The purpose of this study is prove the effectiveness of an energy subtraction image for the detection of pulmonary nodules and the effectiveness of multi-resolutional filter on an energy subtraction image to detect pulmonary nodules. Also we examine influential factors to the accuracy of detection of pulmonary nodules from viewpoints of types of images and evaluation methods. As one type of images, we select energy subtraction X-ray images, at the same time is done ▽$^2$G filter and multi-resolutional filter. Here select two evaluation methods and make clear the effectiveness of multi-resolutional filter on an energy subtraction image.
The purpose of this study is prove the effectiveness of an energy subtraction image for the detection of pulmonary nodules and the effectiveness of multi-resolutional filter on an energy subtraction image to detect pulmonary nodules. Also we study influential factors to the accuracy of detection of pulmonary nodules from viewpoints of types of images, types of digital filters and types of evaluation methods. As one type of images, we select an energy subtraction image, which removes bones such as ribs from the conventional X-ray image by utilizing the difference of X-ray absorption ratios at different energy between bones and soft tissue. Here we select two evaluation methods and make clear the effectiveness of multi-resolutional filter on an energy subtraction image.
Taeseob Lim ;Siwon Song ;Seunghyeon Kim ;Jae Hyung Park ;Jinhong Kim;Cheol Ho Pyeon;Bongsoo Lee
Nuclear Engineering and Technology
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제55권9호
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pp.3401-3408
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2023
In this study, we used the Monte Carlo N-Particle program to simulate the gamma-ray spectra obtained from plastic scintillators holes filled with bismuth nanoparticles. We confirmed that the incorporation of bismuth nanoparticles into a plastic scintillator enhances its performance for gamma-ray spectroscopy using the subtraction method. The subtracted energy spectra obtained from the bismuth-nanoparticle-incorporated and the original plastic scintillator exhibit a distinct energy peak that does not appear in the corresponding original spectra. We varied the diameter and depth of the bismuth-filled holes to determine the optimal hole design for gamma-ray spectroscopy using the subtraction method. We evaluated the energy resolutions of the energy peaks in the gamma-ray spectra to estimate the effects of the bismuth nanoparticles and determine their optimum volume in the plastic scintillator. In addition, we calculated the peak-to-total ratio of the energy spectrum to evaluate the energy measuring limit of the bismuth nanoparticle-containing plastic scintillator using the subtraction method.
The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.
듀얼 에너지 디지털 촬영법 (dual-energy digital radiography, DEDR)은 에너지 감산법을 이용하여 신체 내 병변을 감지하는 데 사용 되어 왔다. 본 연구에서는 DEDR을 이용하여 관전압과 부가필터와 같은 물리적 인자를 변화시킴으로써 최적의 뼈와 조직 영상을 획득하고, SRS-78 프로그램으로 예측한 값과 비교하고자 한다. 에너지 감산법을 이용하여 뼈와 조직의 분리된 영상을 획득하기 위하여 다양한 물질의 물리적 인자의 변화에 따른 영상을 구하였다. 연구에 사용된 팬텀은 알루미늄과 polymethyl methacrylate (PMMA)로 구성되었으며, 영상의 최적화는 대조도 대 잡음비 (contrast-to-noise ratio, CNR)로 측정하였다. 실험 결과 50 kVp와 120 kVp 두 영상의 감산 영상이 최적의 뼈와 조직의 분리 영상임을 확인 할 수 있었다. 또한 고 에너지에 10 mm 알루미늄 부가필터를 추가하였을 때, 최적의 뼈와 조직의 분리 효과를 기대 할 수 있었다. 이러한 결과는 실험 전에 SRS-78 프로그램으로 예측한 최적화 조건과 일치함을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 관전압이나 부가필터 두께와 같은 물리적 인자를 적절하게 조절한다면 최적의 영상을 얻을 수 있음을 확인하였고, DEDR을 이용하여 원하는 부분만을 표현함으로써 의료영상분야에 기여하고 응용분야를 확장 할 수 있을 것으로 기대한다.
