Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.23
no.7
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pp.926-932
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2017
Image distortion can occur when photographing deep sea targets with an optical camera. This problem arises because sunlight is not sufficiently transmitted due to seawater and various floating particles of dust. Particularly, color distortion takes place, causing green and blue color channels to be over emphasized due to water depth, while distortion of boundaries also occurs due to light refraction by seawater and floating particles of dust. These distortions degrade the overall quality of underwater images. In this paper, we analyze underwater images of the bottom of vessels. Based on the results, we propose a technique for color correction and edge enhancement. Experimental results show that the proposed method increases edge clarity by 3.39 % compared to the effective edges of the original underwater image. In addition, a quantitative evaluation and subjective image quality evaluation were concurrently performed. As a result, it was confirmed that object boundaries became clear with color correction. The color correction and contour enhancement method proposed in this paper can be applied in various fields requiring underwater imaging in the future.
Noise in skull X-ray imaging is inevitable, which reduces imaging quality and diagnostic accuracy and increases errors due to the nature of digital imaging devices. Increasing the dose can attenuate noise, but that could lead to big problems with higher exposure dose received by patients. Thus, noise reduction algorithms are actively being studied at low doses to solve dose problems and reduce noise at the same time. Wiener filter and median filter have been widely used, with the disadvantages of poor noise reduction efficiency and loss of much information about imaging boundary. The purpose of this study is to apply total variation (TV) algorithm to skull X-ray imaging that can compensate for the problems of previous noise reduction efficiency to assess quantitatively and compare them. For this study, skull X-ray imaging is obtained using various kVp and mAs using the skull phantom using the X-ray device of Siemens. In addition, contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation (COV) are compared and measured when noisy image, median filter, Wiener filter and TV algorithm were applied to each phantom imaging. Experiments showed that when TV algorithms were applied, CNR and COV characteristics were excellent under all conditions. In conclusion, we've been able to see if we can use TV algorithm to improve image quality and CNR could be seen to increase due to the decrease in noise as the amount of increased mAs. On the other hand, COV decreased as the amount of increased mAs, and when kVp increased, noise was reduced and the transmittance was increased, so COV was reduced.
The obstacles for cardiac imaging are motion artifacts due to cardiac motion, respiration, and blood flow, and low signal due to small tissue volume of heart. To overcome these obstacles, fast imaging technique with ECG gating is utilized. Cardiac exam using MRI comprises of morphology, ventricular function, myocardial perfusion, metabolism, and coronary artery morphology. During cardiac morphology evaluation, double and triple inversion recovery techniques are used to depict myocardial fluidity and soft tissue structure such as fat tissue, respectively. By checking the first-pass enhancement of myocardium using contrast-enhanced fast gradient echo technique, myocardial blood flow can be evaluated. In addition, delayed imaging in 10 - 15 minutes can inform myocardial destruction such as chronic myocardial infarction. Ventricular function including regional and global wall motion can be checked by fast gradient echo cine imaging in quantitative way. MRI is acknowledged to be practical for integrated cardiac evaluation technique except coronary angiography. Especially delay imaging is the greatest merit of MRI in myocardial viability evaluation.
Chest radiography has been typically performed at SID of 180 cm. Image quality and patient dose were investigated between 180 cm and 340 cm by 20 cm intervals at 120 kVp and 320 mAs with the AEC. VGA was performed for qualitative assessment and SNR was analysed for quantitative assessment on the image of the chest phantom. Patients dose was measured by ESAK and PCXMC was used for effective dose. As a result, when using the standard of SID of 180 cm which is typically used in the clinical practice, in the case of ESAK, 240 cm, 280 cm, and 320 cm were 8.7%, 11.47%, and 13.56% respectively therefore significant reduction was confirmed. In the case of effective dose, 2.89%, 4.67%, and 6.41% in the body and 5.08%, 6.09%, and 9.6% in lung were reduced. In the case of SNR, 9.04%, 8.24%, and 11.46% were respectively decreased especially, by 8.03% between SID of 260 cm and 300 cm, but SNR was 5.24 up to 340 cm. There were no significant differences in VGA thus the image is valuable in diagnosis. It is predicted that increasing SID up to 300 cm in digital chest radiography can reduce patient dose without decreasing image quality.
With recent advancement of the medical imaging systems and picture archiving and communication system (PACS), installation of digital radiography has been accelerated over past few years. Moreover, Computed Radiography (CR) which was well established for the foundation of digital x-ray imaging systems at low cost was widely used for clinical applications. This study analyzes imaging characteristics for two systems with different pixel sizes through the Modulation Transfer Function (MTF), Noise Power Spectrum (NPS) and Detective Quantum Efficiency (DQE). In addition, influence of radiation dose to the imaging characteristics was also measured by quantitative assessment. A standard beam quality RQA5 based on an international electro-technical commission (IEC) standard was used to perform the x-ray imaging studies. For the results, the spatial resolution based on MTF at 10% for Agfa CR system with I.P size of $8{\times}10$ inches and $14{\times}17$ inches was measured as 3.9 cycles/mm and 2.8 cycles/mm, respectively. The spatial resolution based on MTF at 10% for Fuji CR system with I.P size of $8{\times}10$ inches and $14{\times}17$ inches was measured as 3.4 cycles/mm and 3.2 cycles/mm, respectively. There was difference in the spatial resolution for $14{\times}17$ inches, although radiation dose does not effect to the MTF. The NPS of the Agfa CR system shows similar results for different pixel size between $100{\mu}m$ for $8{\times}10$ inch I.P and $150{\mu}m$ for $14{\times}17$ inch I.P. For both systems, the results show better NPS for increased radiation dose due to increasing number of photons. DQE of the Agfa CR system for $8{\times}10$ inch I.P and $14{\times}17$ inch I.P resulted in 11% and 8.8% at 1.5 cycles/mm, respectively. Both systems show that the higher level of radiation dose would lead to the worse DQE efficiency. Measuring DQE for multiple factors of imaging characteristics plays very important role in determining efficiency of equipment and reducing radiation dose for the patients. In conclusion, the results of this study could be used as a baseline to optimize imaging systems and their imaging characteristics by measuring MTF, NPS, and DQE for different level of radiation dose.
