Purpose : The purpose of this study was to investigate whether the fractal dimension and radiographic image brightness of periapical radiograph were useful in predicting osteoporosis. Materials and Methods : Ninety-two postmenopausal women were classified as normal, osteopenia and osteoporosis group according to the bone mineral density of lumbar vertebrae and periapical radiographs of both mandibular molar areas were taken. The ROIs of 358 areas were selected at periapical and interdental areas and fractal dimension and radiographic image brightness were measured. Results : The fractal dimension in normal group was significantly higher than that in osteoporosis group at periapical ROI (P < 0.05). The radiographic image brightness in normal group was higher than that in osteopenia and osteoporosis group. There was significant difference not only between normal and osteopenia group (P < 0.05) but also within osteopenia and osteoporosis group (P< 0.01) at periapical ROI. Significant difference was observed not only between normal and osteopenia group but also between normal and osteoporosis group at interdental ROI (P< 0.01). Positive linear relationship was weakly shown at Pearson correlation analysis between fractal dimension and radiographic image brightness. BMD significantly correlated with fractal dimension at periapical ROI (P< 0.01), and BMD and radiographic image brightness significantly correlated at both periapical and interdental ROIs (P< 0.01). Conclusion : This study suggests that the fractal dimension and radiographic image brightness of periapical ROI may predict BMD. (Korean J Oral Maxillofac Radiol 2005: 35 : 41-6)
Purpose: This study was conducted in order to evaluate the quantitative effectiveness of region of interest (ROI) setting in MR-DTI analysis with and without fMRI activation results. Methods: Ten right-handed normal volunteers participated in this study. DTI and fMRI datasets for each subject were obtained using a 1.5T MRI system. For neural fiber tracking, ROIs were drawn using two methods: The drawing points were located in the fMRI activation areas or areas randomly selected by users. In this study, the neural fiber tract targeted the corticospinal tract (CST) Quantitative analyses were performed and compared. The pixel numbers passing through the fiber tract in the individual brain volume were counted. The ratios between the ROI pixel numbers and the extracted fiber pixel numbers, and the ratios between the fiber pixel numbers and the whole-brain pixel numbers were also calculated. Results: According to our results, extracted CST fiber tract in which the ROI was drawn with fMRI activation areas showed higher distribution than drawing the ROI by users' hands. In addition, the quantitatively measured values represented higher pixel distribution: The counted average pixel numbers were 4553.8 and 1943.3. The average ratios of the ROI areas were 33.87 and 22.52. The average percentages of the individual whole-brain volume numbers were 2.06 and 0.87. Conclusion: Results of this study appear to indicate that use of this method can allow for more objectives and significant for study of the recovery of neural fiber mechanisms and brain rehabilitation.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제33권5호
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pp.494-498
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2007
Purpose: This study was done to know the usefulness of fractal analysis when evaluating the radiologic changes after decompression on jaw bone cystic lesions using fractal analysis. Materials and methods: 30cases of cystic lesions were followed up after decompression. Panoramic image was used to observe radiologic changes around the cystic lesion. The part of the panoramic image which showed radiologic change was defined as region of interest(ROI); The fractal dimension of the ROI was calculated using box-counting method. Results: Using sign-rank test, there was a statistically significant difference in fractal dimensions after decompression therapy(P<0.0001). The fractal dimensions statistically increased after decompression(the median of D:0.12). Conclusions: The ROI after decompression showed higher fractal dimensions which offer the objective proof of the bone healing around cystic lesions after decompression treatment.
최근 산업의 생산공정에서는 머신비전시스템을 통하여 제품의 품질특성치에 대한 정보를 이미지 데이터로 제공하는 경우가 많다. 따라서 산업과 의학 현장에서 이미지 데이터의 모니터링을 위해 관리도 절차의 필요성이 많이 대두되고 있다. 이미지 데이터를 모니터링하는 관리도 절차는 전통적으로 사용하는 관리도 절차와 유사한 점도 있지만, 데이터의 구조를 비롯하여 각 이미지에서 ROI를 설정하여 관리도 절차를 적용하는 등 서로 다른 점도 많이 있다. 이 논문에서는 생산공정에서 제공되는 이미지 데이터에 대해 관리도를 사용하는 절차를 소개하고, 이미지 또는 ROI 크기의 확대와 축소가 제품의 이상원인을 탐지하는데 어떠한 영향이 주는지를 모의실험을 통하여 알아보았고 각 관리도의 성능 또한 비교하였다.
