Chanrok Park;Jae-Young Kim;Chang-Hyeon An;Youngjin Lee
Nuclear Engineering and Technology
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제55권1호
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pp.222-228
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2023
This study aimed to analyze the applicability of the improved median filter in positron emission tomography (PET)/magnetic resonance (MR) fusion images based on parallel imaging using generalized autocalibrating partially parallel acquisition (GRAPPA). In this study, a PET/MR fusion imaging system based on a 3.0T magnetic field and 18F radioisotope were used. An improved median filter that can set a mask of the median value more efficiently than before was modeled and applied to the acquired image. As quantitative evaluation parameters of the noise level, the contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation (COV) were calculated. Additionally, no-reference-based evaluation parameters were used to analyze the overall image quality. We confirmed that the CNR and COV values of the PET/MR fusion images to which the improved median filter was applied improved by approximately 3.32 and 2.19 times on average, respectively, compared to the noisy image. In addition, the no-reference-based evaluation results showed a similar trend for the noise-level results. In conclusion, we demonstrated that it can be supplemented by using an improved median filter, which suggests the problem of image quality degradation of PET/MR fusion images that shortens scan time using GRAPPA.
In the pursuit of enhancing image fusion techniques, this research presents a novel approach for fusing multimodal images, specifically infrared (IR) and visible (VIS) images, utilizing a combination of partial differential equations (PDE) and discrete cosine transformation (DCT). The proposed method seeks to leverage the thermal and structural information provided by IR imaging and the fine-grained details offered by VIS imaging create composite images that are superior in quality and informativeness. Through a meticulous fusion process, which involves PDE-guided fusion, DCT component selection, and weighted combination, the methodology aims to strike a balance that optimally preserves essential features and minimizes artifacts. Rigorous evaluations, both objective and subjective, are conducted to validate the effectiveness of the approach. This research contributes to the ongoing advancement of multimodal image fusion, addressing applications in fields like medical imaging, surveillance, and remote sensing, where the marriage of IR and VIS data is of paramount importance.
Nuclear cardiology in Korea is less active, compared to nuclear oncology, but it has been specialized and ramified. Lately, sophisticated nuclear cardiac imaging methods provide more convenience for patients. It is necessary to accurately estimate the recent progress in the imaging devices for nuclear cardiology. Myocardial perfusion imaging is a well established study to evaluate heart function. Myocardial perfusion SPECT and PET have been used for assessment of coronary artery disease with various radiopharmaceuticals. And of late, the development of advanced imaging devices - multi-pinhole technique and high definition imaging technique - and software made the scanning time shorter and expanded the application field. Therefore, it is required to review the nuclear cardiology hardware/software for the clinical practice and research. In this review, the characteristics about recently-developed SPECT/PET and software for nuclear cardiology are described. It is hoped that this information would contribute to improving the activity of nuclear cardiac research in Korea where the research for the fusion imaging combining a and nuclear imaging is drawing more attention.
