2 Dimensional Gel Electrophoresis(2DGE) is an essentialmethodology for analysis on the expression of various proteins. For example, information for the location, mass, expression, size and shape of the proteins obtained by 2DGE can be used for diagnosis, prognosis and biological progress by comparison of patients with the normal persons. Protein spot matching for this purpose is comparative analysis of protein expression pattern for the 2DGE images generated under different conditions. However, visual analysis of protein spots which are more than several hundreds included in a 2DGE image requires long time and heavy effort. Furthermore, geometrical distortion makes the spot matching for the same protein harder. In this paper, an iterative algorithm is introduced for more efficient spot matching. Proposed method is first performing global matching step, which reduces the geometrical difference between the landmarks and the spot to be matched. Thus, movement for a spot is defined by a weighted sum of the movement of the landmark spots. Weight for the summation is defined by the inverse of the distance from the spots to the landmarks. This movement is iteratively performed until the total sum of the difference between the corresponding landmarks is larger than a pre-selected value. Due to local distortion generally occurred in 2DGE images, there are many regions in whichmany spot pairs are miss-matched. In the second stage, the same spot matching algorithm is applied to such local regions with the additional landmarks for those regions. In other words, the same method is applied with the expanded landmark set to which additional landmarks are added. Our proposed algorithm for spot matching empirically proved reliable analysis of protein separation image by producing higher accuracy.
PARK DOO-YOUL;KIM JIN-KWANG;LEE HO-NAM;WON JOONG-SUN
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.667-670
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2005
Ground control points(GCPs) can be extracted from SAR data given precise orbit for DTM generation using optic images and other SAR data. In this study, we extract GCPs from ERS SAR data and SRTM DEM. Although it is very difficult to identify GCPs in ERS SAR image, the geometry of optic image and other SAR data are able to be corrected and more precise DTM can be constructed from stereo optic images. Twenty GCPs were obtained from the ERS SAR data with precise Delft orbit information. After the correction was applied, the mean values of planimetric distance errors of the GCPs were 3.7m, 12.1 and -0.8m with standard deviations of 19.9m, 18.1, and 7.8m in geocentric X, Y, and Z coordinates, respectively. The geometries of SPOT stereo pair were corrected by 13 GCPs, and r.m.s. errors were 405m, 705m and 8.6m in northing, easting and height direction, respectively. And the geometries of RADARS AT stereo pair were corrected by 12 GCPs, and r.m.s. errors were 804m, 7.9m and 6.9m in northing, easting and height direction, respectively. DTMs, through a method of area based matching with pyramid images, were generated by SPOT stereo images and RADARS AT stereo images. Comparison between points of the obtained DTMs and points estimated from a national 1 :5,000 digital map was performed. For DTM by SPOT stereo images, the mean values of distance errors in northing, easting and height direction were respectively -7.6m, 9.6m and -3.1m with standard deviations of 9.1m, 12.0m and 9.1m. For DTM by RADARSAT stereo images, the mean values of distance errors in northing, easting and height direction were respectively -7.6m, 9.6m and -3.1m with standard deviations of 9.1m, 12.0m and 9.1m. These results met the accuracy of DTED level 2
본 연구에서는 이종센서로부터 취득된 입체영상에 대해서 RPC를 이용하여 수치고도모형을 생성하고, 생성된 수치고도모형의 정확도를 평가하였다. 이종센서 위성영상으로 공간해상도가 상이한 SPOT-5 흑백영상과 IKONOS 영상을 사용하였고, 정확도의 평가를 위해서 IKONOS 입체영상과 SPOT-5 입체영상으로부터 생성된 수치고도모형과 비교하였다. 정확도의 평가 결과, 공간 해상도가 상이한 입체영상일지라도 정확한 공액점에 대해서는 동종센서 입체영상과 유사한 3차원 위치결정의 정확도를 보였으나, 수치고도모형의 품질측면에서는 동종센서 수치고도모형보다 RMSE가 약 2배, LE90은 약 3배 정도의 차이를 보였다. 결론적으로, 이종센서 입체영상으로부터 수치고도모형의 생성이 가능하지만, 공간해상도가 상이한 입체영상의 경우에는 영상정합이 수치고도모형의 품질에 매우 중요한 요소임을 알 수 있었다.
