본 논문에서는 Contrast map과 Salient point를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선 인간의 시각 체계와 유사한 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(orientation) 3가지의 특징정보를 이용하여 각각의 특징정보로부터 feature map을 생성하고 이 3가지의 feature map을 선형 결합하여 contrast map을 생성한다. 이렇게 생성된 하나의 contrast map을 이용하여 대략적인 Attention Window (AW)의 위치를 결정한다. 다음으로, 영상으로부터 웨이블릿 변환을 적용하여 salient point를 찾고, salient point의 분포와 contrast map의 중요도에 따라 AW의 크기를 실제 중요 객체의 크기와 가장 유사하도록 축소시킨다. 이렇게 선택되고 축소된 AW안에서 실제 중요 객체를 추출하기 위해 AW 내부에 존재하는 영상에 대해서만 영상 분할을 하고 불필요한 영역을 제거하여 자동으로 중요객체를 추출하도록 한다.
Image saliency detection is the basis of perceptual image processing, which is significant to subsequent image processing methods. Most saliency detection methods can detect only a single object with a high-contrast background, but they have no effect on the extraction of a salient object from images with complex low-contrast backgrounds. With the prior knowledge, this paper proposes a method for detecting salient objects by combining the boundary contrast map and the geodesics-like maps. This method can highlight the foreground uniformly and extract the salient objects efficiently in images with low-contrast backgrounds. The classical receiver operating characteristics (ROC) curve, which compares the salient map with the ground truth map, does not reflect the human perception. An ROC curve with distance (distance receiver operating characteristic, DROC) is proposed in this paper, which takes the ROC curve closer to the human subjective perception. Experiments on three benchmark datasets and three low-contrast image datasets, with four evaluation methods including DROC, show that on comparing the eight state-of-the-art approaches, the proposed approach performs well.
PET/MRI에서는 MRI의 진단적 가치를 높이기 위해 T1 조영제를 사용하고 있다. PET의 감쇠 보정을 위해 T1 시컨스 계열인 VIBE DIXON은 조영제에 직접적으로 영향을 미치지만, 실제 ${\mu}-map$과 감쇠 보정된 PET 영상에는 큰 변화가 없었다. 그러므로 PET/MRI 검사시 조영제 사용은 PET 데이터 얻기 전 후 언제든 사용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 동영상에서 움직이는 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다른 영역과 구별되는 현저한 장소에 무의식적으로 집중되는 시각주의 특성을 컴퓨터 시스템에 도입한 대비 지도(contrast map)와 중요 특징점(salient point)을 적용한 것이 큰 특징이라고 할 수 있다. 대비 지도는 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(direction) 3가지의 특징 정보 중 자기와 방향성의 특징을 나타내는 자기 지도(luminance map)와 방향성 지도(directional map)를 결합하여 대비 지도를 생성한다. 또한, 사람이 시각적으로 볼 때 의미 있다고 생각하는 중요 특징점을 웨이블릿 변환을 이용하여 찾아낸다. 이렇게 생성된 대비 지도와 중요 특징점을 이용하여 대략적인 집중윈도우(AW:Attention Window)의 위치와 크기를 결정한다. 다음으로, 동영상의 가장 큰 특징인 움직임 정보를 추정하여 집중윈도우를 객체에 가장 근사하게 축소시키고, 윤곽선 정보를 이용하여 객체를 추출한다. 윤곽선을 추출하기 위해 캐니에지(canny edge)를 사용하였으며, 배경의 윤곽선 제거를 위하여 윤곽선의 차이(DE:Difference of Edge)를 이용하여 가로 후보영역과 세로 후보영역을 추출한다. 추출된 2개의 후보영역을 AND연산과 모폴로지 연산을 이용하여 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험은 카메라가 고정된 상태에서 촬영한 동영상에 대해 이루어 졌으며, 객체와 배경이 효과적으로 분리되는 것을 확인하였다.
Yoon, Ji Min;Choi, Moon Hyung;Lee, Young Joon;Jung, Seung Eun
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제23권3호
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pp.220-227
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2019
Purpose: To evaluate the usefulness of wash-in color map in detecting early enhancement of prostate focal lesion compared to whole dynamic contrast-enhanced MRI (DEC MRI) images. Materials and Methods: This study engaged 50 prostate cancer patients who underwent multiparametric MRI and radical prostatectomy as subjects. An expert [R1] and a trainee [R2] independently evaluated early enhancement and recorded the time needed to review 1) a wash-in color map and 2) whole DCE MRI images. Results: The review of whole DCE images by R1 showed fair agreement with color map by R1, whole images by R2, and color map by R2 (weighted kappa values = 0.59, 0.44, and 0.58, respectively). Both readers took a significantly shorter time to review the color maps as compared to whole images (P < 0.001). Conclusion: A trainee could achieve better agreement with an expert when using wash-in color maps than when using whole DCE MRI images. Also, color maps took a significantly shorter evaluation time than whole images.
