Dong Jae Shin;Seung Hong Choi;Roh-Eul Yoo;Koung Mi Kang;Tae Jin Yun;Ji-Hoon Kim;Chul-Ho Sohn;Sang Won Jo;Eun Jung Lee
Korean Journal of Radiology
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제22권8호
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pp.1352-1368
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2021
Objective: For an accurate dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI analysis, exact baseline T1 mapping is critical. The purpose of this study was to compare the pharmacokinetic parameters of DCE MRI using synthetic MRI with those using fixed baseline T1 values. Materials and Methods: This retrospective study included 102 patients who underwent both DCE and synthetic brain MRI. Two methods were set for the baseline T1: one using the fixed value and the other using the T1 map from synthetic MRI. The volume transfer constant (Ktrans), volume of the vascular plasma space (vp), and the volume of the extravascular extracellular space (ve) were compared between the two methods. The interclass correlation coefficients and the Bland-Altman method were used to assess the reliability. Results: In normal-appearing frontal white matter (WM), the mean values of Ktrans, ve, and vp were significantly higher in the fixed value method than in the T1 map method. In the normal-appearing occipital WM, the mean values of ve and vp were significantly higher in the fixed value method. In the putamen and head of the caudate nucleus, the mean values of Ktrans, ve, and vp were significantly lower in the fixed value method. In addition, the T1 map method showed comparable interobserver agreements with the fixed baseline T1 value method. Conclusion: The T1 map method using synthetic MRI may be useful for reflecting individual differences and reliable measurements in clinical applications of DCE MRI.
This paper presents a method of single image dehazing and feature matching for aerial remote sensing images. In the case of a aerial image, transferring the information of the original image is difficult as the contrast leans by the haze. This also causes that the image contrast decreases. Therefore, a refined transmission map based on a hidden Markov random field. Moreover, the proposed algorithm enhances the accuracy of image matching surface-based features in an aerial remote sensing image. The performance of the proposed algorithm is confirmed using a variety of aerial images captured by a Worldview-2 satellite.
영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.
The purpose of this study was (1) to investigate whether linguistic contrast helps children map a new word into a specific semantic domain when a new word is introduced, (2) to examine the existence of a hierarchy of domains into which children will place a new word, (3) to examine whether children's existing lexicons affect how children map a new word. A total of 320 children from 3 to 6 years of age were drawn from Pusan, Korea. The children were divided into one of four age groups. There were 80 children in each age group. In each group, children were randomly assigned to one of four groups; the linguistic contrast group exposed to color, the linguistic contrast group exposed to shape, a label group and control group. All of the children were tested for production and comprehension of the new word. The results of this study were as follows; (1) The linguistic contrast helped children learn the meanings of a new word. Especially, children age 4 or more showed a significant effect for linguistic contrast; however, it was not sufficient to teach 3-year-old the correct, referent of a term. (2) There was a hierarchy of domains into which children mapped a new word. There was no significant effect for domains into which 3-year-old children mapped the new word, but from 4 years of age children showed a preference for assuming a new word refered to an object's shape rather than its color. (3) Children's existing lexicon had no effect, on how children comprehend a new word.
영상의 밝기가 집중되어 콘트라스트가 낮은 영상의 경우 히스토그램 평활화를 이용하면 영상내의 정보를 쉽게 분별할 수 있다. 기존의 기법에서는 콘트라스트 향상이 초점이었기 때문에 과한 콘트라스트 향상은 인지적으로 부자연스러운 영상을 생성하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해서 CLAHE 방법은 일정크기로 콘트라스트 향상을 제한하는 기법으로 부자연스러움을 해결하였으나 이러한 경우 영상 내 디테일 정보가 은닉되는 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 콘트라스트의 제한으로 인한 디테일 정보의 손실을 피하기 위해서 다중 레이어 블록 오버랩 히스토그램 평활화 기법을 기반으로 원 영상의 디테일에 대한 판별을 통해 각 레이어의 마스크를 이용한 디테일 맵을 구성한다. 각 레이어별로 디테일 맵을 이용한 제한된 콘트라스트 향상으로 생성된 영상들을 병합하여 영상 내 정보의 손실을 최소화하였다.
