In ultrasonic medical imaging, spatial compounding of images is a technique where ultrasonic beam is steered to examine patient tissues in multiple angles. In the conventional ultrasonic diagnostic imaging, the steering of the ultrasonic beam is achieved electronically using the phased array transducer elements. In this paper, a spatial compounding approach is presented where the ultrasonic probe element is rotated mechanically and the beam steering is achieved mechanically. In the spatial compounding, target position is computed using the value of the rotation axis and the transducer array angular position. However, in the process of the rotation mechanism construction and the control system there arises the inevitable uncertainties in these values. These geometric parameter errors result in the target position error, and the consequence is a blurry compounded image. In order to reduce these target position errors, we present a spatial compounding scheme where error correcting transformation matrices are computed and applied to the raw images before spatial compounding to reduce the blurriness in the compounded image. The proposed scheme is illustrated using phantom and live scan images of human knee, and it is shown that the blurriness is effectively reduced.
This paper describes a demosaicking method for hexagonally-structured color filter array. Demosaicking is essential to acquire color images using color filter array (CFA) in single sensor imaging. Thus, CFA patterns have been discussed in order to improve image quality in single sensor imaging after the Bayer pattern are introduced. Advancements in imaging sensor technology recently introduce a hexagonal CFA pattern. The hexagonal CFA can be considered to be a 45-degree rotational version of the Bayer pattern, thus demosaicking can be implemented by an existing method with backward and forward 45-degree rotations. However, this approach requires heavy computing power and memory in image sensing devices because of the image rotations. To overcome this problem, we proposes a demosaicking method for a hexagonal Bayer CFA without rotations. In addition, we introduce a weighting parameter in our demosaicking method to improve image quality and to unifying exiting method with our method. Experimental results indicate that the proposed method is superior to conventional methods in terms of PSNR. In addition, some optimized values for the weighting parameter are provided experimentally.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5103-5115
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2015
In radar imaging, a target is usually consisted of a few strong scatterers which are sparsely distributed. In this paper, an improved sparse signal recovery algorithm based on smoothed l0 (SL0) norm method is proposed to achieve high resolution ISAR imaging with limited pulse numbers. Firstly, one new smoothed function is proposed to approximate the l0 norm to measure the sparsity. Then a single loop step is used instead of two loop layers in SL0 method which increases the searching density of variable parameter to ensure the recovery accuracy without increasing computation amount, the cost function is undated in every loop for the next loop until the termination is satisfied. Finally, the new set of solution is projected into the feasible set. Simulation results show that the proposed algorithm is superior to the several popular methods both in terms of the reconstruction performance and computation time. Real data ISAR imaging obtained by the proposed algorithm is competitive to several other methods.
Recently, deep learning methods have shown great potential in various tasks that involve handling large amounts of digital data. In the field of MR imaging research, deep learning methods are also rapidly being applied in a wide range of areas to complement or replace traditional model-based methods. Deep learning methods have shown remarkable improvements in several MR image processing areas such as image reconstruction, image quality improvement, parameter mapping, image contrast conversion, and image segmentation. With the current rapid development of deep learning technologies, the importance of the role of deep learning in MR imaging research appears to be growing. In this article, we introduce the basic concepts of deep learning and review recent studies on various MR image processing applications.
In this paper, I describe the importance of matrix spraying conditions in imaging mass spectrometry (IMS) to obtain successful imaging results. My developed matrix application methodology, which is a "two-step matrix application" sequentially combined with matrix sublimation and spraying matrix solution can provide high reproducibility and high ion yield compared with a conventional direct spraying method. However, insufficient IMS results were obtained occasionally despite the two-step method. Therefore, I wanted to characterize the methodology to continuously provide high quality data. According to my results, the sublimation time was not a strict parameter, and the most important step was the first spraying condition. This means that the extraction conditions from the tissue section and co-crystallization of the matrix were the most important factors.
A study has been made on the quantification and evaluation of fabric pilling using two-dimensional and three-dimensional hybrid imaging methods. Two-dimensional imaging method was good for some samples while three-dimensional measurement method for others, according to the properties of their base fabric. Various image processing techniques as well as three-dimensional data processing algorithms were applied for the extraction of pills from measured data and a series of shape parameters have been defined for the objective evaluation of fabric pilling. An evaluation criterion that is compatible with the conventional evaluation method has been proposed by applying the new evaluation method to the current photographic standards.