현재 우리나라 암발생률을 보면 유방암과 갑상샘암이 매년 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 따라서 I-131 scan과 전초림프절 검사인 lymphoscintigraphy가 많이 시행되고 있다. 그러나 이러한 검사는 전통적인 핵의학 영상 검사들과 마찬가지로 병리생태를 영상화하는 데에는 탁월하나 해부학적 정보는 많지 않다. 따라서 트랜스미션 스캔을 실시하여 해부학적 위치를 찾는 데 도움을 주는 등 여러 방법을 사용하고 있으나 만족스럽지 못하다. 이에 착안하여 감마실사영상의 fusion으로 좀 더 해부학적 정보가 많은 영상을 구현하고자 한다. 2009년 4월부터 7월까지 본과를 내원하고 SIEMENS사의 Symbia Gamma Camera를 이용하여 lymphoscintigraphy를 시행한 환자와 I-131 추가 검사를 시행한 환자를 대상으로 하였다. 먼저 감마카메라로 촬영한 후 촬영실 천정에 설치한 hyVISION사의 소형카메라(R-2000)로 동일 위치를 촬영하여 감마영상과 소형카메라의 실사영상을 자체개발한 Gamma Ray Tool Fusion 프로그램을 이용하여 fusion하여 일치도를 평가 하였으며, 환자 및 술자의 피폭선량을 평가하였다. 술자와 환자의 피폭선량은 트랜스미션 스캔을 적용하기 위한 플러드 선원의 제작과정과 실제 트랜스미션 스캔이 적용될 때 방사선피폭이 발생되며 술자의 방사선피폭은 평균 14.1743 ${\mu}Sv$이며, 환자의 방사선피폭은 평균 0.9037 ${\mu}Sv$이다. 또한 fusion 영상에서 감마마커와 실사마커가 일치하였고 플러드 선원에 의한 피폭은 없었다. 본원에서 구축한 감마영상과 실사영상의 fusion 프로그램으로 보다 많은 해부학적 정보를 포함하고 있는 영상을 임상의 및 판독의에게 제공할 수 있고, 업무프로세스가 감소되어 편리한 조작이 가능하게 되었다. 또한 플러드 선원에 의한 피폭을 줄일 수 있어서, 다른 핵의학 검사에도 사용이 가능할 것으로 생각되어진다. 하지만 환자의 사생활이 존중되어야 하기 때문에 검사시행 전, 검사진행 과정과 장점 등을 자세하게 설명한 후 환자가 동의할 경우 검사를 실시하여야 할 것이다.
This paper presents a novel convolutional neural network based multi-feature fusion learning method for non-rigid 3D model retrieval, which can investigate the useful discriminative information of the heat kernel signature (HKS) descriptor and the wave kernel signature (WKS) descriptor. At first, we compute the 2D shape distributions of the two kinds of descriptors to represent the 3D model and use them as the input to the networks. Then we construct two convolutional neural networks for the HKS distribution and the WKS distribution separately, and use the multi-feature fusion layer to connect them. The fusion layer not only can exploit more discriminative characteristics of the two descriptors, but also can complement the correlated information between the two kinds of descriptors. Furthermore, to further improve the performance of the description ability, the cross-connected layer is built to combine the low-level features with high-level features. Extensive experiments have validated the effectiveness of the designed multi-feature fusion learning method.
Purpose: Joint label fusion (JLF) is a popular multi-atlas-based segmentation algorithm, which compensates for dependent errors that may exist between atlases. However, in order to get good segmentation results, it is very important to set the several free parameters of the algorithm to optimal values. In this study, we first investigate the feasibility of a JLF algorithm for prostate segmentation in MR images, and then suggest the optimal set of parameters for the automatic prostate segmentation by validating the results of each parameter combination. Materials and Methods: We acquired T2-weighted prostate MR images from 20 normal heathy volunteers and did a series of cross validations for every set of parameters of JLF. In each case, the atlases were rigidly registered for the target image. Then, we calculated their voting weights for label fusion from each combination of JLF's parameters (rpxy, rpz, rsxy, rsz, β). We evaluated the segmentation performances by five validation metrics of the Prostate MR Image Segmentation challenge. Results: As the number of voxels participating in the voting weight calculation and the number of referenced atlases is increased, the overall segmentation performance is gradually improved. The JLF algorithm showed the best results for dice similarity coefficient, 0.8495 ± 0.0392; relative volume difference, 15.2353 ± 17.2350; absolute relative volume difference, 18.8710 ± 13.1546; 95% Hausdorff distance, 7.2366 ± 1.8502; and average boundary distance, 2.2107 ± 0.4972; in parameters of rpxy = 10, rpz = 1, rsxy = 3, rsz = 1, and β = 3. Conclusion: The evaluated results showed the feasibility of the JLF algorithm for automatic segmentation of prostate MRI. This empirical analysis of segmentation results by label fusion allows for the appropriate setting of parameters.
