• 제목/요약/키워드: Ordered subsets

검색결과 21건 처리시간 0.027초

중위수의 중위수에 의한 병렬 분류 알고리즘 (Parallel Sorting Algorithm by Median-Median)

  • 민용식
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
    • /
    • 제14권1E호
    • /
    • pp.14-21
    • /
    • 1995
  • 본 논문은 SIMD 병렬 처리 컴퓨터에 적합한 병렬 분류 알고리즘을 제시키 위해서, 다음과 같이 수행이 된다. 첫째, 비순서화된 데이타 집합을 p개의 프로세서로 할당시킨후에 순차적 quicksort로 분류한다. 그 다음으로, 분류된 각 프로세서의 중위수값을 구한다음 이 값에 위해서 각 프로세서에 데이타 값을 할당시킨다. 각 프로세서에 할당된 데이타가 정확하게 분배가 되도록 중위수와 중위수 값을 구해서 각 프로세서에 적합한 데이타를 다시 할당 시키게 된다. 이때 각 프로세서가 지닌 데이타의 수는 확률이론을 이 용하였다. 마지막으로, 각 프로세서에 할당된 데이타를 순차적 quicksort로 분류하면 된다. 여기서 분류될 데이타 n가 $n{\geq}p^2$일때 본 알고리즘은 최적이 되게됨을 볼수가 있다. 실제적 구현에 있어서, 64개 프로세서를 이용해서 8백만개의 데이타를 분류할때 PSRS 방법의 speedup은 44.4인 반면에 본 알고리즘은 48.43이 된다. 즉, 다양한 공용과 분산 기억장치 기계에 관해서, 본 알고리즘의 speedup은 거의 절반 이상의 선형시간으로서 성취가 됨을 볼 수가 있다.

  • PDF

투과 컴퓨터 단층촬영을 위한 모델 기반 반복연산 재구성에서 투사선 구동 시스템 모델의 성능 비교 (Performance Comparison of Ray-Driven System Models in Model-Based Iterative Reconstruction for Transmission Computed Tomography)

  • 정지은;이수진
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
    • /
    • 제35권5호
    • /
    • pp.142-150
    • /
    • 2014
  • The key to model-based iterative reconstruction (MBIR) algorithms for transmission computed tomography lies in the ability to accurately model the data formation process from the emitted photons produced in the transmission source to the measured photons at the detector. Therefore, accurately modeling the system matrix that accounts for the data formation process is a prerequisite for MBIR-based algorithms. In this work we compared quantitative performance of the three representative ray-driven methods for calculating the system matrix; the ray-tracing method (RTM), the distance-driven method (DDM), and the strip-area based method (SAM). We implemented the ordered-subsets separable surrogates (OS-SPS) algorithm using the three different models and performed simulation studies using a digital phantom. Our experimental results show that, in spite of the more advanced features in the SAM and DDM, the traditional RTM implemented in the OS-SPS algorithm with an edge-preserving regularizer out-performs the SAM and DDM in restoring complex edges in the underlying object. The performance of the RTM in smooth regions was also comparable to that of the SAM or DDM.

신경망의 민감도 분석을 이용한 귀납적 학습기법의 변수 부분집합 선정 (Feature Subset Selection in the Induction Algorithm using Sensitivity Analysis of Neural Networks)

