This paper describes automatic methods for detection of kidney and kidney tumor on abdominal CT scans. The abdominal CT images were digitalized using a film digitizer and a gray-level threshold method was used to segment the kidney. Based on texture analysis results, which were perform on sample images of kidney tumors, SEED region of kidney tumor was selected as result of homogeneity test. The average and standard deviation, which are representative statistical moments, were used to as an acceptance criteria for homogeneous test. Region growing method was used to segment the kidney tumor from the center pixel of selected SEED region using a gray-level value as an acceptance criteria for homogeneity test. These method were applied to 113 images of 9 cases, which were scanned by GE Hispeed Advantage CT scanner and digitalized by Lumisvs LS-40 film digitizer. The sensitivity was 85% and there was no false-positive results.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.10
no.1
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pp.49-55
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2015
In cognitive radio network (CRN), spectrum sensing is an elementary level of technology for non-interfering to licensed user. Required sample number for spectrum sensing is directly related to the throughput of secondary user and makes the tradeoff between the throughput of secondary user and interference to primary user. Required spectrum sensing sample is derived from required false alarm, detection probability and minimum required SNR of primary user (PU). If we make clustering and minimize the required transmission boundary of secondary user (SU), we can relax the required PU SNR for spectrum sensing because the required SNR for PU signal sensing is related to transmission range of SU. Therefore we can achieve efficient throughput of CRN by minimizing spectrum sensing sample. For this, we design the tradeoff between gain and loss could be obtained from clustering, according to the size of cluster members through game theory and simulation results confirm the effectiveness of the proposed method.
Existing methods of object tracking use template matching, re-detection of object boundaries or motion information. The template matching method requires very long computation time. The re-detection of object boundaries may produce false edges. The method using motion information shows poor tracking performance in moving camera. In this paper, a robust object tracking algorithm is proposed, using projected motion and histogram intersection. The initial object image is constructed by selecting the regions of interest after image segmentation. From the selected object, the approximate displacement of the object is computed by using 1-dimensional intensity projection in horizontal and vortical direction. Based on the estimated displacement, various template masks are constructed for possible orientations and scales of the object. The best template is selected by using the modified histogram intersection method. The robustness of the proposed tracking algorithm has been verified by experimental results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.5A
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pp.536-542
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2011
For efficient utilization of spectrum resources in TV white space after DTV transition, FCC allowed usage of the spectrum for CR system. The CR system is required to cognize channel usage state for utilizing the unused spectrum in TV white space which coexists various primary and secondary systems. In the meantime, as a demand for high throughput communication had been increased recently, CR systems also consider to adopt channel bonding technology, thus spectrum sensing for channel bonded system is essentially required. In this paper, we propose a novel spectrum sensing algorithm for channel bonding system using a single channel receiver. For IEEE 802.l1af signal, the proposed algorithm provide detection probability of 90% with false alarm probability 10% at SNR -18dB for single channel system and at SNR -7dB for 8 channel bonded system, respectively. Utilizing the proposed scheme, we can detect channel bonded signal using only a single receiver, therefore system overhead for spectrum sensing can be reduced significantly.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.8
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pp.369-376
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2016
Among various vehicle extraction techniques, OBPCA (Object-Based Point Cloud Analysis) calculates features quickly by coarse-grained rectangles from top-view of the vehicle candidates. However, it uses only a top-view rectangle to detect a vehicle. Thus, it is hard to extract rectangular objects with similar size. For this reason, accuracy issue has raised on the OBPCA method which influences on DEM generation and traffic monitoring tasks. In this paper, we propose a novel method which uses the most distinguishing vertical elevations to calculate additional features. Our proposed method uses same features with top-view, determines new thresholds, and decides whether the candidate is vehicle or not. We compared the accuracy and execution time between original OBPCA and the proposed one. The experiment result shows that our method produces 6.61% increase of precision and 13.96% decrease of false positive rate despite with marginal increase of execution time. We can see that the proposed method can reduce misclassification.
