Purpose: RBC blood pool SPECT has been used to diagnose focal liver lesion such as hemangioma owing to its high specificity. However, low spatial resolution is a major limitation of this modality. Recently, ordered subset expectation maximization (OSEM) has been introduced to obtain tomographic images for clinical application. We compared this new modified iterative reconstruction method, OSEM with conventional filtered back projection (FBP) in imaging of liver hemangioma. Materials and Methods: Sixty four projection data were acquired using dual head gamma camera in 28 lesions of 24 patients with cavernous hemangioma of liver and these raw data were transferred to LINUX based personal computer. After the replacement of header file as interfile, OSEM was performed under various conditions of subsets (1,2,4,8,16, and 32) and iteration numbers (1,2,4,8, and 16) to obtain the best setting for liver imaging. The best condition for imaging in our investigation was considered to be 4 iterations and 16 subsets. After then, all the images were processed by both FBP and OSEM. Three experts reviewed these images without any information. Results: According to blind review of 28 lesions, OSEM images revealed at least same or better image quality than those of FBP in nearly all cases. Although there showed no significant difference in detection of large lesions more than 3 cm, 5 lesions with 1.5 to 3 cm in diameter were detected by OSEM only. However, both techniques failed to depict 4 cases of small lesions less than 1.5 cm. Conclusion: OSEM revealed better contrast and define in depiction of liver hemangioma as well as higher sensitivity in detection of small lesions. Furthermore this reconstruction method dose not require high performance computer system or long reconstruction time, therefore OSEM is supposed to be good method that can be applied to RBC blood pool SPECT for the diagnosis of liver hemangioma.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.8
no.3
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pp.156-162
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2007
The parallel beam SPECT system acquires projection data by using collimators in conjunction with photon detectors. The projection data of the parallel beam SPECT system is, however, blurred by the point response function of the collimator that is used to define the range of directions where photons can be detected. By increasing the number of parallel holes per unit area in collimator, one can reduce such blurring effect. This approach also, however, has the blurring problem if the distance between the object and the collimator becomes large. In this paper we consider correction methods for artifacts caused by non-circular orbit of parallel beam SPECT with many parallel holes per detector cell. To do so, we model the relationship between the object and its projection data as a linear system, and propose an iterative reconstruction method including artifacts correction. We compute the projector and the backprojector, which are required in iterative method, as a sum of convolutions with distance-dependent point response functions instead of matrix form, where those functions are analytically computed from a single function. By doing so, we dramatically reduce the computation time and memory required for the generation of the projector and the backprojector. We conducted several simulation studies to compare the performance of the proposed method with that of conventional Fourier method. The result shows that the proposed method outperforms Fourier methods objectively and subjectively.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.17
no.1
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pp.1-10
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2004
Adaptive finite element analysis, in which its solution error meets with the user defined allowable error, is recently used to improve the reliability of finite element analysis results. This adaptive analysis is composed of two procedures; one is the error estimation of an analysis result and the other is the reconstruction of finite elements. In the (p-method, an element size is controlled by relocating of nodal positions (r-method) and the order of an element shape function is determined by the hierarchical polynomial (p-method) corresponding to the clement solution error by the enhanced SPR. In order to show the effectiveness and the accuracy of the suggested rp-method, various numerical examples were analyzed and these analysis results were examined by comparing with those obtained by the existed methods.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.22