SPECT에서 Uniformity는 균일한 방사능을 갖는 선원에 대하여 균일한 영상을 제공하는 능력이다. 영상에서 다양한 이유로 불균일이 발생하게 되고, 불균일은 artifacts를 발생시켜 임상적으로 진단하는데 영향을 줄 수 있다. Uniformity correction map은 검사에 사용되는 방사성 동위원소를 이용하여 영상에서 Uniformity의 변동폭을 최소화 시켜주는 역할을 한다. 본원에서 시행되고 있는 $^{201}Tl$을 이용한 심근 SPECT에서는 $^{99m}Tc$으로 기본 설정되어 있는 Uniformity correction map을 사용하고 있으며, 이에 따라 본 연구에서는 $^{201}Tl$과 $^{99m}Tc$ 두 가지 핵종으로 Uniformity correction map을 각각 설정하였을 때 영상의 질에 차이가 있는지 비교 분석하고, 영상의 질을 최적화 할 수 있는 방법에 대하여 모색해 보고자 한다. 장비는 GE Ventri Gamma camera, Flood phantom, Jaszczak ECT phantom을 이용하였다. 실험에 앞서 Collimator를 제거한 상태에서 Detector 표면 중심으로부터 2.5 m 떨어진 지점에 1 cc 주사기에 $^{99m}Tc$ 25.9 Mbq, $^{201}Tl$ 14.8 Mbq의 방사성 동위원소를 주입한 point source를 이용하여 장비사에서 권고하는 $6{\times}10^7count$로 $^{99m}Tc$와 $^{201}Tl$ 각각의 방사성 동위원소로 Uniformity Mapping을 실시하였다. Flood phantom에는 $^{201}Tl$ 21.3 kBq/mL, Jaszczak ECT phantom에는 $^{201}Tl$ 33.4 kBq/mL를 주입하여 phantom을 제작하였다. Flood Phantom으로 획득된 데이터는 Xeleris ver 2.05 프로그램을 이용하여 Integral uniformity, Differential uniformity을 두 가지 항목에 대하여 분석하였다. Jaszczak ECT Phantom으로 획득된 데이터를 본원에서 자체 개발한 Interactive Data Language 프로그램에 입력하여 Integral uniformity, Contrast, Coefficient of variation, Spatial Resolution을 4가지 항목에 대하여 분석하였다. Flood phantom test 에서는 $^{99m}Tc$에서의 Flood I.U값은 3.6%, Flood D.U값은 3.0%으로 나타났고, $^{201}Tl$ Flood I.U값은 3.8%, Flood D.U값은 2.1%으로 나타났다. 이를 통해 $^{201}Tl$으로 Uniformity correction map을 설정하였을 때, Flood I.U값은 감소하였으나 Flood D.U은 향상되어 Flood 영상에서는 크게 영상의 질이 개선되었는지는 알 수 없었다. 반면 Jaszczak ECT Phantom test에서는 $^{99m}Tc$에서의 SPECT I.U값은 13.99%, Coefficient of variation값은 4.89%, contrast값은 0.69, $^{201}Tl$에서의 SPECT I.U값은 11.37%, Coefficient of variation값은 4.79%, contrast값은 0.78로 나타났으며, 육안 분석을 실시한 Spatial Resolution 항목에서는 육안으로 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 $^{201}Tl$으로 Uniformity correction map을 설정하였을 때, Spatial Resolution 을 제외한 SPECT I.U, Coefficient of variation, Contrast 세 항목에서 각각 18%, 2%, 13%의 향상된 수치를 보였다는 점에서 영상의 질이 개선되었음을 알 수 있었다. Uniformity correction map이 영상의 질을 크게 좌우할 수 없으나, 개선의 효과를 가져다 준다는 점에서 임상적으로 진단에 영향을 주는지 또한 다른 검사에서 또 다른 방사성 동위원소로 Uniformity correction map을 설정했을 경우 영상의 질을 개선시킬 수 있는지에 관하여 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
최근에 널리 보급되고 있는 디지털 카메라는 제한된 크기의 Dynamic Range를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 Dynamic Range가 넓은 환경에서 영상을 획득하면 인간의 눈으로 보는 것과는 달리 밝게 포화된 영상 또는 노출이 적은 어두운 영상을 얻게 된다. 입력 영상의 Dynamic Range를 압축하고 Contrast를 개선하기 위한 여러 가지 디지털 영상 처리 방법들 중에서 인간의 시각모델을 기반으로 한 Retinex 알고리즘은 Contrast 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, Retinex 알고리즘은 Dynamic Range가 넓은 환경에서 획득한 영상의 경우에 전역적인 Contrast는 증가 하나 국부적인 Contrast가 오히려 감소하는 Contrast 불균형이 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 Retinex 영상에서 에지 정보와 노출 정보를 추출하여 가중치 맵을 구성하고 이를 영상 한성과정에 적용하여 Contrast의 불균형을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 영상의 비교와 수치 분석을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Contrast 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
