Kim, Yoon-Hyuk;Phong, Le Dinh;Kim, Kyung-Soo;Kim, Tae-Seong
대한의용생체공학회:의공학회지
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제29권6호
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pp.431-435
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2008
Quantitative information of a three dimensional(3D) kinematics of joint is very useful in knee joint surgery, understanding how knee kinematics related to joint injury, impairment, surgical treatment, and rehabilitation. In this paper, an automated 2D/3D image matching technique was developed to estimate the 3D in vivo knee kinematics using dual X-ray images. First, a 3D geometric model of the knee was reconstructed from CT scan data. The 3D in vivo position and orientation of femoral and tibial components of the knee joint could be estimated by minimizing the pixel by pixel difference between the projection images from the developed 3D model and the given X-ray images. The accuracy of the developed technique was validated by an experiment with a cubic phantom. The present 2D/3D image matching technique for the estimation of in vivo joint kinematics could be useful for pre-operative planning as well as post-operative evaluation of knee surgery.
Among photon counting detector (PCD)-based technologies, the K-edge subtraction (KES) method has a very high material decomposition efficiency. Yet, since the increase in noise in the X-ray image to which the KES method is applied is inevitable, research on image quality improvement is essential. Here, we modeled a block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and applied it to PCD-based X-ray images with the improved KES (IKES) method. For PCD modeling, Monte Carlo simulation was used, and a phantom composed of iodine substances with different concentrations was designed. The IKES method was modeled by adding a log term to KES, and the X-ray image used for subtraction was obtained by applying the 3.0 keV range based on the K-edge region of iodine. As a result, the IKES image using the BM3D algorithm showed the lowest normalized noise power spectrum value. In addition, we confirmed that the contrast-to-noise ratio and no-reference-based evaluation results when the BM3D algorithm was applied to the IKES image were improved by 29.36 % and 20.56 %, respectively, compared to the noisy image. In conclusion, we demonstrated that the IKES imaging technique using a PCD-based detector and the BM3D algorithm fusion technique were very efficient for X-ray imaging.
This paper proposes some technical approaches for automatic detection of pulmonary nodules in chest X-ray images. We applied threshold technique for the lung field segmentation and extended the lung field by using morphological methods. A template matching technique was employed for automatic detecting nodules in lung area. Genetic algorithm(GA) was used in template matching(TM) to select a matched image from various reference patterns(simulated typical nodules). We eliminated the false-positive candidates by using histograms and contrasts. We used standard databases published by Japanese Society of Radiological Technology (JSRT) for correct results. Also we employ two-dimensional Gaussian distribution for some reference images because the shadow of lung nodules in radiogram generally shows the distributions. Nodules of about 89% were correctly detected by our scheme. The simulation results show that it is an effective method to indicate lesions on chest radiograms.
The Global Space-based Inter-Calibration System (GSICS) is an international partnership sponsored by World Meteorological Organization (WMO) to continue and improve climate monitoring and to ensure consistent accuracy between observation data from meteorological satellites operating around the world. The objective for GSICS is to inter-calibration from pairs of satellites observations, which includes direct comparison of collocated Geostationary Earth Orbit (GEO)-Low Earth Orbit (LEO) observations. One of the GSICS inter-calibration methods, the Ray-matching technique, is a surrogate approach that uses matched, co-angled and co-located pixels to transfer the calibration from a well calibrated satellite sensor to another sensor. In Korea, the first GEO satellite, Communication Ocean and Meteorological Satellite (COMS), is used to participate in the GSICS program. The National Meteorological Satellite Center (NMSC), which operated COMS/MI, calculated the Radiative Transfer Model (RTM)-based GSICS coefficient coefficients. The L1P reproduced through GSICS correction coefficient showed lower RMSE and Bias than L1B without GSICS correction coefficient applied. The calculation cycles of the GSICS correction coefficients for COMS/MI visible channel are provided annual and diurnal (2, 5, 10, 14-day), but long-term evaluation according to these cycles was not performed. The purpose of this paper is to perform evaluation depending on the annual/diurnal cycles of COMS/MI GSICS correction coefficients based on the ray-matching technique using Suomi-NPP/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) data as reference data. As a result of evaluation, the diurnal cycle had a higher coincidence rate with the reference data than the annual cycle, and the 14-day diurnal cycle was the most suitable for use as the GSICS correction coefficient.