With precise sensor position, attitude element, and imaging resolution, a simulated geospatial image can be generated. In this study, a satellite image is simulated using SPOT ortho-image and global elevation data, and the geometric similarity between original and simulated images is analyzed. Using a SPOT panchromatic image and high-density elevation data from a 1/5K digital topographic map data an ortho-image with 10-meter resolution was produced. The simulated image was then generated by exterior orientation parameters and global elevation data (SRTM1, GDEM2). Experimental results showed that (1) the agreement of the image simulation between pixel location from the SRTM1/GDEM2 and high-resolution elevation data is above 99% within one pixel; (2) SRTM1 is closer than GDEM2 to high-resolution elevation data; (3) the location of error occurrence is caused by the elevation difference of topographical objects between high-density elevation data generated from the Digital Terrain Model (DTM) and Digital Surface Model (DSM)-based global elevation data. Error occurrences were typically found at river boundaries, in urban areas, and in forests. In conclusion, this study showed that global elevation data are of practical use in generating simulated images with 10-meter resolution.
백두산과 같은 중요 지형의 지형적 환경적 모니터링을 수행하기 위하여 SPOT-5 스테레오 위성영상을 이용하여 제작된 DEM의 정확한 보정이 필요하다. 기준 DEM으로 SRTM DEM을 사용하여 SPOT-5 DEM을 보정하였다. SPOT-5 DEM과 SRTM DEM은 단일 강체 변환식으로 변환하는 경우 오차를 많이 내포하였다. 따라서 본 연구에서는 대상지역에 골고루 기준점을 추출하고, 기준점으로부터 지역적 변환식을 추정하였다. 제안된 방법의 정확도를 평가하기 위하여, 축척기반과 S1FT기반의 변환식을 이용한 DEM과 비교하였다.
Park, Soo-Yong;Kong, Min-Ho;Kim, Jung-Hee;Kang, Dong-Soo;Song, Kwan-Young;Huh, Seung-Kon
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제48권5호
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pp.399-405
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2010
Objective : Patients with spontaneous intracerebral hemorrhage (ICH) presenting within 24 hours of symptom onset are known to be increased risk of hematoma expansion which is closely correlated with morbidity and mortality. We investigated whether tiny enhancing foci ('Spot sign') on axial view of 3-dimensional computed tomography angiography (3D-CTA) source images can predict subsequent hematoma expansion in spontaneous ICH. Methods : During a 2-year period (March 2007-March 2009), we prospectively evaluated 3D-CTA of 110 patients with spontaneous ICH. Based on source images of 3D-CTA, patients were classified according to presence or absence of 'Spot sign'; 'Spot sign' (+) group, 'Spot sign' (-) group. Radiological factors and clinical outcomes were compared between two groups. Results : Hematoma expansion occurred in 16 patients (15%). Mean Glasgow Coma Scale (GCS) score of patients with hematoma expansion was significantly different compared to score of patients without hematoma expansion (5 vs. 9, P < 0.001). Nineteen patients (16%) of 110 ICH patients demonstrated 'spot sign' on 3D-CTA. Among the 'spot sign' (+) group, 53% of patients developed hematoma expansion. Conversely 7% of patients without 'spot sign' demonstrated the hematoma expansion (p < 0.001). Initial volume and location of hematoma were significantly not associated with hematoma expansion except shape of hematoma. Conclusion : Our study showed that patients with hematoma expansion of spontaneous ICH had significant clinical deterioration. And the fact that 'spot sign' (+) group have higher risk of hematoma expansion suggests the presence of 'spot sign' on source images of 3D-CTA can give a clue to predict hematoma expansion in spontaneous ICH.
Kim, Kam-Lae;Kim, Uk-Nam;Chun, Ho-Woun;Lee, Ho-Nam
Korean Journal of Geomatics
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제1권1호
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pp.1-5
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2001
This paper presents an investigation into the operational comparison of SPOT triangulation to build GCP library by analytical plotter and DPW (digital photogrammetric workstation). GCP database derived from current SPOT images can be used to other image sensors of satellite, if any reasons, such as lack of topographic maps or GCPs. But, general formulation of a photogrammetric process for GCP measurement has to take care of the scene interpretation problem. There are two classical methods depending on whether an analytical plotter or DPW is being used. Regardless of the method used, the measurement of GCPs is the weakest point in the automation of photogrammetric orientation procedures. To make an operational comparison, five models of SPOT panchromatic images (level 1A) and negative films (level 1AP) were used. Ten images and film products were used for the five GRS areas. Photogrammetric measurements were carried out in a manual mode on P2 analytical plotter and LH Systems DPW770. We presented an approach for exterior orientation of SPOT images, which was based on the use of approximately eighty national geodetic control points as GCPs which located on the summit of the mountain. Using sixteen well-spaced geodetic control points per model, all segments consistently showed RMS error just below the pixel at the check points in analytical instrument. In the case of DPW, half of the ground controls could not found or distinguished exactly when we displayed the image on the computer monitor. Experiment results showed that the RMS errors with DPW test was fluctuated case by case. And the magnitudes of the errors were reached more than three pixels due to the lack of image interpretation capability. It showed that the geodetic control points is not suitable as the ground control points in DPW for modeling the SPOT image.
