최근, 교반기는 화학물질의 교반 및 탈포를 위해 디스플레이, 반도체 업체에서 광범위하게 사용되고 있다. 교반기는 일반적으로 축, 교반조, 감속기어 및 구동 모터로 구성되어 있다. 교반기 설계시의 주요 사항은 회전시의 동적 특성을 평가하는 것이다. 회전시의 동적특성은 진동, 소음 및 열방출로 나타난다. 본 논문은 고속 교반기의 동적 특성을 실험적으로 규명하였다. 진동을 유발하는 주 인자는 회전체의 불균형에 기인한 것임을 알 수 있었으며, 교반 용기 부위의 온도가 전체온도에서 상대적으로 제일 높음을 알 수 있었다.
The main issue of CT is radiation dose reduction to patient. The purpose of this study was to estimate the image quality and dose by iterative reconstruction (IR) for adults and pediatrics. Adult and pediatric images of phantom were obtained with 120 and 140 kV, respectively, in accordance with radiation dose in terms of volume CT dose index ($CTDI_{vol}$): 10, 15, 20, 25, 30, 35 mGy. Then, the adult and the pediatric images are reconstructed by filtered-backprojection (FBP) and iterative reconstruction (IR). The images were analyzed by signal-to-noise ratio (SNR). SNR is improved when IR and 140 kV are applied to acquire adult and pediatric images. In the adult abdomen, according to diagnostic reference level, the SNR values of bone were increased about 27.84 % and 27.77 % at 120 kV and 140 kV, and the tissue's SNR values of the IR were increased about 29.84 % and 33.46 % 120 and 140 kV, respectively. Dose is reduced to 40% in adults abdomen images when using IR reconstruction. In pediatric images, the bone's SNR were also increased about 17.70% and 18.17 % at 120 kV and 140 kV. The tissue's SNR were increased about 26.73 % and 26.15 % at 120 kV and 140 kV. Radiation dose is reduced from 30% to 50% for bone and tissue images. In the case of examinations for adult and pediatric CT, IR technique reduces radiation dose to patient, and it could be applied to adult and pediatric imaging.
환자의 진단 및 치료를 결정할 때 전산화단층촬영 (computed tomography; CT)은 우수한 해부학 정보를 제공하기 때문에 진단에 큰 도움이 되어 있다. 그에 따른 사용빈도가 증가하고 있으며, 활용 및 응용범위도 확대되어가는 추세이다. 저관전압을 사용해서 CT 검사를 하면 노이즈가 증가한다. 기존의 여러 연구에서는 영상재구성법에 대한 노출조건을 조절하는 방법 등을 시도해서 최적의 화질을 찾는 방법을 찾고 있으나 근본적 문제해결은 되지 못한다. 입력 영상의 신호를 유지하고 노이즈만을 최대한 제거하기 위해서 이중 트리웨이블릿 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 100kVp, 회전시간 0.5sec의 영상에서 complex oriented 2d 방을 사용 할 경우 노이즈는 8.53에서 4.51로 줄어들었다. 본 연구를 통해서 저관전압 두부 CT에서 발생하는 높은 수준의 노이즈를 최적의 노이즈제거 알고리즘으로 노이즈를 제거하고 환자선 량을 낮출 수 있었다. 본 연구결과를 임상에서 사용 시 저선량의 CT 사용이 가능하고 환자 피폭을 줄일 것으로 판단한다.
Nowadays, it is required for naval ships to estimate 3D underwater radiated noise pattern in all direction at peak frequencies of hull vibration for the reduction of being detected and doing the effective operation. For this purpose, the numerical method has to be developed to calculate 3D underwater radiated noise pattern with experimental data. It is very difficult to obtain the experimental data for the real ship. Alternative to get the experimental results is to use NAH(near-field acoustic holography) in acoustic tank with experimental model. Application of NAH in acoustic tank for the experimental model needs some investigation of reflection wave from the wall of the acoustic tank and unmeasured zone of the experimental model due to the supporting structure for it. In this study, the effect of reflection wave in the acoustic tank and unmeasured area of the experimental model when using the NAH was investigated with experiment and numerical model. From these, it is known for the error due to reflection wave can be reduced when the distance between the measurement plane and source is being shorten. Also, unmeasured area of the experimental model gives rise to some error in the estimation of the far-field acoustic pressure.
