Kim, Ki-Won;Kwon, Yong-Rak;Seo, Seong-Won;Kwon, Kyung-Tae;Oh, Joo-Young;Son, Soon-Yong;Son, Jin-Hyun;Min, Jung-Whan
Journal of radiological science and technology
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v.38
no.3
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pp.205-211
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2015
We evaluated the effectiveness of TL (Time Limit) method by comparing with NTL (Non-time limit) method when it is used for examinations for abdomen Anterior Posterior (AP) in this paper. The evaluation was conducted based on the comparison of dose, and of signal to noise ratio (SNR) and contrast to ratio (CNR) on both methods. The experiments were conducted with XGEO GC 80 (Samsung, Korea), Unfors ThinX RAD (Unfors, Sweden) and Rando Phantom (Alderson research laboratories, USA) and shielding material with the size of $5.5{\times}9{\times}0.1cm^3$. It was set to activate only two upper ionization chambers in automatic exposure control(AEC) mode and the tube-voltage was set to 80kVp. When the exposure time was limited, it is limited to 51 msec. The images both by NTL AEC method and TL AEC method were acquired when with and without attachment of shielding material on the upper ionization chambers. The images were evaluated by SNR and CNR which are the image evaluation methods using 'Image J'. The NTL AEC method showed increases in dose as much as 130.7% at maximum and 80% at minimum than other methods. The TL AEC method showed decreases in mAs and exposure dose than the NTL AEC method as much as 43.8% and 44.4% respectively. There were no significant differences in SNR or CNR for the experiments (($p{\geq}0.05$). Therefore, it is suggested that the TLAEC mode is more effective when examining patients who have high BMI index or a patient with a metallic substance in the body after surgery.
The purpose of this study is to identify factors affecting picture quality in Roadmap images, which were studied by varying the dilution rate, collimation field and flow rate of contrast medium. For a quantitative evaluation of the quality of the picture, a 3mm vessel model Water Phantom was self-produced using acrylic, a roadmap image was acquired with a self-produced vascular model Water Phantom, and the SNR(Signal to Noise Ratio) and CNR (Contrast to Noise Ratio) were analyzed. CM:N/S In the study on the change of dilution rate, CM:N/S dilution rate changed to (100%~10%:100%), and the measurement of the roadmap image taken using the vascular model Water Phantom showed that the measurement value of SNR gradually decreased as the N/S dilution rate was increased, and the measurement of CNR was gradually reduced. It was confirmed that the higher the dilution rate of CM:N/S, the lower the SNR and CNR, and also significant image can be obtained at the dilution rate of CM:N/S (100%~70:30%). The study showed the value of SNR and CNR in Roadmap image was increased as the Collimation Field was narrowed to the center of the vascular phantom; the Collimation Field was narrowed to the center of the vessel model by 2cm intervals to 0cm through 12cm. To verify the relationship with Roadmap image and Flow Rate, volume of the autoinjector was kept constant at 15 and the flow rate was gradually increased 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. The value of SNR and CNR of images taken by using water Phantom gradually decreased as the Flow Rate increased, but at Flow Rate 9 and 10, the SNR and CNR value was increase. It was not possible to confirm the relationship with SNR and CNR by ROI mean value and Background mean value. It is considered that further study is needed to evaluate the correlation about Roadmap image and Flow Rate. In conclusion, as the dilution rate of N/S in contrast medium was increased, the value of SNR and CNR was decreased. The narrower the Collimation Field, the higher image quality by increasing value of SNR and CNR. However, it is not confirmed the relationship Roadmap image and Flow Rate. It is considered that appropriate contrast medium concentration to minimize the effects of kidney and proper Collimation Field to improve contrast of image and reduce exposure X-ray during procedure is needed.
