Emission computed tomography에 있어서 Bayesian방법에 근거한 통계학적 영상 재구성법이 수년간에 걸쳐 중요한 관심사로 대두되어 왔다. 이는 Bayesian 접근 방법을 사용할 경우 영상 재구성 알고리즘에 재구성하고자 하는 영상에 대한 사전정보를 포함시킬 수 있기 때문이었다. 이러한 방법은 경우에 따라 향상된 성능을 보이고 있으나, 막대한 계산시간으로 인해 실제 임상에 적용되기가 매우 어려운 상황이다. 한편, filtered backprojection(FBP)은 알고리즘 자체가 간단하고 계산시간도 매우 단축되므로 대부분의 임상에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 Bayesian 영상 재구성에서 매우 유용하게 사용되는 spline 모델을 FBP의 고주파 감쇠를 위한 정칙자로 사용함으로써 FBP 영상 재구성에 Bayesian 방법과 유사한 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
High resolution satellite images have huge amount of pixels in common. Thus, an efficient method is required for the generation of orthoimages. Patch backprojection method is a feasible way to improve the efficiency with respect to the point-by-point patch backprojection. We will propose an Adaptive Patch that optimizes the patch size for different terrain variations. The essence of the patch optimization is quadrate structuring for terrain variations. The area of interest is, thus, sequentially subdivided to four quadrate tiles until a preset criterion is met. The experiment results indicated that the proposed method is efficient without losing accuracy.
컴퓨터단층촬영에서 영상 재구성은 가장 중요한 과정 중 하나다. 그 중에서도 빠른 주사시간과 낮은 조사량을 위하여 반복적 재구성(iterative reconstruction)은 점점 중요시 되고 있다. 그리고 이러한 반복적 재구성을 적용하기 위해서 투사 및 역투사 과정은 필수적인 과정이 된다. 그로 인하여 최근 distance-driven approach가 투사 및 역투사 방법으로 제안되었고 주목받고 있다. 본 연구에서는 이 distance-driven approach의 특성을 이해하기 위한 여러 가지 시뮬레이션을 수행하였고 다른 두 가지의 투사 및 역투사 방법과 비교하였다. 우선, 정사각형 팬텀을 이용하여 한 각도에서 투사 및 역투사를 통한 기본적인 특성을 비교 및 분석하였다. 그 후, Shepp-Logan 팬텀을 이용하여 세 가지 투사 및 역투사 방법이 최종 재구성 영상화질에 미치는 영향을 분석하였다. 영상재구성법은 여과 후 역투사와 반복적 재구성(SART)의 두 가지 방법에 대하여 각각 세 가지 투사 및 역투사를 적용하였다. 시뮬레이션 결과 distance-driven approach는 투사 및 역투사시 최소의 아티팩트가 생가는 것을 정사각형 팬텀 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다. 그리고 이를 이용하여 Shepp-Logan 팬텀의 영상재구성 결과에 적용한 결과 여과 후 역투사와와 반복적 재구성 두 가지 방법 모두에서 distance-driven approach를 통한 재구성영상의 화질이 다른 방법에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서 distance-driven approach의 투사 및 역투사의 성능을 비교 분석 확인하였다.
방출컴퓨터단층영상술을 위한 영상재구성법에 있어서 기대값 최대화(EM)를 사용한 maximum likeihood 방법이 기존의 filtered backprojection 방법에 비해 현저한 장점을 지니고 있다는 점에서 지속적으로 그 가치가 인정되어 왔다. 그러나, 이러한 방법은 projection 및 backprojection 의 반복계산을 요하므로 영상재구성을 위한 총 계산시간이 projector 및 backprojector 의 성능에 크게 좌우된다. 본 논문에서는 EM에 근거한 영상재구성 알고리즘의 계산량을 감소시키는 방법에 관하여 논한다. 특히, projection 및 backprojection 계산을 위한 행렬의 원소중 중요한 양들을 구하는 방법과 이들을 미리 계산하여 적절한 양의 메모리에 저장하는 방법에 관하여 고찰한다. 실험에서 제안된 방법을 사용할 경우 EM 알고리즘의 계산시간을 92%까지 현저히 감소시킬 수있음을 보였다.
We describe a backprojection filtering method for limited angle tomography. In order to reduce blur artifacts originated from the out-of-planes and control high-frequency noise, we employed two band-limited window functions, and which were realized by Hann filters in this study. Based on the experimentally measured data, the performance of the developed method is demonstrated by comparing with the conventional shift-and-add and filtered backprojection methods. Application of the developed method to the dental imaging has a potential to be used for the preoperative evaluation of the jaw for dental implants with much reduced patient dose instead of the conventional dental computed tomography.
