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다중 클래스 SVM과 주석 코드 배열을 이용한 의료 영상 자동 주석 생성
박기희,고병철,남재열,Park, Ki-Hee,Ko, Byoung-Chul,Nam, Jae-Yeal 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지B Vol.16 No.4
This paper proposes a novel algorithm for the efficient classification and annotation of medical images, especially X-ray images. Since X-ray images have a bright foreground against a dark background, we need to extract the different visual descriptors compare with general nature images. In this paper, a Color Structure Descriptor (CSD) based on Harris Corner Detector is only extracted from salient points, and an Edge Histogram Descriptor (EHD) used for a textual feature of image. These two feature vectors are then applied to a multi-class Support Vector Machine (SVM), respectively, to classify images into one of 20 categories. Finally, an image has the Annotation Code Array based on the pre-defined hierarchical relations of categories and priority code order, which is given the several optimal keywords by the Annotation Code Array. Our experiments show that our annotation results have better annotation performance when compared to other method. 본 논문은 의료 영상 중 X-ray 영상에 대한 효과적인 분류와 자동 주석 생성을 위한 방법을 제안한다. X-ray 영상은 일반 자연 영상과는 다르게 영상 내에 중요한 의미를 가지고 있는 관심 영역과 어두운 단색의 배경으로 구성된 특징을 가지고 있음으로 본 논문에서는, 영상의 중요영역에서 해리스 코너 검출기를 이용한 색 구조 기술자(H-CSD)로 색 특징을 추출하고, 질감 특징을 위해 경계선 히스토그램 기술자(EHD)를 사용하였다. 추출된 두 개의 특징 벡터들은 각각 다중 클래스 Support Vector Machine에 적용되어 20개의 카테고리 중 하나로 영상을 분류한다. 마지막으로, 영상은 미리 정의된 카테고리들의 계층적인 관계와 우선 순위에 기반하여 주석 코드 배열(Annotation Code Array)을 부여 받고 이를 이용하여 다수의 최적 키워드를 얻으며 갖게 된다. 실험에서는 제안한 주석 생성방법을 관련 연구 방법과 비교하여 성능이 개선 되었음을 보여주고 있다.
다중 클래스 SVM과 주석 코드 배열을 이용한 의료 영상 자동 주석 생성
박기희,고병철,남재열 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.16 No.4
This paper proposes a novel algorithm for the efficient classification and annotation of medical images, especially X-ray images. Since X-ray images have a bright foreground against a dark background, we need to extract the different visual descriptors compare with general nature images. In this paper, a Color Structure Descriptor (CSD) based on Harris Corner Detector is only extracted from salient points, and an Edge Histogram Descriptor (EHD) used for a textual feature of image. These two feature vectors are then applied to a multi-class Support Vector Machine (SVM), respectively, to classify images into one of 20 categories. Finally, an image has the Annotation Code Array based on the pre-defined hierarchical relations of categories and priority code order, which is given the several optimal keywords by the Annotation Code Array. Our experiments show that our annotation results have better annotation performance when compared to other method. 본 논문은 의료 영상 중 X-ray 영상에 대한 효과적인 분류와 자동 주석 생성을 위한 방법을 제안한다. X-ray 영상은 일반 자연 영상과는 다르게 영상 내에 중요한 의미를 가지고 있는 관심 영역과 어두운 단색의 배경으로 구성된 특징을 가지고 있음으로 본 논문에서는, 영상의 중요영역에서 해리스 코너 검출기를 이용한 색 구조 기술자(H-CSD)로 색 특징을 추출하고, 질감 특징을 위해 경계선 히스토그램 기술자(EHD)를 사용하였다. 추출된 두 개의 특징 벡터들은 각각 다중 클래스 Support Vector Machine에 적용되어 20개의 카테고리 중 하나로 영상을 분류한다. 마지막으로, 영상은 미리 정의된 카테고리들의 계층적인 관계와 우선 순위에 기반하여 주석 코드 배열(Annotation Code Array)을 부여 받고 이를 이용하여 다수의 최적 키워드를 얻으며 갖게 된다. 실험에서는 제안한 주석 생성방법을 관련 연구 방법과 비교하여 성능이 개선 되었음을 보여주고 있다.
