A dermal sarcoma was found in a freshwater, soft-shelled turtle Pelodiscus sinensis. The neoplasm consisted of proliferating fibrous tissue and extended from the dermis. The overlying epidermis was hyperplastic and partially folded. The deeper dermis and hypodermis contained three large, discrete necrotic foci of -10 mm diameter. Numerous eosinophilic granule cells and macro phages surrounded the necrotic areas. A mixed population of cells with nuclear pleomorphism was observed between the papillary layers of vessels. This area also had regions of different histological structures: (l) regularly arranged, spindle-shaped cells with compact nuclei in a fine-fibrillar matrix; (2) haphazardly arranged cells ($\leq$ 23 11m diameter) with ovoid, highly hypertrophic, faintly stained nuclei; and (3) cells (3.6-5.8 11m diameter) with irregularly shaped nuclei and marginal condensed chromatin in a myxomatous matrix. Some mitotic figures, binucleate cells, and multinucleate giant cells of up to 50 11m in length were also found. Flow cytometry of propidium iodide-stained cells yielded different histograms for the normal skin and the skin (primarily epidermis) and fibrous dermis of the tumor, indicating DNA heterogeneity in the dermal portion of the tumor. The ploidy indices for the dermal cells were 1.91 and 0.78, as compared to normal cells.
색상 히스토그램은 영상의 색상 특징을 표현하기 위한 특징 벡터로 빈번히 사용되지만, 고차원의 특징 벡터를 생성하므로 효율성의 면에서 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 주어진 차량 영상의 색상 히스토그램에 PCA (principal components analysis) 기법을 적용하여 특징 벡터의 차원을 축소시키는 방법을 제안한다. 차원이 축소된 특징 벡터들에 대해서는 SVM (support vector machine) 기법을 적용하여 차량 색상을 인식하기 위해 사용한다. 특징 벡터의 차원을 1/32로 축소한 결과, 차원이 축소되기 이전의 특징 벡터와 비교하여 약 1.42%의 미소한 차이로 색상 인식 성공률이 감소하였다. 또한, 색상 인식의 수행 시간은 1/31로 단축됨으로써 효율적으로 색상 인식을 수행할 수 있었다.
Shin, Hyung-Cheul;Park, Hyoung-Jin;Oh, Yang-Seok;Chapin, John K.
The Korean Journal of Physiology
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제27권1호
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pp.79-91
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1993
The present study was carried out to determine the effects of cocaine (0.25, 1.0, 10.0 mg/kg, i.p.) on the interactions between spontaneously active neurons within ensembles of simultaneously recorded neurons in the primary somatosensory cortex (Sl, n= 20) and the ventroposterolateral (VPL, n= 16) thalamic nucleus of awake rats. Spike triggered cross correlation histograms were constructed between pairs of simultaneously recorded neurons. Among 101 neuronal pairs analyzed, 22.7% showed correlations indicative of various functional connections among the cortical cells, two corticothalamic interactions and one thalamocortical excitatory interaction. There were also 15 cofiring activities among SI cortical cells. These functional connectivities appeared to be modulated (weakened, abolished, or strengthened) during the 5 to 30 min following cocaine injection. The effects of saline were tested as a control, but it did not appear to alter the functional connectivities. In general, cocaine-induced changes of the functional interactions were mainly due to the concomitant alterations of the uncorrelated background discharges. These results suggest that the biphasic effects of cocaine on the spontaneously established neural networks among the SI cortical and the VPL thalamic cells of conscious rat were mainly indirect. However, various changes of the functional interactions by different doses of cocaine appeared to be a possible neural network mechanism for the cocaine induced modulation of afferent somatosensory transmission.
A smart parking management requires to track a vehicle in a indoor parking lot and to detect the place where the vehicle is parked. An advanced parking system watches all space of the parking lot with CCTV cameras. We can use these cameras for vehicles tracking and detection. In order to cover a wide area with a camera, a fisheye lens is used. In this case the shape and size of an moving vehicle vary much with distance and angle to the camera. This makes vehicle detection and tracking difficult. In addition to the fisheye lens, the vehicle headlights also makes vehicle detection and tracking difficult. This paper describes a method of realtime vehicle detection and tracking robust to the harsh situation described above. In each image frame, we update the region of a vehicle and estimate the vehicle movement. First we approximate the shape of a car with a quadrangle and estimate the four sides of the car using multiple histograms of oriented gradient. Second we create a template by applying a distance transform to the car region and estimate the motion of the car with a template matching method.
