Dynamic contrast enhanced (DCE) magnetic resonance (MR) imaging plays an important role in non-invasive detection and characterization of primary and metastatic lesions in the liver. Recently, efforts have been made to improve spatial and temporal resolution of DCE liver MRI for arterial phase imaging. Review of recent publications related to arterial phase imaging of the liver indicates that there exist primarily two approaches: breath-hold and free-breathing. For breath-hold imaging, acquiring multiple arterial phase images in a breath-hold is the preferred approach over conventional single-phase imaging. For free-breathing imaging, a combination of three-dimensional (3D) stack-of-stars golden-angle sampling and compressed sensing parallel imaging reconstruction is one of emerging techniques. Self-gating can be used to decrease respiratory motion artifact. This article introduces recent MRI technologies relevant to hepatic arterial phase imaging, including differential subsampling with Cartesian ordering (DISCO), golden-angle radial sparse parallel (GRASP), and X-D GRASP. This article also describes techniques related to dynamic 3D image reconstruction of the liver from golden-angle stack-of-stars data.
Pizzocri, D.;Genoni, R.;Antonello, F.;Barani, T.;Cappia, F.
Nuclear Engineering and Technology
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v.53
no.9
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pp.2968-2976
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2021
This paper introduces a method to reconstruct the three-dimensional (3D) microstructure of two-phase materials, e.g., porous materials such as highly irradiated nuclear fuel, from two-dimensional (2D) sections via a multi-objective optimization genetic algorithm. The optimization is based on the comparison between the reference and reconstructed 2D sections on specific target properties, i.e., 2D pore number, and mean value and standard deviation of the pore-size distribution. This represents a multi-objective fitness function subject to weaker hypotheses compared to state-of-the-art methods based on n-points correlations, allowing for a broader range of application. The effectiveness of the proposed method is demonstrated on synthetic data and compared with state-of-the-art methods adopting a fitness based on 2D correlations. The method here developed can be used as a cost-effective tool to reconstruct the pore structure in highly irradiated materials using 2D experimental data.
This paper highlights the reconstruction of the rectilinear type of 3D rooftop model from satellite image data using centroid neural network. The main idea of the proposed 3D reconstruction method is based on the grouping of 3D line segments. 3D lines are extracted by 2D lines and DEM (Digital Elevation Map) data evaluated from a pair of stereo images. Our grouping process consists of two steps. We carry out the first grouping process to group fragmented or duplicated 3D lines into the principal 3D lines, which can be used to construct the rooftop model, and construct the groups of lines that are parallel each other in the second step. From the grouping result, 3D rooftop models are reconstructed by the final clustering process. High-resolution IKONOS images are utilized for the experiments. The experimental result's indicate that the reconstructed building models almost reflect the actual position and shape of buildings in a precise manner, and that the proposed approach can be efficiently applied to building reconstruction problem from high-resolution satellite images of an urban area.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.26-34
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2008
The information of traversability and path planning is essential for UGV(Unmanned Ground Vehicle) navigation. Such information can be obtained by analyzing 3D terrain. In this paper, we present the method of 3D terrain modeling with color information from a camera, precise distance information from a 2D Laser Range Finder(LRF) and wheel encoder information from mobile robot with less data. And also we present the method of 3B terrain modeling with the information from GPS/IMU and 2D LRF with less data. To fuse the color information from camera and distance information from 2D LRF, we obtain extrinsic parameters between a camera and LRF using planar pattern. We set up such a fused system on a mobile robot and make an experiment on indoor environment. And we make an experiment on outdoor environment to reconstruction 3D terrain with 2D LRF and GPS/IMU(Inertial Measurement Unit). The obtained 3D terrain model is based on points and requires large amount of data. To reduce the amount of data, we use cubic grid-based model instead of point-based model.
