Martin, Thomas;Wang, Yi;Rashid, Shams;Shao, Xingfeng;Moeller, Steen;Hu, Peng;Sung, Kyunghyun;Wang, Danny JJ
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제21권4호
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pp.210-222
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2017
Purpose: To develop a novel combination of controlled aliasing in parallel imaging results in higher acceleration (CAIPIRINHA) with integrated SSFP (CAIPI-iSSFP) for accelerated SSFP imaging without banding artifacts at 3T. Materials and Methods: CAIPI-iSSFP was developed by adding a dephasing gradient to the balanced SSFP (bSSFP) pulse sequence with a gradient area that results in $2{\pi}$ dephasing across a single pixel. Extended phase graph (EPG) simulations were performed to show the signal behaviors of iSSFP, bSSFP, and RF-spoiled gradient echo (SPGR) sequences. In vivo experiments were performed for brain and abdominal imaging at 3T with simultaneous multi-slice (SMS) acceleration factors of 2, 3 and 4 with CAIPI-iSSFP and CAIPI-bSSFP. The image quality was evaluated by measuring the relative contrast-to-noise ratio (CNR) and by qualitatively assessing banding artifact removal in the brain. Results: Banding artifacts were removed using CAIPI-iSSFP compared to CAIPI-bSSFP up to an SMS factor of 4 and 3 on brain and liver imaging, respectively. The relative CNRs between gray and white matter were on average 18% lower in CAIPI-iSSFP compared to that of CAIPI-bSSFP. Conclusion: This study demonstrated that CAIPI-iSSFP provides up to a factor of four acceleration, while minimizing the banding artifacts with up to a 20% decrease in the relative CNR.
본 논문에서는 요부 영상에서 근육을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 왜곡이 존재하지 않는 영역을 측정할 근육 영역으로 설정한 후, 초기 초음파 영상에서 불필요한 잡음을 제거하고 Ends-in Search Stretching 기법을 적용하여 근육 영역의 명암 대비를 강조한다. 그리고 형태학적 특징을 이용하여 등뼈 영역과 피하지방을 분리한 후, 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 피하지방의 하단 부분을 추출한다. 또한 최대 및 최소 명암도를 조정하여 얻어진 등뼈의 후보 영역에서 형태학적 특징을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 등뼈 영역을 추출한다. 추출된 등뼈 영역을 기반으로 피하지방층과 등뼈 사이를 근육의 두께로 측정한다. 본 연구에서 제안된 방법을 368개의 요부 초음파 영상에 적용하여 근육 영역을 추출한 결과, 제안된 방법이 초음파 영상에서 근육 영역들의 두께를 측정하는데 기존의 근육 측정 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 형태학적 영상 분할을 위한 재구성 필터의 새로운 VLSI 구조를 제안한다. $h_{max}$ 연산에 기반한 재구성 필터는 영역의 경계정보는 보존하면서 영역 내부만을 평탄화하는 단순화 필터이다. 제안한 구조에서는 분할 메모리 구조와 효과적 영상 스캔 방법을 도입하여 연산량과 시간을 줄였다. 분할 메모리 구조는 연산에 필요한 데이터의 동시 접근을 가능하게 하여 병렬 데이터 처리를 가능하게 하며, 확장된 화소 연결관계를 통해 스캔에 의한 단순화 정도를 높인다. 제안한 선택적 순방향 스캔은 간단한 연산부의 도입을 통해 hmax 연산이 영상의 밝기값에 의존적인 단점을 극복하여 잡음제거와 동시에 적은 연산량으로 단순화를 수행할 수 있게 한다. 제안한 구조는 VHDL을 이용하여 기술하였으며, CAD 툴인 Mentor를 이용한 실험 결과 기존의 방법에 비해 18%정도의 연산만으로도 효과적 영상 단순화를 수행함을 확인하였다.