전이성 척추암 환자를 대상으로 1.5 T MR 기기에서 조영제 주입 전 후 확산강조영상에서 전이가 된 요추의 신호대 잡음비, 대조도대 잡음비, 현성 확산 계수가 어떤 변화를 나타내는지 알아보고자 하였다. 영상의 정량적 분석에서는 전이성 척추암 그룹의 경우 조영제 주입 전 확산강조영상에서 전이성 척추암이 있는 부위와 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추등 세 부위의 신호대 잡음비는 척추암이 있는 부위에서 낮게 나타났으며 조영제 주입 후 확산강조영상에서는 조영제 주입 전보다 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 증가하였으며 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추등 두 부위 에서는 대조도대 잡음비가 상대적으로 증가했다. ADC map영상에서는 조영제 주입 전에서 신호대 잡음비는 척추암이 있는 부위에서 높게 나타났으며 조영제 주입 후에서는 조영제 주입 전보다 전이성 척추암이 있는 부위와 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추등 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 감소했다. ADC map영상에서의 현성 확산 계수는 조영제 주입 전에서 현성 확산 계수는 척추암이 있는 부위에서 낮게 나타났으며 조영제 주입 후에서는 주입 전보다 세 부위 모두 현성 확산 계수가 상대적으로 감소했다. 정상 그룹의 경우 확산강조영상에서 요추체 3, 4, 5번 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 증가했고 ADC map영상에서는 조영제 주입 후 확산강조영상에서 세 부위 모두 신호대 잡음비가 상대적으로 감소했다. ADC map영상에서의 현성 확산 계수는 세 부위 모두 현성 확산 계수가 상대적으로 감소했다. 영상의 정성적 분석에서 조영제 주입 후 확산강조영상에서 전이성 척추암이 있는 부위의 신호강도가 증가하였고 ADC map영상에서는 신호강도가 감소하였다. 조영제 주입 후 확산강조영상에서 전이성 척추암이 있는 부위와 척추암이 있는 부위의 위, 아래 척추 등 세 부위 모두 신호대 잡음비와 대조도대 잡음비가 증가하고 현성확산계수가 감소하는 결과를 얻었고 조영제 주입 후 확산강조영상이 여러 가지 척추질환으로의 적용에 도움을 줄 것이라 사료된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.3245-3271
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2016
To obtain well-dehazed images at the receiver while sustaining low bit rates in the transmission pipeline, this paper investigates the effects of image dehazing methods using dehazing contrast-enhancement filters on image compression for surveillance systems. At first, this paper proposes a novel image dehazing method by using a new method of calculating the transmission function—namely, the direct denoising method. Next, we deduce the dehazing effects of the direct denoising method and image dehazing method based on dark channel prior (DCP) on image compression in terms of ringing artifacts and blocking artifacts. It can be concluded that the direct denoising method performs better than the DCP method for decompressed (reconstructed) images. We also improve the direct denoising method to obtain more desirable dehazed images with higher contrast, using the saliency map as the guidance image to modify the transmission function. Finally, we adjust the parameters of dehazing contrast-enhancement filters to obtain a corresponding composite peak signal-to-noise ratio (CPSNR) and blind image quality assessment (BIQA) of the decompressed images. Experimental results show that different filters have different effects on image compression. Moreover, our proposed dehazing method can strike a balance between image dehazing and image compression.
Recently, there has been growing interest in the assessment of physiological parameters on brain perfusion that provide more information than pure morphologic diagnosis. Quantification of parameters that characterize cerebral micro-circulation with magnetic resonance imaging is of great relevance for clinical application. We determine the local tissue concentration by exponential relationship between the relative signal reduction S(t)/$S_0$ and local tissue concentration of contrast material $C_m(t)$ in dynamic susceptibility contrast enhanced MR imaging. And then we made relative regional blood volume map by calculating the area under the measured concentration-time curves $C_m(t)$ during first pass of paramagnetic contrast material as a preliminary step for perfusion map. These images make it possible to compare the rCBV in different brain regions in one individual at a time. We have it in contemplation to obtain arterial and brain signal time curves simultaneously to make absolute rCBV and perfusion (rCBF) map. These maps may provide the method of comparative investigations of different patients having strong variation in AIF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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