Several planktonic dinoflagellates, including Cochlodinium polykrikoides (p), are known to produce red tides responsible for massive fish kills and serious economic loss in turbid Northwest Pacific (Korean and neighboring) coastal waters during summer and fall seasons. In order to mitigate the impacts of these red tides, it is therefore very essential to detect, monitor and forecast their development and movement using currently available remote sensing technology because traditional ship-based field sampling and analysis are very limited in both space and temporal frequency. Satellite ocean color sensors, such as Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS), are ideal instruments for detecting and monitoring these blooms because they provide relatively high frequency synoptic information over large areas. Thus, the present study attempts to evaluate the red tide index methods (previously developed by Ahn and Shanmugam et al., 2006) to identify potential areas of red tides from SeaWiFS imagery in Korean and neighboring waters. Findings revealed that the standard spectral ratio algorithms (OC4 and LCA) applied to SeaWiFS imagery yielded large errors in Chl retrievals for coastal areas, besides providing false information about the encountered red tides in the focused waters. On the contrary, the RI coupled with the standard spectral ratios yielded comprehensive information about various ranges of algal blooms, while RCA Chl showing a good agreement with in-situ data led to enhanced understanding of the spatial and temporal variability of the recent red tide occurrences in high scattering and absorbing waters off the Korean and Chinese coasts. The results suggest that the red tide index methods for the early detection of red tides blooms can provide state managers with accurate identification of the extent and location of blooms as a management tool.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.1
s.307
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pp.31-38
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2006
In this paper, we consider one-step-ahead control of waveform parameters (pulse amplitudes and lengths, and FM sweep rate) as well as detection thresholds for optimal range and range-rate tracking in clutter. The optimal control of the combined parameter set minimizes a tracking performance index under a set of parameter constraints. The performance index includes the probability of track loss and a function of estimation error covariances. The track loss probability and the error covariance are predicted using a hybrid conditional average algorithm The effect of the false alarms and clutter interference is taken into account in the prediction. Tracking performance of the one-step-ahead control is presented for several examples and compared with a control strategy heuristically derived from a finite horizon optimization.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.1
s.2
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pp.75-84
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2003
Current techniques for road-traffic monitoring rely on sensors which have limited capabilities, are costly and disruptive to install. The use of video cameras coupled with computer vision techniques offers an attractive alternative to current sensors. Video based traffic monitoring systems are now being considered key points of advanced traffic management systems. In this paper, we propose the new method which extract the traffic information using video camera. The proposed method uses an adaptive updating scheme for background in order to reduce the false alarm rate due to various noises in images. also, the proposed extraction method of traffic information calculates the traffic volume ratio of vehicles passing through predefined detection area, which is defined by the length of profile occupied by cars over that of overall detection area. Then the ratio is used to define 8 different states of traffic and to interpret the state of vehicle flows. The proposed method is verified by an experiment using CCTV traffic data from urban area.
Kim, Min-Jeong;Kwon, Chang Hyuk;Kim, Dong-In;Im, Hee Su;Park, Sungil;Kim, Ji Ho;Bae, Jin-Sik;Lee, Myunghee;Lee, Min Seob
Journal of Genetic Medicine
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v.12
no.2
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pp.79-84
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2015
Purpose: We developed and validated a fetal trisomy detection method for use as a noninvasive prenatal test (NIPT) including a Clinical Laboratory Improvement Amendments (CLIA)-certified bioinformatics pipeline on a cloud-based computing system using both Illumina and Life Technology sequencing platforms for 221 Korean clinical samples. We determined the necessary proportions of the fetal fraction in the cell-free DNA (cfDNA) sample for NIPT of trisomies 13, 18, and 21 through a limit of quantification (LOQ) test. Materials and Methods: Next-generation sequencing libraries from 221 clinical samples and three positive controls were generated using Illumina and Life Technology chemistries. Sequencing results were uploaded to a cloud and mapped on the human reference genome (GRCh37/hg19) using bioinformatics tools. Based on Z-scores calculated by normalization of the mapped read counts, final aneuploidy reports were automatically generated for fetal aneuploidy determination. Results: We identified in total 29 aneuploid samples, and additional analytical methods performed to confirm the results showed that one of these was a false-positive. The LOQ test showed that the proportion of fetal fraction in the cfDNA sample would affect the interpretation of the aneuploidy results. Conclusion: Noninvasive chromosome examination (NICE), a CLIA-certified NIPT with a cloud-based bioinformatics platform, showed unambiguous success in fetus aneuploidy detection.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.43
no.4
s.310
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pp.11-20
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2006
This paper presents a method for detecting tumors on chicken carcasses by fusion of hyperspectral fluorescence and reflectance images. Classification of normal skin and tumor is performed by the image obtain 어 from optimal band ratio which minimizes the overlapping area of PDFs for normal skin and tumor. This method yields four feature images, each of them represents the ratio of two intensity values from a pixel. Classification is achieved by applying ISODATA to each pixel from the feature images. For the analysis of reflectance image, band selection method is proposed based on the information quantity, many effective features are acquired for the classification by defining the linear transformation selecting the projection axis, accordingly, accurate interpretation of images is possible in the reflectance image and automatic feature selection method is realized. Feature images from reflectance images are also classified by ISODATA and combined with the result from fluorescence images. Experimental result indicates that improved performance in term of reducing false detection rate is observed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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