Computed tomographic angiography (CTA) is widely used in the diagnosis and treatment of coronary artery disease because it shows not only the whole anatomical structure of the cardiovascular three-dimensionally but also provides information on the lesion and type of plaque. However, due to the large size of the image, there is a limitation in manually extracting coronary arteries, and related researches are performed to automatically extract coronary arteries accurately. As the coronary artery originate from the ascending aorta, the ascending aorta and ostium should be detected to extract the coronary tree accurately. In this paper, we propose an automatic segmentation for the ostium as a starting structure of coronary artery in CTA. First, the region of the ascending aorta is initially detected by using Hough circle transform based on the relative position and size of the ascending aorta. Second, the volume of interest is defined to reduce the search range based on the initial area. Third, the refined ascending aorta is segmented by using a two-dimensional geodesic active contour. Finally, the two ostia are detected within the region of the refined ascending aorta. For the evaluation of our method, we measured the Euclidean distance between the result and the ground truths annotated manually by medical experts in 20 CTA images. The experimental results showed that the ostia were accurately detected.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.3
no.8
/
pp.329-334
/
2014
In this study, a new method that automatically segments trabecular bone for its morphological analysis using micro-computed tomography imaging was proposed. In the proposed method, the bone region was extracted using a threshold value, and the outer boundary of the bone was detected. The sphere of maximum size with the corresponding voxel as the center was obtained by applying the sphere-fitting method to each voxel of the bone region. If this sphere includes the outer boundary of the bone, the voxels included in the sphere are classified as cortical bone; otherwise, they are classified as trabecular bone. The proposed method was applied to images of the distal femurs of 15 mice, and comparative experiments, with results manually divided by a person, were performed. Four morphological parameters-BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, and Tb.N-for the segmented trabecular bone were measured. The results were compared by regression analysis and the Bland-Altman method; BV/TV, Tb.Th, Tb.Sp, and Tb.N were all in the credible range. In addition, not only can the sphere-fitting method be simply implemented, but trabecular bone can also be divided precisely by using the three-dimensional information.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
/
v.52
no.8
/
pp.89-96
/
2015
Human visual system has chromatic adaptation to determine the color of an object regardless of illumination, whereas digital camera records illumination and reflectance together, giving the color appearance of the scene varied under different illumination. NMFsc(nonnegative matrix factorization with sparseness constraint) was recently introduced to estimate original object color by using sparseness constraint. In NMFsc, low sparseness constraint is used to estimate illumination and high sparseness constraint is used to estimate reflectance. However, NMFsc has an illumination estimation error for images with large uniform area, which is considered as dominant chromaticity. To overcome the defects of NMFsc, illumination estimation via nonnegative matrix factorization with dominant chromaticity image is proposed. First, image is converted to chromaticity color space and analyzed by chromaticity histogram. Chromaticity histogram segments the original image into similar chromaticity images. A segmented region with the lowest standard deviation is determined as dominant chromaticity region. Next, dominant chromaticity is removed in the original image. Then, illumination estimation using nonnegative matrix factorization is performed on the image without dominant chromaticity. To evaluate the proposed method, experimental results are analyzed by average angular error in the real world dataset and it has shown that the proposed method with 5.5 average angular error achieve better illuminant estimation over the previous method with 5.7 average angular error.
This paper proposes a moving object extraction method using the contrast map and salient points. In order to make the contrast map, we generate three-feature maps such as luminance map, color map and directional map and extract salient points from an image. By using these features, we can decide the Attention Window(AW) location easily The purpose of the AW is to remove the useless regions in the image such as background as well as to reduce the amount of image processing. To create the exact location and flexible size of the AW, we use motion feature instead of pre-assumptions or heuristic parameters. After determining of the AW, we find the difference of edge to inner area from the AW. Then, we can extract horizontal candidate region and vortical candidate region. After finding both horizontal and vertical candidates, intersection regions through logical AND operation are further processed by morphological operations. The proposed algorithm has been applied to many video sequences which have static background like surveillance type of video sequences. The moving object was quite well segmented with accurate boundaries.
