최소화할 수 있는 방안을 연구해야 할 것이다.
오늘날 컴퓨터와 통신 기술의 발달로 멀티미디어(이미지 데이터)는 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 여기에 가장 널리 사용되고 있는 JPEG2000는 관심영역(ROI) 기술을 제공한다. ROI의 추출은 사용자에게 우선적으로 보여져야 하기 때문에 빠르게 수행되어야 하고 큰 이미지에서 자동적으로 추출되어야 한다. 이를 위해, 본 연구는 JPEG2000의 코드 블록 내에 있는 에지 분포를 이용하여 ROI의 자동 추출과 우선적 처리에 관한 방법을 제안한다. 먼저 에지 추출을 위한 처리와, 다음으로 에지 정보를 이용해 ROI를 자동적으로 추출한다. 그리고, 추출된 ROI 블록을 이용하여 ROI를 그룹핑 하고, ROI 블록의 마스크를 생성한다. 이후에는 양자화를 하고 우선적 처리를 하는 ROI 코딩을 하고 EBCOT를 실행한다. 제안 방법의 유효성을 보이기 위하여 JPEG2000에서 사용되는 다른 ROI 추출 기법들과 비교하고 ROI 코딩을 하지 않는 기법과 ROI 코딩이 포함된 기법 간의 PSNR을 평가하여 품질을 비교한다.
This paper proposes an automatic liver segmentation method using improved partial histogram threshold (PHT) algorithms. This method removes neighboring abdominal organs regardless of random pixel variation of contrast enhanced CT images. Adaptive multi-modal threshold is first performed to extract a region of interest (ROI). A left PHT (LPHT) algorithm is processed to remove the pancreas, spleen, and left kidney. Then a right PHT (RPHT) algorithm is performed for eliminating the right kidney from the ROI. Finally, binary morphological filtering is processed for removing of unnecessary objects and smoothing of the ROI boundary. Ten CT slices of six patients (60 slices) were selected to evaluate the proposed method. As evaluation measures, an average normalized area and area error rate were used. From the experimental results, the proposed automatic liver segmentation method has strong similarity performance as the MSM by medical Doctor.
본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)를 기반 스크롤을 통해 데이터를 좀 더 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 사용자-데이터 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 과정을 설명하기 앞서, 다수의 ROI가 있을 때 스크롤의 현 위치는 항상 두 ROI의 사이에 있다. 그 두 사이의 거리가 가장 짧은 두 ROI에 각각 우리의 커널을 적용하면 현 위치에서 스크롤 가속에 적용 가능한 두 개의 관성이 생긴다. 여기에 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성으로 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로, 오직 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 향상된 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽게 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.
본 논문에서는 낮은 피사계 심도 JPEG2000 이미지의 복원 과정에서 관심영역을 자동으로 추출하여 우선적 처리하는 개선된 동적 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법과는 달리 사용자의 관심영역 지정 과정을 거치지 않고, DWT(Discrete Wavelet Transform)에서 특정 레벨의 고주파 서버 밴드를 사용하여 에지 마스크 정보를 생성한 후에 자동 에지 코드 블록 판별 알고리즘을 사용하여 관심영역을 빠르게 처리한다. 이 알고리즘은 에지 임계값과 4 방향(동, 서, 남, 북)으로 코드 블록 단위의 에지 마스크 정보를 이용하여 에지 코드 블록을 판별한다. 본 알고리즘을 기존의 Implicit 방법에 적용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들에 비해 속도와 품질 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
목적: I-123 IPT SPECT에서 striatum에 ROI를 설정하여 Strial Binding Ratio를 측정하기 위해 사용되는 육안적인 방법과 MR Template based Coregistration 방법을 비교 평가하였다. 대상 및 방법: 파킨슨씨병 환자(IPD) 15명(남/녀:8/7, 63.3$\pm$4.8세)과 정상인 8명(남/녀:2/6, 61.4$\pm$16.5세) 에서 I-123 IPT(259MBq)를 주사한 후 2시간에 SPECT 영상을 얻었고 미상핵과 조가비핵의 전, 후부 및 후두엽에 각각 육안적인 방법과 MR Template based Coregistration방법으로 ROI를 설정하였다. MR Template based Coregistration 방법은 MNI TIMR template을 이용하여 SPECT영상을 voxel based intensity matching 방법으로 coregistration한 후midthalamic level에서 striatum의 경계를 따라 설정된 ROI를 이용하였다. 육안적인 방법은 striatal uptake가 가장 높은 level에서 3개의 ROI template를 striatum에 위치하였다. 두 방법으로 SBR과 nnterior/posterior ratio of SBR(APR)를 측정하였고 정상인과 파킨슨씨병 환자에서 두 방법을 비교하였다.
현재, 컨베이어 벨트 시스템에 소포를 적재하고, 우편번호를 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라를 통해 이미지를 획득(4,096$\times$4,096)한 후, 바코드 ROI(Region of Interest)의 추출을 위해 32$\times$32 크기의 미세블록의 검사방법을 적용하였다. ROI 추출 단계는 미세블록(128$\times$128)들의 최대 및 최소값의 차이 분포를 이용하여 컨베이어 벨트 영역과 소포의 바탕면은 제거하였다. 그리고 문자열과 바코드 영역을 검출하기 위해 대각선(diagonal) 검사방법을 사용하였으며, 바코드 ROI 만을 분리하기 위해 미세블록의 중앙에 5개의 수평라인으로 스캔하여 에지 수와 크기에 대한 변화량을 검사하였다. 검출된 영역 중에서 잘못 검출된 영역을 그룹의 라벨링 과정에서 그룹의 크기를 비교하여 제거하였다. 미세블록 검사과정에서 누락된 바코드 영역을 보정하고 바코드의 정보 해석을 위해 추출된 ROI의 외곽좌표들과 기울기 분포를 이용하여 중심 축 라인과 ROI 영역의 기울기에 따라 중심축을 보정하는 방법 등을 적용하였다. 이와 같은 방법에 의해 바코드의 ROI 추출과 중심축 생성은 60~180msec이내에 가능하게 되었으며, ROI 추출의 정확도는 99.44% 이상이 달성되었다.
칩의 마크는 종류별로 다르고 매우 작아서 작업자가 육안 검사로 처리하기에는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 칩의 마크를 인식하여 잘못된 마크를 판별하는 마크 자동 검사 시스템에 대하여 제안한다. 불량 항목을 검사하기 위해서 템플릿 매칭 방법과 다양한 불량 판별 조건을 사용한다. 그리고 불량판별 조건은 문자 ROI 명암도, 문자 ROI 매칭, 문자 명암도, 브로컨, 브렌치로 분류된다. 제안된 방법은 마크 불량 판별에 커다란 성능향상이 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
Adequate segmentation of target objects from the background plays an important role for the performance of automatic target recognition(ATR) system. This paper presents a new segmentation algorithm using fuzzy thresholding to extract a target. The proposed algorithm consists of two steps. In the first step, the region of interest(ROI) including the target can be automatically selected by the proposed robust method based on the frame difference of each image sensor. In the second step, fuzzy thresholding with a proposed membership function is performed within the only ROI selected in the first step. The proposed membership function is based on the similarity of intensity and the adjacency of target area on each image. Experimental results applied to real CCD/IR images show a good performance and the proposed algorithm is expected to enhance the performance of ATR system using multi-sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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