The purpose of this study was to evaluate whether or not there was artifact when the upper limb could not be lifted to the top of the head during multi-detector computed tomography(MDCT) scans of the chest and abdomen. Contrast radiography of the human and chest phantom was performed with 128channal MDCT. Under the same conditions(120 kVp, 110 mAs, standard algorithm)both hands lifted up and put down each time in the human experiment. In the chest phantom experiment, the radiography was carried out when the upper limb phantom was adjusted at a certain distance(0, 3, 7 cm) from the chest phantom. Subsequently, the values of Noise, CT number, SNR, and CNR were measured in the field of concern. The noise value of fat, rib, and muscle increased when the arm was lifted in humans(0.79, 47.8, 27%). Furthermore, when the upper limb was lowered, the noise value of muscle and lung increased in the phantom(31.2, 9.4%). In addition, the noise value of the muscles and lung decreased by 5, 25.12% and 5.6, 15.35% as the upper limb moved about 0,3,7cm away from the chest. When the chest and abdominal radiography were performed, in the case of the presence of other parts outside the inspection area, the probability of artifact was minimal while the distance was more than 3cm away from the upper limb to the chest and abdomen.
The purpose of this study is to evaluate the effectiveness of virtual grid software (VGS). The purpose of this study is to evaluate the changes in energy and object thickness by dividing the use of VGS into two cases (Without-VGS) without using a movable grid. We attempted to determine the effectiveness of VGS by acquiring images using a chest phantom and a thigh phantom and analyzing SNR and CNR. In the chest phantom and femoral phantom, the tube flow was fixed at 2.5 mAs, and the tube voltage was changed by 10 kVp from 60 to 100 kVp to measure SNR and CNR, and SNR was about 1.09 to 8.86% higher in the chest phantom than in Without-VGS, and CNR was 4.18 to 14.56% higher in the VGS than in Without-VGS. And in the femoral phantom, SNR was about 9.78 to 18.05% higher in VGS than in Without-VGS, and CNR was 21.07 to 44.44% higher in VGS than in Without-VGS. The tube voltage was fixed at 70 kVp in the chest phantom and the femoral phantom, and the amount of tube current was changed at 2.5 to 16 mAs, respectively, and after X-ray irradiation, SNR and CNR were measured in the chest phantom, which was about 1.49 to 11.11% higher in VGS than in Without-VGS, and CNR was 4.76 to 13.40% higher in VGS than in Without-VGS. And in the femoral phantom, SNR was about 2.22 to 17.38% higher in VGS than in Without-VGS, and CNR was 13.85 to 40.46% higher in VGS than in Without-VGS. Therefore, if an inspection is required with a mobile X-ray imaging device, it is believed that good image quality can be obtained by using VGS in an environment where it is difficult to use a mobile grid, and it is believed that the use of mobile X-ray devices can be increased.
The application of singular value decomposition (SVD) filtering is examined for attenuation of the ground-roll in land seismic data. Prior to the SVD computation to seek singular values containing the highly correlatable reflection energy, processing steps such as automatic gain control, elevation and refraction statics, NMO correction, and residual statics are performed to enhance the horizontal correlationships and continuities of reflections. Optimal parameters of SVD filtering are effectively chosen with diagnostic display of inverse NMO (INMO) corrected CSP (common shot point) gather. On the field data with dispersion of ground-roll overwhelmed, continuities of reflection events are much improved by SVD filtering than f-k filtering by eliminating the ground-roll with preserving the low-frequency reflections. This is well explained in the average amplitude spectra of the f-k and SVD filtered data. The reflectors including horizontal layer of the reservoir are much clearer on the stack section, with laminated events by SVD filtering and subsequent processing steps of spiking deconvolution and time-variant spectral whitening.
Park, Jae-Ha;Cho, Seung-Hyun;Ahn, Bong-Young;Kwon, Hyu-Sang
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.34
no.8
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pp.1075-1081
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2010
Recently, the results of many studies have clarified the successful performance of magnetostrictive transducers in which a ferromagnetic patch is used for the transduction of guided shear waves; this is because a thin ferromagnetic patch with strong magnetostriction is very useful for generating and detecting shear wave. This investigation deals with bulk shear wave transduction by means of magnetostriction; on the other hand, the existing studies have been focused on guided shear waves. A modular transducer was developed; this transducer comprised a coil, magnets, and a thin ferromagnetic patch that was made of Fe-Co alloy. Some experiments were conducted to verify the performance of the developed transducer. Radiation directivity pattern of the developed transducer was obtained, and a test to detect the damage on a side drill hole of a steel block specimen was carried out. From the results of these tests, the good performance of the transducer for nondestructive testing was verified on the basis of the signal-to-noise ratio and narrow beam directivity.
