최근 멀티미디어 데이터를 효율적으로 전송, 저장 관리 및 검색하는 기술이 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 그 중에서 멀티미디어 정보 검색의 경우 사용자가 원하는 정보를 표현할 수 있는 사용자 인터페이스 기술과 원하는 정보를 사용자에게 신속하고 정확하게 보여주는 기술의 필요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상 정보에서 장면의 전환점인 컷을 효과적으로 검출하여 동영상을 분할하는 기법을 제안한다. 컷 검출(Cut detection)은 MPEG 비디오 시퀀스에서 동영상을 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 기초 작업이며, 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 기존의 방법들은 프레임간을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있다. 제안하는 컷 검출 기법은 먼저 입력영상을 DCT의 DC를 이용하여 샷을 검출한다. 이렇게 검출된 샷으로 데이터베이스를 구성하고, MPEG-7의 시각 기술자 중 HMMD 컬러 모델과 에지 히스토그램을 사용하여 영상에서 특징을 추출하였다. 그리고 제안하는 매칭 기법에 따라 단계별 검색을 수행하였다. 이 실험을 통해서 기존 방법들보다 높은 검색률을 보이는 개선된 동영상 분할 시스템을 설계하였다.
Objectve : Recent stuides suggested that there is a strong correlation between acupuncture stimulation and its cortical activation. Another study showed that either positive or negative BOLD effects could be observed depending on anatomical structure in acupuncture. Methods : 1) Subjects and paradigms: Two separate stimulation paradigms were performed in this study. To see the effects of electro-acupuncture stimulation on K7(Fuliu), the experiment was carried out on six healthy volunteers, using the gradient echo sequence with the 3.0T whole-body MRI system(ISOL). After the needle insertion on right K7(Fuliu), 2 Hz of electric stimulation was given for 30 seconds, repeated five times, with 30 seconds' intervals. During the intervals while there was no electro-stimulation, the subjects performed motor task as a reference. The image analysis including motion correction, talairach transformation, and smoothing was done using SPM99. Results: The electro-acupuncture stimulation on K7(Fuliu) activated Brodmann's Areas of 9, 19, 23, 24, 31, 32, 39 which may be the central pathways of the electro-acupuncture stimulation on K7(Fuliu) and those brain areas may be related with the function of the electro-acupuncture stimulation on K7(Fuliu).
Objective : Recently, many studies have showed the evidences of the effect of the acupunture treatment through scientific methods. One of these methods is functional MRI. We performed electro-acupunture on Sp6 and observed the changes of brain activation using fMRI. Methods : To see the effect of electro-acupunture stimulation on Sp6, the experiment was carried out on 12 healthy volunteers, using the gradient echo sequence with the 3.0T whole-body MRI system(ISOL). After the needle insertion on right Sp6, 2Hz of electric stimulation was given for 30 seconds, repeated five times, with 30 seconds' intervals. The Image analysis including motion correction, talairach transformation, and smoothing was done with SPM99. Results : 1. Group averaged brain activation induced by bilateral eletro-acupunture stimulation on Sp6 activates Brodman Area 3, 7, 13. 2. Group averaged brain deactivation induced by bilateral eletro-acupunture stimulation on Sp6 activates Brodman Area 6, 38, 47. 3. Group averaged brain activation induced by unilateral(right side) eletro-acupunture stimulation on Sp6 activates Brodman Area 5, 6, 13, 17, 18, 19, 31, 38, 40 ptoms, back pain(32.5%) was the 4. Group averaged brain deactivation induced by unilateral(right side) eletro-acupunture stimulation on Sp6 activates Brodman Area 3, 4, 18, 21, 36, 38, 39. 5. Brain region activated by motor stimulation activates Brodman Area 3, 4, 6, 18, 19.
GUI(Grophic User Interface) 기반의 상호작용은 컴퓨터를 더 사용하기 간단하고 쉽게 만들었다. 그러나 GUI 기반의 상호작용은 자연스럽고 직관적이며 적응적인 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 필요한 상호 작용 기능을 쉽게 지원하지는 못한다. 본 연구에서는 이미지 시퀀스에서 손을 추적하고 가상 현실에서 포인팅 장치로 마우스를 대체하기 위해 각 비디오 프레임에서 손을 인식하는데 유용한 방법인 수정 BMA를 제안했으며 이를 이용해 초당 30 프레임의 HCI 시스템을 구현했다. HCI 시스템을 구현하는데 가장 중요한 기준은 정확한 움직임 벡터 포착과 그의 실시한 처리이다. 수정 BMA는 실시간 처리를 위해 손의 위치, 움직임 방향을 고려한 손 영역을 분할, 손 영역의 색상 분포를 예측하는데 적용했다. 실험 결과는 YCbCr 좌표를 이용한 수정 BMA가 실시간 처리와 인식율을 보장함을 보여 준다. YCbCr 색상 좌표는 각 픽셀 색상의 휘도를 제거한 RGB 색상 좌표보다 더 적은 비트로 코딩 가능하며 주변 상황에 덜 민감하다. 수정 BMA를 이용한 손 추적은 가상현실, 게임과 장애인을 위한 HCI시스템 적용가능하다.
