퓨리에 자기공명영상 기법의 경우 촬영시간 단축 및 적절한 신호대잡음비 유지를 위해 phase-encoded 신호의 개수를 감소시키는 경우가 종종 있다. 그러나, 이는 재구성된 영상에 번짐과 물결무늬 형태의 truncation artifact를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 truncation artifact를 감소시키기 위해 Bayesian 방법에 근거한 새로운 정칙화기법을 제안한다. Truncation artifact는 phase 방향으로만 형성되므로 종전의 상호 대칭형태의 주변화소를 고려한 piecewise smoothness 사전정보를 사용할 경우 read 방향으로의 미세한 영상정보가 유실되기 쉽다. 따라서, 본 연구에서는 종전의 단순대칭형 보다 개선된 형태로서 자기공명영상의 공간정보를 포착할 수 있는 정교한 사전정보의 형태를 제안한다. 본 연구진의 실험결과 새롭게 제안된 방법으로 적용할 경우 truncation artifact가 감소될 뿐 아니라 종전의 미세정보유실 현상이 감소됨으로써 tissue regularity와 경계가 한층 더 향상됨을 확인할 수 있었다.
In an industrial field, non-destructive testing (NDT) is commonly used to inspect industrial products. Among NDT methods using radiation sources, X-ray laminography has several advantages, such as high depth resolution and low computational costs. Moreover, an X-ray laminography system with stationary source array and compact detector is able to reduce mechanical motion artifacts and improve inspection efficiency. However, this system, called stationary inverse-geometry X-ray laminography (s-IGXL), causes truncation artifacts in reconstructed images due to limited fields-of-view (FOVs). In this study, we proposed a projection data correction (PDC) method to reduce the truncation artifacts arisen in s-IGXL images, and the performance of the proposed method was evaluated with the different number of focal spots in terms of quantitative accuracy. Comparing with conventional techniques, the PDC method showed superior performance in reducing truncation artifacts and improved the quantitative accuracy of s-IGXL images for all the number of focal spots. In conclusion, the PDC method can improve the accuracy of s-IGXL images and allow precise NDT measurements.
흉부 디지털 단층영상합성장치는 기존 DR의 낮은 깊이 해상도, CT의 높은 피폭선량 문제를 해결할 수 있는 획기적인 영상장치로 대두되고 있다. 그러나 제한된 스캔 각도로 인해 프로젝션이 X 선 소스 동작 방향으로 흉부를 완전히 포함 할 수 없어 재구성 된 슬라이스의 위, 아래 방향 경계를 따라 강도의 불연속성이 발생하게 되는데 이러한 현상을 잘림 아티팩트 (Truncation artifact)라고 한다. 이 연구의 목적은 가중 정규화 접근법을 사용하여 잘림 아티팩트를 줄이고 리스템에서 개발한 프로토 타입 흉부 디지털 단층영상합성장치 시스템에 대한 이 접근법의 성능을 평가하는 것이다. 이 시스템의 source-to-image distance는 1100 mm 이고 X 선원의 회전 중심은 검출기 표면에서 100mm 위로 설정되었다. LUNGMAN 팬텀을 사용하여 ${\pm}20^{\circ}$의 투영 뷰를 $1^{\circ}$ 간격으로 41장을 얻은 후, filtered back projection 알고리즘으로 재구성했다. 정량적 평가를 위하여 시뮬레이션을 이용하여 기준영상을 재구성 후 peak signal to noise ratio와 structure similarity index 값을 평가하였으며 실제 실험 데이터를 이용하여 mean value of specific direction 값을 평가하였다. 시뮬레이션 결과로 아티팩트 보정 전 일반적인 filtered back projection 알고리즘으로 재구성 한 영상과 비교하여 peak signal to noise ratio값과 structure similarity index값 모두 각각 증가하였으며, 실제 실험 재구성 영상의 mean value of specific direction 결과는 아티팩트의 영향이 감소됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 가중 정규화 방법은 잘림 아티팩트를 줄임으로써 진단의 어려움을 발생시키는 가능성을 개선시킬 수 있는 방법으로 사료된다.