방사선 의료영상의 잡음은 화질을 떨어트리며, 진단의 정확성을 낮추는 원인이 된다. 특별히 환자보호를 목적으로 방사선 피폭량을 줄인 저선량 의료영상은 잡음 수준이 높아 잡음 제거 기술이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 다양한 해상도에서 경계선 특징을 보존하며 잡음을 효과적으로 제거하는 잡음제거 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상을 여러 개의 해상도의 피라미드 영상으로 분해하고, 각각의 분해된 영상으로 부터 퍼지 규칙기반 경계선 검출기를 통하여 안정된 경계 신뢰도 맵을 얻는다. 이들 다해상도 영상의 경계 신뢰도 맵은 유도 필터의 파라메터를 적응적으로 결정하며, 이를 이용하여 해당 영상의 경계를 보전하며 잡음을 제거한다. 이렇게 잡음이 제거된 다해상도 영상은 보간법을 통하여 확장되고 합성되어 결과영상을 얻는다. 제안된 방법은 미디언 필터, 양방향 필터, 유도 필터 등과 비교하여 경계선을 잘 보존하며, 잡음제거 능력이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 공조용 로타리 컴프레서에서 발생하는 소음을 줄이기 위하여 음향 홀로그래피를 이용하는 방법을 다룬다. 소음이 방사되는 것을 음향 홀로그래피를 이용하여 정상적인 컴프레서와 문제가 있는 컴프레서에 대하여 측정하였다. 음향 홀로그램은 2가지 컴프레서의 다수의 격자점에서 측정 및 예측하였고, 컴프레서 표면 위로 재구성하였다. 2개의 마이크로폰을 사용하여 1344개의 측정 점에서 측정을 수행하였고, 그 중 1개의 마이크로폰은 스캐닝용이고 또 다른 하나의 마이크로폰은 레퍼런스용이다. 음향 홀로그래피는 소음원을 그래픽적으로 보여주기 위한 좋은 도구이다. 본 논문에서 컴프레서의 표면에서 소음 원 위치를 정확히 찾을 수 있었고, 그 소음원은 소음을 발생시키는 부품과 관계된 것이었다. 음향 홀로그래피는 가전제품에 대해 소음 저감 방법으로서 유용함을 알 수 있다.
본 논고의 목적은 듀얼 에너지 시스템의 금속 인공물 감약 (MAR) 기법을 팬텀과 환자를 대상으로 적용하여보고 그 유용성에 대해서 알아보고자 한다. 사용한 장비는 GE사(社)의 750HD CT이고 AW 4.5 볼륨 share 4 워크스테이션에서 영상 분석을 하였다. 팬텀으로는 victoreen사(社)의 사람 모형 흉부팬텀을 사용하였고 사람 대상은 2010년 12월 20일부터 2011년 2월 10일까지 금속물질이 삽입된 환자 25명을 대상으로 목 부위와 복부 부위에 MAR 알고리즘을 적용하였다. 사용한 파라미터는 복부검사의 경우 GSI-4Body-Large 0.9 sec 40 mm이고 목 부위에서는 GSI-3Body-Medium 0.5 sec 40 mm를 선택하여 시행하였다. 영상시험은 국립암센터 CT영상실에서 기본적으로 시행하고 있는 프로토콜에 MAR 옵션을 적용하여 동일하게 시행하였다. 영상분석은 MAR기법을 적용한 영상과 적용하지 않은 영상에서 검은색 인공물과 줄무늬 인공물이 있는 부위에 관심부위 (ROI)를 설정한 후 hounsfield unit(HU)과 노이즈를 이용한 정량적 평가를 하였고 임상 경험이 풍부한 의사와 방사선사가 CT영상에 대한 평가를 하여 MAR 알고리즘에 대한 유용성을 비교하였다. 환자 대상 시험 결과 MAR 알고리즘을 적용함으로서 금속 인공물이 있는 부위에서의 검은색 인공물(금속이 있는 부위) 과 줄무늬 인공물이 있는 영상에서 HU의 p값이 각각 p=0.01과 p=0.04를 보였지만 금속 인공물의 영향에서 벗어난 부위에서의 노이즈는 오히려 증가하는 모습을 보였다(p=0.05). 그리고 그 외의 영상(금속이 있는 부위에서 1 cm 떨어진 단면 영상) 에서 검은색 인공물과 줄무늬 인공물 부위의 HU와 노이즈의 p값에 대해서는 통계적 유의성은 만족하지 못하였지만 대체적으로 MAR알고리즘을 적용함으로서 금속인공물 발생이 감약 되는 결과를 보였다. 결론적으로 금속 물질이 삽입된 환자의 경우에 MAR 알고리즘을 적용함으로서 조직의 선예도가 적용하지 안했을 때보다 증가하였고 검은색 인공물 발생 또한 개선되는 모습을 보였다.
