In general radiotherapy, mega-voltage (MV) x-ray images are widely used as the unique method to verify radio-therapeutic fields. But, the image quality of MV images is much lower than that of kilo-voltage x-ray images due to scatter interactions. Since 1990s, studies for the scatter correction have performed with digital-based MV imaging systems. In this study, a novel method for the scatter correction is suggested using scatter to primary ratio (SPR), instead of conventional methods such as digital image processing or scatter kernel calculations. We measured two MV images with and without a solid water phantom describing a patient body with given imaging conditions, and calculated un-attenuated ratios. Then, we obtained SPR distributions for the scatter correction. For experimental validation, a line-pair (LP) phantom using several Al bars and a clinical pelvis MV image was used. As the result, scatter signals of the LP phantom image were successfully reduced so that original density distribution of the phantom was restored. Moreover, image contrast values increased after SPR correction at all ROIs of the clinical image. The mean value of increases was 48%. The SPR correction method suggested in this study has high reliability because it is based on actually measured data. Also, this method can be easily adopted in clinics without additional cost. We expected that the SPR correction can be an effective method to improve the quality of MV image guided radiotherapy.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.2
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pp.465-482
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1997
In this paper, we have studied on cinstructing code-recognition shstem by neural network according to a image process taking the DOT classification code stamped on tire surface.It happened to a few problems that characters distorted in edge by diffused reflection and two adjacent characters take the same label,even very sen- sitive to illumination ofr recognition the stamped them on tire.Thus,this paper would propose the algorithm for tire code under being cinscious of these properties and prove the algorithm drrciency with a simulation.Also,we have suggerted the MCBP network composing of multi-linked recognizers of dffcient identify the DOT code being tire classification code.The MCBP network extracts the projection balue for classifying each character's rdgion after taking out the prjection of each chracter's region on X,Y axis,processes each chracters by taking 7$\times$8 normalization.We have improved error rate 3% through the MCBP network and post-process comparing the DOT code Database. This approach has a accomplished that learming time get's improvenent at 60% and recognition rate has become to 95% from 90% than BckPropagation with including post- processing it has attained greate rates of entire of tire recoggnition at 98%.
The automated dental cavity detection program for a new concept intra-oral dental x-ray imaging device, an auxiliary diagnosis system, which is able to assist a dentist to identify dental caries in an early stage and to make an accurate diagnosis, was to be developed. The primary theory of the automatic dental cavity detection program is divided into two algorithms; one is an image segmentation skill to discriminate between a dental cavity and a normal tooth and the other is a computational method to analyze feature of an tooth image and take an advantage of it for detection of dental cavities. In the present study, it is, first, evaluated how accurately the DRLSE (Direct Regularized Level Set Evolution) method extracts demarcation surrounding the dental cavity. In order to evaluate the ability of the developed algorithm to automatically detect dental cavities, 7 tooth phantoms from incisor to molar were fabricated which contained a various form of cavities. Then, dental cavities in the tooth phantom images were analyzed with the developed algorithm. Except for two cavities whose contours were identified partially, the contours of 12 cavities were correctly discriminated by the automated dental caries detection program, which, consequently, proved the practical feasibility of the automatic dental lesion detection algorithm. However, an efficient and enhanced algorithm is required for its application to the actual dental diagnosis since shapes or conditions of the dental caries are different between individuals and complicated. In the future, the automatic dental cavity detection system will be improved adding pattern recognition or machine learning based algorithm which can deal with information of tooth status.
Kim, Jong-Hyo;Park, Kwang-Suk;Min, Byoung-Goo;Lim, Jung-Gi;Han, Man-Cheong;Lee, Choong-Woong
Proceedings of the KOSOMBE Conference
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v.1990
no.11
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pp.42-47
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1990
In this paper, a new adaptive image processing method based on human visual system has been presented. The basic idea behind the proposed method is to improve the efficiency of the information transfer channel regionally by manipulating the displayed image in order to compensate the regional inefficiency of the information transfer channel. The proposed method consists of two parts; the first part reallocates pixel values corresponding to high X-ray attenuation to that of more intense X-ray exposure by multiplying the pixel values with the local adaptive multiplcation factor, and the second part adjusts the pixel values of dark area of displayed image such as overexposed lung area to be more bright. The processed image with the proposed method shows significantly increased visibility of mediastinal and subdiaphramatic area, and also the lung area of over exposed case without any artifact.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.15
no.2
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pp.24-29
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2014
Digital mammography is the most common technique for the early detection of breast cancer. To diagnose the breast cancer in early stages and treat efficiently, many image enhancement methods have been developed. This paper presents a multi-scale contrast enhancement method in the Laplacian pyramid for the digital mammogram. The proposed method decomposes the image into the contrast measures by the Gaussian and Laplacian pyramid, and the pyramid coefficients of decomposed multi-resolution image are defined as the frequency limited local contrast measures by the ratio of high frequency components and low frequency components. The decomposed pyramid coefficients are modified by the contrast measure for enhancing the contrast, and the final enhanced image is obtained by the composition process of the pyramid using the modified coefficients. The proposed method is compared with other existing methods, and demonstrated to have quantitatively good performance in the contrast measure algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.8
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pp.1374-1380
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2002
Recently, the use of Robot increase little by little for the purpose of developing a welding quality and productivity in the welding part. It is more important to contact the seam for arc welding before moving a welding robot. There are two types of method to contact the seam namely contact and non-contact type largely. In this paper, image processing sensor(a kind of non-contact sensor) is concerned to track the seam by using laser diode and CCD camera. A structured laser diode's light illuminated on the weld groove and the reflected shape is introduced by CCD camera. The image board captures this image and software analyzes this image. The robot is moved and welded exactly as acquired image X-Y data is changed with robot's X-Y value. Also, most of seam tracking are considered by changing the program simply in case of the different weld groove of plane surface.