In this paper, we present visual sensing techniques that can be used to teach a robot using a laser pointer. The light spot of an off-the-shelf laser pointer is detected and its movement is tracked on consecutive images of a camera. The three-dimensional position of the spot is calculated using stereo cameras. The light spot on the image is detected based on its color, brightness, and shape. The detection results in a binary image, and morphological processing steps are performed on the image to refine the detection. The movement of the laser spot is measured using two methods. The first is a simple method of specifying the region of interest (ROI) centered at the current location of the light spot and finding the spot within the ROI on the next image. It is assumed that the movement of the spot is not large on two consecutive images. The second method is using a Kalman filter, which has been widely employed in trajectory estimation problems. In our simulation study of various cases, Kalman filtering shows better results mostly. However, there is a problem of fitting the system model of the filter to the pattern of the spot movement.
The simple method of the geometric reconstruction of satellite linear pushbroom images is investigated. The model of the sensor used is based on the SPOT model that is developed by Kraiky. The satellite trajectory is a Keplerian trajectory in the approximation. Four orbital parameters, longitude of the ascending $node(\omega),$ inclination of the orbit plan(I), latitude argument of the satellite(W) and distance between earth center and satellite, are used for the camera modeling. We suppose that four orbital parameters and satellite attitude angles are exactly acquired. Then, in order to refine model, the given attitude angles and orbital parameters is not changed, but time-independent four parameters associated with LOS(Line Of Sight) vector is updated. A pair of SPOT-5 images has been used for validation of proposed method. Two GCPs acquired by GPS survey is used to controlling the LOS vector. The results are that the RMSE of 16 checking points are about 4.5m. Because the ground resolution of SPOT-5 is 2.5m, the result obtained in this study has a good accuracy. It demonstrates that the sensor model developed by this study can be used to reconstruct the geometry of satellite image taken by pushbroom camera.
SPOT 4 위성영상의 기하 왜곡을 보정하기 위하여 새로운 접근방법을 연구하였다. 우주공간에서 위성과 지구의 관계를 정립함으로서 새로운 조건 방정식을 유도하였다. 초기 위성에 대한 정보가 어떤 일정한 변화에 의해 왜곡이 있다고 가정하고, LOS(Line-Of-Sight) 벡터를 변화시켜 위성영상의 기하를 보정하는 LOS 벡터 조정 모델을 연구하였다. 본 모델을 증명하기 위하여 관측각이 큰 SPOT 4 위성영상을 대상으로 실험하였다. 또한, 정확한 실험을 위하여 GPS로부터 측량한 10개의 지상기준점(GCPs)과 25개의 검사점(check points)을 사용하였다. SPOT 4 위성영상에 주어진 초기 위성정보(위성 위치, 속도, 자세, 관측각 등)를 그대로 이용하여 계산한 위성영상 기하는 총 35개의 지상기준점과 검사점에 대하여 거의 일정한 변화량을 지녔으며, 이를 통해 SPOT 4 위성영상에 시선벡터조정모델을 적용할 수 있음을 확인하였다. 시선벡터조정모델을 적용하여 영상에 고르게 분포하는 지상기준점을 2점에서 10점까지 변화시키면서 검사점의 오차를 계산하였고, 25개 검사점 오차는 모두 1픽셀 미만이었다. 새로운 접근 방법인 이 모델은 2점 이상의 지상기준점을 이용하여 SPOT 4 영상 기하를 효과적으로 보정하였으며, 또한 SPOT 영상과 촬영방식이 동일한 고해상 위성영상에 대해서도 좋은 결과를 얻을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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