This paper presents the development of specialized software for annotating volume-of-interest on 18F-FDG PET/CT images with the goal of facilitating the studies and diagnosis of head and neck cancer (HNC). To achieve an efficient annotation process, we employed the SE-Norm-Residual Layer-based U-Net model. This model exhibited outstanding proficiency to segment cancerous regions within 18F-FDG PET/CT scans of HNC cases. Manual annotation function was also integrated, allowing researchers and clinicians to validate and refine annotations based on dataset characteristics. Workspace has a display with fusion of both PET and CT images, providing enhance user convenience through simultaneous visualization. The performance of deeplearning model was validated using a Hecktor 2021 dataset, and subsequently developed semi-automatic annotation functionalities. We began by performing image preprocessing including resampling, normalization, and co-registration, followed by an evaluation of the deep learning model performance. This model was integrated into the software, serving as an initial automatic segmentation step. Users can manually refine pre-segmented regions to correct false positives and false negatives. Annotation images are subsequently saved along with their corresponding 18F-FDG PET/CT fusion images, enabling their application across various domains. In this study, we developed a semi-automatic annotation software designed for efficiently generating annotated lesion images, with applications in HNC research and diagnosis. The findings indicated that this software surpasses conventional tools, particularly in the context of HNC-specific annotation with 18F-FDG PET/CT data. Consequently, developed software offers a robust solution for producing annotated datasets, driving advances in the studies and diagnosis of HNC.
본 연구의 목적은 객체의 형상정보(3D mesh)와 색/질감정보(image)를 이용하여 텍스쳐 맵핑된 고품질의 가상모델을 생성하는데 있다. 3 차원 형상정보에 대응하는 이미지 상의 텍스쳐 좌표 관계를 구하기 위해 오브젝트 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 변환행렬, 카메라의 초점거리, 카메라 CCD 와 프레임상의 이미지 사이의 aspect ratio 를 파라미터로 하는 3D-2D 정합을 수행한다. 이러한 3D-2D 정합을 효율적으로 수행하기 위하여, 카메라 내부파라미터 검정단계, 신뢰도가 높은 초기해 설정단계, 비선형 최적화(Newton method) 단계로 접근한다. 또한, 색/질감정보로 이용되는 객체의 이미지는 촬영조건에 의해 스펙큘러(specular)나 이미지 픽셀값의 포화상태(saturation) 등의 결점을 포함한다. 영상내의 스펙큘러 좌표와 3D-2D 정합의 결과를 이용하여 촬영 당시의 광원을 추정하고, 근사화된 빛반사도 함수(BRDF)를 이용하여, 텍스쳐의 픽셀값 변조를 통해 이미지 촬영 당시의 광원효과가 제거된 디퓨즈 텍스쳐를 획득한다. 본 연구에서는 퐁(Phong)의 모델을 근사화한 빛 반사도 함수 모델로 사용하였다.
1990년도와 1995년도 5월달의 NOAA AVHRR자료를 이용하여 한반도의 토지 토지 피복변화 양상을 구하였다. 토지 피복 변화를 알기위해서는 영상들이 서로 정합(registration)이 되어야 하며 계절적으로 변화가 일어나지 않은 영상이 필요하다. 영상들을 비교하기 위해서 사용된 모든 자료들은 지도 좌표 체계로 공간적으로 정합이 되었으며, resampling 과정은 nearest-neighbor방법을 사용하였다. 구름, 먼저 등과 같은 대기의 영향은 maximum NDVI 방법은 각 영상의 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 다음과 같은 식을 이용하여 구한다.
Due to an increased sitting time in work, lumbar disc disease is one of the most frequent diseases in modern days, and this occasionally requires surgery for treatment. Endoscopic disc surgery, one of the common disc surgeries, requires a process of inserting a guide needle to the target disc for which the insertion path is manually planned by drawing lines on the patient's skin while monitoring the fluoroscopic view of the lumbar. Such procedure inevitably exposes both surgeon and patient to the fluoroscopy radiation emitted from the c-arm for a long time. To reduce the radiation exposure time, this study proposes a computer assisted method of calculating the 3D guide needle path by using 2D c-arm images of the disc in 3 different angles. Additionally, a method of the guide robot control based on the 3D needle path was developed by implementing the Hand-eye Calibration method to calculate the transformation matrix between the c-arm and robot base coordinate systems. The proposed system was then tested for its accuracy.
본 논문은 실시간 파노라마를 위한 영상의 특징점 검출 방법을 제안한다. 파노라마 연구는 최근 실시간 지역탐색이나 DVR 등에 적용하는 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 특히 특징점 검출은 파노라마를 이루는 가장 중요한 요소이다. 특징점 검출을 위해서는 어떠한 명암 변화에도 특징점은 불변이어야 하며 이미지의 크기와 회전이 변화하더라도 불변의 점을 찾아야 한다. 기존 연구방법은 고차원적인 벡터와 많은 후보점을 선점하기 때문에 연산량이 많고 수행시간이 길어 실시간에 활용하기에는 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문은 보다 빠른 실시간 특징점 검출을 위해 LOG 방법을 비트 단위로 분할 후 결합하는 BLOG 방법을 제안하고 다양한 실험을 통하여 속도와 연산량 그리고 검출 성능에 대하여 비교한다.