지진원 및 구조물과 지반상호간의 동적 특성을 보다 신뢰성 있게 도출하기 위해 지반의 증폭특성은 반드시 고려되어야하는 요소이다. 지반증폭 특성을 분석할 때 여러 가지 방법이 제시되어 있으나 본 연구에서는 Nakamura(1989)에 의해 제시된 방법을 적용하였다. 본 방법은 얕은 지반의 상시미동의 표면파 특성을 이해하기 위해 제시되어 한계점이 존재하나 근래에 와서 S파 등에 적용되어 지반의 동적인 증폭 특성연구에 많이 이용되고 있다. 일반적으로 S파가 이용되고 있으나 본 연구에서는 지진파 에너지인 Coda 파에 새로이 적용하였다. 최근 국내에 설치된 지진 관측기에 관측된 5개 지진(규모 3.6-5.1)의 약 60 여개의 관측자료를 이용하여 지진관측소 각각 지반의 동적인 증폭 특성을 분석하였다. 관측소마다 저진동수, 고진동수 및 우월주파수가 서로 다른 증폭특성을 보여주었다. 본 연구 결과 관측지반진동에서 지반 고유의 증폭특성을 제거하면 지진원 변수를 보다 신뢰성 있게 도출할 수 있다.
SPECT를 이용한 환자의 검사 시 몸 안에서 방출되는 ${\gamma}$-선은 감쇠 또는 산란 등의 현상이 일어나며, 검출기에 도달할 때 조준기의 물리적 특성과 기학적인 모양에 따라 퍼지는 현상이 발생하여 정량분석이 불가능하였다. 체내에서 방출되는 ${\gamma}$-선의 정확한 정량분석을 위해서는 반드시 부분용적효과에 대한 보정이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 SPECT의 종합적인 부분용적효과를 해결하기 위하여 Sinogram Filter를 구현하였다. 구현된 Filter를 적용하여 실험을 한 결과, SPECT에서 발생되는 부분용적효과를 제거하였다. 기존방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 PSNR을 시행한 결과 제안한 방법으로 한 경우 PSNR은 7 dB, 기존방법은 14 dB로 나왔다. 제안한 방법의 dB이 낮아진 이유는 산란선 제거를 많이 하여 MSE가 높아지기 때문에 PSNR값이 낮게 나타났다. 따라서 제안한 방법을 적용한다면 SPECT 영상의 부분용적효과를 제거하여 영상의 질이 좋아질 것이다.
본 논문에서는 라만스펙트럼의 효과적인 판별을 위해 계층 트리 구조로 클래스를 그룹화 하는 방식을 제안하였다. 실험데이터로는 28종 화학물질의 라만 스펙트럼을 준비하였고 잡음제거, 정규화 등의 전처리 수행하였다. 다음으로 사전실험을 통해 서로 간에 분류오류를 발생시키는 물질들을 그룹화 하여 계층 구조의 클래스를 구성하였고, 각각의 상위, 하위 클래스에 PCA(principal component analysis) 특징추출과 MAP(maximum a posteriori probability) 방식의 분류실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면 계층 구조의 클래스를 적용한 경우 평균 2.7개의 특징을 사용하여 분류가 100% 이루어짐을 확인할 수 있었다. 계층 구조를 적용하지 않는 기존의 방식에서 6개의 특징을 사용할 때 동일한 분류결과를 보였음을 감안해 보면, 제안한 방식이 전체 계산 복잡도의 측면에서 훨씬 뛰어남을 알 수 있다. 따라서 제안한 방식이 실제 응용에 보다 적합하다고 할 수 있다.
논문에서는 3D 스캔 자료에서 추출한 실루엣(silhouette)의 윤곽선(contour edge)이나 주름변(crease edge)의 정보에 나타난 불필요한 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 석탑 문화재는 석조물 재질의 특징상 울퉁불퉁한 표면 정보를 가지며, 또한 오랜 세월의 풍화작용에 의한 훼손과 데이터 수집 시 나타날 수 있는 기술적 오류에 의해 실루엣에 단발성 선분 형태의 많은 잡음이 나타난다. 따라서 실루엣의 정보에서 노이즈처럼 보이는 단발성 변들을 제거하면 또렷한 석탑 자체의 실루엣을 얻을 수 있다. 선분의 연속성을 세는 알고리듬을 고안하여 길이가 3개 이하인 윤곽선이나 주름변을 제거하였다. 임계값(threshold)을 사용하는 기존의 실루엣 추출방법과 비교하여, 새로이 제안한 방법은 더욱 효과적이고 정확한 실루엣을 얻을 수 있었다. 제안한 노이즈 제거 방법은 석탑 문화재의 경우뿐 아니라 정보의 변형이나 오류에 의해 잘못된 단발성 주름변을 가지는 다른 경우에 대해서도 응용될 수 있다.
