핵자기 공명 뇌기능 영상에서 상관관계를 이용한 데이터 해석기법이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서 새롭게 제안된 CLT 기법은 상관관계(CCT)를 이용한 기법을 변화시켜서, 이 CCT기법의 단점을 보완하고자 하였다. CLT기법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫째, 잡음을 포함한 CCT기법의 상관계수결과로 부터 잡음은 제거하고 실제 자극반응 픽셀들은 추출한다. 둘째, 이산적인 분포를 가지는 반응 픽셀들을 두 가지의 선별법으로 군집을 이루도록 한다. 이 CLT기법을 이용해서 실제 자극에 반응하는 픽셀들은 서로 모이게 하였고, 잡음에 기인한 오류의 픽셀들은 제거 되어질 수 있었다. 본 논문에서 제안된 CLT기법은 기존의 다른 기법에 비해 여러 잇점이 있고, 특히 잡음에 강한 특성이 있다.
DMIDR (General Electric Healthcare, USA)은 GE 사(社)의 최신 장비로써 PSF (Point Spread Function reconstruction), TOF(Time of Flight)와 Q.Clear의 적용이 가능하다. 특히, Q.Clear는 보정 알고리즘으로써 복셀(voxel)단위 신호 잡음 제거로 기존 OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization)의 한계를 넘어설 수 있다. 따라서 이러한 재구성 및 보정 알고리즘의 성능 평가를 통해 정확한 SUV를 구현하며, 병변 검출 능력에 도움이 되는 알고리즘의 조합을 확인하고자 하였다. H/B(Hot & Background) Ratio 2:1, 4:1, 8:1의 비율로 NEMA/IEC 2008 PET phantom을 제작하였다. DMIDR의 NEMA test protocol을 이용하여 영상 획득을 하였다. 재구성 조합은 (1) VPFX(VUE point FX(TOF)), (2) VPHD-S(VUE point HD+PSF), (3) VPFX-S(TOF+PSF), (4) QCHD-S-400(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (5) QCFX-S-400(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (6) QCHD-S-50(VUE point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50)+PSF), (7) QCFX-S-50(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50) + PSF)의 7 가지로 구성하였다. H/B Ratio 및 재구성 알고리즘 별로 측정된 결과를 이용하여 CR (Contrast Recovery)와 BV (Background Variability)을 구하였다. 또한, 각 조합의 count를 측정하여 SNR (Signal to Noise Ratio)과 RC(Recovery Coefficient)를 구하고 SUV (Standardized Uptake Value)를 측정하였다. 구의 크기가 가장 작은 10 mm와 13 mm에서는 VPFX-S, 17 mm 이상에서는 QCFX-S-50에서 가장 높은 CR 결과를 보였다. BV와 SNR의 비교에서는 QCFX-S-400과 QCHD-S-400에서 좋은 값을 보였다. SUV 측정 결과는 H/B ratio와 비례하여 증감하는 양상을 보였다. SUV에 대한 RC의 경우 H/B ratio와 반비례하는 양상을 보였으며, 재구성 알고리즘 중에서는 QCFX-S-50이 가장 높은 값을 보였다. 또한, Q.Clear에 ${\beta}-strength$ 400이 적용된 재구성 알고리즘들이 낮은 값 분포를 보였다. Q.Clear가 적용된 재구성 조합은 ${\beta}-strength$를 높이면 신호잡음이 억제되어 영상 품질면에서 우수한 결과를 보였고 ${\beta}-strength$를 낮추면 선예도가 증가하며, partial volume effect가 감소하여 기존의 재구성 조건에 비하여 높은 RC에 근거한 SUV 측정이 가능하였다. 이러한 진보된 알고리즘의 사용으로 보다 정확한 정량화와 미세병변 검출능력을 향상 시킬 수 있으나 상관 관계를 고려하여 목적에 맞는 최적화 과정이 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 LCD (liquid crystal display) 생산라인에서 컴퓨터 비전에 의한 BLU (back light unit)의 고해상도 정밀검사를 원활하게 하기 위해 SIMD (single instruction stream and multiple data stream)형 병렬 구조의 다중 프로세서를 이용하여 계산 집약적인 NTGST (noise-tolerant generalized symmetry transform) 검사 알고리즘을 병렬구현 하였다. 먼저 알고리즘 자체의 속도향상을 위해 C 코드의 최적화를 거친 후, 순차형 프로그램을 N개의 데이터를 동시에 처리하는 SIMD형 언어로 변환하고, 검사영상 데이터를 SIMD형 다중프로세서에서 P개의 각 쓰레드에 분할 할당함으로써 O(NP)의 속도향상이 가능하도록 하였다. Dual Pentium Ⅲ 프로세서를 사용하여 실험한 결과, 제안한 병렬시스템은 기존보다 Sp=8 배 이상 고속 처리가 가능하여, 다양한 크기의 BLU에 대한 고해상도 정밀검사장비에도 신축적으로 확장적용 가능함을 확인하였다.