PET/CT 검사에서 제한적인 CT (Computed Tomography)의 FOV (Field of View)는 PET 영상의 DFOV (Display FOV) 바깥부위에서 영상 잘림 현상 (truncation artifact)에 의한 오류를 유발할 수 있다. 본 논문에서는 영상 재구성 시 확대된 DFOV를 적용함에 따라 PET영상에서 표준섭취계수 (Standardization Uptake Value, SUV)의 차이를 측정하여 영상에 미치는 정도를 비교 평가하고 그 유용성을 알아보고자 하였다. 5.3 kBq/mL의 $^{18}F$(FDG)를 주입한 NEMA 1994 PET 모형을 FOV의 중앙에 위치하고 영상을 획득하고, 동일모형을 FOV의 바깥부분으로 위치를 변경하여 truncation 현상이 발생하도록 한 뒤 같은 방법을 적용하여 영상을 획득하였다. 각 실험을 통해 얻어진 데이터는 동일한 방법을 적용하여 영상을 재구성 하였으며, DFOV는 50 cm와 70 cm로 변경하여 각각 적용하였다. 그리고 방출영상에 관심영역을 설정하고 최대섭취계수($_{max}SUV$)를 비교 하였으며 육안적인 이상유무도 함께 확인하였다. 임상영상은 모형실험에서와 같이 truncation 현상이 발생한 환자군을 선정한 후 해당 환자의 방출영상에서 간(Liver) 부위에 관심영역을 설정하고 모형실험에서와 같이 영상 재구성 시 DFOV 변화에 따른 표준섭취계수의 차이를 비교 하였다. 모형을 FOV 내 중심에 위치시키고 시행한 실험에서 DFOV 증가에 따라 화소의 크기는 3.91 mm에서 5.47 mm로 증가하였고, 관심영역의 $_{max}SUV$는 각각 1.49에서 1.35로 나타나 확대된 DFOV 적용시 9.39%의 감소를 보였다. 모형을 FOV의 바깥부분으로 이동시킨 후 얻은 영상의 경우 $_{max}SUV$가 1.30에서 1.20로 7.69% 감소하였다. DFOV 확대로 인하여 추가적으로 나타난 부위에서의 $_{max}SUV$는 1.51이었고, truncation 현상이 발생한 부위를 기준으로 안쪽과 바깥쪽 부위의 $_{max}SUV$차이는 25.9%로 바깥쪽에서 높은 결과를 보였다. 임상영상의 확대된 DFOV를 적용한 경우 $_{max}SUV$ 3.38에서 3.13으로 7.39% 감소하였다. 확대된 DFOV를 적용할 경우에서의 $_{max}SUV$ 감소 현상은 화소 크기의 증가로 인해 화소 간 잡음 (Pixel to Pixel Noise)이 낮아져 발생하는 저평가 정도의 범위를 벗어나지 않았으며 확대된 부위의 영상에서 육안적 확인 시 선형인공산물 등의 이상이 발견되지 않아 truncation 현상 없는 영상을 얻을 수 있다는 점에서는 임상적 적용이 유용하다고 할 수 있다. 그러나 실제 환자에게 확대된 DFOV를 적용할 경우에는 영상면 전체에서 정량적 결과가 저평가 되는 것을 감안하여야 하며, 특히 확대되어 추가로 나타난 부위에서의 정량적 결과가 높게 나타날 수 있다는 점에 유의하여 적용해야 할 것이다.
본 논문은 JPEG2000 Encoder를 위한 EBCOT Tier-1의 하드웨어 구현에 관한 것이다. 2000년대 초반, JPEG의 단점을 극복하기 위해 차세대 정지영상 압축 표준으로 등장한 것이 JPEG2000이다. JPEG2000 표준은 DWT(Discrete Wavelet Transform)과 EBCOT Entropy coding 기술을 기반으로 하고 있다. 이 중 EBCOT(Embedded block coding with optimized truncation)은 JPEG2000 표준에서 실제 압축을 수행하는 가장 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 EBCOT는 Bit-level 처리를 하기 때문에 JPEG2000 압축 과정 중 절반 정도의 연산 시간을 차지하는 단점을 가지고 있다. 그래서 이에 본 논문은 EBCOT 연산의 효율성을 높이기 위해 수정된 Context 추출 방법과 산술 부호화기 MQ- Coder를 하드웨어 구현하였다. 제안된 시스템은 Verilog-HDL로 구현되었으며 TSMC 0.25um ASIC 라이브러리로 합성한 결과, 게이트 카운트는 30,511개로 구현되었으며, 50MHz의 동작 조건을 만족한다.
Kim, Kwangdon;Bae, Seungbin;Lee, Kisung;Chung, Yonghyun;An, Sujung;Joung, Jinhun
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.384-390
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2015
There are two main artifacts in reconstructed images from in-beam positron emission tomography (PET). Unlike generic PET, in-beam PET uses the annihilation photons that occur during heavy ion therapy. Therefore, the geometry of in-beam PET is not a full ring, but a partial ring that has one or two openings around the rings in order for the hadrons to arrive at the tumor without prevention of detector blocks. This causes truncation in the projection data due to an absence of detector modules in the openings. The other is a ring artifact caused by the gaps between detector modules also found in generic PET. To sum up, in-beam PET has two kinds of gap: openings for hadrons, and gaps between the modules. We acquired three types of simulation results from a PET system: full-ring, C-ring and dual head. In this study, we aim to compensate for the artifacts that come from the two types of gap. In the case of truncation, we propose a method that uses prior knowledge of the location where annihilations occur, and we applied the discrete-cosine transform (DCT) gap-filling method proposed by Tuna et al. for inter-detector gap.
We introduce a rotating-gantry-based x-ray micro-tomography system to be used for small animal imaging studies. It has the zoom-in imaging capability for high resolution imaging of a local region inside the animal subject without any contrast anomalies arising from truncation of the projection data. With the sliding mechanism mounted on the rotating gantry holding the x-ray source and the x-ray detector, we can control the magnification ratio of the x-ray projection data. By combining the projection data from the large field of view (FOV) scan of the whole animal subject and the projection data from the small FOV scan of the region of interest, we can obtain artifact-free zoomed-in images of the region of interest. For the acquisition of x-ray projection data, we use a $1248{\times}1248$ flat-panel x-ray detector with the pixel pitch of 100 mm. It has been experimentally found that the developed system has the spatial resolution of up to 121p/mm when the highest magnification ratio of 5:1 is applied to the zoom-in imaging. We present some in vivo rat femur images to demonstrate utility of the developed system for small animal imaging.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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