Since the emergence of the first photon-counting computed tomography (PCCT) system in late 2021, its advantages and a wide range of applications in all fields of radiology have been demonstrated. Compared to standard energy-integrating detector-CT, PCCT allows for superior geometric dose efficiency in every examination. While this aspect by itself is groundbreaking, the advantages do not stop there. PCCT facilitates an unprecedented combination of ultra-high-resolution imaging without dose penalty or field-of-view restrictions, detector-based elimination of electronic noise, and ubiquitous multi-energy spectral information. Considering the high demands of orthopedic imaging for the visualization of minuscule details while simultaneously covering large portions of skeletal and soft tissue anatomy, no subspecialty may benefit more from this novel detector technology than musculoskeletal radiology. Deeply rooted in experimental and clinical research, this review article aims to provide an introduction to the cosmos of PCCT, explain its technical basics, and highlight the most promising applications for patient care, while also mentioning current limitations that need to be overcome.
칼라영상센서의 분광감응 특성은 칼라영상의 색을 결정하는 중요한 요인이 된다. 칼라영상센서의 분광특성을 간편하게 측정할 수 있는 장치를 제작하고 이를 사용하여 CCD 칼라 카메라의 분광특성을 조사하였다. 측정장치는 가시광선 영역내에서 단색광의 파장뿐만아니라 세기도 간편하게 조절할 수 있도록 제작된 광학부와 칼라영상센서의 출력신호를 디지탈값으로 처리하여 나타내는 색분석부로 구성되었다. 광학부에서 만들어진 단색광들에 대한 카메라의 출력값 R, G, B를 측정하였으며 이로부터 카메라의 연색성 및 선형성을 평가하였다. 이로써 제작된 측정장치가 칼라영상센서의 분광특성 측정 및 성능평가에 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
Purpose: Nondestructive evaluation of seed viability is a highly demanded technique in the seed industry. In this study, hyperspectral imaging system was used for discrimination of viable and non-viable radish seeds. Method: The spectral data with the range from 400 to 1000 nm measured by hyperspectral reflectance imaging system were used. A calibration and a test models were developed by partial least square discrimination analysis (PLS-DA) for classification of viable and non-viable radish seeds. Either each data set of visible (400~750 nm) and NIR (750~1000 nm) spectra and the spectra of the combined spectral ranges were used for developing models. Results: The discrimination accuracy of calibration was 84% for visible range and 76.3% for NIR range. The discrimination accuracy of test was 84.2% for visible range and 75.8% for NIR range. The discrimination accuracies of calibration and test with full range were 92.2% and 92.5%, respectively. The resultant images based on the optimal PLS-DA model showed high performance for the discrimination of the nonviable seeds from the viable seeds with the accuracy of 95%. Conclusions: The results showed that hyperspectral reflectance imaging has good potential for discriminating nonviable radish seeds from massive amounts of viable seeds.
본 연구에서는 초분광 반사광 영상기술을 이용하여 비파괴적으로 상추의 건전종자와 퇴화종자를 선별하는 기술을 개발하고자 하였다. 750~1000nm의 근적외선 초분광 반사광 영상의 분광데이터를 이용하여 상추의 발아종자와 불발아 종자를 판별하는 PLS-DA 모델을 개발하고 개발된 모델의 성능 평가를 실시하였다. 모델 calibration의 판별 정확도는 81.6%였으며, test의 결과는 81.2%의 판별 정확도를 보였다. 또한 개발된 PLS-DA 모델을 적용한 초분광 반사광 영상을 이용하여 대량의 불발아 종자를 동시에 영상으로 검출 가능한 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 초분광 반사광 영상에 PLS-DA 모델이 적용된 영상을 이용한 검출 정확도는 91%로 나타났으며, 이는 초분광 반사광 영상을 이용하여 대량의 상추 종자의 비파괴 품질선별에 이용될 수 있음을 보여 주었다.
The objective of this study was to evaluate the firmness and the sweetness index (SI) of tomatoes with a hyperspectral imaging (HSI) technique within the wavelength range of 1000 - 1550 nm. The hyperspectral images of 95 tomatoes were acquired with a push-broom hyperspectral reflectance imaging system, from which the mean spectra of each tomato were extracted from the regions of interest. The reference firmness and sweetness index of the same sample was measured and calibrated with their corresponding spectral data by partial least squares (PLS) regression with different preprocessing methods. The calibration model developed by PLS regression based on the Savitzky-Golay second-derivative preprocessed spectra resulted in a better performance for both the firmness and the SI of the tomatoes compared to models developed by other preprocessing methods. The correlation coefficients ($R_{pred}$) were 0.82, and 0.74 with a standard error of prediction of 0.86 N, and 0.63, respectively. Then, the feature wavelengths were identified using a model-based variable selection method, i.e., variable importance in projection, from the PLS regression analyses. Finally, chemical images were derived by applying the respective regression coefficients on the spectral image in a pixel-wise manner. The resulting chemical images provided detailed information on the firmness and the SI of the tomatoes. The results show that the proposed HSI technique has potential for rapid and non-destructive evaluation of firmness and the sweetness index of tomatoes.
