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1.发明公开
公开(公告)号：KR1020160073172A
公开(公告)日：2016-06-24
申请号：KR1020140181620
申请日：2014-12-16
Applicant: 전남대학교산학협력단 , 주식회사 셀바스에이아이
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/00 , G06T7/0002 , G06T7/0004 , G06T7/13 , G06T7/262 , G06T7/62 , G06T7/77
Abstract: 본발명의일 양상에따른문서구조를분석하기위한방법이개시된다. 상기방법은, 입력된이미지에사전결정된이진화(binarization) 기법을적용함으로써이진화된이미지를생성하는단계; 상기생성된이진화된이미지에연결요소알고리즘(connected component algorithm)을적용함으로써연결요소들을생성하는단계; 상기생성된연결요소들의기하학적성질(geometrical property)에기초하여상기연결요소들각각의크기값을특성화하는단계; 상기연결요소들의특성화된크기값에적어도부분적으로기초하여퍼지에너지매트릭스(FEM:Fuzzy Energy Matrix)를생성하는단계; 및상기생성된퍼지에너지매트릭스를기초로하여상기입력된이미지에서의텍스트부분과비-텍스트부분을구별하여인식하는단계를포함할수 있다.
Abstract translation: 公开了根据本发明的一个方面的用于分析文档布局的方法。 本发明的目的是以低分辨率文件图像快速且准确地分析文档布局。 该方法可以包括：通过应用预定的二值化技术来生成二值图像的步骤; 通过将连通分量算法应用于生成的二值图像来产生连接因子的步骤; 基于所产生的连接因子的几何特性来专门化每个连接因子的尺寸值的步骤; 基于所述连接因素的至少部分特定尺寸值来生成模糊能量矩阵（FEM）的步骤; 以及基于所生成的FEM来区分并识别输入图像中的文本部分和非文本部分的步骤。
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2.发明授权유전성 골격근 이온통로병 원인 예측방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 및 이를 실행시키는 장치 有权计算机可读介质记录计算机程序以执行估计遗传性骨骼肌肉通道病变原因的方法
公开(公告)号：KR101361546B1
公开(公告)日：2014-02-13
申请号：KR1020120074485
申请日：2012-07-09
Applicant: 전남대학교산학협력단
Abstract: 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 및 이를 실행하는 장치가 제공된다. 본 기록매체에 수록된 컴퓨터 프로그램은, 우발적 마비 및 근긴장증의 증상정보를 이용하여 유전성 골격근 이온통로병의 원인 유전자를 결정하는 유전성 골격근 이온통로병 원인 예측방법을 수행할 수 있게 되어, 유전성 골격근 이온통로병의 원인 유전자를 신속하고 정확하게 예측할 수 있게 된다. 따라서, 사용자는 다양한 원인 유전자 중 일부 유전자만 검사하여 유전성 골격근 이온통로병의 원인을 파악할 수 있게 되어, 낮은 비용으로 빠른 시간 안에 유전성 골격근 이온통로병의 원인을 파악할 수 있게 된다.
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3.发明公开유전성 골격근 이온통로병 원인 예측방법을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 수록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 및 이를 실행시키는 장치 有权计算机可读介质记录计算机程序来执行用于预测骨骼肌肉通道病变的原因的方法
公开(公告)号：KR1020140007540A
公开(公告)日：2014-01-20
申请号：KR1020120074485
申请日：2012-07-09
Applicant: 전남대학교산학협력단
CPC classification number: G06F19/18
Abstract: Provided are a computer readable recording medium with a computer program and an executing apparatus thereof. The computer program of the recording medium quickly and accurately estimates a gene which causes a hereditary skeletal muscle channelopathy by performing a method for estimating the cause of the hereditary skeletal muscle channelopathy to determine the gene which causes the hereditary skeletal muscle channelopathy using information about episodic paralysis and myotonia. Thereby, a user quickly grasps the cause of the hereditary skeletal muscle channelopathy with low costs by testing a part of various genes which cause diseases. [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S110) Select at least one among episodic paralysis and myotonia; (S120) Input first symptom information corresponding to the episodic paralysis if the episodic paralysis is selected; (S130) Input second symptom information corresponding to the myotonia if the myotonia is selected; (S140) Determine the gene which causes the hereditary skeletal muscle channelopathy using the first and second symptom information; (S150) Display the gene which causes the hereditary skeletal muscle channelopathy on a screen
Abstract translation: 提供一种具有计算机程序的计算机可读记录介质及其执行装置。 记录介质的计算机程序通过执行用于估计遗传性骨骼肌通道病变的原因的方法来快速准确地估计引起遗传性骨骼肌通道病变的基因，以使用关于发作性麻痹的信息来确定导致遗传性骨骼肌细胞通道病变的基因 和肌强直。 因此，通过测试造成疾病的各种基因的一部分，用户能够以低成本快速掌握遗传性骨骼肌通道病变的原因。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S110）选择情节性麻痹和肌强直中的至少一种; （S120）如果选择了情节性麻痹，输入对应于情景性麻痹的第一症状信息; （S130）如果选择了肌强直，输入对应于肌强直的第二症状信息; （S140）使用第一和第二症状信息确定导致遗传性骨骼肌通道病变的基因; （S150）在屏幕上显示导致遗传性骨骼肌通道病变的基因
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公开(公告)号：KR101144964B1
公开(公告)日：2012-05-11
申请号：KR1020100102937
申请日：2010-10-21
Applicant: 전남대학교산학협력단
Abstract: 본 발명의 바람직한 일실시예의 간질성 폐질환 검출 시스템 및 그 방법에 따르면, 초기 간질성 폐질환을 CT 영상을 이용하여 자동으로 검출하고 정량화할 수 있는 CAD 시스템 및 방법을 제공할 수 있다. 또한 본 발명에 따르면 대용량의 CT 영상을 이용한 처리 속도를 개선할 수 있는 CAD 시스템 및 방법을 제공할 수도 있다.
