Recently, the demand for alpha imaging detectors for quantifying the distributions of alpha particles has increased in various fields. This study aims to reconstruct a high-resolution image from an alpha imaging detector by applying a super-spatial resolution method combined with the maximum-likelihood expectation maximization (MLEM) algorithm. To perform the super-spatial resolution method, several images are acquired while slightly moving the detector to predefined positions. Then, a forward model for imaging is established by the system matrix containing the mechanical shifts, subsampling, and measured point-spread function of the imaging system. Using the measured images and system matrix, the MLEM algorithm is implemented, which converges towards a high-resolution image. We evaluated the performance of the proposed method through the Monte Carlo simulations and phantom experiments. The results showed that the super-spatial resolution method was successfully applied to the alpha imaging detector. The spatial resolution of the resultant image was improved by approximately 12% using four images. Overall, the study's outcomes demonstrate the feasibility of the super-spatial resolution method for the alpha imaging detector. Possible applications of the proposed method include high-resolution imaging for alpha particles of in vitro sliced tissue and pre-clinical biologic assessments for targeted alpha therapy.
The pressure difference across stenotic blood vessels is a commonly used clinical metric for diagnosing many cardiovascular diseases. At present, most clinical pressure measurements rely solely on invasive catheterization. In this study, we propose a novel method for non-invasive pressure estimation using the incompressible Navier-Stokes equations and a 3D multi-path integration approach. We verify spatio-temporal convergence on an in-silico dataset of a cylindrical straight pipe phantom with steady and pulsatile flow fields. We then evaluate the proposed method on an in vitro dataset of reconstructed control, pre-operative, and post-operative carotid artery cases acquired from 4D flow MRI. The performance of our method is compared to existing approaches based on the pressure Poisson equation and work-energy relative pressure. The results demonstrate the proposed method's high accuracy, robustness to spatio-temporal subsampling, and reduced sensitivity to noise, highlighting its great potential for non-invasive pressure estimation.
단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.
컬러 이미지는 Gray 이미지와는 다르게 색상으로 표현하는 정보가 많이 포함되어있으며 이미지 내 각 픽셀의 색상과 픽셀 값이 적녹청(RGB) 3개 값의 조합으로 결정된다.본 논문에서는 새로운 칼라 모폴로지 피라미드를 제안하고. 제안된 칼라 모폴고지의 유용성평가를 위해 이미지에서 기본적이고도 중요한 에지 검출을 보인다. 이미지 피라미드 구조는최초 이미지의 반복적인 필터링과 샘플링에 의해 면적비가 2$^{-1}$(ι= 1, 2, . . . ,N)이 되는 순차적 이미지 계열이다. 본 방법에서는 CMP를 이용하여 RGB, CMY, XYZ 등 컬러공간에서 연속적인 필터링 처리로 불필요한 크기의 물체 및 잡음을 제거하고, 다운샘플링과정으로 해상도를 낮춰준다. 생성된 CMP에서, 인접 레벨 이미지간에는 이웃한 픽셀 벡터간의 상대거리를 이용한 연결식이 사용되어 새 레벨의 이미지를 생성하며 이를 에지로 검출한다.
볼륨 데이터는 용량이 크고 논리적으로 3차원의 형태를 가지고 있어 처리 할 때 많은 비용을 필요로 한다. 따라서 볼륨데이터의 처리 속도를 높일 수 있는 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시간 일관성을 적용해 이전 프레임에서 샘플링 한 일부 결과를 현재 프레임의 영상을 생성하는데 재활용함으로써 속도를 높이고 화질의 손실을 줄이는 방법을 제안한다. 일반적인 볼륨 광선 투사법에서 매 프레임마다 모든 픽셀에서 광선을 투사하여 렌더링 하는 것과 달리 영상 평면으로부터 투사 되는 광선을 n개씩 묶은 블록 단위로 나누고, 블록 내의 각 픽셀에서 광선을 프레임별로 나누어 투사한 후 이들을 모아서 현재 프레임의 영상에 반영한다. 따라서 n번의 프레임이 지날 때마다 1개의 완전한 영상이 만들어진다. 이 방법은 인간 시각의 잔상효과를 이용하여 단순한 화면공간 서브샘플링 방법보다 좋은 화질의 영상을 얻을 수 있으며, 처리속도는 기본 볼륨광선 투사법보다 n배 빨라진다.
본 논문에서는 내삽법을 이용하여 빠른 육안 검색을 위한 이중 해상도 영상 데이터베이스 시스템을 구현하였다. 단일 고해상도 방식에서 발생하는 블록킹 현상과 두 개의 해상도를 가진 영상들을 각각 데이터베이스에 저장할 때 발생하는 큰 저장 공간의 두 가지 단점을 극복하였다. 제안한 방식은 원 영상을 부샘플링하여 부샘플링 영상을 만들고, 내삽법을 이용하여 부샘플링된 영상의 보간 영상을 만든다. 이 보간 영상과 원영상과의 차영상을 근간으로 복합 이중 해상도 영상 데이터베이스를 구성한다. 60명의 실험 영상으로 실험한 결과 제안한 방식의 검색 시간이 평균 0.003초로, 단순 고해상도 방식의 0.014초에 비해 빠르다, 또한 원영상 하나만을 저장하는 방식에 비해 19,821 byte에서 16,910 byte로 14.7% 개선 효과가 있다.