의료용 초음파 영상 시스템에서, 영상점의 밖에서 오는 신호가 초음파 수신 집속 과정에서 완전히 제거되지 않으면 부엽을 발생시킨다. 부엽의 시간 신호가 영상점에서 오는 시간 신호(주엽)와 같이 중첩되어 나타나면 시간 영역에서 필터 처리를 이용하여 완전히 제거하기 어렵다. 그러나 수신 집속 과정에서 시간 -채널 신호를 푸리에 변환하면, 주엽과 부엽의 신호는 주파수 스펙트럼 영역에서 공간적으로 분리가 된다. 따라서 스펙트럼 영역에서 계산한 주엽과 부엽의 신호크기를 이용하여 크기 가중치를 계산하여 영상에 곱함으로써 부엽을 억제하였다. 그리고 주엽과 부엽의 스펙트럼이 인접할 때, 주엽과 부엽 스펙트럼 사이의 거리에 따라 거리 가중치를 적용하였다. 64 채널 선형 트랜스듀서를 사용하는 5 MHz의 초음파 영상 시스템에서 점확산 영상과 다른 밝기의 낭종을 가지는 스페클 영상을 합성하고 가중치를 적용하여 초음파 영상을 계산하였다. 점반사체 영상에서 해상도의 변화 없이 부엽이 크게 줄어들었으며 낭종 영상에서 대조도가 크게 개선됨을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
We present far-ultraviolet (FUV) observations of comet C/2001 Q4 (NEAT) obtained with Far-ultraviolet Imaging Spectrograph (FIMS, also called SPEAR) around perihelion between 8 and 15 May 2004. Several important emission lines, including S I (1425, 1474 ${\AA}$), C I (1561, 1657 ${\AA}$), CO (1087.9, 1340-1680 ${\AA}$) were detected. Especially, the spectral features of CO are its electronic transitions belongings to the A-X, C-X systems. We also obtained radial profile of S I, C I, H I $Ly{\beta}$ with line fitting from central coma. The production rate of several spectral lines calculated from observed FUV photon flux. FUV spectral images of S I, C I, H I $Ly{\beta}$ emission lines were obtained.
Kim, Yunseop;Reid, John F.;Hansen, Alan;Zhang, Qin
Agricultural and Biosystems Engineering
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제1권2호
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pp.88-94
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2000
Nitrogen (N) management is critical for corn production. On the other hand, N leaching into the groundwater creates serious environmental problems. There is a demand for sensors that can assess the plant N deficiency throughout the growing season to allow producers to reach their production goals, while maintaining environmental quality. This paper reports on the performance of a vision-based reflectance sensor for real-time assessment of N stress level of corn crops. Data were collected representing the changes in crop reflectance in various spectral ranges over several stages of development in the growing season. The performance of this non-contact sensor was validated under various field conditions with reference measurement from a Minolta SPAD meter and stepped nitrogen treatments.
When the molecule in the excited state is subject to prompt predissociation, it is quite nontrivial to obtain vibrational structure of the excited state in general. This applies to the case of photochemistry of dimethylamine (DMA:$(CH_3)_2NH$). When DMA is excited to its first electronically excited state ($S_1$), the N-H bond dissociation occurs promptly. Therefore, $S_1$ vibronic bands are homogeneously broadened to give extremely small ionization cross sections and heavily-congested spectral features, making infeasible any reasonable spectral assignment. Here, we demonstrate that the predissociation rate of the excited state could be significantly reduced by the NH/ND substitution to give the much better-resolved $S_1$ spectral feature, revealing the vibrational structure of the excited state of $DMA-d_1$ ($(CH_3)_2ND$) for the first time.
Hyperspectral images feature a relatively narrow band and are easily disturbed by noise. Accurate estimation of the types and parameters of noise in hyperspectral images can provide prior knowledge for subsequent image processing. Existing hyperspectral-noise estimation methods often pay more attention to the use of spectral information while ignoring the spatial information of hyperspectral images. To evaluate the noise in hyperspectral images more accurately, we have proposed a spectral-spatial cooperative noise-evaluation method. First, the feature of spatial information was extracted by Gabor-filter and K-means algorithms. Then, texture edges were extracted by the Otsu threshold algorithm, and homogeneous image blocks were automatically separated. After that, signal and noise values for each pixel in homogeneous blocks were split with a multiple-linear-regression model. By experiments with both simulated and real hyperspectral images, the proposed method was demonstrated to be effective and accurate, and the composition of the hyperspectral image was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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