In this paper, we propose a non-invasive method to estimate blood velocity from the real medical images. To measure the magnitude and direction components associated with the blood velocity, we apply the optical flow analysis algorithm. It is demonstrated that the accuracy of the blood velocity estimate could possibly be increased by segmenting the optical flow region. We call this the Region Optical Flow(ROF) algorithm. We carried out some preliminary experiments using the aorta medical images, and corresponding regional optical flow diagrams are provided.
Multispectral image data of high spatial resolution is required to obtain correct information on the ground surface. The multispectral image data has lower resolution compared to panchromatic data. PAN-sharpening fusion technique produces the multispectral data with higher resolution of panchromatic image. Recently the object-based approach is more applied to the high spatial resolution data than the conventional pixel-based one. For the object-based image analysis, it is necessary to perform image segmentation that produces the objects of pixel group. Image segmentation can be effectively achieved by the process merging step-by-step two neighboring regions in RAG (Regional Adjacency Graph). In the satellite remote sensing, the operational environment of the satellite sensor causes image degradation during the image acquisition. This degradation increases variation of pixel values in same area, and results in deteriorating the accuracy of image segmentation. An iterative approach that reduces the difference of pixel values in two neighboring pixels of same area is employed to alleviate variation of pixel values in same area. The size of segmented regions is associated with the quality of image segmentation and is decided by a stopping rue in the merging process. In this study, the image restoration and segmentation was quantitatively evaluated using simulation data and was also applied to the three PAN-sharpened multispectral images of high resolution: Dubaisat-2 data of 1m panchromatic resolution from LA, USA and KOMPSAT3 data of 0.7m panchromatic resolution from Daejeon and Chungcheongnam-do in the Korean peninsula. The experimental results imply that the proposed method can improve analytical accuracy in the application of remote sensing high resolution PAN-sharpened multispectral imagery.
Purpose - The effect of regional culture has been acknowledged for decades. However, very little research takes it as an important issue in the medical tourism service decision process. This study focuses on regional culture to identify customers' preference for medical tourism in the international environment. It is proposed that regional culture may work as an critical moderator in the international medical tourism destination choice process. Especially, the destination attributes may vary according to regional culture. Research design, data, and methodology - By the questionnaire survey, the sample is collected from 2,041 potential Chinese residents in different regions of China. Regression analysis is constructed to test the effect of regional culture on Chinese customers' destination preference. Results - Results imply that regional culture plays a critical moderating role in the destination choice process. Results also indicate that destination attributes including medicine and travel characteristics are the important predictors of destination preference. Conclusions - This study provides the fundamental base to use regional culture as a descriptive variable for segmentation when establishing an effective marketing strategy. Furthermore, this research suggests that different strategies relied on destination attributes should be made to attract more Chinese customers for the development of medical tourism industry.
Jeon, Woong-Gi;Kim, Tae-Yun;Kim, Sung Jun;Choi, Heung-Kuk;Kim, Kwang Gi
Journal of Korea Multimedia Society
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v.16
no.7
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pp.829-840
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2013
In this paper, we propose a new lung segmentation method for chest x-ray images which can take both global and local properties into account. Firstly, the initial lung segmentation is computed by applying the active shape model (ASM) which keeps the shape of deformable model from the pre-learned model and searches the image boundaries. At the second segmentation stage, we also applied the localizing region-based active contour model (LRACM) for correcting various regional errors in the initial segmentation. Finally, to measure the similarities, we calculated the Dice coefficient of the segmented area using each semiautomatic method with the result of the manually segmented area by a radiologist. The comparison experiments were performed using 5 lung x-ray images. In our experiment, the Dice coefficient with manually segmented area was $95.33%{\pm}0.93%$ for the proposed method. Effective segmentation methods will be essential for the development of computer-aided diagnosis systems for a more accurate early diagnosis and prognosis regarding lung cancer in chest x-ray images.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.11
no.5
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pp.426-439
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2005
The purpose of this study was to analyze the perceptions of local residents towards the tourism impacts. The region of this study, Anmyeon-do has been developed as an international tourist destination since 1993. This study was trying to estimate the perception differences between groups of resident in teams of socio-demographics, geographic characteristics and psycho-behavioral characteristics. Self-administered questionnaire survey was administered for the residents. Frequency analysis, factor analysis, t-test, and ANOVA was tested for the perception differences. Using segmentation approaches, it was revealed that geographic characteristics and psycho-behavioral characteristics were relatively useful to test the perceptions differences of residents towards tourism impacts. Implications are drawn for regional tourism policy and management.