Kim, Myung-Ki;Park, Jeong-Won;Choi, Jung-Hyun;Jung, Hyung-Sup
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.368-371
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2006
A coastline is the boundary between land and ocean masses. Knowledge of coastline is essential for autonomous navigation, geographical exploration, coastal erosion monitoring and modelling, water line change, etc. Many methods have been researched to extract coastlines from the synthetic aperture radar (SAR) and optic images. Most methods were based on the intensity contrast between land and sea regions. However, in these methods, a coastline detection task was very difficult because of insufficient intensity contrast and the ambiguity in distinguishing coastline from other object line. In this paper, we propose an efficient method for the delineation of coastline using interferometric coherence values estimated from ERS tandem pair. The proposed method uses the facts that a tandem pair of ERS is acquired from a time interval of an accurate day and that the coherent and incoherent values in coherence map are land and water, respectively. The coherence map was generated from ERS tandem pair, filtered by MAP filter, and divided into land and water by the determination of threshold value that is based on the bimodality of the histogram. Finally, a coastline was detected by delineating the boundary pixels. There was a good visual match between the detected coastline and the manually contoured line. The interferometric coherence map will be helpful to identify land and water regions easily, and can be used to many applications that are related with a coastline.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2287-2312
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2018
Extracting key visual information from images containing natural scene is a challenging task and an important step for the visually impaired to recognize information based on tactile graphics. In this study, a novel method is proposed for extracting salient regions based on global contrast enhancement and saliency cuts in order to improve the process of recognizing images for the visually impaired. To accomplish this, an image enhancement technique is applied to natural scene images, and a saliency map is acquired to measure the color contrast of homogeneous regions against other areas of the image. The saliency maps also help automatic salient region extraction, referred to as saliency cuts, and assist in obtaining a binary mask of high quality. Finally, outer boundaries and inner edges are detected in images with natural scene to identify edges that are visually significant. Experimental results indicate that the method we propose in this paper extracts salient objects effectively and achieves remarkable performance compared to conventional methods. Our method offers benefits in extracting salient objects and generating simple but important edges from images containing natural scene and for providing information to the visually impaired.
The purpose of the study was aimed to evaluate the BOLD contrast fMRI in occipital lobe and compare this imaging with metabolite changes based on $^1H$ MRS and MRSI before and after visual stimulation. As a result, the activation map were sucessfully produced by thresholding with minimum cross-correlate value of 0.45. In MRS, NAA/Cr ratio is almost same. however, latate was elevated almost 9 times higher than before activation. Lactate metabolic images were consistent with the BOLD effect map. The BOLD contrast fMRI is not enough to detect the activation area in human brain. so, the other modality was required such as lactate metabolic map.
This study proposes a map-based control method to improve a vehicle's lateral stability, and the performance of the proposed method is compared with that of the conventional model-referenced control method. Model-referenced control uses the sliding mode method to determine the compensated yaw moment; in contrast, the proposed map-based control uses the compensated yaw moment map acquired by vehicle stability analysis. The vehicle stability region is calculated by a topological method based on the trajectory reversal method. The performances of model-referenced control and map-based control are compared under various road conditions and driving inputs. Model-referenced control uses a control input to satisfy the linear reference model, and it generates unnecessary tire lateral forces that may lead to worse performance than an uncontrolled vehicle with step steering input on a road with low friction coefficient. The simulation results show that map-based control provides better stability than model-referenced control.
A modified Kohonen's self-organizing feature map (SOFM) algorithm which has binary reinforcement function and a constant learning rate is proposed. In contrast to the time-varing adaptaion gain of the original Kohonen's SOFM algorithm, the proposed algorithm uses a constant adaptation gain, and adds a binary reinforcement function in order to compensate for the lowered learning ability of SOFM due to the constant learning rate. Since the proposed algorithm does not have the complicated multiplication, it's digital hardware implementation is much easier than that of the original SOFM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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