  • 강부식;박상찬
    • 지능정보연구
    • /
    • 제7권2호
    • /
    • pp.51-63
    • /
    • 2001
  • 데이터로부터 학습하여 룰을 추출하는 귀납적 학습기법은 데이터 마이닝의 주요 도구 중 하나이다. 귀납적 학습 기법은 불필요한 변수나 잡음이 섞인 변수를 포함하여 학습하는 경우 생성된 룰의 예측 성능이 떨어지고 불필요하게 룰이 복잡하게 구성될 수 있다. 따라서 귀납적 학습 기법의 예측력을 높이고 룰의 구성도 간단하게 할 수 있는 주요 변수 부분집합을 선정하는 방안이 필요하다. 귀납적 학습에서 예측력을 높이기 위해 많이 사용되는 부분집합 선정을 위한 포장 기법은 최적의 부분집합을 찾기 위해 전체 부분집합을 탐색한다. 이때 전체 변수의 수가 많아지면 부분집합의 탐색 공간이 너무 커져서 탐색하기 어려운 문제가 된다. 본 연구에서는 포장 기법에 신경망 민감도 분석을 결합한 귀납적 학습 기법의 변수 부분집합 선정 방안을 제시한다. 먼저, 신경망의 민감도 분석 기법을 이용하여 전체 변수를 중요도 순으로 순서화 한다. 다음에 순서화된 정보를 이용하여 귀납적 학습 기법의 예측력을 높일 수 있는 부분집합을 찾아 나간다. 제안된 방법을 세 데이터 셋에 적용한 결과 일정한 반복 회수 이내에 예측력이 향상된 부분집합을 얻을 수 있음을 볼 수 있다.

  • PDF

반복법을 사용한 단층영상 재구성을 위한 투사기 및 역투사기의 고속 구현 (Fast Implementations of Projector-Backprojector Pairs for Iterative Tomographic Reconstruction)

  • 김수미;이수진;김용호
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
    • /
    • 제24권5호
    • /
    • pp.473-480
    • /
    • 2003
  • 반복법을 사용한 영상재구성은 기존의 여과역투사 방법에 비해 윌등한 장점을 가지고 있으므로 방출 전산화단층촬영에 있어 매우 중요한 역할을 해왔다. 그러나, 반복법을 사용한 영상재구성법은 데이터의 투사 및 역투사 계산의 반복으로 이루어져 있으므로 한 영상을 재구성하는데 필요한 계산량은 알고리즘의 구현을 위해 사용된 투사기 및 역투사기의 성능에 크게 좌우된다. 본 연구에서는 투사기 및 역투사기를 구현하기 위한 대표적 방법들의 성능을 정량적으로 비교한다. 각 구현방법에 있어서 투사-역투사 계산에 필요한 연산량을 줄이기 위해 이전에 계산된 결과들을 재사용함으로써 불필요하게 반복되는 연산들을 최소화하도록 하는 방법에 고찰한다. 실험결과에 의하면 선추적법은 연산속도 면에서 다른 방법에 비해 우수할 뿐 아니라, 정확성이 높은 개선된 영상을 제공하는 것으로 나타났다.

이상탐지 기반의 효율적인 시계열 유사도 측정 및 순위화 (Efficient Time-Series Similarity Measurement and Ranking Based on Anomaly Detection)

  • 최지현;안현
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제25권2호
    • /
    • pp.39-47
    • /
    • 2024
  • 시계열 분석은 시간 순서로 정렬된 데이터로부터 다양한 정보와 인사이트를 발견하기 위한 방법으로 많은 조직에서 비즈니스 문제 해결을 위해 적용하고 있다. 그중에서 시계열 유사도 측정은 패턴이 비슷한 시계열들을 식별하기 위한 단계로서 시계열 검색 및 군집화와 같은 시계열 분석 응용에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전체 시계열이 아닌 이상치들을 중심으로 시계열 유사도 측정을 계산 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 이와 관련하여 이상탐지를 통해 추출된 서브시퀀스 집합에 대한 유사도 측정 결과와 시계열 전체에 대한 유사도 측정 결과 사이의 순위 상관관계를 측정 및 분석하여 제안 방법을 검증한다. 실험 결과로써, 주식 종목 시계열 데이터에 이상치 비율 10% 을 적용한 유사도 측정으로부터 최대 0.9 이상의 스피어만 순위 상관계수를 확인하였다. 결론적으로 제안 방법을 통해 시계열 유사도 측정에 소요되는 계산량을 유의미하게 절감하는 동시에 신뢰 가능한 시계열 검색 및 군집화 결과를 기대할 수 있다.

