Yoon, Jung Hyun;Lee, Eunjung;Lee, Hye Sun;Kim, Eun-Kyung;Moon, Hee Jung;Kwak, Jin Young
International journal of thyroidology
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v.10
no.1
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pp.14-23
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2017
Background and Objectives: To evaluate and compare the diagnostic performances of grayscale ultrasound (US) and quantitative parameters obtained from texture analysis of grayscale US and elastography images in evaluating patients with diffuse thyroid disease (DTD). Materials and Methods: From September to December 2012, 113 patients (mean age, $43.4{\pm}10.7years$) who had undergone preoperative staging US and elastography were included in this study. Assessment of the thyroid parenchyma for the diagnosis of DTD was made if US features suggestive of DTD were present. Nine histogram parameters were obtained from the grayscale US and elastography images, from which 'grayscale index' and 'elastography index' were calculated. Diagnostic performances of grayscale US, texture analysis using grayscale US and elastography were calculated and compared. Results: Of the 113 patients, 85 (75.2%) patients were negative for DTD and 28 (24.8%) were positive for DTD on pathology. The presence of US features suggestive of DTD showed significantly higher rates of DTD on pathology, 60.7% to 8.2% (p<0.001). Specificity, accuracy, and positive predictive value was highest in US features, 91.8%, 84.1%, and 87.6%, respectively (all ps<0.05). Grayscale index showed higher sensitivity and negative predictive value (NPV) than US features. All diagnostic performances were higher for grayscale index than the elastography index. Area under the curve of US features was the highest, 0.762, but without significant differences to grayscale index or mean of elastography (all ps>0.05). Conclusion: Diagnostic performances were the highest for grayscale US features in diagnosis of DTD. Grayscale index may be used as a complementary tool to US features for improving sensitivity and NPV.
Diagnostic sensors are demanded during plasma processes. Holograms of plasma taken with laser light without a reference beam were used to monitor behaviors of charged particles produced in nitrogen plasma as a function of electrode temperature ranging between 50 and 300℃. Holograms were characterized as a function of the pixel sum and grayscale value. Pixel sum calculated in identified grayscale ranges strongly correlated with ion density and emitted light intensity measured with a langmuir probe and optical emission spectroscopy, respectively. The performance was further evaluated with data acquired as a function of N2 and NH3 flow rates and improved correlations were observed in the new grayscale range. The confirmed correlations indicate that a hologram is a viable means to diagnose behaviors of plasma particles such as ions. Underlying principles are discussed in view of particle and charge composing vacuum and light.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.4
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pp.656-664
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2006
In this paper, we introduce a new LUT based watermarking method for a halftone image. Watermark bits are hidden at pseudo-random locations of halftone image in the proposed method. The pixel values of the halftone image are determined from the LUT entry indexed by both the neighborhood halftone pixels and current grayscale value. The LUT is trained by a set of grayscale images and corresponding halftone images. Advantage of the LUT method is that it can be executed very fast compared with other watermarking methods for a halftone image. Therefore, the algorithm can be embedded in a printer. Experiments for real scanned images showed that the method is a feasible method to hide the large amount of data within a halftone image without noticeable distortion and comparing to the DHED method, is almost same in quality but significantly shorten in processing time.
This study is mainly for the reduction of exposure dose by using a heavy elements filter(Gd) in the digital radiology. They contained heavy elements filter of Gd and X-ray beam hardening filters such as Al and Cu. According to the results of experimental evaluation, X-ray property was not changed with variety of kVp in the case of the Gd filter. The surface dose and absorption dose were increased in order of Cu and Al. The contrast of image showed the higher value in order of Cu, Al and Gd. While the use of Gd has increased the numerical value of the CR image, and grayscale has decreased noise value of the DR image.
This article aims to quantitatively predict the snowmelt in extreme cold regions, considering a combination of grayscale and neural models. The traditional non-equidistant GM(1,1) prediction model is optimized by adjusting the time-distance weight matrix, optimizing the background value of the differential equation and optimizing the initial value of the model, and using the BP neural network for the first. The adjusted ice forecast model has an accuracy of 0.984 and posterior variance and the average forecast error value is 1.46%. Compared with the GM(1,1) and BP network models, the accuracy of the prediction results has been significantly improved, and the quantitative prediction of the ice sheet is more accurate. The monitoring and maintenance of the structure by quantitative prediction model by gray models was clearly demonstrated in the model.