June Park;Jaeseung Shin;In Kyung Min;Heejin Bae;Yeo-Eun Kim;Yong Eun Chung
Korean Journal of Radiology
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제23권4호
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pp.402-412
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2022
Objective: To evaluate the image quality and lesion detectability of lower-dose CT (LDCT) of the abdomen and pelvis obtained using a deep learning image reconstruction (DLIR) algorithm compared with those of standard-dose CT (SDCT) images. Materials and Methods: This retrospective study included 123 patients (mean age ± standard deviation, 63 ± 11 years; male:female, 70:53) who underwent contrast-enhanced abdominopelvic LDCT between May and August 2020 and had prior SDCT obtained using the same CT scanner within a year. LDCT images were reconstructed with hybrid iterative reconstruction (h-IR) and DLIR at medium and high strengths (DLIR-M and DLIR-H), while SDCT images were reconstructed with h-IR. For quantitative image quality analysis, image noise, signal-to-noise ratio, and contrast-to-noise ratio were measured in the liver, muscle, and aorta. Among the three different LDCT reconstruction algorithms, the one showing the smallest difference in quantitative parameters from those of SDCT images was selected for qualitative image quality analysis and lesion detectability evaluation. For qualitative analysis, overall image quality, image noise, image sharpness, image texture, and lesion conspicuity were graded using a 5-point scale by two radiologists. Observer performance in focal liver lesion detection was evaluated by comparing the jackknife free-response receiver operating characteristic figures-of-merit (FOM). Results: LDCT (35.1% dose reduction compared with SDCT) images obtained using DLIR-M showed similar quantitative measures to those of SDCT with h-IR images. All qualitative parameters of LDCT with DLIR-M images but image texture were similar to or significantly better than those of SDCT with h-IR images. The lesion detectability on LDCT with DLIR-M images was not significantly different from that of SDCT with h-IR images (reader-averaged FOM, 0.887 vs. 0.874, respectively; p = 0.581). Conclusion: Overall image quality and detectability of focal liver lesions is preserved in contrast-enhanced abdominopelvic LDCT obtained with DLIR-M relative to those in SDCT with h-IR.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2480-2496
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2020
Considering that high-dose X-ray radiation during CT scans may bring potential risks to patients, in the medical imaging industry there has been increasing emphasis on low-dose CT. Due to complex statistical characteristics of noise found in low-dose CT images, many traditional methods are difficult to preserve structural details effectively while suppressing noise and artifacts. Inspired by the deep learning techniques, we propose a densely connected residual network (DCRN) for low-dose CT image noise cancelation, which combines the ideas of dense connection with residual learning. On one hand, dense connection maximizes information flow between layers in the network, which is beneficial to maintain structural details when denoising images. On the other hand, residual learning paired with batch normalization would allow for decreased training speed and better noise reduction performance in images. The experiments are performed on the 100 CT images selected from a public medical dataset-TCIA(The Cancer Imaging Archive). Compared with the other three competitive denoising algorithms, both subjective visual effect and objective evaluation indexes which include PSNR, RMSE, MAE and SSIM show that the proposed network can improve LDCT images quality more effectively while maintaining a low computational cost. In the objective evaluation indexes, the highest PSNR 33.67, RMSE 5.659, MAE 1.965 and SSIM 0.9434 are achieved by the proposed method. Especially for RMSE, compare with the best performing algorithm in the comparison algorithms, the proposed network increases it by 7 percentage points.
다중 검출기 컴퓨터단층촬영(multi-detector computed tomography; MDCT) 장비에서 이용되는 다양한 자동노출제어(automatic exposure control; AEC) 시스템에 대한 선량 감소 정도와 영상의 품질을 비교 평가하였다. 연구에 이용한 AEC 시스템은 General Electric(GE)사의 Auto-mA 3D, Philips사의 DoseRight, 그리고 Siemens사의 Care Dose 4D를 이용하였다. 모든 실험에서 X-선 노출 조건을 가능한 한 동일하게 하였다. 다양한 AEC 시스템에서 선량 감소 평가는 인체 모형을 이용하여 고정관류기법과 비교하여 평가하였다. 또한 영상 품질은 CT 계수(number)의 표준 편차를 이용하여 영상의 잡음을 측정하였다. 그 결과 AEC 시스템을 적용할 때 Auto-mA 3D는 35.3%, DoseRight는 58.2%, Care Dose 4D는 48.6%의 최대 선량감소가 있었으며, 영상품질에서는 Care Dose 4D의 강함/약함 (Strong/Weak)의 조합에서 유의한 차이가 없었다(P=0.269). 이런 다양한 AEC 시스템의 적용은 고품질의 영상을 유지하면서 선량을 감소하는데 매우 유용 할 것이라고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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