In this paper, we propose a new method for detection moving object contour using spatial and temporal edge. In general, contour pixels of the moving object are likely present around pixels with high gradient value along the time axis and the spatial axis. Therefore, we can detect the contour of the moving objects by finding pixels which have high gradient value in the time axis and spatial axis. In this paper, we introduce a new computation method, termed as temporal edge, to compute an gradient value along the time axis for any pixel on an image. The temporal edge can be computed using two input gray images at time t and t-2 using the Sobel operator. Temporal edge is utilized to detect a candidate region of the moving object contour and then the detected candidate region is used to extract spatial edge information. The final contour of the moving object is detected using the combination of these two edge information, which are temporal edge and spatial edge, and then the post processing such as a morphological operation and a background edge removing procedure are applied to remove noise regions. The complexity of the proposed method is very low because it dose not use any background scene and high complex operation, therefore it can be applied to real-time applications. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional contour extraction methods in term of processing effort and a ghost effect which is occurred in the case of entropy method.
Quality evaluation of red ginsengs is determined by outer shape and inner qualities. Especially, the inner qualities are main grading criteria. Currently, red ginsengs are classified into 3-grades; heaven, earth and good. The best heaven grade must not include inner holes and sponge tissues. This study was conducted to develop a red ginseng sorting system using x-ray image processing technique. Because of lens characteristic, gray values of the central region in the x-ray image are higher and gradually decreased towards the edge regions. This difference of gray values gives trouble in segmentation and detection of inner holes in red ginseng image, so preprocessing technique is necessary. The preprocessing was done by subtracting source image from an empty background image. But, simple subtraction was not quite appropriate because of too small contrast between inner holes and sound part. Scaled subtraction images were obtained by multiplying all gray values by some numbers. However this method could not help to set threshold value because the gray values of root part are generally lower than body part when red ginseng is exposed to the x-ray. To determine threshold value for detecting inner holes, an algorithm was developed by increasing overall gray values of less clear images.
Purpose: We characterized the signals obtained from the components of a small gamma camera using Nal(Tl)-position sensitive photomultiplier tube (PSPMT) and optimized the parameters employed in the modules of the system. Materials and Methods: The small gamma camera system consists of a Nal(Tl) crystal ($60{\times}60{\times}6mm^3$) coupled with a Hamamatsu R3941 PSPMT, a resister chain circuit, preamplifiers, nuclear instrument modules (NIMs), an analog to digital converter and a personal computer for control and display. The PSPMT was read out using a resistive charge division circuit which multiplexes the 34 cross wire anode channels into 4 signals (X+, X-, Y+, Y -). Those signals were individually amplified by four preamplifiers and then, shaped and amplified by amplifiers. The signals were discriminated and digitized via triggering signal and used to localize the position of an event by applying the Anger logic. The gamma camera control and image display was performed by a program implemented using a graphic software. Results: The characteristics of signal and the parameters employed in each module of the system were presented. The intrinsic sensitivity of the system was approximately $8{\times}10^3$ counts/sec/${\mu}Ci$. The intrinsic energy resolution of the system was 18% FWHM at 140 keV. The spatial resolution obtained using a line-slit mask and $^{99m}Tc$ point source were, respectively, 2.2 and 2.3 mm FWHM in X and Y directions. Breast phantom containing $2{\sim}7mm$ diameter spheres was successfully imaged with a parallel hole collimator. The image displayed accurate size and activity distribution over the imaging field of view Conclusion: We proposed a simple method for development of a small gamma camera and presented the characteristics of the signals from the system and the optimized parameters used in the modules of the small gamma camera.
Red ginsengs are inspected manually by examining those in the dark room with back light illumination. Manual inspection is often influenced by physical condition of inspectors. Sometimes. the best grade, heaven. has some inner holes though it was inspected by a specialist. In order to resolve this problem, this study was performed to develop image processing algorithm to detect the inner holes in the x-ray image of ginseng. Because of little gray value difference between background and ginseng in the image. simple thresholding method was not appropriate. Modified watershed algorithm was used to differentiate the inner holes from background and normal ginseng body. Inner hole edge region detected by watershed algorithm consists of many number of blobs including normal portions. With line profile analysis with scanning one line at a time beginning the starting point. it shelved two peaks both ends representing extracting each blobs. in which setting threshold value as of lower peak value enabled us to obtain inner hole image. Once this procedure has to be done till the finishing point it is completing inner hole detection for one blob. Thus. conducting ail blobs by this procedure is completing inner detection of one whole ginseng. Detection results of the inner holes fer various size of red ginsengs were good even though there was small detection variation. 6.2%. according to position of x-rat tube.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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