There are five principal causes for excessive bleeding in the immediate postextraction phase ; (1) Vascular wall alteration (wound infection, scurvy, chemicals, allergy) (2) Disorders of platelet function (genetic defect, drug-aspirin, autoimmune disease) (3) Thrombocytopenic purpuras (radiation, leukemia), (4) Inherited disorders of coagulation (hemophilia, Christmas disease, vitamin deficiency, anticoagulation drug-heparin, coumarin, aspirin, plavix). If the hemorrhage from postextraction wound is unusually aggressive, and then dehydration and airway problem are occurred, the socket must be packed with gelatine sponge(Gelfoam) that was moistened with thrombin and wound closure & pressure dressing are applied. The thrombin clots fibrinogen to produce rapid hemostasis. Gelatine sponges moistened with thrombin provide effective coagulation of hemorrhage from small veins and capillaries. But, in dental alveoli, gelatine sponges may absorb oral microorganisms and cause alveolar osteitis (infection). This is a case report of bleeding and infection control by the circumferential suture and iodoform gauze drainage on infected active bleeding extraction socket under sedation and local anesthesia in a 71-years-old male patient with anticoagulation drug.
In this study we propose a new texture feature extraction method based on an estimation of the brightness and structural uniformity of CT images representing the important characteristics for emphysema recognition. The Center-Symmetric Local Binary Pattern (CS-LBP) is first used to combine gray level in order to describe the brightness uniformity characteristics of the CT image. Then the gradient orientation difference is proposed to generate another CS-LBP code combining with gray level to represent the structural uniformity characteristics of the CT image. The usage of the gray level, CS-LBP and gradient orientation differences enables the proposed method to extract rich and distinctive information from the CT images in multiple directions. Experimental results showed that the performance of the proposed method is more stable with respect to sensitivity and specificity when compared with the SGLDM, GLRLM and GLDM. The proposed method outperformed these three conventional methods (SGLDM, GLRLM, and GLDM) 7.85[%], 22.87[%], and 16.67[%] respectively, according to the diagnosis of average accuracy, demonstrated by the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.
Yang, Kai;Liew, Soo Chin;Lee, Ken Yoong;Kwoh, Leong Keong
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.408-410
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2003
In this paper, an improved gradient direction assisted linking algorithm is proposed. This algorithm begins with initial seeds satisfying some local criteria. Then it will search along the direction provided by the initial point. A window will be generated in the gradient direction of the current point. Instead of the conventional method which only considers the value of the local salient structure, an improved mathematical model is proposed to describe the desired linear features. This model not only considers the value of the salient structure but also the direction of it. Furthermore, the linking problem under this model can be efficiently solved by dynamic programming method. This algorithm is tested for linear features detection in IKONOS images. The result demonstrates this algorithm is quite promising.
In this paper, a new texture feature extraction method for texture image classification is proposed. The proposed method is a modified texture spectrum method. It uses local weighting averaged texture unit, that is, the neighbor pixels are weithted and averaged in 4-direction and the calculated values are compared with center pixel to find texture units. The proposed method has only 81 texture units and these units are really good features for texture classification. The proposed method is applied to vegetable images and Blodatz album images and compared with several conventional methods for the feature extraction time and the recognition rate.
In this paper, we introduce a new genetic reordering operator based on the concept of schema to solve optimization problems such as the Traveling Salesman Problem(TSP) and maximizing or minimizing functions. In particular, because TSP is a well-known combinational optimization problem andbelongs to a NP-complete problem, there is huge solution space to be searched. For robustness to local minima, the operator separates selected strings into two parts to reduce the destructive probability of good building blocks. And it applies inversion to the schema part to prevent the premature convergence. At the same time, it searches new spaces of solutions. Additionally, the non-schema part is applied to inversion for robustness to local minima. By doing so, we can preserve diversity of the distributions in population and make GA be adaptive to the dynamic environment.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권3호
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pp.153-163
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2016
Local feature extraction methods for images and videos are widely applied in the fields of image understanding and computer vision. However, robust features are detected differently when using the latest feature detectors and descriptors because of diverse image environments. This paper analyzes various feature extraction methods by summarizing algorithms, specifying properties, and comparing performance. We analyze eight feature extraction methods. The performance of feature extraction in various image environments is compared and evaluated. As a result, the feature detectors and descriptors can be used adaptively for image sequences captured under various image environments. Also, the evaluation of feature detectors and descriptors can be applied to driving assistance systems, closed circuit televisions (CCTVs), robot vision, etc.
웨이블릿 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소특성을 효율적으로 구현할 수 있다 하지만, 웨이블릿 변환을 패턴 인식을 위한 특징 추출에 적용할 경우, 입력 신호의 위치 이동에 따라 추출된 특징 값이 변화하게 되어 인식률이 낮아지는 결함이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치 이동에 따른 문제점을 보완하여 노이즈에 강인한 홍채인식 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 보여 준다.
This paper proposes an efficient partial matching system and representation by using a region-based method for 2D image, and we applied to an extraction of the ROI(Region of Interest) according to its matching score. The matching templates consist of the global pattern and the local one. The global pattern can make it by using region-based relation between center region and its rest regions in an object. And, the local pattern can be obtained appling to the same method as global, except relation between objects. As the templates can be normalized, we use this templates for extraction of ROI with invariant to size and position. And, our system operates only one try to match, due to normalizing of region size. To use our system for searching and examining if it's the ROI by evaluating the matching function, at first, we are searching to find candidate regions with the global template. Then, we try to find the ROI among the candidates, and it works this time by using the local template. We experimented to the binary and the color image respectively, they showed that the proposed system can be used efficiently for representing of the template and the useful applications, such as partially retrievals of 2D image.
본 논문에서는 국부상관계수(local correlation coefficients; LCC)의 영역 평균변화량을 질감특징으로 사용하여 질감 영역을 추출하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 질감영역 추출을 위한 알고리듬의 핵심은 각 방향에 따른 국부상관계수들의 평균 변화량은 평탄영역에서 보다 질감영역에서 대체로 크게 나타나는 특성을 이용하는 것이다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 8비트 256$\times$256 크기를 가진 9개의 시험영상(Lena, Bsail, Camera, Face, Woman, Elaine, Jet, Tree, Tank)을 사용한다. 실험결과에서 제안한 특징은 시각적으로 질감영역으로 보이는 영역들을 잘 추출함을 보인다.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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pp.300-306
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2000
This paper introduces a new concept of automation for bio-production with tele-operative system. The proposed system showed practical and feasible way of automation for the volatile bio-production process. Based on the proposition, recognition of the job environment with object identification was performed using computer vision system. A man-machine interactive hybrid decision-making, which utilized a concept of tele-operation was proposed to overcome limitations of the capability of computer in image processing and feature extraction from the complex environment image. Identifying watermelons from the outdoor scene of the cultivation field was selected to realize the proposed concept. Identifying watermelon from the camera image of the outdoor cultivation field is very difficult because of the ambiguity among stems, leaves, shades, and especially fruits covered partly by leaves or stems. The analog signal of the outdoor image was captured and transmitted wireless to the host computer by R.F module. The localized window was formed from the outdoor image by pointing to the touch screen. And then a sequence of algorithms to identify the location and size of the watermelon was performed with the local window image. The effect of the light reflectance of fruits, stems, ground, and leaves were also investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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