A rotational pulse-echo ultrasonic propagation imager that can inspect cylindrical specimens for material nondestructive evaluations is proposed herein. In this system, a laser-generated ultrasonic bulk wave is used for inspection, which enables a clear visualization of subsurface defects with a precise reproduction of the damage shape and size. The ultrasonic waves are generated by a Q-switched laser that impinges on the outer surface of the specimen walls. The generated waves travel through the walls and their echo is detected by a Laser Doppler Vibrometer (LDV) at the same point. To obtain the optimal Signal-to-Noise Ratio (SNR) of the measured signal, the LDV requires the sensed surface to be at a right angle to the laser beam and at a predefined constant standoff distance from the laser head. For flat specimens, these constraints can be easily satisfied by performing a raster scan using a dual-axis linear stage. However, this arrangement cannot be used for cylindrical specimens owing to their curved nature. To inspect the cylindrical specimens, a circular scan technology is newly proposed for pulse-echo laser ultrasound. A rotational stage is coupled with a single-axis linear stage to inspect the desired area of the specimen. This system arrangement ensures that the standoff distance and beam incidence angle are maintained while the cylindrical specimen is being inspected. This enables the inspection of a curved specimen while maintaining the optimal SNR. The measurement result is displayed in parallel with the on-going inspection. The inspection data used in scanning are mapped from rotational coordinates to linear coordinates for visualization and post-processing of results. A graphical user interface software is implemented in C++ using a QT framework and controls all the individual blocks of the system and implements the necessary image processing, scan calculations, data acquisition, signal processing and result visualization.
The purpose of this report is recommending a standard indicator which reflects the radiation exposure that is incident on a detector after every exposure event and that reflects the noise levels present in the image data. The experiment was performed with mobile digital X-ray unit and used a acrylic phantom for exposure index measurement. Exposure modality was kVp, mAs, SID. After every exposure, make a data sheet for characteristic curve of detector response. The equipment performed Mobile digital X-ray unit provide the user with values ralated to the incident exposure(air kerma)to the digital detector. They are showed as a logarithmic function shaped. As a result, DEI means a relative measure of exposure to the detector, as compared to the expected exposure for a particular anatomical view. Radiographic technique is the combination of factors used to exposure an anatomical part to produce a high quality radiography and technique charts used most commonly by radiographers to produce consistently exposure level which patient dose can be kept acceptably low.
원거리 지점간의 정보 전송을 위한 통신 시스템은 반도체 기술과 컴퓨터 기술의 발전으로 아날로그에서 디지탈 방식으로 변환되어 기존의 음성에서 데이타, 동 영상등 비음성급 데이타의 고속 전송이 가능하게 되었다. 디지탈 방식으로 변환되므로써 잡음의 영향, 저가격화를 이룰 수 있는 반면 전송 대역폭이 넓어지는 문제점이 있다. 특히 무선 전송의 경우 전송 과정에서 발생하는 페이딩은 전송 대역폭에 비례하므로 고속, 광대역의 통신 시스템에서는 이의 영향이 커지므로 새로운 대책이 필요하다. 디지탈 통신 시스템을 설계하는 경우 송신 전력, 변/복조 방식, 전송 속도, 비트 오율 특성을 결정하기 위해서는 전송 과정에서 발생되는 현상등을 반드시 고려하여야 되는데 본 논문은 채널에서 일어나는 페이딩 영향을 컴퓨터 모델로 표현하기 위한 채널 시뮬레이터의 구성과 송신 신호와 수신 신호를 이용하여 무선 채널의 필터 모델링에 관한 것으로 모델링된 필터 특성의 역수를 취하므로써 채널에서 발생되는 찌그러짐과 부호간 간섭 현상을 감소하여 설계하고자 하는 통신 시스템의 성능을 개선할 수 있다.
Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.
해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.
본 연구의 목적은 복부 자기공명영상에서 주로 적용되고 있는 4 종류의 펄스시퀀스를 중심으로 1.5 T 와 3.0 T 기기의 자기장의 차이로 나타나는 자기장의 속성 및 인공물 발생 차이를 비교하기 위해 분석을 하였다. PACS network로 전송된 총 500 명의 데이터를 정량적으로 SNR 값을 분석하였고, MSA, CSA, DA을 3 단계로 구분하여 정성적 평가를 하였다. 정량적 평가에서 SNR 값은 1.5 T 값 보다 의미 있는 결과로 높은 값을 얻었지만(p<0.05), 영상의 인공물이 발생하여 영상의 질을 저하시키는 요인도 있었다(p<0.05). 1.5 T는 3.0 T 보다 인공물 발생이 적어 3.0 T 만큼에 영상의 질을 보상 할 수가 있었다(0.05). 결론적으로, 이러한 결과를 토대로 자기장의 차이에 따라 발생되는 자기장의 속성 및 인공물 발생 차이를 파악 할 수 있었으며 이에 따른 대처방안을 제공할 수 있었다. 향후 임상현장에서 두 기기를 이용하여 복부 자기공명영상을 검사 할 때 환자를 직접 검사하는 MRI 사용자에게 가이드라인이 될 것이다.
본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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