본 논문에서는 이웃 블록과 중첩된 탐색영역에서 현재 블록 평균 절대치 오차 (mean absolute difference; MAD)의 최소 및 최대 범위를 이용한 고속 블록 정합 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 먼저, 이웃 블록과 중첩된 탐색 영역에서 MAD의 최소 및 최대 범위를 이웃 블록의 MAD와 현재 블록과 이웃 블록간의 MAD를 이용하여 구한 뒤, 이를 이용하여 블록 정합을 행하여야 할 탐색점 수를 줄임으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정 오차 측면에서 전역 탐색 블록 정합 알고리듬 (full search block matching algorithm; FSBMA)에 매우 근접한 성능을 얻을 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 블록 MAD의 최소 및 최대 범위뿐만 아니라 블록 내 화소의 부표본화를 이용하여 고속으로 움직임을 추정하였다. 이 방법에서는 움직임 추정에 필요한 계산량을 현저하게 줄일 수 있었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 컴퓨터 모의 실험결과로부터 제안한 방법이 움직임 추정 오차 측면에서 FSBMA에 근접한 성능을 유지하면서도 계산량을 현저히 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 전역 탐색 알고리듬 (full search algorithm; FSA)과 동일한 성능을 나타내면서도 고속으로 움직임을 추정할 수 있는 블록 움직임 추정을 위한 2단계 고속 전역 탐색 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 첫 번째 단계에서 9:1로 부표본화된 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여, 여기서 얻어지는 최소 평균 절대치 오차 (mean absolute error, MAE)를 기준 MAE로 설정한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 블록 정합을 행하지 않은 탐색점에 대하여 각 탐색점에서 가질 수 있는 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 이 값이 기준 MAE보다 작은 탐색점에 대해여서만 블록 정합을 행하였다. 이때, MAE의 최소 범위는 첫 번째 단계에서 블록 정합을 통하여 얻은 MAE들과 현재 블록 내의 화소들의 이웃 화소간의 화소 값의 차를 이용하여 구하였다. 그러므로, 제안한 방법에서는 MAE의 최소 범위를 이용하여 블록 정합이 필요한 블록에 대하여서만 정합을 행함으로써 FAS와 동일한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 움직임 벡터의 추정을 위한 계산량을 줄일 수 있었다.
입력 신호보다 낮은 주파수로 표본화하는 BPS (bandpass sampling) 기술은 별도의 주파수 하향 변환기를 사용하지 않고 표본화 처리만으로 기저 대역 신호를 얻을 수 있으므로 수신기 회로를 간소화할 수 있어 유리하다. 표본화 장치를 2개 사용하는 2차 BPS 방식은 aliasing 현상에 의하여 기저 대역에서 간섭이 발생하더라도 표본화된 두 가지 BPS 신호 사이의 관계를 이용하여 간섭 성분을 제거할 수 있다. 이 때 사용되는 interpolant 필터는 두 BPS 신호 사이의 위상을 조절하는 것으로서, 간섭 제거 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 다중 대역으로부터 여러 개의 간섭 신호가 aliasing으로 유입될 때 하나의 interpolant 필터를 사용하면서 이들을 한꺼번에 제거할 수 있는 다중 대역 interpolant 필터를 제안하였다. 또한 제거할 간섭 신호가 없는 경우에는 수신하려는 신호 성분의 세기를 증대시킴으로써 신호의 품질을 3dB 개선시키는 방안을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 제안된 방법이 타당함을 확인하였다.
BPS(bandpass sampling) 기술은 입력 신호보다 낮은 주파수로 표본화하는 것으로서, 표본화 처리만으로 기저 대역 신호를 얻을 수 있다. 이 덕분에 별도의 주파수 하향 변환기를 사용하지 않아도 되어, 수신기 회로 구현이 간소화 된다. 2차 BPS 방식은 표본화 장치를 2개 사용하는 것이며, 표본화로 인하여 aliasing 간섭이 발생하더라도 두 가지 BPS 신호를 결합함으로써 간섭 성분을 제거할 수 있다. 본 논문에서는 여러 개의 간섭이 한꺼번에 신호 성분에 aliasing 되는 경우에 대한 2차 BPS 시스템의 설계 문제를 다루었다. 신호 대 간섭 비를 극대화시키도록 interpolant 필터의 최적 위상값을 구하는 방법을 분석하였고, BPS 입력단의 전력밀도 스펙트럼 자료를 이용하여 준최적 위상값을 구하는 실용적인 공식을 도출하였다. 제안된 시스템에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였고, 다중 aliasing을 고려함으로써 신호 대 간섭 비가 증가되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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