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3차원 CT영상에서 좌심방이 분할을 위한 영역확장 기법
윤종엄(Jong-Um Yoon),이지현(Jihyun Lee),한경훈(Kyunghoon Han),전병환(Byunghwan Jeon) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
본 연구에서는 CT영상에서 좌심방 및 좌심방이의 정확한 분할을 위한 방법을 제안하고자 한다. 좌심방과 좌심방이는 구조적으로 연결되어 있어서 두 영역간 이미지 값의 차이를 구분하기 힘들다. 특히 U-Net과 같은 2차원 프레임별로 예측을 하는 경우 3차원의 복잡한 모양을 가지는 좌심방이의 영역을 잘 예측하기 어렵다. 본 연구에서는 심방의 영역은 U-Net기반의 딥러닝 모델을 활용하되 좌심방이 영역은 순수 이미지 정보를 활용하여 3차원의 불규칙적인 구조를 추출하여 좌심방 및 좌심방이를 추출하고자 한다.
인공지능기반 3차원 의료영상에서 고속 참값 데이터 생성을 위한 라벨링 프레임워크
이지현(Jihyun Lee),윤종엄(Jong-Um Yoon),홍영택(Youngtaek Hong),전병환(Byunghwan Jeon) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
3차원 의료영상의 특성상 참값 데이터 생성이 어렵고, 시간이 오래 걸린다. 본 연구에서는 3차원 영상의 가시화 및 인공지능기반의 초벌 참값 데이터 생성을 통하여 빠르고 정확한 참값 데이터 생성이 가능한 가시화 및 라벨링 프레임워크를 제안한다. 오픈소스 기반 프레임워크들은 다양한 각도에서 수정하는 것과 라벨링 된 데이터를 3차원 구조로 시각화하여 수정하는 기능을 포함하고 있지 않다. 제안된 프레임워크의 기능에 3차원 렌더링, 3축 뷰, 초벌 참값 데이터 생성을 위한 U-Net 모델, 영역확장, 모폴로지 기능들을 포함하였다. 따라서 프레임워크를 사용하여 빠르고 정확한 참값 데이터 생성을 기대할 수 있다.
Seongrae Lim(임성래),Heesun Yoon(윤희선),Gahee Kim(김가희),Byunghwan Um(엄병환) 한국신재생에너지학회 2021 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.7
Nowadays, the need for alternative energy source has grown due to global climate issues. Among various renewable energy sources, biomass-especially herbaceous biomass is considered to be a reasonable solution for domestic situation. In this work, Korean native kenaf was treated with hydrothermal carbonization (HTC) to produce solid biofuel called hydrochar. To acquire enhanced property of hydrochar, HTC was performed under different solid-liquid ratio, temperature and time. Elemental, physical and chemical properties of hydrochar samples were analyzed for in-depth comparison of its fuel characteristics. By searching optimal of key parameter of producing kenaf hydrochar through current study, further utilization of domestic biomass fuel might be available.