CT와 $^{68}Ge$ 감쇠보정 $^{18}F-FDG$ PET 영상의 정량적 비교: 측정감쇠보정대 분할감쇠보정 (Quantitative Comparisons between CT and $^{68}Ge$ Transmission Attenuation Corrected $^{18}F-FDG$ PET Images: Measured Attenuation Correction vs. Segmented Attenuation Correction)

  • 최준영;우상근;최용;최연성;이경한;김병태
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
    • /
    • 제41권1호
    • /
    • pp.49-53
    • /
    • 2007
  • 목적: CT를 사용한 측정감쇠보정(measured attenuation correction; CT-MAC) PET 영상은 $^{68}Ge$을 사용한 분할감쇠보정(segmented attenuation correction; Ge-SAC) PET 영상보다 섭취값이 높은 것으로 알려져 있다. 이 연구에서는 정상인과 암으로 진단된 또는 암이 의심되는 환자를 대상으로 $^{18}F-FDG$ PET을 시행하고, 감쇠보정방법을 달리하여 각각 4가지 PET 영상을 얻고 이를 서로 정량적으로 비교하였다. 대상 및 방법: 5명의 정상인(남:여=4:1; 평균나이, $29.4{\pm}2.5$세)과 35명의 환자(남17, 여18; 평균나이 $52.7{\pm}15.2$세)를 대상으로 $^{18}F-FDG$ PET을 시행하였다. 먼저, CT 영상(140 KeV, 80 mAs)을 얻은 뒤 방출영상(5 min/bed)과 $^{68}Ge$ 투과영상(3 min/bed)을 차례로 얻었다. Ordered subsets expectation maximization (28 subsets, 2 iterations) 영상재구성법과 CT-MAC, CT-SAC, Ge-MAC, Ge-SAC의 4가지 감쇠보정방법을 사용하여 4가지 PET 영상을 얻었다. 정상인군에서는 대표적인 정상조직의, 환자군에서는 비정상적인 섭취를 보이는 병소의 SUV를 구하고, 이를 서로 비교 하였다. 결과: 정상인 군에서 CT-MAC 사용하여 감쇠보정한 PET 영상의 18개 정상조직의 SUV는 나머지 3가지 종류의 PET 영상에 비하여 모두 유의하게 높았다($3.1%{\sim}4.1%$; p<0.001). 환자군에서는 총 145개 병소의 국소 FDG 섭취증가 병변이 발견되었다. CT-MAC 사용한 PET 영상의 SUV 값은 나머지 3가지 PET 영상에 비하여 모두 유의하게 높았다($2.4%{\sim}5.1%$; p<0.001). Ge-MAC 사용한 PET 영상의 SUV 값은 CT-SAC와 Ge-SAC 사용한 PET 영상에 비하여 유의하게 높았다(p<0.001). 그러나, CT-SAC와 Ge-SAC PET 영상사이의 SUV에는 유의한 차이가 없었다. 폐병변에서는 감쇠보정방법사이에 섭취값이 유의한 차이가 없는 반면, 뼈병변에서는 이러한 차이가 가장 컸다($3.8%{\sim}9.6%$; p<0.01). 결론: $^{18}F-FDG$ PET 영상에서 섭취값은 CT-MAC로 감쇠보정을 했을 때에 가장 높다. CT 감쇠보정 및 MAC 사용, 2가지 모두가 이 차이에 기여했을 것이며, 이 중 MAC 사용이 더 크게 작용한 것으로 보인다. 감쇠보정방법이 다른 PET 영상들사이의 섭취값을 비교할 때는 이러한 차이를 고려해야 할 것이다.