The setting parameters of ultrasound scanner give influences to change of image. Sonographers have used a Matlab program to make Low Contrast Sensitivity(LCS) value and compared original images in order to evaluate the use of the supersonic diagnosis machinery. We confirmed the change of image in Grayscale values using Photoshop program. Experiment equipment of our research used A Medison Accuvix V10, A Multi-Tissue Ultrasound Phantom(040 GSE) of CHRIS Company, A Adobe Photoshop CS4 Program, A Convex Probe, A USB memory stick, A Probe Fixation Equipment. The method used Gain, Dynamic Range(DR) of the setting parameters of ultrasound scanner and researched Gain and DR was set to 10 dB. We changed the different settings to see the changes of images using Grayscale values of a Photoshop program about tissue images of a phantom. This study evaluated DR and Gain whether it is an image controller to get the optimum contrast to produce an image to see the how effect on the images. We did not use Gateway in supersonic diagnosis machinery. We can easily open to open the files through Photoshop program before we get Digital Imaging and Communications in Medicine(DICOM) files use USB memory stick in supersonic diagnosis machinery. When we diagnosed the lesion of the patient with ultrasound, the contrast and the Gray scale value of image are very important. In this research, we determined the optimum setting parameters that provided useful information to diagnose disease and evaluated the change of improved images.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.27
no.1
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pp.47-53
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2023
Devices such as X-Ray, CT, MRI, scanners, etc. can generate S&P noise from several sources during the image acquisition process. Since S&P noise appearing in the image degrades the image quality, it is essential to use noise reduction technology in the image processing process. Various methods have already been proposed in research on S&P noise removal, but all of them have a problem of generating residual noise in an environment with high noise density. Therefore, this paper proposes a filtering algorithm based on a three-dimensional plane equation by setting the grayscale value of the image as a new axis. The proposed algorithm subdivides the local mask to design the three closest non-noisy pixels as effective pixels, and applies cosine similarity to a region with a plurality of pixels. In addition, even when the input pixel cannot form a plane, it is classified as an exception pixel to achieve excellent restoration without residual noise.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.3
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pp.721-726
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2004
The image binarization is applied frequently as one part of the preprocessing phase for a variety of image processing techniques such as character recognition and image analysis, etc. The performance of binarization algorithms is determined by the selection of threshold value for binarization, and most of the previous binarization algorithms analyze the intensity distribution of the original images by using the histogram and determine the threshold value using the mean value of Intensity or the intensity value corresponding to the valley of the histogram. The previous algorithms could not get the proper threshold value in the case that doesn't show the bimodal characteristic in the intensity histogram or for the case that tries to separate the feature area from the original image. So, this paper proposed the novel algorithm for image binarization, which, first, segments the intensity range of grayscale images to several intervals and calculates mean value of intensity for each interval, and next, repeats the interval integration until getting the final threshold value. The interval integration of two neighborhood intervals calculates the ratio of the distances between mean value and adjacent boundary value of two intervals and determine as the threshold value of the new integrated interval the intensity value that divides the distance between mean values of two intervals according to the ratio. The experiment for performance evaluation of the proposed binarization algorithm showed that the proposed algorithm generates the more effective threshold value than the previous algorithms.
Myung Hwan Lee;Eun-Kyung Kim;Eun Ju Lee;Ha Yan Kim;Jung Hyun Yoon
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.81
no.1
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pp.157-165
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2020
Purpose To evaluate the optimal measurement location, cut-off value, and diagnostic performance of S-Shearwave in differential diagnosis of breast masses seen on ultrasonography (US). Materials and Methods During the study period, 225 breast masses in 197 women were included. S-Shearwave measurements were made by applying a square region-of-interest automatically generated by the US machine. Shearwave elasticity was measured three times at four different locations of the mass, and the highest shearwave elasticity was used for calculating the optimal cut-off value. Diagnostic performance was evaluated by using the area under the receiving operator characteristic curve (AUC). Results Of the 225 breast masses, 156 (69.3%) were benign and 69 (30.7%) were malignant. Mean S-Shearwave values were significantly higher for malignant masses (108.0 ± 70.0 kPa vs. 43.4 ± 38.3 kPa; p < 0.001). No significant differences were seen among AUC values at different measurement locations. With a cut-off value of 41.9 kPa, S-Shearwave showed 85.7% sensitivity, 63.9% specificity, 70.7% accuracy, and positive and negative predictive values of 51.7% and 90.8%, respectively. The AUCs for US and S-Shearwave did not show significant differences (p = 0.179). Conclusion S-Shearwave shows comparable diagnostic performance to that of grayscale US that can be applied for differential diagnosis of breast masses seen on US.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.12
no.3
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pp.61-68
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2013
Automatic measurement system is required since cycle time and cost of production are increased by various factors in manual systems. This paper presents a machine vision based prototype measurement system for the automotive axisymmetric shape parts which are generally measured by a manual system that is required the tolerance of the part is very small on each machined surface. This measurement system adopts a method in which optical lens is transferred along the profile of the part to minimize measurement cycle time. The main interest of this paper is a development of an optimum measurement algorithm to the outside diameter of the parts that can be applied to various combinations of hardware. The operating system used to implement the whole system is Window XP and corresponding environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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