This paper presents pedestrian recognition to improve performance for vehicle safety system or surveillance system. Pedestrian detection method using HOG (Histograms of Oriented Gradients) has showed 90% recognition rate. But if someone takes a picture in the rain, the image may be distorted by rain streaks and recognition rate goes down by 62%. To solve this problem, we applied image decomposition method using MCA (Morphological Component Analysis). In this case, rain removal method improves recognition rate from 62% to 70%. However, it is difficult to apply conventional image decomposition method using MCA on vehicle safety system or surveillance system as conventional method is too slow for real-time system. To alleviate this issue, we propose a rain removal method by using low-pass filter and DCT (Discrete Cosine Transform). The DCT helps separate the image into rain components. The image is removed rain components by Butterworth filtering. Experimental results show that our method achieved 90% of recognition rate. In addition, the proposed method had accelerated processing time to 17.8ms which is acceptable for real-time system.
Background: Radiation therapy is a key part of the combined modality treatment for Hodgkin's lymphoma (HL) and non-Hodgkin's lymphoma (NHL), which can achieve locoregional control of disease. The 3D-conformal radiation oncology can be extended-field (EFRT), involved-field (IFRT) and involved node (INRT). New techniques have resulted in a smaller radiation field and lower dose for critical organs such as lung heart and breast. Materials and Methods: In our research, we made a virtual simulation for one patient who was treated in four different radiotherapeutic techniques: mantle field (MFRT), EFRT, IFRT and INRT. After delineatiion we compared dose-volume histograms for each technique. The fusion of CT for planning radiotherapy with the initial PET/CT was made using Softver Xio 4.6 in the Focal program. The dose for all four techniques was 36Gy. Results: Our results support the use of PET/CT in radiation therapy planning. With IFRT and INRT, the burden on the organs at risk is less than with MFRT and EFRT. On the other hand, the dose distribution in the target volume is much better with the latter. Conclusions: The aim of modern radiotherapy of HL and NHL is to reduce the intensity of treatment and therefore PET/CT should be used to reduce and not increase the amount of tissue receiving radiation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.775-792
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2015
Person re-identification is an important and challenging task in computer vision with numerous real world applications. Despite significant progress has been made in the past few years, person re-identification remains an unsolved problem. This paper presents a novel appearance-based approach to person re-identification. The approach exploits region covariance matrix and color histograms to capture the statistical properties and chromatic information of each object. Robustness against low resolution, viewpoint changes and pose variations is achieved by a novel signature, that is, the combination of Log Covariance Matrix feature and HSV histogram (LCMH). In order to further improve re-identification performance, third-party image sets are utilized as a common reference to sufficiently represent any image set with the same type. Distinctive and reliable features for a given image set are extracted through decision boundary between the specific set and a third-party image set supervised by max-margin criteria. This method enables the usage of an existing dataset to represent new image data without time-consuming data collection and annotation. Comparisons with state-of-the-art methods carried out on benchmark datasets demonstrate promising performance of our method.
Detecting and segmenting diffuse targets in laser ranging data is a critical problem for tactical reconnaissance. In this study, we propose a new method that facilitates the characterization of diffuse irregularly shaped objects using "spin images," i.e., local 2D histograms of laser returns oriented in 3D space, and a clustering process. The proposed "cluster-based spin imaging" method resolves the problem of using standard spin images for diffuse targets and it eliminates much of the computational complexity that characterizes the production of conventional spin images. The direct processing of pre-segmented laser points, including internal points that penetrate through a diffuse object's topmost surfaces, avoids some of the requirements of the approach used at present for spin image generation, while it also greatly reduces the high computational time overheads incurred by searches to find correlated images. We employed 3D airborne range data over forested terrain to demonstrate the effectiveness of this method in discriminating the different geometric structures of individual tree clusters. Our experiments showed that cluster-based spin images have the potential to separate classes in terms of different ages and portions of tree crowns.
In this paper, we propose a method that constructs a saliency map in which important regions are accurately specified and the colors of the regions are less influenced by the similar surrounding colors. Our method utilizes LBP(Local Binary Pattern) histogram information to compare and analyze texture information of surrounding regions in order to reduce the effect of color information. We extract the saliency of stereoscopic images by integrating a 2D saliency map with depth information of stereoscopic images. We then measure the distance between two different sizes of the LBP histograms that are generated from pixels. The distance we measure is texture difference between the surrounding regions. We then assign a saliency value according to the distance in LBP histogram. To evaluate our experimental results, we measure the F-measure compared to ground-truth by thresholding a saliency map at 0.8. The average F-Measure is 0.65 and our experimental results show improved performance in comparison with existing other saliency map extraction methods.
본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 개개인의 학생들에게 맞는 효율적인 웹 기반 비디오 학습 평가 시스템을 제시한다. 비디오 기반 문제들이 주어지면, 키 프레임들은 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 추출되고, 문제 출제 구간은 시간 윈도우와 그레이-레벨 히스토그램의 차이에 의해 추출된다 게다가, 카테고리-기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제 출제가 효율적인 평가를 확실해 하도록 주어진다. 따라서 학생들은 관심 영역을 유지하면서 부족한 영역을 보충함으로서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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