Recently, in the field of video surveillance, a Deep Learning based learning method has been applied to a method of detecting a moving person in a video and analyzing the behavior of a detected person. The human activity recognition, which is one of the fields this intelligent image analysis technology, detects the object and goes through the process of detecting the body keypoint to recognize the behavior of the detected object. In this paper, we propose a method for Body Keypoint Localization based on Object Detection using RGB-D information. First, the moving object is segmented and detected from the background using color information and depth information generated by the two cameras. The input image generated by rescaling the detected object region using RGB-D information is applied to Convolutional Pose Machines for one person's pose estimation. CPM are used to generate Belief Maps for 14 body parts per person and to detect body keypoints based on Belief Maps. This method provides an accurate region for objects to detect keypoints an can be extended from single Body Keypoint Localization to multiple Body Keypoint Localization through the integration of individual Body Keypoint Localization. In the future, it is possible to generate a model for human pose estimation using the detected keypoints and contribute to the field of human activity recognition.
A key component of an autonomous mobile robot is to localize itself accurately and build a map of the environment simultaneously. In this paper, we propose a vision-based mobile robot localization and mapping algorithm using scale-invariant features. A camera with fisheye lens facing toward to ceiling is attached to the robot to acquire high-level features with scale invariance. These features are used in map building and localization process. As pre-processing, input images from fisheye lens are calibrated to remove radial distortion then labeling and convex hull techniques are used to segment ceiling region from wall region. At initial map building process, features are calculated for segmented regions and stored in map database. Features are continuously calculated from sequential input images and matched against existing map until map building process is finished. If features are not matched, they are added to the existing map. Localization is done simultaneously with feature matching at map building process. Localization. is performed when features are matched with existing map and map building database is updated at same time. The proposed method can perform a map building in 2 minutes on $50m^2$ area. The positioning accuracy is ${\pm}13cm$, the average error on robot angle with the positioning is ${\pm}3$ degree.
Kim, Gye-Hyun;Lee, Ho;Kim, Dong-Sung;Kang, Heung-Sik
Journal of Biomedical Engineering Research
/
v.24
no.4
/
pp.259-266
/
2003
Non-rigid registration between different modality images with shape deformation can be used to diagnosis and study for inter-patient image registration, longitudinal intra-patient registration, and registration between a patient image and an atlas image. This paper proposes a hierarchical registration method using bodily tissue based segmentation for registration between color images and CT images of the Visible Human leg areas. The cross-sectional color images and the axial CT images are segmented into three distinctive bodily tissue regions, respectively: fat, muscle, and bone. Each region is separately registered hierarchically. Bounding boxes containing bodily tissue regions in different modalities are initially registered. Then, boundaries of the regions are globally registered within range of searching space. Local boundary segments of the regions are further registered for non-rigid registration of the sampled boundary points. Non-rigid registration parameters for the un-sampled points are interpolated linearly. Such hierarchical approach enables the method to register images efficiently. Moreover, registration of visibly distinct bodily tissue regions provides accurate and robust result in region boundaries and inside the regions.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
/
v.37
no.3
/
pp.332-336
/
2024
High-energy bandgap material silicon carbide (SiC) is gaining attention as a next-generation power semiconductor material, and in particular, SiC-based MOSFETs are developed as representative power semiconductors to increase the breakdown voltage (BV) of conventional planar structures. However, as the size of SJ (Super Junction) MOSFET devices decreases and the depth of pillars increases, it becomes challenging to uniformly form the doping concentration of pillars. Therefore, a structure with different doping concentrations segmented within the pillar is being researched. Using Silvaco TCAD simulation, a SJ VVD (vertical variation doping profile) MOSFET with three different doping concentrations in the pillar was studied. Simulations were conducted for the width of the pillar and the doping concentration of N-epi, revealing that as the width of the pillar increases, the depletion region widens, leading to an increase in on-specific resistance (Ron,sp) and breakdown voltage (BV). Additionally, as the doping concentration of N-epi increases, the number of carriers increases, and the depletion region narrows, resulting in a decrease in Ron,sp and BV. The optimized SJ VVD MOSFET exhibits a very high figure of merit (BFOM) of 13,400 KW/cm2, indicating excellent performance characteristics and suggesting its potential as a next-generation highperformance power device suitable for practical applications.
