Analysis of Hyperspectral Dentin Data Using Independent Component Analysis

Sung-Hwan Jung

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자료유형: 학술저널

저자정보: Sung-Hwan Jung (창원대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 JOURNAL OF KOREA MULTIMEDIA SOCIETY Vol.12 No.12

발행연도: 2009.12

수록면: 1,755 - 1,760 (6page)

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2013

Clustering for Analysis of Raman Hyperspectral Dental Data

Sung-Hwan Jung 멀티미디어학회논문지 2013.01 학술저널

2009

Analysis of Hyperspectral Dentin Data Using Independent Component Analysis

Sung-Hwan Jung 멀티미디어학회논문지 2009.12 학술저널

Analysis on Raman Hyperspectral Data of Dentin using Independent Component Analysis

Sung-Hwan Jung 한국멀티미디어학회 국제학술대회 2009.08 학술대회자료

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In this research, for the first time, we tried to analyse Raman hyper-spectral dentin data using Independent Component Analysis (ICA) to see its possibility of adoption for the dental analysis software. We captured hyperspectral dentin data on 569 spots on a molar with dental lesion by HR800 Micro Raman Spectrometer at UMKC-CRISP (University of Missouri at Kansas City-Center for Research on Interfacial Structure and Properties). Each spot has 1,005 hyperspectral data. We applied ICA to the captured hyper-spectral data of dentin for evaluating ICA approach, and compared it with the well known multivariate analysis method, PCA. As a result of the experiment, ICA approach shows better local characteristic of dentin than the result of PCA. We confirmed that ICA also could be a good method along with PCA in the dental analysis software.

#ICA #Hyperspectral data analysis #Raman spectrometer

참고문헌 (15)

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1. [인터넷자원] - / / http://www.oralcancerfoundation.org/facts/

2. [인터넷자원] - / / http://www.aaoms.org/dental_implants.php

3. [인터넷자원] - / / http://en.wikipedia.org/wiki/Hyperspectral

4. [학술지(정기간행물)] - R.P.G. Thiagarajan / 2008 / Application of multivariate spectral analyses in micro-Raman imaging to unveil structural/chemical features of the adhesive/detin interface / Journal of Biomedical Optics 13 (1) : 1 ~ 9

5. [학술지(정기간행물)] - C. Bugli / 2006 / Comparison between Principal Component Analysis and Independent Component Analysis in Electrocencepphalograms Modeling 48 : 1 ~ 16

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정성환

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