Region of interest (ROI) is the most informative part of a medical image and mostly has been used as a major part of watermark. Various shapes ROIs selection have been reported in region-based watermarking techniques. In region-based watermarking schemes an image region of non-interest (RONI) is the second important part of the image and is used mostly for watermark encapsulation. In online healthcare systems the ROI wrong selection by missing some important portions of the image to be part of ROI can create problem at the destination. This paper discusses the complete medical image availability in original at destination using the whole image as a watermark for authentication, tamper localization and lossless recovery (WITALLOR). The WITALLOR watermarking scheme ensures the complete image security without of ROI selection at the source point as compared to the other region-based watermarking techniques. The complete image is compressed using the Lempel-Ziv-Welch (LZW) lossless compression technique to get the watermark in reduced number of bits. Bits reduction occurs to a number that can be completely encapsulated into image. The watermark is randomly encapsulated at the least significant bits (LSBs) of the image without caring of the ROI and RONI to keep the image perceptual degradation negligible. After communication, the watermark is retrieved, decompressed and used for authentication of the whole image, tamper detection, localization and lossless recovery. WITALLOR scheme is capable of any number of tampers detection and recovery at any part of the image. The complete authentic image gives the opportunity to conduct an image based analysis of medical problem without restriction to a fixed ROI.
본 연구의 목적은 구기자를 새로이 재배하고자 하는 사람들이나 재배면적을 늘이고자 하는 사람들에게 구기자의 경영실태 및 소득과 투자 수익성을 분석하여 투자에 대한 정보를 제공하고자 하는 것이다. 수익성 분석기법은 IRR, B/C Ratio, NPV를 이용하였다. 구기자 주산단지인 충남 청양, 전남 진도지역의 52가구의 구기자 재배농가를 대상으로 2009년 5월부터 9월까지 작업공정별 투입노동 및 자재비 등에 관해 면접방문조사를 실시하였다. 그 결과 현지판매가격과 투자수익성의 판단기준이 되는 가격을 기준으로 IRR, B/C Ratio, 조수익, 소득, 순수익, 소득율 등을 구하였다. 할인율 3%를 적용하였다. 최근 5년간 농가평균판매가격 kg당 15,000원은 B/C Ratio가 0.89로 나타나 투자수익성이 없는 것으로 나타났다. 적어도 수익성을 맞출려면 IRR=3.00%, B/C Ratio=1.00을 나타내는 구기자 판매가격이 16,800원/kg이상이 되어야 한다고 판단되며, 이때의 소득율은 21.75%인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 초음파 영상에서 환자 정보를 제거하여 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완동맥 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 제안된 무게 중심법을 이용하여 추출된 후보 영역을 양자화 한다. 무게 중심법은 추출된 사다리꼴 영역에서 FCM 기반 무게중심법과 PCM 기반 무게중심법을 각각 계산한 후, 두 중심 간의 차이가 존재 할 경우에는 두 중심의 평균값을 새로운 무게 중심으로 설정하여 각 픽셀들을 클러스터링하여 상완 동맥 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥 영역에는 고혈압 영역인 빨강색 영역과 저혈압이나 혈류가 역류하는 영역인 파란색 영역이 존재한다. 추출된 상완 동맥 영역에서 고혈압 영역만을 추출하기 위해 빨강색 영역을 제외한 그 외의 영역은 제거한다. 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 초음파 영상을 대상으로 TPR(True Positive Rate) 검사을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법 보다 TPR 값이 높게 나타나는 것을 확인하였다.
Tran, Dieu Ni;Tran, Tuan Anh;Oh, Aran;Kim, Soo Hyung;Na, In Seop
International Journal of Contents
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제11권4호
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pp.77-85
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2015
Table detection is a challenging problem and plays an important role in document layout analysis. In this paper, we propose an effective method to identify the table region from document images. First, the regions of interest (ROIs) are recognized as the table candidates. In each ROI, we locate text components and extract text blocks. After that, we check all text blocks to determine if they are arranged horizontally or vertically and compare the height of each text block with the average height. If the text blocks satisfy a series of rules, the ROI is regarded as a table. Experiments on the ICDAR 2013 dataset show that the results obtained are very encouraging. This proves the effectiveness and superiority of our proposed method.
In this paper, we have developed an automated computer aided diagnostic (CAD) scheme by using artificial neural networks(ANN) on guantitative analysis of chest photofluorography. The first ANN performs the detection of suspicious regions in a low resolution image. This was trained specifically on the problem of detecting abnormal regions digitized chest photofluorography. The second space matching method was used to distinguish between normal and abnormal regions of interest(ROI). If the ratio of the number of abnormal ROI to the total number of all ROI in a chest image was greater than a specified threshold level, the image was classified as abnormal.
In this paper, a medical image processing system was designed and implemented for morphometric and functional analysis of a human brain. The system is composed of image registration, ROI(region of interest) analysis, functional analysis, image visualization, 3D medical image database management system(DBMS), and database. The software processes an anatomical and functional image as input data, and provides visual and quantitative results. Input data and intermediate or final output data are stored to the database as several data types by the DBMS for other further image processing. In the experiment, the ROI analysis, for a normal, a tumor, a Parkinson's decease, and a depression case, showed that the system is useful for morphometric and functional analysis of a human brain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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