• Imaging Science in Dentistry
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• 제31권2호
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• pp.85-91
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• 2001

Purpose: To evaluate the effect of the slice thickness and the size of region of interest (ROI) on CT number using quantitative CT phantom Materials and Methods: The phantom containing 150 mg/cc, 75 mg/cc and 0 mg/cc calcium hydroxyapatite was scanned with 1, 3, 5 and 10 mm slice thicknesses by single energy quantitative computed tomography (QCT). CT numbers were measured on center position of the phantom. Shape of ROI was circular and sizes were 1, 3, 5, 11, 16, 21, 26 and 33 mm². ANOVA and Tukey's multiple comparison method were performed for statistical comparison of CT numbers according to different slice thicknesses. Coefficient of variation of CT number measured in each size of ROI was evaluated in same slice thickness. Results : CT numbers had statistically significant difference according to slice thicknesses (p<0.05). As the slice thickness increased, CT number also increased. As the density of phantom became lower and the size of ROI became smaller, the coefficient of variation of CT number increased. When the size of ROI was more than 11 mm² in 1 mm slice thickness, 5 mm² in 3 mm slice thickness and 3 mm² in 5 mm slice thickness, the coefficient of variation became consistent. In 10 mm slice thickness, the size of ROI had little effect on the coefficient of variation. Conclusion: CT number had variation according to the slice thickness and the size of ROI although the object was homogeneous. The slice thickness and the size of ROI are critical factors in precision of the CT number measurements.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권6호
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• pp.434-445
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• 2009

내용 기반 영상 검색(content based image retrieval)은 영상 자체의 정보를 이용하여 유사 영상을 검색하는 기법이다. 하지만 멀티미디어 데이터는 텍스트 데이터와 달리 얻을 수 있는 데이터가 정확하지 않고 또한 시스템에서 표현되는 데이터의 저차원(low-level)의 표현법과 사용자가 인식하는 고차원(high-level)의 개념(concept)은 상당한 차이를 나타내게 된다. 즉 시스템 상에서 벡터들로 표현된 영상 데이터들이 벡터스페이스 상에서는 가깝지만 실제 사용자는 유사하지 않다고 인식하는 문제점이 발생한다. 이를 의미적 간극(semantic-gap) 문제라고 부른다. 이런 의미적 간극 문제로 인해 영상검색 결과는 좋지 않은 성능을 보이게 된다. 이를 해결하기 위해 사용자의 피드백 정보를 이용하여 질의를 수정하는 적합성 피드백 기법이 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 적합성 피드백은 사용자의 관심영역(region-of-interest, 이하 ROI)를 고려하지 않아 적합한(relevant) 영역의 모든 영역들이 새로운 질의 점을 계산하는 과정에서 사용된다. 시스템은 그 스스로 사용자 관심영역을 알지 못하기 때문에 적합성 피드백을 영상수준(image-level)으로 진행하기 때문이다. 이 논문에서는 복잡한 위성영상 영역 검색에서 관심영역을 사용자가 직접 선택하도록 유도하여 더욱 정확한 질의 점을 계산하여 정확도를 높이는 사용자 관심영역 적합성 피드백 방법을 제시한다. 또한 사용자가 선택하지 않은 부정확한 영상 정보를 이용하여 정확도를 향상시키는 프루닝 기법도 함께 제시한다. 실험을 통하여 사용자 관심영역 적합성 피드백의 우수성과 함께 제안한 프루닝 기법의 효율성도 함께 보여준다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권4호
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• pp.431-441
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• 2020

