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- 저자 : 나철훈(Chul Hoon Na) (검색결과 3 건)
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Image Recognition by Fuzzy Logic and Genetic Algorithms
류상진,나철훈,Ryoo, Sang-Jin,Na, Chul-Hoon The Korea Institute of Information and Commucation 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.5
유전자 알고리즘을 이용한 다양한 특징의 분석이 필요한 퍼지 분류기의 설계 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기는 퍼지 논리를 이용한 분류 부분과 유전자 알고리즘을 이용한 규칙 생성 부분으로 구성된다. 유전자 알고리즘을 이용한 규칙 생성 부분에서는 최적의 퍼지 멤버쉽 함수를 결정하고, 각 특징이 규칙에 포함되는지 포함되지 않는지의 여부도 결정하게 된다. 또한, 특정 대상에 대한 인식률을 분석하여 큰 오인식률을 갖는 부분에 세부 특징을 추가하는 방법과 문자열과 population의 최소 크기, 인식률 개선을 위한 반복적 분석 방법을 사용한다. 제안된 퍼지 분류기의 적용 예로서, 아이리스 데이터와 갑상선 종양 세포의 식별을 든다. 본 논문에서 제안한 퍼지 분류기는 아이리스 데이터에 대해 98.67%의 인식률을, 갑상선 종양 세포에 대해서 98.25%의 인식률을 얻었다. A fuzzy classifier which needs various analyses of features using genetic algorithms is proposed. The fuzzy classifier has a simple structure, which contains a classification part based on fuzzy logic theory and a rule generation part using genetic algorithms. The rule generation part determines optimal fuzzy membership functions and inclusion or exclusion of each feature in fuzzy classification rules. We analyzed recognition rate of a specific object, then added finer features repetitively, if necessary, to the object which has large misclassification rate. And we introduce repetitive analyses method for the minimum size of string and population, and for the improvement of recognition rates. This classifier is applied to two examples of the recognition of iris data and the recognition of Thyroid Gland cancer cells. The fuzzy classifier proposed in this paper has recognition rates of 98.67% for iris data and 98.25% for Thyroid Gland cancer cells.
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Discrimination of Cancer Cells by Dominant Feature Parameters Method in Thyroid Gland Cells
Na, Chul-Hoon,Jeong, Dong-Myong 원광대학교 생체공학연구소 1994 원광생체공학 Vol.1 No.1
본 연구는 인간의 갑상선세포를 대상으로 암세포의 식별을 위하여 새로운 디지털 영상기술을 적용하여 해석한 것으로 이를 위하여 세포영상해석에 필요한 개선된 처리방법들을 제안하였다. 실험대상으로 정상세포와 암세포로 확진된 갑상선세포의 현미경 영상을 사용하였다. 세포영상으로부터 세포핵을 구분하기 위하여 기존의 방법을 개선한 방향각을 갖는 Contour Following법을 시도하여 세포핵의 영상을 매우 효과적으로 얻을 수 있음을 입증하였고, 세포핵의 특징추출을 위하여 16개의 특징 파라미터들을 사용하였고 식별율을 높이기 위하여 우세 특징파마미터를 선택하여 식별을 향상을 꾀하였다. 실험결과 평균 91.11%의 식별율을 얻음으로서 효과적으로 감상선의 암세포를 식별할 수 있음을 증명하였다. A new method of digital image analysis technique for discrimination of cancer cell was presented in this paper. The object image was the Thyroid Gland cells image that was diagnosed as normal and abnormal(two types of abnormal : follicular neoplastic cell, and papillary neoplastic cell), respectively. By using the proposed region segmintation algorithm, the cells were sucessfully segmented into nucleus. The 16 feature parameters were used to calculate the features of each nucleus. As a consequence of using dominant feature parameters method proposed in this paper, discrimination rate of 91.11% was obtained for Thyroid Gland cells.
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