본 발명의 바람직한 일실시예의 간질성 폐질환 검출 시스템은 CT 영상으로부터 폐 영역만을 분할하여 추출하고, 추출된 폐의 총 체적을 산출하는 폐 분할부; 상기 폐 영역의 각 픽셀을 중심으로 미리 설정된 크기의 관심 영역을 위치시키고, 상기 관심 영역 내에서 하나 이상의 텍스처 특징점(Texture Feature)을 추출하는 특징점 추출부; 상기 하나 이상의 텍스처 특징점을 입력받아 간질성 폐질환에 대해 해당 픽셀의 양성 또는 음성 여부를 분류하는 분류부; 상기 분류부에서 양성으로 분류된 모든 픽셀을 카운팅하여 양성으로 분류된 모든 영역의 체적을 산출하는 검출 체적 산출부; 및 상기 폐의 총 체적에 대한 상기 양성으로 분류된 영역의 체적의 비를 산출하는 분류 스코어 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.-
公开(公告)号：KR1020160144250A
公开(公告)日：2016-12-16
申请号：KR1020150080821
申请日：2015-06-08
Applicant: 주식회사 셀바스에이아이 , 전남대학교산학협력단
Abstract: 본발명은스트로크입력순서의복원방법및 장치에관한것으로서, 본발명에따른스트로크입력순서의복원방법은입력된스트로크를세선화하여스켈레톤그래프를생성하는단계, 스켈레톤그래프로부터노드및 세그먼트을추출하는단계, 동일한노드를공유하는인접세그먼트가이루는각도에기초하여인접세그먼트사이의이동에대응하는코스트를산출하는단계, 코스트의합이최소화되도록스켈레톤그래프의모든세그먼트를통과하는경로를탐색하는단계및 경로에기초하여스트로크의입력방향및 입력순서를판단하는단계를포함하고, 서로인접하는 2개의세그먼트를통과하기위해소비되는에너지의크기에대응하는코스트를산출함으로써, 스트로크를입력하기위해소비되는에너지가최소화되는경로를탐색할수 있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101384627B1
公开(公告)日：2014-04-11
申请号：KR1020120119574
申请日：2012-10-26
Applicant: 전남대학교산학협력단
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/6261 , G06K9/40 , G06K9/4676 , G06K9/6223 , G06K9/6247
Abstract: The present invention relates to an automatic segmentation method of an object area in an image and, more specifically, to an automatic segmentation method of an object area in an image which quickly segments an object containing a flower from an image by a probability distribution estimation algorithm. According to an embodiment of the present invention, a time required for segmentation can be minimized as a mobile terminal automatically segments a target object and a background from an input image when the input image of flower or plant is obtained. [Reference numerals] (S1000) Step of converting an image format of input images; (S2000) Step of estimating a predetermined area estimated in which the candidate object is located in the input images as a candidate area; (S3000) Step of extracting each feature information to the candidate object and a background in the candidate area; (S4000) Step of dividing the images in the input image by using the feature information; (S5000) Step of removing the noise of the divided object n the input images
Abstract translation: 本发明涉及图像中的对象区域的自动分割方法，更具体地，涉及图像中的对象区域的自动分割方法，其通过概率分布估计算法从图像中快速地分割包含花朵的对象 。 根据本发明的实施例，当获取花或植物的输入图像时，移动终端可以最小化分割所需的时间，因为移动终端自动地从输入图像中分割目标对象和背景。 （参考数字）（S1000）转换输入图像的图像格式的步骤; （S2000）将所述候选对象所位于的预定区域估计为所述输入图像作为候选区域的步骤; （S3000）向所述候选对象提取每个特征信息和所述候选区域中的背景的步骤; （S4000）使用所述特征信息来分割输入图像中的图像的步骤; （S5000）去除分割对象在输入图像上的噪声的步骤
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公开(公告)号：KR101296734B1
公开(公告)日：2013-08-20
申请号：KR1020110146905
申请日：2011-12-30
Applicant: 전남대학교산학협력단
IPC: G06T7/00
Abstract: 본 발명은 가우시안 혼합 모델 및 알지비 클러스터링을 이용한 오브젝트 분할방법에 관한 것으로, 구체적으로는 이미지 내에 꽃과 같이 불특정한 모양을 갖는 오브젝트가 있는 경우, 사용자가 별도의 조작이 없이도 자동으로 상기 오브젝트를 인식하고 자동으로 분할할 수 있는 가우시안 혼합 모델 및 알지비 클러스터링을 이용한 오브젝트 분할방법에 관한 것이다.