X-ray image analysis is a very important field to improve the early diagnosis rate and prediction accuracy of periodontal disease. Research on the development and application of artificial intelligence-based algorithms to improve the quality of such dental X-ray images is being widely conducted worldwide. Thus, the aim of this study was to design a super-resolution algorithm for predicting periodontal disease and to evaluate its applicability in dental X-ray images. The super-resolution algorithm was constructed based on the convolution layer and ReLU, and an image obtained by up-sampling a low-resolution image by 2 times was used as an input data. Also, 1,500 dental X-ray data used for deep learning training were used. Quantitative evaluation of images used root mean square error and structural similarity, which are factors that can measure similarity through comparison of two images. In addition, the recently developed no-reference based natural image quality evaluator and blind/referenceless image spatial quality evaluator were additionally analyzed. According to the results, we confirmed that the average similarity and no-reference-based evaluation values were improved by 1.86 and 2.14 times, respectively, compared to the existing bicubic-based upsampling method when the proposed method was used. In conclusion, the super-resolution algorithm for predicting periodontal disease proved useful in dental X-ray images, and it is expected to be highly applicable in various fields in the future.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.9
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pp.1703-1710
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2017
This paper propose a 3D point clouds (depth) security technique for digital holographic display service. Image contents encryption is a method to provide only authorized right owners with the original image information by encrypting the entire image or a part of the image. The proposed method detected an edge from a depth and performed quad tree decomposition, and then performed encryption. And encrypts the most significant block among the divided blocks. The encryption effect was evaluated numerically and visually. The experimental results showed that encrypting only 0.43% of the entire data was enough to hide the constants of the original depth. By analyzing the encryption amount and the visual characteristics, we verified a relationship between the threshold for detecting an edge-map. As the threshold for detecting an edge increased, the encryption ratio decreased with respect to the encryption amount.
Kim, Gwang-ho;Yoo, Gwan-ju;Kang, Ji-won;Ko, Bong-joo;Kim, Kyoun-lan;Kim, Min-hee;Yoon, Young-woo;Ye, Soo-young;Choi, Seok-yoon
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.86-89
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2015
Quantitative Evaluation of Image Quality using Automatic Exposure Control This it leads, the relationship of control and image between of photographing condition, DR proper use method proposing. Chest phantom acquires Chest PA images which it follows in conditional change, Image evaluation factor (SNR (Signal to Noise Ratio), CNR (Contrast to Noise Ratio), PSNR (Peak Signal to Ratio), RMS (Root Mean Square)). It excepted RMS price, SNR, CNR, PSNR the case which uses AEC it came out being high The fact that the quality of image is better there was a case which does not use AEC. but Price it was slight. Image qualitative it was deficient in AEC use presence. Through this, the overall situation and most efficient use of radiation workers is better suited. But Passive AEC use would be appropriate for use rather than proactive AEC.
For optimal image quality of computer tomography angiography (CTA), different iodine concentrations and scan parameters were applied to quantitatively evaluate the image quality characteristics of filtered back projection (FBP), hybrid-iterative reconstruction (hybrid-IR), and deep learning reconstruction (DLR). A 320-row-detector CT scanner scanned a phantom with various iodine concentrations (1.2, 2.9, 4.9, 6.9, 10.4, 14.3, 18.4, and 25.9 mg/mL) located at the edge of a cylindrical water phantom with a diameter of 19 cm. Data obtained using each reconstruction technique was analyzed through noise, coefficient of variation (COV), and root mean square error (RMSE). As the iodine concentration increased, the CT number value increased, but the noise change did not show any special characteristics. COV decreased with increasing iodine concentration for FBP, adaptive iterative dose reduction (AIDR) 3D, and advanced intelligent clear-IQ engine (AiCE) at various tube voltages and tube currents. In addition, when the iodine concentration was low, there was a slight difference in COV between the reconstitution techniques, but there was little difference as the iodine concentration increased. AiCE showed the characteristic that RMSE decreased as the iodine concentration increased but rather increased after a specific concentration (4.9 mg/mL). Therefore, the user will have to consider the characteristics of scan parameters such as tube current and tube voltage as well as iodine concentration according to the reconstruction technique for optimal CTA image acquisition.
Recent clinical field utilizes the aluminium filter in order to reduce the low-energy photons. However, the usage of the filter can cause adverse effect on the image quality because of the scattered dose that is generated by X-ray hardening phenomenon. Further, usage of filter with improper thickness can be a reason of dose creep phenomenon where unnecessary exposure is generated towards the patient. In this study, the author evaluated the RMS and the RSD analysis in order to have a quantitative evaluation for the effect of forward scattering dose by the filter on the image. as a result of the study, the FSR and the RSD was increased together with the increasing of thickness of the filter. In this study the RSD means the standard deviation of the mean value is relatively size. It can be understood that the signal-to-noise ratio decreases when the average value is taken as a signal and the standard deviation is judged as a noise. The signal-to-noise ratio can understanding as index of resolution at image. Based on these findings, it was quantitatively verified that there is a correlation of the image quality with the FSR by using an additional filter. The results, a 2.5 mmAl which is as recommended by NCRP in the tube voltage of 70 kVp or more showed the 14.6% on the RSD when the filter was not in used. these results are considered able to be utilized as basic data for the study about the filter to improve the quality of the image.
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