삼차원 역전사(3D backprojection) 기법은 수백 장의 이차원 투영영상을 가지고 대상물의 공간적인 위치 파악이 가능한 단층 영상(tomography)을 생성하기 위해 사용되는 재구성 기법이다. 재구성 기법은 단층 영상을 구성하는 결과볼륨의 모든 화소로부터 각 화소 위치에 기여할 값을 이차원 투영영상에서 계산하여 얻어오기 때문에 결과볼륨이 커지거나 투영영상의 수가 증가하게 되면 전체 계산량은 상당히 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 범용 그래픽스 하드웨어(graphics processing unit: GPU) 기반의 고속 삼차원 재구성 기법이 연구되었으며 상당한 성능 향상을 가져왔다. 본 논문에서는 기존의 단일 GPU 기반의 삼차원 재구성 기법을 다중 GPU기반으로 확장할 때 입력되는 투영영상 크기와 결과볼륨의 크기에 따라서 효율적으로 동작될 수 있는 두 가지 병렬 처리 구현 기법에 대해 제시하고 비교 분석한다. 제안한 병렬 처리 구현 기법은 투영영상을 입력 데이터로 간주하여 각 GPU가 모든 투영영상에 대해서 출력 데이터인 결과볼륨을 분할하여 생성하는 결과볼륨 분할생성 기법과 각 GPU가 투영영상을 분산적재하여 할당받은 입력 데이터에 대한 결과볼륨을 출력한 후 각각의 출력 결과를 CPU에서 합하는 투영영상 분산적재 기법이다. 실험 결과, 결과볼륨의 크기가 GPU에 모두 할당할 수 있는 크기인 경우에는 결과볼륨 분할생성 기법이 더 좋은 성능을 보였고, 결과볼륨의 크기가 GPU 메모리보다 큰 경우에는 투영영상 분산적재 기법이 더 유리하였다.
비파괴검사기법에 활용되고 있는 X-선 디지털 영상합성법(digital tomosynthesis)에서 단층영상의 선명도를 향상시킬 수 있는 방법을 개발하였다. 기존의 SAA (shift-and-add) 알고리즘은 blur artefact로 인하여 재구성된 단층영상이 매우 흐린 단점이 있다. 본 연구에서는 SAA에서 blur artefact가 발생되는 물리적 메커니즘에 착안하여, 최초 재구성된 단층영상에서 관심있는 단층의 데이터를 모두 0의 값으로 대체한 후 이를 다시 FP (forward projection) 및 BP (backprojection)를 수행하여 관심있는 단층에서의 blur artefact를 추출 보정하여 단층영상을 복원하고자 하였다. 개발한 알고리즘을 검증하기 위해 실제 실험 및 몬테칼로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 통해 기존 SAA 방법과 비교하였으며, 단층영상의 선명도가 크게 향상됨을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제13권1호
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pp.50-58
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2013
Estimating a driver's head pose is an important task in driver-assistance systems because it can provide information about where a driver is looking, thereby giving useful cues about the status of the driver (i.e., paying proper attention, fatigued, etc.). This study proposes a system for estimating the head pose using monocular images, which includes a novel use of backprojection. The system can use a single image to estimate a driver's head pose at a particular time stamp, or an image sequence to support the analysis of a driver's status. Using our proposed system, we compared two previous pose estimation approaches. We introduced an approach for providing ground-truth reference data using a mannequin model. Our experimental results demonstrate that the proposed system provides relatively accurate estimations of the yaw, tilt, and roll angle. The results also show that one of the pose estimation approaches (perspective-n-point, PnP) provided a consistently better estimate compared to the other (pose from orthography and scaling with iterations, POSIT) using our proposed system.
차세대 원자로로 부각되고 있는 고온가스냉각 원자로에서는 고온 안정성 및 핵분열생성물 차단 성능이 우수한 TRISO(Tri-Isotropic) 핵연료를 사용하고 있다. TRISO 핵연료 입자는 직경이 약 1mm인 구 형태로 입자의 중심에는 직경 $0.35^{\sim}0.6\;{\mu}m$의 핵연료 입자가 포함되며 입자 외곽을 코팅 층이 에워 싸고 있다. 이 코팅층은 완충(buffer) PyC 층, 내부 PyC 층, 외부 PyC 층으로 구성되어 있다. 각 코팅 층의 두께를 수십$^{\sim}$백 ${\mu}m$ 범위이며 사양으로 정해져 있어 핵연료 입자 제조 후 사양을 만족하는지를 검사해야 한다. 본 연구에서는 TRISO 핵연료 입자 정보를 컴퓨터로 생성하고 가상의 X-선 래디오그래피 방법을 이용하여 투시 영상을 구성한 후 Filtered Backprojection 기법을 이용하여 단면 영상을 재구성하고 이 단면 영상을 이용하여 코팅 층의 두께를 정밀하게 측정하기 위한 모의 실험을 수행하였다. 경계선이 불명확한 투시영상이 아닌 경계선이 명확한 재구성 단면 영상을 이용하여 코팅 층의 두께를 약 2.3% 이내의 오차율로 정밀하게 측정하였다.
Statistical reconstruction methods in the context of a Bayesian framework have played an important role in emission tomography since they allow to incorporate a priori information into the reconstruction algorithm. Given the ill-posed nature of tomographic inversion and the poor quality of projection data, the Bayesian approach uses regularizers to stabilize solutions by incorporating suitable prior models. In this work we show that, while the quantitative performance of the standard filtered backprojection (FBP) algorithm is not as good as that of Bayesian methods, the application of spline-regularized smoothing to the sinogram space can make the FBP algorithm improve its performance by inheriting the advantages of using the spline priors in Bayesian methods. We first show how to implement the spline-regularized smoothing filter by deriving mathematical relationship between the regularization and the lowpass filtering. We then compare quantitative performance of our new FBP algorithms using the quantitation of bias/variance and the total squared error (TSE) measured over noise trials. Our numerical results show that the second-order spline filter applied to FBP yields the best results in terms of TSE among the three different spline orders considered in our experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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