This paper proposes an illuminant compensation method using a camera noise analysis without segmentation in the dichromatic reflectance model. In general, pixels within highlight regions include large amounts of information on the image illuminant. Thus, the analysis of highlight regions provides a relatively easy means of determining the characteristics of an image illuminant. Currently, conventional methods require regional segmentation and the accuracy of this segmentation then affects the illuminant estimation. Therefore, the proposed method estimates the illuminant without segmentation based on a conformity assessment of highlight regions. Furthermore, error factors, such as noise and sensor non-uniformity, can be reduced by the conformity assessment.
This study proposed two multisensor fusion methods for segment-based image classification utilizing a region-growing segmentation. The proposed algorithms employ a Gaussian-PDF measure and an evidential measure respectively. In remote sensing application, segment-based approaches are used to extract more explicit information on spatial structure compared to pixel-based methods. Data from a single sensor may be insufficient to provide accurate description of a ground scene in image classification. Due to the redundant and complementary nature of multisensor data, a combination of information from multiple sensors can make reduce classification error rate. The Gaussian-PDF method defines a regional measure as the PDF average of pixels belonging to the region, and assigns a region into a class associated with the maximum of regional measure. The evidential fusion method uses two measures of plausibility and belief, which are derived from a mass function of the Beta distribution for the basic probability assignment of every hypothesis about region classes. The proposed methods were applied to the SPOT XS and ENVISAT data, which were acquired over Iksan area of of Korean peninsula. The experiment results showed that the segment-based method of evidential measure is greatly effective on improving the classification via multisensor fusion.
The two dimnesional echocardiography is widely used to evaluate regional wall motion abnormaility, because of its abilities to depict left ventricluar wall motion. A new method, color kinesis is a technology or echocardiographic assessment of left ventricular wall motion. In this paper, we proposed a algorithm or color kinesis which is based on acoustic quantification and automatically detects endocardial motion during systole on a frame-by-frame basis. The echocardiograms were obtained in the short-axis views in normal subjects. Automated edge detection and endocardial contour tracing algorithm was applied to each frames, quantitative analysis based on segmentation was performed, and pre-defined color overlays superimposed on the gray scale images. Segmental analysis of color kinesis provided automated, quantitative diagnosis of regional wall motion abnormality.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.24
no.4
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pp.237-248
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2017
A rural community has distinct regional characteristics. It preserves the traditionality relatively and its residents live long in the community. Therefore, a rural community forms the sense of community which differs from that of the city and the participation factors affecting the sense of community also may appear differently. This study aims to examine the characteristics of community participation according to types of sense of community by using a segmentation approach. Through a self-administered survey, data was collected from 130 rural community residents in Pyeongtaek. As for the sense of community of rural community residents, two segments which are high level of sense of community and low level of sense of community were deduced. According to the types of sense of community, the difference of each segmentation was analyzed :Socio-demographic characteristics and community participation activities. The findings significantly will be used to make the way to build up the sense of community in rural.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.23
no.1
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pp.101-114
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2016
Local food in rural area as a rural growth tool has to adapt to current market mechanisms by communication and promotion techniques. We need to know what and how local food consumers seek their benefits to market segmentations. The primary purpose of this study was to segment and profile the benefits of local food consumer so as to provide a better understanding of local food in Korea. A self-administered survey was obtained from 448 food consumer in the study area. Three distinct segments were identified based on the benefits; profit seeker (39.7%), passive consumers (19.0%), and value seeker (42.2%), and these were profiled with respect to socio-demographics and local food attitude-related features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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