We developed a model to classify the absence of cervical cancer using deep learning from the cervical image to which the histogram equalization algorithm was applied, and to compare the performance of each model. A total of 4259 images were used for this study, of which 1852 images were normal and 2407 were abnormal. And this paper applied Image Sharpening(IS), Histogram Equalization(HE), and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE) to the original image. Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) and Structural Similarity index for Measuring image quality(SSIM) were used to assess the quality of images objectively. As a result of assessment, IS showed 81.75dB of PSNR and 0.96 of SSIM, showing the best image quality. CLAHE and HE showed the PSNR of 62.67dB and 62.60dB respectively, while SSIM of CLAHE was shown as 0.86, which is closer to 1 than HE of 0.75. Using ResNet-50 model with transfer learning, digital image-processed images are classified into normal and abnormal each. In conclusion, the classification accuracy of each model is as follows. 90.77% for IS, which shows the highest, 90.26% for CLAHE and 87.60% for HE. As this study shows, applying proper digital image processing which is for cervical images to Computer Aided Diagnosis(CAD) can help both screening and diagnosing.
Electrospinning is a cost-effective and versatile method for producing submicron fibers. Although this method is relatively simple, at the theoretical level the interactions between process parameters and their influence on the fiber morphology are not yet fully understood. In this paper, the aim was finding optimal electrospinning parameters in order to obtain the smallest fiber diameter by using Taguchi's methodology. The nanofibers produced by electrospinning a solution of Thermoplastic Polyurethane (TPU) in Dimethylformamide (DMF). Polymer concentration and process parameters were considered as the effective factors. Taguchi's L9 orthogonal design (4 parameters, 3 levels) was applied to the experiential design. Optimal electrospinning conditions were determined using the signal-to-noise (S/N) ratio with Minitab 17 software. The morphology of the nanofibers was studied by a Scanning Electron Microscope (SEM). Thereafter, a tensile tester machine was used to assess mechanical properties of nanofibrous scaffolds. The analysis of DoE experiments showed that TPU concentration was the most significant parameter. An optimum combination to reach smallest diameters was yielded at 12 wt% polymer concentration, 16 kV of the supply voltage, 0.1 ml/h feed rate and 15 cm tip-to-distance. An empirical model was extracted and verified using confirmation test. The average diameter of nanofibers at the optimum conditions was in the range of 242.10 to 257.92 nm at a confidence level 95% which was in close agreement with the predicted value by the Taguchi technique. Also, the mechanical properties increased with decreasing fibers diameter. This study demonstrated Taguchi method was successfully applied to the optimization of electrospinning conditions for TPU nanofibers and the presented scaffold can mimic the structure of Extracellular Matrix (ECM).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.343-364
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2021
In the 5G era, the communication networks tend to be ultra-densified, which will improve the accuracy of indoor positioning and further improve the quality of positioning service. In this study, we propose an indoor three-dimensional (3D) dynamic reconstruction fingerprint matching algorithm (DSR-FP) in a 5G ultra-dense network. The first step of the algorithm is to construct a local fingerprint matrix having low-rank characteristics using partial fingerprint data, and then reconstruct the local matrix as a complete fingerprint library using the FPCA reconstruction algorithm. In the second step of the algorithm, a dynamic base station matching strategy is used to screen out the best quality service base stations and multiple sub-optimal service base stations. Then, the fingerprints of the other base station numbers are eliminated from the fingerprint database to simplify the fingerprint database. Finally, the 3D estimated coordinates of the point to be located are obtained through the K-nearest neighbor matching algorithm. The analysis of the simulation results demonstrates that the average relative error between the reconstructed fingerprint database by the DSR-FP algorithm and the original fingerprint database is 1.21%, indicating that the accuracy of the reconstruction fingerprint database is high, and the influence of the location error can be ignored. The positioning error of the DSR-FP algorithm is less than 0.31 m. Furthermore, at the same signal-to-noise ratio, the positioning error of the DSR-FP algorithm is lesser than that of the traditional fingerprint matching algorithm, while its positioning accuracy is higher.