The Line n-sigraph of a Symmetric n-sigraph-V

  • Reddy, P. Siva Kota;Nagaraja, K.M.;Geetha, M.C.
    • Kyungpook Mathematical Journal
    • /
    • 제54권1호
    • /
    • pp.95-101
    • /
    • 2014
  • An n-tuple ($a_1,a_2,{\ldots},a_n$) is symmetric, if $a_k$ = $a_{n-k+1}$, $1{\leq}k{\leq}n$. Let $H_n$ = {$(a_1,a_2,{\ldots},a_n)$ ; $a_k$ ${\in}$ {+,-}, $a_k$ = $a_{n-k+1}$, $1{\leq}k{\leq}n$} be the set of all symmetric n-tuples. A symmetric n-sigraph (symmetric n-marked graph) is an ordered pair $S_n$ = (G,${\sigma}$) ($S_n$ = (G,${\mu}$)), where G = (V,E) is a graph called the underlying graph of $S_n$ and ${\sigma}$:E ${\rightarrow}H_n({\mu}:V{\rightarrow}H_n)$ is a function. The restricted super line graph of index r of a graph G, denoted by $\mathcal{R}\mathcal{L}_r$(G). The vertices of $\mathcal{R}\mathcal{L}_r$(G) are the r-subsets of E(G) and two vertices P = ${p_1,p_2,{\ldots},p_r}$ and Q = ${q_1,q_2,{\ldots},q_r}$ are adjacent if there exists exactly one pair of edges, say $p_i$ and $q_j$, where $1{\leq}i$, $j{\leq}r$, that are adjacent edges in G. Analogously, one can define the restricted super line symmetric n-sigraph of index r of a symmetric n-sigraph $S_n$ = (G,${\sigma}$) as a symmetric n-sigraph $\mathcal{R}\mathcal{L}_r$($S_n$) = ($\mathcal{R}\mathcal{L}_r(G)$, ${\sigma}$'), where $\mathcal{R}\mathcal{L}_r(G)$ is the underlying graph of $\mathcal{R}\mathcal{L}_r(S_n)$, where for any edge PQ in $\mathcal{R}\mathcal{L}_r(S_n)$, ${\sigma}^{\prime}(PQ)$=${\sigma}(P){\sigma}(Q)$. It is shown that for any symmetric n-sigraph $S_n$, its $\mathcal{R}\mathcal{L}_r(S_n)$ is i-balanced and we offer a structural characterization of super line symmetric n-sigraphs of index r. Further, we characterize symmetric n-sigraphs $S_n$ for which $\mathcal{R}\mathcal{L}_r(S_n)$~$\mathcal{L}_r(S_n)$ and $$\mathcal{R}\mathcal{L}_r(S_n){\sim_=}\mathcal{L}_r(S_n)$$, where ~ and $$\sim_=$$ denotes switching equivalence and isomorphism and $\mathcal{R}\mathcal{L}_r(S_n)$ and $\mathcal{L}_r(S_n)$ are denotes the restricted super line symmetric n-sigraph of index r and super line symmetric n-sigraph of index r of $S_n$ respectively.

심근관류 SPECT의 분절별 관류 및 국소벽 운동에서 Wide Beam Reconstruction기법의 유용성 평가 (The Evaluation of Usefulness of Wide Beam Reconstruction Method on Segmental Perfusion and Regional Wall Motion in Myocardial Perfusion SPECT)

