This study presents the correlations between quantified particle shape parameters and internal friction angles for nine sand specimens including six natural sands and three crushed sands. Specimens are subjected to 3D X-ray computed tomographic imaging and their particles are segmented through the aid of image processing techniques. Shapes of segmented particles are then quantified through two shape parameters such as sphericity and elongation. The direct shear apparatus enables us to measure peak and critical state friction angles of sand specimens of distinct relative densities. The gathered data show that decreasing sphericity and increasing elongation cause increases in peak and critical state friction angle with similar gradients.
This study presents the numerical results of soil-water characteristic curve for sandy soil by pore network model. The Jumunjin sand is subjected to the high resolution 3D X-ray computed tomographic imaging and its pore structure is constructed by the web of pore body and pore channel. The channel radius, essential to the computation of capillary pressure, is obtained based on the skeletonization and Euclidean Distance transform. The experimentally obtained soil-water characteristic curve corroborates the numerically estimated one. The pore channel radius defined by minimum radii of pore throat results in the slightly overestimation of air entry value, while the overall evolution of capillary pressure resides in the acceptable range. The relative permeability computed by a series of suggested models runs above that obtained by pore network model at high degree of saturation.
Deep learning applications are increasingly being leveraged for disease detection tasks in medical imaging modalities such as X-ray, Computed Tomography (CT), and Magnetic Resonance Imaging (MRI). Most data-centric deep learning challenges necessitate the use of supervised learning methodologies to attain high accuracy and to facilitate performance evaluation through comparison with the ground truth. Supervised learning mandates a substantial amount of image and label sets, however, procuring an adequate volume of medical imaging data for training is a formidable task. Various data augmentation strategies can mitigate the underfitting issue inherent in supervised learning-based models that are trained on limited medical image and label sets. This research investigates the enhancement of a deep learning-based rib fracture segmentation model and the efficacy of data augmentation techniques such as left-right flipping, rotation, and scaling. Augmented dataset with L/R flipping and rotations(30°, 60°) increased model performance, however, dataset with rotation(90°) and ⨯0.5 rescaling decreased model performance. This indicates the usage of appropriate data augmentation methods depending on datasets and tasks.
The microstructure, phase, and mechanical properties of three aged porcelain insulators which were manufactured in different years (1973, 1995 and 2008) and which were used in the field for different amounts of time, were investigated. With X-ray 3D computed tomography (CT), defects with ~mm size can be detected without destroying the aged insulators. Defects of small specimens, which are cut from the aged insulators and polished, are analyzed with optical and scanning electron microscopy (OM and SEM), and defects of um size are detected by OM and SEM. The number and size of defects in all the aged insulators are similar. Porcelain insulators manufactured in 1973 contain more $SiO_2$ (quartz and cristobalite) than those manufactured in 2008. Those manufactured in 2008 contain more $Al_2O_3$ than those manufactured earlier. The Vickers hardness of the insulator manufactured in 1973 has the lowest value. The formation of the cristobalite ($SiO_2$) in the insulator manufactured in 1973 which can come from the phase transformation of quartz can cause stress in the insulator by formation of microcracks, which can lead to the low hardness of the insulator.
Semi-transparent volume rendering technique can provide 3-D visualization well by voxel level Processing and alleviate segmentation arf, ifacts compared wish the surface rendering technique. In this Paper, we consider several new schemes which can improve she Perform ance of volume rendering. A directional interpolation method is proposed to reduce the artifact due to the anisotrophic resolution in X-ray CT data. The computation time for rendering is shortened by using the depth information of the 3-D object. And also, we reduce the quantization artifacts in the rendering by introducing the opacity-dependent sampling interval to sampling in ray-tracing.
In the early stage of sacroilitis, it is'difficult to detect sacroiliac(Sl) abnormalities by conventional plain X-ray even though there are characteristic symptoms of ankylosing spondylitis. 3 dimensional volume rendering from the CT image was performed to make an early de tection of the structural changes of Sl joint. 2 cases who had clinical impression of ankylosing spondylitis without sacroilitis in plane X-ray and 1 case of typical ankylosing spondylitis as well as 1 case of normal control were studied. The Sl Joints were separated and each joint surface of sacrum and ilium was independently reconstructed by a special 3D manipulation program. All 2 patiant who complained of inflammatory lower back pain with no abnormal findings in the plain X-ray showed structural changes in 3 dimensionally reconstructed surface Image of the Sl joint compared to the normal control. Authors tried several parameters, such as fourler analysis of each surface and the mean and variance of Sl joint gap. We couldn't tell the statistical significance because of the limited number of cases. However, the parameters showed difference according to the progression of disease.