Objective: To compare the diagnostic performance and interobserver variability of strain ratio obtained from one or two regions of interest (ROI) on breast elastography. Materials and Methods: From April to May 2016, 140 breast masses in 140 patients who underwent conventional ultrasonography (US) with strain elastography followed by US-guided biopsy were evaluated. Three experienced breast radiologists reviewed recorded US and elastography images, measured strain ratios, and categorized them according to the American College of Radiology breast imaging reporting and data system lexicon. Strain ratio was obtained using the 1-ROI method (one ROI drawn on the target mass), and the 2-ROI method (one ROI in the target mass and another in reference fat tissue). The diagnostic performance of the three radiologists among datasets and optimal cut-off values for strain ratios were evaluated. Interobserver variability of strain ratio for each ROI method was assessed using intraclass correlation coefficient values, Bland-Altman plots, and coefficients of variation. Results: Compared to US alone, US combined with the strain ratio measured using either ROI method significantly improved specificity, positive predictive value, accuracy, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) (all p values < 0.05). Strain ratio obtained using the 1-ROI method showed higher interobserver agreement between the three radiologists without a significant difference in AUC for differentiating breast cancer when the optimal strain ratio cut-off value was used, compared with the 2-ROI method (AUC: 0.788 vs. 0.783, 0.693 vs. 0.715, and 0.691 vs. 0.686, respectively, all p values > 0.05). Conclusion: Strain ratios obtained using the 1-ROI method showed higher interobserver agreement without a significant difference in AUC, compared to those obtained using the 2-ROI method. Considering that the 1-ROI method can reduce performers' efforts, it could have an important role in improving the diagnostic performance of breast US by enabling consistent management of breast lesions.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1847-1850
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• 2003

In many image-coding applications such as web browsing, image databases, and telemedicine, it is needed that only a region of interest(ROI) is transmitted and then reconstructed first before the whole image is transmitted and reconstructed. The Maxshift method has been used as a standard one in this research about ROI coding in JPEG2000. However Maxshift method can process only one ROI, this paper suggests an improved Maxshift method which can process Multiple ROI haying the priority order. In this method, the ROI coefficient which has the high priority order can be moved to upward two bit plane in order to process multiple ROI.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제46권5호
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• pp.417-425
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• 2023

The glomerular filtration rate (GFR) has been the subject of much research as a key indicator for diagnosing, treating, and monitoring kidney function. The gamma camera method (Gates method) is simple and allows simultaneous acquisition of GFR and renal scintigraphy for each kidney, however its accuracy is inferior. This study aimed to investigate changes in GFR depending on how region of interest (ROI) are set up, which is one of many factors influencing accuracy. GFR was calculated by setting the ROI for each phase of the image acquisition time (Gates-1: 0~1 minutes, Gates-2: 1~3 minutes, Gates-3: 3~27 minutes), and statistical significance was verified based on probability value 0.05 through ANOVA analysis. While there was no statistically significant difference among results from Gates-1, 2, 3 (p=0.481>0.05), overall results from the Gates method tended to overestimate compared to those from the multiple blood sampling-dual exponential (MBSDE) method. When comparing averages between phases, results from Gates-2 were most similar to those from the MBSDE method. Moreover, paired t-test p-values between MBSDE method and phases were as follows Gates-1: 0.021 (p<0.05), Gates-2: 0.280 (p>0.05), and Gates-3: 0.164 (p>0.05) indicating that only Gates-1 had statistically significant differences compared with MBSDE method. Thus, setting ROI around 2~3 minutes is calculated can aid in accurately determining GFR when Gates Method.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권5호
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• pp.314-318
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• 2010

본 논문에서는 사용자가 관심을 갖는 다중 영역기반(ROI)으로 이미지를 검색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이미지를 블록으로 구분한 후 사용자가 선택한 다중 ROI와 겹치는 부분을 선택하고 해당 블록의 MPEG-7 도미넌트 컬러와 블록의 상대적 위치를 고려하여 유사도를 측정한다. 실험결과 제안한 방법은 전역 이미지 검색이나 동일한 위치의 블록만 비교하는 경우보다 높은 성능향상을 나타냈고, 다중 ROI의 경우 상대적 위치를 고려하는 방법이 다른 방법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.228-231
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• 2022