no.5
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pp.487-499
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2009
The postprocessing technology has been advanced diversely to accommodate the tendency of increasingly refined and complicated practices of finite element modeling in pace with enhanced capabilities of computers and improved algorithm of equation solvers. As a result of such progresses in both hardware and software, it became practically meaningful to inspect and analyze the elasto-plastic behavior using the intermediate results from the increasing number of incremental and iterative processes. This paper is concerned about the new methods of postprocessing with computer graphic visualization of elasto-plastic behavior on the basis of the theoretically reorganized analysis results. This paper proposes a new method of rendering the plastic zone, and new approaches of analyzing and interpreting the elasto-plastic behavior using the graphical information visualized in the form of the yield surface and the stress path, or in the form of the Mohr circles and the failure envelope.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.311-313
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2020
컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)에서 시야각은 매우 중요한 특성이다. 시야각에 따라 홀로그램을 볼 수 있는 영역이 결정되며 시야각을 넘어가게 되면 재구성된 오브젝트가 잘려 보이게 된다. CGH의 최대 시야각은 회절 격자 방정식에 의해 결정이 되며, 해당 수식에 따르면 홀로그램 재생 장치인 공간 광 변조기(SLM)의 픽셀 피치에 반비례한다. SLM의 픽셀 피치를 줄이는 것은 어렵고 비용이 많이 들기 때문에 본 논문에서는 고해상도 랜덤 바이너리 위상 마스크를 SLM에 부착하여 CGH의 시야각을 확장하는 방법을 제안한다. CGH를 계산하는데 자주 사용되는 반복 푸리에 변환 알고리즘(IFTA)에 위상 평균화 단계를 도입하여 SLM과 위상 마스크간의 픽셀 크기 및 개수의 차이를 극복하였다. 또한 스칼라 회절 이론을 바탕으로 한 홀로그램 시뮬레이션에 제안한 방법을 적용 후 가상 눈 모델을 도입하여 두 개의 물체로 이루어진 홀로그램을 재구성하고 여러 각도에서 관찰하여 시야각이 향상되는것을 검증하였다.
Kim, Soo-Mee;Lee, Jae-Sung;Lee, Mi-No;Lee, Ju-Hahn;Kim, Joong-Hyun;Kim, Chan-Hyeong;Lee, Chun-Sik;Lee, Dong-Soo;Lee, Soo-Jin
Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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v.41
no.3
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pp.234-240
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2007
Purpose: In this study we propose a block-iterative method for reconstructing Compton scattered data. This study shows that the well-known expectation maximization (EM) approach along with its accelerated version based on the ordered subsets principle can be applied to the problem of image reconstruction for Compton camera. This study also compares several methods of constructing subsets for optimal performance of our algorithms. Materials and Methods: Three reconstruction algorithms were implemented; simple backprojection (SBP), EM, and ordered subset EM (OSEM). For OSEM, the projection data were grouped into subsets in a predefined order. Three different schemes for choosing nonoverlapping subsets were considered; scatter angle-based subsets, detector position-based subsets, and both scatter angle- and detector position-based subsets. EM and OSEM with 16 subsets were performed with 64 and 4 iterations, respectively. The performance of each algorithm was evaluated in terms of computation time and normalized mean-squared error. Results: Both EM and OSEM clearly outperformed SBP in all aspects of accuracy. The OSEM with 16 subsets and 4 iterations, which is equivalent to the standard EM with 64 iterations, was approximately 14 times faster in computation time than the standard EM. In OSEM, all of the three schemes for choosing subsets yielded similar results in computation time as well as normalized mean-squared error. Conclusion: Our results show that the OSEM algorithm, which have proven useful in emission tomography, can also be applied to the problem of image reconstruction for Compton camera. With properly chosen subset construction methods and moderate numbers of subsets, our OSEM algorithm significantly improves the computational efficiency while keeping the original quality of the standard EM reconstruction. The OSEM algorithm with scatter angle- and detector position-based subsets is most available.