유방촬영술은 유방암의 조기검진을 위해 시행되는 대표적인 검사이다. 하지만 유방 구성물질의 물리적 특성에 의존하는 유방촬영상은 병변의 악성 또는 양성 여부에 대한 정보 제공이 불가능하다. 이중에너지 영상 감산법을 시행하는 경우 유방촬영상에서 특정 물질에 대한 정보를 추출할 수 있지만 피폭선량을 증가시킬 뿐만 아니라 물질분리의 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 본 연구에서는 물질의 선감약계수를 적용한 유방팬텀을 모사하여 광자계수검출기 기반 이중에너지 유방촬영에서 특정 물질에 대한 가중함수를 적용하여 분리의 정확도를 향상시킬 수 있는 기술을 제안하였다. 그리고 유방팬텀영상으로부터 물질분리의 정확도를 평가하기 위해 대조도 및 잡음 특성을 분석하였다. 분석 결과 이중에너지 가중 영상 감산법의 악성종양에 대한 대조도는 일반적인 유방촬영과 이중에너지 영상 감산법에 비해 각각 0.98, 1.06배로 큰 차이가 없다. 그렇지만 이중에너지 가중 영상 감산법 적용 시 양성종양에 대한 대조도가 0에 근사하기 때문에 양성종양에 대한 악성종양의 상대적인 대조도가 13.54배로 크게 향상된 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 이중에너지 가중 영상 감산법은 유방촬영 진단의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.
TL 측정과 subtraction 방법을 이용한 고고 도자기 시편의 절대연대 측정방법을 확립하였다. 본 연구에서는 백제시대 토기 시편을 사용하였으며, TL측정을 위한 시료는 미세낟알법과 석영분리법을 이용하여 준비하였다. 미세낟알법에서는 분쇄한 시편 분말 중 아세톤 용액에서의 침강속도에 따른 분리를 통하여 $5-10{\mu}m$ 크기의 미세 낟알을 TL측정에 사용하였다. 석영분리법에서는 분쇄한 시편 분말을 HF처리후 90-125{\mu}m$ 크기의 석영 결정을 분리하여 사용하였다. 각 시료에 감마선원($^{137}Cs$) 또는 알파선원($^{241}Am$)을 인위적으로 조사하여 자연 TL량에 고고학적 선량을 평가하였고, subtraction 방법을 통하여 알파선원 만의 영향으로 시편에 축적된 고고학적 선량을 계산하였다. 그 결과 백제시대 토기 시편에 대하여 얻어진 선량은 4.60Gy이었다. 시편에 함유된 알파 방출 방사능 물질(U,Th)의 농도 분석 값으로부터 토기 시편에 대한 매년마다의 선량률($3.05{\pm}0.11$ mGy/yr.)을 결정하였다. 얻어진 선량률로 시편의 고고학적 선량을 나누어줌으로써 결정된 토기 시편의 절대연대는 $1508{\pm}80$년(A.D. ca. 492 yr.)이었으며, 편년연대법에 의한 추정 연대 (5세기 중반)와 10% 오차 범위 내에서 일치하였다.
본 논문에서는 기존의 CLSFN (Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization) 방법의 인식성능을 향상시키기 위하여, 필터 뱅크 서브 밴드 영역에서 잡음을 차감하는 방법과 CLSFN을 결합하는 방법, 즉 FSFN (Filter bank sub-band energy subtraction based CLSFN)을 제안하였다. 이 방법은 음성으로부터 특징 파라미터를 추출할 때 필터 뱅크 서브 밴드 영역에서 잡음을 제거하여 켑스트럼 특징을 향상시키고, 이에 대한 켑스트럼 거리를 이용하여 음성/묵음 분류의 정확도를 개선함으로써 기존 CLSFN 방법에 비해 향상된 인식성능을 얻을 수 있다. Aurora 2.0 DB를 이용한 실험결과, 제안하는 FSFN 방법은 CLSFN 방법에 비해 평균 단어 정확도 (word accuracy)가 약 2% 향상되었으며, CMVN (Cepstral Mean and Variance Normalization)과의 결합에서도 기존 모든 방법에 비해 가장 우수한 인식성능을 나타내어 제안 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
Vibration-based Structural Health Monitoring (SHM) systems use field measurements of operational signals, which are distorted by noise from many sources. Reducing this noise allows a more accurate assessment of the original "clean" signal and improves analysis results. The implementation of a noise reduction methodology for the Modal Distribution Method (MDM) is reported here. The spectral subtraction method is a popular broadband noise reduction technique used in speech signal processing. Its basic principle is to subtract the magnitude of the noise from the total noisy signal in the frequency domain. The underlying assumption of the method is that noise is additive and uncorrelated with the signal. In speech signal processing, noise can be measured when there is no signal. In the MDM, however, the magnitude of the noise profile can be estimated only from the magnitude of the Power Spectral Density (PSD) at higher frequencies than the frequency range of the true signal associated with structural vibrations under the additional assumption of white noise. The implementation of the spectral subtraction method to MDM may decrease the energy of the individual mode. In this work, a modification of the spectral subtraction method is introduced that enables the conservation of the energies of individual modes. The main difference is that any (negative) bars with a height below zero after subtraction are set to the absolute value of their height. Both noise reduction methods are implemented in the MDM, and an application example is presented that demonstrates its effectiveness when used with a signal corrupted by noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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