High-quality computed tomography (CT) images enable precise lesion detection and accurate diagnosis. A lot of studies have been performed to improve CT image quality while reducing radiation dose. Recently, deep learning-based techniques for improving CT image quality have been developed and show superior performance compared to conventional techniques. In this study, a super-resolution convolutional neural network (SRCNN) model was used to improve the spatial resolution of CT images, and image quality according to the hyperparameters, which determine the performance of the SRCNN model, was evaluated in order to verify the effect of hyperparameters on the SRCNN model. Profile, structural similarity (SSIM), peak signal-to-noise ratio (PSNR), and full-width at half-maximum (FWHM) were measured to evaluate the performance of the SRCNN model. The results showed that the performance of the SRCNN model was improved with an increase of the numbers of epochs and training sets, and the learning rate needed to be optimized for obtaining acceptable image quality. Therefore, the SRCNN model with optimal hyperparameters is able to improve CT image quality.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.24
no.1
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pp.98-105
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2013
This paper presents a finite-difference time-domain(FDTD) simulation and a data processing technique for radar sensing of the internal structure of a wall using an ultra-wide band antenna. We first designed an ultra-wide band anti-podal vivaldi antenna with a frequency range of 0.3~7 GHz which is chosen to be relatively low after considering the characteristics of wave attenuation, wall penetration, and range resolution. In this study the two-dimensional FDTD technique was used to simulate a wall-penetration-radar experiment under practical conditions. The next, the measured radiation pattern of the practical antenna is considered as an equivalent source in the FDTD simulation, and the reflection data of a concrete wall and targets are obtained by using the simulation. Then, a data processing technique has been applied to the FDTD reflection data to get a radar image for remote sensing of the internal structure of the wall. We compared the two different source excitations in the FDTD simulation; (1) commonly-used isotropic point sources and (2) polynomial curve fitting sources of the measured radiation pattern. As a result, when we apply the measured antenna pattern into the FDTD simulation, we could obtain about 2.5 dB higher signal to noise level than using a plane wave incidence with isotropic sources.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.39
no.11
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pp.14-23
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2002
Two implementation methods for SOVA (Soft Output Viterbi Algorithm)of Turbo decoder are applied and verfied. The first method is the combination of a trace back (TB) logic for the survivor state and a double trace back logic for the weight value in two-step SOVA. This architecure of two-setp SOVA decoder allows important savings in area and high-speed processing compared with that of one-step SOVA decoding using register exchange (RE) or trace-back (TB) method. Second method is adjusting the reliability value with a scaling factor between 0.25 and 0.33 in order to compensate for the distortion for a rate 1/3 and 8-state SOVA decoder with a 256-bit frame size. The proposed schemes contributed to higher SNR performance by 2dB at the BER 10E-4 than that of SOVA decoder without a scaling factor. In order to verify the suggested schemes, the SOVA decoder is testd using Xillinx XCV 1000E FPGA, which runs at 33.6MHz of the maximum speed with 845 latencies and it features 175K gates in the case of 256-bit frame size.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.2
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pp.254-262
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2016
With the increased demand for automotive radar systems, mutual interference between vehicles has become a crucial issue that must be resolved to ensure better automotive safety. Mutual interference between frequency modulated continuous waveform (FMCW) radar system appears in the form of increased noise levels in the frequency domain and results in a failure to separate the target object from interferers. The traditional fast fourier transform (FFT) algorithm, which is used to estimate the beat frequency, is vulnerable in interference-limited automotive radar environments. In order to overcome this drawback, we propose a high-resolution frequency estimation technique for use in interference environments. To verify the performance of the proposed algorithms, a 77GHz FMCW radar system is considered. The proposed method employs a high-resolution algorithm, specially the multiple signal classification and estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, which are able to estimate beat frequency accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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