  • 성용준;김태엽;문일상;조성욱;우재룡
    • 핵의학기술
    • /
    • 제15권1호
    • /
    • pp.51-57
    • /
    • 2011
  • 광대역 재구성(wide beam reconstruction, WBR) 기법인 Xpress.cardiac$^{TM}$ 프로그램을 적용하여 기존 OSEM (ordered subsets expectation maximization) 기법과 심근 내 분절별 관류와 국소벽 운동에서의 일치율을 확인하여 WBR 기법의 임상적 유용성을 알아보고자 하였다. 관상동맥질환의 병력이 없고 핵의학 전문의에 의한 판독상 이상소견이 없는 총 20명(남7명, 여자13명: 정상군)과 관상동맥질환을 진단받은 총 10명(남6명, 여자4명: 비정상군)을 대상으로 휴식기 $^{201}Tl$/부하기 $^{99m}Tc$-MIBI 심근관류 SPECT를 실시하였다. 영상 획득과 재구성은 휴식기 시 투사영상당 30초, 곧바로 15초씩 영상을 얻고 부하기 시 투사영상 당 25초, 곧바로 13초씩 영상을 얻어 OSEM과 WBR 기법을 적용하였고 심근 내 분절별 관류과 국소벽 운동은 AutoQuant 프로그램의 QPS/QGS 알고리즘의 20분절 모델을 적용하였다. 관류상태는 5등급(0=정상, 1=경도, 2=중등도, 3=심한 결손, 4=섭취 없음), 국소벽 운동은 5등급(0=정상, 1=경도, 2=중등도, 3=심한운동저하, 4=무운동)으로 분류한 반정량값을 이용해 기존 OSEM 기법과 WBR 기법에서의 일치율을 평가하였다. 정상군에서 기존 OSEM 기법과 WBR 기법에서의 일치율은 휴식기 시 분절별 관류에서 99% (396/400, k=0.662, p<0.0001), 국소벽 운동에서 83.8% (335/400, k=0.283), 부하기 시 분절별 관류에서 95.8% (383/400, k=0.656), 국소벽 운동에서 87.3% (349/400, k=0.390)의 일치율을 보였다. 비정상군에서 휴식기 시 분절별 관류에서 83% (166/200, k=0.605), 국소벽 운동에서 55.5% (111/200, k=0.385), 부하기 시 분절별 관류에서 79.5% (159/200, k=0.682), 국소벽 운동에서 63.5% (127/200, k=0.486)의 일치율을 보였다. 관상동맥 질환의 진단 및 예후 예측에 있어 중요한 의미를 갖는 심근 내 분절별 관류와 국소벽 운동 기능 평가의 지표들을 이용한 WBR 기법은 기존 OSEM 기법과 비교하여 정상 비정상군 모두에서 심근 내 분절별 관류의 일치율은 높았지만 국소벽 운동에서는 의미 있게 낮은 일치율을 보였다. WBR 기법은 높은 해상도와 대조도를 제공할 수 있다고 하나 심근관류 SPECT에서의 적용은 유용성이 떨어진다고 사료된다.

  • PDF

$^{99m}Tc$을 이용한 심근 관류 SPECT에서 Multiple Confocal SPECT System의 유용성 (Usability of Multiple Confocal SPECT SYSTEM in the Myocardial Perfusion SPECT Using $^{99m}Tc$)

  • 신채호;표성재;김봉수;조용귀;조진우;김창호
    • 핵의학기술
    • /
    • 제15권2호
    • /
    • pp.65-71
    • /
    • 2011
  • 근래의 심근 관류 SPECT를 위한 검사 장비는 진단의 정확도가 높아졌을 뿐만 아니라 검사 시간을 단축함으로써 환자의 편의성을 높이고 움직임에 대한 artifact를 줄이는 방향으로 발전되고 있다. 본 연구에서는 기존의 심근 관류 SPECT와 비교하여 IQ SPECT에 맞는 protocol을 design 하고 IQ SPECT의 특성과 유용성에 대하여 알아 보고자 하였다. Simens사의 Symbia T6 SPECT/CT를 이용하여 LEHR collimator와 Multiple confocal collimator에 대하여 acrylic dish에 $^{99m}Tc$ 37MBq을 넣고 5 cm, 10 cm, 20 cm, 30 cm, 40 cm 거리에서 각각 sensitivity ($cpm/{\mu}Ci$)를 측정 하였다. 그리고 Sensitivity 측정 결과를 바탕으로 기존의 일반적인 심근관류 SPECT를 기준으로 IQ SPECT protocol을 design 후 Anthropomorphic torso phantom을 사용하여 심근 관류 SPECT를 시행하여 비교하고, LEHR collimator의 영상 재구성에 따른 FWHM 비교를 위해 $^{99m}Tc$ Line source를 이용하여 기존의 심근 관류 SPECT의 재구성법인 FBP법과 IQ SPECT의 3D OSEM법에 대하여 알고리즘만 변화시켜 FWHM을 측정 비교하였다. Collimator senstivity 측정 결과 IQ SPECT의 multiple confocal collimator의 sensitivity가 LEHR collimator와 비교하여 30 cm 거리에서 sensitivity가 약 4배 정도 더 많아짐을 알 수 있었다. Sensitivity 결과를 바탕으로 IQ SPECT의 기하학적 특성에 맞게 심근 관류 SPECT protocol을 design 하여 phantom 실험을 시행한 결과 기존에 비해 검사시간을 1/4로 단축할 수 있었으며, LEHR collimator를 사용하여 SPECT 검사 후 FBP법과 3D OSEM 법의 재구성 알고리즘에 따른 FWHM 비교에서는 3D OSEM법에서 FWHM이 2배 정도 향상된 결과를 얻었다. 본 연구를 통해 IQ SPECT는 심근관류 SPECT에서 Multiple confocal collimator를 사용하여 감도를 향상시키고 심장에 특화된 기하학적인 영상 획득 방식과 영상 재구성 방법을 통하여 검사 시간을 단축하고 영상의 화질 개선에 도움을 준다. 이로 인해 환자는 전보다 더욱 편안하고 정확한 검사를 수행 할 수 있을 것이며, 추가적으로 더 많은 임상 자료를 통한 연구가 필요할 것이다.

