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미소혈관내 백혈구 운동검출을 위한 시공간 영상 생성법
Generation Method of Spatiotemporal Image for Detecting Leukocyte Motions in a Microvessel 원문보기

Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.53 no.9 = no.466, 2016년, pp.99 - 109  

김응규 (한밭대학교 정보통신공학과)

초록
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본 논문에서는 미소혈관내 백혈구 운동을 검출하기 위한 시공간 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 백혈구는 혈관벽의 윤곽선을 따라 움직인다는 구속조건을 사용하여 백혈구 운동을 검출하고 시공간 영상을 생성한다. 우선, 생체내의 운동에 의해 발생한 평행운동을 템플레이트 정합법으로 제거한다. 다음으로, 시간 분산 영상을 이진화하기 위한 자동 문턱값 선정법에 기초하여 혈관 영역을 검출하고 그 다음, 혈관벽 윤곽선을 B-스플라인 함수로 나타낸다. 최종적으로, 검출된 혈관벽 윤곽선을 초기곡선으로하여 가장 정확한 위치의 혈장층을 스네이크에 의한 공간축으로 결정하고 시공간 영상을 생성한다. 실험 결과, 제안방법은 세개 영상 계열의 각 단계별 비교를 통해 시공간 영상을 양호하게 생성함을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a method for generating spatiotemporal images to detect the leukocyte motions in a microvessel. By using the constraint that the leukocytes move along the contour line of a blood vessel wall, the method detects leukocyte motions and then generates spatiotemporal images. the trans...

주제어

#미소혈관   #백혈구   #시간분산   #시공간 영상   #스네이크  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
백혈구의 속도는 어떤 지표가 되고있는가? 이 백혈구의 수치가 정상치 이상으로 증가하거나 감소하게되면 백혈병과 같은 백혈구관련 질환에 걸리게 된다[3～4]. 이러한 백혈구관련 질환의 임상진단지원을 위한 미소 혈관내 백혈구와 혈관벽 사이의 상호작용 해석에 있어서 백혈구의 속도는 중요한 지표가 되고 있다[5～6]. 미소 혈관을 흐르고 있는 대다수는 적혈구로 이것에 비해 백혈구는 그 수가 적고 대부분 혈관벽에 부착하면서 저속으로 흐르고 있다.
혈관 영역의 검출시 전처리로서 이들 평행 운동을 제거하기위해 무엇을 이용하는가? 영상 계열에는 생체 자신의 내부 운동에 의해 전체적으로 회전 운동은 거의 존재하지 않기 때문에 무시하고, 작은 평행 운동만 존재하기 때문에 전처리로서 이들 평행 운동을 제거할 필요가 있다. 이를 위해 영상 계열의 각 프레임 영상에 대해 정규화 상관법[16～18]을 이용한 템플레이트 정합(template matching)에 의한 위치 정합을 행한다. 각각의 템플레이트는 상관값의 내적에 기초한 하부 화소(subpixel) 단위로 정합을 행한다.
백혈구란 무엇인가? 혈관벽내 혈구의 동태 해석은 생리학 연구분야에 있어서 중요한 테마 중의 하나가 되고 있다. 혈관내 백혈구는 보통 몸 밖에서 들어온 이물질이나 세균을 포식하는 식균 작용을 통하여 세균 감염으로부터 몸을 보호하며, 그 정상적인 수치는 혈액 1μl당 4,000∼10,000으로 알려져있다[1～2]. 이 백혈구의 수치가 정상치 이상으로 증가하거나 감소하게되면 백혈병과 같은 백혈구관련 질환에 걸리게 된다[3～4].
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참고문헌 (25)

  1. m.blog.daum.net/lkpet/9440105. 

  2. www.happycampus.com/doc/111176789/. 

  3. jellytiger.net/353. 

  4. www.happycampus.com/doc/11384181/?agent typenaver. 

  5. G. W. Schmid-schonbein, S. Usami, R. Skalak, and S. Chein, "The interaction of Leukocytes and erythrocytes in capillary and postcapillary vessels," Microvascular Research, Vol. 19, pp. 45-70, 1980. 

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  6. B. P. Fleming, B. Klitzman, and W. O. Johnson, "Measurement of erythrocyte velocity by use of a periodic differential detector," American Journal of Physiology, Vol. 249, Heart Cird.Pysiol. Vol. 18, H899-H905, 1985. 

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  10. S. Kopprasch, J. Graessler, R. Seibt, H. J. Naumann, K. Scheuch, R. Henssqe, & U. Schwanebeck, "Leukocyte responsiveness to substances that activate the respiratory burst is not altered in borderline and essential hypertension," Journal of Humannity Hyperthesis, Vol. 10, No. 2, pp. 69-76, 1996. 

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  12. Jin-Woo Kim, "Measurement of Leukocyte Motions in a Microvessel Using Spatio-temporal Image Analysis," International Journal of KIMICS, Vol. 6, No. 3, pp. 315-319, 2008. 

  13. Eung Kyeu Kim and Jae Won Lim, "Automatic detection of Leukocyte Motions in a Microvessel," IEIE 2013 Summer conference, pp. 754-756, 2013. 

  14. Eung Kyeu Kim, "Detection Method of Leukocyte Motions in a Microvessel," Journal of the Korea Institute of Signal Processing and System, Vol. 15, No. 4, pp. 128-134, Oct. 2014. 

  15. Eung Kyeu Kim and Hoon Kyeu Lee, "Detection of Leukocyte Motions in a Microvessel," 2015 International Conference on Electronics Information and Communication, pp. 611-612, Grand Hyatt Hotel, Singapore, 2015. 

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  19. Eung Kyeu Kim, "Extraction of Renal Glomeruli Region using Genetic Algorithm," Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea-SP, Vol. 46, No. 2, pp. 30-39, March 2009. 

  20. Eung Kyeu Kim, "An Extraction Method of Glomerulus Region from Renal Tissue Image," Journal of the Korea Institute of Signal Processing and System, Vol. 13, No. 2, pp. 70-76, Apr. 2012. 

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  23. Seung-Tae Lee, Young-Joon Han, and Hern-Soo Hahn, "Extended Snake Algorithm Using Color Variance Energy," Journal of the Korea Society of Computer & Information, Vol. 14, No. 10, pp. 173-184, 2009. 

  24. H. F. Ng, "Automatic thresholding for defect detection," Pattern Recognition Letter, Vol. 27, No. 14, pp. 1644-1649, Oct. 2006. 

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  25. B R L, Quoc Bao Truong, Van Huy Pham and Hyoung-Seok Kim, "Automatic Thresholding Selection for Image Segmentation Based on Genetic Algorithm," Journal of Control, Robotics and Systems of Korea, Vol. 17, No. 6, pp. 587-595, 2011. 

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