[ $\underline{Purpose}$ ]: The purpose of this study is to develop a practical method for determining accurate marker positions for prostate cancer radiotherapy using CT images and kV x-ray images obtained from the use of the on- board imager (OBI). $\underline{Materials\;and\;Methods}$: Three gold seed markers were implanted into the reference position inside a prostate gland by a urologist. Multiple digital image processing techniques were used to determine seed marker position and the center-of-mass (COM) technique was employed to determine a representative reference seed marker position. A setup discrepancy can be estimated by comparing a computed $COM_{OBI}$ with the reference $COM_{CT}$. A proposed algorithm was applied to a seed phantom and to four prostate cancer patients with seed implants treated in our clinic. $\underline{Results}$: In the phantom study, the calculated $COM_{CT}$ and $COM_{OBI}$ agreed with $COM_{actual}$ within a millimeter. The algorithm also could localize each seed marker correctly and calculated $COM_{CT}$ and $COM_{OBI}$ for all CT and kV x-ray image sets, respectively. Discrepancies of setup errors between 2D-2D matching results using the OBI application and results using the proposed algorithm were less than one millimeter for each axis. The setup error of each patient was in the range of $0.1{\pm}2.7{\sim}1.8{\pm}6.6\;mm$ in the AP direction, $0.8{\pm}1.6{\sim}2.0{\pm}2.7\;mm$ in the SI direction and $-0.9{\pm}1.5{\sim}2.8{\pm}3.0\;mm$ in the lateral direction, even though the setup error was quite patient dependent. $\underline{Conclusion}$: As it took less than 10 seconds to evaluate a setup discrepancy, it can be helpful to reduce the setup correction time while minimizing subjective factors that may be user dependent. However, the on-line correction process should be integrated into the treatment machine control system for a more reliable procedure.
The purpose of this study was to obtain the K-edge images using a spectral CT system based on a photon-counting detector and implement the 3D fusion imaging using the conventional and spectral CT images. Also, we evaluated the clinical feasibility of the 3D fusion images though the quantitative analysis of image quality. A spectral CT system based on a CdTe photon-counting detector was used to obtain K-edge images. A pork phantom was manufactured with the six tubes including diluted iodine and gadolinium solutions. The K-edge images were obtained by the low-energy thresholds of 35 and 52 keV for iodine and gadolinium imaging with the X-ray spectrum, which was generated at a tube voltage of 100 kVp with a tube current of $500{\mu}A$. We implemented 3D fusion imaging by combining the iodine and gadolinium K-edge images with the conventional CT images. The results showed that the CNRs of the 3D fusion images were 6.76-14.9 times higher than those of the conventional CT images. Also, the 3D fusion images was able to provide the maps of target materials. Therefore, the technique proposed in this study can improve the quality of CT images and the diagnostic efficiency through the additional information of target materials.
The finite element method is applied to analyze the deformation mechanisms in the closed-cell Al foam under the compression. The modeling of the real cellular structure proceeds with the concept of the reverse engineering. First of all, the small, $10{\times}\;10{\times}\;10mm^3$ sized specimens of the closed-cell Al foam are prepared. The micro focus X-ray CTsystem of SHIMADZU Corp. is used to scan the full structures of the specimens. The scanned structures are converted to the geometric surfaces and solids through the software for 3-D scan data processing, RapidFormTMof INUS Tech. Inc. Then the solid meshes are directly generated on the converted geometric solids for the finite element analysis. The large elastic-plastic deformation and 3-D contact problems for the Al cellular material are considered. The clear and successful analysis for the deformation mechanisms in the closed-cell Al foam is carried out through the comparison of the numerical results in this research with the referred experimental ones.
Volume rendering is a powerful tool for visualizing sampled scalar values from 3D data without modeling geometric primitives to the data. The volume rendering can describe the surface-detail of a complex object. Owing to this characteristic. volume rendering has been used to visualize medical data. The size of volume data is usually too big to handle in real time. Recently, various volume rendering algorithms have been proposed in order to reduce the rendering time. However, most of the proposed algorithms are not proper for fast rendering of large non-coded volume data. In this paper, we propose a block-based fast volume rendering algorithm using a shear-warp factorization for non-coded volume data. The algorithm performs volume rendering by using the organ segmentation data as well as block-based 3D volume data, and increases the rendering speed for large non-coded volume data. The proposed algorithm is evaluated by rendering 3D X-ray CT body images and MR head images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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