  • PDF

부채살 SPECT 데이터를 위한 정칙화된 기댓값 최대화 재구성기법 개발 (Development of Regularized Expectation Maximization Algorithms for Fan-Beam SPECT Data)

  • 김수미;이재성;이수진;김경민;이동수
    • 대한핵의학회지
    • /
    • 제39권6호
    • /
    • pp.464-472
    • /
    • 2005
  • 목적: 부채살 단일광자단층촬영(SPECT)은 공간분해능과 민감도를 개선하는 것으로 알려져 있다. 보다 정확한 영상을 얻고 인체에 대한 SPECT의 영상화 과정을 정확하게 묘사하기 위하여 평행 데이터로 재배열하는 과정 없이 직접 부채살 데이터를 이용하여 재구성하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 다양한 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였고 각 방법의 성능을 비교하였다. 대상 및 방법: 선추적법을 적용하여 부채살 투사기와 이로부터 얻은 데이터를 직접 재구성할 수 있는 FBP, EM, OS-EM과 MAP-EM OSL 알고리즘을 구현하였다. OSL 알고리즘의 경우에는 membrane과 thin plate prior를 사용하였다. 직접 부채살 데이터를 재구성하는 방법의 성능을 평가하기 위해 양방향 최근접 이웃, 양방향 1차와 양방향 3차 보간법을 사용하여 재배열된 평행 데이터를 얻었고 이 데이터를 기존의 평행 데이터에 대한 EM 알고리즘을 사용하여 재구성하였다. Hoffman 두뇌와 Shepp/Logan 팬텀으로부터 얻은 잡음 없는 데이터와 잡음 있는 데이터는 각 방법으로 재구성하였으며 퍼센트 오차를 계산하여 각 재구성된 영상을 비교하였다. 결과: Thin-plate 사전 분포함수를 사용한 OSL 방법이 가장 낮은 오차를 가지며 잡음으로 인한 결과 영상의 불안정성을 효과적으로 제어함을 확인할 수 있었다. 부채살 데이터를 평행 데이터로 재배열시 양방향 1차 보간법이 정확성과 계산 시간 측면에서 가장 효율적인 방법임을 확인하였다. 재배열된 평행 데이터의 EM결과에 비해 직접 부채살 데이터를 재구성하여 얻은 결과영상이 더 정확하게 재구성되었다. 결론: 본 연구에서는 평행 데이터로 재배열한 경우에 비하여 보다 정확한 영상을 재구성하는 직접 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였으며 이는 정량적으로 월등히 개선된 결과를 제공함을 확인하였다.