Post-concussion syndrome (PCS) following mild traumatic brain injury (mTBI) is a major factor that contributes to the increased socioeconomic burden caused by TBI. Myelin loss has been implicated in the development of PCS following mTBI. Diffusion tensor imaging (DTI), a traditional imaging modality for the evaluation of axonal and myelin integrity in mTBI, has intrinsic limitations, including its lack of specificity and its time-consuming and labor-intensive post-processing analysis. More recently, various fast MR techniques based on multicomponent relaxometry (MCR), including QRAPMASTER, mcDESPOT, and MDME sequences, have been developed. These MCR-based sequences can provide myelin water fraction/myelin volume fraction, a quantitative parameter more specific to myelin, which might serve as a surrogate marker of myelin volume, in a clinically feasible time. In this review, we summarize the clinical application of the MCR-based fast MR techniques in mTBI patients.
Background: For brachytherapy of cervical cancer, applicator shifts can not be avoided. The present investigation concerned Utrecht interstitial applicator shifts and their effects on organ movement and DVH parameters during 3D CT-based HDR brachytherapy of cervical cancer. Materials and Methods: After the applicator being implanted, CT imaging was achieved for oncologist contouring CTVhr, CTVir, and OAR, including bladder, rectum, sigmoid colon and small intestines. After the treatment, CT imaging was repeated to determine applicator shifts and OARs movements. Two CT images were matched by pelvic structures. In both imaging results, we defined the tandem by the tip and the base as the marker point, and evaluated applicator shift, including X, Y and Z. Based on the repeated CT imaging, oncologist contoured the target volume and OARs again. We combined the treatment plan with the repeated CT imaging and evaluated the change range for the doses of CTVhr D90, D2cc of OARs. Results: The average applicator shift was -0.16 mm to 0.10 mm for X, 1.49 mm to 2.14 mm for Y, and 1.9 mm to 2.3 mm for Z. The change of average physical doses and EQD2 values in Gy${\alpha}/{\beta}$ range for CTVhr D90 decreased by 2.55 % and 3.5 %, bladder D2cc decreased by 5.94 % and 8.77 %, rectum D2cc decreased by 2.94 % and 4 %, sigmoid colon D2cc decreased by 3.38 % and 3.72 %, and small intestines D2cc increased by 3.72 % and 10.94 %. Conclusions: Applicator shifts and DVH parameter changes induced the total dose inaccurately and could not be ignored. The doses of target volume and OARs varied inevitably.
동맥스핀표지 기법(ASL)은 체내의 혈액을 이용하여 조직의 관류상태를 평가할 수 있는 자기공명영상 방법이다. 조영제를 사용하지 않는 비침습적 검사 특성과 정량적인 관류량의 측정이 가능하여 임상이나 연구목적으로 이용 빈도가 증가하고 있다. 아직까지는 ASL 방법이 조영제를 이용한 관류영상 방법에 비해 낮은 SNR과 영상화 과정에서의 여러 가지 변수의 최적화 과정이 어렵기 때문에 이로 인한 측정오차가 발생할 수 있다. 이를 개선하기 위해 다양한 기술을 적용한 ASL 방법들이 소개되고 있다. 본 논문은 ASL의 개요와 영상화 과정에서의 특징 및 다양한 기술, 임상적 적용에 대해 간단히 소개한다.
Kim, So-Young;Park, Hyun-Young;Lee, Jung-Yang;Lee, Young-Won;Choi, Ho-Jung
한국임상수의학회지
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제36권4호
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pp.207-211
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2019
This study was performed to compare the radiographic and echocardiographic features of cardiovascular changes between small and large dogs with heartworm diseases. Total of 49 dogs from two institutions were included in this study. The dogs were diagnosed with heartworm infestation and underwent thoracic and echocardiography. On thoracic radiographs, vertebral heart scale, reverse D shape, main pulmonary artery dilation, peripheral pulmonary artery dilation, and evidence of right heart failure were evaluated. On echocardiographs, visibility of worms, main pulmonary artery to aortic root (MPA/Ao) ratio, right to left ventricular basal diameter (RVD/LVD) ratio, and pulmonary hypertension were evaluated and analyzed between small and large dogs. The proportion of reverse D shape of the heart and accuracy for right ventricular hypertrophy in small dogs were lower than those of the large dogs. For echocardiographic parameter, the MPA/Ao and RVD/LVD ratio in the small dogs were significantly lower than those of the large dogs. As the results, thoracic radiography have a tendency to underestimate the severity of HWD in small dogs and should be used with echocardiography.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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