In this study, I studied how to generate input values to achieve the same value as the target value. The general procedures are explained to regenerate the excitation input, which is made by using the frequency response function between input-output. In this study, a mount model connected by a bushing was used as a numerical model. The response value for the excitation input was compared with the target value. The excitation input was corrected to obtain the same response as the target value. Through the iterative process, the reconstructed input value was obtained to have the same response as the test.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.5
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pp.84-93
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2000
The conventional fractal decoding was implemented to IFS(iterated function system) for every range regions But a part of the range regions can be decoded without the iteration and there is a data dependence regions In order to decode $R{\times}R$ range blocks, It needs $2R{\times}2R$ domain blocks This decoding can be analyzed to the dependence graph The vertex of the graph represents the range blocks, and the vertex is classified into the vertex of the range and domain The edge indicates that the vertex is referred to the other vertices The in-degree and the out-degree are defined to the number of the edge that is entered and exited, respectively The proposed method is analyzed by a dependence graph to the fractal code, and the decoding order is recomposed by the information of the out-degree That is, If the out-degree of the vertex is zero, then this vertex can be used to the vertex with data dependence Thus, the proposed method can extend the data dependence regions by the recomposition of the decoding order As a result, the Iterated regions are minimized without loss of the image quality or PSNR(peak signal-to-noise ratio), Therefore, it can be a fast decoding by the reducing to the computational complexity for IFS in the fractal Image decoding.
Amultiresolution filtering algorithm based on the physical SPECT lesion detachability provides and optimal solution for SPECT reconstruction problem. Related to the previous study, we estimated the SPECT lesion detection capability by m minimum detectable lesion sizes (MDLSs), and generated m reconstruction filters which are designed to maximize the smoothing effect at a fixed MDLS-dependent resolution level $\frac{MDLS}{4\sqrt{2In2}}$. The proposed multiresolution filtering algorithm used a coarse-to-fine approach for the m-level resolution filter images obtained from these m filters for a given projection image. First, the local homogeneity is determined for every pixel of the filter images, by comparing the local variance value computed in a window centered at the pixel and the mode determined from the distribution of the local variances. Based on the local homogeneity, the pixels declared as homogeneous are chosen from the filter image of the lowest resolution, and for the other pixels the same process is repeated for the higher resolution filter images. For the non-homogeneous pixels after this pixels after this repetition process ends, the pixel values of the highest resolution filter image are substituted. From the results of the simulated experiments, the proposed multiresolution filtering algorithm showed a strong smoothing effect in the homogeneous regions and a significant resolution improvement near the edge regions of the projection images, and so produced good adaptability effects in the reconstructed images.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.1
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pp.41-50
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2022
In this paper, a method to directly calculate the major elements of skin color such as melanin and hemoglobin from the RGB signal of the camera is proposed. The main elements of skin color typically measure spectral reflectance using specific equipment, and reconfigure the values at some wavelengths of the measured light. The values calculated by this method include such things as melanin index and erythema index, and require special equipment such as a spectral reflectance measuring device or a multi-spectral camera. It is difficult to find a direct calculation method for such component elements from a general digital camera, and a method of indirectly calculating the concentration of melanin and hemoglobin using independent component analysis has been proposed. This method targets a region of a certain RGB image, extracts characteristic vectors of melanin and hemoglobin, and calculates the concentration in a manner similar to that of Principal Component Analysis. The disadvantage of this method is that it is difficult to directly calculate the pixel unit because a group of pixels in a certain area is used as an input, and since the extracted feature vector is implemented by an optimization method, it tends to be calculated with a different value each time it is executed. The final calculation is determined in the form of an image representing the components of melanin and hemoglobin by converting it back to the RGB coordinate system without using the feature vector itself. In order to improve the disadvantages of this method, the proposed method is to calculate the component values of melanin and hemoglobin in a feature space rather than an RGB coordinate system using a feature vector, and calculate the spectral reflectance corresponding to the skin color using a general digital camera. Methods and methods of calculating detailed components constituting skin pigments such as melanin, oxidized hemoglobin, deoxidized hemoglobin, and carotenoid using spectral reflectance. The proposed method does not require special equipment such as a spectral reflectance measuring device or a multi-spectral camera, and unlike the existing method, direct calculation of the pixel unit is possible, and the same characteristics can be obtained even in repeated execution. The standard diviation of density for melanin and hemoglobin of proposed method was 15% compared to conventional and therefore gives 6 times stable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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