The protection of Design is very important issues in these days. Even though Interior Design is also one of important design sections, it is relatively unprotected by formal intellectual property laws, yet creativity and innovation flourish. The needs for protection of Interior Design have been creased. The aim of this study is to suggest the weakness of the system for protection of Interior Design. The proposed research is comprised of two themes. One is to research Acts related to protection of Interior Design. The second is to study the registered cases under the Design Protection Acts. These two theme is generated by the comparative review between ROK and U.S.A. Through these comparative results, this study propose some considerations for an effective protection for Interior Design. Design need to be registered in the hole image of the space not a partial element. The concept needs to be protected because it is more effective way to respond the copying. Exterior for facade and Interior Design need to be registered in one registration to use the protection system actively.
디지털 영상 저장 과정에서 일어나는 문제점은 영상 저장부 센서계의 한계로 나타낼 수 있다. 센서계의 충분하지 못한 집적도는 물리적으로 피할 수 없는 현상이다. 이러한 현상을 디지털 신호처리 기술을 적용하여 극복할 수 있다. 센서계의 한계로 인한 문제는 디지털 영상의 가장 큰 문제중의 하나이며, 이러한 한계를 극복하는 고해상도 영상 복원 방법들은 많은 학자들에 의해 제안되어 왔다. 본 논문에서는, 기존의 고해상도 영상 복원 방법들과는 달리 원영상의 공간적 고주파 성분의 특성을 분석과, 주어진 저해상도 영상들의 부화소 단위 움직임 추정 오류에 대한 분석을 통해 영상 복원과정에 이러한 분석들의 결과를 반영한다. 위에서 언급한 추정 오류는 우리에게 하나의 잡음 형태로 나타날 수 있다. 이 잡음은 추정이 이루어지는 축에 따라 그 양이 다르게 나타나게 되고, 이러한 현상은 목적이 되는 영상의 공간적 고주파 성분의 분포와 밀접한 관련이 있다. 우리는 복원 과정에 기존의 영상복원 방법중의 하나인 정규화 방법을 도입한다. 위에서 분석된 현상을 이 복원 과정에 반영하여 기존의 고해상도 영상 복원 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로, 제안하는 알고리즘은 부화소 단위 움직임 추정 오류의 분석 결과를 반영하므로 이러한 추정 오류에 강한 알고리즘이다.
최근 의료 장비들이 발전하고 진단 및 연구에 다양하게 이용되면서 이로부터 얻은 3차원 의료 영상들을 자동으로 처리해주는 기술의 수요가 늘고 있다. 자동 뼈 영역화 기법은 이러한 기술들 중 하나로써 골다공증이나 뼈 골절, 골격질환 등의 진단의 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재까지 이를 위한 다양한 연구들이 진행되었음에도 2차원 영상과는 달리 높은 데이터양과 주변 조직과의 모호한 경계들이 많다는 어려움 때문에 실제 진단에는 사용되지 못하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 다중 해상도를 기반으로 하여 영역화와 정합기법을 반복적으로 수행함으로써 3차원 의료 영상 내에서 자동으로 뼈를 영역화 해내는 기법을 제안한다. 낮은 해상도 단계에서 학습된 집합의 뼈 정보들을 이용하여 대략적인 뼈 위치를 검출하고, 이후 해상도를 높여가면서 정합 과정과 영역화 과정을 반복적으로 수행한다. 성능을 확인하기 위해 무릎 자기공명영상(magnetic resonance image)내에서 대퇴골(femur)과 경골(tibia)을 영역화 하는 실험을 진행하였으며 60개의 학습 데이터들을 바탕으로 40개 영상에서의 뼈들을 영역화 하였다.
The need for content-based retrieval from visual media, such as image and video data, is ever increasing rapidly in many applications, such as electronic art museums, internet shopping malls, internet search engines, and medical information systems. In our previous research, we proposed an architecture, called the HERMES, which is a Web Service-enabled visual media retrieval framework. In this paper, we propose the Web Service workflows that are employed in the HERMES. We describe how we designed the workflows for service registration and query processing in the framework. We especially explain how metadata and ontology can be utilized to realize more intelligent content-based retrieval on visual media data.
증강현실은 현실 세계에 가상의 사물을 합성하여 현실 세계만으로는 얻기 힘든 부가적인 정보를 타나내는 기술이다. 본 논문에서는 가상의 사물을 정합하고자 하는 현실 세계의 위치를 IR LED 마커를 통해 획득하는 방법을 사용한다. IR LED 마커는 실세계에서는 보이지 않도록 추적대상체에 삽입하여 제작하므로 비가시적인 마커의 특징을 갖는다. 증강현실을 구현하기 위한 카메라 입력 영상에서는 마커의 존재를 확인할 수 있으므로 본 논문에서는 IR LED 마커를 구현함에 있어 인페인팅 기법을 적용하여 완전한 비가시적인 마커의 특징을 갖도록 하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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