청소년의 공격성과 스마트폰중독 관계에서 자기효능감의 매개효과
박기희,박은민 한국콘텐츠학회 2020 한국콘텐츠학회논문지 Vol.20 No.7
The purpose of this study was conducted to test mediating effects of self-efficacy in the relationship between aggressiveness and smartphone addiction in adolescents. A self-reprting survey was conducted on 665 adolescents. The research findings are as follows: First, there were significant correlations among aggressiveness, smartphone addiction, self-efficacy. Aggressiveness had positively correlations with smartphone addiction. Aggressiveness had a negative correlation with self-efficacy and smartphone addiction had negatively correlation with self-efficacy. Secondly, self-efficacy had a significant partial mediating effect between aggressiveness and smartphone addiction. Based on the results of this study, that the improvement of youth self-efficacy influence on the prevention and solution of smartphone addiction was discussed. 본 연구는 청소년의 공격성과 스마트폰중독 관계에서 자기효능감의 매개효과를 검증하고자 수행되었다. 지방에 소재한 중고등학생 665명을 대상으로 자기보고식 설문조사를 실시하였다. 구조방정식 분석 결과 첫째, 공격성과 스마트폰중독은 정적상관관계가 있었으며 공격성과 자기효능감은 부적상관관계가 있는 것으로 확인되었고 자기효능감과 스마트폰중독은 부적상관계가 확인되었다. 둘째, 공격성이 스마트폰중독에 영향을 주는 과정에서 자기효능감은 부분매개효과가 있는 것으로 검증되었다. 본 연구는 청소년의 스마트폰중독 예방 및 해소를 위한 자기효능감의 역할을 확인하였으며 자아효능감 증진 교육 및 훈련의 필요성을 제시하였다.
시각 기술자들의 앙상블 결합을 이용한 의료 영상 분류와 검색
박기희 ( Ki-hee Park ),심정희 ( Jeong-hee Shim ),고병철 ( Byoung-chul Ko ),남재열 ( Jae-yeal Nam ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
본 논문은 의료 영상을 효과적으로 분류하고 검색 하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 의료 영상 중 X-Ray 영상은 어두운 배경에 반해 밝은 전경을 갖고 있기 때문에, 전경의 두드러진 부분에서만 시각 기술자로 추출한다. 우선, 색 구조 기술자(H-CSD)에서 해리스 코너 검출기로 검출한 관심 포인트들에서 색상 특징을 추출하고, 경계선 히스토그램 기술자에서 영상의 전역 및 지역적 질감 특징을 추출한다. 추출된 특징 벡터는 멀티클래스 SVM 에 적용되어 각 영상을 위한 멤버십 스코어를 얻는다. 이후, H-CSD 와 EHD 에 대한 SVM 의 멤버십 스코어를 앙상블 결합하여 하나의 특징 벡터로 생성하고, K-nearest Neighborhood 방법을 이용하여 상위-K 개의 영상을 검색을 하도록 하였다. imageCLEFmed2007 을 이용한 실험 결과에서 다른 전역적 속성 또는 분류 기반 검색 방법에 비교하여 보다 개선된 검색 성능을 나타냄을 확인하였다.
효과적인 뇌기능 영상 분석을 위한 유효 연결성을 이용한 대규모 네트워크 분석
박기희(Ki-Hee Park),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
본 논문은 뇌기능 연구에 크게 기여하는 기능적 자기공명영상을 효과적으로 분석하기 위한 유효 연결성(Effective Connectivity, EC)을 이용한 대규모 네트워크(Large-Scale Network, LSN) 분석(LSN-EC)을 제안한다. 유효 연결성은 뇌영역간의 시공간적 인과관계를 표현한 연결성이며, 뇌의 기능적 연결성 및 구조탐색 사용된다. LSN-EC는 뇌영역간의 EC를 표현하고 그룹간의 차이분석을 통하여 뇌질환 분석 및 진단 연구로의 응용이 가능하다. 실험결과에서 알츠하이머병과 관련이 높다고 알려진 후대상피질(Posterior Cingulate Cortex)과 해마(Hippocampus)가 포함된 변연엽(Limbic Lobe), 기저핵 및 시상(Basal Ganglion and Thalamus) 주변 영역에서 감소된 EC를 확인하였다.