공공기관이 방범 및 주차단속 등을 위해 운영하는 대부분의 CCTV는 도로 위에 위치한다. 이 CCTV들은 차량, 작업자 등에 의한 충격 또는 진동에 의한 볼트 풀림 등의 다양한 이유로 카메라 화각이 변경되는 일이 종종 있다. 수집된 영상을 기반으로 인공지능 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 서비스 대상 영역(ROI, Region Of Interest)이 영상내에서 중단없이 제공되어야 한다. 이는 영상분석을 위한 컴퓨팅파워의 효과적 운영 관점과도 관련이 있다. 본 연구에서는 도로위 마커를 기준으로 ROI를 설정하고 해당 영역내에서만 영상분석이 가능하도록 설정하며, ROI를 찾아가는 과정을 연구함으로써 인공지능 기술 적용이 극대화 될 수 있도록 설명하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.63-71
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• 2009

본 논문에서는 낮은 피사계 심도 JPEG2000 이미지의 복원 과정에서 관심영역을 자동으로 추출하여 우선적 처리하는 개선된 동적 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법과는 달리 사용자의 관심영역 지정 과정을 거치지 않고, DWT(Discrete Wavelet Transform)에서 특정 레벨의 고주파 서버 밴드를 사용하여 에지 마스크 정보를 생성한 후에 자동 에지 코드 블록 판별 알고리즘을 사용하여 관심영역을 빠르게 처리한다. 이 알고리즘은 에지 임계값과 4 방향(동, 서, 남, 북)으로 코드 블록 단위의 에지 마스크 정보를 이용하여 에지 코드 블록을 판별한다. 본 알고리즘을 기존의 Implicit 방법에 적용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들에 비해 속도와 품질 면에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.769-771
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• 2004

요즘 Web-Browsing, 영상 데이터 베이스 그리고 원격 진료와 같은 여러 응용 분야에서는 압축할 이미지내의 사용자의 관심 영역을 다른 영역보다 더 우선적으로 처리할 필요가 있다. 즉, 영상을 전송하는데 있어서 관심영역(ROI ： Region Of Interest)을 먼저 전송하고, 영상 복원 시에도 영상의 전체 영역 중 ROI 영역이 우선적으로 복원하여야 하는 경우가 있다. Maxshift 방법은 JPEG2000 ROI Coding 에서 표준으로 사용하고 있다. 그러나 Maxshift 방법은 단지 하나의 ROI 영역만을 처리 가능하다. 본 논문에서는 기존의 방법을 이용하여 우선 순위를 가지는 Multiple ROI Coding 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 계수값들의 비트 플레인에 대한 스케일링 변수를 이용하여 우선 순위를 가지는 Multiple ROI 부호화가 가능함을 보이고, 저 비트율에서 Maxshift 방법보다 좀 더 우수한 성능을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.321-328
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• 2007

본 논문에서는 묵시적 ROI 코딩 방법과 수정된 묵시적 ROI 코딩 방법을 보완한 JPEG2000 이미지에서 적응적 코드블록 판별 알고리즘을 이용한 동적 고속 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 코드 블록 판별 시간을 줄이기 위하여 ROI 모양의 특징을 고려하여 몇 가지의 경계 모양을 만들고, 이 모양 패턴으로 한정하여 코드블록 판별 알고리즘을 만들었다. 그리고 ROI 임계값과 배경 임계값을 이용하여 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 포함율에 따라 적응적인 코드블록 판별을 함으로서 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선적 처리와 손실 문제를 개선하였다. 또한 ROI 코드블록 내의 배경 웨이블릿 계수의 우선권 조절은 웨이블릿 계수 단위로 처리하는 기존의 방법과는 달리 패턴을 기반으로 하여 일괄처리를 함으로서 빠른 ROI 코딩이 가능하다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들과 성능 평가에 있어서 큰 차이가 없으면서 처리 속도는 매우 빠름을 확인하였다.