목적: Projection-type Fast Spin Echo (PFSE) 영상 기법은 일반적인 Fast Spin Echo (FSE) 기법과 비교하여 환자의 움직임과 혈류에 강한 장점이 있는 반면. $T_2$ 대조도(contrast)를 조절하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 PFSE의 대조도를 이론적으로 분석하였고 컴퓨터 모의실험을 통하여 다양한 effective echo time (TE) 을 갖는 일반적인 FSE와 비교, 분석하였다. 또한 인체 실험을 통하여 제안한 PFSE 영상기법으로 움직 임과 혈류에 강인한 $T_2$ 강조 영상을 얻을 수 있음을 보였다. 대상 및 방법: 본 연구에서는 1.OT 전신 MRI 시스템에서 새로운 k-space의 배치를 갖는 PFSE 펠스 시권스를 구현하여, PFSE와 FSE 방식의 $T_2$ 대조도를 컴퓨터 모의설험과 인체 실험을 통하여 비교, 분석하였다. 컴퓨터 모의실험에서는 서로 다른 $T_2$ 값을 갖는 팬텀을 구현하여 다양한 effective TE에 대한 FSE 영상과 PFSE 영상을 재구성하여 대조도를 비교하였다. 인체 설험에서는 multi-slice $T_2$ 강조 두부 영상을 PFSE와 FSE로 얻어 영상기법간의 $T_2$ 대조도를 비교하였다. 결과: 이론적인 분석에서 PFSE의 $T_2$ 대조도는 effective TE가 80-l00ms 정도의 FSE 영상과 등가하게 나타나 $T_2$ 강조 영상을 얻을 수 있을 것으로 판단되었다. 컴퓨터 모의실험에서 PFSE 재구성 영상은 effective TE가 96ms인 FSE 영상과 대조도가 비슷하게 나타났다. 인체 실험에 서도 PFSE 영상은 effective TE가 96ms인 FSE 영상과 비슷하게 나타났으며. PFSE 방법이 FSE 방법에 비하여 움직 엄과 혈류와 관련한 artifact에 강인함을 확인 할 수 었었다. 결론: PFSE 기법은 k-space의 극좌표계에서 서로 다른 각도를 갖는 여러 line틀을 다중 스핀 에코 기법으로 측정하는 방식이다. PFSE기법은 FSE와 비교하여 환자의 움직임과 혈류에 강한 장점이 있는 반면, $T_2$ 대조도를 조절하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 PFSE 방식으로 FSE와 대등한 $T_2$ 대조도 ($T_2$ 강조 영상)를 얻을 수 있음을 이론과 컴퓨터 모의실험 밝히고, 인체 실험을 통하여 확인하였다.
목적 크론병 환자의 자기공명영상 장운동기록(MR enterography; 이하 MRE)에서 단발 고속 스핀 에코기법(single-shot fast spin-echo; 이하 SSFSE)을 이용한 단일호흡영상(singlebreath-hold; 이하 SBH)과 다호흡영상(multiple-breath-hold; 이하 MBH)을 딥러닝 기반 재구성(deep-learning based reconstruction; 이하 DLR)의 유무에 따라 네 개의 영상에서 품질을 비교했다. 대상과 방법 이 연구는 후향적 연구로서, 크론병으로 MRE를 시행한 61명의 환자가 포함되었다. SBH와 MBH SSFSE 영상에서 각각 DLR과 고식적 재구성(conventional reconstruction; 이하 CR)을 시행한 영상을 획득했다. 두 명의 영상의학과 전문의가 네 가지 영상을 분석하여 전반적인 영상의 품질, 인공물, 선명도와 움직임 관련 신호 손실에 대하여 각각 5점 척도를 이용해 점수를 부여했다. 회장과 말단 회장, 결장에서 염증을 시사하는 세 가지 소견을 평가했다. 각 영상에 대해서 공간적 불일치 여부를 확인했고, 네 가지 영상에서 각각 다른 두 위치에서 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio; 이하 SNR)를 계산했다. 결과 SBH SSFSE 영상에서 DLR을 적용한 경우 CR보다 영상의 품질, 인공물, 선명도가 통계학적으로 유의하게 개선되었다. 네 가지 영상 중 SBH-DLR 영상에서 SNR이 가장 높게 나타났다(p < 0.001). 염증 소견에 대한 판독자 간 일치율은 좋음에서 매우 좋음으로 나타났고(κ = 0.76-0.95) 시퀀스 간 일치율은 매우 좋음으로 측정되었다(κ = 0.92-0.94). 공간적 불일치는 SBH 영상보다 MBH 영상에서 통계학적으로 유의하게 빈도가 높았다(p < 0.001). 결론 SBH-DLR 영상은 MBH-CR 영상과 비교했을 때 동등한 영상 품질과 성능을 보여주었다. 또한, MBH 영상에 비해 절반 이하의 시간과 단일 호흡만으로 영상을 획득할 수 있으며 공간 불일치를 줄일 수 있는 대체제로 사용할 수 있다.