Lee, Moo Seok;Im, Young Hyun;Kim, Jae Hwan;Choe, Gyu O
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
/
v.16
no.2
/
pp.68-80
/
2012
Purpose : More recently, combined PET/MR scanners have been developed in which the MR data can be used for both anatometabolic image formation and attenuation correction of the PET data. For quantitative PET information, correction of tissue photon attenuation is mandatory. The attenuation map is obtained from the CT scan in the PET/CT. In the case of PET/MR, the attenuation map can be calculated from the MR image. The purpose of this study was to assess the quantitative differences between MR-based and CT-based attenuation corrected PET images. Materials and Methods : Using the uniform cylinder phantom of distilled water which has 199.8 MBq of $^{18}F$-FDG put into the phantom, we studied the effect of MR-based and CT-based attenuation corrected PET images, of the PET-CT using time of flight (TOF) and non-TOF iterative reconstruction. The images were acquired from 60 minutes at 15-minute intervals. Region of interests were drawn over 70% from the center of the image, and the Scanners' analysis software tools calculated both maximum and mean SUV. These data were analyzed by one way-anova test and Bland-Altman analysis. MR images are segmented into three classes(not including bone), and each class is assigned to each region based on the expected average attenuation of each region. For clinical diagnostic purpose, PET/MR and PET/CT images were acquired in 23 patients (Ingenuity TF PET/MR, Gemini TF64). PET/CT scans were performed approximately 33.8 minutes after the beginnig of the PET/MR scans. Region of interests were drawn over 9 regions of interest(lung, liver, spleen, bone), and the Scanners' analysis software tools calculated both maximum and mean SUV. The SUVs from 9 regions of interest in MR-based PET images and in CT-based PET images were compared. These data were analyzed by paired t test and Bland-Altman analysis. Results : In phantom study, MR-based attenuation corrected PET images generally showed slightly lower -0.36~-0.15 SUVs than CT-based attenuation corrected PET images (p<0.05). In clinical study, MR-based attenuation corrected PET images generally showed slightly lower SUVs than CT-based attenuation corrected PET images (excepting left middle lung and transverse Lumbar) (p<0.05). And percent differences were -8.01.79% lower for the PET/MR images than for the PET/CT images. (excepting lung) Based on the Bland-Altman method, the agreement between the two methods was considered good. Conclusion : PET/MR confirms generally lower SUVs than PET/CT. But, there were no difference in the clinical interpretations made by the quantitative comparisons with both type of attenuation map.
Park, Ji-Yeon;Jung, Won-Gyun;Lee, Jeong-Woo;Lee, Kyoung-Nam;Ahn, Kook-Jin;Hong, Se-Mie;Juh, Ra-Hyeong;Choe, Bo-Young;Suh, Tae-Suk
Progress in Medical Physics
/
v.21
no.2
/
pp.153-164
/
2010
To determine the clinical target volumes considering vascularity and cellularity of tumors, the software was developed for mapping of the analyzed biological clinical target volumes on anatomical images using regional cerebral blood volume (rCBV) maps and apparent diffusion coefficient (ADC) maps. The program provides the functions for integrated registrations using mutual information, affine transform and non-rigid registration. The registration accuracy is evaluated by the calculation of the overlapped ratio of segmented bone regions and average distance difference of contours between reference and registered images. The performance of the developed software was tested using multimodal images of a patient who has the residual tumor of high grade gliomas. Registration accuracy of about 74% and average 2.3 mm distance difference were calculated by the evaluation method of bone segmentation and contour extraction. The registration accuracy can be improved as higher as 4% by the manual adjustment functions. Advanced MR images are analyzed using color maps for rCBV maps and quantitative calculation based on region of interest (ROI) for ADC maps. Then, multi-parameters on the same voxels are plotted on plane and constitute the multi-functional parametric maps of which x and y axis representing rCBV and ADC values. According to the distributions of functional parameters, tumor regions showing the higher vascularity and cellularity are categorized according to the criteria corresponding malignant gliomas. Determined volumes reflecting pathological and physiological characteristics of tumors are marked on anatomical images. By applying the multi-functional images, errors arising from using one type of image would be reduced and local regions representing higher probability as tumor cells would be determined for radiation treatment plan. Biological tumor characteristics can be expressed using image registration and multi-functional parametric maps in the developed software. The software can be considered to delineate clinical target volumes using advanced MR images with anatomical images.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.