A Stereo matching has been an important tool for reconstructing three dimensional terrain. In this stereo matching process, DEM(Digitai Elevation Map) can be generated by the disparity from reference image to target image. Generally disparity map in matching process can be implemented by wraping from reference image to target image and if the role of reference and target is interchanged, the different DEM can be obtained. To evaluate the generated DEM from matching process, We adapted the Photorealistic synthetic image generator using ray tracing technique. The generator produce two simulated image from previous DEM and Ortho-image which is regard as Ground-truth. In this paper, we are concern about estimating more accurate DEM from these two DEMs. The several fusion methods of two DEMs are proposed to generate accurate DEM and compared with previous method. one of fusion methods is by using Cross-Correlation match score and the true DEM should have a high matching score.
Image stitching method is a technique for obtaining an high-resolution image by combining two or more images. In X-ray image for clinical diagnosis, the size of the imaging region taken by one shot is limited due to the field-of-view of the equipment. Therefore, in order to obtain a high-resolution image including large regions such as a whole body, the synthesis of multiple X-ray images is required. In this paper, we propose a rapid stitching method of digital X-ray images using template-based registration. The proposed algorithm use principal component analysis(PCA) and k-nearest neighborhood(k-NN) to determine the location of input images before performing a template-based matching. After detecting the overlapping position using template-based matching, we synthesize input images by alpha blending. To improve the computational efficiency, reduced images are used for PCA and k-NN analysis. Experimental results showed that our method was more accurate comparing with the previous method with the improvement of the registration speed. Our stitching method could be usefully applied into the stitching of 2D or 3D multiple images.
스테레오 X-선 검색장치는 기존의 대상물의 단면 정보만을 제공하는 검색 시스템보다 대상체에 대한 추가적인 정보를 제공하여 검색 효율을 높이기 위해 고안되었다. 이를 위하여 선행연구를 통해 스테레오 X-선 검색장치를 개발하고 기하학적 구조개선, 단일 오브젝트에 대한 윤곽선 정합 및 볼륨기반 형상복원 연구 등을 수행하였다. 본 논문에서는 선행 연구를 통해 개발된 스테레오 X-선 검색장치를 개선하여 정밀한 제어를 통해 두 개의 중첩 대상물을 스캔하여 대상체의 외형분리 복원을 위한 연구를 수행하였다. 중첩된 두 종의 대상체에 대한 외형정보를 분리 복원하기 위하여 벡터정보의 거리값을 계산하여 내 외부 복셀을 분리하고 중첩 부분에 대한 제거는 Z축을 기준으로 임계치를 두어 외형정보를 복원하기 위한 연구를 진행하였다. 본 연구의 결과는 3차원 스테레오 X-선 검색장치에 대한 스캔영상의 형상복원 알고리즘 개선을 통해 제한된 스캔환경에서 집적화된 대상체의 검색을 가능하도록 할 것이다.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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제3권1호
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pp.16-21
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2016
Computed tomography (CT) can completely digitize the interior and the exterior of nearly any object without any destruction. Generally, the resolution for industrial CT is below a few microns. The industrial CT scanning, however, has a limitation because it requires long measuring and processing time. Whereas, 2D X-ray imaging is fast. In this paper, we propose a novel concept of 3D non-destructive inspection technique using the advantages of both micro-CT and dual X-ray images. After registering the master object’s CT data and the sample objects’ dual X-ray images, 3D non-destructive inspection is possible by analyzing the matching results. Calculation for the registration is accelerated by parallel computing using graphics processing unit (GPU).
An H-Plane waveguide component with arbitrary shape is analyzed using finite element method(FEM) Cooperated with boundary element method(BEM). For the application of BEM in the waveguide structure, a ray representation of the waveguide Green's function is used. This technique is applied to the analysis of the waveguide inductive junction. The results are compared with the results of the mode matching technique. The comparison shows good agreement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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