We have developed and applied a diagnostic Multi-Leaf Collimator (MLC) to optimized the X-ray field in medical imaging and the usefulness evaluated through the fusion of infrared image and X-ray image acquired by infrared camera. The hand and skull radiography with multi-leaf collimator(MLC) showed significant area dose reductions of 22.9% and 31.3% compared to ARC and leakage dose was compliant with KS A 4732. Also scattering doses of 50 cm and 100 cm showed a significant decrease to confirm the usefulness of MLC. It was confirmed that the fusion of infrared images with an adjustable degree of transparency was possible in the X-ray images. Therefore, fusion of anatomical information with physiological convergence is expected to contribute and improvement of diagnostic ability. In addition, the feasibility of convergence X-ray imaging and DITI devices and the possibility of driving MLC with infrared images were confirmed.
A MTG (Multimode Tracking and Guidance) system is employed to compensate for the limitations of individual seekers such as RF (Radio frequency) or IIR (Imaging Infra-red) and to improve the overall tracking and guidance performance in jamming, clutter, and adverse weather environments. In the MTG system, tracking filter, data association, and data fusion methods are important elements to maximize the effectiveness of precision homing missile guidance. This paper proposes the formulation of a Kalman filter for the estimation of line-of-sight rate from seeker measurements in missiles guided by proportional navigation. Also, we suggest the HPDA (Highest Probability Data Association) and data fusion methods of the MTG system for target tracking in the adverse environments. Mont-Carlo simulation is employed to evaluate the overall tracking performance and guidance accuracy.
본 연구의 목적은 광자계수검출기 기반 스펙트럼 전산화단층촬영을 이용하여 K-각 영상을 획득하고, 이를 통해 3차원 융합진단영상을 구현하여 임상적 이용 가능성을 평가하고자 하였다. 실험을 통한 K-각 영상획득을 위해 스펙트럼 전산화단층촬영 시스템을 이용하였다. 희석된 iodine과 gadolinium 조영제가 주입된 6개의 튜브를 돼지고기에 삽입하여 팬텀을 제작하였다. 100 kVp 관전압과 $500{\mu}A$ 관전류 조건에서 발생된 X-선을 이용하였으며, iodine과 gadolinium의 K-각 흡수에너지를 고려한 35 및 52 keV에 저 에너지 문턱값을 설정하여 K-각 영상을 획득하였다. 융합진단영상은 일반적인 전산화단층촬영 영상과 스펙트럼 전산화단층촬영을 통해 획득한 iodine 및 gadolinium 영상을 정합하여 획득하였다. 두 가지 조영제 기반 융합진단영상의 CNR은 일반적인 CT보다 평균적으로 6.76-14.9배 높았으며, 3차원 융합진단영상은 각 조영제의 물질 지도 정보를 제공할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법을 통해 전산화단층영상의 화질을 향상시킬 수 있으며 특정 물질의 추가적인 정보를 제공을 통해 진단의 효율성을 증가시킬 수 있다.
수동형(passive) 밀리미터파(millimeter wave) 영상은 의복 등에 은닉된 물체의 탐지가 가능하며 악천후의 상황에서도 감쇄도(attenuation)가 낮아 식별이 가능한 영상을 획득할 수 있다. 그러나 영상 시스템의 공간 해상도(spatial resolution)가 낮고 수신신호가 미약하여 잡음의 영향이 크고 시스템의 온도 분해능(temperature resolution)에 따라 영상의 질이 달라진다. 본 논문에서는 수동형 밀리미터파 영상과 일반 카메라부터 획득되는 영상의 정합(registration)과 은닉된 물체의 시각화를 위한 영상 융합(fusion)을 연구한다. 영상의 정합은 추출된 몸체 경계 간의 상호상관도를 최대로 하는 어파인 변환(affine transform)으로 수행되며 융합은 영상 분해를 위한 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform), 융합 법칙(fusion rule), 영상을 복원하기 위한 역 이산 웨이블릿 변환의 3단계로 구성된다. 실험에서는 수동형 밀리미터파 영상 시스템에 의해 칼, 도끼, 화장품, 그리고 휴대폰과 같은 또는 비금속의 다양한 물체가 탐지됨을 보인다. 또한 정합과 융합된 영상의 결과로부터 가시 영상으로부터 얻은 얼굴과 의복 등의 대상자의 신원정보와 밀리미터파 영상으로부터 획득한 은닉된 물체의 정보를 동시에 시각화할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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