본 논문에서는 카메라로 획득한 문서영상에 대해 조명의 영향에 관계없이 고속으로 문자영역을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라 문서는 스캐너 문서와는 달리 주변 환경이나 조명의 영향으로 인하여 문자영역을 추출하는 것이 매우 어렵다. 먼저 영상 사전처리 단계에서 컬러영상을 명도영상으로 변환한 후 조명의 영향에 무관하게 배경 그림으로부터 문자 영역을 정확히 추출하기 위해서 명도레벨 정규화를 사용하였다. 또한 배경 그림 및 잡음은 제거하고 문자 획의 손실 없이 문자 영역을 추출하기 위하여 국소-적응적-이진화-방법(local adaptive binarization method)을 새롭게 개발하여 문서영상을 이진화시켰다. 문자영역 추출 단계에서는 수평 및 수직 투영과 연결요소 정보에 의해 문자열, 단어 및 개별 문자 영역을 단계적으로 추출하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 ETRI에서 구축한 한글/영어/숫자/특수기호가 혼합된 현장 문서영상 DB를 가지고 실험해 보았다.
고해상도 위성영상에 내재된 도로 영역의 추출에 있어서 이진화, 잡음 제거, 색처리 등의 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대한 도로 영역 식별 작업은 가장 중요한 과정이다. 따라서 본 논문에서는 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대해서 대뇌 시각영역에서 발견되는 신경 세포(Neuron cell)의 방향-선택적 인지 기능을 계산 모델화한 공간필터(Orientation-selective spatial filter)를 적용하여 도로 영역을 식별하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 결과 고립된 연결 성분으로 라벨링 된 각각의 도로후보 영역에 대해서 신경 세포형 방향 필터를 적용한 후, 강한 방향 성분이 인지된 영역을 도로 영역으로 식별한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 위성영상으로부터 추출된 도로 후보 영역에 대해서 도로, 비도로 부류의 혼동 행렬(Confusion matrix)을 이용한 식별 정확 및 오류율을 측정하여 보인다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방향 선택적 필터 기반의 방법은 추출된 도로 후보 영역에 대해서 92% 이상의 도로 식별 정확성을 보였다.
Vocal nodule is one of the representative chronic diseases of vocal folds, and it can be cured by surgical removal or voice therapy. The aim of this study is to evaluate the effect of the accent method, one of the popular effective voice therapy, in the patients with vocal nodule. Authors executed the accent method in 17 patients with vocal nodule who visited the Voice & Speech Therapy Clinic, Pusan National University Hospital analysed the voice before and after treatment using the local findings, acoustic analysis and aerodynamic analysis MPT. The voice was analysed with MDVP of CSL and MPT was checked using stop watch. The parameters included Fo, Jitter, Shimmer and noise to harmonic ratio(NHR) as acoustic analysis. The results were obtained as follows. In the evaluation by the local findings, it was improved to 77% in the patients of vocal nodule. Jitter and Shimmer were shown to be improved significantly. In particular, it was shown to be improved significantly in patients with vocal nodule. As the result of this study, the improvement of aerodynamic aspect was more statistically significant than that of acoustic parameters. When I generalized the above mentioned results, we suggest that it is a useful voice therapy which can be helpful to the improvement of voice, applying the accent method to the vocal nodule patients, and there are currently many methods to be used in the voice therapy, but it is thought which the accent method is the good treatment as the alternatives of keeping the continuous medical treatment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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