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公开(公告)号：KR101281511B1
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：KR1020120014646
申请日：2012-02-14
Applicant: 전남대학교산학협력단
CPC classification number: G06F19/10 , C12Q1/68 , G06T7/0012
Abstract: PURPOSE: A method for automatically analyzing a DNA fingerprint image and a system thereof are provided to divide and analyze the DNA fingerprint image into various small images when bending of a lane is generated, thereby accurately detecting the lane. CONSTITUTION: Image data of gel electrophoresis of polymerase chain reaction (PCR) is inputted and stored in a memory unit (120). When an analysis controller (100) reads the image data, an average lane width calculation unit (200) calculates average lane width for the read image data. A continuous area image processing unit (300) reads data which is calculated by the average lane width calculation unit; calculates data of a local maximum point among the image data; and removes a local maximum point which is wrongly calculated and detected. Lanes are detected by connecting local maximum points which the local maximum point, which is wrongly detected, is removed. [Reference numerals] (100) Analysis controller; (120) Memory unit; (200) Average lane width calculation unit; (210) Vertical projection profile processing unit; (220) K-means processing unit; (230) Lane width calculation unit; (300) Continuous area image processing unit; (310) Horizontal projection profile processing unit; (320) Image division processing unit; (330) Divided image vertical projection processing unit; (340) Local maximum point search unit; (350) Error local removal processing unit; (360) Lane configuration processing unit; (370) False lane removal processing unit; (400) Accuracy-reproductivity calculation unit
Abstract translation: 目的：提供一种自动分析DNA指纹图像的方法及其系统，用于在生成车道弯曲时将DNA指纹图像分割并分析成各种小图像，从而准确地检测车道。 构成：聚合酶链反应（PCR）的凝胶电泳图像数据被输入并存储在存储单元（120）中。 当分析控制器（100）读取图像数据时，平均车道宽度计算单元（200）计算读取的图像数据的平均车道宽度。 连续区域图像处理单元（300）读取由平均车道宽度计算单元计算的数据; 计算图像数据中的局部最大点的数据; 并删除错误计算和检测到的局部最大点。 通过连接本地最大点（错误检测到的局部最大点）被去除来检测车道。 （参考号）（100）分析控制器; （120）存储单元; （200）平均车道宽度计算单位; （210）垂直投影轮廓处理单元; （220）K-means处理单元; （230）车道宽度计算单位; （300）连续区域图像处理单元; （310）水平投影轮廓处理单元; （320）图像分割处理单元; （330）分割图像垂直投影处理单元; （340）本地最大点搜索单位; （350）错误本地删除处理单元; （360）车道配置处理单元; （370）虚假车道拆除处理单元; （400）精度 - 再现性计算单位
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9.发明授权폐 시티에서 좌우 폐의 영역을 분리하는 방법, 그 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체 및 그 프로그램이 저장된 서버 시스템 有权分离方法使用顺序CT图像的3D信息，计算机可读存储介质实施方法和存储程序的系统的分离方法
公开(公告)号：KR101092470B1
公开(公告)日：2011-12-13
申请号：KR1020100130269
申请日：2010-12-17
Applicant: 전남대학교산학협력단
Abstract: PURPOSE: A method for separating a CT picture of a lung into right/left lung areas, a computer readable medium with a program for performing the method, and a server system with the program are provided to automatically and quickly separate one area connected to a left lung area and a right lung area in a CT picture about a lung into right/left lung areas, thereby obtaining high reliability during separation. CONSTITUTION: Tomography images of a lung CT are successively inspected. A current tomography image(100CI) is detected. An area(100ab) where right/left lungs are connected to each other exists in the current tomography image. A left lung boundary line and a right lung boundary line are detected. A pair of pixels are extracted among pixels in the left lung boundary line and pixels in the right lung boundary line wherein the pair of pixels are closest. The location of the central point between the pair of pixels is calculated.
Abstract translation: 目的：一种将肺部CT图像分离为右肺/左肺区域的方法，具有用于执行该方法的程序的计算机可读介质以及具有该程序的服务器系统，用于自动且快速地将连接到 左肺区域和右肺区域的CT图像中的肺部进入右/左肺区域，从而在分离期间获得高可靠性。 构成：依次检查肺CT的断层摄影图像。 检测当前断层图像（100CI）。 在当前断层图像中存在右肺/左肺彼此连接的区域（100ab）。 检测左肺边界线和右肺边界线。 在左肺边界线的像素和右肺边界线中的像素最靠近的像素之间提取一对像素。 计算一对像素之间的中心点的位置。
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