MDCT의 딥러닝 재구성 기법(TrueFidelity, TF)의 유용성을 평가하고자 기존의 필터보정역투영법(Filtered back projection, FBP)과 적응형 통계적 재구성 기법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction-Veo, ASIR-V)의 화질을 비교 평가하였다. FBP, ASIR-V 50%, TF-H의 재구성 기법에서 선량을 17.29 mGy로 고정한 것과 10.37 mGy, 12.10 mGy, 13.83 mGy, 15.56 mGy로 변화시킨 영상을 획득하여 노이즈, CNR, SSIM을 측정하였다. 17.29 mGy에서 재구성 기법 변화를 주었을 때 TF-H가 FBP, ASIR-V에 비해 화질이 우수하다. 선량에 변화를 주었을 때 10.37 mGy TF-H와 FBP 비교 시 노이즈, CNR, SSIM은 유의한 차이가 있고(p<0.05), 10.37 mGy TF-H와 ASIR-V 50% 비교 시 유의한 차이가 없다(p>0.05). 선량이 가장 높은 15.56 mGy ASIR-V 50%와 선량이 가장 낮은 10.37 mGy TF-H 화질이 동일하므로 TF-H는 30%의 선량 감소 효과가 있다. 따라서 딥러닝 재구성 기법(TF)은 반복적 재구성 기법(ASIR-V)과 필터보정역투영법(FBP)보다 선량을 감소시킬 수 있었다. 이로 인해 환자의 피폭선량을 감소시킬 것으로 사료된다.
High levels for noise and a loss of true signal make the quantitative interpretation of nuclear medicine (NM) images difficult. An application of profile optimization using a sigmoidal function in this study was used to acquire the NM images with high quality. And the images were acquired by using three kinds of reconstruction method using each same sinogram: a standard filtered back-projection (FBP), an iterative reconstruction (IR) technique, and the sigmoidal function profile optimization (SFPO). Comparison of image according to reconstruction method was performed to show a superiority of the SFPO for imaging. The images reconstructed by using the SFPO showed an average of 1.49 times and of 1.17 times better in contrast than the results obtained using the standard FBP and the IR technique, respectively. Higher signal to noise ratios were obtained as an average of 12.30 times and of 3.77 times than results obtained using the standard FBP and the IR technique, respectively. This study confirms that reconstruction with SFPO (vs FBP and vs IR) can lead to better lesion detectability and characterization with noise reduction. It can be developed for future reconstruction technique for the NM imaging.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.258-269
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2020
This paper proposes Snapping Shrimp Noise (SSN) detection and corrupted Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) reconstruction methods to increase Bit Error Rate (BER) performance when OFDM transmitted signal is corrupted by impulsive SSNs in underwater acoustic communications. The proposed detection method utilizes multilayer wavelet packet decomposition for detecting impulsive and irregularly concentrated and SSN energy in specific frequency bands of SSN, and the proposed reconstruction scheme uses iterative decision directed-subcarrier reconstruction to recover corrupted OFDM signals using multiple carrier characteristics. Computer simulations were executed to show receiver operating characteristics curve for the detection performance and BER for the reconstruction. The practical ocean experiment of SAVEX 15 demonstrated that the proposed method exhibits a better detection performance compared with conventional detection method and improves BER by 250% and 1230% for uncoded and coded data, respectively, compared with the conventional reconstruction scheme.
We propose an image-based three-dimensional shape determination system. The shape, and thus the three-dimensional coordinate information of the 3-D object, is determined solely from captured images of the 3-D object from a prescribed set of viewpoints. The approach is based on the shape-from-silhouette (SFS) technique, and the efficacy of the SFS method is tested using a sample data set. The extracted three-dimensional shape is modeled with polygons generated by a new iterative triangulation algorithm, and the polygon model can be exported to commercial software. The proposed system may be used to visualize the 3-D object efficiently, or to quickly generate initial CAD data for reverse engineering purposes, including three dimensional design applications such as 3-D animation and 3-D games.