This study confirmed the usefulness of the copper filter according to the mode change by comparing and analyzing the energy change according to the application of the copper filter and the change in effective dose and image quality according to the distance to the subject in the DR(Digital Radiography) system. The average energy increased when the copper filter was applied and the reduction rate by 50% of mAs was increased as the thickness of the copper filter increased according to the application of the 10 kVp rule in AEC mode. The effective dose decreased as the thickness increased when the copper filter was applied in AEC(Automatic Exposure Control) mode and manual mode according to the application of the 10 kVp rule, and the decrease rate decreased with increasing 10 kVp increments. As a result of analyzing the dicom images for AEC mode and manual mode with Image J. the PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) values were approximate values of less than 30 dB for each mode and for each copper filter thickness. When the copper filter was applied, the average energy increased, so when the 10 kVp rule was applied, the mAs for each mode could be reduced, and the effective dose could also be reduced. However, as the distance and tube voltage increased, the reduction rate of mAs decreased, and the quality of the image was found to decrease when the copper filter was applied, but there was no difference in quality of the image when the copper filter thickness increased.
이미지는 해상도가 높을수록 이미지를 시청하는 사람들의 만족도가 높아지며 초고해상도 이미지화는 컴퓨터 비전이나 영상처리 분야 중에서도 연구 가치가 꽤 높아지고 있다. 본 연구에서는 주로 딥 러닝 초 해상도 모델을 사용하여 저해상도 이미지 LR의 주요 특징을 추출한다. 추출된 특징을 학습 및 재구성하고, 고해상도 이미지 HR을 생성하는 재구성 기반 알고리즘에 중점을 둔다. 본 논문에서는 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR에 대하여 알아보도록 한다. SRCNN과 VDSR모델의 구조 및 알고리즘 프로세스를 간략하게 소개하고 개선된 성능평가 함수에서도 다중 채널과 특수한 형태에 대하여 알아보도록 하며, 실험을 통하여 각 알고리즘의 성능을 이해하도록 한다. 실험에서는 SRCNN 및 VDSR 모델의 결과와 피크 신호 대 잡음 비 및 이미지 구조 유사도를 비교하는 실험을 수행하여 결과를 한눈에 볼 수 있도록 하였다.
The main purpose of this work was to restore the blurry chest CT images by applying a blind deconvolution algorithm. In general, image restoration is the procedure of improving the degraded image to get the true or original image. In this regard, we focused on a blind deblurring approach with chest CT imaging by using digital image processing in MATLAB, which the blind deconvolution technique performed without any whole knowledge or information as to the fundamental point spread function (PSF). For our approach, we acquired 30 chest CT images from the public source and applied three type's PSFs for finding the true image and the original PSF. The observed image might be convolved with an isotropic gaussian PSF or motion blurring PSF and the original image. The PSFs are assumed as a black box, hence restoring the image is called blind deconvolution. For the 30 iteration times, we analyzed diverse sizes of the PSF and tried to approximate the true PSF and the original image. For improving the ringing effect, we employed the weighted function by using the sobel filter. The results was compared with the three criteria including mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR), which all values of the optimal-sized image outperformed those that the other reconstructed two-sized images. Therefore, we improved the blurring chest CT image by using the blind deconvolutin algorithm for optimal approach.