The SWBF(shrink-wrapped boundary face) algorithm is a recent mesh reconstruction method for constructing a surface model from a set of unorganized 3D points. In this paper, we point out the surface duplication problem of SWBF and propose an improved mesh reconstruction scheme. Our method tries to classify the non-boundary cells as the inner cell or the outer cell, and makes an initial mesh without surface duplication by adopting the improved boundary face definition. To handle the directional unbalance of surface sampling density arise in typical 3D scanners, two dimensional connectivity in the cell image is introduced and utilized. According to experiments, our method is proved to be very useful to overcome the surface duplication problem of the SWBF algorithm.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.1
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pp.38-46
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2008
Key-frame selection algorithm is defined as the process of selecting a necessary images for 3D reconstruction from the uncalibrated images. Also, camera calibration of images is necessary for 3D reconstuction. In this paper, we propose a new method of Key-frame selection with the minimal error for camera calibration. Using the full-auto-calibration, we estimate camera parameters for all selected Key-frames. We remove the false matching using the fundamental matrix computed by algebraic deviation from the estimated camera parameters. Finally we obtain 3D reconstructed data. Our experimental results show that the proposed approach is required rather lower time costs than others, the error of reconstructed data is the smallest. The elapsed time for estimating the fundamental matrix is very fast and the error of estimated fundamental matrix is similar to others.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.5
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pp.76-83
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2000
Shape reconstruction is considered as a new technology to be useful and important in many areas such as RPD (Rapid Product Development) and reverse engineering, compared with the conventional design and manufacturing. In shape reconstruction, it becomes possible to reconstruct objects not by their measured shape data but those data extracted from the original shape. The goal of this research is to realize 3D shape construction by showing a possible way to analyze the input image data and reconstruct that original shape. The main 2 steps of the reconstructing process are getting cross-section data from image processing and linking loops between one slice and the next one. And the reconstructed object in this way is compared with the other object using a laser scanner and modelled by an commercial software.
We propose efficient methods for implementing 3-D reconstruction algorithms for Compton camera. Since reconstructing Compton scattered data involves the surface integral over the cone associated with the measurement bin, it is crucial to develop a computationally efficient surface integration method. In this work we assume that a cone is made up of a series of ellipses (or circles) stacked up one o top of the other. In order to reduce computational burden for tracing ellipses formed by the intersection of a cone and an image plane, we construct a series of imaginary planes perpendicular to the cone axis so that each plane contains a circle, not an ellipse. In this case the surface integral can be performed by adding uniform samples along each circle. The experimental results demonstrate that our method using imaginary planes significantly improves computational efficiency while keeping reconstruction accuracy.
Compton imaging is often recognized as a potentially more valuable 3-D technique in nuclear medicine than conventional emission tomography. Due to inherent computational limitations, however, it has been of a difficult problem to reconstruct images with good accuracy. In this work we show that the row-action maximum likelihood algorithm (RAMLA), which have proven useful for conventional tomographic reconstruction, can also be applied to the problem of 3-D reconstruction of cone-beam projections from Compton scattered data. The major advantage of RAMLA is that it converges to a true maximum likelihood solution at an order of magnitude faster than the standard expectation maximiation (EM) algorithm. For our simulations, we first model a Compton camera system consisting of the three pairs of scatterer and absorber detectors placed at x-, y- and z-axes, and generate conical projection data using a software phantom. We then compare the quantitative performance of RAMLA and EM reconstructions in terms of the percentage error. The net conclusion based on our experimental results is that the RAMLA applied to Compton camera reconstruction significantly outperforms the EM algorithm in convergence rate; while computational costs of one iteration of RAMLA and EM are about the same, one iteration of RAMLA performs as well as 128 iterations of EM.
Kim, Ji-Soo;Lee, Seok-Ryoul;Lee, Lim-Soo;Kim, Jae-Yeal
Applied Microscopy
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v.39
no.4
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pp.349-354
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2009
In this paper we have constructed three dimensional images and examined structural failure on thin film transistor (TFT) liquid crystal display (LCD) by using dual-beam focused ion beam (FIB) and IMOD software. Specimen was sectioned with dual-beam focused ion beam. Series of two dimensional images were obtained by scanning electron microscopy. Three dimensional reconstruction was constructed from them by using IMOD software. The short defect between Gate layer and Data layer was found from the result of three dimensional reconstruction. That phenomena made the function of the gate lost and data signal supplied to the electrode though the Drain continuously. That signal made continuous line defect. The result of the three dimensional reconstruction, serial section, SEM imaging by using the FIB will be the foundation of the next advanced study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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