Phase retrieval is concerned with the reconstruction of a signal from its Fourier transform magnitude (or intensity), which arises in many areas such as X-ray crystallography, optics, astronomy, or digital signal processing In such areas, the Fourier transform phase of the desired signal is lost while measuring Fourier transform magnitude (F.T.M.). However, if a reference 'signal is added to the desired signal, then, in the Fourier trans form magnitude of the added signal, the Fourier transform phase of the desired signal is encoded This paper addresses uniqueness and retrieval of the encoded Fourier phase of a multidimensional signal from the Fourier transform magnitude of the added signal along with Fourier transform magnitude of the desired signal and the information of the additive reference signal In Part I, several conditions under which the desired signal can be uniquely specified from the two Fourier transform magnitudes and the additive reference signal are presented In Part II, the development of non-iterative algorithms and an iterative algorithm that may be used to reconstruct the desired signal (s) is considered
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4160-4176
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2015
Data compression like image and video compression has come a long way since the introduction of Compressive Sensing (CS) which compresses sparse signals such as images, videos etc. to very few samples i.e. M < N measurements. At the receiver end, a robust and efficient recovery algorithm estimates the original image or video. Many prominent algorithms solve least squares problem (LSP) iteratively in order to reconstruct the signal hence consuming more processing time. In this paper non-iterative threshold based recovery algorithm (NITRA) is proposed for the recovery of images and videos without solving LSP, claiming reduced complexity and better reconstruction quality. The elapsed time for images and videos using NITRA is in ㎲ range which is 100 times less than other existing algorithms. The peak signal to noise ratio (PSNR) is above 30 dB, structural similarity (SSIM) and structural content (SC) are of 99%.
Tomography is a method to reconstruct three-dimensional structure of an optically thin object. We can obtain the three-dimensional information by combining a number of projected images at different angles. Solar rotational tomography (SRT) is the tomographic method to estimate the coronal structures using the solar rotation. There are a few practical difficulties in solar coronal observation. One of the most crucial difficulty is handling the blocking area by the occulter or the Sun itself. So we have to use the iterative reconstruction for the SRT which can resolve that problem by using the forward modeling. In this study, we propose an alternative method to reconstruct the solar coronal structure: the filtered backprojection (FBP) algorithm. The FBP algorithm is based on the simple analytic solution. Thus it is easy to understand, and the computing cost is much cheaper than that of the iterative reconstruction. Recently we found a solution for the FBP algorithm to the problem of the blocking area in the solar EUV observations. We introduce how to apply the FBP algorithm to the SRT, and show the initial results of the performance test.
전기 임피던스 단층촬영법은 전극을 통해 주입된 전류와 측정된 전압을 기반으로, 내부 도전율 분포를 복원하는 기술로, 비교적 새로운 비파괴 영상 복원 기법이다. 본 논문에서는 이원 혼합물 유동 응용분야에서 온라인으로 적용시킬 수 있도록, 역문제의 계산시간을 줄일 뿐만 아니라 공간 해상도도 함께 향상시킬 수 있는 역문제 해법인 빠른 반복적 가우스-뉴턴 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 영상 복원성능을 평가하기 위해 모의실험을 수행하고 그 결과를 비교분석하였다.
Penalized-likelihood (PL) reconstruction methods for transmission tomography are known to provide improved image quality for reduced dose level by efficiently smoothing out noise while preserving edges. Unfortunately, however, most of the edge-preserving penalty functions used in conventional PL methods contain at least one free parameter which controls the shape of a non-quadratic penalty function to adjust the sensitivity of edge preservation. In this work, to avoid difficulties in finding a proper value of the free parameter involved in a non-quadratic penalty function, we propose a new adaptive method of space-variant smoothing with a simple quadratic penalty function. In this method, the smoothing parameter is adaptively selected for each pixel location at each iteration by using the image roughness measured by a pixel-wise standard deviation image calculated from the previous iteration. The experimental results demonstrate that our new method not only preserves edges, but also suppresses noise well in monotonic regions without requiring additional processes to select free parameters that may otherwise be included in a non-quadratic penalty function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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