Leem, Hyuntae;Choi, Yong;Jung, Jiwoong;Park, Kuntai;Kim, Yeonkyeong;Jung, Jin Ho
Nuclear Engineering and Technology
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제54권7호
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pp.2592-2598
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2022
Research groups in the field of PET instrumentation are studying time-of-flight(TOF) technology to improve the signal-to-noise ratio of PET images. Scintillation light transport and collection plays an important role in improving the coincidence resolving time(CRT) of PET detector based on a pixelated crystal array. Four crystal arrays were designed by the different optical reflection configuration such as external reflectors and surface treatment on the CRT and compared with the light output, energy resolution and CRT. The design proposed in the study was composed of 8 × 8 LYSO crystal array consisted of 3 × 3 × 15 mm3 pixels. The entrance side was roughened while the other five surfaces were polished. Four sides of all crystal pixels were wrapped with ESR-film, and the entrance surface was covered by Teflon-tape. The design provided an excellent timing resolution of 210 ps and improved the CRT by 16% compared to the conventional method using a polishing treatment and ESR-film. This study provided a method for improving the light output and CRT of a pixelated scintillation crystal-based brain TOF PET detector. The proposed configuration might be an attractive detector design for TOF brain PET requiring fast timing performance with high cost-effectiveness.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.188-210
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2022
As a promising technique to support tremendous numbers of Internet of Things devices and a variety of applications efficiently, mobile edge computing (MEC) has attracted extensive studies recently. In this paper, we consider a MEC-assisted peer-to-peer (P2P) mobile communication system where MEC servers are deployed at access points to accelerate the communication process between mobile terminals. To capture the tradeoff between the time delay and the energy consumption of the system, a cost function is introduced to facilitate the optimization of the computation and communication resources. The formulated optimization problem is non-convex and is tackled by an iterative block coordinate descent algorithm that decouples the original optimization problem into two subproblems and alternately optimizes the computation and communication resources. Moreover, the MEC-assisted P2P communication system is compared with the conventional P2P communication system, then a condition is provided in closed-form expression when the MEC-assisted P2P communication system performs better. Simulation results show that the advantage of this system is enhanced when the computing capability of the receiver increases whereas it is reduced when the computing capability of the transmitter increases. In addition, the performance of this system is significantly improved when the signal-to-noise ratio of hop-1 exceeds that of hop-2.
We report, for the first time, the afternoon (i.e., from noon to sunset time) observations of the northern mid-latitude E-region field-aligned irregularities (FAIs) made by the very high frequency (VHF) coherent backscatter radar operated continuously since 29 December 2009 at Daejeon (36.18°N, 127.14°E, 26.7°N dip latitude) in South Korea. We present the statistical characteristics of the mid-latitude afternoon E-region FAIs based on the continuous radar observations. Echo signal-to-noise ratio (SNR) of the afternoon E-region FAIs is found to be as high as 35 dB, mostly occurring around 100-135 km altitudes. Most spectral widths of the afternoon echoes are close to zero, indicating that the irregularities during the afternoon time are not related to turbulent plasma motions. The occurrence of afternoon E-regional FAI is observed with significant seasonal variation, with a maximum in summer and a minimum in winter. Furthermore, to investigate the afternoon E-region FAIs-Sporadic E (Es) relationship, the FAIs have also been compared with Es parameters based on observations made from an ionosonde located at Icheon (37.14°N, 127.54°E, 27.7°N dip latitude), which is 100 km north of Daejeon. The virtual height of Es (h'Es) is mainly in the height range of 105 km to 110 km, which is 5 km to 10 km greater than the bottom of the FAI. There is no relationship between the FAI SNR and the highest frequencies (ftEs) (or blanket frequencies (fbEs)). SNR of FAIs, however, is found to be related well with (ftEs-fbEs).
Wang, Jin;Wu, Yiming;He, Shiming;Sharma, Pradip Kumar;Yu, Xiaofeng;Alfarraj, Osama;Tolba, Amr
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.4065-4083
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2021
Super-resolution can improve the clarity of low-resolution (LR) images, which can increase the accuracy of high-level compute vision tasks. Portable devices have low computing power and storage performance. Large-scale neural network super-resolution methods are not suitable for portable devices. In order to save the computational cost and the number of parameters, Lightweight image processing method can improve the processing speed of portable devices. Therefore, we propose the Enhanced Information Multiple Distillation Network (EIMDN) to adapt lower delay and cost. The EIMDN takes feedback mechanism as the framework and obtains low level features through high level features. Further, we replace the feature extraction convolution operation in Information Multiple Distillation Block (IMDB), with Ghost module, and propose the Enhanced Information Multiple Distillation Block (EIMDB) to reduce the amount of calculation and the number of parameters. Finally, coordinate attention (CA) is used at the end of IMDB and EIMDB to enhance the important information extraction from Spaces and channels. Experimental results show that our proposed can achieve convergence faster with fewer parameters and computation, compared with other lightweight super-resolution methods. Under the condition of higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) and higher structural similarity (SSIM), the performance of network reconstruction image texture and target contour is significantly improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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