최근 인터넷, IPTV/SMART TV, 소셜 네트워크 (social network)와 같은 정보 유통 채널의 다양화로 유해 비디오 분류 및 차단 기술 연구에 대한 요구가 높아가고 있으나, 현재까지는 비디오에 대한 유해성을 판단하는 연구는 부족한 실정이다. 기존 유해 이미지 분류 연구에서는 이미지에서의 피부 영역의 비율이나 Bag of Visual Words (BoVW)와 같은 공간적 특징들 (spatial features)을 이용하고 있다. 그러나, 비디오에서는 공간적 특징 이외에도 모션 반복성 특징이나 시간적 상관성 (temporal correlation)과 같은 시간적 특징들 (temporal features)을 추가적으로 이용하여 유해성을 판단할 수 있다. 기존의 유해 비디오 분류 연구에서는 공간적 특징과 시간적 특징들에서 하나의 특징만을 사용하거나 두 개의 특징들을 단순히 결정 단계에서 데이터 융합하여 사용하고 있다. 일반적으로 결정 단계 데이터 융합 방법은 특징 단계 데이터 융합 방법보다 높은 성능을 가지지 못한다. 본 논문에서는 기존의 유해 비디오 분류 연구에서 사용되고 있는 공간적 특징과 시간적 특징들을 특징 단계 융합 방법을 이용하여 융합하여 유해 비디오를 분류하는 방법을 제안한다. 실험에서는 사용되는 특징이 늘어남에 따른 분류 성능 변화와 데이터 융합 방법의 변화에 따른 분류 성능 변화를 보였다. 공간적 특징만을 이용하였을 때에는 92.25%의 유해 비디오 분류 성능을 보이는데 반해, 모션 반복성 특징을 이용하고 특징 단계 데이터 융합 방법을 이용하게 되면 96%의 향상된 분류 성능을 보였다.
뇌 자기공명영상(Magnetic Resornance Imaging; MRI)에서 검사 중 발생되는 소음을 줄이기 위한 기법으로 경사 파형을 변경한 Quiet $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 Q-$T_2$)와 일반적으로 사용되는 $T_2$-weighted Turbo Spin-Echo(이하 $T_2$) 영상의 소음수준 및 영상의 질을 비교하여 그 유용성을 알아보고자 하였다. 3.0T MR 기기로 뇌 MR 검사를 받은 60명(남자 29명, 여자 31명, 평균 연령 60.1세)의 환자를 대상으로 하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 각각의 영상에서 소음 및 심박동수를 측정하였다. 정량적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 SNR, CNR, SIR 값을 측정한 뒤 독립표본 T검정을 이용하여 통계적 분석을 하였다. 정성적 분석은 Q-$T_2$와 $T_2$의 전체적인 영상의 질에 대하여 육안으로 평가하였다. 평가는 5점 척도로서 우수(excellent) 5점, 양호(good) 4점, 보통(fair) 3점, 불량(poor) 2점, 평가불가(unacceptable) 1점으로 평가하였다. Q-$T_2$와 $T_2$ 검사 중 평균소음과 peak소음은 Q-$T_2$가 기존 $T_2$에 비해 각각 $15dB_A$, $10dB_A$ 감소하였다. 또한 각각의 검사 중 120초 동안 심박동수의 평균값은 Q-$T_2$에서 더 낮은 값으로 나타났지만 통계적인 유의성은 없었다. 정량적 분석의 결과 CNR과 SIR은 유의한 차이가 없었으며, SNR은 Q-$T_2$가 더 낮은 평균값을 보임으로서 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 정성적 분석은 59개의 Q-$T_2$와 $T_2$ 영상의 질이 동일하게 우수(excellent) 5점으로 평가되었으며, 1개의 영상에서 모션 아티팩트로 인해 양호(good) 4점으로 평가되었다. Q-$T_2$는 기존의 $T_2$와 같이 검사시간 및 진단의 정확도는 동일하지만 소음을 효과적으로 감소시킬 수 있으며, 이로인하여 환자 편의를 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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